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#Einkorn單粒小麥全穀粉與啤酒花米麴酵種完成的吐司.
#麵筋添加實驗Part2
#之後寫文方向預告
#兒子準備上大學...
#萊比錫物價
發文: http://foodchainunme.blogspot.com/2021/08/100einkorn-ancient-wheat-100-einkorn.html

因為老爺把那條Rotkorn全穀吐司帶回去給我婆婆吃了. 所以我當然加緊腳步馬上玩Einkorn. 在德國舉凡 Einkorn, Rotkorn 還有Emmer 這些古早麥粉都比較難買到. Emmer 好一點. 目前在大型連鎖超市Rewe 或是EDEKA 都有可能找到. 斯佩爾特則是各家超市都有貨. Einkorn 只能到有機商店去找. 或是網上. 有機超市中也不是各家都有賣. 我發現只賣整顆Einkorn 好像比賣粉的還多. 粉類的進貨量真的不高. 不過, 一旦你找到粉的包裝. 它們都會被研磨得很細緻. 這是一大好處. 以一般小麥來說. 從來也沒看過磨這麼細緻的全穀粉.

Einkorn 是被出生於公元前3300年的冰人奧茲Ötzi帶在身上解飢的穀類. 由此可知. 這種麥子一定有很多現代穀類的特性就是媽媽生很多小孩各種穀類發展自己的性格, 從這個單粒小麥道現代的三粒小麥就像我們從猿類變成人的進化, 也在很多方面補強了該有的不足.我覺得這次這樣加麵筋有加出一點以前沒想過沒發現的一些手感...

最主要是, Einkorn 一直以來都非常的黏. 然後, 那個筋性也很難讓你發現..... 我做出來的Einkorn 麵包最好的樣子是長這樣:

這是2019年我研究一系列燙麵全麥酸種麵包所做的實驗之一.

當時使用的酸種都是以少量原始酸種: 欲搭配的主粉: 水1: 5: 5 前一晚餵養.

再加入已經燙好麵混成一團的全麥中製作完成的. 那時我都使用盒子裝....

但是, 這次添加入大量的麵筋後. 我真的很想做另一個酸種實驗了!

你不覺得加入麵筋後變成一團鼓氣的樣子很可愛嗎?
但確實比其他都黏.....
這樣的結果也表現在氣孔上....

這是室內有燈的狀況下照的. 有沒有看到閃閃發亮的樣子! 是個充滿水氣的麵包體. 頁面主圖是自然光下照的. 顏色真的超級黃! 非常美! 但我覺得很有意思的是. 我以全酸種燙麵做出來的麵包體跟很久以前( 2016) 速酵做出來Einkorn 麵包. 相比較下... 酸種顏色比較深...
但這次做出來的長得比較鮮黃.... 那應該是因為水量及因為有麵筋粉讓他的氣孔變大的原因..（想像氣球沒被吹氣與被氣體脹得鼓鼓的顏色. 是不是會變淡? )

超超超喜歡這樣的玩法啊!
如果有興趣請往前一篇文章閱讀食材比例:
100%Emmer, Rotkorn 紅小麥全穀粉與啤酒花米麴酵種完成的吐司. 麵筋添加實驗 ancient wheat 100% Emmer whole meal toast bread Emmervollkorn Toastbrot add or not, Gluten
http://foodchainunme.blogspot.com/2021/08/100emmer-rotkorn-ancient-wheat-100.html
這篇文閱讀操作
只使用啤酒花米麴種完成的100% 百分百全穀斯佩爾特麥馬斯卡彭乳酪帶蓋吐司 Spelt whole meal Mascarpone toast bread Pullman loaf Dinkelvollkorn Toastbrot only fermented with Hops Koji yeast water
http://foodchainunme.blogspot.com/2021/07/100-spelt-whole-meal-mascarpone-toast.html

*我寫文是為我自己方便. 不是為了增加點閱率. 你如果想得到整套的思路就不要怕麻煩. 因為我自己也是需要這些文來搭配來知道當初的為什麼...

一樣的容積比3. 我覺得很剛好. 因為你也看到上圖的邊邊氣孔並沒有被擠壓很多...
處理上. 比Rotkorn 發酵要晚30分鐘. 基發總時數約５小時30 分鐘( 30分鐘Fermentolyse , 再等1小時後翻摺, 再等3.5小時後摺疊一次, 再等30分鐘後取出分割）
後發大約是1小時30分鐘到達八九分滿入爐烘焙.

玩了好久的啤酒花米麴種. 荒廢了我的硬種餵養...
花了一整天今天早上才有這樣的成績...

覺得這個硬種的餵養經驗真的無形中學到很多. 這次我在拿著還未拆布的麵糰時就心中暗自覺得不妙. 因為太軟了! 實際上也是如此. 第一次餵養發酵六小時才有兩倍大小..... 這些真的都是經驗中學習. 慢慢地. 等心得多一點在來分享我實際上的感覺跟好像分兩派( 泡水餵養, 乾的餵養) 的作法. 是不是從中汲取優缺點來做會比較好.... 因為我這次就是兩種方式都做!
粉的比例上. 也有做調整. 因為太酸了!

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~以下是最近的心情. 只想玩麵粉到這裡就可以結束閱讀😅~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

兒子這周就要啟程去蘇黎世找租房了....從決定投ETH 並且由老爺及兒子一路南下趕報名交件時間, 一直到收到錄取通知繳交畢業證書正本... 不到半個月.

我覺得我兒子應該都像是做夢一樣! 因為這雖然是一間公立大學, 但蘇黎世的高貴物價, 讓我兒子從未提起這間學校. 是曾經在洛桑EPFL實驗室工作過的老爺對兒子說請他填這個志願他才說這是他最想去的大學.

記得以前去洛桑全家旅遊時, 老爺還提醒我兒子記得以後填志願上大學時要把EPFL 也填入志願. 但是, 雖然我兒子也學法文, 他從未想過用第二種語言學習他喜歡的化學. 所以他當時只是笑笑, 雖然他告訴我他很喜歡那個美麗又有很多天鵝的日內瓦湖

我其實蠻慶幸老爺曾在那個地方度過幾年的. 因為老爺是一個從小跟父母每年度假都是去湖邊的小孩:

所以當東西德統一後. 他馬上找到實驗室工作飛奔到了有湖又有山的瑞士, 好像到了夢想國度一樣( 德國沒有甚麼高山可以爬)

我覺得, 每個人的20~30歲生活的環境及周遭的人文影響 , 可以讓未來直到老去的想法及生活態度做個"定奪" . 並且將往前的, 從出生到20歲的教育及生活習慣做很大的調整及改變.

也就是因為他對瑞士的印象極好. 讓他覺得當初因為沒錢, 租營地搭帳棚也要去試試的心情也是美好的...
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就算這次知道要供兒子去讀書需要花多少錢後....
他還是沒有後悔只是心中暗暗淌血( 收到錄取通知後, 他馬上問會計師可以不可以抵稅👀😅😅😅結果是不行😆)
不過, 也趁這個機會, 他查了目前德國對於這種學生的出國補助金額.
如果, 你的父母收入非常低都沒有甚麼剩餘的可以讓你出國圓夢的餘錢( 當然, 德國18歲前也有規定, 學生不能一年賺超過5000歐, 我覺得那應該是因為代表沒有在讀書, 所以政府會假設你是存款零, 所以才有補助) . 到瑞士的話, 德國政府會補助每月最高700歐元. 這是很高的金額啊! 也難怪德國萬萬稅.

比起很多世界上其他國家的年輕人, 當德國年輕人真的很幸福. 因為我知道很多人讀大學得靠貸款. 剛畢業就要開始找工作還款...那個壓力真的很大. 在歐洲, 只要你是30歲以下, 會有很多的便宜的住宿及交通費可以找尋.

雖然當談到世界大學排名時, 英文為授課語言的才是主流.( 通常碩博都是以英文為主要授課語言, 因為世界上著名的期刊發表應該都是英文) ETH大學部是以德文英文授課的. EPFL大學部則是以英法文為主的授課. 這兩所大學都是瑞士公立大學. 口碑非常好...當然, 如果你來德國讀書, 大學都是以德文為授課語言.

老爺說, 歐洲的大學不全是四年畢業. 一般我們台灣的四年大學在這裡應該叫 College 維基百科德國對college 的理解https://de.wikipedia.org/wiki/College. 這裡的大學化學系畢業應該就是我們台灣的碩士水準. 所以這一去讀得好的話( 前兩年基礎沒拿到好成績就沒辦法繼續讀下去) 可能要個6~8年....

真的~ 好久好久啊~~~~
我這幾天呆坐家中一直想可以為他做甚麼? 除了越想越難過越不捨之外...

發現能做的非常有限...

所以有可能我之後會寫一些" 新手煮飯" 文.... 因為要直接教他做, 他都跟我說很簡單. 還跟我說真的不知道, 到時google 就會了! 聽說蘇黎世的物價很貴. 所以我有請他這次去的時候, 調查一下覺得比較便宜的蛋白質( 不要以為瑞士農業發達. 其實他們保護當地農牧業不遺餘力. 當地的新鮮蔬菜水果及蛋奶肉都比外地來的貴!) 然後我就要想一些利用比較便宜的蛋白質來做的餐點. 所以, 不要驚訝我接下來的文章會有一些簡單煮飯文...

其實, 我以前剛開這個部落格時就只是為了心情紀錄還有食譜紀錄. 曾幾何時... 竟然都全部被麵粉霸佔XD

這個部落格的文雖然很難被我兒子google 到. 還好現在的線上翻譯很方便... ( 我兒子看不懂中文😅) 但我可以用這個方式跟他溝通也會很有意義. 把一些簡單又覺得他會喜歡的食物詳細記錄下來. 這會是媽媽我可以做的事之一. 剩下的, 就是心裡祈禱他平安健康.... 所以這裡先預告一下.

不知道大家對於萊比錫的物價有沒有興趣? 德國跟瑞士其實也差不多. 國內產的食材都會貴一點. 因為鄰國如西班牙葡萄牙希臘或是義大利都有很好的農作物. 運到這裡來的成本也不會很多. 所以當我去露天市場時, 可以買到的水果就會便宜一點... 這些應該都是外國來的蔬果: 鳳梨一顆1.5歐，檸檬一袋1歐，葡萄400g 1歐，小番茄兩盒1.5歐每盒500克， 小綠椒200克一盒1歐，芒果一顆1歐！露天市場我會買的當地蔬果通常比較是這裡種的當季水果及蔬菜( 有固定攤位) . 還有很多品種可以選擇價格一樣的蘋果...

不過, 交通費是全國都統一的... 所以一毛也便宜不了... 我坐一趟到城裡要價近5歐. 如果不是兩小時內來回. 就得多買一趟票... 所以是10歐. 真的跟我們走路或騎摩托車出門買菜的經驗很不同. 應該沒有人出一趟門買菜會計較油錢?!

說太多了... 真的覺得最近對於網路社交平台上的互動意興闌珊. 最主要也是因為我心情一直很低潮. 寫文可以讓我心靜下來. 當然也比較可以抒發我自己的內心想法... 有時, 我覺得最後面這些心情文字. 療癒我蠻多的...

不過, 也可以說是從COVID 爆發到現在... 讓我覺得我應該有點生病了... 好想. 好想回台灣....

#微冷 【ㄌㄩㄝ】
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沒錯，這次的主題是 ㄌㄩㄝ，吐舌頭。
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不知道各位有沒有想過為什麼人可以吐舌頭呢。我們給讀者Ａ一次答錯的機會——嗯，因為舌頭有肌肉？哎為什麼我每次都要這樣自導自演。 這次小編科宅就說自己吧。
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我運用我的舌頭講了三十載的白痴話，才學會惹閉嘴。我也被考過跑台，背了舌頭的相關的神經血管肌肉淋巴，感覺是傳達到第幾對腦神經動作是由第幾對控制等。但我 從 來 沒 有 仔細想過，舌ㄦ頭具體是怎麼動。
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當然哺乳類的舌頭很靈活的，可以變圓變平捲起來皺起來顫動拍打。具不可思議語言能力的人類更是擅長用舌頭阻礙口腔的氣流，產生出各種離奇的子音，ㄅㄦ棒，得ㄦ隆冬瓢一瓢。
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但我們先不要往困難處想，先想最單純的一件事：為什麼舌頭可以往前施力啊。
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應該很多讀者在這仍感疑惑。嗯？科宅在煩惱什麼。答案不是理所當然嗎，肌肉往哪施力就哪施力咩。
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喔好好好，還缺一個先備知識，才能把各位逼入那精美的瘋狂混亂的邊緣嘿嘿嘿哈……那就是，所有的肌肉的用力都是「收縮變短」「收縮變短」「收縮變短」。無論橫紋肌、平滑肌甚至是心肌都是。動物身體裡 並 不 存 在 一種肌肉，用力是會伸長頂出去的。但為什麼舌頭.....ㄌㄩㄝ，ㄌㄩㄝ......等等它剛明明就伸長了。
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時間寶貴我就不賣關子了。如果各位小學有快樂地在夏天清涼地浪費過自來水，即：在校園園遊會做過水球大戰的攤位，和狐群狗黨一起灌過（尤其是長條狀的）水球，必定會體驗長條水球的一個特性：四周用力擠，它就會往兩端伸長。
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道理很好懂，因為水「不可壓縮，體積固定」所以擠壓讓水球變細的話，就必定要往兩端伸長以維持總量。
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由於舌頭的中心也有類似的一包液體存在，而有一群舌內肌肉是呈輪匝（環）狀排列，縮短／擠壓它的時候產生的液壓就會往前頂了。謎底揭曉。當然舌頭還有其他一百種造型，是各種橫直交錯的肌肉纖維縱橫捭闔此消彼脹的綜效，就不更深入考慮了。
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插曲：本文本來是想配愛因斯坦吐舌頭的照片，但顯然那是版權所有翻印必究故不行。
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知識的威力是易於推廣，聞一可以知十。以上「灌水球」的機制的科學術語，叫作「肌肉液壓」（muscular hydrostat）。除了哺乳類的舌頭，蛇的舌頭（蛇信）外，大象神乎其技的靈巧象鼻，與軟體動物的肢體（就是腕足和觸手）都根據一樣的原理而伸縮自如。
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至於橡膠人魯夫，我不知道他伸縮時體積有沒有維持恆定，故不能確定他是否也是肌肉液壓驅動的 XDDD 全文完。
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*肌肉液壓，和單純的充入氣或液體導致膨脹的液壓又不一樣。我想到的是蛾類的毛筆器，紐蟲的吻（口器），海蛞蝓 Melibe viridis 的頭部，和鄉民的30cm。
　
此外，植物和真菌利用滲透壓（膨壓）操控破石千斤頂的技能更妙，參考拙文〈南瓜們，要胸懷大志！〉。
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圖源: Johannnes89@WikimediaCommons
Golden Retriever, 7 years old. CC BY-SA 4.0 commons(.)wikimedia(.)org/wiki/File:Golden_Retriever_2019.jpg

機器學習識別特徵阻絕代測　上鏈回送監理資料庫防竄改

人臉辨識加酒精鎖阻酒駕　串區塊鏈上傳比對告警

2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室

本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統，結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用，以解決酒駕問題，並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性，將車輛與人臉資料串上區塊鏈，以確保駕駛人的不可否認性。

長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題，儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則，但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數，導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演，讓不少的家庭因此破滅。

據統計，從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件，而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後，2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件，雖然成功達到嚇阻效果，但是死亡人數仍與去年前年持平，可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。

立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」，酒駕者必須重新考照，並且只能駕駛具有酒精鎖（Alcohol Interlock）的車輛，所謂酒精鎖，屬於車輛點火自動鎖定裝置，在汽車發動前必須進行酒測，通過才能將汽車發動，而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測，以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生，若駕駛人未遵守其要求，車子就會強制熄火並鎖死，必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。

由於法案的方式無法完全遏止酒駕，因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。

其中本田（Honda）汽車與日立（Hitachi）公司研發出手持型酒精含量檢測裝置，讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測，若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖，藉此避免酒駕意外或事故發生，且該技術結合了智慧鑰匙功能，若偵測到酒測值超標，車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人，避免酒駕上路之問題。

另一方面則是解決酒精殘值之問題，因為有許多駕駛人都會認為，休息一下後，身體也無感到不適，即駕車出門，等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過，因此收到罰單，甚至是吊銷駕照處罰等。

根據醫學研究指出，酒精是在人體體內由肝臟代謝，實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議，喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念，導致駕駛人貿然上路，待意外發生或罰單臨頭時，已經為時已晚。

背景知識說明

本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識，並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈，並利用區塊鏈不可篡改的特性，來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。

由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性，因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識，便可確認為駕駛本人。

何謂人臉辨識

人臉辨識技術屬於生物辨識的一種，基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術，將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材，讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵，藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。

目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中，其應用面廣泛，最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等，其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說，人臉辨識皆具備以下幾個特性：

‧ 普遍性：屬於任何人皆擁有的特徵。

‧ 唯一性：除本人以外，其他人不具相同的特徵。

‧ 永續性：特徵不易隨著短時間有大幅的改變。

‧ 方便性：人臉辨識容易實施，設備容易取得，如相機鏡頭。

‧ 非接觸性：不須直接接觸儀器，也可以進行辨識，這部分考量到衛生問題以及辨識速度。

人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證，別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識，無須近距離接觸，也可以精準地辨識身分，且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球，人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫，在門禁進出管制系統中，利於提高管理效率，有效掌握到進出人員的身分，以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。

人臉辨識的步驟

人臉辨識的過程與步驟，包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取，進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型，從影像中先尋找目標人臉，偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正，並摘取特徵值，接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算，最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟，如圖1所示。

人臉偵測

基於Haar臉部檢測器的基本思想，對於一個一般的正臉而言，眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練，所訓練出的人臉模型，其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型，可以有效地在影像中偵測到人臉。

Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型，可以偵測出人臉的68個特徵點，包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測，如圖2～4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數，若分數越高，代表該張影像就越可能是人臉，右側括弧中的編號代表子偵測器的編號，代表人臉的方向，其中0為正面、1為左側、2為右側。

人臉的預處理

偵測到人臉後，要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同，尤其會受到燈光、角度、表情等影響，為了改善這類問題，必須對圖片進行預處理以減少這類的問題，其中訓練的資料集也很重要：

‧ 幾何變換與裁剪：將影像中的人臉對齊與校正，將影像中不重要的部分進行裁切，並旋轉人臉，並使眼睛保持水平。

‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化：可以增強影像中的對比度，可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題，更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。

‧ 影像平滑化：影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙，藉由使用圖形平滑處理，可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。

人臉特徵摘取

關於人臉特徵摘取，相關的技術說明如下：

‧ 歐式距離：人臉辨識是一個監督式學習，利用建立好的人臉模型，將測試資料和訓練資料進行匹配，最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離，選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜，且需要大量的訓練集資料與測試集資料，會導致計算量過大，使辨識的速度過於緩慢，因此需要透過主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA）來解決此問題。

‧ 主成分分析法：主成分分析法為統計學中的方法，目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維，只保留影像中的主成分，即為影像中的關鍵像素，以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值，並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量，接著將訓練集與測試集的資料進行降維，讓新的像素矩陣中只保留主成分，最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配，選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟，因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。

‧ 卷積神經網路：卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）是一種神經網路的架構，在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用，是深度學習（Deep Learning）中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算，藉此來提取圖片的特徵，並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中，首先會輸入人臉的影像，再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出，並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。

何謂酒精鎖

酒精鎖（圖5）是一種裝置在車輛載體中的配備，讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測，通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求，讓駕駛人在時間內再次進行檢測。

根據歐盟經驗，提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效，只有勸阻的效果，若在執法上不夠嚴謹，被吊照者會轉變成無照駕駛，因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路，這就是「酒精鎖」的設計精神。

在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後，針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定，在酒駕被吊銷駕照者重考後，一年內車輛要裝酒精鎖，未通過酒測者無法啟動，且必須上15小時的教育訓練才能重考，若酒駕累犯三次，要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。

許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛，懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮，為防範此問題，酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣，且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內，便會隨機要求駕駛重新進行酒測，如果沒有通過測量或是沒有測量，整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告，並勸告駕駛停止駕車。

對於酒精鎖的實施，目前無法完全普及到每一台車子，而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言，根本是多此一舉，反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45～60分鐘的隨機檢測，會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測，可能加劇汽車違規停車的發生頻率。

認識區塊鏈

區塊鏈技術是一種不依賴於第三方，透過分散式節點（Peer to Peer，P2P）來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫，任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈，而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全，也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念，如圖6所示。

區塊鏈的原理與特性

可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本，網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份，當產生一筆交易時，會將這筆交易廣播到各個節點，而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著，每個節點進行工作量證明，選取計算最快的節點進行這些交易的驗證，完成後會把區塊廣播給到其他節點，其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效，驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈，此時就無法再將資料進行篡改。

關於區塊鏈的特性，可分成以下四部分做說明：

1. 去中心化：區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨，就是「去中心化」，區塊鏈採用分散式的點對點傳輸，該概念架構中，節點與節點之中沒有所謂的中心，所有的操作都部署在分散式的節點中，而無須部署在中心化機構的伺服器，一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入，因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性，不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。

2. 不可篡改性：透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈，所有區塊都有屬於它的時間戳記，並依照時間順序排序，而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容，讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高，因此使區塊鏈具備「不可篡改性」，並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。

3. 可追溯性：區塊鏈是一種鏈式的資料結構，鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣，這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中，如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般，每筆交易記錄著時間和訊息內容，若要進行資料的更改，則會視為一筆新的交易，且舊的紀錄仍會存在無法更動，因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。

4. 匿名性：在去中心化的結構下，節點與節點之間不分主從關係，且每個節點中都擁有一本完整的帳本，因此區塊鏈系統是公開透明的。此時，個人資料與訊息內容的隱私就非常重要，區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術，讓節點資料在完全開放的情況下，也能保護隱私以及用戶的匿名性。

區塊鏈與酒精鎖

由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性，且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時，系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊，還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此，在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時，此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據，同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。

酒駕防偽人臉辨識系統介紹

為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題，酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時，要同時進行人臉辨識，來確保駕駛人與吹氣人為同一人。

在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭，作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存，並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈，當汽車已經駛動時，攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功，會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈，若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象，系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測，並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。

如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛，該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位，並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況，應先行迴避。且該車輛於熄火後，酒精鎖會將車輛上鎖，必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖，如圖7所示。

區塊鏈打包上鏈模擬

在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後，會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，接著將128個人臉特徵向量資料取出，並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊，然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料，如圖8所示。

要打包成區塊和上鏈的內容，包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料，接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例，圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包，並進行HASH運算。

將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容，並打包區塊，經過HASH後的結果如圖10所示，其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料，由於這是實作模擬情境，並無上一筆資料，其中messages屬性代表內容數，一筆代表車牌資料，另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點，代表車輛解鎖的時間點。

情境演練說明

話說小禛是一間企業的上班族，平時以開車為上下班的交通工具，他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統，以下模擬小禛下班後準備開車的情境。

已經下班的小禛今天打算從公司開車回家，當小禛上車準備發動車子時，他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣，並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像，如圖11所示。

待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後，接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點，如圖12所示。然後，相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，如圖13所示。

酒精鎖通過解鎖後，車輛隨之發動，解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記，隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中，設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉，以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值，並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對，藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後，也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中，如此一來，區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄，檢測通過的示意圖如圖14所示。

系統通過辨識後，便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助，也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時，區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。

如此一來，便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中，如果有需要更換駕駛人，必須待車輛靜止時，從車載系統發出更換駕駛要求，再重新進行酒測以及重複上述流程，才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛，系統將視為異常情況。

結語

酒駕一直是全球性的問題，將有高機率導致重大交通事故，造成人員傷亡、家庭破碎，進而醞釀後續更多的社會問題，皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題，各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範，但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同，有的國家如新加坡，透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯，又或者是薩爾瓦多，當發現酒駕直接判定死刑，這樣的制度雖嚇阻力極強，但是若讓其他國家也跟進，會造成違憲或是違反人權等問題。因此，各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究，想要達到零酒駕的社會。

為達成此理想，本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統，利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術，使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中，結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理，將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改，可加強駕駛人的不可否認性，當汽車發生異常情況時，便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨，透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題，在未來能夠普及並結合法規，智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。

附圖：圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測（正臉）。
圖3 人臉特徵點偵測（左側臉）。
圖4 人臉特徵點偵測（右側臉）。
圖5 酒精鎖。 （圖片來源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram）
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。

資料來源：https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D

英國曾經是世界上最強大的國家，雖然現在也不弱啦
但其實英國曾經被維京人統治過，現在的英國王室也是維京人的後裔
也因為這個維京人，讓英法兩國成為了百年世仇
後面也引發了百年戰爭

這個系列將一次出兩集，把英國史補起來
這次來聊聊維京人入侵


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參考資料:
周末讀完英國史-上海交通大學
https://www.bbc.com/ukchina/trad/vert_tra/2016/04/160407_vert_tra_were-these-remote-wild-islands-the-centre-of-everything
https://www.thenewslens.com/article/101363
https://en.wikipedia.org/wiki/Cnut_the_Great#Conquest_of_England
https://en.wikipedia.org/wiki/%C3%86thelred_the_Unready
https://en.wikipedia.org/wiki/Wessex
https://en.wikipedia.org/wiki/Rollo
https://www.herostory.tw/article/4485
http://www.bbc.co.uk/history/ancient/vikings/weapons_01.shtml

名畫仿妝系列又來囉！

這次仿妝的是慕夏的作品，擅長描繪古典女人優美的身形曲線以及髮絲
華麗的宮廷風背景圖案是最大的識別！他筆下的女子總是散發優雅的氣息！ 這組仿妝可以學到如何畫出櫻桃小口般的紅唇，還有眉毛的畫法唷！！

快來一同欣賞吧～～

use眼影盤:Lorac Pro eyeshadow palette 2
zoeva Naturally Yours eyeshadow palette

use腮紅：Three 魅光腮紅06
Tarte 亞馬遜腮紅 exposed

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慕夏維基簡介：https://zh.wikipedia.org/wiki/阿爾豐斯·慕夏
music:https://soundcloud.com/iamsagun/ill-keep-you-safe-feat-shiloh

訂閱Potv看精彩影片: https://goo.gl/Gfvdi7
世界十大未解自然之謎，你怎麼看?

沒有什麼比恐怖神秘的電影、電視更能讓我們感到刺激的，
像是喪屍片、靈異電影..
然而如果這些神秘自然現象是真實發生的，
那可就另當別論了。
世界上有數以千計的離奇事件讓人無法解釋，
有時候就連科學家也爭論不休，
底下請觀看我選出來的十大自然未解之謎影片。

ps.受限於影片長度，更進一步內容請看影片說明之連結

0:08 1.棉蘭Ourang號（The Ourang Medan）
https://forum.gamer.com.tw/Co.php?bsn=60433&sn=395428
1947年，美國船行經馬六甲海峽時，
收到棉蘭Ourang號混亂的求救信號，而結尾是"我死了"
美國船趕到現場時，船隻並不像被海盜攻擊，
但是船上的所有人，包括狗全部死亡，並且表情猙獰可怕
姿勢詭異古怪，幾乎都指向同一個方向，
當美國船員準備進一步調查，無故船上突然起火，
他們不得不撤離。
這恐怖不可思議又離奇的船難事件，其真相到底是什麼?

0:34 2.人體自燃
https://goo.gl/tVDlqw
想像一下有人突然全身著火，
這現象是恐怖驚悚且嚇人的，
沒有火源接觸下，突然起火，
短時間內將人體絕大部分燒化為灰燼，
科學常理推斷這表示溫度在900 °C才會發生，
最詭異且不可思議的是，
周圍物品卻沒有燒起來

01:00 3.奧克威爾事件
https://goo.gl/j4JnRA
1994年8月，據新聞報導美國奧克威爾，
下了6場神秘的膠狀雨，如果凍般
接觸到的人會呼吸困難，極度眩暈，
視力模糊。症狀持續2-3個月
科學檢查發現，裡面含人類的白血細胞
並有細胞核。意味著它是有生命的。
不禁讓人懷疑這超自然的東西，來自外星人

01:26 4.大量鳥魚集體死亡
https://en.wikipedia.org/wiki/2010%E2%80%9311_midwinter_animal_mass_death_events
https://goo.gl/VUz3W3
2014新店溪暴斃
http://www.transo.com.tw/wordpress/?p=10041
337隻鯨魚死亡
讲解这恐怖又惊悚的图片，是环境污染造成的吗
https://dq.yam.com/post.php?id=5122

2011年,據新聞報導美國路易斯安那州500隻紅翅
黑鸝從天而降死亡，
科學家推測是過年煙火巨響所造成
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2014年台灣新店溪近萬條豆仔魚,
集體暴斃，屍體放過的草地焦黑.乾枯
這可怕的現象，新聞報導過沒多久，
就不再引起人們關注
科學家推測是含氧量太低所造成
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2015智利出現337隻死亡鯨魚群，
詭異又不可思議的是鯨魚身上沒有明顯的外傷

1:52 5.黑騎士衛星
https://read01.com/ny7RRn.html
1899年，塞爾維亞發明家Tesla無意中
用無線電信號發現這顆衛星發射的信號
該物體有無線電傳輸，科學家解碼,
發現竟然是牧夫座的星圖，
這個衛星有可能來自牧夫座,而該物體
停留在地球軌道上超過了1.3萬年
這難道是外星人要跟地球通訊設施嗎?

2:18 6.石頭青蛙
https://en.wikipedia.org/wiki/Entombed_animal
1946年，墨西哥的石油礦床裡，
有支青蛙埋在2米深的礦層內，
被掘出來時皮膚還是柔軟的，
而且富有光澤，兩天後死去，
類似的案例有60~70起，
令科學家好奇的是它們在在石頭裡面，如何維生的?

2:44 7.迪亞特洛夫事件
https://goo.gl/i1gRIQ
https://goo.gl/daZkeE
1959年,俄羅斯烏拉爾山，
9位滑雪隊員，由於暴雪，決定於山坡上紮寨。
由於遲未下山，救難隊試著尋找，
發現9人離開帳篷時沒穿鞋和工具，
5具屍體只穿內衣,
另外4具屍體於山溝裡被找到，
穿著完整卻有多處明顯骨折

3:11 8.王恭廠大爆炸
https://goo.gl/OkdxvH
王恭廠附近發生離奇爆炸事件，
造成2萬餘人的巨大死傷
爆炸巨大聲響傳播百里、天色昏黑如夜、
屋宇動盪，遠方明顯可見蕈狀雲
離奇的是爆炸範圍附近的傷者和屍體
皆發生衣服被捲去而致全身赤裸

3:41 9.通古斯大爆炸
https://goo.gl/cQFPPT
當地人觀察一巨大火球劃過天空，幾分
鐘後，一道強光照亮了整個天空，
稍後爆炸產生的衝擊波將附近650公里
的玻璃震碎，超過8千萬棵樹焚毀倒下
推測有可能是某物質於高空爆炸所造成，
是反物質?外星人?隕石?還未有定論
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4:02 10.死丘事件
http://baike.baidu.com/view/3421598.htm
一座古文明城市，裏頭約有5萬居民，
同時死去，古城也隨之毀滅。
爆炸中心所有的建築物都成了粉末。
稍遠處，發現許多人骨架。
死亡的災難是突然降臨的，
科學家費解的是
骨骼中奇怪地含有幅射線含量
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