作為家中幺女、生於二二八的女主人公，以女兒的身分感受到父親的消失和回歸都是一場「家變」——父親不是英雄，而是一個平凡人，為了保全自己和家人，曾寫過告密信，這一恥辱讓父親對綠島的牢獄生涯隻字不提。
這波疫情不像先前有明確的群聚感染源，專家推估很可能是社區中累積已久的無症狀傳播雖然韓國今日新增確診數較前兩日稍微下降，《韓聯社》報導，韓國疾病控制與預防中心主任鄭恩京（정은경）今表示，依照前兩天的基本傳染數1.28來計算，未來幾天預計每天都將新增950例至1200例，「這與前兩波疫情高峰不同，我們認為這是自疫情大流行以來的最高危機。
韓國人口約5200萬人，首爾就佔約一半。處於防疫層級2.5級限制的首爾，現禁止50人以上聚會，餐廳晚上9點後打烊。《韓聯社》報導，京畿道知事李在明（이재명）今親赴水原市的京畿大學拜會該校校長，討論借用該校宿舍設置臨時醫療中心，已獲得首肯。」 此外，鄭恩京更指出，這波疫情不是經由幾場群聚而爆發，應該是在社區中的輕症或無症狀患者隱藏傳播累積了10個月以上，民眾很可能在日常中接觸到感染者而不自知。《路透》則稱，韓國政府計劃在未來幾周內增加約1萬張病床，並撥款向臨時支援照護武漢肺炎病患的護理師每月另外支付300萬韓圜（約新台幣7萬7314元）。
韓國目前的醫院空間和醫護人力亦吃緊。《路透》指出，若提升限制至第3級，代表這個亞洲第四大的經濟體將是疫情爆發後首度進入封鎖狀態，學校將改用遠距授課，禁止10人以上聚會，公司只有必要員工才能去辦公室。需要研究人員替人臉照片加上種族的標籤，但是這個程序有種族歧視的疑慮，大部分國家比較不可能做。
因為不同國家或地區的人，本來就有不同的人臉特徵，依據研究人員替照片加上的標籤，就可以讓AI分類及辨識人臉。相關報導與討論：Drew Harwell and Eva Dou (2020).Huawei tested AI software that could recognize Uighur minorities and alert police, report says.The Washington Post, December 8. 然而AI的技術，真的可以把人臉辨識到很細的種族分類嗎？有哪些因素會影響AI辨識人臉的效果好壞呢？對此，我們邀請專家釋疑如下。AI用人臉辨識來區分種族的技術，需要AI能夠學習臉部之間細微的特徵差異，也可以協助動物的辨識，例如生態相關研究，可能需要訓練AI分辨不同的鳥種，這種議題在研究上通稱「細粒度影像辨識」（fine-grained recognition），所以不是難以做到的技術。議題背景 《華盛頓郵報》12月8日報導，華為和曠視科技公司（Megvii）合作測試了一套人臉辨識系統，華為的官網上有貼出一篇系統測試報告。
但是這方法同樣也需要取得大量的人臉影像，才會讓辨識結果更準確，因此可能會有人權隱私的疑慮。雖然後來媒體詢問時，華為撤下了該篇報告，但報告中顯示測試系統的功能包含「維族告警」。
再加上目前大家對於人臉照片相關資料庫，都有隱私權容易被侵犯的疑慮，導致蒐集人臉照片更為困難。可得知要同時符合上述條件，可能不只需要人臉辨識公司的技術，還需要整體環境和網路系統等支持。所以即使AI能夠依據人臉的特徵，分類出幾個不同的種族，種族之間可能還是有很多重疊的部份，因此無法100％準確的區分種族。目前AI辨識人臉的研究趨勢之一，就是利用AI辨識人臉並分類族群時，想辦法讓所設計的演算法使族群之間重疊的部分越少越好，並同時讓同一族群的人臉特徵在空間中呈現的樣子越集中越好，如此才能讓AI在分種族時更準確。
許志仲（國立屏東科技大學資訊管理系助理教授） 2020年12月09日 其實技術上來說，用AI區分不同的人類族群，例如區分中國人與日本人，可能會比用AI區分兩個不同人的身分更容易。以台灣為例，台灣的人因為具有南島語系、荷蘭、西班牙等許多不同人種的混血，在統計上，人臉特徵的分布會很廣，稱為組內分散（intra-class scatter）。其實，2018年中國曾發表研究結果（Wang et al., 2019），已有運用AI人臉辨識成功區分維族人、西藏人和韓國人的技術。廖弘源（中央研究院資訊科學研究所所長） 2020年12月10日 AI辨識人臉的技術可以區分人的種族，但是很難做到100％準確。
需要足夠強大的電腦運算資源及硬體設備。若要增加辨識種族的準確率，其中一種解決方法可能是「細粒度影像辨識」，就是由研究人員事先將臉部影像細分為不同的五官，例如眼睛、鼻子、嘴巴等，標註這些個別特徵的差異後再訓練AI辨識，而不是直接讓AI從整張人臉影像學習找出特徵
目前AI辨識人臉的研究趨勢之一，就是利用AI辨識人臉並分類族群時，想辦法讓所設計的演算法使族群之間重疊的部分越少越好，並同時讓同一族群的人臉特徵在空間中呈現的樣子越集中越好，如此才能讓AI在分種族時更準確。相關報導與討論：Drew Harwell and Eva Dou (2020).Huawei tested AI software that could recognize Uighur minorities and alert police, report says.The Washington Post, December 8. 然而AI的技術，真的可以把人臉辨識到很細的種族分類嗎？有哪些因素會影響AI辨識人臉的效果好壞呢？對此，我們邀請專家釋疑如下。
以台灣為例，台灣的人因為具有南島語系、荷蘭、西班牙等許多不同人種的混血，在統計上，人臉特徵的分布會很廣，稱為組內分散（intra-class scatter）。雖然後來媒體詢問時，華為撤下了該篇報告，但報告中顯示測試系統的功能包含「維族告警」。若要增加辨識種族的準確率，其中一種解決方法可能是「細粒度影像辨識」，就是由研究人員事先將臉部影像細分為不同的五官，例如眼睛、鼻子、嘴巴等，標註這些個別特徵的差異後再訓練AI辨識，而不是直接讓AI從整張人臉影像學習找出特徵。其實，2018年中國曾發表研究結果（Wang et al., 2019），已有運用AI人臉辨識成功區分維族人、西藏人和韓國人的技術。需要足夠強大的電腦運算資源及硬體設備。AI用人臉辨識來區分種族的技術，需要AI能夠學習臉部之間細微的特徵差異，也可以協助動物的辨識，例如生態相關研究，可能需要訓練AI分辨不同的鳥種，這種議題在研究上通稱「細粒度影像辨識」（fine-grained recognition），所以不是難以做到的技術。
廖弘源（中央研究院資訊科學研究所所長） 2020年12月10日 AI辨識人臉的技術可以區分人的種族，但是很難做到100％準確。許志仲（國立屏東科技大學資訊管理系助理教授） 2020年12月09日 其實技術上來說，用AI區分不同的人類族群，例如區分中國人與日本人，可能會比用AI區分兩個不同人的身分更容易。
議題背景 《華盛頓郵報》12月8日報導，華為和曠視科技公司（Megvii）合作測試了一套人臉辨識系統，華為的官網上有貼出一篇系統測試報告。所以即使AI能夠依據人臉的特徵，分類出幾個不同的種族，種族之間可能還是有很多重疊的部份，因此無法100％準確的區分種族。
再加上目前大家對於人臉照片相關資料庫，都有隱私權容易被侵犯的疑慮，導致蒐集人臉照片更為困難。需要研究人員替人臉照片加上種族的標籤，但是這個程序有種族歧視的疑慮，大部分國家比較不可能做。
但是這方法同樣也需要取得大量的人臉影像，才會讓辨識結果更準確，因此可能會有人權隱私的疑慮。因為不同國家或地區的人，本來就有不同的人臉特徵，依據研究人員替照片加上的標籤，就可以讓AI分類及辨識人臉。可得知要同時符合上述條件，可能不只需要人臉辨識公司的技術，還需要整體環境和網路系統等支持並且把台北這都會中的人與人發生的故事敘述得極有韻味。
本文就來談談他們二人，也說一點台灣新電影。雷驤是很有風格的小說家，在六十年代與陳映真、七等生、劉大任等作家一樣受人矚目。
片中的張艾嘉、胡茵夢都令觀眾印象深刻。他必須自己去探索他的時代男孩女孩大家怎麼認識與交往，怎麼結合在一起、又怎麼互相受不了對方⋯⋯，然後他要找出他看到的時代的情感的問題，也要找出那些女子的原型。
後來又迷上了攝影，和攝影大師張照堂時常聚在一塊，有一段時間還參與雷驤的《印象之旅》紀錄片，砥礪了他的攝影功力。他在後幾年拍王家衛《重慶森林》時是他名氣的最高峰。
楊德昌曾在聊天中說到，五十年代香港的國語片，有一個尤敏，他特別欣賞。文：舒國治 前些日子，金馬獎的「終身成就獎」頒給了導演侯孝賢，真可謂實至名歸。從此年輕人談起電影，已不大會聊七十年代以前的電影。這時出了一個「聲音的大師」，便是錄音師杜篤之。
結果沒想到，這樣平平淡淡的台灣影片，在亞洲也受到了注目，尤其是日本、韓國的追隨者，也多不勝數。《海灘的一天》的攝影，是杜可風。
候孝賢有一次談到楊德昌的貢獻，他說：「楊德昌從美國回來，帶回來一雙眼睛。因為那完全呈現不出表演時的感情。
台灣新電影，出現了一種新的美學。碰上面後，他們急著告訴侯導，說：「是因為看了你的電影，我們才想從事電影工作的。
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