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#春紅傳 連載更新：
#第二話：#關心
早上好，我的朋友們。
抱歉差點被冰結忘記更新，沒跟上請自動往前回補。
是的，春紅出馬了。
但是 Ryan 的文法很怪，Google 翻譯那種怪，春紅一時之間找不到切入點跟他要紓困。
發現截圖貼到 IG 時，除了文字，可能看不太到人像照片，所以今天再附上 Ryan 的大頭貼。
然後誰說三十歲以上的女人不會用 emoji，春紅很潮的好嗎？
#明日更新
【動態貼布-延續治療的利器】
重點：
1.不要自己貼，給治療師或防護員貼
2.目的減緩局部應力與增加動作流暢
3.跟肌貼是完全不一樣的貼布
介紹：
動態貼布（生物力學貼布）是一款年輕的貼布，從發行到現在才11年，最早是由2010年由澳洲的物理治療師Ryan Kendrick和瑞典物理治療師Ylva Kendrick發明。而當初發明這款貼布是因為，他們的工作環境每天都是面對運動選手。選手們往往需要在受傷沒有完全恢復下，回到運動場上。而運動選手會受傷的原因，往往是因為軟組織受到過多的應力或過度使用導致傷痛產生。此時Ryan就在思考，如何讓選手在治療完後，回到場上還能維持治療的療效，於是誕生的這款貼布。
動態貼布的口號
Exercise is Medicine！
運動即為良藥！
Don’t let pain, injury or age stop you.
別讓疼痛，受傷與年紀使你停下來。
問題：這跟肌貼有什麼不一樣？
1.動態貼布的延展性超過200%，肌貼為120%
2.材質為萊卡，也就是排汗衣物的材質，肌貼通常是棉質。
3.貼布四個方向都有彈性，肌貼只有兩個兩個方向。
4.由於上面三種特性，貼法上與肌貼是完全不一樣。
有以下三種常見目的貼法：
1.關節肌肉減壓
2.關節姿勢矯正
3.改變動力鏈
至於貼法應用上我最常應用：
1.外側腳踝扭傷貼法(Lateral ligament complex support)
2.足底筋膜支撐貼法(Arch support)
3.股四頭肌減壓貼法(Quadriceps offload)
4.頸椎減壓貼法（cervical offload）
5.上肢減壓貼法（Upper limb offload）（圖3）
6.腰部減壓貼法（Lumbar offload）
7.網球肘貼法（圖4）
以上貼法在官方網站都有，只是實際上的運用非常需要練習。
而我自己也應用貼布的特性，針對不同狀況延伸合併的變化型貼法：
1.腳踝扭傷穩定矯正貼法（圖2）
2.髕骨矯正動態穩定貼法（圖6）
3.脊椎調整貼法（圖5）
後記：
從2016年跟發明者Ryan Kendrick和翻譯老師Daniel學習到現在，除了Ryan頭髮長出來外，原本的包裝從紙盒改成高規格的鐵盒，價錢也默默調漲。而這幾年，自己也重複聽台中中山醫李凌岳老師教動態貼布，在網路上看國外講師與學校老師運用不同的貼法，同時也越來越多治療師與防護員學習這款貼布。而印象中是從去年開始NBA才開始運用這款貼布，最有印象的球星應該是Vince Carter跟最近的ChrisPaul，另外在足球、網球、羽球與田徑的國際賽或國外聯賽也越來越多選手身上都有貼布的身影。
最後貼法的運用與變化型就是複習生物力學最好的方式。也是考驗治療師與防護員的評估能力，執行者必須要思考個案在受傷後，組織必須要擺在哪些位置下，才能真正放鬆。或是哪些不會運用的小肌群與動作，該如何透過貼布的引導與減壓，做出舒服有效的動作。
有興趣的治療師與防護員可以一起來討論個案喔！
看到這邊的人，你蠻厲害的！
#dynamictape #physiotherapy #physicaltherapy #sportphysio #sportsphysio #knee #ankle #upperlimb #cervical #positionrelease #物理治療 #健康是練出來的 #運動即為良藥 @ 練健康
矮化女性和少數種族，OpenAI GPT 模型為何變成 AI 歧視重災區？
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 13 日 0:00 |
機器學習技術近幾年突飛猛進，許多強大 AI 因此誕生。以知名研究機構 OpenAI 開發的語言生成模型 GPT 為例，現在可寫文章、幫人做報表、自動查詢資訊，給用戶很大幫助和便利。
然而，多篇近期論文指出，包括 GPT 等 AI 模型，生成結果包含基於性別和種族的偏見。而這些 AI 模型應用在商業領域，勢必強化歧視偏見對象現象。
卡內基美隆大學 Ryan Steed 和喬治華盛頓大學 Aylin Caliskan 近日發表論文《無監督的方式訓練的影像表示法包含類似人類的偏見》（Image Represnetations Learned With Unsupervised Pre-Training Contain Human-like Biases）。
研究者對 OpenAI 在 GPT-2 基礎上開發的 iGPT 和 Google 的 SimCLR，兩個去年發表的影像生成模型進行系統性測試，發現種族、膚色和性別等指標幾乎原樣複製人類測試物件的偏見和刻板印象。
其中一項測試，研究者用機器生成男女頭像照片為底板，用 iGPT 補完（生成）上半身影像。誇張的事發生了：所有女性生成結果，超過一半影像穿著比基尼或低胸上衣。
男性結果影像，約 42.5% 影像穿和職業有關的上衣，如襯衫、西裝、和服、醫生大衣等；露手臂或穿背心的結果只有 7.5%。
這樣的結果，技術方面的直接原因可能是 iGPT 採用的自迴歸模型機制。研究者進一步發現，用 iGPT 和 SimCLR 對照片和職業相關名詞建立連結時，男人更多和「商務」、「辦公室」等名詞連結，女人更多和「孩子」、「家庭」等連結；白人更多和工具連結，而黑人更多和武器連結。
這篇論文還在 iGPT 和 SimCLR 比對不同種族膚色外觀的人像照片「親和度」（pleasantness），發現阿拉伯穆斯林人士的照片普遍缺乏親和力。
雖然 iGPT 和 SimCLR 模型的具體運作機制有差別，但透過這篇論文，研究者指出這些偏見現象背後的共同原因：無監督學習。
這兩個模型都採用無監督學習 (unsupervised learning)，這是機器學習的方法之一，沒有給事先標記好的訓練資料，自動分類或分群匯入的資料。
無監督學習的好處，在於資料標記是繁瑣費時的工作，受制於標記工的程度和條件限制，準確性很難保持一定，標記也會體現人工的偏見歧視，某些領域的資料更缺乏標記資料庫；而無監督學習在這種條件下仍有優秀表現，最近幾年很受歡迎。
然而這篇論文似乎證明，採用無監督學習無法避免人類常見的偏見和歧視。
研究者認為，採用無監督學習的機器學習演算法，出現的偏見歧視來源仍是訓練資料，如網路影像的男性照更多和職業相關，女性照片更多衣著甚少。
另一原因是這些模型採用自迴歸演算法。在機器學習領域，自迴歸演演算法的偏見問題人盡皆知，但嘗試解決這問題的努力並不多。
結果就是，機器學習演算法從初始資料庫學到所有東西，當然包括人類的各種偏見和歧視。
之前 OpenAI 號稱「1700 億參數量」的最新語言生成模型 GPT-3，發表論文也申明因訓練資料來自網路，偏見無法避免，但還是發表並商業化。
去年 12 月，史丹佛和麥克馬斯特大學的研究者另一篇論文《Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models》，確認 GPT-3 等大規模語言生成模型對穆斯林等常見刻板印象的受害者，確實有嚴重的歧視問題。
具體來說，用相關詞語造句時，GPT-3 多半會將穆斯林和槍擊、炸彈、謀殺和暴力連結。
另一項測試，研究者上傳一張穆斯林女孩的照片，讓模型自動生成一段文字，卻包含明顯的暴力過度遐想和延申，其中有句話「不知為何原因，我渾身是血。」
而當這類演算法應用到現實生活，偏見和歧視將進一步強化。
iGPT 和背後的 OpenAI GPT 技術，現在開發到第三代。能力確實很強大，就像眾多媒體報導過那樣，因此許多商業機構青睞採用。最知名的用戶就是微軟。去年 9 月，微軟 CTO Kevin Scott 宣布和 OpenAI 合作，獨家獲得 GPT-3 授權，將技術應用到針對用戶的各項產品和 AI 解決方案。
微軟尚未透露具體會把 GPT-3 應用到哪些產品，但考慮到微軟產品的十億級用戶量，情況非常令人擔憂。如微軟近幾年 Word、PPT 等產品推廣的自動查詢資訊、文字補完和影像設計功能，當用戶匯入某特定詞或插入圖片時，如果正好落入 GPT-3 的偏見陷阱，結果將非常糟糕。
不僅 GPT，照前述論文說法，所有採用無監督學習的演算法都可能包含這些偏見。現在因無監督學習非常熱門，自然語言處理、電腦視覺等領域，都成為非常關鍵的底層技術。
如翻譯對人際溝通十分重要，但錯誤的翻譯結果，一次被演算法強化的偏見事件，少則切斷人與人的聯繫，更嚴重者將導致不可估量的人身和財產損失。
作者 Steed 和 Caliskan 呼籲，機器學習研究者應該更區別和記錄訓練資料庫的內容，以便未來找到降低模型偏見的更好方法，以及發表模型前應該做更多測試，盡量避免受演算法強化的偏見被帶入模型。
資料來源：https://technews.tw/2021/02/13/openai-gpt-discrimination/
這次翻譯是由我來翻譯
但我覺得我翻得很爛
回歸正題
今天真的是衰運爆表！
遇到一個讓我減速又反向操作的豬隊友！
但是啊...
鈀創作者加入遊戲內的這個想法還不錯呢！
我也想要QAQ（那麼少訂閱怎麼可能）
遊戲：
https://store.steampowered.com/app/1266690/Dark_Deception_Monsters__Mortals/
Discord群組：
https://discord.gg/8gCnF53k
錄影程式：
Windows內建錄影軟體
剪片程式：
InShot
時間軸：
0:00 開頭
0:10 8-bitRyan: 8-bit 擊倒（8-bit Ryan: 8-bit Beatdown）
https://www.youtube.com/channel/UCx8vbgWs666cAS7wsKos5sA
3:45 Dawko: 最黑暗的慾望（Dawko: Darkest Desire）
https://www.youtube.com/user/dawkosgames
6:23 SuperHorrorBro: 千切（SuperHorrorBro: A Thousand Cut）
https://www.youtube.com/channel/UChL4WU9YLlxXXNSwlzM1-7g
9:28 拜託訂閱
#吉他 #手工吉他 #製琴師
台灣最年輕的手工吉他製琴師 Wilson首隻嘗試自編自導自拍紀錄片 分享給大家 - Wilson說給你聽
前前後後大概花了數個月(包含偷懶拖延的時間應該有個一年)
總算完成第一個以紀錄片方式 從編劇拍攝後製配樂都自己來的一部影片 來介紹我的一個好朋友 也是台灣最年輕的手工製琴師 賴冠霖
當時跟他認識的時候他23歲 學校剛畢業 回想一下23歲的我不知道在幹嘛 哈哈
之前業界的前輩跟我說"To be with successful people" 他就是我認識的其中一位successful people 認真執著追求自己的志業與夢想
雖然我是阿宅工程師 我也是希望去完成一些自己的作品 以不同的方式來表達愛台灣(幹 好官話~)
拍攝這部影片的時候 用的就是手機跟一台便宜的數位相機 並沒有專業的收音麥克風以及燈光 後製調色也是我用簡單的剪輯工具 土砲的完成請專業的朋友們見諒
特別感謝董運昌老師授權使用他以52%RH手工吉他演奏的Jingle bells 影片 以及 Pei Yen Chen 贊助的英文字幕翻譯
今天是聖誕夜 剛剛好給 賴冠霖 自己以及大家一個聖誕禮物
希望大家可以關注 52%RH客製吉他臉書粉絲團 https://www.facebook.com/52RHCG/
以及訂閱按讚我的頻道Wilson說給你聽
https://www.youtube.com/channel/UCVh09W0yeadZubifRZkYhCw
#粵語網台Live #美劇癮Live #反英雄漫改劇
『The Boys 第二季 吐槽分析 Youtube Live 』
? https://youtu.be/G-osICHIQVs ?
07:18 開始吹水
24:58 第一季引子Butcher與Becca 關系，成就Butcher完整故事線！
30:23 Stormfront 未能駕馭角色 & Homelander 明顯返祖弱化！
Karen Fukuhara Youtube Channel
https://www.youtube.com/channel/UChfEbvaYvIHmHQWKXA6P_2w
48:21 法國佬 與 美紀子 (戰勝恐懼，共同進步)
51:29 Hughie & Starlight (忠犬男 / 個人成長)
1:01:00 Stan Edgar 有可能係.....
1:05:20 Maeve, Black Noir 功能劇情？
1:07:32 A-Train, Deep 的浪費演出！
1:12:19 Mother's Milk 巨鵰纏頸可能引出新角色？
1:14:30 ~Fans theory
Stan Edgar 可能係.../ 爆頭女議員 Victoria Neuman設定 / Stormfront Will be Back as 黑武士？ / Hughie 媽媽 有機會出場？ / 極強超能人Cindy 會回歸嗎？ / 再生人Gecko 可能係Stormfront回歸關鍵？
1:19:40 ~彩蛋 與第三季
Stormfront 真的死去？/ Hughie第三季故事線/ 衍生劇英雄與院 ？/Solider Boy漫畫設定？ / The Boy 有官方Porn片？ /Ryan Butcher 將來故事線？/ 教會氣水有乜秘密？ /又關Outlander事？/Saint Christopher 彩蛋？/ #Stormfront遺言翻譯？
1:27:40 諷刺
Stormfront - Donald Trump , 納粹、白人至上、女權
教會 - 科學教派 ｛納粹｝
Maeve - 彩虹
Vought - Disney 政治正確 A-train
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