#什麼是吸引力 #可愛小嬰兒是最佳廣告代言
#外貿協會是常態嗎 #小嬰兒也是外貿協會嗎
.
人能在兩百毫秒內判斷一個人是否有吸引力。
.
例如當愛麗絲和蘿拉走進一間酒吧,第一眼看到湯姆和傑森,立刻就能知道這兩男兩女當中,哪一位男性和女性比較有吸引力。愛麗絲和蘿拉可能都看上傑森,而湯姆和傑森或許都被愛麗絲吸引。每個人的反應都很迅速,而且認為具吸引力的人往往是同一位。有些人喜歡黑髮勝過金髮,有些喜歡紅髮勝過黑髮,或者喜歡苗條勝過大塊頭,畢竟一樣米養百樣人,但在比對過多種研究結果的綜合分析發現,無論男女老少、相同或不同的文化環境,人對於誰有吸引力、誰不具吸引力,存在著概括性的共識。
.
不僅青少年和成年人對此有共識,根據德州大學院長兼教授,也是該領域頂尖專家茱迪絲・藍格洛斯(Judith Langlois)的發現,年僅兩、三個月大的嬰兒,天生就知道長相有吸引力與沒吸引力的差別。在研究中,小嬰兒坐在螢幕前,螢幕上顯示了兩兩成對的女性照片。每張臉都是中性表情,頭髮也被修圖為偏深色,唯有一個重大的不同。每一組女性照片中,一位是之前被成年人評價為有吸引力的,另一位則沒有。當研究人員用嬰兒凝視時間來評估其反應時,發現即使是兩個月大的小嬰兒,也會花較久時間凝視「有吸引力的」臉蛋。
.
藍格洛斯在另一項研究,記錄她所謂「正向情感語調」,也就是觀察嬰兒的微笑及朝對方移動的傾向,來衡量嬰兒對某人反應的正向程度。她發現,即使年僅一歲的孩子,對有吸引力的陌生人(和洋娃娃)會表現出比沒有吸引力的陌生人(和洋娃娃)更強烈的正向情感,以及較低度的退縮和不舒服。
.
成人對小嬰兒也是如此。成人看到可愛和較不可愛的嬰兒照片時,通常會多關注可愛的新生兒,對著照片輕聲細語,表現高度的愛意,更有趣的是,親生父母似乎也是。一項研究觀察父母餵食新生兒,以及與新生兒的遊戲互動,發現當自己的孩子較不具吸引力時,母親對孩子的愛意會較少,且花較多時間與在場其他「成年人」互動。相較生出漂亮寶寶的母親們,這些母親多半只是按表操課照顧自己的孩子,較少有表達愛意的行為。
.
漂亮寶寶是極有效能的傳訊者,以往廣告業者抓住這個事實,各種商品的廣告都採用寶寶的照片,哪怕是甜的氣泡飲料。二○一八年一則推特文在社交媒體颳起風暴,那是出現在五○年代某期《生活》(Life)雜誌中的廣告,圖中有個可愛的寶寶正在喝海尼根。眼尖的留言者立刻指出這是張偽造的圖片,因為原始廣告中的寶寶根本不是在喝啤酒,而是七喜汽水!看來無論產品是否合適,可愛寶寶的吸睛效果,是其他東西都比不上的。
.
多虧有眾多資料可取得,包括來自交友應用程式的資訊,乃至精密人臉蛻變技術的研究計畫,我們才能相對了解誰可能會被認為有吸引力。大家都知道, #青春氣息 及 #臉部的對稱性 是兩個重要的加分項,第三個就沒那麼快想得出來。除了看起來清新且比例勻稱之外,有吸引力的臉,是「 #長相一般的臉蛋 」。聽起來或許有點自相矛盾,如果有吸引力的臉蛋優於一般人,人又怎麼會偏好普通或是「典型」的臉蛋呢?
.
然而事實上,人偏好長相一般的臉蛋,正因為很「一般」──缺乏特別顯著的五官,不會顯得與其他人格格不入。顯著或獨特的五官可能暗示潛在的基因問題,長相一般則代表健康。這也足以解釋為何臉蛋對稱較有吸引力,因為自然的對稱象徵基因好。演化生物學家認為,基因的品質無法用肉眼觀察(第一次約會就要求看對方的基因資料報告,保證不會有第二次),因此會尋求間接的提示。外表年輕、五官對稱和長相普通,暗示其有較高的存活能力,能將好基因傳給後代,換言之,比較可能和他們繁衍後代,多子多孫。
.
長相普通的臉蛋較具吸引力還有另一個理由,那就是比較有親切感。熟悉的臉蛋較吸引人,因為五官多半跟我們認識的人有共通點而不顯突兀,與他們在一起令我們安全自在。人強烈偏好自己熟悉的人事物,因此除非後天習得的負面連結,否則人通常會尋找與自己相似的人。研究顯示,將相片中的人變造成與受試者外貌相近時,往往最容易吸引受試者。其他研究也發現,人通常會與吸引力相當、社經地位類似的人同居和結婚,這種模式被稱為選型交配(Assortative mating),雖說互斥的人會吸引彼此,但更常見的是物以類聚。
.
不過,有些情況是同類但極不可能類聚,那就是一模一樣的人。雖然人會被跟自己相似的人吸引,但也需要某種程度的差異性。挪威研究人員讓受試者看伴侶的相片,但這些相片可能以某種程度混入受試者本人的臉,或者混入某個被評為有吸引力的臉,結果發現當伴侶的臉經過修圖,混入二二%自己的臉時,吸引力程度達到最高,然而提高到三三%時,受試者不再覺得臉蛋吸引人。附帶一提,獨立受試者認為有二二%的臉非常不具吸引力。這種現象似乎有充分的生物學理由:相似的五官會有某種程度的吸引力,但過度相似則會引發完全不同的反應,也是對近親繁殖的強烈反感。
.
當然,異性戀的男女不盡然被彼此相同的五官吸引,不僅男性和女性長得不同,他們也不用相同方式看待彼此。根據吸引力的兩性異形(sexual dimorphism)理論,男性會被陰柔女性吸引,女性會被陽剛男性吸引。以上是經過數百萬則線上交友互動資料、分類廣告和閃電約會的結果,證實所言不假。
.
一般來說,女性確實偏好比自己高三、四英寸的運動型男性(如此一來當女生穿高跟鞋,兩人的身高就差不多);男性通常不在乎女性的身高,對年齡則相當在意,傾向追求年輕、苗條且很有女人味的女性。
.
《富比士》的男性富豪被認為伴侶的選擇較多,他們的妻子平均比自己年輕七歲,第二任妻子平均比自己年輕二十二歲。年輕女性在交友網站及交友應用程式上相當吃香,促使許多較年長且較缺乏吸引力的擇偶者在自己的相片動手腳,在年齡和身體外觀上造假。雖然男性和女性都偏好年輕外表,但男性尤其如此,從演化解釋,男性天生對性比較有興趣,擇偶時比女性更著重代表生育能力的身體指標。
.
--
.
本文摘錄自《#憑什麼相信你?掌握8大影響力特質,增強自身可信度,洞悉他人話語背後的真相》,作者史帝芬.馬汀(Stephen Martin)為哥倫比亞大學商學研究所行為科學的客座教授;約瑟夫.馬克斯(Joseph Marks)為倫敦大學學院博士研究員。
.
在這本具開創性的書中,行為學專家馬汀和馬克斯指出八大特質,說明一個人的外表或財務狀況等看似不相干的小事,為何會影響我們對他們說的話的反應,無論話語內容是字字珠璣或者一派胡言。
.
📖 紙本書 https://bit.ly/37FpcpC
💻 電子書 (未上市)
ℹ️ 本書為 時報出版
.
--
.
他總是謊話連篇,為何人人盡信?
他永遠言行一致,為何人人不信?
.
為何我們這麼容易相信有自信的繡花枕頭?
為何腦袋裡有料的專家經常不被當一回事?
為何有些人看似可信,而有些人天生一副不可靠的樣子,即使他們說的是同一回事?
.
決定是否該聽信某人時,我們會仔細衡量他的話語和論點。但事實是,我們總是重視發言者「本身」勝過他的話語或論點。
.
比起對的「說話內容」,對的「外表」和「聲音」往往更具說服力。
.
◎運動選手被分配到紅色隊服時,獲勝機會竟高於藍色?
◎身高較高的人,平均年收入竟然多於身高較矮的同事?
◎陪審團對於五官較有吸引力的重罪犯,判決竟然比較輕?
◎願意跟在穿西裝的人後面闖紅燈的行人,居然是穿牛仔褲時的三倍?
◎籃球員會把球傳給身價最高或最知名的隊員,卻不是給當下表現最優異的隊員?
.
傳訊者的哪些特質對我們的影響最大?在我們決定該聽誰的話、該相信誰的時候,哪些訊息是最重要的?我們能怎麼做,才能更敏銳地察覺這些效應的潛在暗示?在本書裡,都做了詳盡而全面的討論。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過1萬的網紅熊爸估狗,也在其Youtube影片中提到,每次到了QA時間,熊爸都認真努力要回覆大家, 其實每隻狗每個環境都不同,大家可以把狗狗資訊寫清楚(性別、年齡、是否結紮),如果能直接拍攝問題影片給熊爸,在判斷上就能更精準唷! 👝QA影片請寄到👝 [email protected] 或私訊熊爸粉專! 01:17 我按照了這隻影片設了圍欄,...
「米克斯年齡判斷」的推薦目錄:
- 關於米克斯年齡判斷 在 Facebook 的最佳解答
- 關於米克斯年齡判斷 在 Facebook 的最佳解答
- 關於米克斯年齡判斷 在 文茜的世界周報 Sisy's World News Facebook 的最讚貼文
- 關於米克斯年齡判斷 在 熊爸估狗 Youtube 的最讚貼文
- 關於米克斯年齡判斷 在 [請問] 米克斯(土狗)的體重趨勢- 看板dog - 批踢踢實業坊 的評價
- 關於米克斯年齡判斷 在 我不醫人- Dr. Lan - 我的狗幾歲了 經過上次的貓咪年齡對照表... 的評價
- 關於米克斯年齡判斷 在 米克斯幾歲定型-在PTT/MOBILE01/Dcard上的毛小孩 ... - 寵物店 的評價
- 關於米克斯年齡判斷 在 米克斯幾歲定型-在PTT/MOBILE01/Dcard上的毛小孩 ... - 寵物店 的評價
- 關於米克斯年齡判斷 在 米克斯幾歲定型-在PTT/MOBILE01/Dcard上的毛小孩 ... - 寵物店 的評價
- 關於米克斯年齡判斷 在 請問我家的米克斯犬混到什麼血統? - Mobile01 的評價
- 關於米克斯年齡判斷 在 米克斯狗壽命的價格和推薦,FACEBOOK、PTT、DCARD 的評價
- 關於米克斯年齡判斷 在 米克斯狗壽命的價格和推薦,FACEBOOK、PTT、DCARD 的評價
- 關於米克斯年齡判斷 在 米克斯狗壽命的價格和推薦,FACEBOOK、PTT、DCARD 的評價
米克斯年齡判斷 在 Facebook 的最佳解答
「它將改變一切!」
DeepMind AI解決生物學50年來重大挑戰,破解蛋白質分子折疊問題。
本週振奮全球AI界的消息:Google旗下人工智能企業DeepMind發布了最新 AlphaFold成果,這是全球AI界無比振奮的重大科研突破。蛋白質存在於我們世界中的所有有機物體及奧妙人體中,全新的AlphaFold 算法揭秘了生物學界50年來試圖破解蛋白質分子折疊的難題,這項AI帶來的重大突破,將幫助科學家弄清某些困擾人們的疾病機制、加速找出新型流行病的具體原因(比如今年的全球新冠大流行),促進新藥設計、幫助農業增產、解析可有效降解廢棄物的嶄新成分、甚至探索為大氣減碳的全新解決方案。
我特別期待 AlphaFold 能為人類健康、環境生活推向更寬廣的可能性。在魔幻2020 最後一個月,這真是一個讓人懷抱希望的全新技術可能性,期待 AlphaFold之後締造更多 AI for Good 落地應用。
以下文章詳盡解釋了這項突破,內容經《機器之心》微信公眾號授權轉載。
▎生物學界最大的謎團之一,蛋白質折疊問題被 AI 破解了。
11 月 30 日,一條重磅消息引發了科技界所有人的關注:谷歌旗下人工智能技術公司 DeepMind 提出的深度學習算法「Alphafold」破解了出現五十年之久的蛋白質分子折疊問題。
最新一代算法 Alphafold 2,現在已經擁有了預測蛋白質 3D 折疊形狀的能力,這一複雜的過程對於人們理解生命形成的機制至關重要。
DeepMind 重大科研突破的消息一出即被《Nature》、《Science》等科學雜誌爭相報導,新成果也立刻獲得了桑達爾 · 皮查伊、伊隆 · 馬斯克等人的祝賀。
科學家們表示,Alphafold 的突破性研究成果將幫助科研人員弄清引發某些疾病的機制,並為設計藥物、農作物增產,以及可降解塑料的「超級酶」研發鋪平道路。
「這是該研究領域激動人心的一刻,」DeepMind 創始人、首席執行官德米斯 · 哈薩比斯說道。 「這些算法今天已經足夠成熟強大,足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」
蛋白質對於生命至關重要,它們是由氨基酸鏈組成的大型複雜分子,其作用取決於自身獨特的 3D 結構。弄清蛋白質折疊成何種形狀被稱為「蛋白質折疊問題」。在過去 50 年裡,蛋白質折疊一直是生物學領域的重大挑戰。
DeepMind 的 AlphaFold 讓人類在這一問題上取得了重要突破。在今年的國際蛋白質結構預測競賽 CASP 中,DeepMind 開發的 AlphaFold 最新版本擊敗了其他選手,在準確性方面比肩人類實驗結果,被認為是蛋白質折疊問題的解決方案。這一突破證明了 AI 對於科學發現,尤其是基礎科學研究的影響。
在兩年一次的 CASP 競賽中,各組爭先預測蛋白質的 3D 結構。今年,AlphaFold 擊敗了所有其他小組,並在準確性方面與實驗結果相匹配。
對於不熟悉生物領域的人來說,CASP 的大名可能有些陌生——CASP 全稱 The Critical Assessment of protein Structure Prediction,旨在對蛋白質結構預測進行評估,被譽為蛋白質結構預測的奧林匹克競賽。 CASP 從 1994 年開始舉辦,每兩年一屆,目前正在進行的一屆是 11 月 30 日開始的 CASP14。
而 DeepMind 這一突破有什麼影響?
用哥倫比亞大學計算生物學家Mohammed AlQuraishi 在Nature 文章中的話來說,「可以說這將對蛋白質結構預測領域造成極大影響。我懷疑許多人會離開該領域,因為核心問題已經解決。這是一流的科學突破,是我一生中最重要的科學成果之一。」
▎蛋白質折疊問題
蛋白質的形狀與它的功能密切相關,而預測蛋白質結構對於理解其功能和工作原理至關重要。很多困擾全人類的重大問題(如尋找分解工業廢料的酶)基本上都與蛋白質及其扮演的角色有關。
多年以來,蛋白質結構一直是熱門的研究話題,研究者使用核磁共振、X 射線、冷凍電鏡等一系列實驗技術來檢測和確定蛋白質結構。但這些方法往往依賴大量試錯和昂貴的設備,每種結構的研究都要花數年時間。
1972 年,美國科學家 Christian Anfinsen 因「對核糖核酸酶的研究,特別是對其氨基酸序列與生物活性構象之間聯繫的研究」獲得諾貝爾化學獎。在頒獎禮上,他提出了一個著名的假設:從理論上來說,蛋白質的氨基酸序列應該可以完全決定其結構。這一假設引發了長達五十年的探索,即僅僅基於蛋白質的一維氨基酸序列計算出其三維結構。
但這一思路的挑戰在於,在形成三維結構之前,蛋白質的理論折疊方式是一個天文數字。 1969 年,Cyrus Levinthal 指出,如果使用蠻力計算的方式來枚舉一種蛋白質可能存在的構象,要花費的時間甚至比宇宙的年齡還要長。 Levinthal 估計,一種蛋白質大約存在 10^300 種可能構象。但在自然界中,蛋白質會自發折疊,有些只需幾毫秒,這被稱為 Levinthal 悖論。
CASP 14 比賽最新結果:AlphaFold 中位 GDT 高達 92.4
CASP 競賽由 John Moult 和 Krzysztof Fidelis 兩位教授於 1994 年創立,每兩年進行一次盲審,以促進蛋白質結構預測方面的新 SOTA 研究。
一直以來,CASP 選擇近期才經過實驗確定的蛋白質結構,作為參賽團隊測試其蛋白質結構預測方法的目標(有些結構即使在評估時仍然處於待確定狀態)。這些蛋白質結構不會事先公佈,參賽者也必須對其結構進行盲測,最後將預測結果與實驗數據進行對比。正是基於這種嚴苛的評估原則,CASP 一直被稱為預測技術評估方面的「黃金標準」。
CASP 衡量預測準確率的主要指標是 GDT(Global Distance Test),範圍從 0 到 100,可以理解為預測的氨基酸殘基在正確位置閾值距離內的百分比。 John Moult 教授表示,GDT 分數在 90 分左右,即可視為對人類實驗方法具備競爭力。
在剛剛公佈的第14 屆CASP 評估結果中,DeepMind 的最新AlphaFold 系統在所有預測目標中的中位GDT 達到92.4,意味其平均誤差大概為1.6 埃(Angstrom),相當於一個原子的寬度(或0.1納米)。即使在難度最高的自由建模類別中,AlphaFold 的中位 GDT 也達到了 87.0。
歷屆 CASP 競賽自由建模類別中預測準確率中位數的提升情況,度量指標為 BEST-OF-5 GDT。
CASP 競賽自由建模類別中的兩個目標蛋白質示例。 AlphaFold 能夠預測出高度準確的蛋白質結構。
這些令人振奮的結果開啟了生物學家使用計算結構預測作為科研主要工具的時代。 DeepMind 提出的方法對於某些重要的蛋白質類別尤其有用,例如膜蛋白(membrane protein)。膜蛋白很難結晶,因此很難通過實驗方法來確定其結構。
該計算工作代表了在蛋白質折疊這一具備 50 年曆史的生物學問題上的驚人進展,比該領域人士成功預測蛋白質折疊結構早了幾十年。我們將很興奮,它能從多個方面對生物學研究帶來基礎性改變。 ——Venki Ramakrishnan 教授(諾貝爾獎得主,英國皇家學會會長)
▎DeepMind 這樣解決蛋白質折疊問題
2018 年,DeepMind 團隊使用初始版 AlphaFold 參加 CASP13 比賽,取得了最高的準確率。之後,DeepMind 將 CASP13 方法和相關代碼一併發表在 Nature 上。而現在,DeepMind 團隊開發出新的深度學習架構,並使用該架構參加 CASP14 比賽,達到了空前的準確率水平。這些方法從生物學、物理學、機器學習,以及過去半個世紀眾多科學家在蛋白質折疊領域的工作中汲取靈感。
我們可以把蛋白質折疊看作一個「空間圖」,節點表示殘基(residue),邊則將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互及其演化史至關重要。對於在 CASP14 比賽中使用的最新版 AlphaFold,DeepMind 團隊創建了一個基於注意力的神經網絡系統,並用端到端的方式進行訓練,以理解圖結構,同時基於其構建的隱式圖執行推理。該方法使用進化相關序列、多序列比對(MSA)和氨基酸殘基對的表示來細化該圖。
通過迭代這一過程,該系統能夠較強地預測蛋白質的底層物理結構,並在幾天內確定高度準確的結構。此外,AlphaFold 還能使用內部置信度度量指標判斷預測的每個蛋白質結構中哪一部分比較可靠。
DeepMind 團隊在公開數據上訓練這一系統,這些數據來自蛋白質結構數據庫(PDB)和包含未知結構蛋白質序列的大型數據庫,共包括約 170,000 個蛋白質結構。該系統使用約 128 個 TPUv3 內核(相當於 100-200 個 GPU)運行數週,與現今機器學習領域出現的大型 SOTA 模型相比,該系統所用算力相對較少。
此外,DeepMind 團隊透露,他們準備在適當的時候將這一 AlphaFold 新系統相關論文提交至同行評審期刊。
AlphaFold 主要神經網絡模型架構概覽。該模型基於進化相關的蛋白質序列和氨基酸殘基對運行,迭代地在二者的表示之間傳遞信息,從而生成蛋白質結構。
▎對現實世界的潛在影響
「讓 AI 突破幫助人們進一步理解基礎科學問題」,經過 4 年的研究攻關,現在 AlphaFold 正在逐步實現 DeepMind 初創時的願景,在藥物設計和環境可持續性等領域都產生了重要的影響。
馬克斯· 普朗克演化生物學研究所所長,CASP 評估員Andrei Lupas 教授表示:「AlphaFold 的精確模型讓我們解決了近十年來被困擾的蛋白質結構,重新啟動關於信號如何跨細胞膜傳輸的研究。 」
DeepMind 表示願與其他研究者合作,以進一步了解 AlphaFold 在未來幾年的潛力。除了作用於經過同行評審的論文以外,DeepMind 還在探索如何以最佳的可擴展方式為系統提供更廣泛的訪問可能。
同時,DeepMind 的研究者還研究了蛋白質結構預測如何幫助人們理解一些特殊的疾病。例如,通過幫助識別存在故障的蛋白質,並推斷其相互作用的方式,來理解一些疾病的原理。這些信息能夠讓藥物開發更加精確,從而補充現有的實驗方法,並更快找到更有希望的治療方法。
AlphaFold 是十分卓越的,它在預測結構蛋白質的速度和精度上有著驚人的表現。這一飛躍證明了計算方法對於生物學中的轉換研究,加速藥物研發過程都具有廣闊的前景。
同時許多證據也表明,蛋白質結構預測在未來的大流行應對上是有用的。今年早些時候,DeepMind 使用 AlphaFold 預測了包括 ORF3a 在內的幾種未知新冠病毒蛋白質結構。在 CASP14 中,AlphaFold 預測了另一種冠狀病毒蛋白質 ORF8 的結構。目前,實驗人員已經證實了 ORF3a 和 ORF8 的結構。儘管具有挑戰性,並且相關序列很少,但與實驗確定的結構相比,AlphaFold 在兩種預測上都獲得了較高的準確率。
除了加速對已知疾病的了解,AlphaFold 還具備很多令人興奮的技術潛力:探索數億個目前還沒有模型的數億蛋白質,以及未知生物的廣闊領域。由於 DNA 指定了構成蛋白質結構的氨基酸序列,基因組學革命使大規模閱讀自然界的蛋白質序列成為可能——在通用蛋白質數據庫(UniProt)中有 1.8 億個蛋白質序列。相比之下,考慮到從序列到結構所需的實驗工作,蛋白質數據庫(PDB)中只有大約 170000 個蛋白質結構。在未確定的蛋白質中可能有一些新的和未確定的功能——就像望遠鏡幫助人類更深入的觀察未知宇宙一樣,像 AlphaFold 這樣的技術可以幫助找到未確定的蛋白質結構。
▎開創新的可能
AlphaFold 是 DeepMind 迄今為止取得的最重要進展之一,但隨著後續科學研究的開展,依然有很多問題尚待解決。 DeepMind 預測的結構並非全部都是完美的。還有很多要學習的地方,包括多蛋白如何形成複合體,如何與 DNA、RNA 或者小分子交互,以及如何確定所有氨基酸側鏈的精確位置。此外,在與他方合作的過程中,還需要學習如何以最好的方式將這些科學發現應用在新藥開發以及環境管理方式等諸多方面。
對於所有致力於科學領域中計算和機器學習方法的人而言,像 AlphaFold 這樣的系統彰顯了 AI 作為基礎探索輔助工具的驚人潛力。正如 50 年前 Anfinsen 提出的遠超當時科研能力所及的挑戰一樣,這個世界依然有諸多未知的方面。
DeepMind 取得的這一進展令人們更加堅信,AI 將成為人類擴展科學知識邊界的最有用工具之一,同時也期待未來多年的艱苦工作能夠帶來更偉大的發現。
影片及原文,參考 DeepMind官方部落客 https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology
米克斯年齡判斷 在 文茜的世界周報 Sisy's World News Facebook 的最讚貼文
《國際政治經濟社會重點新聞》12/24
* 【日本半導體巨頭原社長阪本幸雄加入中國紫光集團】日本半導體巨頭爾必達原社長——72歲的阪本幸雄,於今年11月就任中國晶片製造商紫光集團的高級副總裁兼日本分公司CEO。他表示,自己「不想作為一個失敗者結束人生。想自己作個了結」。阪本幸雄曾執掌專攻動態隨機存取存儲器(DRAM)的爾必達公司,但其於2012年破產,隨後被美光科技公司收購。爾必達在2006年曾進入半導體前20強。日本共同社在報道中寫道,在美中兩國「高科技冷戰」激化的背景下,其投身中國紫光之舉也引發了業界的驚訝之聲。—Forbes,新加坡聯合早報
* 朝鮮半島局勢日趨緊張之際,美國軍方公開了駐韓美軍與韓國軍方定期演習,包括美韓特種部隊模擬攻入建築物生擒目標人物的情況。由於美軍公開以朝鮮為假想敵的演習較為罕見,韓國媒體認為美方這是在警告此前恫言將送上「聖誕禮物」的朝鮮。
美國國防部官網公佈的照片顯示,駐韓美軍特種兵和韓國特戰司令部士兵上個月在位於韓國西部的群山空軍基地進行演習。
傳在釋放警告信號 美公開以朝為假想敵軍演照片 https://www.zaobao.com/znews/international/story20191224-1015625?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share—新加坡聯合早報
* 美國一名白宮助理拒絕到眾議院彈劾聽證會作證,現在獲得總統川昔的擢升。
拒向眾議院作證 白宮助理獲川普擢升 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20191224-1015745?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share—新加坡聯合早報
* 澳洲雪梨市長摩爾表示,整個雪梨都為山火帶來的重創而陷入悲痛,她希望通過跨年慶典為災民籌款,提升社會關注。
雪梨跨年慶典如期舉行 市長望借此為山火籌款 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20191224-1015739?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share—新加坡聯合早報
* 美國之音:參議院多數黨領袖麥康奈週一(23日)接受福克斯FOX新聞訪問時說:「我們沒有排除傳喚證人。我們說了,讓我們像當年處理柯林頓總統彈劾案一樣來審理這起彈劾案。」
同日稍後,麥康奈在一記者會上指責眾議院議長佩洛西「顯然想告訴我們該怎麼進行審訊」。他強調自己並不著急,並暗示兩院預料無法在元旦之前打破僵局。
川普彈劾案:麥康奈稱未排除傳喚證人的可能性 https://www.zaobao.com/realtime/world/story20191224-1015726?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share
* 【鎖定3種福島核污水處理方案!日本要將核污水排入大氣或海洋】12月23日,針對福島核污染水處理方案委員會上,日本經濟產業省公佈三種處理方案。三種方案分別:「稀釋後排入大氣」、「稀釋後排入大海」或者兩種並行。據悉,儲存核污染水的水箱將於2022年夏天裝滿。—日本共同社
* 【埃隆·馬斯克的綠色聖誕節:特斯拉創紀錄的股票收盤使他的淨資產超過260億美元】特斯拉股價從去年幾乎被市場視為失敗者,到今年上半年的動蕩中穩步反彈,將於2019年年底創下歷史新高,在聖誕節前夕創下歷史最高收盤點位,並提前送給這家電動汽車製造商的最大股東埃隆•馬斯克一份禮物。據福布斯估計,馬斯克當天的淨資產為261億美元。其中大部分來自他在特斯拉和火箭公司SpaceX的股份,儘管價值不菲,但這並沒有改變馬斯克是一個現金相對匱乏的億萬富翁的事實。—Forbes
* 【俄羅斯測試「主權互聯網」:與全球斷網後仍能有效運作】俄通信部副部長表示,俄羅斯已完成了一系列測試,結果顯示,自己的網絡服務在與全球互聯網隔斷後仍能有效運作。此次測試是在專門指定的網絡上進行的。此前,俄羅斯針對美國國家網絡安全戰略的「侵略性」,在11月份提出了「主權互聯網」法案。「此次評估結果表明,政府機構和通信運營商已做好了有效應對威脅,同時確保互聯網和通信有效運作的準備。」—Forbes
*【 蘋果、亞馬遜和谷歌結盟,將加速智能居家普及】談及智能家居,繞不開比爾蓋茲的豪宅,上個世紀90年代,蓋茨•茲把自家豪宅改造成未來屋,以此全面展現微軟技術和對未來生活的設想,智能家居開始進入大眾視野。並於2014年掀起一波熱潮,那一年,谷歌以32億美元巨資收購被視為智能家居創新典範企業Nest,至此蘋果、三星和亞馬遜等眾多科技巨頭紛紛延伸至該領域。—Forbes
* 【研究:氣候變化或致水果減產三分之一,包括葡萄香蕉桃子】《環境研究快報》上刊登的一項研究結果顯示,氣候變化正威脅水果產量,葡萄、香蕉和桃子等軟質水果可能減產近三分之一。葡萄、香蕉、花生受乾旱影響最大,柑橘類受水鹽度增加影響最大。—Telegraph
* 中日韓領導人成都會議前夕,中國國家主席習近平昨天(12月23日)先後會見韓國總統文在寅和日本首相安倍晉三,對中韓關係的穩定發展和中日關係的持續改善表示肯定。
中國總理李克強、日本首相安倍晉三和韓國總統文在寅今天將在成都舉行第八次中日韓領導人會議。三方會議之前,日韓領導人昨天分別在北京人民大會堂與習近平進行雙邊會見,討論雙邊議題和朝鮮半島局勢等區域熱點。
習近平先後會見文在寅安倍 肯定中韓中日關係 https://www.zaobao.com/znews/greater-china/story20191224-1015608?utm_source=ZB_iPhone&utm_medium=share—新加坡聯合早報
* 【兩場風暴席捲歐洲三國 多處洪災航班鐵路暫停】西班牙、葡萄牙和法國過去幾天遭兩場暴雨侵襲,目前已造成八人喪命,飛機航班和鐵路服務暫停,大批公物毀損。—新加坡聯合早報
* 【流感高發季注意!提高室內濕度可對抗流感,40%-60%最佳】耶魯大學的一項研究表明,濕度低可能導致流感頻發。因為寒冷的乾燥空氣會使病毒顆粒存活的時間更長,同時阻礙抗病毒感染蛋白質「乾擾素」的形成,室內濕度達到40%-60%可以預防流感。 —Forbes
* 【5G建設用電成本超千億,中國多省出台政策給運營商減負】5G宏站單系統典型功耗達3~5kW,是4G基站的2~3倍。中國電信技術創新中心副主任楊峰義近日直言,5G移動網絡的整體能耗將是4G的9倍以上。「在同樣覆蓋情況下,5G網絡的能耗將達到2430億度,電費將達到2160億元。」上千億的用電成本不僅將蠶食所得利潤,三大運營商還要虧損數百億元。
今年以來,山西、山東、江蘇、廣東、河北、福建、海南等多個省都發佈政策文件,旨在降低5G基站的建設和運營成本。《河北省人民政府辦公廳關於加快5G發展的意見》提出對符合條件的5G基站實施電力直接交易,減免升級改造相關費用。山西省對參與市場交易後的5G基站,其實繳電費超出目標電價0.35元/千瓦時的部分,由省、市、縣三級按照5:2:3的比例給予相應支持。據悉,基站電費目前由鐵塔代運營商統一向電力部門繳納。截至10月底,中國鐵塔已建成5G站址11萬個,開通後這些基站的電費將遠高於鐵塔租費。—財經網
* 【普丁乘列車穿越克里米亞大橋,烏克蘭強烈抗議】12月23日,普丁出席克里米亞大橋鐵路開通儀式,乘坐首班列車穿過這座19公里長的鐵路橋。這座橋是歐洲最長的鐵路橋,耗資2270億盧布建造。烏克蘭認為他們與俄羅斯在克里米亞半島主權爭議,普丁出席開通儀式後,烏克蘭提出強烈抗議。—RT
* 【法國養老金改革引發持續抗議 示威者衝擊里昂火車站】法國退休改革計劃引發的衝突仍在繼續,法國防暴警察與抗議者當地時間週一在巴黎里昂火車站內,發生衝突。數百名示威者湧入車站,一些人在走廊引爆了煙幕彈,還有一些抗議者被拍到攜帶照明彈。目前,抗議罷工已持續19天。總統馬克洪已呼籲工會在聖誕假期期間停止罷工,但他拒絕做出任何讓步。而工會認為政府沒有聽取民眾意見,並計劃在明年1月發動新一輪罷工。—Euronews
* 【法國反退休年齡及制度改革罷工進入第19日,SNCF罷工人數持續下降】席捲法國的反退休改革大罷工12月23日進入第19天,根據法國國鐵(SNCF)的統計,公司內部罷工員工比例進一步下降。根據統計,SNCF內部的總體罷工比例為9.2%,其中司機比例為47.7%,控制員比例為27.8%,扳道工比例為12.3%,各項數據相比12月20日均出現一定程度下降。根據SNCF在12月5日大罷工首日的統計,當時55.6%的鐵路職工罷工,其中駕駛員比例85.7%,控制員比例73.3%,扳道工比例57%。—Euronews
* 【2019年美國關店數創新高:達到9302家,與電子商務衝擊有關】零售和技術研究公司Coresight報告顯示,美國零售店的關閉量在2019年創下歷史新高。截至12月13日,2019年美國零售商的門店關閉量達到9302家,開店數只有4454家。關店數量陡增,與電子商務的衝擊有關。—Forbes
* 【印度動蕩莫迪向民眾喊話:恨我就燒我的畫像 不要燒人民財產】12月22日,印度社會陷持續動蕩,總理莫迪向民眾喊話:「如果你們恨我,就燒掉我的雕塑和畫像,不要燒人民的財產。」此次動蕩起因是印度政府推動的《公民身份修正案》,規定巴基斯坦和阿富汗等國的非穆斯林難民可獲得印度國籍。該法案因有歧視穆斯林的嫌疑,在印度國內激起大規模抗爭。—WP
* 【京都動畫縱火案疏散全過程曝光 瞬間判斷決定生死】關於日本動畫製作公司「京都動畫」縱火殺人案,京都市消防局對幸存者展開問詢調查,匯總了疏散行動的全過程。有人逃入廁所確保等待救助的時間,有人為呼吸拼命跳窗逃至室外,通過找到的梯子逃離。半數以上幸存者從2樓跳下獲救。市消防局23日在市議會委員會會議上進行了彙報。—日本共同社
* 【日本廠商研發「樹料」環保吸管】塑料垃圾危害環境,日本飲食業者也出一分力,除了加以轉向使用紙皮吸管,也以「樹料」吸管來取代塑料吸管。「樹料」吸管使用的是橫濱市森林區的間拔樹木。在植林過程中、為調節樹木的密度,必須定期砍伐小樹,因此使用這些木材,對維護森林不存威脅。—新加坡聯合早報
* 【Vanguard:明年美股有一半概率下挫超10%】Vanguard Group Inc(先鋒集團)表示,明年美國股市面臨的拋售風險超乎尋常,2020年美股修正的概率為50%。市場對美股修正的定義是從高點回落10%。 —華爾街見聞
* 【聖誕節前超級星期六!一天美國零售銷售344億美元 超越黑五和網絡星期一】上週六的零售銷售額較排在第二位的今年黑色星期五高出10%以上。今年黑五的網上銷售額達74億美元,創史上同期最高紀錄,電子商務網路星期一的網上銷售額達創紀錄的94億美元,同比增近20%。 —華爾街見聞
米克斯年齡判斷 在 熊爸估狗 Youtube 的最讚貼文
每次到了QA時間,熊爸都認真努力要回覆大家,
其實每隻狗每個環境都不同,大家可以把狗狗資訊寫清楚(性別、年齡、是否結紮),如果能直接拍攝問題影片給熊爸,在判斷上就能更精準唷!
👝QA影片請寄到👝
[email protected]
或私訊熊爸粉專!
01:17 我按照了這隻影片設了圍欄,但是他還是會在尿盆外尿尿, 然後還踩來採去,我真是暈倒?我們家狗狗是不是傻了?還是不愛乾淨?
03:10 熊爸請問狗狗應該拔耳毛嗎?
03:45 我們家的1歲吉娃娃人在家就乖乖上廁所,人不在就亂上,如何改善?
05:40 我的狗狗是四個月的柴犬,正愛咬東西咬手,我能理解,但有時候會發出很狂很狠的聲音,這是玩瘋了還是什麼原因?該怎麼改善呢?
08:15 如何觀察出狗狗即將要攻擊咬人的跡象呢?
11:20 請問幼犬(兩個月)也可以這樣蘢內訓練嗎? 一開始帶狗狗回家時 是否合適整晚都關籠呢?
13:04 不太懂狗狗的交朋友方式?如何判斷自己的狗狗交友方式是好是壞?Q8.狗狗騎狗狗,應該制止嗎?
14:06 我的狗狗每次見到第一次見面的狗狗都要衝上去吠好幾分鐘之後才可以好好玩,我要怎麼辦?
16:33 如何讓圍欄裡的小狗安静?我一走遠牠就狂叫,尤其是半夜好煩人。
17:46 會護食,有其他方法可以讓主人把東西拿走?或是護食有辦法訓練「放下」來代替?
★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
※每週五晚上6點影片上架
㊣訂閱熊爸估狗:https://bit.ly/2Dc4d19
㊣Facebook:https://www.facebook.com/papabear.dog.trainer/
🌟合作洽詢請聯繫:[email protected]🌟
米克斯年齡判斷 在 我不醫人- Dr. Lan - 我的狗幾歲了 經過上次的貓咪年齡對照表... 的美食出口停車場
想知道如果撿到米克斯,怎麼判斷年齡呢? 4 yrs. View previous reply. 我不醫人- Dr. Lan. 對於不知道過去歷史的成犬,不論品種,評估年齡時可以利用 ... ... <看更多>
米克斯年齡判斷 在 米克斯幾歲定型-在PTT/MOBILE01/Dcard上的毛小孩 ... - 寵物店 的美食出口停車場
4/19去動物醫院檢查無晶片,無健康問題,體重5.5公斤,醫生判斷年齡約4個月大,成犬大概會有15公斤左右,也領到了寵物健康護照。 4/23帶去寵物店洗澡,動物醫院進行體內驅 ... ... <看更多>
米克斯年齡判斷 在 [請問] 米克斯(土狗)的體重趨勢- 看板dog - 批踢踢實業坊 的美食出口停車場
好讀https://www.ptt.cc/bbs/dog/M.1518352157.A.47B.html
--
米克斯,母
剛開始在收容所領養時,獸醫粗估她的年齡為2個月內的幼犬
體重1.6kg
領養後兩個月,狗狗年齡約4個月
體重來到了約6.3kg
(因為很擔心狗狗過瘦或過胖,所以都會常常摸肋骨判斷,現在還可以輕易摸到肋骨,體態也正常,應該不致有過胖的問題)
依照這樣的生長趨勢,未來成犬大約會落在什麼體重範圍呢?
(不知道親狗的樣貌,所以想說只能大概從體重的趨勢找端倪)
體重1.6kg,年齡約2個月的時期
Day)
體重6.3kg,年齡約4個月
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 39.10.136.5
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/dog/M.1518352157.A.47B.html
※ 編輯: kk50233 (39.10.136.5), 02/11/2018 20:38:26
※ 編輯: kk50233 (39.10.136.5), 02/11/2018 20:39:58
※ 編輯: kk50233 (39.10.136.5), 02/13/2018 20:34:01
... <看更多>