【疫苗預約系統建置中】
指揮中心今天公布確診案例,分別為本土372例及校正回歸177例,病例數再度提高,請大家要記得勤洗手、非必要不出門,出門戴好口罩,落實分流上班等措施,千萬不要因為單日的數字下降就掉以輕心。
Covid-19疫情以來,台灣厲害的科技人相繼推出「口罩地圖1.0」、「疫苗庫存」、「移動軌跡比對」、「闢謠平台」、inline新創團隊設計快篩掛號系統、採檢預約平台,還有最近唐鳳政委推出的「簡訊實聯制」,也有g0v.tw 台灣零時政府社群參與先期架構。民間與政府不斷用科技強化防疫的能量。
本土疫情爆發以來,大家都非常關心疫苗的問題。我也與唐鳳政委、衛福部薛次長討論建構疫苗預約平台、整合不同醫療院所系統的可能性。當時曾憂慮許多診所尚未使用類似系統、如何提供機器可判讀資料等問題,初步思考的解決方案包括導入inline與診所合作,以及與vaxx.tw 合作用爬蟲的方式來整合不同醫療院所的資料等。
不到一星期內,唐鳳政委帶領的團隊神速建構好疫苗預約平台的基本架構,也大致解決了原有的憂慮。這幾天我再次與唐鳳、還有g0v的朋友們討論進度,確認在中央政府這端的開放資料原則,將能提供民間做更多科技防疫的服務再利用,思考如何精進、改良,讓有需要的民眾可以受惠。
期待系統近期上線,讓大家可以更簡便地預約施打疫苗的時間、地點,避免不必要的排隊、群聚又造成染疫風險。再次感謝許多科技圈的朋友們一起投入抗疫,台灣各行各業團結合作,我們一定能克服這個難關!
6616基本資料 在 營養師Stella Facebook 的最讚貼文
[營養迷思] 補營養,食物你真的挑對了嗎?
在上一篇的營養小學堂中,維生素C含量最高的是草莓,而四個水果維生素C由高排至低分別為草莓(69.2mg)>紅葡萄柚(32.9mg)>櫻桃(10.7mg)>蘋果(2.9mg),你答對了嗎?
如果你答錯的話也不需過於沮喪,畢竟我們對於食物營養資訊的獲得,主要是來自網路、書籍、雜誌等,或聽自周遭親友或熟人的說法,我們並沒有那麼多時間去一一驗證這些說法是否正確,因此我們對食物的認知可能會受到這些訊息的誤導。舉例來說,在上一篇互動文章中比較兩種食物維生素C高低時,"紅寶石葡萄柚的維生素C是蘋果的11.3倍"這類的描述就很容易讓人誤認紅寶石葡萄柚含量非常高。為了確保關心營養補充的你能選對、補對,今天Stella要和大家來聊聊如何正確判斷某食物的營養素含量是高還是低。
▌食物X是食物Y的N倍…食物比較的陷阱!
某營養素含量高低的判斷宜以特定基礎來比較,如每日飲食建議攝取量,才能真正比出優劣。因為當隨意取兩種不同食物來比較時,很容易因做為比較的基準食物含量太低,而出現高估的結果。
例如上一篇互動文章中,拿蘋果來和紅葡萄柚比較維生素C含量高低般,會因為蘋果在眾多水果中屬於維生素C偏低的食物,因而當以蘋果為基準來比較維生素C含量時就會出現”維生素C含量為蘋果十多倍”這樣容易讓人誤以為紅葡萄柚維生素C含量非常高(高估)的感覺。
圖一拿了4種不同的水果來和紅葡萄柚比較維生素C的高低,你會發現當比較基準不同時,結果差異相當大:
範例1:紅寶石葡萄柚的維生素C是蘋果的11.3倍
範例2:紅寶石葡萄柚的維生素C是櫻桃的3.1倍
範例3:紅寶石葡萄柚的維生素C是百香果的1.03倍
範例4:紅寶石葡萄柚的維生素C是草莓的47.5%
由於我們所閱讀的文章可能因置入性行銷,或出於其他特定因素,如作者想要特別凸顯某食物的營養價值,或未經謹慎評估而拿不適合的食物來比較,使得比較結果不適當而易生誤解。因此,如果你非常在乎從食物中補充某特定營養素,或你是那種會因為某食物比較營養而願意花較多錢購買的人,建議在購買前先確認自己所接收到的資訊是正確的。換句話說,請先確認你所買的食物該營養素含量到底有多少,到底這個量是高還是低,是否有實質上的補充意義。
▌補營養,食物你選對了嗎?
那麼,我們到底該如何判斷自己所吃的食物真的如自己想像中的營養呢?很簡單,你可以拿它來和每日飲食建議攝取量比較,看看這個食物可滿足自己每日營養素需要量的多少%。
以維生素C為例,我們每日維生素C的建議攝取量為100毫克,如果你買的某食物每百公克含50毫克維生素C,那麼50/100=0.5,也就是這個食物可滿足每日維生素C需求的50%。
Stella個人認為,一個食物若能滿足每日需求40%或以上的食物你才可以說它是某營養素的良好來源;能滿足60%以上的話可說此食物富含該營養素;而如果超過100%或以上的話,代表光靠這個食物今天我們所需的該營養素就不缺了,所以可稱之為超級好食物。所以你如果因為想要特意補充某營養素,而刻意購買某食物來吃的話,請先確認它含的營養素量是否足夠喔。
[實戰方法]
一.先了解此食物該營養素含量為何?。
一般來說,如果某包裝食物有特別訴求"添加營養素XX"的話,你可在外包裝的營養標示表中看到該營養素的量。舉例,Stella在網路上看到一款訴求”添加鈣”的蘇打餅乾,外包裝上的「營養標示表」中就標示著每份(一份量31公克)含有58毫克的鈣。
如果是沒有外包裝的新鮮食物,例如你想知道紅葡萄柚的維生素C含量、葡萄乾的鐵含量,或雞胸肉的維生素B1含量等,你可以到衛服部的「食品營養成分資料庫」網頁查詢。這個資料庫中有2000多種台灣常見食物的基本營養資料,包括熱量、醣類、蛋白質、脂肪、維生素、礦物質、膳食纖維、膽固醇等。
二.計算此營養素含量為每日建議攝取量的多少%!
營養補充的目的是補不足,所以我們需要確認此食物的營養素含量足以滿足你對該營養素的每日需求。
你同樣可到衛服部網站查到「國人膳食營養素參考攝取量(DRIS)」。這個表格是依照年齡、性別來分,表列出不同年齡層熱量、蛋白質及一些常見維生素、礦物質的每日建議攝取量。藉由和此表中該營養素每日的需要量比較,你便可輕易了解該食物是否為此營養素的良好來源食物。為了方便大家使用,Stella摘錄了19歲以上成人對維生素、礦物質的每日建議攝取量,做了一個簡表供大家參考(圖二)。
舉例,從此表可查得19歲以上每日維生素C的需要量為100毫克,而紅葡萄柚每百公克含維生素C為32.9mg(從「食品營養成分資料庫網頁」查得),所以每百公克紅葡萄柚可滿足我們每日維生素C需要量的32.9%。不過因為紅葡萄柚一顆約重215~300公克,所以一顆紅葡萄柚的維生素C約可滿足每日維生素C需求的70%~100%。因此我們可判斷紅葡萄柚還算是不錯的維生素C補充來源(畢竟,大部分人一次都是吃一顆葡萄柚啊^O^)。
再舉例,從此表可得知19歲以上每日鈣需要量為1000毫克,上述添加鈣的蘇打餅乾每包含58毫克的鈣,所以吃一包這款餅乾可滿足每日鈣需求的5.8%。因此,我們可判定這個餅乾並非補鈣的良好來源食物。
總結來說,我們必須從食物中獲得身體所需營養,來滿足身體汰舊換新與新陳代謝的需求,所以”某食物含營養素X”,不代表其含量足以滿足身體每日需求;而” 食物X的某營養素含量是食物Y的數倍”也不代表食物X就是此營養素的良好來源。想要真正地補健康而非補心安,我們需要選對、挑對適合的食物,而透過了解此食物特定營養素的量能滿足每日飲食建議量的多少%,我們就能判斷此食物是否真的是補充此營養素的好食物。
6616基本資料 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
智能技術中的數據脫敏很重要
2020年05月21日04:38 光明日報
目前,隨著大數據的海量爆發、算法的深入改進與硬件技術的持續發展,以深度學習為代表的人工智能技術迎來了新一輪繁榮。智能機器創作、無人駕駛汽車以及智慧法院已經初步成為現實。我國提出“要建立人工智能法律法規、倫理規範和政策體系”。目前,技術界和法學界對人工智能技術的主體性和可規制性進行了激烈的爭論,筆者認為,現階段的人工智能技術及其應用顯然並不具備自己的思想,其一切行動都是按照人類預設的規則來完成。現階段的人工智能技術及其應用既不同於具有生命的自然人,也區別於具有獨立意志並作為自然人集合體的法人。
從社會文化的角度出發,人的內涵包含了生命、認知、個性、情感、倫理、社交等一系列要素,這些要素共同組成了一個個鮮活的生命。反觀人工智能,它既不可能產生生命,也不具有自然人群體中千人千面的個體差異,更缺乏人類所具有的道德、良知、情感、倫理、宗教和習俗。無論是人工智能無生命的生成機理,還是無道德情感的機器特徵,都說明人工智能不具有人的屬性。這些特點在現階段的人工智能典型應用中體現得尤其明顯。
2016年,谷歌公司的新一代超級電腦“阿爾法狗”又在圍棋領域擊敗了人類優秀棋手李世石。“阿爾法狗”的深度學習算法已經迥乎不同於“深藍”所採用的α-β剪枝算法。但無論採用的是哪種算法,人工智能超級棋手仍然是按照預先編制的程序運行的一種智能機器。從某個意義上說,打敗人類棋手的並不是台前的超級電腦,而是幕後為這些智能機器開發運行軟件的程序員。
時下很熱門的無人駕駛汽車,各汽車廠商在宣傳中往往以人工智能作為主打的賣點。無人駕駛汽車似乎已經擁有了類人智能,既可以像人類一樣快速分析周圍複雜的路況,又可以安全可靠地駕駛汽車。然而,無人駕駛汽車的實際工作原理卻沒有那麼高大上。其技術路徑通常是在汽車上內置高性能計算機系統,同時在車身四周和道路沿線安裝感應探頭,車載計算機系統通過感應探頭髮送和收集反饋的信號來計算車輛與周圍障礙物的距離,以此控制車輛的方向與速度。相比而言,傳統的人機交互模式較為單一,例如早期的鍵盤鼠標和後來陸續出現的語音、圖像、視頻採集等技術。無人駕駛汽車在交互手段有所創新,但L0至L5各層次的無人駕駛汽車所體現的智能均遠未達到自我判斷、自我學習的程度。可以肯定地說,無人駕駛汽車現在並不具備真正的人類智能,而只是人類設計製造出的一種智能機器。
機器寫作最近也非常吸引眼球。以體育賽事新聞為例,各種體育項目基本都有比較固定的報導模式,使用人工智能技術抓取現有數據和信息進行整理和分析,並套入設計好的報導模板中,該類新聞報導便像流水線作業般輕鬆完成。由此可見,新聞“創作”機器人仍然是在人類提前編好的表達模板基礎上,對採集來的數據信息進行篩选和使用。這類創作仍然依靠人類預設規則和預設模板去完成,充其量是在數據收集和使用的自動化程度上有所突破,但仍未達到人類自我創作、自主完成的智慧高度。
以上足見,現階段的人工智能儘管具備了相當程度的高效率、高質量分析操作能力,甚至這種能力在很多方面已經遠遠地超越了人類,但人工智能對人類智能的模擬還遠沒有觸及人類智慧的本質特徵,現階段的人工智能技術還未從本質上具備人類的屬性。基於此,可以把當下階段稱為准人工智能時代。准人工智能時代的技術特徵可以濃縮為三條:一是具有強大的存儲運算能力,二是具有創新的交互方式,三是必須按照人類程序員預設的規則運行。而真正的人工智能必然區別於以上三個特徵,並體現出一個根本性的新特徵:自主學習並獨立運行。
儘管現階段還處於准人工智能時代,人工智能尚不能被賦予法律主體資格,但由人工智能技術所引發的一系列問題仍然需要法律加以響應和規制。目前較為急迫的事項主要集中在三個方面:一是智能數據的產權定性,二是智能技術的使用規則,三是人工智能技術研發的規範保障。
人工智能的技術與應用很大程度上提升了數據的價值,但數據的非法獲取、非法買賣以及非法洩露等問題也尤為突出,已經嚴重地影響到了每一個社會成員的數據安全。數據使用首先要經過脫敏化處理,即對數據進行去隱私化處理實現對敏感信息的保護,這樣既能夠有效利用數據又能保證數據使用的安全性;針對未進行脫敏處理的數據,數據與其原始來源的數據主體之間是精準的一一對應關係,數據主體當然享有全部產權,數據控制者即使可以使用也應受到嚴格的限制。對於已進行脫敏處理的數據,已經無法一一對應於其原始來源的數據主體,此時數據控制者因其對數據處理所作出的貢獻而享有全部產權,數據主體則不再享有產權。此外,還應明確數據使用者的保密義務與保密責任,要求各個商家在使用數據過程中對數據採取必要的保密措施,避免數據被擴散及洩露。
作為當今世界科技新驅動的核心力量,人工智能技術及其層出不窮的各類新應用正在深刻影響著人類社會的發展格局。處於准人工智能時代的智能技術只不過是人類創造的一種智能工具,在現有法律體系下無法擁有主體資格。在面對新興技術時固然需要未雨綢繆,但此時關注的重點應落腳在規範技術使用規則,保障技術研發的安全可控上,從法律、道德、倫理等方面對人工智能的各類應用場景進行規制,構建對社會有益的人工智能產業格局。
附圖: 日前,智能列車乘客服務系統亮相北京。新華社發
資料來源:https://tech.sina.com.cn/roll/2020-05-21/doc-iirczymk2711936.shtml?cre=tianyi&mod=pcpager_fintoutiao&loc=4&r=9&rfunc=86&tj=none&tr=9