【4月15日】多家銀行股業績出色,美股借勢高開,惟鮑佬稱在加息前會減少買債,科技股帶頭回吐,道指升53點或0.16%,標指跌0.41%,納指跌0.99%。納指升至前頂14175時現阻力,自4月以來首次出現陰燭回落,短期要測試13750支持,下方較大支持位於13450。標指創新高後,動力亦有所加強,留意下方4080支持力度如何。
受惠經濟反彈,摩根大通、高盛及富國銀行業績均表現出色,整體股價走勢亦符合預期,起碼沒有出現好消息出貨。市場焦點一轉又放在全球第一大加密貨幣交易所Coinbase身上,怎料股價高開低走,較令人失望,或許是受到鮑佬言論影響。
鮑佬噚晚繼續放鴿,指出加息需兩大條件配合,一是通脹要維持在2%以上,二是要等待勞工市場完全恢復後,才會考慮加息。不過他最後提醒,加息前會許會先縮減QE。比特幣年初至今上升的升浪,主要是反映通脹回升下,美聯儲仍繼續QE印銀紙,會令銀紙急速貶值,比特幣作為取代黃金成的對沖通脹工具,成為市場熱炒對象。故此當鮑佬提到縮減QE時,無論是比特幣,還是靠借平錢起家的科技股,走勢立即受壓,便是這個原因。
如圖太郎早前所言,美國政府投入了數萬億美元救市,在經濟未完全康復前,是不會輕易放棄QE,更重要今年美債的新發行將創新高,卻遇上債市回落,面對需求減少,美聯儲更不得不繼續QE托市,否則債市由牛轉熊,無人買債,財政部的幾萬億美元新債不知由誰埋單了,這便是為何美聯儲明知通脹上升,還要繼續QE的主原。
外資再買入82億元A股,過去3日合共買入251億元,3大指數有所回升,分別升0.6%至2.24%不等,惟成交仍然不太活躍,陸資仍然相當保守,兩市成交只得6540億元。科技類股份受惠於TSLA股價大升有所反彈,但噚晚TSLA回吐了4%,且看今日A股科技類是如何反應。
回說港股,恒指仍在28300至29200之間遊走,橫行上落市方向性不大。內地基金銷情放緩,北水入市熱情減退,只買入23億元港港股,一向以勇見稱的北水也無錢入市,港股成交縮減至1381億元,入市資金不足成為港股死穴。
首季度一眾熱炒品種,如電動車概念股、SaaS概念股,由於蟹貨重重,此刻又無大手資金流入,結果難逃一彈即死的魔咒。相反個別小主題卻成功吸引資金流入,港股似乎由過往的炒概念轉而炒業績,安踏(2020)近日走勢趨強,立即公佈首季度零售按年升40%,當然部份原因是去年基數低所致,但增長吸引令資金有所流入。
隨著「禁廢令」政策出台,紙飲管取代了膠飲管,至今有內地A股有7家造紙企業發出盈喜,其中有6家淨利潤增幅超過一倍,相當誇張,早前港股的晨鳴紙業(1812)指首季盈利增幅在4.4倍以上。
「禁廢令」是大趨勢所在,未來需求只會不斷上升,早前筆者介紹過的中國澱粉(3838),也有禁廢概念,可降解塑料PLA將取代化工類膠袋,PLA的原料正正是由玉米提煉的澱粉,也是中國澱粉主打產品。在需求上升下,澱粉價格今年回升至每噸3300元,不過產品價格上升同時,也面對原材料玉米價格上升,從去年業績中可看出,澱粉加工價只有每噸323元。
自踏入2021年,澱粉價格因需求仍然靠穩,但玉米價格開始回落,4月份加工價已由去年平均的323元,拉闊至每噸510元,即是有62%的升幅。不要忘記當去年加工價仍是323元時,去年上半年盈利增速便有168%,若今年上半年加工價維持在500元以上,估計上半年盈利可望再增長50%以上,以現時市盈率4.6倍,將降至3倍,加上每年有5厘息收,相信現水平絕對不貴。
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#圖太郎
同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過6萬的網紅錄低香港 DocHK,也在其Youtube影片中提到,思浩大談廣東省推環保限塑令,廣州深圳禁用不可分解膠袋!餅店雞批女橫蠻行為!(大家真瘋Show 2020) 思浩大談廣東省推行環保限塑令,廣州深圳禁用不可分解膠袋!餅店雞批女橫蠻行為!(大家真瘋Show 2020) 廣東省發改委官網上周五(21日)發布「關於進一步加強塑料污染治理的實施意見」,...
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中國澱粉(3838)預計3月中會出全年業績,單看上半年業績已有不裕表現,營收增加34%至38.5億人仔,盈利達1.03億,增加168%,上半年盈利已多過2019年全年所賺的9684萬元。咁下半年呢?從集團旗下的山東壽光巨能官網可找到一些細節 https://bit.ly/2NCYUgv 從文內得知,2020年營收達破紀錄的超過90億,換句話說單是下半年營收便超過51.5億元,這是甚麼概念?過去5年都是按年逐增的,而2018年全年收入是50.73億,即是上年單是下半年的6個月,總銷量便多於2018年全年,其實是十分誇張。咁收入增加,又是否因減價速銷所致呢?
中國澱粉主要售賣的產品就是澱粉,從這裡 https://bit.ly/2ZKKltI 我們得知過去一年澱粉價格,走勢基本上是持續上升,上半年平均售價為每噸2467元,而下半年為2933元,產品價格方面其實下半年較上半年高出19%,所以,下半年銷售並非割價速銷,而是真正價量齊升。
最能吸引筆者眼球,是1月份澱粉價格竟然瘋搶升至3572元一噸,究竟是甚麼魔力,驅使澱粉有如此大需求呢?這點或許從公司去年8月一份通告中,可以窺探一二 https://bit.ly/37N1LKD
去年8月公司出資7500萬元,跟日本武藏野成立了一間合資,專門生產聚乳酸(PLA)相關產品,初步年產量是兩萬噸。原來PLA https://bit.ly/3bFbQu7 是一種由澱粉提練出來的可降解塑料,其好處是產品被棄置後可快速降解。
澱粉需求及價格出現井噴,跟內地1月開始的「禁塑令」有關,國家規定自1月1日起,各大城市如上海、北京等,開始禁止使用不可降解膠袋、飲管,取而代之是以聚乳酸(PLA)為主的「可降解塑料」,到2025年底更是全國性執行。
「禁塑令」一出,令可降解塑料需求大增,在2020年的禁令前,國內可降解材料銷售量只有1萬噸,自去年12月限令前開始,需求出現大爆發,有廠商表示在過去一個月所接訂單便急增300%,大家搶貨從而令PLA的出廠價急升,由去年圴價每噸1.8萬元,漲至2月最高3.5萬元,升幅接近一倍 https://bit.ly/37OIYyC。
華安證券指,今次中國實施禁塑令,估計到2025年可降解塑料需求將增至238萬噸,市場規模達477億元,到2030年需求更會暴增428萬噸,市場規模達855億元。需求出現井噴,龍頭企業金發科技(600143)表示,在1月份已將產能增加10倍應付需求,在年底產能將擴展至18萬噸,在增加產能的同時,代表同時要增購澱粉這個原材料,故此引發出澱粉價格急升。然而這股炒風更開始蔓延至股市當中,面對天大機遇,就連國企龍頭中石化(386),也急急腳在去年底宣佈入股以生產聚乳酸(PLA)的海正生物,開始進軍這個高端聚乳酸(PLA)新藍海。 https://bit.ly/3qThteQ
作為基本分析,中國澱粉上半年業績已有突破性增長,下半年出現價量齊升,估計盈利增速更快,以上半年賺1億,下半年多賺1倍達2億計,全年盈利有機會增至3億元,如此一來,市盈率將降至3.9倍。今年中國澱粉,因「禁塑令」而遇上「可降解塑料」這股大浪潮,未來公司前景會因澱粉需求持續上升而大有增長。再加上新建的PLA合營更是如虎添翼。筆者再看一看其NAV達0.53元,現價只是0.4倍PB,著實偏低。股價低迷又遇上大發展機遇,要考慮大股東會私有化這個原素,過去一年不少風力發電股便是如此被私有化。
形態上,股價自去年12月0.13元開始起步,呈現收集一浪升一浪走勢,首兩次3角形成交不大,估計是價位太殘可買貨量不多,近日即使升至0.22水平才見成交開始活躍。經過兩次3角形收後,近期抽穿0.175後,急升至0.23再以旗型作整固。留意由12月至今,走勢仍是一浪高於一浪發展,仍是很強的收集形態,週三遇上股市大殺倉,結果走勢亦未見轉壞,成為最佳試金石。旗形成交開始縮減,是典型收集形態,升破0.23元是突破訊號,以旗杆0.06元計算,升破0.23元後應可見0.28元。
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「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
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廣東省發改委官網上周五(21日)發布「關於進一步加強塑料污染治理的實施意見」,要求今年底廣州、深圳的商場、超市、藥店、書店、外賣和各類展會活動,禁止使用不可分解膠袋,自下月1日實施,有效期5年。當局期望,2025年珠三角城市堆填區零塑膠垃圾。
意見指出,今年廣東部分地市已禁止使用塑膠的生產、銷售和使用;2022年,一次性塑膠制品禁限範圍進一步擴大;2025年,塑膠制品生產、流通、消費和回收處置等環節的管理制度基本建立,珠三角城市實現塑膠垃圾零填埋,其他城市塑膠垃圾填埋量大幅降低,塑膠污染得到有效控制。
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【前言】
暨上次我們開箱IEM監聽系列Duo Free之後,獲得了很大的迴響,有很多網友在YouTube給我們留言。四個月之後,Duo Free又推出了Duo Free+,科技說這邊爭取率先為大家開箱!
我認為Duo Free+作為Duo Free的升級款有很大的提升,最顯著的在原本SBC的基礎上,加上了AAC, 跟aptX的音頻編碼,音訊頻寬的提升,讓安卓、蘋果手機用戶的音質體驗更上了一個層次。也因為最新高通晶片關係,續航力有2倍以上提升來到了耳機本體7hrs, 加充電倉總續航38hrs。整體延遲性也減低了。還搭載了Qi無線充、cVc8.0通話降噪,表現相當全面
【音樂測試】
音樂:QQ音樂 Super Quality (SQ) - 700~800 kbps
測試歌曲1:鄧紫棋-光年之外
測試歌曲2:The Script-The Man Who Can't Be Moved
測試歌曲3:王若琳-玫瑰玫瑰我愛你
配對手機:iPhone8 Plus / Samsung S7 Edge
測試編碼:aptX , AAC, SBC
【通話測試】
配對手機:iPhone8 Plus / Samsung S7 Edge
使用越獄後的Recorder雙向錄音
【評分總結】 平均95分 / 滿分100分
評語:一副值得入手的IEM監聽耳機,音質清澈清透 三頻均衡!
1. 音質表現 96分
聲學與結構升級帶動解析度也更臻完美的通透音質體驗,我們最喜歡的就是IEM入耳超強封閉性的抗噪感受,可以說是媲美主動降噪耳機的等級,可以在閱讀、專心工作、通勤時,讓你好好沉浸在音樂或影片的世界!EQ表現上會著重在中頻人聲的清澈與清晰的表現,但總體來說是一副低中高音三頻均衡,滿雜食全面能勝任EDM, Rap, Hip Pop, Soul, Love Song..等不同類型的音質表現優異的耳機
2. 佩戴舒適性 94分
採取IEM監聽入耳與專屬薄膜式耳塞緣故,所以侵入性雖然較強,但是長時間佩戴並不會感到不舒服,跟想像的不太一樣,所以整體來說還是一副值得長期使用佩戴的耳機。不過因為監聽的入耳關係,所以其實不用調到很大的音量就會有很大音量的表現,還是建議可以使用1~2個小時讓耳朵休息15分鐘,對耳朵的健康保養才是最佳的體驗
3. 佩戴穩固性 88分
雖然原裝沒有搭配鯊魚鰭(耳翼),但是佩戴起來相當服貼耳形,所以穩固性還是OK的。不過如果大量出汗的情況下,偶爾還是要將耳機往內耳推一下維持更持久的穩固性
4. 被動抗噪性 98分
評測以來被動抗噪性最好的真無線藍牙耳機,由於葫蘆形人體工學的耳機形狀,IEM監聽外形可以完全服貼於耳朵上,也很深入耳道有效可以阻絕外部的空氣與噪音,達到很好的隔音性(物理or被動抗噪),即使沒有主動降噪功能,但是光被動抗噪就可以做到比擬主動降噪耳機的等級,真的不容易!如果需要好好專注工作、讀書、出差通勤,想要好好沉浸在自己音樂、PodCast世界的你,這個降噪的特色真的很讚,我自己就很愛
5. 連線穩定與延遲性 90分
整體耳機的完整方案跟QCC 3020與韌體的搭配還不錯,所以連線的延遲在Android 與iOS都感覺不太出來。在YouTube, NetFlix 大約只有50~70ms極低的延遲,聲影嘴巴還是對得上。就是一些第一人稱的FPS射擊遊戲,實測過所有真無線都會有一定的延遲。除非用原相的晶片方案,才能在遊戲延遲上有好的表現,不過實測Duo Free+在玩Archero、音頻DJ遊戲延遲也是能接受的,算是中上的水準。
6. 通話水準 88分
真無線耳機普遍通話都不會比帶線控麥克風的無線耳機好,所以只能仰賴cVc 8.0或是mems微機電麥克風調校。不過Duo Free+在沒有帶麥克風棒的外形下,表現還算可圈可點,室內通話效果還蠻好的,室外也有還OK的通話表現,對方還算聽得清楚的。
7. 外觀設計 96分
特殊獨特的皮革外形讓Duo Free+的商務感與休閒感兼具,當做手機旁邊當做配件也相當有質感。尤其在現在以ABS塑料當道的外觀,更加體現它的與眾不同,總結來說有著相當吸引人的外觀,在評測期間,我去到星巴克或出差時,看到我拿出來使用,有好幾個人都找我問去哪裡買的
8. 操作易用性 92分
可以以觸控實現音量、上下首、接聽掛斷、呼叫Google Siri助理..等功能,相當全面。不過因為觸控稍微靈敏,一開始在習慣耳機時偶爾會誤觸,後續就習慣比較少誤觸了,我個人還是相當prefer觸控的。因為按壓式的有時候會因為按下去的力道造成耳朵不適~
9. 場景使用多元性 94分
通勤、出差、中等劇烈運動的運動等場景都適用。室內或是車內的通話也都有水準以上的表現,一般聆聽音樂、工作時要抗噪性也都有,算是全場景都通用的耳機
10. CP值表現 93分
在真無線耳機大廠動不動就要7000~8000元。(像是剛出來的AirPods Pro要7990元),這副耳機以不到4000元的價格真的有超值的音質、續航、外觀的整體性體驗,而且在連線穩定度也不錯,是一副值得好好考慮入手的真無線藍牙耳機,尤其電池電量其實也會削弱的耳機,其實如果買到5000~8000元荷包就要好好考慮,但是如果買2000元左右的話,又沒有很好的音質表現,這副耳機剛好在價位的甜蜜段,我覺得應該也會有一定的粉絲群喜歡它的
【編輯總結】
這副耳機皮革外觀耐看辨識度高。音質方面還原度高,能夠駕馭各種音樂。四組詞:清晰、脆、通透、有空間感。重點來了!他還有市面上少有的IEM監聽設計,隔音效果很棒。規格也是給到位了,AAC,aptX音頻編碼對於聽比mp3好的音樂會很吃香、有無線充、續航提升、連線延遲性降低了,是一副滿全面性的真無線耳機。如果你喜歡偏低頻EQ、續航沒那麼要求,想入門真無線的話可以選Duo Free。對音質、續航有更高的追求就可以參考一下Duo Free+。
【TaoTronics Duo Free+ 評測文章這邊看】
https://www.techteller.com/review/duo...
【代理商購買連結】
http://bit.ly/2KO2ajx
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https://www.techteller.com/sci/3c/best-true-wireless/
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