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【早安健康／張承宇報導】上班上課久坐不動，回到家只想好好休息、養精蓄銳來避免壓力繼續累積到第二天，因此根本沒時間運動，只能採取自由放任的態度，任由小腹「廣積糧」甚至是「高築牆」？日本知名瘦身專家推薦了一個簡單動作，動作非常簡單，只要躺著抬抬腳，就算看電視時也能做，養成良好習慣，幫助我們無意中就能瘦下來！ 伸展提高身體柔軟度、促進燃脂，小腹更好瘦 曾嘗試過超過350種減肥方法，並成功瘦下15公斤的日本知名減肥專家、減肥書籍作家和田清香表示，許多人有運動不足、肌肉僵硬問題，這會讓堆積在身體的脂肪難以燃燒，還可能讓關節附近的淋巴、血管受到壓迫而循環變差，造成代謝下降等問題，讓人更容易發胖。 日本減肥瘦身專家小山圭介也指出，想要透過肌肉來幫助消耗能量，除了肌肉的量以外，「質」也相當重要。良好的柔軟度就是維持肌肉品質的關鍵，肌肉柔軟的人身體可動範圍就會增加，有助於消耗更多的能量，因此會有更好的運動效果、更容易瘦。 和田清香推薦了一個簡單的伸展運動，在看電視時就能做，能幫助刺激腰部周圍肌肉、提高身體柔軟度，可望幫助燃脂、瘦小腹，最快2周就可能感受到身體曲線發生變化。日本瑜珈老師森和世也認為，做一些簡單的伸展動作就可能幫助刺激、鍛鍊肌肉，例如能夠伸展背部、腰部的伸展動作，就可能活動到腹部肌肉，有助於鍛鍊腹肌。 看電視也能做：簡單抬抬腳幫助瘦腿、瘦小腹 … 延伸閱讀：

▲ 水上公園(Fantasy Lake Water Park)。(翻攝自Fantasy Lake Water Park官網)美國 / 黃芷萱 綜合報導美國北卡羅萊納州一名年近60歲的男子上個月到湖中樂園游泳，卻在事後身體不適而住院，並在短短不到兩週，因感染寄生蟲而死亡。據NCDHH(當地衛生部)聲明表示，該名男子是感染「福氏內格里蟲(Naegleria fowleri)」而死亡。「福氏內格里蟲」 感染致死率極高「福氏內格里蟲」俗稱食腦菌、食腦變形蟲，通常生活在溫暖的天然河湖或淡水湖泊，大多是在夏季會活動力加倍、繁殖力增長。通常人類不會因為喝到湖水或溪水而感染，而是經由進鼻子的水進入身體，進而破壞腦部組織、引起阿米巴腦膜腦炎(Primary Amebic Meningoencephalitis，又稱PAM)，初期可以治療，但黃金治療時間不長，若遭感染其死亡率可達95%以上。泡溫泉後感染 台灣曾有患者死亡台灣2011年即曾有一名男性因泡溫泉後感染「福氏內格里蟲」而死亡。不過事實上，這種感染案例其實非常罕見，各國都曾發生過，但機率很低。若是感染「福氏內格里蟲」，通常是在1至9天內會出現症狀，初期症狀有可能包含頭痛、發燒，以及感覺噁心，晚期症狀則是會頸部僵硬、思考混亂注意力不集中、失去平衡感 、癲癇發作、產生幻覺等。一旦晚期症狀出現，患者通常會在兩週內死亡。原始連結

工商時報【楊日興】動畫電影浪潮到來，西方代表「獅子王」橫掃全球票房；而在大陸，留著兩顆包子頭的哪吒成為最紅IP。「哪吒之魔童降世」接連突破當地票房紀錄，究竟有何魅力？大陸動畫電影「哪吒之魔童降世」自7月26日上映以來，接連突破當地票房紀錄，90分鐘破人民幣（下同）億元票房、3天破7億元，至7月31日票房正式突破12億元，成為票房最高的大陸國產動畫片，接連刷新動畫電影首日、單日、首周、單周票房紀錄，而且好評不斷。神魔動畫票房保證作為名著「封神演義」、「西遊記」裡的特色人物，以及許多民俗傳統，哪吒在兩岸有不少的粉絲，兩顆包子髮型、肚兜、風火輪以及直率活潑的個性，哪吒一直受到老中青各年齡層歡迎。在大陸，改編哪吒故事的動畫幾乎沒有不賣座的，1979年代由上海美術電影製片廠製作的「哪吒鬧海」獲得全球好口碑，成為首部亮相坎城影展的華語動畫片。2003年推出的「哪吒傳奇」長篇動畫，則是搭配經典洗腦主題曲，成為「90後」大陸年輕人的兒時回憶。但隨著時代進步，希望打入的族群年齡層更廣，新生代的哪吒就必須要能夠標新立異，並不落此前版本的俗套。解決這個課題的「哪吒之魔童降世」也獲得大陸電影族群的廣泛認同，成為大陸最賣座的本土動畫電影。首先在個性上，「哪吒之魔童降世」將哪吒的個性返璞歸真，電影裡的哪吒幼時人設頑劣又叛逆，且放大哪吒是魔童的設定，但這也的確較符合如「封神演義」等原著的描述。原著中的哪吒帶給人衝動、紈褲子弟的感覺，更是出手不管輕重，直接打死龍王之子。為了符合民眾價值觀及主角的道德視角，此前許多動畫版本都會添增許多條件，為哪吒如打死龍王之子等行為增加合理性。現今，觀眾可不吃這一套，有更多人喜歡帶著缺陷的主角，而「哪吒之魔童降世」照著原著形象描述哪吒，反而成功打入更廣泛的觀影群體。在電影的主體內容上，「哪吒之魔童降世」也獲得大陸普遍好評，豆瓣評分高達8.6，該片導演餃子的首部動畫短片「打，打個大西瓜」便曾橫掃30多個國際獎項，受到大陸網民愛戴，可見其實力。而餃子為了「哪吒之魔童降世」，前後寫了66稿，哪吒形象也是從100多個版本中挑選才最終定案。哪吒、大聖同框出演「哪吒之魔童降世」在宣傳上也做足功夫，在上映宣傳期該片便與2015年大賣的大陸動畫片「西遊記之大聖歸來」合作推出宣傳片，片中兩部電影的男主角哪吒與孫大聖直接碰面，因「西遊記」等內容顯得合情合理，且這種連動宣傳的方式也因「復仇者聯盟」等例子，更是激發大聖的影迷想去一瞧哪吒的動力。另一方面，腳踩風火輪的哪吒接連在大陸動畫史上立下顯赫戰功，「哪吒」這個金字IP也引起各方人馬創意開發。值得一提的是，哪吒在動畫界橫行，卻鮮少看到出名的真人版哪吒，細想原因或許正是出在包子頭、紅肚兜等容易讓人聯想到女性的哪吒特徵身上。女性主義抬頭當下，未來或許會有更多的女版哪吒出現。例如大陸知名動畫「十萬個冷笑話」裡的哪吒便直接被設定為女性，也成為該片中的人氣角色。

中國時報【莊哲權╱台東報導】蔡英文總統3日訪視台東，從中午到晚上連趕7場行程，她強調，守住台灣的主權，才能守住台灣的民主自由，2020年請大家支持蔡英文，才能讓台灣的自由民主代代相傳。蔡英文昨在台東縣關山鎮天后宮參拜時表示，台灣面臨的局勢，確實挑戰比較高一點，大家都看到香港正發生什麼事，香港人為什麼要上街頭？因為他們覺得民主自由的生活方式受到威脅，台灣現在享有的民主自由，希望能一代一代傳下去，讓每一代的台灣人，都能自己做自己的主人她拜託大家2020年支持蔡英文，一起守住台灣的主權，才能守住台灣的民主自由，請大家再繼續給蔡英文4年，讓台灣繼續前進，讓台灣脫胎換骨。陪同蔡英文參訪的民進黨立委劉櫂豪則指出，當總統很辛苦，有人稱讚，但也有人嫌棄，他說，蔡總統有耐心、有智慧及勇氣，要帶領台灣的經濟邁向更好的未來，請鄉親再給她4年，為守住台灣主權，大家一起來打拚。蔡英文昨天連趕7個行程，首站到關山鎮天后宮贈送「慈雲廣溥」匾額時致詞表示，東部交通不便是最迫切需要的建設，政府推前瞻基礎建設計畫，就是要把台灣的軌道建設整理一遍，她心中很清楚，東部民眾最盼望的就是出入方便、出入平安，她在總統任內一定會盡全力做到。走訪關山後，蔡英文在劉櫂豪、台東縣長饒慶鈴陪同下，繼續訪視豐田國中足球隊員，及日前過世的「孩子的書屋」創辦人陳俊朗家人，接著到太麻里關心釋迦產業，傍晚再到知本熱氣球光雕發放野餐墊，還參加由行政院原住民族委員會在森林公園主辦2019國際原住民族音樂節。

工商時報【資策會MIC資深產業分析師韓揚銘】自從1994年Yann LeCun（為現任臉書的人工智慧研究院院長）發展出卷積式神經網路（CNN，Convolutional Neural Network）方法用於手寫辨識後，成為現今大部分CNN的重要基礎，爾後由於大廠擁有大量資料及運算能力，近年則紛紛提出準確度更高、模型層次更多的CNN模型來辨識圖像。而且為了讓深度學習的模型可獲得更廣泛的運用，像是Google、微軟或是研究單位皆將研究成果開放或以API型式讓廠商直接使用，又或者再結合遷移學習（Transfer Learning）的方式，把預先訓練好的資料，再依廠商自己所收集的資料重新訓練，做為更適性的辨別模型來應用於專屬的領域中。由於已訓練好的大規模CNN模型容易取得，又有不同資訊服務廠運用遷移學習協助建立特用化的模型，產業已逐漸接受及運用CNN於不同的領域中，近期就有相當多的圖像辨識用於人臉、光學檢測、攝影機監控、門禁系統等。AlphaGo 帶動深度學習成長AlphaGO的成功，除了讓一般人認識到新一波人工智慧技術的來臨，對於人工智慧新興技術的開發者來說，也從AlphaGO認識到深度學習加上「增強式學習」（Reinforcement Learning）所帶來的自主學習系統的威力。對此，過去深度學習整合增強式學習時，必須從底層處理過多的程式細節，使得程式撰寫過程過於複雜。如今，愈來愈多大廠整合原有深度學習框架，再重新建立或結合一個新的框架來支援深度增強式學習的訓練，藉此達到快速布建自主學習系統，以達成實驗不同的學習策略。藉由大廠布局中瞭解，人工智慧現行除了加速擴張深度學習的應用外，運用增強式學習來建立具有自主學習能力的系統，已成為下一階段重要發展的項目之一。生成對抗式網路（Generative Adversarial Network，GAN），自從於2014年被Ian Goodfellow提出後，就快速獲得深度學習的專家大量研究，並還被MIT Review於2018年選為10大突破科技，至今有相當多令人驚艷的研究成果，如：可以進行換臉的DeepFake、可自動上色的Style2paints或PaintsChainer等。人工智慧科學家需求增生成對抗式網路主要建立兩個深度學習網路，一個稱為生成網路（Generator），另一個為判別網路（Discriminator），生成網路有如一個學徒，而判別網路就像一名老師，學徒每次作畫後就讓老師去評論，久而久之，讓學徒不斷向老師學習而得到認可後，學徒就用學習到的網路去運用到領域中，因此可以出現換臉或像有經驗的繪畫師般進行漫畫上色的動作，這樣的方法已快速應用在許多行業中，例如建築業的管線、IC設計業的電路設計等。隨著深度學習需求的快速成長，也帶動人工智慧科學家的需求。然而業界普遍找不到人工智慧人才之時，更別說中小企業要聘請一位人工智慧專家來建立深度學習模型更是難上加難。基於上述原因，因此2018年底Google正式提供自動機器學習模型如AutoML Vision、AutoML Natural Language及AutoML Translation的服務，另外像是微軟的Custom Vision、Open-Source的Auto-Keras，皆可讓企業將資料或圖片上傳後，便自動設計出神經網路。此外，除了自主建模的服務外，2019年5月Google提出MorphNet及Facebook的F8大會提到的BoTorch，也相繼提出模型最佳化服務，讓模型在不失準確度情況下得以縮小深度學習模型，藉由提供自主建模及最佳化服務給沒有人工智慧專家的廠商使用時，廠商有機會運用自家的資料來建構出具領域特性的深度學習模型，以此達到人工智慧擴散使用的民主化。大廠攜名校推測試標準MLperf隨著深度學習大量運用需求，科技大廠提供不同軟體框架及硬體元件，應用端則藉由這些軟硬體快速進行深度學習的訓練，但是，各家提出不同訓練數據來宣稱效能的同時，有採購需求的廠商往往無法有效及正確的判斷宣稱是否屬實。也因此，由Google、百度、哈佛大學、史丹佛大學等知名企業及學校，共同針對機器學習建立訓練品質測試標準MLperf，協助廠商在採購AI產品時可獲得相對客觀的判斷標準。目前MLperf主要在訓練的軟硬體產品為主，針對視覺、語音、商業（推薦系統）及通用AI（以增強型學習為主）等人工智慧的模型建構、處理速度、參數運作及辨識率上進行不同分析，然而，對於在終端且已訓練完成的應用上，MLperf仍需要精進。若未來可針對終端產品的人工智慧產品提出一套標準，將會有助未來智慧商品的發展。隨著深度學習的辨識及預測能力愈來愈高，也開始出現干擾的手法。由於深度學習的特性是由許多線性公式所組成，運用不同的網路結構加上不同的參數及權重的計算後，得到對事物的判讀，試圖干擾者可運用逐漸逼進的方式破解深度學習網路，找到深度學習的辨別規則，進而影響、誤導深度學習，近期就出現將部分黃色像素印出貼到眼鏡上後，影響影像辨識的判斷。基於這種干擾或誤導手法，也造成具深度學習的產品被攻擊的可能，許多深度學習網路會運用終端所將所收集到的圖像資料直接辨識及註記標籤，若遇上這種干擾手法的話，會產生許多具誤導性的資料結果，影響未來重新訓練模擬時的成效。（本文作者為資策會MIC資深產業分析師韓揚銘）

經濟部表示為加速所屬國營事業人力新陳代謝、改善人力結構並傳承核心技術及經驗，將於本(108)年度統籌辦理所屬事業專科以上層級新進職員甄試，以招募新秀加入國營事業行列，招募總名額暫定1219名，歡迎有志人士踴躍報考。經濟部表示，這次國營事業聯合招募的公司為台糖、台電、台灣中油及台水等4家公司，起薪則依各所分發的公司規定辦理，目前每月約新台幣3.6萬元～3.9萬元之間，如有調整，依調整後薪給標準辦理。經濟部表示，本次甄試共計招考26個類別，類別名稱及錄取名額詳列如下，另本甄試於初(筆)試放榜前，如有臨時出缺，得增列錄取名額： 企管131名、人資6名、財會34名、國貿11名、資訊67名、統計資訊4名、文化資產3名、政風6名、法務5名、地政18名、土地開發4名、土木107名、建築27名、測量製圖4名、機械226名、電機260名、儀電77名、環工33名、職業安全衛生14名、畜牧獸醫4名、農業4名、化學29名、化工製程125名、石油開採7名、地球物理10名、生態3名，合計：1219名。經濟部表示，各類別詳細應考資格、考試科目及其他事項請參閱甄試簡章，為響應環保、節能減碳，不另販售紙本簡章，請有意報考者自行上網查閱。網址為：更多新聞推薦● 談「郭王會」 韓國瑜：藍軍一定要團結

2002年，中國取得世界盃足球賽資格，這是中國首次取得世界盃參賽資格，但最後在1分未得的情況下全軍覆沒，而中國國家主席習近平2011年還是副主席時，曾發下足球宏願，希望主辦世界盃、踢進世界盃決賽及贏得冠軍，隨著中國近年逐漸崛起，確實吸引部分外國球員歸化中國籍，但中國足球專家韋侃侖直言，中國沒有足球文化，很難實現習近平的足球夢。習近平的足球夢 中國富商砸錢投資習近平對足球情有獨鍾，且在1950至60年代求學期間，曾與中共元老小孩一起踢足球，據稱他的父親習仲勛也是足球迷。2009年，時任國家副主席習近平訪問德國時，曾說「中國有一流球迷和可觀市場，但水準還不高，希望能迎頭趕上」，2012年訪問愛爾蘭時還小秀球技。另外，習近平曾引述中國前領導人鄧小平的話強調：「中國的足球教育要從小栽培。」挪威球員侯永永歸化中國籍（AP）中國電商龍頭「阿里巴巴」董事局前主席馬雲對中國足球協會超級聯賽（CSL）投資數十億美元，大連萬達集團創辦人王健林也在足球領域砸下數百萬美元，中國全國都有舉辦足球賽事，聘僱數千名外國專業人士和享受「間隔年」（gap year）的外國學生，來教中國孩童踢足球。隨著中國崛起，傳奇球星德羅巴（Didier Drogba）、前曼聯中場費萊尼（Marouane Fellaini）也都為CSL隊伍效力。華人回歸祖國被讚賞 非華人球員卻引發熱議26歲的英國球員李可（Nico Yennaris）與21歲的挪威球員侯永永（John Hou Sæter），2019年1月均放棄原國籍，歸化為中國籍，2人現在效力北京中赫國安足球俱樂部，且2人的母親都是中國人，擁有華人血統的他們「回歸祖國」，贏得中國網友一片讚賞，而侯永永是首位在中國國內足球賽事上場的歸化球員，李可則是首位在比賽中得分的歸化球員，且他5月入選中國國家隊。相較之下，巴西球員艾傑臣（Elkeson de Oliveira Cardoso）、高拉特（Ricardo Goulart）與原籍葡萄牙的德爾加多（Pedro Delgado）入籍則引起熱議。效力廣州恆大淘寶足球俱樂部的艾傑臣和高拉特，因居留中國時間已符合入籍許可，因此申請歸化為中國籍。山東魯能泰山足球俱樂部則在6月22日宣布，1月才加入該隊的22歲中場德爾加多取得中國籍，但身分證上註明漢族，立刻引發討論。外國球員名額有限 中國仍無足球文化此外，德爾加多的父母都是葡萄牙人，沒有華人血統，被質疑是否夠格加入中國國家足球隊。「中國對於中國人的定義黑白分明」，韋侃侖（Cameron Wilson）告訴美國有線電視新聞網（CNN），「（非華人外國球員入籍中國）這確實是公開挑戰思維的方式」。不過習近平的足球夢主要是針對中國人，因此CSL聘用外籍球員也有限制，只能有4名外籍球員，其中包括港澳台球員。韋侃侖直言，中國沒有足球文化是主要障礙，「我想他們（中國人）並不熱愛足球，但沒人會這麼說，長期以來包括我這種足球倡議者都只會說：『對，這裡（中國）有很大潛力，中國是沉睡的巨人，蘊藏大量金礦等著被挖掘。』」CNN指出，2019年沒有一場CSL賽事的票完售，足球場只坐滿51%，反觀曼聯（Manchester United）2018年截至6月獲利高達5億9000萬英鎊（約新台幣218億元）。歸化中國籍球員要愛國 每月定期思想檢查德國漢學家、中國出境遊研究所（COTRI）創辦人王立基（Wolfgang Georg Arlt）認為，外國球員放棄本國籍，歸化中國籍，並非中國護照愈來愈好用，而是原本所在的市場競爭太激烈，或是獲利不夠多，「我不覺得這些球員一輩子想待在中國，若3年在中國賺到250萬美元，或許會很樂意與中國道別，改拿加拿大或葡萄牙護照」。另外，中國足球協會3月29日下令，所有歸化中國籍的外國球員必須接受愛國教育，學習中國共產黨教條，且所屬的足球俱樂部每個月要回報球員的思想內容，而李可正努力學中文，同時背下中國國歌，因為他可能隨中國國家隊出戰2022年在卡達舉辦的世界盃賽事，而為中國國家隊效力，也是實現李可想要成為足球明星的夢想，「這20年時間，我會告訴我的小孩，我從哪裡來，又做了什麼」。更多風傳媒報導相關報導》 中國改革開放40年：鄧小平時代為中國足球打開的世界盃之夢相關報導》 對同志身分自豪、為種族平權發聲 女子足球「美國隊長」拉皮諾張臂照網路瘋傳

工商時報【資策會MIC資深產業分析師韓揚銘】自從1994年Yann LeCun（為現任臉書的人工智慧研究院院長）發展出卷積式神經網路（CNN，Convolutional Neural Network）方法用於手寫辨識後，成為現今大部分CNN的重要基礎，爾後由於大廠擁有大量資料及運算能力，近年則紛紛提出準確度更高、模型層次更多的CNN模型來辨識圖像。而且為了讓深度學習的模型可獲得更廣泛的運用，像是Google、微軟或是研究單位皆將研究成果開放或以API型式讓廠商直接使用，又或者再結合遷移學習（Transfer Learning）的方式，把預先訓練好的資料，再依廠商自己所收集的資料重新訓練，做為更適性的辨別模型來應用於專屬的領域中。由於已訓練好的大規模CNN模型容易取得，又有不同資訊服務廠運用遷移學習協助建立特用化的模型，產業已逐漸接受及運用CNN於不同的領域中，近期就有相當多的圖像辨識用於人臉、光學檢測、攝影機監控、門禁系統等。AlphaGo 帶動深度學習成長AlphaGO的成功，除了讓一般人認識到新一波人工智慧技術的來臨，對於人工智慧新興技術的開發者來說，也從AlphaGO認識到深度學習加上「增強式學習」（Reinforcement Learning）所帶來的自主學習系統的威力。對此，過去深度學習整合增強式學習時，必須從底層處理過多的程式細節，使得程式撰寫過程過於複雜。如今，愈來愈多大廠整合原有深度學習框架，再重新建立或結合一個新的框架來支援深度增強式學習的訓練，藉此達到快速布建自主學習系統，以達成實驗不同的學習策略。藉由大廠布局中瞭解，人工智慧現行除了加速擴張深度學習的應用外，運用增強式學習來建立具有自主學習能力的系統，已成為下一階段重要發展的項目之一。生成對抗式網路（Generative Adversarial Network，GAN），自從於2014年被Ian Goodfellow提出後，就快速獲得深度學習的專家大量研究，並還被MIT Review於2018年選為10大突破科技，至今有相當多令人驚艷的研究成果，如：可以進行換臉的DeepFake、可自動上色的Style2paints或PaintsChainer等。人工智慧科學家需求增生成對抗式網路主要建立兩個深度學習網路，一個稱為生成網路（Generator），另一個為判別網路（Discriminator），生成網路有如一個學徒，而判別網路就像一名老師，學徒每次作畫後就讓老師去評論，久而久之，讓學徒不斷向老師學習而得到認可後，學徒就用學習到的網路去運用到領域中，因此可以出現換臉或像有經驗的繪畫師般進行漫畫上色的動作，這樣的方法已快速應用在許多行業中，例如建築業的管線、IC設計業的電路設計等。隨著深度學習需求的快速成長，也帶動人工智慧科學家的需求。然而業界普遍找不到人工智慧人才之時，更別說中小企業要聘請一位人工智慧專家來建立深度學習模型更是難上加難。基於上述原因，因此2018年底Google正式提供自動機器學習模型如AutoML Vision、AutoML Natural Language及AutoML Translation的服務，另外像是微軟的Custom Vision、Open-Source的Auto-Keras，皆可讓企業將資料或圖片上傳後，便自動設計出神經網路。此外，除了自主建模的服務外，2019年5月Google提出MorphNet及Facebook的F8大會提到的BoTorch，也相繼提出模型最佳化服務，讓模型在不失準確度情況下得以縮小深度學習模型，藉由提供自主建模及最佳化服務給沒有人工智慧專家的廠商使用時，廠商有機會運用自家的資料來建構出具領域特性的深度學習模型，以此達到人工智慧擴散使用的民主化。大廠攜名校推測試標準MLperf隨著深度學習大量運用需求，科技大廠提供不同軟體框架及硬體元件，應用端則藉由這些軟硬體快速進行深度學習的訓練，但是，各家提出不同訓練數據來宣稱效能的同時，有採購需求的廠商往往無法有效及正確的判斷宣稱是否屬實。也因此，由Google、百度、哈佛大學、史丹佛大學等知名企業及學校，共同針對機器學習建立訓練品質測試標準MLperf，協助廠商在採購AI產品時可獲得相對客觀的判斷標準。目前MLperf主要在訓練的軟硬體產品為主，針對視覺、語音、商業（推薦系統）及通用AI（以增強型學習為主）等人工智慧的模型建構、處理速度、參數運作及辨識率上進行不同分析，然而，對於在終端且已訓練完成的應用上，MLperf仍需要精進。若未來可針對終端產品的人工智慧產品提出一套標準，將會有助未來智慧商品的發展。隨著深度學習的辨識及預測能力愈來愈高，也開始出現干擾的手法。由於深度學習的特性是由許多線性公式所組成，運用不同的網路結構加上不同的參數及權重的計算後，得到對事物的判讀，試圖干擾者可運用逐漸逼進的方式破解深度學習網路，找到深度學習的辨別規則，進而影響、誤導深度學習，近期就出現將部分黃色像素印出貼到眼鏡上後，影響影像辨識的判斷。基於這種干擾或誤導手法，也造成具深度學習的產品被攻擊的可能，許多深度學習網路會運用終端所將所收集到的圖像資料直接辨識及註記標籤，若遇上這種干擾手法的話，會產生許多具誤導性的資料結果，影響未來重新訓練模擬時的成效。（本文作者為資策會MIC資深產業分析師韓揚銘）

作者●鍾子偉/商周.com專欄作者幾個星期前，我遇到了一個2年多沒見過的大學學妹。畢業後，我們各自選擇了不同的職業道路，每隔幾年才會在同學聚會或共同朋友的婚禮上相遇。畢業之後，她在一間美國大型跨國企業找到一份很穩定的工作，看起來過去幾年有個非常開心且成功的職業生涯。5年前我們那幾次碰面時，她提到開始跟一個人非常好的年輕內湖科學園區工程師在約會。 當我們同學聚餐時，她的男朋友有幾次還會來接她，我們也會跟他打聲招呼。他們看起來在一起非常開心，而且看起來是個非常溫柔且支持她的男朋友。我們多數認為他們很快就會結婚，但現在兩個人都已經年過30了。這次碰面時，我問她交往情況如何，還在一起嗎？喔，是的，他們依然在交往。她的男朋友最近在一間非常知名的國際科技公司找到新工作，剛當上基層主管。他們已經交往6年多了。沒有計劃結婚？她長嘆一聲。過去的3、4年裡，他們一直在討論這個問題。一開始的目標是打算兩個人都30歲的時候就結婚，而那已經是幾年前了。發生了什麼事呢？她的父母。學妹的父親是一位成功的小兒科醫生，母親是大學教授。你可以想像，他們兩位對於女兒要結婚的對象有很高的期待，希望能夠來自非常類似的家庭背景。對某些醫生，老師，教授或公務員的父母來說，這通常意味著來自同一背景、行業或某些很少數的選擇。一開始，當她父母第一次見到男朋友時，實際上非常喜歡他。他人很好，非常有禮貌，並積極有目標性的去探索自己的職業生涯。但是在更瞭解他，尤其是家庭背景後，他們開始變得不滿。男生的父母都沒有大學畢業，其中一位常失業，而且成長過程家庭生活往往不穩定，經濟情況低於平均水準。 過了一陣子，她的父母強烈建議他們分手。最初，他們想或許過了開始的一兩年後，當父母變得習慣他，理解家庭背景跟男友個人一點關係都沒有，而他依然是非常支持她且很棒的男朋友後，父母最終會克服這點並且允許。結果卻是反過來，隨著她年紀增長，父母逐漸變得更不滿、越來越強烈催促，有時甚至會用情緒勒索他們分手。現在在家中，這是一個禁忌的話題，而且甚至拒絕提到男朋友的名字，常常試著幫忙介紹他們女兒其他的可能對象。學妹又嘆了一口氣：「你難道不覺得這有點過頭了嗎？我們現在都已經年過33歲，兩個人都想要結婚。我想過去6年，他已經證明了他是個穩定、成熟，值得信賴的未來老公選擇。但我的父母依然拒絕接受這點。我可以想像他們對於我男友家庭的差異和背景，會影響我們未來家庭生活的擔憂，但說老實話，這完全不是他的錯，而且我認為僅因為他的家庭背景，認為他是個壞人要強迫我們分手，這是非常不公平且帶有偏見的。難道你不覺得有時候當父母是醫生背景，他們常常陷入自己的社交小圈圈，陷在非常狹隘和有限的教養教育背景，而且非常在意面子？最終，他們總覺得自己是對的，而且會非常保守，對於什麼能接受以及關於對錯的想法非常絕對。」根據我自己的經驗，現在多數朋友都已經年過30，許多人正走入家庭生活階段準備結婚了，這是相當普遍的問題。不僅是這些背景的家庭而已，還包含傳統上有良好教育但很封閉的小圈圈背景，像是小學老師、政府公務員和律師等等。社會正在變得越來越快。30年前被接受的東西，現在可能被認為已經過時了。從科技到LGBT權利，再到女性權利和意識的提升，一切都變化得非常快，以至於上一代被困在一個似乎只能認可其價值觀的小圈子是非常普遍的情況，對他們來說要與時俱進非常很困難。對於50-60歲、有非常成功背景的父母來說，聽進去直接違背他們世界觀的事情是非常困難的。他們要好的朋友、同事、員工或是學生通常不會直接當面挑戰他們，都會試著不要對他們不禮貌。因此，從這個角度來看，對我們的父母、家庭成員，或是任何我們尊重，希望能持續成長和進化的長輩來說，教育他們的責任，或是不時刺激他們、迫使他們接觸和接受這些新的世界觀、新的可能性跟更開放的思維等等，這些責任只能由自己的孩子—我們，來完成。這是我們的責任，不管多痛苦，甚至有時候要挑戰、辯論、討論或是推翻一些我們覺得明顯錯誤、過時、過度批判或有偏見的舊有價值觀。這樣，也只有這樣，我們將一同成長和進化，分隔世代的差距和隔閡，才有機會能逐漸減少，而非增加。如果從來沒有真正的討論或辯論，每個人依然持續活在自己的世界，看起來每個人都同意且跟著他們一起「微笑」著，那我們要如何期待社會能夠真正一同進化和成熟？如果不是我們這些「孩子」，那麼我們該希望誰能做到這一點？更多商業周刊文章穿上不適合的衣服，就是在傷害自己！形象管理專家教你：打造沒有「廢物」的完美衣櫃※本文由商業周刊網站授權刊載，未經同意禁止轉載＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿【Yahoo論壇】係網友、專家的意見交流平台，文章僅反映作者意見，不代表Yahoo奇摩立場 >>> 投稿去

工商時報【廖育偲╱台北報導】台股2日爆出近1,600億元的大量殺盤，並出現向下跳空缺口。啟發投顧分析師藍慶賜表示，此缺口為向下的突破缺口，若該缺口在3∼5日內未被回補，則將對多方產生重大壓力，逢反彈多單減碼為宜。本周選股以2日股價強勢、技術面未遭破壞的個股為主。8月1日美國聯準會（Fed）如市場預期降息1碼，但主席鮑爾否認這會是一個降息循環的開始，市場解讀成「鷹式降息」，造成美股四大指數全面重挫。8月2日美國總統川普又表示，自9月1日起將對中輸美3,000億商品加徵10％關稅，消息傳出後，美股再度閃崩。累計3日道瓊指數下跌707點、跌幅2.60％；那斯達克下跌326點、跌幅3.92％，其中費半跌幅最深，3日重挫105點、跌幅達6.63％。台股也同步重挫，加權指數跌破季線與半年線支撐，並回補6月19日向上跳空缺口，K線第二個頭部已然形成。第三季是3C消費性電子產業的旺季，尤其是在智慧型手機方面，全球前三大品牌三星、華為及蘋果都將推出新款旗艦機，以搶攻年度耶誕節與新年消費送禮商機，然今年川普對中國貿易施壓，勢必會影響潛在的購買力。先前美對中加徵的25％關稅並不包括蘋果產品在內，如今川普祭出新關稅，其中包含蘋果全系列產品，若是蘋果新品9月開賣後銷售不如預期，屆時台股供應鏈必遭砍單，電子股旺季恐不旺。雖然現在言之過早，但股價通常都提前3∼6個月先行反應，若是此處為波段的起跌點，當發現個股反彈不過前高時，就不宜做多，以免慘遭套牢。