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這次pytorch 1.7看起來最主要的特色就是與numpy的計算行為與命名一致化，舉例來說，pytorch終於有clip(clamp),not_equal, greater(gt), greater_equal, less(lt), less_equal ，以及argmax,argmin也會與numpy行為一致。
此外，常讓初學者崩潰的pytorch沒有maximum,minimum問題（因為被整合在max,min函數中，但這兩個函數太過萬能反而常造成語意模糊），在這版正式解決加入了這兩個函數了，整體來看大部分我覺得pytorch函數命名古怪的部分這一般大致解決了。
#AI進行假新聞辨別不是夢：
研究指出只要建立假新聞大數據庫，將有機會以AI人工智慧的方式分辨假新聞
#假新聞無所不在，不但是政治新聞有假，醫藥、食品、健康、財經等類別的新聞，也都有假新聞。假新聞到處氾濫，實在令人困擾，如何利用AI人工智慧，發展智慧判別，變成為學術界努力的方向。
由台北大學汪志堅教授、淡江大學Min-Yuh Day 戴敏育
副教授、台北大學研究生胡林辳 （Lin Lung Hu）
合組的研究團隊，針對假新聞進行深度學習，發展人工智慧判斷的機制。該研究中，利用加拿大所收集的2萬3千多筆英文假新聞與2萬1千多筆真新聞，進行深度學習訓練，以各種類神經深度學習人工智慧方法（包括長短期記憶法LSTM、雙向長短期記憶法BLSTM、門閘遞迴神經網路GRU)，結合不同的激活函數、損失函數、優化器、退出率Dropout，進行深度學習人工智慧的模式調校。研究中訓練獲得的人工智慧過濾模式，可以成功判別90%以上的假新聞，表示確實可以找到特徵，可以分辨假新聞。
不過，要利用人工智慧進行假新聞判別，最大的挑戰是大數據資料庫。當研究團隊使用2萬1千多筆的加拿大所收集的假新聞進行訓練時，資料數量足夠，因此可以判別90％甚至於95％以上的假新聞。
但台灣目前所收集的假新聞數量仍然不足，研究團隊以4886筆台灣的假新聞進行類神經深度學習訓練所獲得的人工智慧模式，只能成功判別三成到四成左右的假新聞。此一結果顯示若要進行假新聞人工智慧模式發展，必須有充足的假新聞資料庫作為後盾。
目前台灣有許多單位，致力於標註假新聞，知名的單位包括TFC 台灣事實查核中心、g0v的「真的假的」專案。這些單位的假新聞標註數量，仍不夠多，若能多投入資源，增加真假新聞的判讀，建立完整的真新聞、假新聞資料庫，對於未來發展假新聞的人工智慧標註，將會很有助益。
研究團隊還發現，在學術研究中，經常以假新聞、真新聞各半的比率，進行研究。但這樣的研究情境設計，與真實狀況不符，導致於調校出來的人工智慧模式過度樂觀。當假新聞的比率降低到5%，以較接近現實生活中的情況時，人工智慧模式的正確率就大幅降低了。也就是說，目前學術研究中的假新聞比率，過度高估，使得研究成果被過度樂觀看待。若要真正用於假新聞偵測，考慮重新檢視，才能將學術研究成果運用於實務界。
本次研究主要是由由台北大學汪志堅教授、淡江大學戴敏育副教授、台北大學研究生胡林辳所共同完成，本研究使用的2萬1千多筆加拿大假新聞報導，是由維多利亞大學(University of Victoria)的資訊安全與物件科技研究室(Information Security and Object Technology Research Lab)所收集。本研究使用到的近5千筆台灣假新聞報導，是由g0v的「真的假的」專案所收集。研究中，將假新聞比率分別定為50%、25%、5%，進行深度學習人工智慧類神經訓練，並計算各種不同模式下成功判別假新聞的可能性。
國立臺北大學National Taipei University汪志堅教授與
世新大學 Shih Hsin University陳才教授合著的新書：「假新聞：來源、樣態與因應策略」（前程管理教育中心出版），將於2019年7月30日上午9:30舉行新書發表會與研討會，會中除了發表新書以外，也將發表此一研究成果，說明未來利用人工智慧進行假新聞判別的展望。關於該研討會相關事項，可與汪志堅教授（國立臺北大學資訊管理研究所）聯絡，或直接聯繫承辦專員涂小姐，Email: tmi@tmi.org.tw 電話02-2658-9282 ext.258。活動網址為https://www.accupass.com/go/fakenews。
深宵出 post，問問大家意見，因為有好幾個 course 都已經上完最後一班，但仍有人想我加開，但係都要睇睇有幾多人真係有興趣，而家以 pm 形式收集大家意見，以下課程如果重開，一天上四堂，有哪一個大家有興趣
(1) core - A天書 (四堂)
(2) core - B天書 (四堂)
(3) core - E天書 (四堂)
(4) core - F天書 (四堂)
(5) M1 - Binomial Theorem 二項式定理, Exponential function 指數函數, Differentiation 微分, App of d (Tangent, rate) 微分應用 (切線、改變率) (四堂)
(6) M1 - App of d (max, min) 微分應用 (極大、極小), Integration 積分, Application of integration 積分應用, Trapezium rule 梯形法則 (四堂)
(7) M1 - Bayes' Theorem 貝葉斯定理, Basic Statistics 基礎統計, Normal Distribution 正態分佈 (四堂)
(8) M1 - 4 Distribution 四大分佈 Bernoulli, Binomial, Geometric and Poisson Distribution 伯努利、二項、幾何 及 泊松分佈, Point and interval Estimation 點與間距估計 (四堂)
(9) M2 - Surd 根式, Mathematical induction 數學歸納法, Binomial Theorem 二項式定理, Trigonometry 三角學 (四堂)
(10) M2 - e & limit e及極限, Differentiation 微分, App of d - tangent, normal 微分應用 - 切線、法線, App of d - rate of change 微分應用 - 改變率, App of d - max, min 微分應用 - 極大、極小值 (四堂)
(11) M2 - curve sketching 曲線描繪, integration 積分, Area and volume 面積及體積 (四堂)
(12) M2 - Matrix 矩陣, System of linear equation 線性方程組 (四堂)
(13) M2 - 2 Dimension vector 平面向量, 3 Dimension vector 立體向量 (四堂)
另外亦有同學要求我地開一個關於
(14) Linear Programming 線性規劃的鬼馬課程 ($200 /2小時)
(15) Mensuration 求積法 的鬼馬課程 ($200 /2小時)
大家如果對上面任何課程有興趣可以 pm 我們
收集大家資料後會火速安排開班
P.S. M1, M2 的課程會於大家考完主科後先開班
多謝各位同學的意見 ^^
M1, M2 2020 past paper solution :
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8o2HjYUnPC-VDezePO3WAsR
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分類的 Playlist 可看：
https://goo.gl/rlbmEB ……… M1 (Binomial Theorem 二項式定理)
https://goo.gl/FZotov ……… M1 (Exponential & Log. functions 指數對數函數)
https://goo.gl/bx9Gp9 ……… M1 (Differentiation & its application 微分及其應用)
https://goo.gl/8qEBQ0 ……… M1 (Integration & its application 積分及其應用)
https://goo.gl/LEyZVD ……… M1 (Bayes' Theorem貝葉斯定理)
https://goo.gl/BAXGWk ……… M1 (Normal Distribution 正態分佈)
https://goo.gl/sEgQx9 ……… M1 (4 Distributions 四大分佈)
https://goo.gl/PAuvHb ……… M1 (Point & Interval Estimation 點與間距估計)
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HKDSE Mathematics 數學天書 訂購表格及方法︰ http://goo.gl/forms/NgqVAfMVB9
課程簡介︰ https://youtu.be/Rgm7yUVG9cY
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HKDSE 數學 Core 特別快車班
28堂 (共7本天書) 完成整個 HKDSE 數學 Core
(中一至中六) 要考的所有課題，
適合任何考 HKDSE 的同學上課 (中四至中六都合適)
(p.s. Herman Yeung 所有天書，中英對照)
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