【張建宗:確診減少非行動有偏差 而是政府加強抗疫成果】
政務司司長張建宗在最新網誌表示,圍封強檢能夠找出隱性患者,徹底截斷病毒傳播鏈,對市民健康安全及整體社會有利,絕對值得做,冀市民理解和支持。
張建宗表示,未計昨晚行動,過去兩星期政府順利完成20個圍封行動,超過18900人接受檢測,當中發現15宗確診個案,並向在「受限區域」不遵守強制公告市民發出超過30張定額罰款5,000元通知書及超過160張強制檢測令。
張建宗又指,要明白當社區感染數字逐步下降時,強制檢測所能找到的個案亦會相應下降。他認為這是令人鼓舞的結果,相信市民大眾都希望社區中的確診個案大幅下降,但這並不表示污水檢測的準確度或政府的行動有所偏差,而是政府加強抗疫及防範於未然的成果。
全文︰http://www.passiontimes.hk/article/02-07-2021/70261
#張建宗 #強制檢測
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物理學家用機器學習解決熱力學難題:微觀系統的「時間之箭」
Posted on2020/11/03
郭家宏 | Ryan
機器學習除了能用來識別人臉、預測銷售之外,還能用於研究物理。近期,馬里蘭大學的研究團隊開發一種機器學習演算法,可研究宏觀與微觀過程中的熱力學時間之箭方向。研究團隊將論文發表在《Nature Physics》期刊上。
研究論文 傳送門
在微觀系統中,時間之箭的方向不明顯
熱力學第二定律提到系統隨時間演化的不對稱性,稱為「時間之箭」。在宏觀系統中,這種不對稱性有一個明確的方向,但在微觀系統中,這個方向是不明顯的,而且很容易受到波動干擾。以影片比喻,在宏觀系統中,觀眾可以明確知道它是正常播放還是倒轉,但在微觀系統中,觀眾很難判斷影片的播放方向。
論文第一作者 Alireza Seif 表示,機器學習可用於圖像辨識與分類,而時間之箭的方向也可被定義為一種分類問題,因此與同事 Mohammad Hafezi 和 Christopher Jarzynsk 一起研究用機器學習辨識時間之箭方向的可能性。
神經網路能預測時間之箭的方向,而且準確度極高
研究團隊訓練了一個神經網路,根據一組物理過程的模擬電影,來檢測時間之箭的方向,而這些電影有相應的標籤表示前進與倒退。Seif 解說道,「我們的神經網路根據輸入(電影)與網路的參數(權重與偏差),輸出一個介於 0 與 1 的數字,然後我們尋找能讓輸出值與真實標籤(時間箭頭方向)之間的差異最小化的參數值。」
研究團隊發現,神經網路能預測時間之箭的方向,而且準確度極高。
此外,研究團隊也使用了 inceptionism 技術,調查神經網路內部所發生的事情,找出最具代表性的前進與倒退軌跡。
研究團隊發現,該機器學習演算法不但解決了一個物理問題,也確定了解決這個問題的重要物理參數。Seif 表示,非平衡物理系統是團隊特別感興趣的領域,因為有一些尚未解決的問題,可以透過機器學習演算法解答。因此研究團隊正在研究統計物理學中的問題,並測試機器學習工具用於解決物理問題的潛力,期望能有新的科學發現。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2020/11/03/machine-learning-and-time-arrow/
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😃說到股市技術分析當中進出場點的判斷,除了各種 #價量型態 和線型理論,最容易上手的應該就是KD指標了📈。在媒體上常聽到專家說K大於80賣、K20大於買或是什麼「黃金交叉死亡交叉」,其實就是在講KD指標的應用⭐️
🐈但如果你曾經嘗試用KD當作買賣依據,應該會發現它還是沒有想像中的那麼無惱,因為規則當中總是存在著各種例外🙈,因為歷史數據不會改變,但環境和人心卻隨時都在變😂,不過我們可以用一個方法,來降低日KD的偏差🤓
#蘋果樹蘋果與蘋果派🌳🍎🥧
#這一題欠好久了😅
#上課偷吃東西🧇
#算了真的算了🤣
🤓關於KD運用的特別補充:
一般所說的「超買/超賣」其實是一種帶有前提的假設,非常主觀,因為沒有人規定連續九天收最高之後,第10天、11天、第12...不能繼續收最高,這就是我們說看KD指標不能走火入魔的原因,因為KD指標是根據股價畫出來的,怎麼解讀就各自表述,沒有標準答案。
🤔我們可以把KD想像成溫度計,它只是很直觀地告訴我們目前的溫度,相對過去幾天是高還是低,但無法完全預測未來溫度會「繼續變熱」或是「即將轉涼」,但透過二次平滑的設計,稍稍可以透過KD曲線所歸納出來的移動情況,來提前發現「可能要轉涼了」,但再麼說都只是「可能」
✅20/80超賣超買,只是一種普遍大概可以參考的數值,保守一點的10/70也有人用,但這些區間並非所有標的都完全適用,畢竟每個標的價格,不論是個股、ETF、黃金、美元甚至指數...背後都有不同的故事,還是要搭配其他指標和量價型態一起判斷,才能拼湊出更多線索,提高準確度
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今天的影片算是實驗性質~ 本來我也存疑到最後真的會兩週以平板撐練成馬甲線嗎?
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