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64線往蘆洲卡卡
#爭取國道與蘆洲出口及早分流
五股交流道改善工程遙遙無期
連帶影響64往蘆洲出口方向嚴重回堵
倩萍要求及早將往國道與蘆洲車道分流
避免不同方向的車流卻要擠在同一個車道
交通局表示將計算道路寬度
符合道路安全設計下就會加速改善
讓蘆洲人來得及回家吃晚餐
#人民心聲代言人
#三重 #蘆洲
#新北市議員李倩萍
#五股交流道台64線往蘆洲
「它將改變一切！」
DeepMind AI解決生物學50年來重大挑戰，破解蛋白質分子折疊問題。
本週振奮全球AI界的消息：Google旗下人工智能企業DeepMind發布了最新 AlphaFold成果，這是全球AI界無比振奮的重大科研突破。蛋白質存在於我們世界中的所有有機物體及奧妙人體中，全新的AlphaFold 算法揭秘了生物學界50年來試圖破解蛋白質分子折疊的難題，這項AI帶來的重大突破，將幫助科學家弄清某些困擾人們的疾病機制、加速找出新型流行病的具體原因（比如今年的全球新冠大流行），促進新藥設計、幫助農業增產、解析可有效降解廢棄物的嶄新成分、甚至探索為大氣減碳的全新解決方案。
我特別期待 AlphaFold 能為人類健康、環境生活推向更寬廣的可能性。在魔幻2020 最後一個月，這真是一個讓人懷抱希望的全新技術可能性，期待 AlphaFold之後締造更多 AI for Good 落地應用。
以下文章詳盡解釋了這項突破，內容經《機器之心》微信公眾號授權轉載。
▎生物學界最大的謎團之一，蛋白質折疊問題被 AI 破解了。
11 月 30 日，一條重磅消息引發了科技界所有人的關注：谷歌旗下人工智能技術公司 DeepMind 提出的深度學習算法「Alphafold」破解了出現五十年之久的蛋白質分子折疊問題。
最新一代算法 Alphafold 2，現在已經擁有了預測蛋白質 3D 折疊形狀的能力，這一複雜的過程對於人們理解生命形成的機制至關重要。
DeepMind 重大科研突破的消息一出即被《Nature》、《Science》等科學雜誌爭相報導，新成果也立刻獲得了桑達爾 · 皮查伊、伊隆 · 馬斯克等人的祝賀。
科學家們表示，Alphafold 的突破性研究成果將幫助科研人員弄清引發某些疾病的機制，並為設計藥物、農作物增產，以及可降解塑料的「超級酶」研發鋪平道路。
「這是該研究領域激動人心的一刻，」DeepMind 創始人、首席執行官德米斯 · 哈薩比斯說道。 「這些算法今天已經足夠成熟強大，足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」
蛋白質對於生命至關重要，它們是由氨基酸鏈組成的大型複雜分子，其作用取決於自身獨特的 3D 結構。弄清蛋白質折疊成何種形狀被稱為「蛋白質折疊問題」。在過去 50 年裡，蛋白質折疊一直是生物學領域的重大挑戰。
DeepMind 的 AlphaFold 讓人類在這一問題上取得了重要突破。在今年的國際蛋白質結構預測競賽 CASP 中，DeepMind 開發的 AlphaFold 最新版本擊敗了其他選手，在準確性方面比肩人類實驗結果，被認為是蛋白質折疊問題的解決方案。這一突破證明了 AI 對於科學發現，尤其是基礎科學研究的影響。
在兩年一次的 CASP 競賽中，各組爭先預測蛋白質的 3D 結構。今年，AlphaFold 擊敗了所有其他小組，並在準確性方面與實驗結果相匹配。
對於不熟悉生物領域的人來說，CASP 的大名可能有些陌生——CASP 全稱 The Critical Assessment of protein Structure Prediction，旨在對蛋白質結構預測進行評估，被譽為蛋白質結構預測的奧林匹克競賽。 CASP 從 1994 年開始舉辦，每兩年一屆，目前正在進行的一屆是 11 月 30 日開始的 CASP14。
而 DeepMind 這一突破有什麼影響？
用哥倫比亞大學計算生物學家Mohammed AlQuraishi 在Nature 文章中的話來說，「可以說這將對蛋白質結構預測領域造成極大影響。我懷疑許多人會離開該領域，因為核心問題已經解決。這是一流的科學突破，是我一生中最重要的科學成果之一。」
▎蛋白質折疊問題
蛋白質的形狀與它的功能密切相關，而預測蛋白質結構對於理解其功能和工作原理至關重要。很多困擾全人類的重大問題（如尋找分解工業廢料的酶）基本上都與蛋白質及其扮演的角色有關。
多年以來，蛋白質結構一直是熱門的研究話題，研究者使用核磁共振、X 射線、冷凍電鏡等一系列實驗技術來檢測和確定蛋白質結構。但這些方法往往依賴大量試錯和昂貴的設備，每種結構的研究都要花數年時間。
1972 年，美國科學家 Christian Anfinsen 因「對核糖核酸酶的研究，特別是對其氨基酸序列與生物活性構象之間聯繫的研究」獲得諾貝爾化學獎。在頒獎禮上，他提出了一個著名的假設：從理論上來說，蛋白質的氨基酸序列應該可以完全決定其結構。這一假設引發了長達五十年的探索，即僅僅基於蛋白質的一維氨基酸序列計算出其三維結構。
但這一思路的挑戰在於，在形成三維結構之前，蛋白質的理論折疊方式是一個天文數字。 1969 年，Cyrus Levinthal 指出，如果使用蠻力計算的方式來枚舉一種蛋白質可能存在的構象，要花費的時間甚至比宇宙的年齡還要長。 Levinthal 估計，一種蛋白質大約存在 10^300 種可能構象。但在自然界中，蛋白質會自發折疊，有些只需幾毫秒，這被稱為 Levinthal 悖論。
CASP 14 比賽最新結果：AlphaFold 中位 GDT 高達 92.4
CASP 競賽由 John Moult 和 Krzysztof Fidelis 兩位教授於 1994 年創立，每兩年進行一次盲審，以促進蛋白質結構預測方面的新 SOTA 研究。
一直以來，CASP 選擇近期才經過實驗確定的蛋白質結構，作為參賽團隊測試其蛋白質結構預測方法的目標（有些結構即使在評估時仍然處於待確定狀態）。這些蛋白質結構不會事先公佈，參賽者也必須對其結構進行盲測，最後將預測結果與實驗數據進行對比。正是基於這種嚴苛的評估原則，CASP 一直被稱為預測技術評估方面的「黃金標準」。
CASP 衡量預測準確率的主要指標是 GDT（Global Distance Test），範圍從 0 到 100，可以理解為預測的氨基酸殘基在正確位置閾值距離內的百分比。 John Moult 教授表示，GDT 分數在 90 分左右，即可視為對人類實驗方法具備競爭力。
在剛剛公佈的第14 屆CASP 評估結果中，DeepMind 的最新AlphaFold 系統在所有預測目標中的中位GDT 達到92.4，意味其平均誤差大概為1.6 埃（Angstrom），相當於一個原子的寬度（或0.1納米）。即使在難度最高的自由建模類別中，AlphaFold 的中位 GDT 也達到了 87.0。
歷屆 CASP 競賽自由建模類別中預測準確率中位數的提升情況，度量指標為 BEST-OF-5 GDT。
CASP 競賽自由建模類別中的兩個目標蛋白質示例。 AlphaFold 能夠預測出高度準確的蛋白質結構。
這些令人振奮的結果開啟了生物學家使用計算結構預測作為科研主要工具的時代。 DeepMind 提出的方法對於某些重要的蛋白質類別尤其有用，例如膜蛋白（membrane protein）。膜蛋白很難結晶，因此很難通過實驗方法來確定其結構。
該計算工作代表了在蛋白質折疊這一具備 50 年曆史的生物學問題上的驚人進展，比該領域人士成功預測蛋白質折疊結構早了幾十年。我們將很興奮，它能從多個方面對生物學研究帶來基礎性改變。 ——Venki Ramakrishnan 教授（諾貝爾獎得主，英國皇家學會會長）
▎DeepMind 這樣解決蛋白質折疊問題
2018 年，DeepMind 團隊使用初始版 AlphaFold 參加 CASP13 比賽，取得了最高的準確率。之後，DeepMind 將 CASP13 方法和相關代碼一併發表在 Nature 上。而現在，DeepMind 團隊開發出新的深度學習架構，並使用該架構參加 CASP14 比賽，達到了空前的準確率水平。這些方法從生物學、物理學、機器學習，以及過去半個世紀眾多科學家在蛋白質折疊領域的工作中汲取靈感。
我們可以把蛋白質折疊看作一個「空間圖」，節點表示殘基（residue），邊則將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互及其演化史至關重要。對於在 CASP14 比賽中使用的最新版 AlphaFold，DeepMind 團隊創建了一個基於注意力的神經網絡系統，並用端到端的方式進行訓練，以理解圖結構，同時基於其構建的隱式圖執行推理。該方法使用進化相關序列、多序列比對（MSA）和氨基酸殘基對的表示來細化該圖。
通過迭代這一過程，該系統能夠較強地預測蛋白質的底層物理結構，並在幾天內確定高度準確的結構。此外，AlphaFold 還能使用內部置信度度量指標判斷預測的每個蛋白質結構中哪一部分比較可靠。
DeepMind 團隊在公開數據上訓練這一系統，這些數據來自蛋白質結構數據庫（PDB）和包含未知結構蛋白質序列的大型數據庫，共包括約 170,000 個蛋白質結構。該系統使用約 128 個 TPUv3 內核（相當於 100-200 個 GPU）運行數週，與現今機器學習領域出現的大型 SOTA 模型相比，該系統所用算力相對較少。
此外，DeepMind 團隊透露，他們準備在適當的時候將這一 AlphaFold 新系統相關論文提交至同行評審期刊。
AlphaFold 主要神經網絡模型架構概覽。該模型基於進化相關的蛋白質序列和氨基酸殘基對運行，迭代地在二者的表示之間傳遞信息，從而生成蛋白質結構。
▎對現實世界的潛在影響
「讓 AI 突破幫助人們進一步理解基礎科學問題」，經過 4 年的研究攻關，現在 AlphaFold 正在逐步實現 DeepMind 初創時的願景，在藥物設計和環境可持續性等領域都產生了重要的影響。
馬克斯· 普朗克演化生物學研究所所長，CASP 評估員Andrei Lupas 教授表示：「AlphaFold 的精確模型讓我們解決了近十年來被困擾的蛋白質結構，重新啟動關於信號如何跨細胞膜傳輸的研究。 」
DeepMind 表示願與其他研究者合作，以進一步了解 AlphaFold 在未來幾年的潛力。除了作用於經過同行評審的論文以外，DeepMind 還在探索如何以最佳的可擴展方式為系統提供更廣泛的訪問可能。
同時，DeepMind 的研究者還研究了蛋白質結構預測如何幫助人們理解一些特殊的疾病。例如，通過幫助識別存在故障的蛋白質，並推斷其相互作用的方式，來理解一些疾病的原理。這些信息能夠讓藥物開發更加精確，從而補充現有的實驗方法，並更快找到更有希望的治療方法。
AlphaFold 是十分卓越的，它在預測結構蛋白質的速度和精度上有著驚人的表現。這一飛躍證明了計算方法對於生物學中的轉換研究，加速藥物研發過程都具有廣闊的前景。
同時許多證據也表明，蛋白質結構預測在未來的大流行應對上是有用的。今年早些時候，DeepMind 使用 AlphaFold 預測了包括 ORF3a 在內的幾種未知新冠病毒蛋白質結構。在 CASP14 中，AlphaFold 預測了另一種冠狀病毒蛋白質 ORF8 的結構。目前，實驗人員已經證實了 ORF3a 和 ORF8 的結構。儘管具有挑戰性，並且相關序列很少，但與實驗確定的結構相比，AlphaFold 在兩種預測上都獲得了較高的準確率。
除了加速對已知疾病的了解，AlphaFold 還具備很多令人興奮的技術潛力：探索數億個目前還沒有模型的數億蛋白質，以及未知生物的廣闊領域。由於 DNA 指定了構成蛋白質結構的氨基酸序列，基因組學革命使大規模閱讀自然界的蛋白質序列成為可能——在通用蛋白質數據庫（UniProt）中有 1.8 億個蛋白質序列。相比之下，考慮到從序列到結構所需的實驗工作，蛋白質數據庫（PDB）中只有大約 170000 個蛋白質結構。在未確定的蛋白質中可能有一些新的和未確定的功能——就像望遠鏡幫助人類更深入的觀察未知宇宙一樣，像 AlphaFold 這樣的技術可以幫助找到未確定的蛋白質結構。
▎開創新的可能
AlphaFold 是 DeepMind 迄今為止取得的最重要進展之一，但隨著後續科學研究的開展，依然有很多問題尚待解決。 DeepMind 預測的結構並非全部都是完美的。還有很多要學習的地方，包括多蛋白如何形成複合體，如何與 DNA、RNA 或者小分子交互，以及如何確定所有氨基酸側鏈的精確位置。此外，在與他方合作的過程中，還需要學習如何以最好的方式將這些科學發現應用在新藥開發以及環境管理方式等諸多方面。
對於所有致力於科學領域中計算和機器學習方法的人而言，像 AlphaFold 這樣的系統彰顯了 AI 作為基礎探索輔助工具的驚人潛力。正如 50 年前 Anfinsen 提出的遠超當時科研能力所及的挑戰一樣，這個世界依然有諸多未知的方面。
DeepMind 取得的這一進展令人們更加堅信，AI 將成為人類擴展科學知識邊界的最有用工具之一，同時也期待未來多年的艱苦工作能夠帶來更偉大的發現。
影片及原文，參考 DeepMind官方部落客 https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology
行經無號誌路口時，支道需禮讓幹道，但你知道支道幹道如何分辨嗎？
今於議會總質詢我特別提出這個問題，無號誌路口多車禍，經常是因為民眾對於路權的觀念不熟悉，不知道誰應該讓誰而搶快所致。
一般直覺會認為路比街大、街比巷大、巷比弄大，或者以路寬作為判斷基準，但事實上這樣的觀念不盡正確。也因此發生車禍往往會有相當多的爭議，但除了路權觀念，至今台中市仍有許多無號誌路口沒有設置相關標誌可供參考判定。
舉例來說，我若於西區中美街直行，與右邊美村路一段102巷出來也欲直行的車輛相撞，在不考慮車速等其他因素下，依《道路交通安全規則》第 102 條，行至無號誌或號誌故障而無交通指揮人員指揮之交岔路口，支線道車應暫停讓幹線道車先行。未設標誌、標線或號誌劃分幹、支線道者，少線道車應暫停讓多線道車先行；車道數相同時，轉彎車應暫停讓直行車先行；同為直行車或轉彎車者，左方車應暫停讓右方車先行。
雖看起來兩邊路寬差很多，但根據交通部交路字第0960002608號函所釋，雖二道路路幅寬度有所差異，且一設有分向標線，另則未劃設；惟依道路交通安全規則第 102條第 2項規定計算，其進入交岔路口之實際車道，應均以１車道計算。
也就是說，在支幹道不明確、車道數相同的狀況之下，從巷子口出來的車輛反而可能肇責較小，違反一般民眾直覺。
可以看出台中市交通局近年有在加強宣導用標誌識別支道的概念，這類型的標誌包括讓路標誌、停車再開、讓路線、停標字、閃紅燈號誌，有設置這些標誌的路口皆表示為支道，需讓路給幹道。
但加強宣導的同時，卻忽略了 ＃有許多路口其實完全沒有這類型的標誌可以做參考，如西區中美街忠誠街交叉口，中美街、華美街所交會的街道巷口等等就是明顯的例子，反倒失了原先宣導的美意。
2016年新北市已經在全面檢討無號誌路口問題，並設下三年內全部完成設置標誌的目標，明確支、幹道區別。
我要求台中市交通局也應該趕快動起來，全面盤點無號誌路口，設置或劃設停讓的標誌標線，並且加強宣導用路人的路權觀念，讓市民可以行的安全。
北門市場大改造❓打造沒有車位和排水的時尚空間😲
擁有 55 年歷史的北門市場，如今終於有了重建的機會，不論是當地攤商或附近居民都相當期待。我也一直都很關注，希望改建之後真的能活化公有市場空間、帶動地方繁榮。
然而，我跟市府要了市場的設計圖來看（電子檔在文末），發現裡面問題重重。詢問攤商和里長後，才發現設計的過程中，完全沒有找他們討論，令人感到不可思議。
市長在臉書上和新聞上一再強調：「傳統市場也可以很時尚」，未來北門市場外觀會是灰白色系的現代風，市場將不再只是採買購物的地方，更是集合傳統與創新的社區優質空間。
#真的有市長說的這麼好嗎❓
上周我拿著設計圖詢問北門市場的攤商，結果他們給我的回饋是不符合需求。
到底怎麼回事呢？
1⃣ #沒有整體排水系統規劃
排水做得好是讓市場環境衛生又不會產生臭味的關鍵，所以攤位周圍通常有排水溝。
結果不只圖上沒看到，翻遍整個設計簡報，也完全沒有任何關於排水系統的說明，連「排水」兩個字都沒出現。
2⃣ #沒有放冰箱和冷凍櫃的空間
不論是賣肉的或是賣熟食的攤販，都很需要有放冰箱和冷凍櫃的地方，因為東西放在外面很容易壞。
但是目前的設計，只是勉強把 64 個攤位擠進一樓的空間，完全沒有額外的地方可以擺放儲存設備。
3⃣ #沒有考量到多元販售的需求
目前的北門市場，除了傳統賣肉、菜、水果和熟食的攤販外，還有服飾店、理髮廳和修改衣服的工作坊。
然而在設計圖上，幾乎所有的攤位都長得一樣，只適合傳統物品的販售。那改建之後，上面原有的這些店，要何去何從呀？
4⃣ #沒有規劃熟食座位區
有攤商提到，希望未來北門市場可以像現在的東門市場一樣活絡，白天賣菜、晚上賣餐飲。
我在之前的市場報廢會勘也有提議，未來改建應該要規劃熟食區，吸引人來用餐，刺激消費，但顯然市府認為沒必要。
5⃣ #汽機車停車位嚴重不足
目前的基本設計只有規劃汽車位 18 個、機車位 40 個，加起來連 64 個攤販停都不夠。
甚至在簡報中，直接秀出機車停在人行道上的設計圖，根本是鼓勵機車騎上人行道，人車爭道。
#沒有停車位誰會願意來消費❓
原本社區居民一直很期待市場改建的同時可以增加停車空間，市府也回應說將會跟中央來爭取。
去年第 3 次臨時會，我在議會上要求產發處和交通處務必要做好橫向溝通，確保市場的設計保留未來能夠有加蓋停車場的可能性。
結果從設計圖來看，根本沒有預留加蓋的可能。昨天在議場上，市長才說確定沒有停車場了，但這樣的決定，攤商和社區居民卻還絲毫不知情。
他們還在期待著。
我進一步問市長，如果市場沒有停車場，這樣來購物消費的民眾車要停在哪？
沒想到市長居然回答說，機車可以停在 150 公尺外（實際上為 250 公尺）的棒球場停車場。
市民真的會願意在大太陽底下，提著大包小包走 250 公尺？況且市場旁的小巷子寬度才 7 米，也完全沒有人行道。
更令人意外的是，市長鼓勵民眾可以搭乘大眾運輸到市場購物，但最近的公車站點遠在 400 公尺之外，且一個半小時才一班車。這樣完全不切實際。
假如沒有停車場，可以預期的是，未來北門市場附近，要嘛是汽機車違停亂象不斷，要嘛就是民眾乾脆不來消費，導致市場變成蚊子館。
#沒有集會所如何保障社區權益❓
不論是在 2018 年的新聞，或是在我質詢前一天市府發的新聞稿上，市府都一再強調市場改建之後，將會提供給社區居民集會的空間。
然而，目前市場的設計完全沒有獨立的集會空間。雖然產發處長會後跟我說明，所謂的多功能市集就包含社區居民的集會功能。
我想這也是為什麼市長會認為有獨立集會空間的緣故。
不論叫多功能市集，或是叫集會所，我想最重要的就是讓社區居民能夠有固定可使用的集會場所。
感謝市長在議會上答應新竹市民，北門市場將來一定會有讓社區居民集會的空間，這樣就讓人放心了。
#土地利用率低浪費精華地段
北門市場的基地面積約有九百多坪，以市場用地容積率 240 % 來計算，可開發樓地板面積約有 2 千 2 百坪，但目前的規劃設計只用了 450 坪左右，等於容積利用率約是 20 %。
即使扣除 3 百多坪作為道路使用的土地，尚還有 450 坪左右的土地容積沒用到，若以實價登錄上土地一坪 30 萬來計算，等於市府浪費了約 1.3 億元。
可惜市府因為希望將市場盡快重建，所以市長也很明確表示未來不會繼續爭取其他經費，增建停車場或是其他空間。
#北門市場應該重新檢討設計
很感謝市長表示會來修正市場的設計，邀請攤商、里長和里民來參與討論，並將他們的建議和需求盡可能放進設計中。
停車問題，雖然市長表示可以停在棒球場或是搭公車前往，但我想在市長改善公車之前，這樣的解方一點也不實際，市府還是要想辦法來解決。
既然好不容易北門市場要改建了，而且預計要花費四千多萬元，那就更該蓋一個真的符合在地需求、能夠為地方帶來繁榮的市場，不要只是成為拍照打卡的時尚空間而已。
#第三次定期會總質詢
#北門市場 #市政公開透明
#二創向市長粉專設計致敬
新竹市北門公有零售市場拆除重建細部設計及都市設計審議簡報
https://reurl.cc/7XqKxy
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