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  • 高達模型網購 在 Esquire HK Facebook 的最讚貼文

    2020-10-08 23:43:21
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  • 高達模型網購 在 文茜的世界周報 Sisy's World News Facebook 的最佳貼文

    2020-10-04 08:46:48
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    《文茜的世界周報》

    全球新冠疫情開始新一波流行,同時這個時候,還有流感季節即將到來。公衛專家已經發出警告,今年冬季恐怕將面臨流感及新冠大流行並發,所謂的 「twin demic」。流感病毒與新冠病毒會同時感染嗎?韓國防疫本部以今年二月,大邱新冠疫情病例進行分析為例表示,當時該區域的季節流感正進入尾聲但還沒有完全結束,第一波新冠疫情又突然發爆發大流行,防疫單位找到了三名患者同時感染了流感病毒及COVID-19。

    流行病學專家說,一般來說發生同時感染概率很小,但不能完全排除。而且若同時感染兩種病毒 ,出現重症或死亡危險都會升高。英國公共衛生局分析了1月到4月,1萬9千名新冠患者病例,提出報告,流感患者再度感染冠狀19的可能性,比一般健康的人低58%,但若真的同時感染兩種病毒,死亡率會急劇上升,病毒傳播力也加倍。在病毒傳播力部份,一個新冠病毒感染者可將病毒傳染給2人,但這個人若是再感染了流感病毒,病毒傳播力增強則可傳播4至5人。而且研究人員推論,因為兩種病毒潛伏期天數不同,恐怕有30%至50%的雙重感染病例根本沒被檢查出來。今年冬天雙重感染的危機,不能輕忽以待。

    {內文}
    韓國疫情單日新增確診人數,連月來在二位數和三位數之間反覆,首都圈小俔模集團感染事件管控不住,更成為防疫單位最大的難題,更為迫切的危機是,面臨流感季節接近,公衛專家警告,今年冬季恐怕將面臨流感及新冠大流行並發(twin demic),而韓國防疫本部以今年二月大邱新冠疫情病例進行分析,二月分第一波新冠疫情流行期間,正好與前一年流感季時間出現短暫重疊,其中就有患者同時感染了流感病毒及COVID-19。

    (鄭恩京/中央防疫對策本部長)
    當時是(前一年)流感季尾聲但尚未結束,新冠疫情又爆發大流行,在2月份流感患者中3人檢測呈(新冠病毒)陽性,對於這3個雙重感染病例,相關臨床症狀還需進一步確認,但三例都不是重症

    今年二月份新冠疫情在韓國大邱,慶北地區爆發大流行,當地該地區的流感季已經進入尾聲,但流感疫情還未完全結束,也就是說,兩種病毒同時都在進行傳播,儘管雙重感染機率不高,但確實已經發生,流感 新冠病毒雙重感染不只是韓國出現,各國防疫單位的病例分析也有發現,美國一項針對116例流感患者的檢查中,發現1例新冠病毒陽性佔0.9%,中國的雙重感染比率則是2.7%,土耳其2%左右,英國的病例分析報告則發現,流感患者再感染新冠病毒可能性,較一般人降低近六成,但一旦出現雙重感染,死亡率將大為增者達到健康人的六倍,比起只感染新冠病毒的患者,死亡率也增加為2.3倍。

    (新聞旁白)
    即將到來的冬天完全有可能發生,兩種傳染病同時大流行所謂"Twin demic",英國公共衛生局最近公開了從今年1月到4月,針對1萬9千多名新冠患者,病例分析報告結果,流感的患者感染冠狀19的可能性,比一般人低58%,但一旦同時感染死亡危險就會急劇上升

    (金宇宙/高麗大學九老醫院感染內科教授)
    (病毒之間)因為互相競爭,一般來說發生同時感染(概率)很小,但若同時感染,兩種病毒就會同時攻擊人體,出現重症或死亡危險都會升高

    (鄭銀敬/中央防疫對策本部長)
    流感疫苗接種率,維持社交距離的實踐,這些因素將決定雙重感染流行的規模大小

    德國馬克斯普朗克研究所(Max Planck Institute)與法國巴斯德研究所(Pasteur Institute)研發出一套模型,用以模擬季節性流感及新冠肺炎的共同傳播,在綜合了比利時 意大利 西班牙及挪威4個國家的新冠疫情數據,分析發現,一個新冠病毒感染者,可將病毒傳染給2人,但這個人若是再感染了流感病毒,病毒傳播力增強 可傳播4至5人

    同時,兩種病毒的潛伏期不同,新冠病毒通常要五天以上才開始出現症狀,比起流感病毒 潛伏期多出了1-2天,因而導致患者進行新冠病毒檢測時,流感病毒可能已消失,研究人員因而推論,恐怕有30%至50%的雙重感染病例,根本沒能能檢查出來,換言之,流感與新冠病毒同時感染情況可能比預期的更加嚴重。

    (CHANNEL A新聞主播)
    美國約翰霍普金斯大學以全球covid-19數據地圖為基礎,對兩種疾病進行比較,兩者在發燒 咳嗽 身體不適時,引起嘔吐腹瀉等症狀上非常相似,但新冠病毒與流感不同在於,新冠患者會出現嗅覺 味覺喪失的情況,韓國保健當局也提醒說,如果發現自己的嗅覺 味覺失消,就需懷疑可能感染新冠病毒,那麼流感與新冠病毒感染發病順序呢,美國南加利福尼亞大學的研究結果顯示,新冠病毒的症狀一開始是發燒,而流感病毒則是先咳嗽頭痛之後出現發燒,兩者在發病順序上存在差異,但每個人因身體狀況不同可能有差異,事實上若未經檢查很難做出正確診斷

    病毒肆虐帶給人們的影響越來越廣泛,其中之一是「新冠垃圾」正在急劇增加。

    (YTN新聞記者)
    我在汝矣島漢江公園逛了一個小時左右,可以很輕易發現像這樣被丟棄的口罩,樹叢間隨處可見被丟棄的面膜,特別是週末假期過後,清潔人員不僅要整理垃圾桶,還要收集公園裏隨處可見的廢棄口罩

    (裴在根/首爾科技大學環境工程系教授)
    刮風下雨的話(口罩)很輕 一下就被沖走颳走吧,然後進入河川 進入大海,逐漸分解被生態系統吸收,也可能直接被魚類吃下肚

    防堵病毒必須時刻戴上的口罩,成了污染環境的垃圾。根據《環境科學與技術》雜誌(Environmental Science and Technology journal)報告指出,全球每個月使用的一次性口罩高達1千940億個,這些口罩用過就丟,而且大部份是遭到隨手丟棄,然後隨著大雨 風吹,進入當地河川 再飄流至大海,在全球各地潛水客回報訊息當中,已經在許多國家海底,發現口罩等廢棄物,甚至成為沙灘垃圾的最大宗。

    戴口罩和手套的新常態,正在對環境構成另一種威脅,新冠疫情廢棄物正在污染海洋。

    (法國潛水志工)
    這是一個全新的情況,以前從未見過,以往從未(在海裡)發現過口罩手套,新冠疫情發生,政府實施封鎖,然後(解封)人們再度恢復外出,戴著口罩上街,當他們拿下口罩時通常隨手丟棄,一個月左右,我們開始在海裡發現這些口罩垃圾,而這才只是開始,這是一種新的污染物,大量使用的口罩 乳膠手套 防護醫療服 檢測包等防疫用品,每天都在產生大量的「新冠垃圾」,比如菲律賓馬尼拉為例,每天大約產生額外309噸(因疫情產生的)醫療廢物,還有另一種「新冠垃圾」來自每個人家裡

    (新聞旁白)
    當所有人一心防疫而轉為非接觸生活,快遞 點餐外送外帶成為主要消費模式。(記者:我要訂兩份湯飯外送),來看看點餐外送所使用的容器,啊全都是用一次性塑膠容器裝的,訂了兩份湯飯,使用了至少十個以上一次性塑膠容器,從免洗筷 小菜碟 飯碗 湯碗,總共使用了12件(塑膠容器)

    因為待在家裡時間變長,網購快遞及餐點外送爆量成長,這些大量的外賣塑膠容器 快遞包裝,變成大批無法回收,難以解決的垃圾,已經讓韓國各大都市的垃圾處理系統進入緊急狀態。

  • 高達模型網購 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

    2020-06-10 17:47:00
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    瘋談Big Data,但台灣真的有大數據公司?

    文 / 邱莉燕 攝影 / 池孟諭、陳之俊
    2020-06-04

    在台灣,大數據是最流行的科技詞彙之一,各行各業公司從大到小也積極展開數位轉型,然而,誰能說得出台灣有哪些知名的大數據公司?台灣有大數據產業嗎?

    大數據公司有兩種,一種提供大數據分析服務,在台灣有相當多公司從事數據整理與相關工具的業務,但性質更偏向顧問諮詢服務。

    再一種是日常生產大量數據的企業,在主業之外,以主業為基礎再去發展數據的分析應用,一則優化企業的業務,二可將大數據服務作為新產品進行銷售。

    不管哪一種,台灣還稱不上有大數據產業。觀察全世界的大數據公司,台灣還只是「小媳婦」。

    「這是一個非常燒錢的行業,」數據公司「威朋(Vpon)」創辦人兼執行長吳詣泓說,數據如何變成一門生意,巨大的資本支出便是一個門檻。

    以威朋為例,這家在台灣與香港稱得上「資深」的數據公司,從投入到產出砸下數億台幣進行開發研究,光是數據儲存的租金的費用一年就百萬美元,資料科學家或軟體工程師的基本年薪,資淺的百萬起跳,資深的更達數百萬元。

    大數據創業艱辛:「沒有收入,整整空燒三年多!」

    2008年,吳詣泓與另一位志同道合的夥伴,在夥伴的五股家中創業,員工只有兩個人,如今成長到200位員工。

    12年來篳路藍縷,但也見證了台灣的大數據發展從無到有。

    威朋的商業模式歷經數度轉換,一開始做的是App,2010年隨著行動上網高速增長,於是轉型做行動廣告,賺到第一桶金。2015年大數據在全世界萌芽,再次轉型。

    「五年前轉型做數據的時候,團隊也有很多人不看好,有些人因此一起離開,」吳詣泓回想當初幾乎沒有收入,到2017年才有第一個客戶,整整空燒了三年多,最保守估算,直接成本燒了超過1億2000萬以上,「當公司沒有收入,沒有人不慌的。」

    忍受著零收入的孤獨,嚴厲考驗著公司的經營者,吳詣泓那時候能堅持下來,多虧了對於數據這件事情有信念,「團隊裡面有一群人,是數據的信仰者。」

    五年前大數據是未來:「如今講大數據,未來就是現在!」

    對比五年前與現在,當時講大數據,很多企業覺得那是未來,但如今,所有人都認為是「未來就是現在」。

    數據公司依靠海量資料而活,然而台灣的數據量都很小,因為人口就是2300萬人,導致台灣的大數據公司大多選擇往外走,賺其他國家的錢,事後也證明是公司的生存之道。

    「台灣大數據公司比較大的困境是,台灣沒有本地的大量數據,」吳詣泓說,如果一個大數據公司在台灣本地經營,市場規模會受限,需要走出去。「像威朋就是靠整個亞洲市場來養活工程師。」

    再以數據量而言,威朋的台灣月活躍用戶一直維持在2000萬個移動終端,幾乎沒有增長。

    但相較於海外,威朋每個月可以接觸到全亞洲的活躍、不重複獨立終端,高達9億個用戶的手機或平板電腦等,讓威朋建立起數據的競爭力。

    大數據在台困境:「台灣缺乏本土大量數據!」

    威朋的優勢是「移動軌跡數據」,數據業務的主力戰場在日本,也是第一家成功打入日本總務省(相當於台灣的內政部)的台灣企業。其他如日本國家旅遊局及其大阪、東京、北海道、沖繩、京都等旅遊局,還有JR、JAL日本航空、近畿鐵路等,亦皆是威朋的客戶。

    以旅遊類客戶為例,威朋的特點是幫助日本客戶建立亞洲各國入境旅客的數據,為不同的移動終端「貼標」,分析出外籍遊客在日本的移動路線、偏好景點、停留時間等,甚至是網購資訊。

    吳詣泓表示,實力過硬才有機會,威朋能在保守的日本市場獲得成功,憑的便是硬實力的技術能力。

    台灣有優秀數據公司:「但問題是,如何走出台灣?」

    「台灣其實有非常多非常優秀的數據公司,現在的問題在於如何走出台灣?」吳詣泓點出關鍵。

    一群來自史丹佛、柏克萊、台灣大學的資料科學團隊,在2015年成立了行動貝果(MoBagel)。公司選擇在美國註冊,也是突破台灣市場侷限的思考邏輯。

    行動貝果共同創辦人暨執行長鍾哲民指出,資料科學很早期是從美國發源,做得最普及也是美國,所以美國普遍是大數據產業的生態系。

    美國新的趨勢是愈來愈多企業,把自己當成「data company」。比方,Uber不再只是汽車公司、Airbnb也不再只是地產公司,它們其實都是數據公司。人才匹配網站LinkedIn聘僱了600~700位資料科學家,甚至微軟開始也轉型做數據公司。

    鍾哲民觀察到,即使是像沃爾瑪(WalMart)、Nike等傳統零售巨頭,這兩年也在頻繁併購AI數據分析的公司。

    數據是企業命脈:「WalMart、Nike等大咖正在內建數據分析團隊!」

    「為什麼?因為這些公司知道數據是命脈,所以in house在做,」鍾哲民說,美國企業早已充分認知數據實在太過重要,數據是核心業務,所以要操之在己,「寧願買公司進來,也要自己做。」

    從世界潮流來看,企業數據分析的能力,未來都將需要內化。換句話說,任何公司若是依然仰賴第三方協助進行資料的分析,基本上這家公司是走在被淘汰的路上。

    順應趨勢,於是行動貝果的商業模式,定位在將高難度的數據模型做成一個「工具」。這種工具易懂、方便使用,降低企業進入數據決策的門檻,無須投資超級鉅額的金錢與人力。

    總結來說,前進數據量夠大的海外市場,方能使大數據公司擁有發展的機會。同時,針對客戶的痛點提出解決方案,強化企業的韌性,將是適應多變世局的不變策略。

    有趣的是,當未來所有公司都將是數據公司的時候,台灣的大數據產業或許有機會化整為零、撐出另一片天。

    附圖:數據公司「威朋(Vpon)」創辦人兼執行長吳詣泓。池孟諭攝圖/數據公司「威朋(Vpon)」創辦人兼執行長吳詣泓。池孟諭攝
    行動貝果共同創辦人暨執行長鍾哲民。圖/行動貝果共同創辦人暨執行長鍾哲民。取自行動貝果 MoBagel Inc.臉書

    資料來源:https://www.gvm.com.tw/article/73061?utm_source=facebook&utm_medium=social&utm_content=73061&utm_campaign=share&fbclid=IwAR3LjUINzEkWiejevO8KK2g2g95YWWQnwFIZFfXpA9cpaz-bRa62QxXXGH4

  • 高達模型網購 在 Jerry Yuen Youtube 的精選貼文

    2020-05-03 00:45:14

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  • 高達模型網購 在 SHIN LI Youtube 的精選貼文

    2019-12-04 19:30:03

    #信用分數 #聯徵中心 #信用卡
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    #信用分數是什麼
    運用統計分析理論及方法,將聯徵中心所蒐集在揭露期限內的資料,以客觀、量化演算而得的分數,用以預測當事人未來一年能否履行還款義務的信用風險。

    📌影響信用分數的事
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    - 全額未繳 / 未繳足最低 / 繳足最低 且遲繳時間越長扣分越重。
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    - 當事人若於償付貸款前有授信異常紀錄,因該授信異常紀錄有三至五年之揭露期限,在揭露期限尚未屆滿前,即使貸款已償付,個人信用評分仍會受到該授信異常紀錄之影響。

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    🔺聯徵中心信用評分針對金融機構查詢聯徵中心資料之查詢目的,如:存款開戶、申請信用卡、舊客戶信用複審等因素,皆不納入評分模型;此外,當事人本人查詢信用報告的紀錄亦不納入評分模型,故皆不會影響其評分。

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