可能的新物質相(二):重力學的類比

■「fracton」雖然是新穎的物理態,但我們卻能從現有的電磁學與重力學中獲得許多直覺,從而也激發許多反饋。讓我們想像有一個跟電磁學很像的理論,在這理論中的「電荷」遵守高斯定律,更甚者,這理論中的「電偶極」也遵守高斯定律。若我們偷偷往上翻閱,便知道這兩個高斯定律會導致任何局部的物理操作都沒有辦法改變淨電荷以及淨電偶極。

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先有麵包?還是先有農業?

■麵包是西方社會最重要的食物之一。美索不達米亞人認為,吃麵包喝啤酒的人就是文明人;古埃及人用麵包或啤酒當作薪水,打招呼的時候說「麵包加啤酒」。有這麼一說:有了麵包,就有了文明。只是,做麵包、即使是無酵餅(flat bread),還是需要繁複的加工步驟:磨粉、揉麵、烘烤。當然,製作麵包與從事農業比起來,可能還是比較容易些;所以,究竟我們是先懂得做麵包才開始種田,還是先學會種田才開始學著做麵包的?

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【探索19-8】客製你的健康:談基因、體質與精準醫學

■菸盒廣告上怵目驚心的「抽煙會導致肺癌」,但實際上難道所有老菸槍都終將罹癌?總有不少七八十歲的老先生老太太,不叼著菸就渾身不對勁,但依然生龍活虎,毫無疾病跡象。哪些遺傳資訊決定了這樣的「體質」?比較性研究歸類出兩群人,分別是長期抽菸後得到肺癌、以及沒有得到肺癌的人。經由分析兩群人遺傳資訊之差,或可明白哪些基因對吸菸者得到肺癌傾向的影響。

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寵物攝影機提供另類學習法

■很多主人會在自己的寵物身上裝個攝影機,來看看自己家的狗狗貓貓是怎麼度過牠們的一天。你有想過這種影片除了具有窺探寵物隱私的功能,還能夠做什麼嗎?最近有一篇投稿至ArXiv的文章,表示他們還能夠使用這些影片,在一些情境下模擬機器狗的動作。

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大學可以提供什麼樣的「產業課程」? (上)

■商管科系應該是要教學生理解、面對商業環境的吧?但這些科系,有些鑽入金融、財會、運輸物流的狹窄子領域;另一些則是高談策略、領導、創新、組織文化…這類漂浮半空,踏不了實地的抽象思維 — 尤其,其中的企業案例往往是歐美日跨國大公司的整體經營方針。這類案例讀起來當然感覺好豪華,但是多數學生,會入進那些企業嗎?不見得。學習公司上層經營管理的策略思維,是不是二十歲上下的學生最該知道、最用得上的企業知識?更不見得!

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【物理史中的七月】1816 年 7 月:菲涅耳(Augustin-Jean Fresnel)對於光波動理論的證據

■光是粒子還是波,此問題幾世紀來科學家的看法紛歧,直到 20 世紀初。牛頓持前一個論點,主張「微粒」說。但到了 19 世紀初,波動理論東山再起,部份歸功於一位法國土木工程師菲涅耳(Augustin-Jean Fresnel)所做的研究。

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脫離雲端「中央集權」─人工智慧「地方自治」時代來臨

■「In-Situ AI」這套運算架構,因應物聯網資料的特性與使用情境,在資料收集處就地進行大部分的運算工作。不同於以往將資料全部傳到「中央」的雲端,再接收「中央」決策完回傳的指令,In-Situ AI 發揮了「地方自治」的精神,善用地方資源、產生因地制宜的策略。其架構分為兩大部分:運算中樞(Node)與雲端。雲端有較高的運算能力,負責從大量的物聯網資料進行非監督式學習,汲取重要的特徵。接著藉由遷移學習(transfer learning),讓運算中樞的推理網路(inference network)認識這些特徵。如此在有限的標記資料下,推理網路也能對周遭世界具有一定程度的判讀能力。實驗結果顯示,遷移學習學到的特徵,讓推理網路預測的準確率提升30 %(達到近60 %),彌補標記資料不足的限制。

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【探索19-7】翻案拉馬克?

■拉馬克認為,生物在後天所獲得之行為或生理之變化,能夠遺傳給子代。有趣而諷刺的是,他提出此說的1809年,恰是達爾文出生的年份。拉馬克的學說甫一提出便飽受批評,終究在1959年達爾文提出演化論後,幾乎失去了舞台。而後,孟德爾的豌豆實驗,更奠定了基因變異是演化基礎的概念。

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【科學史沙龍】和算流派、數學道場與和算教科書

■精益求精的職人精神,一直是日本文化的招牌印象,反應在日本數學「和算」的發展上,就形成了遺題繼承、算額奉納、流派競技等等日本特有的數學活動。江戶時代的日本數學家,憑藉自身的數學才能,可受聘於藩校任教,躋身於上流社會;至於數學知識的普及化,則是透過開設算學道場招收學生,以及著作包含實用數學知識的教科書進行。

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【科學史沙龍】和算千年物語

■把大衍曆傳入日本的吉備真備,家喻戶曉的大陰陽師安倍晴明,寫出暢銷數學書《塵劫記》的吉田光由,編纂第一套日本自製曆法的澀川春海,以一己之力製作出第一套日本全國地圖的伊能忠敬⋯⋯講者藉由相關史蹟探訪,引領聽眾一探和算千年以來的精彩人物樣貌。

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深度學習可以從腦波判斷性別?

■雖然男女之間無論在生理或解剖學上都有相當大的不同,但若只給你一張腦電圖,你能看得出來這是來自男生還是女生的腦袋嗎?這時深度學習就會是個很實用的工具。講到這裡,或許有人會想問為什麼要繞這麼大一個遠路判斷人的性別,畢竟通常只要看到人的模樣就知道了,但回頭來仔細想想,這是不是也強調著深度學習在預測功能以外的角色呢?

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【《基因編輯大革命》書摘】奇草異獸

■CRISPR技術最有趣的一個面向,就是能夠用來研究某些特定生物的特質,比方說墨西哥鈍口螈的肢體再生、魚的老化,以及甲殼類的骨骼發育。我很喜歡同行寄來的CRISPR實驗筆記和圖片,像是他們發現了蝴蝶美麗翅膀圖案背後的遺傳基礎,或是找到使感染性酵母菌能夠侵入人體組織的個別基因。這些實驗揭示了自然界的新知,以及將所有生物串連在一起的遺傳相似性。對我來說,這一切都非常令人振奮。

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