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在 predictive中文產品中有2篇Facebook貼文，粉絲數超過8,723的網紅BennyLeung.com，也在其Facebook貼文中提到， 【BBC中文網】算法：日常和人生十字路口陪伴你的「無形之手」 大數據、算法、人工智能、互聯網、物聯網 ...... 科技的發展為人類生活帶來各種便利的同時，也在靜悄悄地決定著人們的生活軌跡和命運。 假設，如果中國有一年取消高考，用算法根據歷年成績給每個應屆畢業生打分，然後大學根據這個分數決定是否...
同時也有2部Youtube影片，追蹤數超過24萬的網紅暗網仔 2.0，也在其Youtube影片中提到，!!!薩克薛達之正義聯盟!!! 《薩克薛達之正義聯盟Zack Snyder's Justice League》電影預告 | 萬眾期待原導演版3月18 日 | cc中文字幕 | 好戲 ▪ 盡在Now E https://youtu.be/8qqmTP9jSWg Now E Package連結: h...
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predictive中文 在 暗網仔 2.0 Youtube 的最佳解答
2021-03-23 16:58:23!!!薩克薛達之正義聯盟!!!
《薩克薛達之正義聯盟Zack Snyder's Justice League》電影預告 | 萬眾期待原導演版3月18 日 | cc中文字幕 | 好戲 ▪ 盡在Now E
https://youtu.be/8qqmTP9jSWg
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人的意念到底可以有多大? 這不是拍英雄片時講的神怪對白. 今天影片sponsor: 3月18號已在Now E 上映的Zack Snyder’s Justice league 製作過程非常難..
It’s a bird it’s a plane ...
導演Zack Snyder上一部的 Batman VS Superman 得到劣評後, 電影公司對他的Justice league不是太有信心甚至要換導演. 但個人的意念加上強大的網絡威力出了 ‘這個 hashtag #releasethesyndercut 行動’ 讓導演原有vision的4小時版本在HBOMax播放, 現在只要申請Now E每月只需 $99 這個package (綜合娛樂組合升級版) 除了這部萬眾期待的作品還有 : 這部, 這部, 這部, 這部, 這部的DC 英雄電影.
還有: 金球獎得獎劇, 中日韓話題劇集, 運動賽事重溫, 通通都有!
你想到的, 都有! 就像Zack Snyder能把DC一個alternate universe, 另一個時間線創作出來. 10位漫畫家亦異常地把我們這個世界發生的未來事件, 在他們筆下的世界一早預言了出來,
大家好又是我暗網仔! 到底是這群人意念真的比其他人強, 還是他們是預先知道某一些秘密消息.
戲中Superman曾在1944年 ‘Action comics’ 提及阻止奸角Lex Luthor發放巨大無比的 ‘原子彈’ . 但事實上美國用原子彈攻擊日本是1945年才發生. 當年美國department of defense更害怕sit luw國家機密給日本人知道迫 ‘原子彈’ 這一集要1946年才能正式推出.
人wo就說可能得到秘密小道消息, but ging打仗期間superman常常用來反應時事, 但天災被預言到又證實什麼呢? 1986年The man of steel原本有一段有關superman救了Nasa太空船的劇情正在畫, 但作者John Byrne 一畫完這個事件就發生了, NASA太空船所有太空人也死了.
如果説像John Byrne這些漫畫家像印度神童能預知未來不如跟陰謀論的説法說這些事可能是一早計劃好要發生的, 因為之前John byrne在marvel的spiderman世界出了紐約停電劇情後, 一星期後就發生當年非常gwung dung的1977年紐約全城停電..
之後他預言1978年的日本地震事件又如何計劃呢?
或1997年Princess diana之死他又如何預言出來呢? Justice League女主角Wonder woman 在1997年一期講她過世, 封面寫了 ‘Diana, Princess, struck down’ 因為wonder woman真名是princess Diana. 沒有太多人知道. 而沒多久後真Princess Diana 真的死了. 多年來人們也是説她是被Royal family殺死的. 甚至被說是什麼邪教yi sik. 是一早被計算好的. 是一個 ‘inside job’
Inside job 這個term沒一個比2001年911恐襲事件被説得更多, 1991年X-men早已有Twin towers 被奸角Juggernaut毀滅. 看看這張照片好嗎? 你應該更心hon! 這種名predictive programming的陰謀說是有權力人士在制造一些驚大悲劇之前會用媒體洗人民的腦, 等真正發生時不會引起人們的hung fong.
之前simpsons中一早預言Trump變成總統.
在1990年早已有show到trump做了總統後, 最巨爭議性的jing chak之一: 建立一堵牆來阻止偷渡客入ging. 是想我們容易一點接受悲劇嗎?
那好事情呢? 像1976年superman確認美國與俄羅斯的cold war會在1990年結束.
或1950年代經典英國漫畫預言我們現在電腦的mo yoing. 甚至準碓地說電腦會成為我們主要的娛樂工具.
信不信由你...但我知道漫畫家通常創作的未來都是苦的. 那為什麼要這樣呢? 我們不能Cham hauw zack Snyder’s justice league 嗎?
用我們人類最強的意念, 力量來令一些好事, 令一些奇蹟發生. 讓我們這個真實universe的未來變得更好, yoing我們每一位...我們人生畫到最後一頁的時候...也是一個happy ending.![post-title]()
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2018-05-14 13:00:0188. 何謂科學方法？科學方法是否最科學？
所謂科學方法，大體分為三部分：觀察、實驗和演算。觀察是科學考察的起始點，實驗與計算是科學理論由假設 (hypothesis) 提升至原理（theory）或定律（law）的運作過程。科學是運用歸納法 (induction)進行其研究。歸納法是透過搜集具體事物的性質，綜合而成法則性的知識。搜集、綜合的過程是客觀的、是記述性的（descriptive），描述事情的性質樣態，所以科學知識的對象是屬於是甚麼（what is）層次，而沒有價值取向，沒有善惡、美醜、應當不應當等問題。因此，由歸納法所得的科學知識，都是中立的，故稱為「道德的中立」（neutrality of ethics）。」
I. Copi的Introduction to Logic提到科學的說明 (scientific explanation ) 有一些準則來決定其有效性：
1.相關性 (Relevance)
2.可驗證性 (Testability)
3.與原有假設相容性 (Compatibility with Previously Well-Established Hypotheses)
4.預測與說明效能 (Predictive or Explanatory Power)
5.簡單化 (Simplicity)
講者：陶國璋（中文大學哲學系客座助理教授）、盧傑雄（中文大學哲學系高級講師）
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【BBC中文網】算法：日常和人生十字路口陪伴你的「無形之手」
大數據、算法、人工智能、互聯網、物聯網 ...... 科技的發展為人類生活帶來各種便利的同時，也在靜悄悄地決定著人們的生活軌跡和命運。
假設，如果中國有一年取消高考，用算法根據歷年成績給每個應屆畢業生打分，然後大學根據這個分數決定是否錄取，錄取到什麼專業？
英國今年的中學畢業生對算法的這種威力有切身體驗。
因為新冠疫情而取消了決定數萬名中學畢業生命運的考試，用電腦算法 ( algorithm）給學生打分，讓機器根據學校往年的考試結果，經過一番運算，得出今年畢業生的成績。
決定命運的是高中畢業生的A-level 考試也決定了能否上大學，能上哪所大學。初中畢業，不再上學而開始求職謀生的，需要憑GCSE考試成績去找工作。如果凖備繼續上學，日後申請大學時，這組成績也是重要參考數據。
除了這種「十字路口」式的人生關鍵節點，算法在現代人生活中很多方面扮演著「無形之手」的角色，而我們未必知道。
BBC科技事務記者克雷頓（James Clayton）和克萊恩曼（Zoe Kleinman）梳理了幾個算法左右命運的平台。
社交媒體
從許多方面來看，社交媒體平台基本上就是龐然大物般的算法。
它們根據你所提供的，以及來自其他各種渠道的數據，確定你的興趣、愛好、口味，然後為你推送更多它們認為你喜歡的內容。
這些數據包括你點的每一個「讚」，看的每一條訊息或視頻，點擊的每一個鏈接，都被記錄存檔。大部分應用軟件還會從你的上網習慣和特點，以及地理位置等信息提取更多數據，關於你的數據。這些數據用來判斷你喜歡什麼，哪些內容吸引你的眼球，能讓你在網上流連。
這個算法對你了解越多，對你生活的影響力就越大。 除了推送更多合你口味的內容，它自然還會用這個知識向你推銷產品。
社交媒體公司收集儲存的數據也被用來訂製個人化的廣告，定向投放，而且精凖度高得令人咂舌。
當然，這類算法也會犯很嚴重的錯誤，惹大禍。比如它發現極端的、刺激的、重口味的、充滿仇恨和煽動性的內容，在社交媒體上很吃香，比平淡普通的內容更賺眼球、點擊和轉發更多。所以有些人髮現自己收到各種極端主義的、暴力的、仇恨的推送內容。
臉書針對民權問題做過一次內部審計，審計報告中明確提到，公司必須盡一切所能阻止它的算法把用戶「驅趕到極端主義自我強化的迴音室裏去」。
算法還有一個盲點，那就是對種族歧視和仇恨類產品不加分辨地推送，導致投訴甚至吃官司。
保險
保險公司需要評估風險，要做精算，無論是房產險、汽車險、壽險、醫療險，保費的多少依據這個評估結果來定。
許多人不知道的是，保險業很早就開始探索利用歷年積累儲存的數據來分析、預測未來；在電腦和算法尚未普及的時候就開始了。
有了算法，保險公司如虎添翼。
哈克尼斯（Timandra Harkness）是這方面專家，有一部關於大數據的專著（Big Data: Does Size Matter）。
有些顯而易見但人們通常不太在意的事，背後就有算法的無形之手。
她舉了個例子，比如家庭住址的郵編就決定了你的保費高低，而你在這些問題上毫無發言權，完全被動。
你的房產或車保險保費在搬家後漲了還是降了，跟你個人沒有直接關係，而是跟這個地區的其他居民曾經，或者在多大程度上可能成為犯罪分子的受害者，或者遭遇水淹，或者出車禍，等等。
現在比較普遍的行車記錄儀，汽車上的「黑匣子」，可以用來記錄司機的駕車習慣，如果記錄顯示車主基本上是安全駕駛，即使其他指標都屬於高風險群體，他/她的汽車險保費也可能降低。
這是利用算法制定個人化保險產品的一個例子。
保險行業的 實質是風險分攤，人人交保費，需要的人從錢庫裏取。個人化的保險產品能否普及，或許還需要算法來幫忙，確定這類新業務對保險公司有何利弊。
醫療
人工智能（AI）在疾病診斷方面的應用日益普及，有些地方AI甚至可以提出治療方案和療法建議。
2020年1月一項研究結果顯示，通過X光片子診斷乳癌，算法的表現超過醫生。
其他例子也有，比如可以預測子宮癌患者生存率的工具，這個工具還能幫助確定治療方案。
倫敦大學學院（UCL）研發的人工智能可以分辨出哪些病人最容易忘記就診預約，因此需要提醒服務。
海量數據是訓練人工智能的必要前提。這就涉及到許多棘手的問題，包括病人隱私和個人數據保護。
2017年，英國信息委員會裁定，皇家自由醫院NHS信託沒有妥善保管病人數據，跟谷歌的人工智能子公司DeepMind分享了160萬病人的數據。
警務
大數據和機器學習對警察機構來說具有顛覆性的巨大潛力。
理論上，算法具備了科幻作品中描述的那種「預測警務」（predictive policing）的功能，可以利用歷年刑事罪案的數據分析來確定警察資源的部署。
問題在於這種算法有先天缺陷，容易產生算法偏見，甚至形成算法種族歧視。
科技智庫WebRoots Democracy專家喬杜里（Areeq Chowdhury）解釋說，這就跟算法確定考試分數類似，實際上是根據別人過往的學業表現來給你打分，有什麼道理？
他說，根據算法，一個特定社區很可能被不成比例地突出和強調。
國防和安全智庫RUSI今年稍早發表了一份報告，闡述算法在警務實踐中的應用。
報告提出一些需要關注的問題，包括沒有全國統一的凖則，也沒有影響評估機制。
另一個需要深入研究的問題是算法如何放大、加劇種族主義傾向。
警務部門已經在使用的人臉識辨技術受到批評，矛頭集中在用於機器學習的數據庫是否會導致算法種族主義。
比如，用於人臉識別的攝像機識別白人更凖確，是否因為它們背後的數據庫裏白人的面部數據更多？
這方面，數據是否足夠多，足夠多元化，就至關重要。
喬杜里說，最應該避免的是因為算法誤判而錯抓無辜。
#科技 #社會
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➥【重點摘要】：
全血細胞計數(complete blood count)是臨床照護常用的實驗室檢查。此研究比較康復及死亡的COVID-19患者之全血細胞計數結果，提出臨床上簡易可行的預後預測模型。其中患者發病後淋巴球(lymphocyte)的比例，是評估病情是否惡化的關鍵指標；淋巴球低下 (lymphopenia)可做為COVID-19嚴重度的預測因子。
「預測模型如下」：
1.發病後10-12天，若淋巴球比例 >20%，表示病情將好轉；淋巴球比例 <20%，表示病情嚴重。
2.發病後17-19天，若淋巴球比例 >20%，表示病情好轉中；淋巴球比例介於5%–20%之間，表示病情仍危急，須密切觀察；淋巴球比例<5%，表示病情危殆，死亡率極高，需重症加護照顧。
此外，作者也提出SARS-CoV-2感染患者淋巴球低下的可能原因，不過這些假說仍待實驗證明。
1. 病毒直接感染具ACE2受體的淋巴球，導致其死亡。
2. 病毒直接破壞淋巴器官，如胸腺、脾臟等，此有待病理切片驗證。
3. 病毒引發的促發炎細胞激素釋放，如TNFα、IL-6等，會導致淋巴球凋亡。
4. 感染造成的代謝性失調，如高乳酸血症 (hyperlactic acidemia)，會抑制淋巴球的增殖。
(「財團法人國家衛生研究院」吳綺容醫師整理)
📋 Lymphopenia predicts disease severity of COVID-19: a descriptive and predictive study(2020/03/27)+中文摘要轉譯
➥Author：Li Tan, Qi Wang, Duanyang Zhang, et al.
➥Link： (Nature)
https://www.nature.com/articles/s41392-020-0148-4
#2019COVID19Academic
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疾病管制署 - 1922防疫達人
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