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答網友問
義大利黑皮諾&風乾Nebbiolo
最近收到網友來信問
因為問題頗多
分別回答如下
仙姑您好!
不好意思想請教一下:
Q1義大利的 Pinot Nero 您有推荐的嗎?
A:我對黑皮諾並不特別感興趣
關於義大利
更讓我感興趣的主要是當地已經喝不完的原生品種
而不會是黑皮諾
就像通常不會去有名的燒烤店吵著吃手卷
Q 2(聽說 Alto Aadige 的最好?)
具體上跟勃根地和阿爾薩斯的是怎個不同?
A: 所以關於這部分
Alto Adige確實是少數較有名的
雖然我在南義也是有碰到過熱情的種植者
會因為自己的偏好也實驗性種看看
又或者倫巴底的Oltrepo Pavese也有一些
(不過台灣恐怕更少見)
我雖然也喝過Alto Adige的黑皮諾
感覺是除了水果夠熟之外
單寧質地可能稍微沒那麼細膩
如果你一定要喝的話
建議不妨試看價格和評價都很高的
Girlan Pinot Riserva Ganger Mazon
或
Castelfeder Pinot Riserva Burgum Novum
Elena Walch或Terlano則是台灣可能找得到的
至於差別
我印象中的布根地和阿爾薩斯的差
個人認為以近期品飲經驗
更偏好優質且價格較合宜的阿爾薩斯
能有比較好的礦物感
和基本上都很圓熟
近似新世界的果味(這裡是正面意義)
布根地當然好的都好
唯一缺點是太貴
就像買彩卷一樣
中獎的機率永遠低於沒中獎的機率
至於義大利
印象中可能同樣能有夠熟的果實
但或有稍青綠的草本感或植物感
良心的建議是
如果你只是「心理上」想喝「義大利」黑皮諾
不如花幾分之一的價格
去喝Piemonte北邊的nebbiolo或西西里好一點的nerello mascalese調配
應該喝起來都比黑皮諾更有黑皮諾的fu
而且能讓人立馬放下對黑皮諾的執念(如果有的話^^)!)
Q3
光台北說自己專門進口義大利酒的酒商就很多,
要找哪裡有賣,該怎麼找起比較好?
(我只會上網直接搜看看)
A:說實話
義大利處處產酒
爛酒的數量也相當多
上網蒐也是我常用的方式
台北除了老字號的越昇
代理廠牌相當完備之外
建議也不妨在我這裡或各種義大利葡萄酒社團多逛逛
很多小規模進口商都在上面很活躍
會推廣很多自家進口的酒款
Q4
另外,Sforzato di Valtellina風乾Nebbiolo
在台灣好像很少見,而且也不便宜
(只搜到兩家兩支報價都破3千)
有沒有其他比較類似香氣和口感的風乾可推荐呀?
A:基本上
風乾葡萄酒基於生產方式和產量
原本就是一種耗時耗工耗物料的產出
所以價格也一定會比較高
(類似冰酒或貴腐甜酒的概念)
雖然當你看到那麼陡峭的葡萄園和那麼耗工的生產方式
完全會覺得每一分錢都花得極值得
至於風乾Nebbiolo
雖然我並不認為風乾是表現Nebbiolo特色的最好方式
但是我也訪問過言之鑿鑿說他認為是的此類酒生產者~~
但是如果一定要說的話
由於風乾是濃縮了葡萄原有的所有物質
改變了香氣表現
所以會建議
不妨就咬牙狠下心試試吧
或誠心推薦
可以把你原本想買義大利黑皮諾的預算
拿來花在這上面
會是我個人認為較好的方式
這類酒有濃郁深厚的香氣
和Nebbiolo清爽的酸度
不容易讓人失望
或不妨和幾位同好一起分攤
畢竟 這種濃郁的酒
一個人要喝完一瓶也不容易
否則如果你無法接受這價格
那可能你也無法接受Amarone的價格
但總之
要從風乾Nebbiolo和義大利黑皮諾當中做選擇
我的選擇肯定是前者!!
希望這樣有回答到你的問題
感謝來信
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AI 如何為公司創造更多價值?專家:2 個缺陷,要先由人類來修補
2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴
美國人工智慧國家安全委員會(NSCAI)今年 4 月建議,國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域,並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面,微軟(Microsoft)4 月宣布,將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊(Nuance Communications);後者是雲端與 AI 軟體的先驅。
從企業到國家,都愈來愈重視人工智慧,知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過,目前 AI 發展到底處於什麼階段?我們又該如何應用?
美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦科學系助理教授張凱崴形容,目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事,像是疫情來襲,電腦可以從大數據中篩選條件,自動搜尋、判讀潛在病例,幫助醫生大幅減少檢查時間,但 AI 也並非萬能,要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性,獲得 2021 年的史隆研究獎(Sloan Research Fellowships)。
AI 局限1. 資料寬廣度不足時,就會複製人類偏見
張凱崴認為,電腦在學習的時候,是依賴「彙整數據資料」來判斷,並沒有真正思考,如果資料來源太狹隘、不夠多元,資料寬廣度不足,電腦判斷就會出現偏差,「你跟電腦講清楚 input(輸入)、output(輸出),提供足夠的數據資料,它可以對應、學得很好,但還有很多面向 AI 做不到。」
舉例來說,亞馬遜(Amazon)2014 年推出智慧音箱(Amazon Echo),使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而,有些人口音較罕見,或是用字較特殊,智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案,就可能失靈,這是當前 AI 的其中一大問題。
張凱崴進一步解釋,AI 另一項挑戰是,它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」(無法出現)之間的區別,只是從資料統計出要學的東西,無法像人類一樣進行邏輯思辨。
AI 的運作方式,第一步是輸入資料,第二步是分析,但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字,會去看四周有什麼字詞,來學習總統這個詞,由於許多總統都是男性,電腦就會「覺得」總統是男性。
這也是為什麼,如果讓 AI 學習,在它的認知裡,女性「不可能」當美國總統(因為沒有資料紀錄)。「你可以跟人類說,任何職業、性別都是平等的,但對電腦來講,這很困難,」張凱崴說明,一旦資料的寬廣度受限,電腦就容易產生偏見。
就像在自然語言處理(Natural Language Processing,讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號)領域,張凱崴說明,AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」,才能運算下去。但如果資料受限,使用男性的「他」,電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長;但換成女性的「她」,由於數據不足,電腦就會混亂,出現系統性誤差。
他再舉一例,美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統(GPT,Generative Pre-training),推出到 GPT3 版本,屬於書寫類 AI,電腦能夠揣測人們說完上一句話,下一句可能會講的句子,自動完成後半段。
好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」,系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」,因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示,GPT2(前一代版本)系統也從資料中學習到許多偏見,像是如果句子前半談論白人男性,系統傾向產生正面評價;如果句子前半是黑人女性,系統竟會產生負面句子。對企業來說,許多組織接觸 AI,想讓它們取代部分工作,首先需要留意資料的廣度、多元性,才能減少電腦犯錯的機會。
AI 局限2. 即便條件相同,也無法每次都做出正確判斷
「其實,現在的 AI 就像一台原型飛機,還缺乏穩定性。」張凱崴說,現行的 AI 就好比萊特兄弟(Wright brothers)剛發明飛機,看似可以做很多有趣的事,但「可以飛」跟「飛得很好」,有一大段落差。
紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片,AI 掃描後,確認是不是本人,但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小,一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」,因此照片無效。
張凱崴說,在這個例子中,凸顯出 AI 的穩定性不足,「系統沒有考慮到不同人種的差異,很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性,指的是 AI 沒辦法在相同條件下,每次都做出正確決策,這也是使用 AI 時,須留意的第二個挑戰。
他再舉例,許多模型可以準確分析,一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示,有時只要將影評中一些字換成同義詞,例如把電影(movie)換成影片(film),或改寫句子,即使意思並未改變,系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。
在設計這些程式時,人們必須注意到 AI 可能有局限,設定的資料範圍要更完整,考慮這些因素,就能減少偏見、落差,進而加強穩定性。
餵指令給 AI 要多元化,嘗試「換句話說」、刻意混淆
經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識,但只要掌握觀念,再透過 AI 領域專才協助,也能優化系統。張凱崴指出,最直接的方法是,設計 AI 模型時,要把來源群組不同的資料分門別類測試,在測試階段讓群體多元化,並確保不同特色的使用者,用起來都沒有問題。
舉例來說,一套 A 系統擁有來自各地的使用者,如果設計者是台北人,設計系統的思維容易以台北生活為主,很可能因為當地習慣不同,導致花蓮使用者操作不順。
另一個方法,則是用不同的「語意」,去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如,有一套餐廳評鑑的 AI 系統,只要蒐集、整理使用者意見,就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性?張凱崴建議,可以利用「抽換詞面」的方法。
比如,把詞彙換成同義字,再看 AI 是否能運算出相同結果,「你可能會發現,原本評比結果是食物很美味,但如果美味換成比較困難的詞,AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時,可以將詞彙隨機抽換成同義詞,增加 AI 的詞彙量。
第三種方式更進階:改變句型、重寫句子。張凱崴指出,同樣一句話,如果換成不同說法,電腦可能判讀錯誤,將「因為發生 A 事件,所以導致 B 事件」,改寫成「B 事件發生了,是因為 A 事件的緣故」,明明兩句話意思一樣,但 AI 很可能因為穩定性不足,搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性,可以使用自動改寫的方式,增加資料的多樣性。
張凱崴表示,經過這些測試,讓 AI 接受更多元化的訓練,得到更廣的學習範圍,往後碰到同義詞、相似資訊,才能有效判讀。
張凱崴總結,AI 還在快速發展,或許可以創造更多工作機會、新的職位,但現行階段,它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子,使用它就一定有更好結果,人們還是要保持高度耐心,先認識它的缺陷,才能在技術更迭下,發揮出最好的結果。
張凱崴
台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學(UIUC)電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦科學系助理教授,研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎(Sloan Research Fellowship),研究團隊開發的運算方法,使人類語言處理的程序更有效率、更多元,同時兼具公平性。
附圖:優化AI系統的3方法
資料來源:https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis
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這次邀請到三條魚——詹喬愉 來跟我們分享山域搜救的經歷
並分享如果真的不幸發生狀況該如何自保🙏
近期走入山林的人越來越多
也提醒大家要做好功課
快樂登山,平安回家💪
#山域搜救#山難#迷途
0:00 精彩時刻
0:30 來賓登場—— 詹喬愉
1:19 最難忘的山難搜救經驗
3:35 國旅盛行對搜救有影響嗎?
5:19 自身有經歷過山難嗎?
8:34 攀登高低海拔山的差別
9:52 從事山域搜救多長的時間?
10:20 山域搜救專門的隊伍
11:36 攀登高海拔的山需要準備什麼?
13:15 結語
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封面照片提供:新北市政府消防局
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採訪、合作來信:service@tripmoment.com
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合作對象: Chacha TV/看新加坡
◇◆◇影片主旨◆◇◆
主題:台灣網路用語 vs 大陸網路用語_第二集_ft.Chacha TV/看新加坡|Taiwan Chinese
vs mainland China Chinese.part2
目的:促進兩岸文化交流,中文使用的網路文化差異
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實驗系|中二魂爆發!!|10倍大|乾冰炸彈|懲罰遊戲|ft.胡子
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非情侶測謊機挑戰|關於18禁的問題可以問嗎?【放克主任】
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【宠物】11个养狗的好处 | 放克哈士奇
➤ https://youtu.be/MlyBjKC0XpI
《台灣旅遊|高雄》台灣高雄輕軌沿線美食小旅行|中鋼員工餐?!你吃過沒?!(上) |台湾高雄轻轨旅行|Taiwan Kaohsiung light rail travel|台湾の鉄道旅行
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【Youtuber日常】YouTuber的一日怎麼過|自由的前提其實是自律
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◆大陸 vs 台灣 文化挑戰 ➤ https://goo.gl/HjTwGg
台灣中文 vs 中國大陸中文.第二集| 饰演恐怖片反應| Taiwan Chinese VS Mainland China Chinese.part2
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台灣網路用語 vs 大陸網路用語_第二集_ft.Chacha TV/看新加坡|Taiwanese Slang VS Mainland China Slang Slang.part2
➤ https://youtu.be/vWMhw6JKGOA
🍀Vlog|東京喰種Cosplay Vedio怎麼拍|前中後期的概念
➤ https://youtu.be/VL6WhPL2SOw
◆bilibili網址
➤https://www.bilibili.com/
◇◆◇提要◆◇◆
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0:08 序
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大家好,我是放克主任
自從上次跟chacha TV合作之後,收到許多放克同學的留言
所以我們再次請到瘋癲少女chacha TV
這次是針對網路上的用詞作討論
一樣,這是我們的經驗或網路蒐集而來的,所以我們個人並不能代整個地區也請大家尊重不同的文化差異,如果你還沒有看過之前的節目可以到左上角,對,這裡~
就會有連結到之前的節目,大家可以去看一下
歡迎今天的特別來賓,chacha TV,掌聲~~~
hello 大家好,我來自~廣東的廣州,現在在新加坡留學~
這是我們第四次做文化交流了,這次主題是網路用語
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0:54 第一回合
丁丁是個人才 vs 23333....
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第一題 丁丁是個人才
丁丁啊
我還以為他是雞雞耶,現在不是雞年嗎?
我就故意跟媽媽說:媽媽~今年是雞雞年耶
他其實源自於一個兒童節目的卡通人物,那個人物的名字就叫丁丁
後來就用"丁丁"形容某種類型的人
好像~模糊模糊,傻傻的
在節目中丁丁是可愛的,因為要給小朋友看的
拿來網路上形容別人的時候,變成是在取笑人家,就覺得他很蠢
我要搜尋他長什麼樣子
我應該蒐什麼?
你打丁丁是個人才
所以如果說某某是個人才,就嘲諷他的意思,可是丁丁長得傻嗎?
天線寶寶不都是一個表情嗎?
你有看過天線寶寶?
有阿!小時候很愛看耶
那時我還是兒童,OK?
永遠18歲,我跟你講~
我要考他下一個啦!我要考倒他
哈哈~下一個我覺得好難猜阿,23333...
可以有無數個3都可以,形容一個表情
他本來跟表情包有相關
所以我要倒過來看囉!
好聰明阿~這個人
本來這是來自一個網站,他某個表情的代碼
是流淚的意思嗎?不是~
傻笑?
23333...是我最常做的事情,我最常做什麼
狂笑!!!
就大笑~~~
在微博上就看到人家說
這個視頻好好笑喔,2333333....
3越多代表笑得越厲害
跟台灣用XD是一樣的意思喔?
台灣有沒有人會用wwwww,是日本來的用法
日本的笑是wwwww....
像如果你上bilibili( https://www.bilibili.com/ )
你會看到彈幕有人打23333...就說那些人在笑
或是wwww...然後也有hhhhhh....
hhhhh就是哈哈哈哈哈
我們笑法還有一種,恍恍惚惚恍恍惚惚恍恍惚惚
就是輸入法我們打,哈哈哈哈hhhhh...
打出來不是哈哈哈哈哈
是...恍恍惚惚恍恍惚惚恍恍惚惚
大家就把它變成一個梗
有時候還會變成紅紅火火,有沒有很有趣
到你了
================================
3:24 第二回合
87分不能再高 vs 葛優躺
================================
這個可能比較簡單,87分不能再高
就是說...這個很優秀
NO~
這個作品不優秀
這也是在取笑別人,可能有人發一篇動態
有人就會在底下留言說,你這87分不能再高
是不是說他的梗,很有意思
會這樣子回文章的意思就是,你講這個,好白癡喔
可是87分滿高分的啊
87~他是取諧音,白癡(閩)
就是說他白癡的意思,我還以為說這個人很有梗你給他高分
有時候是取笑發文的人,有時候也是指內容很有趣
考你一個最近很火的~表情包"葛優躺"
葛優是一個人,躺下來的躺
你看躺這個字,也大概知道他是一個動作
這個動作非常是表達我們...很多時候的內心世界
葛優這個演員,在某個電視劇裡面
有一些很經典的躺法,被網友捷圖下來
在躺法上面可以加各式各樣的對詞
如果在網上沒有表情包,我們會在文字表達,就是...
今天又是周一,我不想去上班阿(葛優躺)
就是很慵懶的感覺~
很像身體被掏空一樣的躺法
生無可戀~對對....就是好像...啊
什麼都不想幹的感覺~
================================
4:58 第三回合
踹供 vs 狗帶
================================
踹供
踹供是閩南語嗎?對!他是
踹就是這個踹,是個音譯
他是三個音節,但是縮成兩個音節
是形容詞嗎?
是一種喊話,比如說"大家好",這也是一種喊話
是~掰掰~
不是!
掰掰~踹供~
他是比較不客氣的
歡迎~歡迎~
不是~
比較不客氣的
有一點要對立的感覺
我們單挑啊
單挑比較接近
沒有到動手,但是動其他地方
這樣講應該就很明顯了
哈哈~動其他地方
你有膽就過來跟我講阿
完全正確~~!!
啊~謝謝
對!他的意思就是這樣
他的閩南語就是"出來供"
所以你常常聽到閩南語嗎?
新加坡滿多老人家會講福建話,我會聽一些比較普通一點的單字
就比如說:甲奔~
你好你好~之類的
挑戰他最後一個:狗帶
這個滿難的,英文音譯過來
哪個狗啊?
狗帶啊,就是你家狗狗的那個啊~
去死喔~
對阿對啊
我怎麼這麼厲害,go die~
go die 就是變成狗帶
這跟魯蛇的邏輯是一樣的
在微博上就會比較常出現
有學到新的東西嗎?這節課
感謝我們的電機...電機(電擊)老師~
我上次被老魚(fishtv)笑
他說什麼英文這麼爛,不是老師嗎?
我看你被老魚(fishtv)K還看得滿開心的
你感覺是瘦的,他是公的
我們是講1號跟0號
我懂~1號跟0號我也聽過
我們會講公.瘦
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7:02 結語
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這次到這邊就結束了
希望大家可以喜歡這次的節目
如果你有任何其他想法,或是你知道這些詞有其他用法也可以留言底下跟我們說
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「搜」有兩種釋意:
1. 找尋﹑尋求。
2. 檢查﹑檢點。
「蒐」可當名詞用也可當動詞用
名詞
1. 茜草,可作染料。
2. 古代稱春天或秋天的打獵為「蒐」。
動詞
1. 狩獵。穀梁傳˙昭公八年:「秋,蒐于紅。」
2. 聚集。左傳˙襄公二十六年:「二人役歸一人,簡兵蒐乘。」
3. 尋求。宋史˙卷一六四˙職官志四:「以稱朝廷蒐補闕軼,緝熙彌文之意。」
4. 隱藏。左傳˙文公十八年:「靖譖庸回,服讒蒐慝。」
兩個字都有尋求的意思,
例如:蒐密/搜密,蒐索/搜索
到底該採用哪一個說法呢?
煩請板上各位賜教了。
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