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1988 年，在賭城的消費電子展上，年輕的亨克羅傑斯 (Henk Rogers) 碰觸到了來自蘇聯的神秘力量——這是一款名為「俄羅斯方塊」(Tetris) 的遊戲。這款改變世界的遊戲，先改變了他的一生。如今，新任金球獎影帝泰隆艾格頓 (Taron Egerton) 將在新電影《俄羅斯方塊》(Tetris) 裡，飾演這位在多國大企業出手爭奪遊戲版權的戰爭中取得最終勝利的電玩大亨。
咦? 這部 TETRIS 的電影要講的是真實的故事，
那之前看到那部天上有巨大方塊掉下來的電影預告是 (笑)
#俄羅斯方塊的故事
#TETRIS
#底下放的那部是網友自己拍的亂搞片
Talk選物 no. 3】記憶修改之術
——
「TED Talks網站什麼都好，就是更新太快了」，學生埋怨地說。「免費的主題每天挑不完，反而資訊焦慮乾脆不看。」那就讓老師來幫你挑選吧！【語言選物】不定期幫你推薦，告訴你哪些內容錯過太可惜，拿好材料來學語言。
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-細節留下給你，情緒，吞顆藥後幫你忘記-
TED Talk標題：Can We Edit Memories?
講者：Amy Milton｜劍橋大學行為神經科學教授
學點英文
🔹be driven from...
🔹persist
🔹optimise
前往《語言選物IG》學例句 👉🏼 https://reurl.cc/pdAxp8
💭Memory isn’t a single thing.｜記憶不只一種，躲藏在不只一處
記憶不是一件能輕鬆解釋的事，因為有些記憶本來就說不清楚。某些小小的觸動讓你特別喜歡，但硬是要解釋給誰聽，也只能聳肩，說不上來。像在機場的自動手扶通道上移動時，窗景外那種悄聲的雀躍，或是混雜著晚餐香氣跟燈泡色的家門前，小巷在鯨背暮色中那種溫暖。
喜歡一件事，不一定是因為喜歡事件本身，也許是喜歡事件所引發的情緒記憶，同樣的，害怕一件事，也許是害怕埋在底下的記憶，就像每次有狗走在我背後，即使是隻讓人信任的狗，我背脊還是自然升起一陣麻，神經心理學如何解釋這樣的現象呢？首先我們可以試著分辨兩種記憶類型
🚩declarative memory—能夠寫成文字說明的 #事件記憶，或是學來聽來的 #事實記憶
🚩non-declarative memory—無法重述成因的 #情緒記憶，或是肢體自動習得的 #運動記憶
declarative memory由海馬迴(hippocampus)掌握管理，non-declarative memory則是受杏仁核(amygdala)控制，也就是說，過去發生的一件事，#細節記憶 與 #情緒記憶 ，是分成兩個不同機制、兩個不同地點儲存，有時即使忘記細節，卻深深記得感受，只要重現一些畫面或是氣味(environmental cue)，情緒就能湧上心頭。
#一簾幽夢說不出在傷感什麼
#上蒼啊為何讓我遇上這樣折磨人的小東西
💭Stress and Memory｜壓力讓你忘記越多，也讓你記得越多
專門研究壓力創傷的Amy Milton在演講中提到，壓力的增加會讓海馬迴的功能會慢慢由強轉弱，表示越是重大的創傷，我們越容易記不住細節，但是同樣的高壓情景，卻反而會增強杏仁核的作用，表示我們在創傷當下，記得的情緒更放大，這兩件事擺在一起理解，就容易明白，為什麼人很難逃脫創傷後的適應不良行為(maladaptive)，你有滿滿的恐懼與悲傷，卻沒有細節內容可以查詢這感受從何而來，沒法描述就難以理解，少了理解就無處下手處理，於是落入情緒滿載的循環中，反覆逃避。
💭re-consolidating your memory｜忘情診所，改寫你的記憶
現代神經學對記憶機制的認識，是借用 #文字編輯器 來做譬喻，這個譬喻貼切地說明了兩個重要的現象：
1️⃣記憶是動態儲存，能夠編輯改寫，並非固定
2️⃣在唯讀模式(read-only mode)下提取的記憶不容易變化，要改寫記憶，首先要開啟記憶的編輯模式(edit mode)
臨床實驗發現，在記憶進入編輯模式後，實驗者可以藉由藥物propranolol（核准治療：高血壓、心律不整）來讓受試者降低恐懼感，最神奇的是，受試者對細節的記憶卻不受這藥物影響，彷彿你成了局外人(bystander)，對事件描述依舊無損，但卻不再那麼害怕。
對於非藥物的選擇，Amy Milton的研究團隊也發現，安排受試者玩俄羅斯方塊(Tetris)，也能夠改寫或抹除情緒記憶，但前提一樣，必須先由研究人員來引發記憶的編輯模式，理論上，重新覆寫記憶時，讓你心神大量忙碌，新的感受就能覆蓋過原先記得的恐懼。
#但開始恐懼隔壁的一直破關
假如拿著忘情診所名片的是你，你會走進去要求忘記細節也忘記情緒嗎？
說不定這不只是電影社社員間的話題，而是醫藥倫理委員會接著得討論的公眾利益，Amy Milton研究團隊的成果一旦能夠實現為治療程序，社會跟著得思考的，就是什麼樣的創傷能得到許可被減輕，如果 #王牌冤家 結尾（也是開頭）的火車場景中，Joel與Clementine能夠忘記痛苦，但保留著愛情的細節，兩人也許就是相視而笑，醫生治好了難受的痛，可惜愛情也跟著經典不起來。
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#語言選物 #TEDTalk選物 #學英文 #TED #行為神經科學 #記憶 #遺忘 #eternalsunshineofthespotlessmind
[AI洞見]AI產業化還是產業AI化？我對於AI應用的看法
by
周存貹 2018.01.12
有一部電影的名言， 「生命總會找到出路」，可是事實上，地球從有生命以來，99%的物種都消失了，現今的AI新創公司很多有可能會消失，就像2000年的網路泡沫。所以什麼樣的AI新創會留下來? 什麼樣的AI應用會變成殺手級應用？
AI的研究已有50多年，近年在大量資料與機器運算關鍵技術突破等因素下，AI在應用上有極大的進展，其中最熱門的應用有無人車、AI醫療、AI金融與AI農業。
AI的突破，最有名戰役堪屬AlphaZero，下棋下到天下無敵，事實上，AI也可以用來玩video遊戲呢! （筆者30年前用一台PC接攝影機對著另一台PC控制它的鍵盤，玩Tetris，也算做過AI吧?!）。
AI的應用包羅萬象，例如：科學家用AI找其他太陽系行星，警察用來判斷嫌疑犯有沒有說謊，用臉部辯識為門禁把關，作家用AI幫忙寫哈利波特續集大綱，AI還可以寫現代詩集，作曲，編電影短片的劇本，維基百科用AI輔助編輯，AI報導體育新聞，AI作即時翻譯。
對於一般人的日常生活，AI也有許多用途，例如: 購物網站很久以前就用AI推薦產品了 （最新的AI還可以對於同一個推薦商品，依據不同的客戶，用不同的推薦圖案），客服機器人（Chatbot），求職網站使用AI做職業配對，會計師事務所用AI大量閱讀合約，節省稽核人員的時間。在選舉期間，AI也被運用來預測某一地區政黨投票的傾向，AI的應用真是到了演化史上「寒武紀大爆發」的年代。
活下來的AI公司
有一部電影的名言， 「生命總會找到出路」，可是事實上，地球從有生命以來，99%的物種都消失了，現今的AI新創公司很多有可能會消失，就像2000年的網路泡沫。
可是，就如同地球上的生物，絕種的雖然很多，存活下來的物種卻是越來越聰明，其中最聰明的物種──人類──主宰了整個地球，由此讓我們聯想會不會將來AI存活下來的新創公司，將主宰了整個產業？
這是有可能的，但是機率很低，因為像Google跟Facebook這類的Internet巨人一定不會讓這種事情發生，不但如此，他們正在大量網羅世界上頂尖的AI工程師，讓自己再次走在新科技的浪頭上。
現在AI的新創，跟2000年的新創所面臨的產業與環境的挑戰確有其相似與相異之處，相同的是沒有獲利但是估值很高，但不同的是當今的產業巨人，已經在做很多AI新創公司的事情（甚至我們可以說是模仿）。可以確定的是，當年的Internet幾乎影響了所有產業，現今的AI應該也很有可能。
+AI比較可以找到「獲利」的應用
所以什麼樣的AI新創會留下來? 什麼樣的AI應用會變成殺手級應用？很簡單，可以獲利的應用，可以「持續」獲利的應用，就能存活下來。
本夢比是一時的，夢醒了，還是要付帳單啊？目前號稱AI的新創公司大部分都還在燒錢的階段，沒人知道何時會獲利，甚至開始獲利以後，可以維持多久的獲利？
這種以AI新創為主，找到應用然後公司開始成長，我們稱之為AI+，也就是AI產業化，相對應的就是+AI，也就是「產業AI化」，筆者認為+AI是比較可以找到「獲利」的應用。
譬如筆者所在的公司趨勢科技，全球最大的資安公司之一，就很快的把AI的想法跟技術，應用到公司的產品跟經營。我們利用機器學習來找垃圾郵件，辨別惡意檔案，網路異常流量分析，甚至，我們用機器學習來加強我們對客服的經驗，預測客戶流失的機率等等，這種+AI的模式 （把新科技導入公司），對於台灣產業是比較可行的方式。
把機器學習導入公司某個產品或營運，不用開工廠做生產線，即使失敗了影響也不大，就算剛開始的成果不如預期，加入更多的數據，仍有很高的機會把成果提升。這種開發成本不高，成果可以持續改善的專案，對於台灣的企業應該是最佳的AI應用方式。
至於怎麼樣可以在公司內部找到可以AI化的產品或應用呢？
建議先參考別人已經在做的事情，譬如客戶流失預測、產品推薦預測、銷售目標預測、產品瑕疵預測、線上客服經驗提升，若是想做一點跟別人不一樣的，可以看看公司內部的營運有沒有已經有很多數位化的歷史資料，簡單用一下公有雲上的機器學習模型做個簡單的預測，配合原來流程，再與既有資料相互驗證，就知道有沒有幫助了。
由於很多資料科學家跟工程師正努力把機器學習門檻降低，在加上Internet上面也有很多範例，一般企業應該是有機會獲得AI的能力做到+AI的。
我們就不要做AI+了？
AI+需要投入大量的技術研發，加上何時獲利的未知，所以是不是我們就不要做AI+了？
筆者認為要做可以，但是要挑著做；譬如無人車，投入成本高，法律規範多，回收期未定，國外大公司以經建立技術門檻，很難跟他們競爭。又譬如臉部辨識 （或影像辨識），國際上很多這樣的比賽，中國隊伍總是有著非常亮眼的成績，在加上他們資料量大，辨識率一定比別人好。
「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是台灣最有機會的領域
筆者認為 「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是我們台灣最有機會進入的產業領域，因為我們有全世界最好的健保系統，有大量的資料，一個等者科學家去挖掘的大金礦，一旦有成果，對大眾健康，社會成本等等，有著巨大而正面的影響。
至於「AI金融產品預測」，很多資料也都公開，即使沒公開的也買得到，如果我們可以做出「金融商品神預測」，那得到的利潤將將是十分可觀的。這兩個方向有幾個共通點: 市場超大，可以容納較多廠商；利潤超大，可以持續進步跟擴張；賣到全世界，不用擔心台灣市場太小；投入成本相對小，我們可以跟目前的產業巨人競爭。
結語
過去台灣有很多優秀的AI人才被國外其他公司重用，如果台灣本身就可以有產業讓他們在地發光發熱多好！ 期許不管是AI+或者+AI，台灣能夠在這次AI的浪潮上，再攀高峰，再造奇蹟。
資料來源：https://www.bnext.com.tw/article/47704/ai+-ai-bubble
#C4D #Octane #電影場景 #CG場景 #寫實CG
C4Doctane 一小時做出頭文字D電影場景!(上)【AllenFilmVFX艾倫】C4DOctane makes an initial D movie scene in one hour! (Part 1)
第二期初階課程開始報名了!-透材質的奧義
報名連結:https://reurl.cc/Gm0xqp
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嗨！我是Allen，這是上次電影場景C4Doctane直播的上半及剪輯精華濃縮了直播中的垃圾話時間(笑)，看完這部影片會直接送我做的「C4D電影場景完整工程檔案」
HEY, my name is Allen and this is MY film VIDEO!!
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I made my cheap cosplay look like a movie
Comment character suggestions for the next video
00:00 製作電影場景
00:13 事前準備 如何找參考？
02:02 開啟C4D做建模路面
03:37 建模山坡
04:16 開始種樹
06:59 增加樹叢
07:30 路面上貼圖材質
09:31 免費領取樹木包的方法 (分享在IG限動,並@兩位朋友留言)
10:29 增加燈光
11:32 小技巧在背景增加細節
13:10 放車進場景
14:00 【免費獲得】「頭文字D電影場景工程」的方法說明
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請“先看完”影片，
你會知道【C4D頭文字D電影場景工程】的方法!
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這次的影片只要解析了C4Doctane的重點節點
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這次也用比較簡單明瞭的方式帶大家馬上了解!
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