📌 主題:
•如何透過時事學英文 : 語言學習與批判性思考
•時事英文討論 (美軍撤出阿富汗)
0:00 系統測試
05:30 淺談英文學習
16:44 如何透過新聞學習英文
36:44 閱讀與聽力學習
1:08:34 口說與寫作學習
1:15:45 如何分析新聞
★★★★★★★★★★★★
📌 直播講義: https://bit.ly/2Xefrfu
📌L19 講義: The US withdrawal from Afghanistan 美軍撤出阿富汗
https://bit.ly/2YR4mln
📌句型架構表: https://bit.ly/39Nd2fJ
★★★★★★★★★★★★
📌推薦字典
OALD, LDOCE, Cambridge, Collins
什麼是搭配詞?
https://www.englishclub.com/vocabulary/collocations.htm
https://www.ldoceonline.com/quiz/section-collocations/
英語搭配詞的教與學
https://bit.ly/2Xd6V0C
Collocations, Idioms and Phrasal Verbs:
https://www.onestopenglish.com/download?ac=1509
學術搭配詞:
https://www.eapfoundation.com/vocab/academic/acl/
語料庫:
https://www.freecollocation.com/
https://dev.ozdic.com/collocation/
https://linggle.com/
https://www.english-corpora.org/coca/
★★★★★★★★★★★★
📌如何歸納單字?
歸哪時要確保分類有使用上的意義:
閱讀與聽力
theme-based chunks (主題分類語塊)
interdisciplinary chunks (跨領域語塊)
100句學術英文口說慣用語 (跨領域):
http://bit.ly/2N4T2Mb
Focussing on lexical chunks is a useful way to look at language and to extend learners' control of it. For example, learners can spend a little time at the end of a reading comprehension exercise identifying chunks in the text and analysing them, or identifying other contexts they might be found in.
https://www.teachingenglish.org.uk/article/lexical-chunk
口說與寫作
sentence starter (句子開頭)與 sentence builder (造句句型): https://bit.ly/39Nd2fJ
英文學術寫作寶典
https://bit.ly/3wB1J2r
如何構寫口說與寫作題目?
https://tips.uark.edu/using-blooms-taxonomy/
推薦單字軟體
https://quizlet.com/
★★★★★★★★★★★★
📌 Questions to ask yourself
1. What is education?
2. What is language and language learning to you?
3. Why should or shouldn't you learn English?
4. What are the pros and cons of using news to learn English?
5. What are the recommended steps of using news to learn English?
6. How can we organize our notes?
7. What are the steps toward critical thinking?
8. How can we analyze the news (i.e., viewing through the lens of power)?
★★★★★★★★★★★★
時事英文大全:http://bit.ly/2WtAqop
批判性思考問題大全: http://bit.ly/34rdtJ7
30集的「 口說挑戰」包含關鍵單字、口說練習、相關聽力、逐字稿: https://bit.ly/3fnKCsu
時事英文音檔: https://bit.ly/33Xuc6L
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〈美股盤後〉8月非農大爆冷!聯電ADR漲逾6% 道瓊標普收黑
Delta 變種病毒促使新冠疫情反撲,連帶拖累經濟復甦,繼 8 月 ADP 新增就業遠低於預期後,週五 (4 日) 美 8 月非農就業數據亦大爆冷,促使美元下跌、黃金上漲、十年期美債殖利率攀升,道瓊、標普指數均出現小幅下跌。
蘋果、Nvidia 等科技股支持下,那指週五微幅收紅 0.21%,創 2021 年第 35 個收盤新高記錄。那指本週上漲 0.21%,標普週漲幅為 0.6%,道瓊週跌 0.24%。
數據方面,美國勞工部週五 (3 日) 公布 8 月非農新增就業 23.5 萬人,遠遜市場預期,創今年 1 月以來最差表現,失業率則降至疫情爆發以來新低,報 5.2%,符合市場預期。
聯準會 (Fed) 主席鮑爾曾多次強調,Fed 開始縮減購債 (Taper) 前,需要看到有更強勁的就業數據,而令人失望的非農就業報告可能會改變 Fed 對 QE 退場時間的預期。
政經消息方面,參議院民主黨議員曼欽 (Joe Manchin) 週四要求對美國總統拜登的經濟議程「按下暫停鍵」,戰略性擱置 3.5 兆美元的預算法案,因為他希望優先關注高通膨、阿富汗撤軍造成的國家不確定等議題。
對此,美國總統拜登週五敦促國會通過 3.5 兆美元的預算案和 1 兆美元的跨黨派基礎建設法案,以推動美國經濟成長,創造良好的就業機會。
拜登強調,美國正試圖走出新冠陰霾之際,這些投資不是短期刺激,最主要的是創造美國長期繁榮。
週五外媒引述消息人士報導,民主黨員正考慮一系列針對企業或富人徵稅的提案,包括對企業高管、庫藏股等項目徵稅,旨為一項涵蓋從兒童保育、教育和其他社會項目等各方面的 3.5 兆美元預算案買單。
新冠肺炎 (COVID-19) 疫情持續蔓延全球,截稿前,據美國約翰霍普金斯大學 (Johns Hopkins University) 即時統計,全球確診數已飆破 2.19 億例,死亡數突破 454 萬例。美國累計確診超過 3964 萬例,累計死亡數超過 64.4 萬。印度累計確診超過 3290 萬例,巴西累計確診 2083 萬例。
週五 (4 日) 美股四大指數表現:
美股道瓊指數下跌 74.73 點,或 0.21%,收 35,369.09 點。
那斯達克上漲 32.34 點,或 0.21%,收 15,363.52 點。
標普 500 指數下跌 1.52 點,或 0.03%,收 4,535.43 點。
費城半導體指數上漲 19.6 點,或 0.57%,收 3,430.9 點。
標普 11 大板塊僅 5 大板塊收紅,資訊科技、通訊服務和醫療保健板塊領漲,公用事業、材料和工業板塊領跌。(圖片:finviz)
標普 11 大板塊僅 5 大板塊收紅,資訊科技、通訊服務和醫療保健板塊領漲,公用事業、材料和工業板塊領跌。(圖片:finviz)
焦點個股
科技五大天王僅微軟收黑。蘋果 (AAPL-US) 漲 0.42%;臉書 (FB-US) 漲 0.26%;Alphabet (GOOGL-US) 漲 0.32%;亞馬遜 (AMZN-US) 漲 0.43%;微軟 (MSFT-US) 跌 0.0033%。
道瓊成分股多收黑。美國運通 (AXP-US) 下跌 1.70%;波音 (BA-US) 下跌 1.20%;Honeywell (HON-US) 下跌 1.13%;沃爾格林聯合博姿 (WBA-US) 跌 0.95%;Salesforce (CRM-US) 上漲 1.11%。
費半成分股多收高。英特爾 (INTC-US) 跌 0.41%;AMD (AMD-US) 漲 0.66%;應用材料 (AMAT-US) 上漲 1.03%;美光 (MU-US) 跌 0.24%;高通 (QCOM-US) 跌 0.34%;NVIDIA (NVDA-US) 漲 2.00%。
台股 ADR 盡揚。台積電 ADR (TSM-US) 上漲 2.63%;日月光 ADR (ASX-US) 上漲 1.81%;聯電 ADR (UMC-US) 大漲 6.38%;中華電信 ADR (CHT-US) 持平。
企業新聞
蘋果 (AAPL-US) 上漲 0.42% 至每股 154.30 美元,續寫歷史新高紀錄。諸如 Wedbush 等多家華爾街投行預測,蘋果 iPhone 13 將迎來強勁的市場需求。
Nvidia (NVDA-US) 上漲 2.00% 至每股 228.43 美元。由於 Nvidia 不斷增長的資料中心和軟體領域,Jefferies 將該公司目標價從 233 美元大幅上修至 260 美元。
威騰電子 (WDC-US) 下跌 0.37% 至每股 61.41 美元。快閃記憶體大廠鎧俠傳出有意重啟 IPO 計劃,而非與威騰電子 (WDC-US) 進行股權合併,與此同時,日本經濟產業省對威騰電子併購鎧俠的態度似乎正軟化。
滴滴 (DIDI-US) 上漲 2.38% 至每股 9.02 美元,本週其漲幅近 10%。市場傳出北京市政府提議讓國企入股滴滴。消息人士透露,北京市文旅業巨頭首旅集團旗下子公司首汽集團將聯合其他國企,參與對滴滴的入股等工作。
特斯拉 (TSLA-US) 收漲 0.16% 至 733.57 美元。儘管來自福特、通用汽車和豐田的電動汽車湧現,方舟投資 (Ark Invest) 創辦人伍德 (Cathie Wood) 持續看多特斯拉,她認為特斯拉目標價上看每股 3,000 美元,主因是特斯拉市占率自 2017 年起持續大幅提升。
經濟數據
美國 8 月新增非農就業報 23.5 萬人,預期 78.7 萬人,前值自 94.3 萬人上調至 105.3 萬人
美國 8 月失業率報 5.2%,預期 5.2%,前值 5.4%
美國 8 月平均每週工時報 34.7 小時,預期 34.8 小時,前值 34.8 小時
美國 8 月平均每小時薪資年增率報 4.3%,預期 4.0%,前值 4.0%
美國 8 月平均每小時薪資月增率報 0.6%,預期 0.3%,前值 0.4%
美國 8 月勞動參與率報 61.7%,前值 61.7%
美國 8 月 Markit 服務業 PMI 終值報 55.1,預期 55.2,前值 55.2
美國 8 月 ISM 非製造業 PMI 報 61.7,預期 62.0,前值 64.1
華爾街分析
State Street Global Advisors 策略師 Michael Arone 表示,非農數字令人非常失望,很明顯,Delta 變種病毒對今夏經濟產生負面影響。
Michael Arone 稱,休閒與飯店業沒有增加任何工作淨新增就業為零,而零售業和餐飲業分別大幅裁員。投資者將得出結論,也許這將使 Fed 進一步推遲縮減購債的時間,市場可能對此沒有意見。
ZEGA Financial 執行長 Jay Pestrichelli 表示,最終,疲軟的就業報告將減輕 Fed 縮減市場支持力度的壓力。對投資者來說,這可能是好消息,至少在短期內是這樣。
https://news.cnyes.com/news/id/4716785?exp=a
【全球股市觀察站】2021-09-03(美國時間)
阿斯匹靈實戰文章
https://scantrader.com/u/9769/service
阿斯匹靈IG
https://www.instagram.com/aspirin_grandline/?hl=zh-tw
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創新工場和BCG波士頓諮詢合作的「+AI改造者」系列:創新工場投資的追一科技,用領先的「數位員工」解決方案幫傳統企業降本提效。
改造者系列:傳統企業應用AI別想「短平快」 -- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
隨著當前人口紅利趨弱,企業的用工成本增加,「數位員工」存在大量的市場需求。成立於2016年的追一科技,通過其核心的AI語義分析技術,幫助傳統企業利用人工智慧技術解決勞動力短缺的問題,實現降本提效。
在采訪中,追一科技首席戰略官成捷認為,傳統企業應該扭轉AI應用「短平快」的認知,投入時間和精力去梳理和構建特定於AI的業務流程,以達到正向的循環。
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在企業服務領域,AI企業,即「改造者」,能夠最直接地賦能企業提升管理效率與節降成本。追一科技便是這一賽道的佼佼者之一,借助自然語言處理技術,其「AI數位員工」可以勝任線上客服專員、行銷專員、資料質檢員、銷售上崗培訓師、反洗錢專家等崗位。
■本期受訪嘉賓:成捷
追一科技是「AI數位員工」提供商,主攻深度學習和自然語言處理,提供智慧語義、語音和視覺的AI全棧服務。追一科技的AI數位員工智慧平臺與業務場景深度融合,提供不同類型的AI數位員工,滿足企業和政府使用者服務、行銷、運營、 辦公等多種場景的智慧化升級需求,幫助他們降本提效,改善用戶體驗,驅動創新和增長。
成捷是追一科技首席戰略官。在此之前,他曾任職于麥肯錫與騰訊。成捷先生擁有清華大學學士學位與加州理工大學博士學位。
■對談實錄
Q1:追一科技為何選擇幫助傳統企業應用AI?
成博士:追一科技的定位是「AI數位員工」服務商,本質上是智慧軟件,面向企業提供AI企業軟件來説明其降本增效。當前,隨著人口紅利趨弱,企業用工成本水漲船高,員工的流動性也在增加,市場上存在大量對於智慧客服、行銷、內部溝通等的需求,企業希望由機器解決勞動力短缺問題,並為企業降本。而追一的核心AI能力是語義分析,即機器如何像真人一樣理解和表達文本資訊,再結合創始人團隊的企業服務背景,恰好能夠滿足我們稱之為「數字員工」的市場需求。追一的語音、視頻應用能夠滿足銀行、運營商等企業線上交互管道上海量的對話交互需求,涉及行銷和業務辦理等,幾乎等同于傳統呼叫中心上千乃至上萬的人工。
同時,我們也看到近些年大量企業在推進資訊化建設、雲建設,企業數位化的基礎在不斷成熟。許多企業已經積累了大量結構化或非結構化的資料,但並不知道如何應用,不知道如何從海量資料中提煉洞察。追一可以説明他們通過資料分析來實現更精細化的運營,從而提升人的產能。以保險電銷為例,通過對銷售人員的資料分析,追一能夠提煉高績效員工值得借鑒的話術和知識點,標準化後以輔助推廣培訓。
Q2:在賦能傳統企業應用AI的過程中,追一遇到過哪些挑戰?又是如何應對的?
成博士:AI火爆之後,大部分企業的心態是先投資一部分進行嘗試,其中有些企業成功地體驗到了AI的成效,於是自發地持續梳理其業務流程、構建並優化知識庫,進入了一個正向循環,投入產出比也合理,逐漸能夠覆蓋到更多場景和業務部門。
而有些企業原本對AI的預期是「隨插即用」,期待AI能在短期之內帶來巨大改變,他們應用AI的效果往往就無法達到預期,也很難將AI的效用發揮到最大,往往在一次采購之後就沒有下文了。AI企業要扭轉傳統企業認為AI「短平快」的認知,投入時間和精力去梳理和構建特定於AI的業務流程,才能步入正向的循環。
其次,許多較早開始應用AI的企業組織規模都很大,涉及到很多不同的部門——分條線、分版塊、分職能等。如何能夠協調大型企業多部門之間不同的利益和訴求,這對於AI應用而言是另一大難點。以銀行為例,總行負責智慧化建設的IT或科技部門往往考慮更有整體性的、大量部門可以通用的、長期的解決方案,且看中綜合性和可持續性更強的供應商。而業務部門往往偏好更迅速、更精准的解決方案,傾向于先行自行采購。AI企業就需要平衡和兼顧雙方的需求。我判斷在中長期會有多流匯聚的趨勢,即企業的科技部門會統籌AI智慧化建設的規劃以及技術合作夥伴的選取,總部科技部門和一線業務部門會一同系統性地梳理需求。
同時,在業務梳理過程中,AI企業也需要增進其對行業的理解,從而幫助傳統企業梳理出哪些業務或場景更有AI價值、更容易落地,以塑造短期速贏。追一在進入每個行業時都需要花大量時間瞭解業務流程,建立行業知識庫。
最後,AI不像ERP之類的傳統軟體系統,沒有成熟的全鏈路玩家,還處在比較初級的階段,因此端到端的、定制化的AI服務是稀缺資源且具差異化優勢——系統實施上,大型企業系統多,往往也不標準化,十分消耗人力;知識庫定制上,不同企業的業務流程不同、知識不同,需要定制知識庫;軟體功能定制方面,不同規模、業務類型的企業依然存在不同的需求;哪怕在部署之後,AI企業依然需要持續優化場景,根據交互的效果持續優化業務流程,並試圖拓展新的場景。
Q3:如何理解追一「開放共贏的生態合作體系」?
成博士:追一對各類企業都秉持著開放合作的心態,我們識別了四大類合作夥伴——平臺夥伴、行業夥伴、區域夥伴和咨詢夥伴。
1. 平臺夥伴包括騰訊雲、華為雲等企業,平臺夥伴能夠提供基礎設施,起到「鋪電線」的作用。憑藉平臺夥伴強大的客戶資源和銷售網路,追一能夠觸達更多的終端客戶。而追一能在平臺夥伴通用性的基礎設施之上提供特定垂直領域的解決方案,使面向客戶的解決方案更好落地實施。
2. 行業夥伴指特定行業領域的資訊科技企業,他們相比其他夥伴有更深的行業理解以及更多行業內的客戶資源,也願意在科技方面進行嘗試。追一可以與行業夥伴共同拓展行業內的科技解決方案。
3. 區域夥伴指在當地有較強商務關係、對當地市場瞭解較深入的夥伴。
4. 咨詢夥伴則能夠提供整合咨詢服務,在數位化咨詢、財務咨詢等細分方向擁有豐富的咨詢經驗。
追一在生態合作中除了能夠提供行業定制化的技術方案之外,還可以分享和拓展渠道資源,幫助系統集成商、ISV增收。長遠來看,追一希望把產品服務做得更加標準化,可供他人調用,也可以在自有平臺上集成協力廠商產品和服務。
Q4:你認為未來AI企業的發展趨勢是什麼?
成博士:大趨勢一定是行業越做越深、場景越做越精,提供整體性的行業AI解決方案。這也是追一未來發展的優先事項。
此外,AI企業還應當繼續推進技術普惠,在當前AI大多只在大型企業使用,而未來應當覆蓋更多中小規模的企業。AI企業能做的是把大客戶的主流需求打磨好、標準化,大量復用從頭部企業積累的垂直領域專識,再在過程中逐步建立跨行業復用的能力。
■要點回顧
1.「人工智慧即服務」(AI-as-a-service)依然處於初級階段,還沒有成熟的全鏈路玩家,因此端到端的、定制化的AI服務能夠打造差異化的競爭優勢。
2. 傳統企業需要抓住時間窗口,憑藉多年深耕行業的經驗積累,在AI技術企業追趕行業知識的檔口自我顛覆、自我革命。
3. 對「改造者」而言,「先縱後橫」不失為可行的策略——欲實現持續穩定的AI發展,需要長期深耕垂直領域,持續積累行業know-how,並將縱深積累標準化,以複製到更多的垂直行業。
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全字庫軟體包 在 全字庫軟體包 的推薦與評價
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應用工具下載- 個人電腦造字處理工具- CNS11643 中文全字庫Unicode平台. 全字庫軟體包(Windows 版) 適用平台:Windows 2000 / XP / 2003 / Vista / 7 / 8 / 10,須 ... ... <看更多>
全字庫軟體包 在 Re: [問題] 如何增加全字庫沒有的字- 看板EZsoft 的推薦與評價
※ 引述《WISHguitar (過氣北吉人)》之銘言:
: 各位先進大家好 這個問題有點急(也有點棘手XD)
: 因為在某單位當義工 在KEY IN資料時
: 有大約五分之一的罕見字 即便用全字庫也沒辦法找到
: 使用全字庫後就沒辦法用true type造字程式了
: 且每一份資料都要列印很多份 所以用手寫也不太可行
: 想請問這個問題有辦法解決嗎?(或有推薦的程式嗎?)
: 先謝謝大家囉:)
網誌圖文版:https://seilon.pixnet.net/blog/post/29507654
使用全字庫還是可以自己造字的
不過這做法目前只確認在XP/2003下可以用
以上、以下沒測試過,所以不保證可行
首先不能先安裝全字庫軟體包&匯入任何造字檔
請先使用系統的truetype(TTF)造字程式隨便造一個字
接著再安裝全字庫相關軟體
理由是全字庫軟體偵測到系統中沒有eudc造字檔時
會自己產生2個主檔名為eudc的檔案
但是檔案格式和TTF造字程式產生的格式不相同
才會造成TTF造字程式無法做任何編修動作
所以如果已經安裝全字庫軟體並匯入造字檔的話
請使用unlocker把c:\windows\fonts資料夾底下檔名開頭為eudc的2個檔案都刪除
然後用TTF造字程式隨便造一個字-->儲存
接下來再安裝全字庫軟體,就可以繼續下面的步驟
執行全字庫造字轉入程式,應該會看到類似下面這張圖的畫面
(我用的是舊版本,全字庫後來有發佈新版工具程式)
https://seilon.pixnet.net/album/photo/114314038
這張圖先記著,等一下要用到
接著,到全字庫網站下載想要新增的字
https://seilon.pixnet.net/album/photo/114314036
注意圖的右下角圈起來的EUC碼,你下載回來的檔名就是 EUC碼.cnspkg
https://seilon.pixnet.net/album/photo/114314050
建議每下載一個檔就加上順序編號
我相信你不會希望如果需要重新匯入造字檔時,新順序和先前的順序不一樣
滑鼠雙按*.cnspkg就會自動匯入造字檔,匯入完的畫面如第1張圖
請記住,你匯入的造字檔是unicode編碼,所以unicode內碼從E000開始排起
接著打開TrueType造字程式,注意上方的字元集要選ChineseBig5
然後【檔案】-->【字型連結】-->【與所有字型連結】
https://seilon.pixnet.net/album/photo/114314048
接下來【編輯】-->【選擇字碼】,Big5字集內碼從FA40開始排
原則上Big5字碼的順序,和你匯入造字檔的順序一定要一致(省得替自己找麻煩)
https://seilon.pixnet.net/album/photo/114314040
選定字碼代號以後按確定進入編輯區
假設我們就是要編輯FA40這個字碼
然後【視窗】-->【參照】,字型建議選標楷體(∵有些造字沒有明體)
https://seilon.pixnet.net/album/photo/114314842
字碼(C)的地方輸入E000後就會出現之前匯入的字-->【確定】
接下來就很簡單了,利用左邊工具列的全選
把參照區的字全部選起來以後拖曳到左邊的編輯區
https://seilon.pixnet.net/album/photo/114314044
要不要連結輸入法隨便,儲存好以後
就可以使用內碼輸入法打Big5內碼打出該字了
至於連全字庫都沒有,必須自己造字時該怎麼辦呢?
建議從Big5字碼選擇區最後一個字碼(FEFE)開始倒回來造字
這樣就不必擔心影響到正常造字檔匯入的順序了
https://seilon.pixnet.net/album/photo/114314042
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◆ From: 124.11.241.160
※ 編輯: Seilon 來自: 124.11.240.73 (03/16 18:17)
※ 編輯: Seilon 來自: 124.11.152.90 (07/26 12:09)
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