《移民美國前期常見的心理障礙》
如果是常看新聞的人就會發現
台灣的電視新聞內容20-40%都會扯到美國
所以有一部份的台灣人都有美國夢
覺得美國什麼都好都進步
忘記了美國也是由凡人構成的
有一些人抱持著夢想就來打拼
最後乘夢而來 鍛羽而歸
以下談談一般移民跨越過蜜月期之後
可能會遇到的心理/生活障礙
1. 誤解和惡意
剛剛遷居到新國家的人
常常過於敏感
會因為一兩個當地人某些動作和語言
自行腦補過度解讀
認為傷害了他們的感覺
甚至最終決定搬回台灣
事實上就是
不管哪個國家都有善人跟沒耐性的人
不是每個人都有耐心去辨識你的口音
遇到不友善的人
比如說聽到你的口音後
態度轉為不耐或是不理人
理性處理 找別的窗口就好
千萬別為了這樣的人影響自己的情緒
Grace 個人都會設想
這些人是比較封閉保守不願意跟外國人接觸
或是自己日子過得不好
所以拿相對弱勢的外國人出氣
這樣退一步去思考氣就消了
不用跟他們計較
況且美國的總體氛圍是個人主義
對外籍人士和各種種族信仰的包容度
其實比台灣高很多 大部份的人都是友善的
為了一兩個異類 自我信心崩潰沮喪
甚至放棄自己的生涯規劃回國
根本不值得
有人謠傳共和黨很多種族歧視者
守舊 排外 討厭亞洲人
Grace 正巧住在共和黨大票倉
五年來遇到的怪奇人物
跟台灣比 認真說起來還少一點
但如果有人蓄意攻擊你
對方言論的確涉及種族歧視
Grace 建議不要姑息
採證事後通報主管機關或報警處理
因為 你的姑息 只會讓這些人
更大膽的去尋找下一個受害者
2. 不便和無聊
除非你住美國超級大城市
一般美國賣場八點或九點就打烊了
週日可能還提早到六點關門
市中心除了電影院也沒有很多娛樂
以Grace 住的田州大城市為例
市中心可以數出來的娛樂場所
大概就是兩家電子遊樂場
一家迷你攀岩場 動物園
幾家迷你高爾夫 博物館
除非你和美國人一樣熱愛戶外和運動
不然應該住了兩週就想跳上飛機回家
住美國95%以上的情形
從你住的地方出發
想買瓶飲料都得開車五分鐘以上
每天早上伴隨起床的不是人聲
而是蟲鳴鳥叫
如果有庭院還得按時剪樹除草
每天的生活
真是好山好水好無聊
再加上地廣人稀
所有我們台灣一家便利商店可以辦好的事情
在美國都要跑好幾個地方
等上三天 五天 半個月
Grace 在美國生出海量的耐心
去應對這裡常常出錯的職員
和公家單位顢頇的辦事態度
想著不傷他們自尊的方式去指正他們
或是提醒他們辦好他們的份內事情
所以跳上飛機移居前
最好先想想自己是不是喜歡戶外活動
有沒有心臟去適應他們的行政系統
3. 無法融入社交圈
因為語言能力的限制
像Grace 這樣已屆熟齡才移民的人
是極難像幼年或是青年移民的族群
可以在短時間內把語言能力衝上
說出一口沒有外國口音的英語
最重要的是能準確無誤地表達意思
Grace 在很短的時間把這個能力提升
並融合了一些幽默感在內
偶而出錯的異國腔英文
在應付工作或教學上
大致上沒有很大的問題
跟職場上同事們
也能達到簡單閒聊的開玩笑
或是背景比較類似的同事
(比如:單親或前單親的女同事)
能達到比較深入的交流
會偶爾約出去吃飯的程度
但是說到排除職場外的交朋友閒聊
除非是對異國文化極有興趣的美國人
一般人很難長時間有耐性的去辨認你的口音
更何況當兩個本地人聊起當地的文化
本地歷史事件 或是一些古流行
比如說上一屆郡長的軼聞
以前學校流行的募款活動
就跟台灣人說起「中部粽」「聯考」
會讓非台灣人搞不懂你在說什麼一樣
類似情況發生Grace 往往插不上口
也很難跟別人攀上什麼交情
更不用說可以跟當地人深交到什麼程度
排除語言障礙
西方文化的本身就和東方非常不同
比方說 摸清他們職場的潛規則
怎麼恰到好處的讓上司看到你好用
又不搶了他們的風頭 都是一門功夫
如果不是挫折忍受力高
又觀察力強 願意學習的人
一定會時時都有格格不入的感覺
也會產生有過身在異鄉的人才會明白的孤寂
不過Grace 要告訴你
你並不寂寞
因為美國人自己
也有很多職場適應困難
或是社交生活貧乏的人
美國因為地廣人稀
非常多的人下班是零社交的
如果這些人沒有家庭
回家就看電視看到睡著的人很多
同時美國職場跟台灣不同
他們非常尊重員工私人生活
所以大多是職場並沒有
下班後一定要跟老闆 同事交際的潛規則
只要跟同事保持基本的來往
有亮眼的工作表現
把主管或老闆關係弄好
不用擔心會變成邊緣人
Grace 本身就沒有很強的交際需求
對於大型群體活動沒有很大的興趣
大多數的時間用來讀書、運動看手機新聞
交朋友只要兩三個知心的人就滿足
搬到美國不過就是換個地方宅
所以這些事情並不會影響太大
但如果你本人是社交王
兩天沒跟朋友一起吃飯玩耍就孤單寂寞冷
偏偏英文沒有很溜
Grace 誠心建議你
好好評估美國是否值得你
捨去在台灣經營已久的人脈
遷居美國之前把英文練好
搬來後才不會悶出病來呀!
—————-
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圖:每天都開心不得了的夏令營科學老師Mrs. Grace與負責的疫苗科學攤位。今天博物館竟然請來了county 的電路維修人員,現場示範怎麼跟路邊高壓電線保持安全距離。Grace 等下週夏令營工作結束之後,會再發一篇文分享下週即將發生的工作上又一奇遇。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過12萬的網紅朱學恒的阿宅萬事通事務所,也在其Youtube影片中提到,Twitch傳送門: https://www.twitch.tv/otakuarmy2 美國將放棄 #疫苗 專利,難道世界有救了嗎?以資本主義起家的美國會這麼好心?覺青們紛紛說 #台積電 不會離開台灣的,我們那麼好!真是如此喔?還是覺青又被自己騙了?然後還有談談 #媒體滲透 ,談談 #美中對抗 ...
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美國將放棄 #疫苗 專利,難道世界有救了嗎?以資本主義起家的美國會這麼好心?覺青們紛紛說 #台積電 不會離開台灣的,我們那麼好!真是如此喔?還是覺青又被自己騙了?然後還有談談 #媒體滲透 ,談談 #美中對抗 !
美國拜登政府宣布將放棄新冠疫苗的專利,導致各國的疫苗股重挫!我也跟著高興了一下,但是怎麼有很多人不贊成,甚至說這是一個空包彈呢?根據Hknet的報導:【美國早前支持豁免新冠疫苗的專利限制,希望增加全球疫苗生產量,早日遏止新冠肺炎疫情。有關建議需待WTO成員國投票贊成通過,才能落實推行。但德國表明,豁免新冠疫苗專利限制會降低藥廠日後研發疫苗的意欲,認為知識產權是創意的泉源必須好好保護。
德國政府發言人周四(6日)表示,專利不是疫苗產量不足主因,生產力不足及高標準品質要求才是阻礙提高供應的原因,並強調知識產權是創意的泉源,必須要好好保護。發言人亦相信,多間生產疫苗的藥廠正與伙伴積極合作以提高生產能力,若豁免新冠疫苗專利限制會降低藥廠日後研發疫苗的意欲,因此反對美國提出的建議。】這到底只是一場公關戰,還是真心想要幫忙全世界呢?
另外,紐約時報這次有兩個議題值得討論:
一個是PETER BEINART所寫的投書,標題是【拜登政府的對台政策魯莽而危險】,內文提到了幾個關鍵,簡單來說就是拜登是不是要取消美中的戰略模糊,甚至進而危及一個中國的政策,【媒體對拜登總統外交政策的報導往往集中在他從阿富汗撤軍、對俄羅斯採取強硬態度以及同伊朗談判的努力上。但事實證明,這些行動的影響可能都比不上拜登為同台灣建立官方關係而採取的那些低調、漸進的舉措。因為只有他的對台政策才會在實際上增加世界大戰的風險。他的做法是在推翻一個40多年來一直讓美國、台灣和世界獲益的外交假象。1978年,美國在與北京建立外交關係時同意假裝只有「一個中國」。這種安排是荒謬的:台灣過去是、現在也是一個實際上獨立的國家。】你知道紐約時報一向討厭川普,比較支持拜登政權,但為何這個時候會跳出來強調拜登的政策對全球的安危有威脅性?難道是拜登的政策真的走向放棄戰略模糊?還是這只是一個大戰略改變前的討論前戲,最後會有新的定案的外交政策出現?
另外,阿亮在幾周前這裡討論過,CGTN是中方持續擴展媒體影響力的一個戰術,但並不是很成功,因為中方並沒有根深柢固的了解西方文化,這些媒體都只是用他們的語言說話,但沒有用他們的方式說話。結果紐約時報後來剛好就出了接續的報導根據Ben Smith在紐約時報的專題指出:【中國政府的宣傳報紙《中國日報》不但以英文發行,還有了塞爾維亞語版本。一位菲律賓記者估計,菲律賓新聞專線中超過一半的報導來自中國國家新聞機構新華社。一家肯亞媒體集團從中國投資者那裡籌集資金,後來解僱了一位專欄作家,他寫了中國鎮壓維吾爾人的文章。秘魯的記者在社群媒體上受到好鬥的中國政府官員的強烈批評。
在每個國家,這看上去像是一個奇怪的局部現象,但綜合起來看,像是一個龐大的拼湊而成的戰略,以創造一個像BBC和CNN等媒體主導的全球新聞媒體的替代選擇,並將中國資金、權力和視角輸入世界上幾乎每個國家的媒體中。
但是這項研究提出了一個顯而易見的問題:中國計劃如何利用這個新權力?】
今年台灣外銷對岸的出口占比再創新高,根據BBC今年的報導:【根據資料,2020年台灣對中國大陸(含香港)出口達1,367.4 億美元,佔台灣總出口值的43.8%,較2019年同期約951億美元增加了14%。出口最大宗的仍是「電子零組件」,增加了20%左右,達207.6 億美元,特別集中於積體電路(集成電路),譬如晶片(芯片)產品等等。緊接在後的是「資通與視聽產品」增加了 58.4 億美元(增加15.1%),之後則是光學器材增 加了2.5 億美元(增加2.4%)。】但是偏偏覺青跟執政黨把這解釋成中國超級需要台灣,簡直沒有台灣不行!身為耶魯大學馮迪索的郭正亮看得下去這種現實扭曲力場嗎?
最後,最令人震驚的是,在吳子嘉董事長的洩密之下,我們才回想起多年前阻止了第一次民進黨黑道大舉入黨潮,險些丟掉了小命的竟然是郭正亮!難怪他後來都去演玩命關頭飆車了沒有再繼續阻擋黑道入黨才會變成這個樣子!
#郭正亮
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電子電路圖怎麼看 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
軟體吞噬硬體的 AI 時代,晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦?
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |
身為 AI 時代的幕後英雄,晶片業正經歷漸進持續的變化。
2008 年之後,深度學習演算法逐漸興起,各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律,但不是物理定律或自然定律,而是半導體業發展的觀察或預測,內容為:單晶片整合度(積體電路中晶體管的密度)每 2 年(也有 18 個月之說)翻倍,帶來性能每 2 年提高 1 倍。
保證摩爾定律的前提,是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米,指的就是製程,數字越小製程越先進。隨著製程的演進,特別進入10 奈米後,逐漸逼近物理極限,難度越發增加,晶片全流程設計成本大幅增加,每代較上一代至少增加 30%~50%。
這就導致 AI 對算力需求的增長速度,遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算,從 2012 年開始,全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長,平均每 3.4 個月便會翻 1 倍,通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。
當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展,針對 AI 演算的專用處理器便誕生了,也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富,從架構創新到先進封裝,再到模擬大腦,都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後,都有共同主題:以更低功耗,產生更高性能。
更靈活
2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時,他們聚焦於架構創新主題,指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷,AI 晶片不斷出現新架構,比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器,已逐漸被業界認可,並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。
名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array(粗顆粒可重構陣列),是「可重構計算」理念的落地產物。
據《可重構計算:軟體可定義的計算引擎》一文介紹,理念最早出現在 1960 年代,由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代,直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構:製造後晶片功能仍可客製,形成加速特定任務的硬體功能;演算功能的實現,主要依靠任務到晶片的空間映射。
簡言之,可重構晶片強調靈活性,製造後仍可透過程式語言調整,適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC(application-specific integrated circuit,專用積體電路)。ASIC 晶片雖然性能高,卻缺乏靈活性,往往是針對單一應用或演算法設計,難以相容新演算法。
2017 年,美國國防部高級研究計劃局(Defence Advanced Research Projects Agency,DARPA)提出電子產業復興計劃(Electronics Resurgence Initiative,ERI),任務之一就是「軟體定義晶片」,打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。
照重構時的顆粒分別,可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA(field-programmable gate array,現場可程式語言邏輯門陣列)。FPGA 在業界有一定規模應用,如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心,用於加速 Bing 搜索引擎,驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性,不僅性能和 ASIC 有較大差距,且重程式語言門檻比較高。
CGRA 由於實現原理差異,比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計,面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。
隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備,不僅演算法多樣性日益增強,晶片更零碎化,且保證低功耗的同時,也要求高性能。在這種場景下,高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。
由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善,CGRA 未被業界廣泛使用,但已可看到一些嘗試。早在 2016 年,英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。
中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210,同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊,從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導,語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆,多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上,主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。
先進封裝上位
如開篇提到,由於製程逼近物理極限,摩爾定律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步,對算力需求增長迅猛,逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向,之一便是先進封裝。
「在大數據和認知計算時代,先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求,正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。
先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步:將製作好的晶片器件放入外殼,並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低,有很大改良空間,而先進封裝技術致力提高整合密度。
先進封裝有很多技術分支,其中 Chiplet(小晶片/芯粒)是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」,是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法,是在同一塊矽晶片上,用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解,儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片(Die)。這些裸晶片可用不同製程製造,甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後,就形成一個 Chiplet 晶片網路。
據壁仞科技研究院唐杉分析,Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合(Heterogeneous Integration)。總體來說,此技術趨勢較清晰明確,且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟,除了成本較高,很多高端晶片已經在用。
如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路,CPU 用的是 7 奈米製程,I/O 使用 14 奈米製程,與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。
不過,Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰,最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎?如果是在大公司內部,比如英特爾或 AMD,有專用協議和封閉系統,在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連,同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗,互連介面就非常重要了。
2017 年,DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃(通用異構整合和 IP 重用戰略),試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是,側重國防相關計畫,晶片數量不大,與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA(開放領域特定架構)工作組」,透過制定開放的互連介面,為 Chiplet 的發展掃清障礙。
另闢蹊徑
除了在現有框架內做架構和製造創新,還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構,開發真正模擬人腦的計算模式。
范紐曼架構,數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度,造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線,連續在處理器和儲存器之間更新,導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據,不是算術邏輯單元,又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題,處理訊息和儲存一體,計算和記憶可同時進行。
另一方面,推動 AI 發展的深度神經網路,雖然名稱有「神經網路」四字,但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元,透過 100 萬億個神經突觸連接,使人腦能以非常低功耗(約 20 瓦)同步記憶、演算、推理和計算。相比之下,目前的深度神經網路,不僅需大規模資料訓練,運行時還要消耗極大能量。
因此如何讓 AI 像人腦一樣工作,一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期,加州理工學院教授卡弗·米德(Carver Mead)提出神經形態工程學的概念。經過多年發展,業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。
軟體方面,稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」(Spike Neural Network,SNN)應運而生。這種網路以脈衝信號為載體,更接近人腦的運作方式。硬體方面,大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。
早在 2008 年,DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics,簡稱 SyNAPSE,正好是「突觸」之意),希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。
IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元,能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片,功耗僅 63 毫瓦,比范紐曼架構電腦有質的飛躍。
英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片,包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸,比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月,研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。
中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊,開發針對人工通用智慧的「天機」晶片,同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日,天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。
儘管已有零星研究成果,但總體來說,脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一,沒有在業界大規模應用,主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破,達不到業界標準,且成本較高。
附圖:▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。(Source:ICBank)
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。(Source:中國科學)
▲ 異構整合成示意動畫。(Source:IC 智庫)
▲ 通用處理器的典型操作耗能。(Source:中國科學)
資料來源:https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I
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德國政府發言人周四(6日)表示,專利不是疫苗產量不足主因,生產力不足及高標準品質要求才是阻礙提高供應的原因,並強調知識產權是創意的泉源,必須要好好保護。發言人亦相信,多間生產疫苗的藥廠正與伙伴積極合作以提高生產能力,若豁免新冠疫苗專利限制會降低藥廠日後研發疫苗的意欲,因此反對美國提出的建議。】這到底只是一場公關戰,還是真心想要幫忙全世界呢?
另外,紐約時報這次有兩個議題值得討論:
一個是PETER BEINART所寫的投書,標題是【拜登政府的對台政策魯莽而危險】,內文提到了幾個關鍵,簡單來說就是拜登是不是要取消美中的戰略模糊,甚至進而危及一個中國的政策,【媒體對拜登總統外交政策的報導往往集中在他從阿富汗撤軍、對俄羅斯採取強硬態度以及同伊朗談判的努力上。但事實證明,這些行動的影響可能都比不上拜登為同台灣建立官方關係而採取的那些低調、漸進的舉措。因為只有他的對台政策才會在實際上增加世界大戰的風險。他的做法是在推翻一個40多年來一直讓美國、台灣和世界獲益的外交假象。1978年,美國在與北京建立外交關係時同意假裝只有「一個中國」。這種安排是荒謬的:台灣過去是、現在也是一個實際上獨立的國家。】你知道紐約時報一向討厭川普,比較支持拜登政權,但為何這個時候會跳出來強調拜登的政策對全球的安危有威脅性?難道是拜登的政策真的走向放棄戰略模糊?還是這只是一個大戰略改變前的討論前戲,最後會有新的定案的外交政策出現?
另外,阿亮在幾周前這裡討論過,CGTN是中方持續擴展媒體影響力的一個戰術,但並不是很成功,因為中方並沒有根深柢固的了解西方文化,這些媒體都只是用他們的語言說話,但沒有用他們的方式說話。結果紐約時報後來剛好就出了接續的報導根據Ben Smith在紐約時報的專題指出:【中國政府的宣傳報紙《中國日報》不但以英文發行,還有了塞爾維亞語版本。一位菲律賓記者估計,菲律賓新聞專線中超過一半的報導來自中國國家新聞機構新華社。一家肯亞媒體集團從中國投資者那裡籌集資金,後來解僱了一位專欄作家,他寫了中國鎮壓維吾爾人的文章。秘魯的記者在社群媒體上受到好鬥的中國政府官員的強烈批評。
在每個國家,這看上去像是一個奇怪的局部現象,但綜合起來看,像是一個龐大的拼湊而成的戰略,以創造一個像BBC和CNN等媒體主導的全球新聞媒體的替代選擇,並將中國資金、權力和視角輸入世界上幾乎每個國家的媒體中。
但是這項研究提出了一個顯而易見的問題:中國計劃如何利用這個新權力?】
今年台灣外銷對岸的出口占比再創新高,根據BBC今年的報導:【根據資料,2020年台灣對中國大陸(含香港)出口達1,367.4 億美元,佔台灣總出口值的43.8%,較2019年同期約951億美元增加了14%。出口最大宗的仍是「電子零組件」,增加了20%左右,達207.6 億美元,特別集中於積體電路(集成電路),譬如晶片(芯片)產品等等。緊接在後的是「資通與視聽產品」增加了 58.4 億美元(增加15.1%),之後則是光學器材增 加了2.5 億美元(增加2.4%)。】但是偏偏覺青跟執政黨把這解釋成中國超級需要台灣,簡直沒有台灣不行!身為耶魯大學馮迪索的郭正亮看得下去這種現實扭曲力場嗎?
最後,最令人震驚的是,在吳子嘉董事長的洩密之下,我們才回想起多年前阻止了第一次民進黨黑道大舉入黨潮,險些丟掉了小命的竟然是郭正亮!難怪他後來都去演玩命關頭飆車了沒有再繼續阻擋黑道入黨才會變成這個樣子!
#郭正亮
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