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原來BNT疫苗施打前要先稀釋啊,這專業的問題我們來問問曾任桃園敏盛醫院所屬盛弘醫藥公司副總經理兼發言人的台北市議員 #張斯綱
根據中央社在9月28日的報導,【恩主公醫院昨天施打 #BNT疫苗 時,因作業疏失讓25人接種未經稀釋的疫苗原液。#恩主公醫院 副院長王炯珵今天表示,這次配發疫苗包含散裝25瓶,因散裝部分疫苗瓶蓋掉落,工作人員誤以為是已稀釋完成疫苗並進行施打。他代表醫院公開致歉。王炯珵表示,昨天現場工作人員於中午清點施打數量時發現異常,經詢問值班藥師、護理師後發現,本次配發疫苗包含散裝25瓶,因散裝部分疫苗瓶蓋掉落,工作人員誤以為是已稀釋完成的疫苗,未經過再次確認即進行施打。
他表示,接種原液的25人中包含11位男性、14位女性,年齡分布18至65歲間。其中20人已回門診進行相關檢查,有9人同意住院觀察,目前檢查均正常;另5名已聯絡都表示無特別症狀。】
根據TVBS新聞網在9月28日的報導,【莊人祥今天下午在中央流行疫情指揮中心記者會中表示,每瓶BNT疫苗含0.45毫升冷凍濃縮原液,這次事件是將未稀釋疫苗原液抽取0.3毫升供接種,也就是只抽取2/3。 BNT疫苗未開封時每瓶含0.45毫升冷凍濃縮原液,注入1.8毫升生理食鹽水稀釋後,以每劑0.3毫升連同耗損,每瓶為6劑份;以6劑乘上2/3,莊人祥推估這25人接種的BNT疫苗比稀釋過BNT疫苗的4倍濃度。 莊人祥說,mRNA疫苗可能發生的心肌炎及心包膜炎等不良反應,大部分發生於接種後約7天,且接種第2劑發生機率較第1劑高。新北市衛生局持續督導恩主公醫院追蹤關懷25名個案身體狀況,如出現不適症狀務必協助就醫,將由衛生局協助醫院與民眾處理醫療賠償。】
還有就是關於 #高端 的問題啦,根據中時新聞網指出,【日本10月1日起放寬入境檢疫,只要接種完BNT、莫德納或AZ疫苗者,14天隔離可縮短為10天,也就是減免4天隔離,然而我國自產的高端疫苗並未入列。指揮中心發言人莊人祥表示,對於日本未將高端納入豁免疫苗,會請外交部協助,針對雙方疫苗護照的認證,包含技術上的規格問題,以及雙方對其他疫苗或高端的資格認證部分跟日本釐清。】高端沒有被日本納入豁免疫苗,官方竟然主動出擊要去了解,哇哇哇高端真的很高端啊~~
另外根據TVBS新聞網報導,【美國11月起將限制入境民眾皆需要出示完整接種新冠疫苗的證明,不過國內有許多國產疫苗的支持者,都是接種高端疫苗,然而高端尚未取得WHO認可,未來打高端的民眾去美國恐怕會有困難,衛福部長 #陳時中 今(22)日甚至說世界也不是只有美國。高端也發新聞稿指出,已經和歐洲藥品管理局諮詢,將在歐洲多國進行免疫橋接的第三期試驗。
高端疫苗公告,經過2個月來和歐盟EMA進行科學諮詢後,已取得正面回應,董事會決議,高端新冠肺炎疫苗在歐盟之第三期試驗,將規劃以多國多中心方式進行,會與歐盟已上市之新冠肺炎疫苗進行免疫橋接比對試驗,盡快取得歐盟認證。】這又是怎麼一回事呢?
再來談談 #朱立倫 擔任黨魁的第一仗,根據蘋果新聞網的報導,【當選國民黨主席的朱立倫,還沒正式上任,也尚未布局黨務工作,但是隨即就要面對10月23日的立委陳柏惟罷免案,由於近期兩份關於罷免案的民調,其中一份是在疫情期間表態贊成罷免,距離成功罷免門檻還差7%,另一份則是前立委顏寬恒表態加入罷免義工後的民調,雖跨過25%門檻但也僅多2%,尚在誤差範圍內;國民黨內人士更分析,本次罷免案不像是外界預期一定過關,但是關係著朱立倫回鍋黨主席的第一戰,若是沒成功罷免,恐怕「首戰變終戰」,真的讓朱立倫變成跛腳主席。】那麼國民黨在這一仗將如何布局呢?
然而昨天台灣民意基金會董事長游盈隆就在我們節目上說了:「以蔡英文目前的情況,會去思考 #陳柏惟罷免案 對整個大局的意義,「我不覺得他們已經理清楚」到底民進黨要以多大的力量投入,他們還沒決定,也看不到有什麼民調,陳柏惟罷免案有政治意涵,綠營會審慎評估,若在民進黨的支持下,陳柏惟突圍成功,沒有被罷免掉,對年底公投將會是重要的意義。」感覺陳柏惟罷免案將變成藍綠對決的第一戰,而且還會連動到之後的林昶佐罷免案與4大公投啊…
台北市議員 張斯綱
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機率分布圖 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
研究人員以AI產生人臉萬能金鑰,能夠仿冒三大人臉辨識系統的一半人像
文/陳曉莉 | 2021-08-12發表
來自以色列特拉維夫大學電子工程學院與電腦科學學院的3名研究人員,於近日出版了一研究報告《Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution》,透過AI技術產生9張人臉,並將這些人臉當作萬能金鑰,而能攻陷FaceNet、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統,且成功機率介於44%~64%之間。
研究人員指出,生物辨識的比對能力並不精確,而且生物特徵資料的分布亦不均勻,意味著可能只要少數的樣本,就能覆蓋多數人群,例如單一的人臉就能覆蓋LFW人臉資料庫中的20%。
這使得研究人員決定利用StyleGAN生成對抗網路來產生人臉,並效法字典攻擊,以AI產生的人臉充當金鑰,以對不同的人臉辨識系統展開暴力破解,他們不斷重覆產生人臉的過程,以儘可能地提高人臉金鑰的覆蓋率,總計製造了9張人臉萬能金鑰。
在以這9張人臉萬能金鑰針對FaceNet 、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統進行實驗時,發現其覆蓋率分別達到43.82%、44.15%,以及63.92%。另也發現,相較於年輕人,60歲以上的白人五官差異更小了,使得單一人臉的覆蓋率更高。
研究人員表示,此一結果意味著基於人臉的身分認證系統非常的脆弱,而且他們完全未取得任何目標對象的生物資訊,儘管許多人臉辨識系統都部署了反欺騙技術,但將此一方法結合諸如DeepFake等既有的技術,也許就能繞過該防禦機制,反過來說,人臉辨識系統也可透過人臉萬能金鑰來進一步強化該系統的安全性。
附圖:以色列特拉維夫大學研究人員透過AI技術產生9張人臉,能以5成機率騙過FaceNet、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/146159?fbclid=IwAR3rKKj9FtVEz2yHM88LCvwCfVZAyQyovsc8mLVaJKVxKx9EzdLEUQ9cx0s
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