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2020最喜愛外國劇集

又是回顧的時間，面對海量的劇集，相信誰也沒法盡覽，個人也只能選擇最熱門的，或者自己喜歡的題材去看，以下的選擇，只代表個人，大家也可留言，談談2020年你最喜歡的劇集，今次外國劇為主，主要還是Netflix劇，其實相當唔齊全㗎，不過盡力了，會另文回顧港劇。

第一位：《后翼棄兵》(Netflix)
肯定係個人全年最喜歡的劇集，劇本與女主角Anya Taylor-Joy堪稱完美組合，一個「天才棋手」的成長故事，被遺棄、孤獨、不懂溝通和對人失去信任的Beth，在國際象棋中發現自己的天賦，選擇了這條挑戰孤獨，挑戰男性世界的路。一個典型的成長故事，常見的女性平權元素，被認為是沉悶的捉棋過程，但是在編導及演員出色配合下，戲味濃郁，感情細膩，絲絲入扣，對奕情節氣氛營造出色，結局決鬥蘇聯棋手更充滿武俠片味道。個人傾向劇情優先於特技，所以選為全年最愛。

第二位：《今夏國際之有栖》(Netflix)
日本漫畫改編，Netflix的資金令到漫畫中的場景可以充分表現，美國電影《移動迷宮》類型故事，加日本漫畫《欺詐遊戲》結合，原作還有《愛麗絲夢遊遊仙境》元素在內，喜歡這故事元素較豐富和多變化，鬥智、鬥力、鬥心理和團結俱備。土屋太鳳造型眼前一亮，還有喜歡水雞。

第三位：《Sweet Home》(Netflix)
韓國網絡漫畫改編，另一部見證Netflix資金威力的劇集，科幻恐怖片設定，電影質素的特技，除了怪物與人類的困獸鬥外，對於人性醜惡，亦有深度描寫。困獸鬥模式增加了驚慄氣氛，不過因為有十集劇情，這些情節有時會重複。個人喜歡多些變化吧，所以較喜歡《有栖》。

第四位：《誰是被害者》(Netflix)
偵探推理作品，Netflix首部口碑載道的台劇，是偵探推理加《我們與惡的距離》控訴社會元素的結合，故事起初像一般連環凶殺案，中段轉折才發現是充滿悲傷的連環自殺案，整個調子由追兇變成控訴社會不公，走投無路的人透過一死去講出絕望真相。張孝全飾演的自閉症監證人員，實在一絕。

第五位：《想見你》(台灣中視)
女仕們應該較喜歡浪漫為主的《愛的迫降》。純愛一向不是個人主要喜歡類型，但《想見你》在愛情上還加入了穿越元素，這個奇幻的愛情故事充滿解謎元素，編劇最值得欣賞之處，是將錯綜複雜的時間線，處理得合情合理，難以挑剔，燒腦以外，愛情方面同時做到感人肺腑，充滿浪漫亦満載唏噓，男女觀眾都可以成功感動，真是十分難得。許光漢憑此劇成功升級為台灣男神。

我分享完了，到你們留言分享了。

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［西洋鏡］仲有En passant，不過用文字有啲難解，唔解算。

一盤國際象棋，係可以有9隻黑王后的，理論上。

TLDR：本文講西洋棋四大怪雞（相對於中國象棋）棋例（唔包括基本點行之類）：王車易位，升呢，將軍，同埋En passant。En passant用文字實在有點難解，從略，只講另外三樣。至少學咗唔會出醜，唔好亂咁話人錯，唔好同人打交。

其實原本想寫另一樣嘢，但寫咗呢篇先，不喜勿鬧

1. 呢期興講西洋棋（或曰國際象棋）。我相信百份之九十九嘅人，之前都唔知咩叫The Queen's Gambit。國際城市喎。照計知咩叫炮二平五或者重炮將嘅人多好多。都係開局啫。

2. 埃汾冇Netflix（但張家輝啦，遲下會有，因為在台灣14日，寫文都寫唔到咁多）所以一集都冇睇，但棋倒係識捉下。呢篇文講棋。可能Netflix都有介紹呢啲例？但我估佢冇講廣東話。

3. 又返返去，好多時咩叫做「識踢波」「識捉棋」「識寫文」甚至「識吹蕭」，都真係睇你咩context 下用，亦睇對住咩人。斷估唔係識得用腳踢個波就叫識踢，亦唔係落過場踢就叫識（否則我都識）。咁有時我地會用啲quick and dirty嘅方法去判斷。埃汾屎棋，很屎，但應該都算「識捉棋」，但我唔算「識踢波」。

4. 例如我唔明做乜見工會有人問「你識唔識Excel？」，唔通答你唔識？但在我心目中，「識」，咁至少睇你識唔識用Pivot Table Value Look Up，你可以話「下？好基本咋喎，識寫VBA先叫識」，甚至話「邊有人用Excel？」，隨你。你亦可以話「喂我覺得識用SUMIF已經算識」（＊），隨你。我只係講我工作請新仔嘅量度。

5. 咁同樣地，咩叫「識捉西洋棋？」，咁我估，都至少你識晒啲基本規則。「即係最基本嘅擺皇后就唔使講啦」「亦都唔好問到底西洋棋有冇撓馬腳，仆街，人地鬼佬啲馬先進啲，況且嗰隻係騎士，唔係馬，雖然都係騎馬」

6. 包括你要知道王車易位Castling（其實嗰隻係Rook，或者叫城堡，但是但）。留意王車易位十分常見，八九成棋局都會用。因為十分有用，一方面將隻王縮埋一角去冷氣房指點江山，另一方面開咗隻「車」出嚟中間大殺四方。

7. 當然你應該係識埋所有Castling嘅規矩（唔好講到要郁邊隻先咁複雜啦，正式比賽有規定郁王先，然後仲要用同一隻手郁「車」，當然不能雙手齊用）。首先，兩邊嘅「車」都可以做，但只能做一邊（下面解）。另外，隻王同隻「車」都係由頭到尾未郁過嘅（亦所以每人只能用一次），中間亦不能有其他棋（不能穿牆，不論敵我），另外，你用完後，隻王當然不能被將軍（很基本吧）。呢幾個好多人都知。

8. 不過，我發現唔少人唔知仲有呢條規矩：你車王易位，隻王穿過中間嗰堆空格，全部唔可以有敵軍攻擊緊，一格都唔得。你當人地會中途截劫老笠你個王啦下。留意人地有皇后好易可以封晒你兩邊，令你做唔到Castling（附圖嘅右邊）。仲有，被將軍時，你係不能出呢招大逃脫解圍的。王走佬要郁趁早

9. 仲有一條好奇怪，看似多餘嘅rule：Castling只能kingside，或queenside。左邊或右邊．你心諗，既然兩隻嘢都要冇郁過，仲有第三種玩法？有！就係，唔打橫，不如打棟？我如果有兵仔升呢（下面會講），變多隻「車」，就在王正前面，咪符合晒以上條件！兩隻都冇郁過喎（隻兵變車後冇郁過！）！又冇嘢在中間，可唔可以vertical castling？係唔得的。呢啲東西我就真係冇見過有人做，但當然前人有玩過。

10. 但留意有啲人矯枉過正，明明得嘅情況都有人話唔得。首先，你隻王畀人將過軍，冇問題的，冇郁過就得（例如你搵人頂住中間，或者食走攻擊你隻棋）。仲有，隻「車」被攻擊時，一樣可以用Castling甩身—唔係隻王被攻擊緊就得（附圖左邊）。仲仲有，之前講過，Castling時，你隻王郁中間嗰堆格，不能被敵方攻擊中，一格都唔得，但，隻車郁嘅格就冇呢個限制，甚至郁完你隻車畀人食走都得，你肯咪得。

11. 係咪好複雜呢？係！

12. 另外，當然包括你知道十分麻煩嘅兵仔升呢，以及更麻煩嘅En passant。En passant實在不能三言兩語解，自己查維基，唔少人連有呢樣嘢都唔知。可能因為法文難讀（大約讀做安趴桑，冇T音，法蘭西文）

13. 但兵仔升呢就值得一講。亦好多人知有呢樣嘢，兵仔踩到最底可以變身，但亦有唔少誤解。

14. 首先，可唔可選擇唔升？weirdly，係唔得的，隻兵一定要變第隻嘢，佊得定律，冇得唔升。另外，當然不能變多隻王出嚟啦，雙辦事人咩，點將死？

15. 咁除咗唔變，同埋變王外，係變乜都得。基本上任何人都會叫你變皇后，因為係最勁嘅棋子，冇得傾。一般rule of thumb，「車」5分，皇后9分，一隻頂兩隻。事實亦係，97%嘅賽局，啲友都係變皇后（但，剩返嗰3%先有趣，陣間講！）

16. 但，如果我先後有兩隻兵達陣呢？可唔可以兩皇后？答案係，可以！話唔可以嘅係錯解。理論上幾多隻皇后都得，regardless of 你原本嗰隻死咗未，亦regardless of 你之前有冇其他變咗后—唯一條件當然係對手未將死（唔好笑，你變幾隻后仲唔整得死人，都唔易，人地亦可能投降）。

17. 我記得教電腦有最基本嘅8皇后問題，咁理論上，一盤棋，黑子可以有幾多隻皇后？係9隻！一隻原本，8隻升呢。

18. 咁你話，喂，冇棋喎，邊度變多隻畀你？如果正式比賽，就要停鐘，然後個主持人搵隻皇后畀你，幾多隻都有，應該一定要有8隻後備。但一般衞生玩法，咪求其搵隻棋打橫放當係，或者自己拎個銀仔落去啦。

19. 頭先講過，因為皇后最勁，97%嘅賽局啲人都係咁升。實際上唔止97%，有時啲人係玩嘢，或者係因為反正一升呢就會畀人食，所以升乜都冇所謂，求其。但，都真係有啲情況會唔升皇后，特別係啲理論殘局（實戰更加少）。

20. 最常見，唔升后，升乜？應該估到，係「馬」（騎士）。因為騎士嘅行法獨特，同皇后唔同，係唯一唔升皇后嘅理由。個別解殘局要用到。

21. 但更加神化，有冇人唔升皇后又唔升馬，將佢升做「車」（城堡）或者「象」（教士？）？感覺係咪完全唔make sense？因為后已經係「車」同「象」加埋喎。實際上，除咗玩嘢，咁做嘅動機近乎冇。但理論賽局呢？都有啲用，畀你估下有乜情況有實際需要要咁做？唔易估

22. 就扯到落去最尾嘅一樣嘢，將軍

23. 點解有后唔升，要變「車」或「象」？答案係，唔好迫到對方stalemate。有時你變咗隻后出嚟，對方會即時冇棋行（但你冇將軍），stalemate，但當和！唔係當佢輸！所以要變「車」或「象」。呢個stalemate係一個同中國象棋好唔同嘅地方！

24. Stalemate，官方叫做「欠行」（總令我諗起「五行欠打」甚至「五行欠X」）

25. Stalemate係乜？就係「冇棋」。留意「冇棋」唔同將死！「冇棋」即係我冇將你軍，但迫到你冇棋行，你再行就會畀我食咗隻將軍。捉中國象棋都知，迫到對方冇棋，自己就贏。日本將棋亦都係（都打過下機）。但，朝鮮將棋就唔係（冇玩過，但在韓國博物館有講），因為朝鮮將棋可以趴時，唔郁，踢返個波畀你，咬我丫。西洋棋呢？人地「冇棋」，當和，切記！

26. 仲有最後一樣，我都唔100%肯定，但中國象棋，還原基本步，縫拆拆縫拆拆嘅長將，當負。但西洋棋，長將當和（不過唔係自動，要提出）。

27. 講左一輪，其實依我睇，西洋棋嘅規則係真係比較複雜的。當中有好多歷史原因。所以啲友捉西洋棋好易出醜，亦都令到唔少人唔敢玩。中國象棋相對係易上手。但係咪易學難精就好難講了，反正人人都會話自己玩嘅嘢易學難精。

（＊）真人真事，舊公司（唔好講邊間）個HR同我一齊見驚跌地，真係問人識唔識用SUMIF，而個驚跌地都算係某名牌大學讀數學。我諗佢嘅表情一定係希特拉式：「仆街，我今次真係吹鳩脹。」

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#AI智慧醫療越來越進步
#醫師要失業了嗎

看完想到幾個問題：
你會讓AI電腦幫你看病嗎？
你會相信人還是AI智慧呢？
會不會以後看病都在家裡按按鍵盤就可以？
以後鍵盤醫師會不會比真的醫師還厲害呢？

ＡＩ顛覆傳統醫療邁向新紀元
先探週刊徐玉君

今年台灣醫療科技展展場或論壇講者內容都離不開人工智慧(ＡＩ)，不管在醫療的創新領域、投資的方向、或產業的發展趨勢上，都直指ＡＩ在醫療領域應用的不可不為；生策會理事中的科技業代表林百里就不諱言指出，ＡＩ應用在醫療，要讓醫生、病患有信心至少還要十年以上的努力。不過，從ＦＤＡ近年核准的ＡＩ判讀軟體已達三○餘件來看，ＡＩ絕對是顛覆傳統醫療的復興運動。

從創新到商業化的鴻溝

其實林百里的話的確非常值得省思，如果大家不健忘的話，應該還記得一九九七年，ＩＢＭ的深藍(Deep Blue)戰勝國際象棋冠軍卡斯帕洛夫開始，讓這個ＡＩ藍色巨人連同Watson被全世界所熟知，也因此Watson成為ＩＢＭ持續數年而不衰的ＡＩ代言人。為此，二○一四年年初，ＩＢＭ斥資一○億美元建立「Watson Group」，隔年甚至特別成立Watson Health部門，全力進軍醫療健康事業，短短兩年共花費了約四○億美元收購了四家醫療數據公司，包括Explorys、Phytel和Merge Healthcare等。
期間，腫瘤專家顧問安德森癌症中心還與IBM Watson合作，為腫瘤學家創建一個諮詢工具，彙總患者的電子健康記錄，然後搜索資料庫提供治療建議。然而安德森癌症中心在花了六二○○萬美元之後，二○一六年毅然取消了這個項目。

緊接著一七年，這個成立僅三年的Watson Health就被裁員五○～七○％而告終，這一場ＡＩ＋醫療的夢幻泡沫徹底破滅，引起產業界一片嘩然。究其原因在，強大的資訊運算技術仍然無法與當今醫療系統的混亂現實搭配，也就是面臨了機器學習與醫生工作方式的醫學挑戰。

換句話說，醫療用的人工智慧，不僅是數據的建立與判讀，更重要的是完整的、有效的以及確實的數據，才能建構人工智慧所需的基本數據；林百里也說，完整的數據須由二○％的行動照護、二○％的臨床、三五％的外在環境及三○％的體學(包括微生物體、基因體)等數據的結合而成，將這些數據整合至雲端才能建構精準大健康醫療。且數據來源包括醫療提供者(藥局或醫院)、健保單位或政府、醫療ＩＴ公司(穿戴裝置或醫療器材公司)以及健康資料交換中心等四個方向，這些數據並非完全重疊，而是互補的。

論壇講者以色列最大創投公司Pitango Venture Capital合夥人Guy Ezekiel指出，未來全球生醫投資趨勢有四項重點，包括：ＡＩ技術導入、基因體技術與數據的應用、生物列印技術及遠距醫療，均與數位醫療有關。美國Partners Healthcare商業發展副總Trung Do也表示，創投對數位醫療公司的總投資金額從二○一六年的四五億美元，到一八年增加至八一億美元，他認為醫療保健提供者應重視醫療保健從創新到商業化的鴻溝，也就是科技公司與醫療系統合作，將會加速數位醫療、ＡＩ與研發的創新。

醫療ＡＩ市場成長性可觀

從二○一六年ＦＤＡ核准第一項超音波圖像診斷軟體開始，截至今年七月，共計核准了三○餘項使用人工智慧演算法的醫療器材軟體，範圍涵蓋心臟科、精神科、內分泌科、放射科、老人醫學科、神經內科、骨科、急診醫學、眼科、病理學科與腫瘤科等，當中有以放射科及心臟科的解決方案最多，分別有十六件與七件。

全球科技業在與醫療相關的領域都積極卡位ＡＩ，在美國，微軟成立ＡＩ醫療健康計畫Hanover，試圖幫助尋找最有效的藥物和治療方案；此外，也研究創造生物細胞和模擬癌症如何在不同病人身體的擴散情形。而Google旗下人工智慧企業DeepMind更開發出一種可針對包括青光眼、糖尿病性視網膜病變和老年黃斑部病變進行精準影像診斷的產品。

在中國，騰訊除投資醫療健康品牌Cloud MedX外，也領投深圳的碳雲智能一．五億美元；碳雲智能是由華大基因前ＣＥＯ王俊所帶領的團隊，致力建立人工智慧模型，進行精準醫療和個人化醫療。阿里雲也發布ＥＴ醫療大腦輔助醫生判斷甲狀腺結節點的技術等。

而這些大數據市場也確實已開始蓬勃發展，Accenture預測未來十年全球與健康醫療相關的ＡＩ市場將以四○％的年複合成長率快速發展，雖然許多相關技術仍尚待突破，以及未來病患的接受程度也需要被克服，但是人工智慧醫療已從概念逐漸被落實中，預估到二○二○年，醫療健康大數據的市值將達二五二○億美元。

台灣由於在醫療照護系統、醫療品質、醫療資料量、醫療數位化、軟體設計開發等面向，都有著全球領先的優勢，因此，強化、整合既有的資源，絕對可在醫療人工智慧浪潮中占有一席之地。

原始連結：https://tinyurl.com/v5rg7jd

亞當老師看新聞想未來

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