【Calf Raise】
如果你想改善扁平足、足底筋膜炎
或是膝蓋疼痛的話,那麼Calf Raise
是你絕對不能錯過的足部訓練
也就是雙腳朝前併攏墊腳尖的動作
儘管這個動作十分經典
過去卻鮮少研究去測試
改變腳踝位置是否會影響
不同肌肉的活化程度
直到近期看到這篇文獻
覺得十分有趣,想跟大家分享
「The influence of foot position on lower leg muscle activity during aheel raise exercise measured withfine-wire and surface EMG」
研究中找了14為健康的男性
並使用肌電圖檢查(EMG)去測量
上週所提到的四條關鍵肌肉:
1. 脛後肌(tibialis posterior , TP)
2. 腓骨長肌(peroneus longus ,PL)
3. 屈指長肌(flexor digitorum longus , FDL)
4. 內側腓腸肌 (medial gastrocnemius ,MG)
並請測試者做以下三個動作:
A. 腳掌朝向正前方
B. 腳掌朝外
C. 腳掌朝內
去比較各個肌肉收縮的活化程度
研究結果如下:
脛後肌 : 腳掌朝內(圖c) > 腳掌朝前(圖b) >腳掌朝外(圖a)
屈指長肌:腳掌朝內 > 腳掌朝前 >腳掌朝外
腓骨長肌:腳掌朝外 > 腳掌朝前 >腳掌朝內
內側腓腸肌:無明顯差異
這樣看起來好像很複雜
其實一點都不會
如果結合我們上周所提到的
腳踝四大關鍵肌肉會發現
腳掌朝內、腳掌朝外
剛好適用於二種完全不同的情境
【足弓塌陷、足底筋膜炎=腳掌朝內】
脛後肌和屈指長肌
剛好都是可以幫助足弓撐起的肌肉
也可以有效的讓腳踝變得更加強壯
因此如果你的足弓塌陷、扁平足
或是有足底筋膜炎的話
就可以使用嘗試使用腳掌朝內
的墊腳尖訓練會更有效率喔!
【反覆性扭傷 = 腳掌朝外】
相反的,如果你曾經嚴重扭傷過
或是腳踝現在已經變得會反覆性扭傷了
這時候我們想訓練腓骨長肌的話
就可以使用腳掌朝外的墊腳尖訓練喔!
【建議搭配腳掌朝前訓練】
由於墊腳尖訓練,不僅只有訓練到腳踝
同時也會影響到髖關節的動作
為了避免髖關節在腳掌朝內或腳掌朝外
訓練後變得緊繃或無力
會建議搭配腳掌朝前的墊腳尖訓練喔!
#完整文章在留言中
#阿舟物理治療小教室
#腓腸肌
#脛後肌
#腓骨長肌
#calfraise
同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅Wilson說給你聽,也在其Youtube影片中提到,WiFi分享器 高規低賣 開箱Dynalink AX3600 - Wilson說給你聽 時間軸 00:00 開場 00:41 WiFi數字解密 01:40 與小米AX3600實際上的數字差異 02:30 高規低賣的原因 04:00 硬體規格介紹 06:19 軟體規格介紹 官網: https://...
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訓練AI模型,要多少數據?拆解企業人工智慧專案為何難落地
2020.12.09 by 若水AI Blog
企業導入AI似乎已成為一種趨勢,但是訓練AI模型,需要多少數據?其背後的商業命題與成本又該如何解決?帶你來一起窺探AI專案背後的秘密!
企業的AI專案在釐清問題本質、找到命題之後,首先會面臨到一個問題:收集數據(Data Collection)和建立AI模型(Model Establishing),該以什麼作為評估基準?
訓練一個AI數據模型,需要多少數據?
訓練AI數據模型時,其實有三個要素,彼此互相影響。分別是: 商業問題的複雜度 、 AI模型複雜度 (Model Complexity),以及 數據複雜度 (Data Complexity)。
因此,如果想知道需要多少訓練數據(Training Data),建議先釐清:這個AI專案到底要處理什麼問題,以及這個問題有多複雜?確定之後,再來判斷應該選用哪種程度的模型來做訓練。根據不同的商業命題複雜度,用不同複雜度的模型和精準數據彼此搭配,找出最佳平衡,才能讓AI專案順利落地。
但光憑想像,很難評估實際的AI數據量和成效,所以開始AI的第一步,需要先透過POC概念驗證(Proof of Concept)實驗來找答案。
簡單來說,就是針對不同複雜程度的商業問題,嘗試選用不同複雜度的模型搭配測試,直到模型跑出來的曲線,符合理想目標。
一般狀態下,假設商業問題本身的複雜度很高,我們會預期要選擇複雜度較高的模型。但是如果數據量不足,那麼選擇複雜度較高的AI模型,反而會比用簡單的AI模型效果還差。(上圖左上、右上,分別代表複雜度10和複雜度50的問題,可以明顯看出複雜的模型曲線比較接近學習數據集(Dataset),但是在測試數據集上的誤差 Eout,反而比簡單模型還差了許多。)
上圖的左下和右下,是以不同複雜度的模型去做POC,跑出來的結果曲線圖。藍色線代表的是學習數據(Training Data)成效,紅色線代表的是測試數據(Testing Data)成效。最理想的POC目標,應該是兩條曲線很貼近彼此,而且位置越低越好。
我們會發現,左下這張圖的兩條曲線雖然彼此貼近,但是就算增加數據,也無法降低誤差。這表示模型偏誤(Bias)高,效果不佳,應該要增加模型複雜度 (Model Complexity)。
增加模型複雜度之後,就會像右下這張圖,藍色曲線(學習數據)雖然數值很低,但在學習數據不足的情況下(灰色區塊),紅色曲線(測試數據)卻「飄」得太高。這表示模型變異誤差(Variance)高,應該要增加學習數據。最後在慢慢增加模型複雜度以及學習數據之後,我們就可以達到理想的結果(兩條曲線很貼近彼此,而且位置越低越好)。
數據哪裡來?發展AI人工智慧之前,先建立數據流
先前我在文章裡提到,很多企業會急著開發AI模型,但AI專案落地經驗的三大關鍵之一,其實是先確認:是否已經準備好數據了?如果沒有這樣的能力,談AI落地其實有點好高騖遠。
AI數據收集(Data Collection)最大的挑戰,在於針對不同型態的命題,會產生不同的AI數據需求,因此需要建立的「數據流」(Data Pipeline),AI數據處理 (Data Processing)和數據標註(Data Annotation)的模式及流程也會有所不同。
發展AI之前,如果能建立起從數據收集(Data Collection)、數據處理(Data Processing)到AI模型學習的數據流(Data Pipeline),並確保可以順暢運行,實際訓練AI模型時才會省力很多。
數據不夠或太多怎麼辦?
Google開設的機器學習(Machine Learning)課程中,第一項原則就開宗明義地指出:「Don’t be afraid to launch a product without machine learning」。
如果你的產品或業務不一定需要用到機器學習(Machine Learning),那就別用,除非你有AI數據。有數據,再來談機器學習(Machine Learning)。但在業界的實際狀況,大家不是沒有數據,而是只有一些些,這時候該怎麼辦?我會建議,先從小地方開始做起,也就是從POC專案著手。
POC專案要有具體成效,除了要注意設計專案、實驗模型的指標(Metrics),企業最重要的是要先定義清楚:AI專案要達到什麼樣的指標,才算是成功?這樣最後做出來的成果,才會真正符合商業目標。
如果今天不是沒有AI數據,而是數據很多,又該從何下手呢?
我建議,嘗試減少訓練AI人工智慧時的「 數據大小 」和「 數據筆數 」。
過去曾經處理過一個AI專案,數據多達2億筆。第一次實驗,把數據全部餵進AI模型,取得結果。第二次,只拿其中有代表性的500萬筆出來訓練人工智慧。
猜猜結果如何?兩次實驗的表現,只差異不到1%。
所以,如果企業對於AI數據的品質和數量有一定程度的自信根據,其實不用把數據全部餵進AI模型訓練(Model Training),只用有代表性的AI數據來訓練就可以了。市面上很多常見的AI工具(Cluster),可以做到這點,幫助省時省力。
AI模型訓練,記得校準商業目標
企業發展AI人工智慧的最終目的,還是希望能 達到商業目標,創造價值 。
所以,訓練AI模型時,團隊如果不知道如何判斷哪個指標,對AI模型學習來說比較重要,建議回歸初心,重新釐清「 這個專案想達到的商業目標是什麼 」。
比方,趨勢科技(Trend Micro)要開發一個能夠判斷電腦病毒的AI,但是勒索病毒(denial-of-access attack)和廣告病毒對客戶的傷害程度大不相同。這時候,工程師就會針對這個命題,餵給AI模型不同病毒種類的數據,讓它學會判斷不同病毒的重要性,分辨出哪些病毒比較嚴重不能有判斷錯誤,而哪些病毒比較無害,不一定要做到一百分。
最常見的訓練方法,是用成本函數(Cost Function)的方式,訓練完再回去調整AI模型的評分(Rating),用加扣分的方式,告訴機器它的學習表現是好是壞,做對就加分,做錯就扣分。
上述評分原則的制定,和企業的商業價值考量息息相關,所以一般在組織分工,會由PM專案團隊負責判斷哪些項目重要,請資料科學家設計在上述Cost Function裡面。
很多人以為,AI人工智慧開發要做到很完美才行,但其實根據我們的經驗,只要AI開發成本符合預算、AI模型表現可接受(大約做到60–70分),而且結果有助於降低成本,就可以算是達到商業目標。反過來,即使AI模型表現非常好(高達90分),但成本卻遠超出預算,就不建議執行。
另外,因為POC階段會做很多的實驗,需要拿兩個穩定且可以互相比較的基準做A/B Test,所以做好基礎建設非常重要。
如果一個團隊裡面有三位工程師,但三個人做出來的結果都無法互相比較,那麼這個實驗就會變得霧裡看花,導致AI專案難以落地。
AI數據小學堂:模型指標(metrics)
在做模型實驗時,通常會用混淆矩陣(Confusion Matrix)的四種指標:TP(True Positive)、TN(True Negative)、FP(False Positive)、FN(False Negative),以及Count、Unique和Accuracy等等函數,來判斷這個模型的表現好不好。
P或TN值,代表模型辨識的答案正確,和預期結果一致。例如:模型正確判斷出「這是一隻貓」、「這不是一隻貓」。而FP或FN值,則代表模型的判斷錯誤,例如「明明是貓,模型卻說不是貓」、「明明不是貓,模型卻說它是貓」。
附圖:AI模型 若水國際
AI模型的POC概念驗證實驗怎麼做?
資料來源:https://www.bnext.com.tw/article/60440/ai-strategy-04?fbclid=IwAR1SOhjjGxypdGgOGfaBIl_a1IsZFJAQZ8J2aeDd98spbUfOdg7hiPQP7UA
tp04 tp00差異 在 小虎.fip腹膜炎gs441524治療日記 Facebook 的精選貼文
【獸醫血檢研究分享:哪些數據輔助判斷病發】本研究收集51隻經由屍解病理學確診的腹膜炎發病貓的檢驗結果:http://bit.ly/2Z9DJ5D、http://bit.ly/2Z5nExM
1)初次就診常見食慾下降,體重下降
2)發燒、精神沉鬱
隨病程進展臨床病理學會出現:
3)貧血(HCT下降,低於30%,關鍵!)
4)淋巴球減少(LYM下降,免疫系統兵力下降),嗜中性白血球NEU上升
5)高膽紅素血症(TBIL數值上升,出現尿黃耳黃)
6)總蛋白TP升高、WBC白血球升高代表炎症
7)白蛋白血症低(ALB白蛋白下降,營養供給不佳)
8)高蛋白血症(GLOB球蛋白上升,炎症)
9)第7項和第8項的變化,導致A/G ratio白球比下降低於0.7(關鍵!)
10)有腹水(獸醫一般不建議抽腹水)
11)有胸水(導致呼吸困難,危險,一般要抽胸水,但很快又會累積,盡快快打441)
注意!!!以上數值未必會全部異常,或未必大部分出現異常,個體可以差異很大!A/G 0.7、HCT超過40%的病發個案也不是沒有的。
看懂驗血報告:http://bit.ly/2HgXulr
無論乾濕式FIP貓比較其初次就診與死前0-3天之血檢,可發現血容比由26.5±7.0%降至17.0±4.6%、膽紅素由0.7±1.0 mg/dL升為2.5±1.3 mg/dL、白蛋白由2.5±0.3 g/dL降至2.2±0.4 g/dL,皆有極顯著差異。
研究中30隻貓(30/51, 58.8%)為濕式FIP,12隻貓(12/51, 23.5%)為乾式FIP,另外9隻貓(9/51, 17.6%)為混合式FIP。年齡分布由3個月大至7歲,一歲以下小貓佔74.5% (38/51)為最大量。發病公貓與母貓比例為49% (25/51)與51% (26/51),無顯著差異。
另參考:https://disease.nvri.gov.tw/diseshow.aspx?p=2072
血檢解讀:http://bit.ly/2XEemN4
大家的貓貓如果中招有了FIP,可以加入這兩個群組求救和查詢。裡面有經驗豐富的管理員。小虎當初不是及時查詢,早已經死了:
【香港:FIP 腹膜炎 (最新資訊) 治療群組】
https://www.facebook.com/groups/fipcatvirushk/
【海外:FIP Warriors群組】
https://www.facebook.com/groups/158363205096283/
--------------------------------
腹膜炎病毒如何突變而來?貓需要隔離嗎:http://bit.ly/38TFhWE
認識GS441是什麼:http://bit.ly/38cqWUO
口服 vs 打針,打針會更有效:http://bit.ly/2ZWpwhr
GS441治療為何會復發?九大原因:https://bit.ly/36ygMAp
小虎的營養品清單:http://bit.ly/2NNkbBm
恐怖的fip腹膜炎腦神經病變:http://bit.ly/2Qt7uNj
小虎6月5日確診病徵記錄:http://bit.ly/2HQMYlo
第一周441治療救命記錄:http://bit.ly/2HQxKg5
透過mRNA檢測輔助停針:http://bit.ly/2MGg34f
甚麼是 #FIP:http://bit.ly/2NOtEc6(中譯:http://bit.ly/2NLvJFO)
#GS441524 病毒抑制劑研究報告:http://bit.ly/2XEemN4、http://bit.ly/2JzCsib(中文版:http://bit.ly/2JZLaGU)
治療嚴重的眼部腦部病變:http://bit.ly/2SosZAA、http://bit.ly/2Zb71jW
腹膜炎的一切知識:http://bit.ly/2HPPKab
看懂驗血報告:http://bit.ly/2HgXulr(中文:http://bit.ly/2ZmUdHp)
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時間軸
00:00 開場
01:19 Deeper Network介紹
04:52 DPN跟一般VPN差異
07:23 什麼是區塊鏈? 挖礦?
15:45 Deeper Connect後續產品?
19:21 未來願景?
25:40 DPN測速不佳 原來要這樣玩
28:30 DPN的安全性如何?
33:10 DPN在中國可以使用嗎?
35:25 DPN設定超簡單
38:24 結語
tp04 tp00差異 在 Wilson說給你聽 Youtube 的精選貼文
#WiFi分享器 #無線訊號放大器 #Mesh #無線中繼器 #電力線網路
兩千訂閱解密 無線中繼器 電力線網路 與WiFi Mesh 分佈式路由 WiFi分享器 差別在哪裡? - Wilson說給你聽
時間軸
00:00 開場
01:04 訊號中繼器
05:35 電力線網路
10:00 Mesh WiFi
13:55 綜合分析
16:20 QA
感謝大家支持Wilson的頻道 在前不久突破了兩千訂閱
除了持續新增電腦網路知識相關影片之外
Wilson也會開始針對大家留言的問題
在每一集影片最後做個QA喔
那這一集就是來分享說明很多人會問的一個問題
究竟 無線中繼器 電力線網路 以及Mesh WiFi有什麼差異
要如何進行選購
這邊就讓 Wilson說給你聽
tp04 tp00差異 在 TP04 - Mobile01 的推薦與評價
最近要準備購入空氣清淨機看到dyson TP00 特價13999是比較之前的款式不知道大家有使用過的經驗嗎?TP04 再多四千就可買到.https://www.hengstyle.com/product/104. ... <看更多>
tp04 tp00差異 在 [心得] Dyson HP06 三合一涼暖空氣清淨機開箱文 的推薦與評價
廠牌 :Dyson
品名及型號:Dyson Pure Hot+Cool Cryptomic™ 三合一涼暖智慧空氣清淨機 HP06
購置地點 :板橋遠東百貨恆隆行
已使用時間:1.5個月
詳細介紹文:https://wonderfood.pixnet.net/blog/post/228861872
心得 :
去年趁著板橋遠百周年慶
入手了Dyson V11™ Absolute+ 無線吸塵器和HP06空氣清淨機
分享了V11的開箱文後
這次來分享剛收到的HP06開箱文
HP06當時因為新出不久沒有現貨
所以現場只拿到了V11無線吸塵器
想看當時購買心得與V11開箱文請點我
我們是108/11月底買的
店員保守估計109年的2-3月到貨
沒想到隔了半個月
108/12/19就收到貨了
體積不小
HP06顏色有兩種
黑銅色與白金色
店員說黑銅色比較多人買
我們也覺得黑銅色比較好看
就選這個顏色了!
平放下來準備開箱啦!
保護措施看起來不賴
內附的遙控器
HP06有手機APP
可以連結至手機
用手機就可以遙控控制了
說明書上說明了訊息菜單
空氣質量用顏色區分
還解釋了不同的監測數據代表意義
遙控器特寫
我覺得算是有質感了
拿起來很輕巧
遙控器除了開關外
功能很多
包含了看即時監測的空氣品質
可以控制風量、暖氣溫度、睡眠定時等等
也可以使用夜間模式
用最安靜的設定監測與淨化,顯示器也會變暗。
定時可用睡眠計時器
設定您的機器在預設期間之後就關閉,預設期間可設定在30分鐘到8小時之間。
用完後直接放在HP06頂端
有磁力吸附
非常方便
內裝富含的說明書們
拆封後標示使用前一定要安裝濾網
不然就沒有空氣清淨效果啦
打開後的樣子
與TP二合一涼風空氣清淨機系列相比
矮了一些
不過我覺得大小剛剛好
太大太高也不好
濾網分兩種
內層濾網是HP06特有Dyson Cryptomic™ 分解甲醛科技,可消除甲醛
且持續長效,不需更換
外層是Dyson組合濾網
以HEPA與活性碳過濾。 捕捉有害氣體與99.95%的微粒污染物
內層消除甲醛的濾網
不需更換
裝上外層HEPA與活性碳過濾
這個就需要定期更換
機體資訊會顯示是否需要更換
聽店員說可以使用1~2年
濾網裝好準備使用啦
DYSON科技主打
Air Multiplier™氣流倍增科技能將清淨空氣吹送到全室
插電後錢錢非常好奇
用他靈敏的鼻子聞來聞去
錢錢有好空氣可以呼吸的合照
開機使用
順暢擺動幅度最高達350度
可調整的擺動將清淨空氣吹送到全室
夏天時吹送涼風,可以當電風扇使用
如果風量太強
可以使用擴散模式
將淨化空氣導向到清淨機後方
淨化空氣時又保持室內溫度
冬天吹送暖風可當暖氣使用
遠距離吹送暖流可快速使全室均勻變暖
HP06可自動偵測空氣傳播的懸浮微粒與有害氣體
並即時診斷與報告
綠色表示空氣品質為優
機體顯示多種資訊
包含
1.即時空氣品質
2.24小時的空氣品質
3.可吸入顆粒物(PM2.5)
4.可吸入顆粒物(PM10)
5.VOC(揮發性有機化合物)
6.NO2(二氧化氮及其他氮氧化物)
除了空氣品質外
機體還會顯示其他資訊
7.室內溫度
8.室內溼度
9.濾網狀態
10.無線網路連接狀態
手機APP可以直接看到空氣資訊與操作控制
這功能太方便了
即時的空氣品質可以立即看到
手機APP可以同遙控器上的所有功能
都可以操作控制
點進去APP的統計資訊後
這是連續24小時控器品質的監控數據
24小時PM2.5的監控數據
24小時PM10的監控數據
24小時VOC的監控數據
VOC通常是潛在有害的氣味
這些物質存在於清潔產品、油漆和新家具中
24小時NO2的監控數據
這些氣體是潛在有害的氣體
通過燃燒釋放到空氣中
例如烹飪時的燃氣廢氣
以及車輛尾氣
24小時溫度的監控數據
24小時濕度的監控數據
手機都可以看到所有數據統計
超級方便
也超級清楚的
目前用到現在習慣用AUTO模式
空氣品質不好時
過濾風量會自動增加
品質好時風量會自動減弱
我們剛好在百貨周年慶入手V11與HP06
Dyson的百貨周年慶活動
滿5萬送Dyson Pure Cool Me™ 個人空氣清淨風扇
登錄後
109/1/9我們就收到贈品個人空氣清淨機了
顏色是黑鋼色
明顯比HP06小台很多
開箱後的遙控器
顏色是銀色
比較小功能也較精簡
遙控器功能包含電源、濾網壽命、氣流速度、擺動與睡眠計時器
電源插頭比我想像中要大
Dyson Pure Cool Me™ 個人空氣清淨風扇拆開後
真的很小巧玲瓏
要放地上或桌上都可以
活性碳與玻璃HEPA濾網可以捕捉氣體與99.95%的超微粒,如細菌及病毒
左右擺動可將氣流吹送至70º 範圍
中間的圓球可上下活動
控制氣流方向
獨特的圓球裝置控制每一道氣流噴射的強度
因此您可以將氣流精準導引到您需要之處
遙控器可以吸附在機體上
下方顯示風量大小
共1~10可調節
也可顯示濾網更換資訊
更換過程快速簡易,確保您可呼吸潔淨空氣
風量最大可調節到10
吸附遙控器的地方
這台個人空氣清淨機功能簡易了許多
適合小空間當風扇和空氣清淨功能用
因為體積小
擺放很容易
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.163.208.202 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/E-appliance/M.1580796935.A.EFF.html
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