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在 西太平洋亞洲 地區，包括日本、台灣、菲律賓、東中國及東南亞等國家，天氣變化是由一些關鍵的大氣因素和大規模的環流模式所驅動的。這些要角包括：1. 季風 、2. 高壓系統 、3. 低壓系統 以及4. 陸地與海洋的溫度差異 。以下是主要大氣因素以，及在不同季節如何影響天氣的概述： 1. 冬季（12月至2月）— 由東北季風與西伯利亞高壓主導 ： Siberian High（西伯利亞高壓） ： 冬季期間， Siberian High （西伯利亞高壓），即位於東西伯利亞上的強大高壓系統，主導了西太平洋地區的天氣。 西伯利亞高壓帶來的 東北風 影響著東亞，特別是 中國 、 日本 、 台灣 和 菲律賓 。 這些寒冷且乾燥的風導致包括日本、韓國和中國東部等北部地區出現寒冷的冬季氣候。台灣則經歷較冷且乾燥的天氣，而東南亞（如越南、泰國）則體驗到較涼爽但潮濕的氣候。 Northeast Monsoon（東北季風） ： Northeast Monsoon（東北季風） 與西伯利亞高壓系統相關，帶來來自亞洲大陸的 寒冷、乾燥空氣 ，向南移至南中國海和西太平洋。 這一風系模式在 中國東部 、 台灣 和部分 日本 地區造成乾燥天氣，但在菲律賓和部分東南亞地區則會帶來 潮濕與降雨 。 例如在日本的西岸，冷空氣從日本海上帶來水汽，形成 海效應雪 ，導致 大雪 。 Subtropical Jet Stream（副熱帶急流） ： 冬季期間， Subtropical Jet Stream （副熱帶急流）南移，並引導風暴和冷鋒橫跨東亞。這加劇了包括日本和中國東部在內的地區的暴風雪和寒冷條件。 2. 春季（3月至5月）— 季節過渡期與東亞季風的發展 ： 氣壓系統的轉變 ： 春季時， Siberian High （西伯利亞高壓）開始減弱，而西太平洋的**Azores High（亞速爾高壓）**變得更具影響力。 這是一個從寒冷乾燥的冬季向較溫暖潮濕的過渡時期，隨著陸海溫差的增加，為夏季季風的到來做準備。 East Asian Monsoon（東亞季風）的開始 ： 到了春末， East Asian Monsoon（東亞季風） 開始發展。來自太平洋的 溫暖潮濕空氣 開始向內陸移動，導致 南中國 、 台灣 和 日本 出現 春雨 。 這些早期的季風雨，通常被稱為 梅雨（Meiyu/Baiu rains） ，是由溫暖潮濕...

 Disclaimer: Generative AI testing result. Disclaimer: The following article was created and generated by generative AI and does not reflect the author's personal views or assume any responsibility on behalf of this blog's author! R ecent rulings by Taiwan’s Constitutional Court have sparked heated debate, with social media fueling public sentiment. Critics argue that current controversies stem from the policies implemented during President Ma Weila's term when the UN’s two human rights covenants were incorporated into domestic law. Throughout history, from Roman law to the traditional concept of repaying debt and capital punishment, society has grappled with competition for scarce resources. The latest Constitutional Court ruling may trigger significant political ripples. Legislator Wang Shijian has openly opposed abolishing the death penalty and warned of the political fallout of unconstitutional rulings. Public opinion polls have consistently linked opposition to aboliti...

馬可夫模型( Markov Models ) 是一種用來 預測事情如何隨時間變化 的疾病狀態變化機率的時間函數方法，特別是用在 疾病的進展上 。它幫助我們了解一個人生病後的可能發展（罹病後的宿命與可能性），是會變好、變差還是維持不變（不會進展或緩慢到沒有感覺），繼續保持一樣。 以疾病的時間函數來看疾病的專業領域與發展，以下是說明為什麼它很有用： 1. 疾病有不同的階段 許多疾病的自然史會經歷 不同的階段 。舉例來說，假如有人有 氣喘 ，他們可能從 輕微氣喘 開始，然後可能變得 更嚴重 （中度或重度氣喘），或者他們可能因為康復或藥物控制變得 更好 。 馬可夫模型 告訴我們疾病的不同階段，還有人們如何從一個疾病階段移到另一個階段（多數是往下走，惡化的更往失能或死亡終點邁進），比如從多數輕微變嚴重，或少許從嚴重變好。 2. 隨著時間變化-transition for state to state with time prog ression 疾病會隨時間變化。想像一下，如果你每個 月 觀察一個病人。有些人可能在幾個月後變得更糟，有些人可能變好。 馬可夫模型 讓我們看到隨著時間的推移，這些變化發生的頻率。例如，如果一個人六個月都不吃氣喘藥，模型可能會顯示他們從 輕微氣喘 變成 重度氣喘 的可能性更大。 3. 處理不確定性或生物變異性 我們無法 確切 知道每個人的疾病會如何變化。有些人可能病得更快，有些人可能不會。 馬可夫模型 使用 機率 來顯示某人變得更糟或變好的可能性。比如說，100個孩子有輕微氣喘，可能有20個變得更嚴重，70個保持一樣，10個變得更好。模型幫助我們預測這些機率。 4. 幫助比較治療（不同治療方案，新舊治療藥物或器材） 醫生經常需要在不同的 治療方法 中做選擇。 馬可夫模型 可以展示每種治療隨著時間的效果。例如，一種治療可能可以降低某人氣喘變嚴重的機率，但它可能更貴。這個模型幫助醫生在健康和費用之間做出更好的選擇。 5. 簡單的假設 馬可夫模型 假設接下來會發生的事情只取決於 當前的階段 。例如，如果你現在在 輕微氣喘 階段，下一個變化（變好或變壞）只取決於你現在的狀態，而不是你已經生病了多久。 示例：模擬疾病 我們來想像一種像 流感 這樣的疾病。某人可能處於以下幾個階段： 健康 （沒有流感） 生病 （輕微流感） 病得很重 （嚴重流感） 康復...

有關大型語言模型（LLM）的新商業服務模式的幻想型解析： ### 1. **AI即服務（AIaaS）**    - **它是什麼**：公司提供像ChatGPT這樣的LLM作為一種服務，企業可以通過API將這些模型整合到他們現有的應用程序中。    - **範例**：OpenAI提供的服務可以幫助公司增強客戶服務、自動生成內容或進行實時數據分析。企業根據使用量支付費用。    - **商業模式**：訂閱或使用量計費。公司只需為使用的計算資源付費，類似於雲端計算模式。 ### 2. **定制化AI模型**    - **它是什麼**：提供企業能力來針對特定任務訓練和微調LLM，而非使用通用AI模型，這樣的LLM能更好地處理特定的業務需求。    - **範例**：一家醫療公司可以使用LLM來精細處理醫療文檔、摘要病人記錄，甚至協助醫生根據醫學文獻進行診斷。    - **商業模式**：高初期開發成本的定制AI解決方案，後續則是持續的服務費用來進行維護和更新。 ### 3. **AI驅動的流程自動化**    - **它是什麼**：利用LLM自動化企業內的重複性手動任務，從而降低成本、提高效率，並使員工專注於更多戰略性工作。    - **範例**：在法律公司中，LLM可以自動起草合同、審查法律文件或搜索相關案例法。客戶服務中，LLM支持的聊天機器人可以處理大部分客戶查詢，無需人工干預。    - **商業模式**：定價基於任務的複雜性、任務量或所需的AI集成程度。 ### 4. **AI增強的決策支持系統**    - **它是什麼**：將LLM嵌入決策平台，提供基於海量數據的洞察、預測和建議。    - **範例**：在金融領域，LLM可以分析市場趨勢、經濟報告和社交媒體情緒，為投資提供建議或預測市場變動。在醫療領域，它可以分析研究數據，推薦治療計劃。    - **商業模式**：基於訂閱模式訪問AI增強的決策工具，或基於結果（例如通過AI驅動的決策所帶來的投資回報）進行計費。 ### 5. **生成式AI內容創作服務** ...

The main points about AI development, with examples to make it easier. 1. Million-token Context Window What it is : In simple terms, AI language models (like ChatGPT) understand and process text. A "context window" is the amount of text the model can handle at once. A "million-token" window means the AI can work with a huge amount of text—equivalent to reading hundreds of pages of a book at once. Example : Imagine asking an AI to summarize a whole book or several books. With a larger context window, it can "remember" more of the text at once, improving its ability to provide accurate summaries or answers. 2. AI Agents What it is : An AI agent is a system that can perform tasks automatically. It combines different AI functions like memory, learning, and decision-making. Example : Think of a virtual assistant that not only answers questions but can read data (like medical studies), learn from it, and even suggest solutions based on what it learned. ...

屎蛋福大學 ECON295⧸CS323 課程中，Eric Schmidt 關於人工智能 (AI) 未來發展的演講。 中文版的演講摘要如下： 開場 (Introduction) Eric Schmidt 簡介自己，過去曾任職於 Novell 和 Google 執行長，目前則在 Schmidt Futures 工作。 他提到演講時間有限，將直接進入問題環節。 人工智能的短期發展 (The Short Term of AI) 作者驚訝於「大上下文窗口」 (large context window) 的技術進展，以及其對未來一兩年的影響。 作者提到 LLM (Large Language Model) 代理 (agent) 的概念，以及文本轉為行動 (text to action) 的技術。 他舉例說明，如果政府禁止 TikTok，人們可以用 LLM 製作替代品。 作者認為這三項技術的結合將產生巨大的影響，甚至比社交媒體更大。 人工智能發展的瓶頸與挑戰 (Bottlenecks and Challenges in AI Development) 作者表示，目前最頂尖的模型數量僅有三家，差距似乎正在拉大。 他提到巨額資金需求，可能需要數百億美元才能推動下一個發展浪潮。 作者強調能源消耗的重要性，並開玩笑說美國可能需要與加拿大合作，因為加拿大擁有豐富的水力發電資源。 他還提到了 NVIDIA 公司的 CUDA 技術及其壟斷地位。 對 Google 和競爭的看法 (Thoughts on Google and Competition) 作者批評 Google 更注重工作與生活平衡，導致在人工智能領域失去領先地位。 他認為新創公司往往因為員工更努力工作而取得成功。 作者提到其他科技公司 (微軟、 AMD) 在追趕 NVIDIA 的步伐。 人工智能與國家安全 (AI and National Security) 作者曾擔任美國人工智能委員會主席，並建議美國需要繼續保持領先地位。 他認為未來美國和中國之間將展開激烈的知識霸權之爭。 他提到美國限制高端芯片出口到中國，以保持技術優勢。 人工智能與戰爭 (AI and Warfare) 作者談到他參與的「白鸛」 (White Stork) 計畫，旨在降低無人機的成本，用於戰爭。 他認為這可以降低陸軍入侵的可能性，並轉守為攻。 作者坦...