中央流行疫情指揮中心18日表示，時序進入秋冬，全球COVID-19疫情持續上升，多國單日確診人數屢創新高，我國境外移入個案亦有增加趨勢。為降低國內社區傳播風險，及避免造成醫療體系負擔，今(2020)年12月1日將啟動「秋冬防疫專案」，強化「邊境檢疫」、「社區防疫」及「醫療應變」措施，請民眾及醫療院所配合落實。

一、邊境檢疫：所有入境及轉機旅客登機前須附3日內COVID-19核酸檢驗陰性報告
指揮中心指出，國際疫情持續嚴峻，預期今年底及明年初入境旅客數將增加，為加強防疫安全，自12月1日至明(2021)年2月28日(啟程地時間)，入境我國機場或經我國機場轉機的旅客，不論身分(本國籍與外國籍人士等)或來臺目的(求學、工作、外交公務等)，均應檢附「表訂登機時間前3日(工作日)內COVID-19核酸檢驗陰性報告」，始可登機來臺，並將由交通部督導各航空公司確實把關；若旅客抵臺後發現檢驗報告不實，或拒絕、規避、妨礙相關檢疫措施，得依傳染病防治法第58條及69條規定，處新臺幣1萬至15萬元罰鍰。檢驗報告不實部分，亦將追究偽造文書印文罪之刑責。
指揮中心表示，「COVID-19核酸檢驗陰性報告」需由啟程地政府機關許可設立之醫療院所開具，原則為英文、中文或中英對照版本。報告內容需備有「登機者之護照姓名」、「出生年月日(或護照號碼)」、「採檢日及報告日」、「疾病名稱」、「檢驗方法」及「判讀結果」等項目。相關配套措施及應配合事項如下：
法文及西班牙文等非中文或英文版本文件，若屬「啟程地官方語言」，且航空公司啟程地之地勤人員能確認報告內容，可予同意受理。
表訂登機前「3日內」檢驗報告之日期，以「報告日」及「工作日」計算，故可排除當地政府之國定假日。
檢驗報告可為紙本(正本/影本)或電子報告書形式，但內容應清晰可辨識，且經審視需備項目完整無誤。
檢驗方法需採用分子生物學核酸檢測(例如：PCR、RT-PCR、NAA、NAT等)；至於血清免疫學(Immunoserology)檢驗抗原(Ag)或抗體(IgG或IgM)，不符合本措施規範。

二、社區防疫：出入八大類場所應佩戴口罩，經勸導不聽者依法開罰

考量秋冬時期除了COVID-19疫情外，也有多種呼吸道傳染病盛行，都會加重醫療體系的負荷與調度壓力，為了提高民眾於高感染傳播風險場所佩戴口罩的遵循度，以降低呼吸道傳染病的感染與傳播，及避免過度耗用醫療資源，自12月1日起，強制要求民眾進入「醫療照護、大眾運輸、生活消費、教育學習、觀展觀賽、休閒娛樂、宗教祭祀、洽公」等八大類場所(場所舉例如附表)應佩戴口罩。未依規定佩戴口罩，經勸導不聽者，將依違反傳染病防治法第37條第1項第6款規定，由地方政府裁罰新臺幣3千元以上1萬5千元以下罰鍰。
上述場所因具有不易保持社交距離，或會近距離接觸不特定對象(不認識的人)的特性，有較高的感染與傳播風險，因此要求進入該類場所活動的民眾佩戴口罩，除了有助於防範COVID-19外，對於其他各類經由飛沫、空氣傳播之疾病也能發揮防護效果。如果在上述場所內有飲食的需求，在與不特定對象保持社交距離或有適當阻隔設備的前提下，可在飲食期間暫時取下口罩。
至於人潮聚集的戶外場所(如戶外風景區、遊樂園、夜市、傳統市場等)，或是於戶外進行的公眾集會活動(如遊行、遶境、跨年晚會等)，建議業者或場所管理單位採用「人數總量管制」方式進行管控，使民眾在場所或活動中能持續、有效地保持社交距離，並請民眾如有發燒或呼吸道症狀等身體不適時，應避免前往上述場所，以及在不能保持社交距離時自主戴上口罩。也提醒公眾集會活動主辦單位應參考「COVID-19(武漢肺炎)因應指引：公眾集會」，評估風險及制定相關防疫應變計畫，並盡可能落實實聯制及佩戴口罩。

三、 醫療應變：加強通報採檢，訂定獎勵指標

指揮中心表示，為防範國內醫療體系於秋冬季面臨武漢肺炎及流感疫情之雙重負擔，秋冬專案中已將加強通報採檢列為重要防疫策略，並研擬四大措施，包括醫療院所落實法定傳染病通報義務；訂定「加強門診與急診社區感染肺炎病人篩檢」、「加強住院病人篩檢」及「強化醫療照護人員健康監測」等獎勵通報採檢指標；透過健保系統提醒加強通報採檢；修訂無COVID-19相關症狀居家隔離/檢疫者之採檢及相關處理流程。臨床醫師應提高警覺加強通報採檢，強化社區監測疑似個案通報或轉介；同時並請地方政府持續督導所轄醫療院所，鞏固醫療院所防疫陣線。

指揮中心指出，國際疫情持續嚴峻，臺灣防疫得以有效控制，有賴邊境檢疫人員、醫療院所、醫療照護人員持續堅守崗位，以及政府、民間攜手合作，守護國人健康；請民眾持續配合政府各項防疫措施，共同確保這得來不易的防疫成果。

#阿嘉關心您
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#替補戴帽 近期推動兒童食物券議題改變英國政府政策，本月初以22歲年紀獲頒大英帝國初階榮譽勳章(MBE)的英格蘭國腳Rashford，替補27分鐘上演「帽子戲法」，成為歐冠史上最速替補戴帽紀錄！👍👍👍

紅魔5比0痛宰RB萊比錫，目前在H組遙遙領先。

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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。

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外語能力大比賽!
全台最紅英文YouTuber 阿滴 從小學英文. 英文超級流利! 也熱愛語言跟語言學.
美國來的 布萊恩 從高中開始自己學中文學了15年也住台灣10了. 常上綜藝節目，最近也上蠻多新聞談話節目.
這兩位之間誰的外文能力比較厲害呢? 中文英文大比賽開始囉～

兩位參賽者準備10個自己母語的單字來考一下彼此～
比賽當中也多教英文的一下用詞跟思考邏輯.

喜歡這種比賽性的影片的話記得幫我按讚、訂閱、開啟小鈴鐺～

拍這部影片的時候我跟阿滴也拍了一部關於美國跟台灣的醫療跟健保的差別的English Corner影片. 希望我們拍那一部也可以讓我自己國家的人更了解我們美國為什麼應該學台灣的醫療.

想看我們另一個合作影片可以到 阿滴英文 YouTube頻道收看:
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也記得支持阿滴新的頻道阿滴日常:
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再一次非常感謝阿滴原因跟我一起拍這兩部影片!

也要謝謝超強系列的超強跟Soya手癢計劃的剪片知識分享! 沒有跟你們的建議跟小技巧我肯定做不出來這部影片～

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