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2020-12-28 18:43:37 有 4 人按讚

阿亮新班開課資訊
注：本學期正在進行的課程，若阿亮"未"宣布結束，下學期繼續喔！
................................
寒假預計1/30~31，會再開兩天營隊，但要開甚麼還沒確定(正在猶豫是要開3D列印兩日課程，還是水族箱)
................................
2021年，2月22日後，開班
1、星期一晚上，6：00~8：30
綠數學-->綠自然(5年級以上)
https://forms.gle/pDSW5tVEionavEVTA
.
2、星期三下午，14：00~16：30
綠數學-->綠自然(5年級以上)
https://forms.gle/pDSW5tVEionavEVTA
.
3、星期三晚上，18：00~20：00
綠生活新開班(3年級以上)
https://forms.gle/B4YoFdLvGE9eBdVr7
.
4、星期日下午(14：00~16：00)
常態性親子、家長、說故事課程
(此課程下學期才開放報名)
.
阿亮綠教育
綠生活(3年級以上)-->綠科學(4年級以上)-->綠數學(5年級以上)-->綠自然(5年級以上)-->綠世界(6年級以上)
.
綠生活：(半年多，看該班級狀況)
藉由許多動手做與生活現象的教學，來逐步建立觀察發問、生活習慣、勇敢面對困難等。
綠科學：(綠生活結束，就會進入綠科學)
藉由大量動手做與各種工具的使用，來逐步讓孩子獨立思考、學習態度與觀念，最重點是訓練專注力、穩定度，讓專注的持續力變長，目標是最少一個小時(這是目標)。
.
綠數學：2個月
學自然需有數學底子，所謂數學底子，不是數學運算，而是數學邏輯，因此綠數學將從數數開始、平方、立方、指數、等差級數、等比級數、坐標軸、二元二次方程式、單位的運用、代數的意義，共用5~7堂課，將這些數學邏輯，介紹給孩子，讓孩子在心中有個底
.
綠自然：約1年
編排課程將國高中的內容，重新排列組合，依物理(20~25堂)-->化學(6~8堂)-->地科(5~6堂)編排，此篇排模式是因
傳統物理學是純粹科學，按聲光熱力電之順序教學，此順序也是人類科學的進化史，將傳統物理學這一連串的內容接續起來後。進入化學，便有能力從原子的電子組態來討論，如此，國高中的化學，超過八成，皆能使用理解方式學習，而不需要背誦。最後進入地科，地科屬複合式科學，一個現象，需多個理論來共同討論，因此若有物理與化學的基礎，便能輕鬆在少少數堂課中學習基礎地科知識。
.
綠世界：約25~30堂課
此課程主要內容是生物，從觀念生物一書開始導入生物內容，以演化為主軸，討論到DNA、生物技術、生態環境、人體構造、植物構造.....，讓孩子自然而然感受到，原來生物不需無聊的背誦與填空，生物是一種理解、一種邏輯、一種生活、一種與你息息相關，就在你身邊的事情。此課程需要有化學與地科的基礎，學起來會有比較好的效果

Tags: 平方和級數

拖鞋亮綠教育

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綠代表自然，不僅是阿亮教的自然科目，更是陪伴孩子"自然"長大的夢想

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By 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

2020-12-22 18:48:03 有 0 人按讚

AI 時代的摩爾定律？黃氏定律靠的是自身技術力將 AI 性能年年加倍

作者雷鋒網 | 發布日期 2020 年 12 月 16 日 8:45

1965 年，時任快捷半導體公司工程師，也是後來英特爾（Intel）的創始人之一的戈登·摩爾（Gordon Moore）提出了摩爾定律（Moore’s law），預測積體電路上可以容納的晶體管數目大約每經過 24 個月便會增加 1 倍。

後來廣為人知的每 18 個月晶片性能將提高 1 倍的說法是由 Intel CEO 大衛·豪斯（David House）提出。過去的半個多世紀，半導體行業按照摩爾定律發展，並驅動了一系列的科技創新。

有意思的是，在摩爾定律放緩的當下，以全球另一大晶片公司 NVIDIA 創始黃仁勳（Jensen Huang）名字命名的定律——「黃氏定律（Huang’s Law）」對 AI 性能的提升作出預測，預測 GPU 將推動 AI 性能實現逐年翻倍。

Intel 提出了摩爾定律，也是過去幾十年最成功的晶片公司之一。NVIDIA 作為當下最炙手可熱的 AI 晶片公司之一，提出黃氏定律是否也意味著其將引領未來幾十年晶片行業的發展？

AI 性能將逐年翻倍

受疫情影響，一年一度展示 NVIDIA 最新技術、產品和中國合作夥伴成果的 GTC China 改為線上舉行，黃仁勳缺席今年的主題演講，由 NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally 進行分享。Bill Dally 是全球著名的電腦科學家，擁有 120 多項專利，在 2009 年加入 NVIDIA 之前，曾任史丹佛大學電腦科學系主任。加入 NVIDIA 之後，Dally 曾負責 NVIDIA 在 AI、光線追蹤和高速互連領域的相關研究。

在 GTC China 2020 演講中，Dally 稱：「如果我們真想提高電腦性能，黃氏定律就是一項重要指標，且在可預見的未來都將一直適用。」

Dally 用三個項目說明黃氏定律將如何得以實現。首先是為了實現超高能效加速器的 MAGNet 工具。NVIDIA 稱，MAGNet 生成的 AI 推理加速器在模擬測試中，能夠達到每瓦 100 tera ops 的推理能力，比目前的商用晶片高出一個數量級。

之所以能夠實現數量級的性能提升，主要是因為 MAGNet 採用了一系列新技術來協調並控制通過設備的訊息流，最大限度地減少數據傳輸。數據搬運是 AI 晶片最耗能的環節已經是當今業界的共識，這一研究模型以模組化實現能夠實現靈活擴展。

Dally 帶領的 200 人的研究團隊的另一個研究項目目標是以更快速的光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路。Dally 說：「我們可以將連接 GPU 的 NVLink 速度提高一倍，也許還會再翻番，但電信號最終會消耗殆盡。」

這個項目是 NVIDIA 與哥倫比亞大學的研究團隊合作，探討如何利用電信供應商在其核心網絡中所採用的技術，通過一條光纖來傳輸數十路信號。據悉，這種名為「密集波分複用」的技術，有望在僅一毫米大小的晶片上實現 Tb/s 級數據的傳輸，是如今連網密度的 10 倍以上。

Dally 在演講中舉例展示了一個未來將搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。這意味著，利用「密集波分複用」技術，不僅可以實現更大的吞吐量，光鏈路也有助於打造更為密集的系統。

想要發揮光鏈路的全部潛能，還需要相應的軟件，這也是 Dally 分享的第三個項目——全新程式語言系統原型 Legate。Legate 將一種新的編程速記融入了加速軟件庫和高級運行時環境 Legion，借助 Legate，開發者可在任何規模的系統上運行針對單一 GPU 編寫的程序——甚至適用於諸如 Selene 等搭載數千個 GPU 的巨型超級電腦。

Dally 稱 Legate 正在美國國家實驗室接受測試。

MAGNet、以光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路以及 Legate 是成功實現黃氏定律的關鍵，但 GPU 的成功才是基礎。因此，GPU 當下的成功以及未來的演進都尤其重要。

GPU 是黃氏定律的基礎

今年 5 月，NVIDIA 發布了面積高達 826 平方毫米，整合了 540 億個晶體管的 7 奈米全新安培（Ampere）架構 GPU A100。相比 Volta 架構的 GPU 能夠實現 20 倍的性能提升，並可以同時滿足 AI 訓練和推理的需求。

憑藉更高精度的第三代 Tensor Core 核心，A100 GPU AI 性能相比上一代有明顯提升，此前報導，在 7 月的第三個版本 MLPerf Training v0.7 基準測試（Benchmark）結果中，NVIDIA 的 DGX SuperPOD 系統在性能上開創了 8 個全新里程碑，共打破 16 項紀錄。

另外，在 10 月出爐的 MLPerf Inference v0.7 結果中，A100 Tensor Core GPU 在雲端推理的基準測試性能是最先進 Intel CPU 的 237 倍。

更強大的 A100 GPU 迅速被多個大客戶採用，迄今為止，阿里雲、百度智能雲、滴滴雲、騰訊雲等眾多中國雲服務提供商推出搭載了 NVIDIA A100 的多款雲服務及 GPU 實例，包括圖像辨識、語音辨識，以及計算流體動力學、計算金融學、分子動力學等快速增長的高性能計算場景。

另外，新華三、浪潮、聯想、寧暢等系統製造商等也選擇了最新發布的 A100 PCIe 版本以及 NVIDIA A100 80GB GPU，為超大數據中心提供兼具超強性能與靈活的 AI 加速系統。

Dally 在演講中提到：「經過幾代人的努力，NVIDIA 的產品將通過基於物理渲染的路徑追蹤技術，即時生成令人驚豔的圖像，並能夠借助 AI 構建整個場景。」

與光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路需要軟硬體的匹配一樣，NVIDIA GPU 軟硬體的結合才能應對更多 AI 應用場景苛刻的挑戰。

Dally 在此次的 GTC China上首次公開展示了 NVIDIA 對話式 AI 框架 Jarvis 與 GauGAN 的組合。GauGAN 利用生成式對抗網路，只需簡略構圖，就能創建美麗的風景圖。演示中，用戶可通過語音指令，即時生成像照片一樣栩栩如生的畫作。

GPU 是黃氏定律的基礎，而能否實現並延續黃氏定律，僅靠少數的大公司顯然不夠，還需要眾多的合作夥伴激發對 AI 算力的需求和更多創新。

黃氏定律能帶來什麼？

NVIDIA 已經在構建 AI 生態，並在 GTC China 上展示了 NVIDIA 初創加速計劃從 100 多家 AI 初創公司中脫穎而出的 12 家公司，這些公司涵蓋會話人工智慧、智慧醫療 / 零售、消費者網路 / 行業應用、深度學習應用 / 加速數據科學、自主機器 / IoT / 工業製造、自動駕駛汽車。

智慧語音正在改變我們的生活。會話人工智慧的深思維提供的是離線智慧語音解決方案，在佔有很少空間的前提下實現智慧交互，語音合成和語音辨識保證毫秒級響應。深聲科技基於 NVIDIA 的產品研發高質量中英文語音合成、聲音定制、聲音複製等語音 AI 技術。

對於行業應用而言，星雲 Clustar 利用 NVIDIA GPU 和 DGX 工作站，能夠大幅提升模型預測精確度以及解決方案處理性能，讓傳統行業的 AI 升級成本更低、效率更高。

摩爾定律的成功帶來了新的時代，黃氏定律能否成功仍需時間給我們答案。但這一定律的提出對 AI 性能的提升給出了明確的預測，並且 NVIDIA 正在通過硬體、軟體的提升和創新，努力實現黃氏定律，同時藉生態的打造想要更深遠的影響 AI 發展。

黃氏定律值得我們期待。

附圖：▲ NVIDIA GPU 助推 AI 推理性能每年提升 1 倍以上。（Source：影片截圖）
▲NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally。
▲ 搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。

資料來源：https://technews.tw/2020/12/16/huang-law-predicts-that-ai-performance-will-double-every-year/?fbclid=IwAR1vXHWAGt_b8nDRW6VUqzpAINX_n_DzJ0KwJvdBnl18s8Q1A3Thk7hgBoI

Tags: 平方和級數

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平方和級數在 Eddie Tam 譚新強 Facebook 的最佳解答

By Eddie Tam 譚新強

2020-02-07 07:43:08 有 209 人按讚

譚新強：瘟疫的元兇：氣候變化

2019-nCoV病毒疫情肆虐，每天新增確診個案高達4000宗，不幸累積死亡人數亦已超過500。情况表面看來很嚴重，但我不太擔心。因為以應較準確的湖北以外數據來看，新增懷疑個案似有見頂迹象，更重要的是死亡率只約0.16%，不算太嚴重。當然這跟湖北尤其武漢市內的死亡率超過3%，相差甚遠，何解呢？有很多不同理論，但我較相信港大醫學院長梁卓偉的電腦模型推算，疫症個案數目被嚴重低估，早在1月25日，在武漢的病毒感染者可能已高達約76,000人（當然死亡人數也可以不準確，可以被低估，但理論上必比個案總數為準）。以外國撤僑的測試來判斷，感染率高達3%至5%，即是單以武漢約1000萬人口來計算，現在感染人數可能已高達30萬至50萬。如屬實，即或此2019-nCoV疫症的真正死亡率實遠低於3%，可能只略高於每年在全球肆虐的甲型流感，約0.1%。無論如何，現在為時尚早，無法下準確定論，一切仍以小心為上。遲些有機會，可再討論疫情、政策和對經濟的影響。

全球注意力都放在2019-nCoV疫情，但有沒有留意到東非的另一宗新聞？近日索馬里、埃塞俄比亞和肯亞等東非國家，正面臨數十年來最嚴重的蝗災，蝗蟲數目高達數千億，將嚴重威脅今年農作物收成，最差情况可導致饑荒！

數周前，全球焦點也曾放在澳洲破紀錄的山林大火，波及面積近19萬平方公里（約兩個葡萄牙），超過30人喪生，動物死亡數目估計10億以上（計埋昆蟲？）！

東非蝗災澳洲山火皆源自全球暖化

病毒疫症、蝗災、大火災……聽來有點像新約聖經啟示錄的四騎士預言，莫非真的世界末日已近？

我並非教徒，不會以宗教來作解釋，但我堅信科學，必有更合理的科學解釋。這次2019-nCoV疫情，當然有很多特殊成因，可能包括武漢街市的衛生情况欠佳，不同野生動物交叉感染，基因變種，終變成可感染人類的病毒。這當然並非第一次，SARS、MERS、伊波拉和其他新病毒的起源都差不多，原先蘊藏在蝙蝠和其他野生動物體內，然後變種經豬和雞等禽畜傳播到人類。

但這些疫症背後的最根本元兇，其實是氣候變化。最直接原因是全球暖化對細菌（雖然病毒並非生命）滋生有很大幫助，在熱帶地區尤其明顯。但近日有研究發現，即使在西藏高原的冰川因全球暖化而加速融化，因此發現20多種本來被困在萬年冰層內的原始病毒，如傳播到現代人類，不堪設想。

全球暖化亦大量改變和摧毀自然生態環境，加上人類社會發展需要，大量縮小野生地區面積，亦同時縮短野生動物和人類生活的相隔距離，病毒交叉感染的機會和頻率當然大大提升。全球貿易和交通發達，亦加劇病毒散播的速度和範圍。

東非蝗災和澳洲山林大火又跟氣候變化有何關係？近年海洋學家發現一個"Indian Ocean Dipole"（IOD，印度洋偶極）現象，類似太平洋的南北El Nino（厄爾尼諾）現象，原來印度洋東西邊的水面溫度差別，亦有一個以年計算的不規則周期性震盪（oscillation），而近年因氣候變化，西印度洋溫度不正常地較長期處於"positive phase"（正相），即西印度洋水溫高於東印度洋，濕度亦上升。東非地區去年第四季本應是旱季，但反而變得潮濕多雨，有利滋生蝗蟲，規模超龐大的蝗災提前來臨！

相反東印度洋那邊，水溫偏低，因此澳洲乾燥大旱，所以山林大火就特別嚴重！

氣候變化是一件千真萬確的事，且後果非常嚴重，足以消滅全球大部分動物，包括人類。只有極愚蠢的人如特朗普和他的支持者，才會漠視所有科學證據，抵賴它的真實性。美國退出巴黎氣候協議，可能是特朗普最錯和製造最大傷害的一個決定！

愈來愈多人，包括商界，已開始感覺到氣候變化的威脅，知道口唇服務（lip service）已不足夠，必須馬上採取行動。掌管7萬多億美元的貝萊德老闆Larry Fink，在給投資者的年度通訊中已明確指出，如何對抗氣候變化，已成為每一間企業、每一位高管和每一位投資者的責任。哈佛對耶魯美式足球賽，是一次過百年歷史的學界體壇盛事。去年底比賽中場休息時，兩校學生湧到球場上，展開橫額，大聲呼叫，要求哈佛和耶魯兩家最大和最具影響力的endowment funds（留本基金），公布所有與石化能源有關的投資，並且要求他們盡快拋售這些投資。

但說教是沒用的，經常造出反效果。瑞典小女孩通貝里（Greta Thunberg），成為了對抗氣候變化的代表臉孔，是一件不幸的事。她是位Asperger Syndrome（亞斯伯格症候群）的病患者，加上年紀實在太輕，態度太過偏激，演說中充滿憤怒，把成年人變成敵人，很難說服他人成為一齊對抗氣候變化的伙伴。最近有一個叫Babylon Bee的網站，故意惡搞，假稱在民調中，87%的被訪者寧願被因氣候變化而引發的海嘯淹死，也不願聽氣候變化激進分子的訓話！這是個笑話，當然不可太認真，但也的確道出不少人的心聲。

名利雙收可吸引企業投資ESG

ESG（Environmental, Social and Governance，環境、社會和企業管治）投資已逐漸成形，不再只是小眾的時髦潮流。但如何才能真正成功推動ESG成為投資主流？最有效的方法當然是利誘，如既能賺到錢，又贏得社會認可，兩者皆得，何樂而不為？

在此時刻，Elon Musk帶領Tesla崛起，正是一場最佳的及時雨。Musk已完全取代Steve Jobs（喬布斯）的潮流教主地位。而且老實講，Musk對科學和科技的知識水平、想像力，甚至工程和商業上的執行能力，都遠高於Jobs，個人魅力也很足夠（衣著品味也不錯，經常穿Belstaff外套），唯一相對差一點的只是公開演講能力。

Musk是一個充滿野心的狂人，他的夢想是拯救地球，推動再生能源革命，停止氣候變化。他很年輕時已因賣出他有份創辦的Paypal股份而發了達，但他追求的遠不止財富，所以決定取難不取易，跳進實體電動車製造業這個火坑，Tesla是數十年來的第一家美國汽車公司。初時面對極多巨大工程設計、生產技術和財務挑戰，即使只一年前，華爾街仍有很多分析師對它極度悲觀，不停警告Tesla隨時破產，更吸引了不少投資者沽空Tesla股票，包括明星級對冲基金經理David Einhorn和我的朋友，曾揭發Enron騙局的著名空投專家Jim Chanos等。

Musk在2018年8月時亂發出將以420美元一股，把Tesla私有化的假消息，弄出軒然大波，事態非常嚴重，隨時可以坐牢。最後美國證交會（SEC）網開一面，只罰Musk和Tesla各2000萬美元，和迫使Musk放棄董事長或CEO其中一職。這可算是Musk和Tesla的最低潮，但也是一次當頭棒喝，喚醒了Musk的奮鬥心，請來一位新董事長，自己專注當CEO，反而非常有效地減低成本，提升Model 3產能，和推出極吸睛的Cybertruck。最重要的是接受了中國邀請和過百億人民幣的貸款援助，成立了第一間全外資汽車公司，不到一年內在上海建好Gigafactory 3，開始交貨，正式打入全球最大汽車市場。

從去年中起，業績和最重要的現金流開始明顯改善，股價亦從177美元的低位開始反彈。到了上海車廠開幕時，股價更開始瘋狂飈升。全年業績公布，不止全年銷售量達標，連續第二季有盈利，正現金流更高達10億美元，且宣布將提前在3月交付Model Y車。Tesla股價開始如火箭般直線上升，比Bitcoin最瘋狂時更厲害，最高峰曾升至968美元，市值超過1700億美元！周三股價終於大跌17%，主要藉口是上海工廠因疫情停產，證明一如我上周所說，Tesla已成為一隻最重要的中國概念股！即使回調後，今年至今Tesla仍升了80%！

有些讀者看完我上周文章，不知為何有錯覺以為我對Tesla悲觀。我不想解釋太多，但不少人應該知道我是香港最先駕駛Model S的其中一人，對Tesla長期發展一直非常有信心；近日即使被疫情困擾，心情仍非常不錯！

Tesla電動車外形性能俱佳吸客

Musk的成功在於明白苦口良藥是錯的，良藥必須是甜的，所以一開始設計，就非常着重性能。隨便一輛Model S，加速已快過大部分超跑，價錢又低一半以上，買傳統車還有甚麼意義？Tesla的最先一批買家，主因是性能，其次是省汽油錢，外形亦美觀，而非關心環保。到了現在，連美國很多球星和KOLs都成為了鐵粉，Tesla已成為aspirational luxury product（有抱負奢侈品）。

未來如何發展？Tesla已成為The Cult Stock，沒有之一，PE超過100倍，估值已沒甚意義。CNBC的Jim Cramer已宣布Tesla成為了下一間亞馬遜級數的企業（他亦宣布化石能源已玩完，看石油和汽車公司股價，有理），將證明所有負評者都是錯的。Musk曾說Tesla有可能成為全球最大公司，不容易也不是一定，但不是無可能。

多年前我已解釋過，再生能源其實需要一個"Holy Trinity"（聖三一）：太陽能、電動車和儲能電池。本來Musk分別控制Tesla和Solar City，但後來因財困而合併了，另外亦有跟Panasonic的電池合作。Musk近日已說，今年亮點可能是Solar City，他現在有呼風喚雨之力，所以太陽能板塊也值得留意。如成功，這聖三一將可取締汽車、化石能源、發電機、發電廠，甚至電網等多個巨大行業，總收入以數十萬億美元計，如Tesla只佔數個百分點，已可達萬億營業額！

買Tesla絕非價值投資，但現代投資邏輯確有點不同，既然Tesla這麼重要，TAM更近無限大，怎可能不值千億以上？這級數才可開始吸引機構和ESG投資者。

我也希望ESG投資對阻止氣候變化有點幫助。但如萬一不成功，四騎士瘟疫繼續接踵而來，唯有希望能趕上買到去火星的SpaceX火箭票！

（中環資產持有亞馬遜及Tesla的財務權益）

中環資產投資行政總裁

[譚新強中環新譚]

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Eddie Tam 譚新強

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這是中環資產投資管理基金創辦人、行政總裁兼投資總監譚新強先生的專頁?

平方和級數在李祥數學,堪稱一絕 Youtube 的最佳貼文

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2020-06-28 12:00:12 有 1,362 人看過有 27 人喜歡

李祥數學,堪稱一絕

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學歷：國立台中教育大學數學教育研究所榜首身高：180 星座：雙子目標：將自己十幾年補教生涯所學，毫無保留的貢獻給大家，以讓更多人不討厭數學而努力著 2014.12.18 上傳第一支影片 2018.04.20 1000訂閱 2019.08.09 5000訂閱 2020.01.18 10000訂閱 2020.10.16 20000訂閱 2021.04.12 30000訂閱

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