【優しい心根があっても優しくない言動をしている人がいる。️️】
今日は僕がここ1年くらい、ずーーっと考えているテーマ。「優しさ」についてのお話です💓
ある高校生の感動のエピソードを元に、「本当の優しさ」を持った人の言動とはどんなものなのか、考えてみませんか*\(^o^)/*??
<目次>
1.強さと優しさ
2.中村キャプテンの記事
3.当時中学生だった中村キャプテンの作文
4.優しさの追求
本題に入る前に、お知らせです(≧∇≦)💓
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◆お知らせ
東京カモガシラランドでは、8月中のリアルでの講演会やセミナーに関してはすべて取りやめ、9月以降に延期させて頂きます。
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「コミュニケーションの学校」を1回限りで、開講します!!!
️人気講座をアップデートしました💓
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✅ 全5講義を鴨頭が1人で行います
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(今回を逃したら終わりです)
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※zoom参加コース/録画視聴コースも用意しました*\(^o^)/*
【動画受講が大人気です🔥🔥】
なんと、現時点で【580名】以上の方が申し込んでくださっています💓
◆全5回のスケジュールはこちら
2021年 9月13日(月)
2021年10月18日(月)
2021年11月15日(月)
2021年12月 6日(月)
2022年 1月17日(月)
全講座、鴨頭嘉人がバリバリ🔥魂込めてやります!!🔥🔥🔥
僕が今までの人生で1番悩んだテーマ。
そして、1番現場でいろんな実験をしたテーマ。
それが「コミュニケーション」です。
だからこそコミュニケーションを知識として学び、より多くの場で実践してきました。
そんな僕だから伝えられるコミュニケーションの極意を9月13日から全5回、全ての講義を鴨頭嘉人が全力で実施します。
あなたにとって理想の姿に近づくために、コミュニケーションの学校で一緒に学べることを楽しみにしています💓💓
YouTubeライブで開校発表&説明会を行ったので、そちらもぜひご覧ください💓
(※こちら→)https://youtu.be/T29Jr2us69Y
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【話し方の学校】の入学体験講座を開催しますっ*\(^o^)/*💓
リアル参加が難しい方はZoom参加もできますので、ぜひご参加くださいっ♪
9月9日(木)19:00〜21:00(大阪)
9月11日(土)11:00〜13:00(大阪)
9月25日(土)11:00〜13:00(東京)
(※申し込みリンクはこちら→)https://hanashikata-school.com/try/
9月に、またみなさんとお会いできるのを楽しみにしています💕
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▼強さと優しさ
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実は、ここ一年くらいずっと僕の中で『【優しさ】とは何か?』というのがテーマとしてありました。
【優しさ】って言葉は知ってるけど……めっちゃ難しくないですか❓(笑)
ずっとそんな事ばっかり考えているので、とうとう次に開かれる講座の内容も変化してきました❗️
ちなみにその講座とは【コミュニケーションの学校】のことです。
鴨頭嘉人による1回限りの開催ということで、今大人気でお申し込みが続いております!
本当は8月23日開講予定だったのですが、新型コロナウイルスの感染状況を鑑みて、9月13日からのスタートに変えたんです。
なので日程が9月〜1月で月1回の5回開催になったんですけど、もう日程だけじゃなくて、ネットの掲載ページに載せていた講座テーマまで変わっちゃったんですよね(≧∇≦)💓(笑)
なので、今日はこの場で発表させて頂きます‼️❤️(笑)
【コミュニケーションの学校の講座のテーマ】
第1講目 優しさ不足に気づけるようになる
第2講目 優しい人になる準備
第3講目 優しい人になる
第4講目 伝わる技術
第5講目 説得の極意
ざっくり言うと、第1,2,3講のテーマは【優しさ】❗️第4講と第5講は【強さ】なんです‼️
【優しさ】と【強さ】の研究家としての僕としては、今日はこれらの内容が伝わるようなエピソードをご紹介していこうと思います!!
それは『2014年の夏の甲子園で優勝した、大阪桐蔭高校、中村キャプテンのエピソード』なのですが、まず1つ目は記者の方が書いてくださった記事が非常にまとまっているので、そのまま記載させて頂きます❣️
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▼中村キャプテンの記事
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大阪桐蔭高校が第96回夏の甲子園で頂点に立った。1点を追う苦しい展開だったが、7回2アウト満塁からキャプテンの中村誠が執念でセンター前に落とし、決勝の2点タイムリー。深紅の大優勝旗が2年ぶり(4度目)に同校に戻ってきた。
優勝を決めたとき、中村の目には涙が浮かんでいた。苦しみから解放されたのだった。2学年上の阪神の藤浪晋太郎投手、1学年上の西武の森友哉の在籍時のチームのように夏の甲子園に出られるのか。
そんな不安の中で新チームはスタートしていたからだ。中村は「ここまで来るのにどれだけきつい練習をしてきたかわからない。歴史に名を刻みたい」と意気込んで試合に臨んでいた。
中村は勝てなかった昨年秋を思い出していた。選抜出場の履正社にコールド負け。個々の能力は全国レベルなのに、我が強すぎてチームがまとまらない。自分だけの練習ばかりで西谷浩一監督からは「この取り組みでは日本一なんかなれない」と弱いチームだと指摘された。主将の中村は悩んだ。
寮に戻っても、考えるのはチームのことばかり。偉大な先輩が築きあげてきた歴史に泥を塗ってしまうのではないか。リラックスできる風呂場でさえも野球のことばかり考えた。
そんなとき、仲の良い同学年の大浦彬投手から
「思ったことを言って、自分が先頭に立っていくキャプテンでいいんちゃう? 俺はどんな形でもついていくから、心配せんでいい」
と声をかけられ、心が楽になった。親友からの言葉で根が優しいキャプテンが心を鬼にした。
食堂にナインを集めた。
「このままじゃ夏の甲子園にはいけない。全国制覇なんてできない。だから、同じ目標を持って、前を向いていこう」
と共通の目的意識を持つことを義務づけた。
中村は振り返る。
「自分らで考えて練習や日々の取り組みをしていかないと意味がないと気が付いたんです。秋の敗戦が、見直すきっかけというか、自分たちが強くないということを知らせてくれたのだと思います」
ただ打って、守るだけではない。勝つために自分がチームで何ができるかを全員に考えさせた。
自身は「自分が塁に出たら、勢いがつく。そのために何でも先頭に立ってやっていこう」と決めた。攻撃時だけでなく、どんな時も矢面に立った。怒られ役や、嫌われ役などなんでもやった。甲子園でも「俺が打てば勢いがつく」と先頭打者ホームランを放った試合もあった。核弾頭としてチームを引っ張ったのだ。
主将としての仕事を1番打者の任務と重ね合わせ、遂行した中村は、試合を決める2点タイムリーを放ち、ベース上で笑顔の花を咲かせた。
決して当たりは会心ではなかった。前進守備だったら、俊足の相手センターにとられていたかもしれない。だが、それは完全に中村の執念だった。誰のグローブにも届かないところに打球は落ちた。中村の苦労は報われた。最高の笑顔が輝いていた。
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素晴らしい記事ですよね。
実はこの大阪桐蔭のキャプテン中村選手は、中学生の時に総理大臣賞を受賞したんです‼
️こちらの作文も掲載させて頂きます❗️
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▼当時中学生だった中村キャプテンの作文
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以下、作文引用。
(本記事に合わせて、改行部分を変更させて頂いてます)
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【僕には、絶対叶えなければならない夢があります。】
僕には体に障害を持った友達がいます。
体の右半分はマヒしていて、右手はブラブラしていますが、右足は少し動くので介助すると歩くことができます。
えん下障害もあるので食べ物は細かくきざんだ物にとろみをつけて介助でゆっくり食べられます。
水分は多く飲めないでお腹に開けた胃ろうからチューブを通して注入します。
それから失語症もあり全く声が出ません。
文字盤も使えないので自分の意志を伝えることはできないのです。
とても不便な生活を送っています。
その友達と知り合ったのは僕が小学五年生の頃、四年前です。
僕が野球の試合に出るようになり、対戦相手だった子と友達になった。
その子は同級生と思えないくらいに野球が上手だった。ポジションも一緒だった。
試合にも負けた。僕はとても悔しかった。
「絶対に負けたくない」この気持ちを胸に僕は一生懸命練習した。
小学生の最後の大会の決勝戦でそのライバルのいるチームと戦った。
延長戦で僕のチームが優勝することが出来た。
でも僕は勝ったとは思えなかった。
だから中学生になっても別のチームで戦っていくことを約束した。
しかしその友達のいるチームとの試合があっても友達はいなかった。
友達は障害者になっていました。障害者になって三年になります。
三年前のある日を境に突然障害者になってしまったのです。
原因は病気です。本当に急な出来事でした。
当時僕は大きなショックで友達を受け入れることができませんでした。
そんな友達を見て、初め「かわいそう」だと思っていました。
でも一生懸命にリハビリに取り組んでいる友達の姿を見ていると、僕は「かわいそう」と思うのは良くない事だと思うようになりました。
なぜかというと、人に対して「かわいそう」と思うことは、その人を見下しているように思ったからです。
友達は障害を持ちながら一生懸命に生きているのに、上からの目線は傲慢で大変失礼なことだと思いました。
このことは友達に対することだけではなく、全ての障害者に対して共通する気持ちです。
障害者になりたくてなった人は誰もいません。そして誰もが障害者にならないという確率はゼロではないのです。
友達のように突然、病気になるかもしれないし、事故にあってけがをしたり、またどんな災害に出くわしてしまうかもしれません。
もし僕がそうなったとしたら、想像するだけでもつらいことですが、そんなとき僕は人から同情されたくないと思います。
「かわいそう」と思われたくないのです。
人間はどのような障害を背負っていようとも、命ある限りは生きていかなければならないことはみんなに平等に与えられていることです。
ただ生きていくための条件が良いか、少し悪いかという差だけのことだと思います。
だから僕は障害者を見て「かわいそう」と思うことが許せなくなりました。
僕はお見舞いに行くと友達の車いすを押して出かけることがありますが、よく他人の視線を感じることがあります。
自分と違う人を見ると違和感を持つ人が多いのだと思います。
でも自分と人は違っていて当たり前なのだし、その他人を認めることは最も大切なことだと思います。
世の中のすべての人が自分と違う他人を受け入れることこそ、差別のない社会の実現につながっていくように思います。
友達のためにも、僕は野球を一生懸命頑張りプロ野球選手になり活躍します。
中村 誠(糸島市立志摩中学校3年)
平成23年度入賞作品 中学生部門最優秀賞「友から学んだこと」
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素晴らしいですよね。これは中村選手が中学生の時に書いた作文です。
僕は『優しい人が強さを持ち、強い心を持った人が優しい行動を取れるんじゃないか』と思います❗️
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▼【優しさ】の追求
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まだまだ僕自身は、【優しさ】ってなんだろう?っていうことを、日々自分に問い続けています❗️
ほとんどの人が、きっと自分の中にある【優しさ】を感じていると思うんです!
でもその優しい心をちゃんと「優しい行動」として誰かに伝えたりできているかというと、僕はできてないことが自分でいっぱいあるので、
もしかしたら、僕以外の人もいっぱいいるんじゃないかなって思います❗️
……っていうか、いっぱいいます‼️
僕の会社の社員も、もうどこからどう見ても優しいのに、実は人との関わり合いの中、つまりコミュニケーションにおいては、「優しくない行動」をとってしまうんです。
それは「言葉遣い」であったりとか、「返信をするタイミング」であったりとか、細かいことを言えば「誰かにメッセージを送る時に、主語を言わないから相手に負担をかけてしまう」というような、「優しくない行動・言葉遣い」をしてしまっているんです!
つまり優しい心を持っていても、優しい行動ができない人、そういう人っていっぱいいるんじゃないかなって思います!!
そんな人のために今コミュニケーションの学校のコンテンツづくりを、実は元々準備していたのですが……
もう一度むちゃくちゃブラッシュアップしていて、内容のボリュームだけでも、もう3倍になっちゃってます ‼️
この3倍のボリュームを、受講をしてくれた人がちゃんと現場で、つまり会社やプライベートでも行動として落としこめるように、ワークや宿題を整理整頓しながら今作ってます‼️
なので自分の中にある【優しさ】は感じてはいるが、実際の行動で他の人に優しさを伝えることができてないっていう方は、ぜひぜひコミュニケーションの学校に来て欲しいと思っています💓
僕自身のためにも今コミュニケーションの学校のコンテンツづくりを通じて、
・優しさってなんなんだろう?
・強さって何なんだろう?
・優しさと強さを両立できるような人になるためには、どういう取り組みをしていったらいいんだろう?
ということを、追求していこうと思います!!(≧∇≦)💓
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それでは今日という最高の一日に……
せーのっ!いいねー❤️
ばいばい💕
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世の中にはいろんな人がいますよね❗️
ネットで誰かを誹謗中傷する人はやはり一定数います。
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小浦一文字事故 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
迎接終端AI新時代:讓運算更靠近資料所在
作者 : Andrew Brown,Strategy Analytics
2021-03-03
資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計,人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長,現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長,未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。
這包括種類繁多的不同裝置,像是智慧感測器與致動器,它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西,以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在,從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物,它們的數量將持續爆炸性成長。
資料爆量成長,讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質,在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點,但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行,來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料,需要從起始點經過網際網路或其他網路,來到集中式的資料中心(例如雲端),然後在這裡處理與儲存,最後再傳回給用戶。
對於一些傳統的應用,這種方式雖然還可以接受,但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間,資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策,網路延遲要越小越好。基於這些原因,開始有人轉向終端運算;越來越多人轉而使用智慧終端,而去中心化的程度也越來越高。此外,在這些即時應用中產生的龐大資料量,意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。
與資料成長連袂而來的,是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動,並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊,需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML,是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料,唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作,在未來還將會直接在終端裝置上進行。
資料正在帶動從集中化到分散化的轉變
隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟,網路的設計以及在其運作的所有裝置,也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機,一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能,基礎架構持續重組與最佳化,以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存,以及資料處理的需求。
智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長,加上物聯網的快速成長,促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素,包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力,以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用,近來也已轉向使用分散式的運算模型。
從邊緣到終端:AI與ML改變終端典範
在成本、資源效率、彈性與便利性等方面,雲端有它的優點,裝置數量的急遽增加(如圖2),將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的,這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸,而且從能源、頻寬與運算力角度來看,相當沒有效率。
在終端執行進階處理與分析的能力,可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴,並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。
終端AI:感測、推論與行動
在終端部署更多智慧的主要原因之一,是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方,可以更快與更準確地做出回應,同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險,可以節省費用。
處理能力與神經網路的重大進展,正協助帶動終端裝置的新能力,另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下,對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序:傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作),以及採取行動(如物件是披薩,冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音,因此發出警告)。
感測
處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如,自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化,並且與以往相比,會搜集更多的資料。
它們搜集到的資料極具價值,但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端,數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行,就可以大幅提升效率。
推論
終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時,就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜,機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作,這對體積越來越小的裝置,極為關鍵。
例如,圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具,訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU),以轉換成最佳化的程式碼,讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像,而且準確度相當高,而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣,轉移到在終端運作的MCU本身。
行動
資料一旦完成感測與推論後,結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉),或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中,因此會針對穩定度而非音質進行最佳化),或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習,輸送帶若發出聲音,顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧,因為這些能力提升後,運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後,一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能,將可以移到終端本身的內部進行。
終端 AI:千里之行始於足下
從智慧型手機到車輛,今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務,從最簡單到最複雜,並需要各式各樣的能力。例如,應用處理器是高階處理器,它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計;即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統,與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器,至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多,能源效率也高出很多,同時擁有特定的功能。
這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作,之前必須透過威力更強大的元件才能完成,但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能,例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。
隨著更多功能在較小型的終端進行,這將可以省下資源,包括資料傳輸費用與能源費用,同時也會產生極大的環境衝擊,特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置,以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。
TinyML、MCU與人工智慧
根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示:「令人相當興奮的是,我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置,特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人,我無法想像那些即將出現的全新應用。」
微型機器學習(TinyML)的崛起,已經催化嵌入式系統與機器學習結合,而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型,過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型,耗電量只有數毫瓦。
物聯網環境中有數十億個微型裝置,可以為各個產業提供更多的洞察與效率,包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持,可望改變我們處理物聯網資料的方式。
受惠於TinyML,微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別),以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後,準確度與安全性更高,但電池的續航力卻不會打折扣,同時也考量到各種更微妙的應用。
儘管之前提到的雲端神經網路框架工具,是取用這個公用程式最常用的方法,但把AI函式庫整合進MCU,然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式,然後從中建立模型,例如預測性維護能力。
如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU),利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性,讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要,原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。
AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能,我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域:語音(Voice,如自然語言處理)、視覺(Vision,如影像處理)以及震動(Vibration,如處理來自多種感測器的資料,包括從加速計到溫度感測器,或是來自馬達的電氣訊號)。
終端智慧對「3V」至關重要
多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域:基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何?),以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。
Strategy Analytics的研究顯示,許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用,仍然只需要相對簡單的指令,如基本的開/關,以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中,智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長,成為智慧家庭指令的中樞,包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴,以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能,可以依據地點與環境,在音質優先與穩定度優先之間自動切換。
如同我們檢視的結果,終端AI可以在「3V」核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及B2B與B2C的應用:
震動:包含來自多種感測器資料的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。
視覺:影像與影片辨識;分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音:包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力,以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景:
震動
可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展,有各式各樣的不同應用領域,對於成本與物聯網裝置與應用的效用,都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域,包括:
溫度監控;
壓力監控;
溼度監控;
物理動作,包括滑倒與跌倒偵測;
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ;
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ;
感測器融合(見圖7);
電場變化。
一如我們將在使用場景單元中檢視的,這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。
語音
語音是進化的產物,也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令,也不令人意外;聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見,例如智慧音箱,而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞,如電視、遊戲主機與其他新的電器。
在工業環境中,供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因,有離線語音處理的需求,因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作,並從機器手冊與工廠文件,立即取用資訊。
語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統,進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式,因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路,而雙手仍持續握著方向盤。
對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務,語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集,以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。
視覺
正如我們之前已經檢視過,終端 AI 提供視覺領域全新的機會,特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵,以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用,例如依據大小與品質為農產品分級。
曳引機裝上機器視覺攝影機後,我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後,AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草,並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用,並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。
使用場景
預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料,進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體,我們也可能做到遠端監控。
震動分析
這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡,相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如,把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處,就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動,可能顯示滾珠軸承出現鬆動,需要更換。
磁感測器融合
磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器,測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器,它與附近平面的磁鐵一起作動,與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。
聲學分析(聲音)
與震動分析相似,聲測方位分析也是供潤滑技師使用,主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損,否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時,承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障,可能造成整個生產流程的中斷。
聲學分析(超音波)
聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護,超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音,並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比,更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高,但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測,大幅降低部署的費用。
熱顯影
熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度,讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置,可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣,它們會觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
消費者與智慧家庭
將語音運用在消費者與智慧家庭,是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置,例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置,可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長,說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求,與日俱增。
消費者基於各種理由使用智慧音箱,最常見的使用場景為:
聽音樂;
控制如照明等智慧家庭裝置;
取得新聞與天氣預報的更新;
建立購物與待辦事項清單。
除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置,智慧家庭裝置語音的使用,也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購,它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器,裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時,可以發出語音警告。
終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會,而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如,增加姿態辨識來控制例如電視等家電,或是把語音控制嵌入白色家電,即是以最低成本強化功能性最直接的方式。
健康照護
用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用,將為病況的治療與診斷,提供更多的價值。這種資訊可能是資料,也可能是影像、影片以及說出的話,我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法,為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展,像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作,也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用,也可以把 AI 用在第一線的病人診斷,然後再由醫師接手提供諮詢。
其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件,這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件,並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app,方便使用者提出問題。
結論
由於連網的終端裝置數量越來越多,這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個,而微控制器的數量也超過 2,500 億,每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化,不過,把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用,意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景,可能無法開花結果。
解決這些挑戰的答案,並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助,但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。
儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行,TinyML 技術近來的提升,已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力,可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升,在源頭掌握情境化與具關聯性的資料,具有極大的價值,並將開啟全新的使用場景與營收機會。
終端裝置的機器學習,可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起,甚至跳過傳送大量資料的需求,因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲,並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界,其中還有很多我們現在想像不到的機會。
附圖:圖1:從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源:《The End of Cloud Computing》,by Peter Levine,Andreessen Horowitz)
圖2:全球上網裝置安裝量。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖3:深度學習流程。
圖4:MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源:意法半導體)
圖5:AI 工具集執行模型轉換,以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源:意法半導體)
圖6:物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖7:促成情境感知的感測器融合。
(資料來源:恩智浦半導體)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI
小浦一文字事故 在 說說能源 Talk That Energy Facebook 的最讚貼文
【Errrr... 好了啦,不妨聽何晶怎麼講核能】
看到三X新聞以《就是不滿台灣?總理妻何晶發文僅這篇有文字》來下標,我真覺得這媒體素質低落,作為一位STEM背景出身的女性,何晶的板上也不時分享科技、科學的議題以及做出評論,其中不乏能源與氣候變遷,又其中核能在她版上的出現頻率真的不少。因此就幫大家翻譯一下,跟著新加坡總理夫人了解核能也不錯。
還是要重申一下,我們發這篇文是針對台媒撰寫相關新聞時的少見多怪,搭一下風車為核能增加曝光率,而我追蹤何晶臉書新聞以來她的發文個性就差不多那個調調,縱然轉發文頻繁沒有特別評論(在台灣俗稱長輩式發文),但絕非"僅"有台灣口罩發文有特殊待遇。
以下幫各位整理她的兩篇核能文字
https://reurl.cc/5l8Gg7
https://reurl.cc/Y1d9lL
▊新加坡的能源選擇
新加坡很早就決定捨棄燃煤電廠帶來的污染,一旦可行之後,全國就改用天然氣發電。就碳排放的角度而言,煤、石油與天然氣的性質是類似的;可就空氣污染和化石燃料成分中的各種微粒而言,天然氣是當中最清潔的。
我們其實也有考慮核能。
例如像鄭永順博士(編按:新加坡前教育部高級政務部長)這樣的先驅者,曾赴英國原子能機構(UK Atomic Energy Agenc)接受培訓,但政府後來認為新加坡領土實在太小,考量風險而解散了研究團隊。此後,鄭永順博士繼續在大學任教,並替國防部成立了防衛科學組織,隨後以政治工作者結束其生涯,他革新了新加坡的職業培訓方式。
雖新加坡當年未採納核能,但目前這代的核能發電,要比福島核電廠等第一代核電廠安全得多。福島依賴「主動系統」的電源來維持爐心的冷卻,如果失去電源或故障,將面臨嚴重的熔毀風險。
※編按:2007~2012是新加坡討論核能最凶的時候,最後可行性報告結論星國尚未有條件(土地規劃)發展核能,而2014年該國發起規模約13億台幣的人才與準備計畫,為那有朝一日準備。
▋安全性(safety)問題。
從核電的初期開始,安全性就一直受到關注。而現今,世界正從「主動安全(active)系統」轉向「被動(passive)安全系統」。
主動系統類似一個人靠抓住保險桿來防止事故發生,例如反應爐需要的冷卻水,如果發生電力或幫浦故障,水不再注入反應爐,爐心會變得非常熱,並可能導致失控。
被動系統的運作方式不同,有時稱為「失效安全 (fail safe)」。即系統可能會出現故障,因此設計上,會在故障時使系統會進入安全模式,而不會失控。想像一個需要有人踩剎車才能停駛的火車系統,對照一輛火車只要跳脫行駛狀態,就會直接進入靜止模式。
不同的設計理念,可以提高安全性並減少故障的影響或風險。另外,某些故障模式可能很少見或很極端,但仍須通過安全測試。例如:萬一一架飛機撞上核電廠怎麼辦?
※編按:基本上被動安全系統就是不需要靠電源或人力操控的系統,三代爐與二代爐的最大差別就在這邊~~~
▋核子保防(security)問題
範圍從的防止放射性原料被竊,到處置核廢料的系統與流程。除了確保電廠本身的安全運轉,使燃料利用率更好、使核廢轉核武原料更困難,也是達成核能公共安全與和平的一些考量。
這些不是無法克服的問題。但這也是為什麼人們也在尋找核融合發電之聖杯的原因。雖然創造核融合的條件極為困難,但有一個好處是,當條件沒有完全到位時,整個融合過程就會停止。這與核分裂不同,核分裂過程中,如果系統的設計或管理不健全,就有發生失控的可能。核融合的副產物壽命也不長,所需燃料發出的輻射微弱、半衰期也短,與核分裂使用的鈾不同,從燃料、使用到廢料,鈾無所不在。
新興的保防風險其中一個例子,是外部組織透過軟體或遠距操作,接管並破壞核電廠的駭客風險。
▋展望未來把握現在
在未來10到20或30年內,類似小型模組化反應爐(SMR)或熔鹽反應爐(MSR)等新的核分裂技術可能會出現有趣的發展,或許能提供比化石燃料更安全、更具成本效益的能源選項。
除了間歇性的太陽能和風電之外,清潔燃料的其他選擇可能是氫氣或其他非核/非火力的解決方案。最終,我們可能靠30到50年的時間掌握核融合技術,時間可能更長或更短,取決於我們對科學、材料科學與工程的進展程度。
在此之前,我們應該對所有的能源選項保持開放,在幾乎所有東協成員國都希望在未來能採用核能發電的情形下,東協必須事先做好研究工作,特別是安全(safety)和保防(security),以建立專業和科學,以及營運核電廠的能力,使我們有希望在各國開始建設核能設施時,替邁向一個安全的世界做出貢獻
新的核能選擇雖未近在眼前,但會在幾個十年之內出現。
總體而言,為了地球更綠,減少碳排放,我們必須精通並採納核能作為其中一個關鍵解決方案。目前,已開發或有能力的國家,若能擴大對核能的使用會更好,可減少對化石燃料的需求,並降低總體碳排放量。
同時,發展中經濟體可以盡其所能,從煤炭轉向更清潔的天然氣或更綠的再生能源。
小浦一文字事故 在 Co.慶応 Youtube 的精選貼文
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【歌詞】飛鳥・奈良・平安時代ラップ
《前奏》
それでは、飛鳥・奈良・平安時代について勉強していこう!
年号と出来事、そして各時代の文化をサビで歌うからついてきてね!
では、まず飛鳥時代から!
《サビ-飛鳥時代》
飛鳥時代は飛鳥文化
日本最初の仏教文化
聖徳太子の頃
法隆寺・釈迦三尊像
飛鳥時代は飛鳥文化
日本最初の仏教文化
聖徳太子の頃
法隆寺・釈迦三尊像
《ラップ》
593(国民)に言う!「道徳大事!」
摂政となった聖徳太子
603(群れ見放す)ように勝ち抜きたい
家柄より才能!冠位十二階!
604(論を知り)注意しようよ!HEY YO!
役人への!十七条の憲法!
607(群れなし)渡ると、決意し!
小野妹子らが遣隋使
618(ロイヤル)高祖の登場
李淵建国!唐王朝!
630(夢中で見れて)エンジョイ🎵
唐に派遣された!遣唐使!
645(無事故)で世直し改革開始!
蘇我氏を倒した大化の改新
663(むっ、無残)勝つ!?無理!ごめん
戦い@白村江
672(労何もなく)いいのか!?
天武天皇!勝利!壬申の乱!
676(無難無事)にまとめたみたい!
朝鮮半島統一!新羅!
701(なお、良い)最高!秩序!
唐にならった!大宝律令!
708(名を焼き入れ)加工開始!
銅銭・銀銭!和同開珎!
《サビ-飛鳥時代》
《クイズ①》
Q大化の改新で蘇我氏を倒した2人は誰でしょう?
中臣鎌足 (藤原鎌足)
中大兄皇子(天智天皇)
《サビ-奈良時代》
奈良時代は天平文化
仏教と唐の影響が強い文化
聖武天皇の頃
正倉院の宝物
奈良時代は天平文化.
東大寺の大仏ある文化
古事記・日本書紀
万葉集・風土記
《ラップ》
710(なんと)素敵な影響を!
長安から受けた!平城京!
712(なぁ、いつ?)完成?もう時期?
日本最古の歴史書!古事記!
720(何を)載せよう!?見事に!
舎人親王まとめた!日本書紀!
723(何?3代まで?)民地!No×2!
残念!三世一身法
743(なしさ!)制限!祝い事
墾田永年私財法
784(悩んで世のため)なら良さそう!
桓武天皇移した!長岡京!
《サビ-奈良時代》
《クイズ②》
Q.奈良時代の人々の暮らしについて、間違ってるものはどれでしょう?
①戸籍に基づき6歳以上全員に、口分田が与えられた
②公地公民の考えに基づき、その人が死ぬと土地を国に返した(班田収授法)
③税金として、祖・調・米を納めた
間違ってるのは、③番!
《サビ-平安時代》
平安時代は国風文化
日本の風土にあった文化
摂関政治の頃
寝殿造Oh oh
平安時代は国風文化
仮名文字使い始めた文化
古今和歌集 超良い♪
源氏物語・枕草子
《ラップ》
794(泣くよ)マジ!すげぇ感動!
都移す to 平安京!
894(白紙)に戻すか?検討し
た道真!廃止!遣唐使!
935(休眠いつ?)まさかの動乱!
平将門の乱
960(苦労)して唐滅び
その後は、宋の統一!
1016(十人十色)みんなの生き方!
摂政になる!藤原道長!
1051(一応合意)LET’S END!源氏!
必死の勝利!前九年の役!
1069(登録要!)って、できねー!
後三条天皇!荘園整理令!
1083(人を闇討ち?)超残念の敵!
義家鎮める!後三年の役
1086(一応やろう!)堂々と言って!
したたか!白河上皇の院政!
1156(いい頃に)揉めんのな!
崇徳(上皇)vs後白河(天皇)の保元の乱
1159(いちいち号泣)源氏混乱!
清盛勝った!平治の乱!
1185(いいや、ごめん!)残酷さ!
平氏が滅びた!壇ノ浦!
《サビ-平安時代》
《終奏・ポイント》
平安時代の仏教の覚え方
天才が、真空にして、炎上せず!
これは覚えておくように!
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天武天皇!勝利!壬申の乱!
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朝鮮半島統一!新羅!
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《クイズ②》
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①戸籍に基づき6歳以上全員に、口分田が与えられた
②公地公民の考えに基づき、その人が死ぬと土地を国に返した(班田収授法)
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960(苦労)して唐滅び
その後は、宋の統一!
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摂政になる!藤原道長!
1051(一応合意)LET’S END!源氏!
必死の勝利!前九年の役!
1069(登録要!)って、できねー!
後三条天皇!荘園整理令!
1083(人を闇討ち?)超残念の敵!
義家鎮める!後三年の役
1086(一応やろう!)堂々と言って!
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