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2021/6/29 11:30修正預測，丞相起風啦！
［T1］龍族 主教
［T2］精靈 巫師 皇家 死靈
［T3］吸血鬼 復仇者
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物語重歸不負責任預測
［T1］死靈 主教
［T2］精靈 龍族 吸血鬼 皇家
［T3］巫師 復仇者
吸血鬼跟復仇新卡機械純度都給得很微妙，吸血鬼我看好的是狂亂，機械復仇者則太難活到9費死去，傀儡解場疲於奔命。
龍族死靈的自然跟機械體系給的最齊，但龍少了嗔怒被迫玩自然，可是我看不太到龍族關鍵斬殺T1應該無望，
死靈則是機械各種噁心場面，斬殺靠死衝、一刀、一擊、抽牌唯一缺點就是解場太倚靠必殺。
主教則因為補進了自然體系幫助抽牌，還有結晶兔子抽+超扯標準體質抽，讓原本護符或盾教極度吃手牌的牌組都加強了。
皇家倚靠單卡強度走上T1，也是擁有數不清的抽牌手段，協作自然皇有搞頭。
巫師不弱但每張牌都要恰恰好進手，像是準時的閉嘴，後手必須進化麥哲，機械進化體系整體太吃進牌，增幅巫師也沒明顯補強
AI 助陣醫學、防疫，個人隱私難兩全？
2021/06/09 研之有物
規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。
評論
本篇來自合作媒體研之有物，作者周玉文、黃曉君，INSIDE 經授權轉載。
AI 醫療、科技防疫的人權爭議
健康大數據、人工智慧（AI）已經成為醫療研發的新聖杯，新冠肺炎（COVID-19）更將 AI 技術推上防疫舞臺，各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療，我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私？
中研院歐美研究所副研究員何之行認為，規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。
「天網」恢恢，公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發，全世界為了因應危機展開大規模協作，從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等，大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系，也引發人權隱私的兩難爭議。
2020 年的最後一夜，臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告，居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾，都不應參加大型跨年活動。而且，千萬別心存僥倖，因為「天網」恢恢，「我們能找得到您」！有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手，許多人拍手叫好，但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。
隱私爭議不只在防疫戰場，另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月，《經濟學人》（The Economist）發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」（Personalised-health-index）。臺灣勇奪亞軍，主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。
國際按讚，國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障，擔憂是否會成為藥廠大數據；但另一方面，部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》（簡稱《個資法》）很嚴、很卡，大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧？
中研院歐美所副研究員何之行認為，原因之一是，
《個資法》早在 2012 年就實施，跑在 AI 時代之前，若僅僅仰賴現行規範，對於新興科技的因應恐怕不合時宜。
健保資料庫爭議：誰能再利用我們的病歷資料？
來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。
2012 年，臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟，質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權，逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味，一般人完全不知道自己的病例被加值運用，侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴，但已進入大法官釋憲。
民間團體批評，根據《個資法》，如果是原始蒐集目的之外的再利用，應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費，並非是提供醫學研究。
但支持者則認為，健保資料庫是珍貴的健康大數據，若能串接提供學術與醫療研究，更符合公共利益。此外，如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意，相關研發恐怕得被迫踩剎車。
種種爭議，讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線，顯得模糊而舉棋不定。何之行指出，「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸，不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題，也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。
我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎？當精準醫療的腳步飛也似向前奔去，我們要如何推進醫學科技，又不棄守個人的隱私權利呢？
「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢，透過健康大數據來評估個人健康狀況，對症下藥。但健康資料涉及個人隱私，如何兼顧隱私與自主權，成為另一重要議題。
去識別化爭點：個資應該「馬賽克」到什麼程度？
何之行認為，「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手，確立資料使用標準，包括：允許退出權（opt-out）、定義去識別化（de-identification）。
「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說：讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。
2017 年，DeepMind 與英國皇家醫院（Royal Free）的協定曝光，DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料，用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫，卻引發軒然大波。原因是，資料分享不僅未取得病患同意，也完全沒有將資料去識別化，每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光！這起爭議無疑是一大教訓，重創英國社會對於開放資料的信任。
回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式，無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度，才算是無從識別特定個人？
何之行指出，個資法中的定義不甚清楚，混用匿名化（anonymous）、假名化（pseudonymised）、去連結（delink）等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準，成為爭點。
現行法令留下了模糊空間，那麼他山之石是否能提供參考？
以美國《健康照護可攜法案》（HIPAA）為例，法案訂出了去除 18 項個人識別碼，作為去識別化的基準；歐盟《一般資料保護規則》則直接說明，假名化的個資仍然是個人資料。
退出權：保留人民 say NO 的權利
另一個消解爭議的方向是：允許退出權，讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前（opt-in）的同意，但仍可以提供事後的退出選項，民眾便有機會決定，是否提供健康資料做學術研究或商業運用。
何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例：英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 （NHS Digital）的機會，一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital，二是資料上傳後，仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據，對商業用途敬謝不敏；也有人覺得只要無法辨識個人即可。
近年，英國政府很努力和大眾溝通，希望民眾認知到資料分享的共善，也說明退出所帶來的社會成本，鼓勵人們留在資料庫內，享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通，努力建立社會信任。
參照英國經驗，目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權，但善盡公眾溝通，應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。
歐盟 GDPR 個資保護的四大原則
健保資料庫只是案例之一，當 AI 成為大數據浪潮下的加速器，最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation，以下簡稱 GDPR），便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。
因應 AI、大數據時代的變化，歐盟在 2016 年通過 GDPR，2018 年正式上路，被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量，設定出個資保護四大原則：目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。
其中，「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用，應在特定目的的必要範圍內，也就是只提供「絕對必要」的資料。
然而，這與大數據運用需仰賴大量資料的特質，明顯衝突！
大數據分析的過程，往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料；資料分析後的應用範圍，也可能超出原本設定的目標。因此，如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」，便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露（self-disclosure）義務。當蒐集方成為主要的資料控制者，就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策，究竟是如何形成的。
「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例，中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用，將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致，就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而，所有被納入評分系統的人民，卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作，也無法知道為何自己的信用評等如此。
芝麻信用表示，系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料，進行每個人的信用評分，分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等，實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證，甚至是求職。
這同時涉及「課責性」（accountability）原則 ── 出了問題，可以找誰負責。以醫療場域來講，無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助，最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷，這不僅是尊重醫病關係，也是避免病患求助無門的問責體現。
科技防疫：無所遁形的日常與數位足跡
當新冠疫情爆發，全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安，科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯，也再次浮上檯面。
2020 年 4 月，挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體，能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後，這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關（NDPA）宣告禁用！
挪威開發了「Smittestopp」，可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡，提出與感染者曾接觸過的示警，定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而，挪威資料保護主管機關（NDPA）宣告，程式對個人隱私造成不必要的侵害，政府應停止使用並刪除資料。
為何挪威資料保護機關會做出這個決定？大體來說，仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。
首先，NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任，目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調？或者為研究分析而持續蒐集資料？而且，上傳的資料包含非確診者個案，違反了特定目的與資料最小蒐集原則。
此外，即便為了防疫，政府也應該採用更小侵害的手段（如：僅從藍牙確認距離資訊），而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡，這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。
最後 NDPA 認為，蒐集足跡資料原初是為了即時防疫，但當資料被轉作後續的研究分析，政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用？又將如何去識別化，以確保個資安全？
換言之，面對疫情的高度挑戰，挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性，不應輕易打開潘朵拉的盒子，國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體，有違反比例原則之虞。
「有效的疫情控制，並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控，一個數位監控國家的誕生，所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析：
數位監控所帶來的威脅，並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害，更深層的危機在於，掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。
當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集，對於個人的「深描與剖繪」（profiling）遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向，都可能全面被掌握！
AI 時代需要新法規與管理者
不論是醫藥研發或疫情防控，數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範，何之行認為，除了一套 AI 時代的個資保護規範，實踐層面上歐盟也有值得學習之處。
例如，對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念（privacy by design），「未來照護機器人可能走入家家戶戶，我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資，隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」
另外最關鍵的是：設置獨立的個資監管機構，也就是所謂的資料保護官（data protection officer，DPO），專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說，就是「個資警察局」。何之行比喻，
如果家中遭竊，我們會向警察局報案，但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管，健康資料歸衛福部管，界定不清楚的就變成三不管地帶。
綜觀臺灣現狀，她一語點出問題：「我們不是沒有法規，只是現有的法令不完備，也已不合時宜。」
過往許多人擔心，「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論，但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善，車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格，但它並沒有阻礙科學研究，仍然允許了科學例外條款的空間。」
「資料是新石油」（data is the new oil），臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料，唯有完善明確的法規範才能減少疑慮，找出資料二次利用與科技創新的平衡點，也建立對於資料二次利用的社會信任。
資料來源：https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss
這樣的天才，是任何國家都期望的人物，⋯⋯
本篇報導內容很長，但值得一看.
～～～*****～～～
比爾蓋茨公開批評～川普。
「你不信任任何中國人，不信任華為、不信任中國科學家、
不信任中國程序員等技術人員。那麼世界上，就沒有其他科學家能值得你信任！」
比爾蓋茨為何這麼說？因為有個神秘的中國大伽，疫情期突然返回其祖國效力了！
這個中國人的履歷，
可以用「王者」來形容，他是美國所有巨頭公司裡，職位最高的中國人！也是矽谷科技圈最有權勢的中國人！
一個攪動世界20年的風雲人物，竟在危險的疫情期毅然返國！
他，就是 *沈向洋*。
1966年出生的沈向洋，太聰明也太「逆天」了，人生扶搖直上：
12歲，別人才讀初中，他已經初中畢業；接著初中只讀了兩年，不滿14歲，就考進南京大學，
20歲左右，就獲得了 *香港大學，電機電子工程系碩士學位！*
之後，沈向洋考入美國最頂尖的計算機學院～卡內基·梅隆大學，攻讀博士學位。
博士畢業，沈向洋選擇人工智能作為未來事業發展方向，
別看今天人工智能，
在全球都很吃香，可在30多年前，這一領域根本乏人問津，因那實在太冷僻也太遙遠了。和誰聊一下「人工智能」，一定會被當作「瘋子」看待。
但是沈向洋卻認定了這個全世界最前衛的研究，因在科研人的眼裡，30年後的未來，實已近在眼前。
1994年，當他公佈，
第一個人工智能三維全真模型時，全世界幾乎還沒有人，在這一個領域進行類似的工作；
在他寫的論文裡面，有世界上最早由照片轉換成虛擬現實的研究，他設計的「四分樹樣條數函數法」，則是世界上最好的運動參數估計算法。
在那個中國留美博士，還不受重視的年代，沈向洋直接被蘋果公司、微軟公司發聘書爭搶。他最後選擇了微軟，這個全球最知名的美國巨頭。優秀如他，即便是在高手如雲的美巨頭企業里，仍舊能「玩轉江湖」！
沈向洋一出手，
就開發出微軟的北美第二大搜索引擎：
必應（Bing）；
還有情感機器人，
微軟人工智能：小冰.
而那些年，中國因高科技的落後，遭受到國外的企視，尤其像微軟這樣的巨頭企業，高管陣營裡，幾乎沒有中國人的容身之地。
但是沈向洋，打破了國外對中國的偏見！
2004年，
沈向洋成為微軟亞洲研究院院長，兼首席科學家，那時他只有38歲，卻達到別人50歲才能走到的高度！
2006年，
他成為世界最大的頂尖學會：
IEEE會士（電氣和電子工程師協會）
2007年，
沈向洋人生最高光的時刻，微軟給了他最高級別待遇：
全球資深副總裁！
在美巨頭企業里，有個不成文的規定，
副總裁職位必須是美國國籍，可沈向洋20多年供職微軟，從始至終都保持中國籍，
即便是高高在上的副總裁職位，他都沒有要加入美國籍，而美國方面為了留住他，做了很大的讓步！
從此,沈向洋成為美國所有巨頭公司裡，
職位最高的中國人！
也是矽谷科技圈最有權勢的中國人！
在國際巨頭屈指可數的華人高管之中，他是微軟的王牌，也被稱為「人工智能之父」攪動世界人工智能風雲20年！
也許有人會問，
百度總裁陸奇博士當年回國時，不是說也代表人工智能最高水平嗎？
不錯，陸奇確實是一位傳奇人物，但陸奇當年能進入微軟，實是得益於師兄沈向洋的推薦！
在國外看來，美國科技圈及人工智能領域，沈向洋才是首席科學家，甚至高出陸博士半個身位。
麻省理工學院這樣評價：
如果你在感情上難以支持微軟，那是你還未曾遇見沈向洋 。
微軟研究院創始人里克·雷斯評價：
沈向洋讓微軟亞洲研究院，發展到了難以置信的高度。
歐美給了他最高級別的待遇：美國國家工程院外籍院士、英國皇家工程院外籍院士。
2011年，
他獲得全美亞裔年度傑出工程師大獎；
2014年，
微軟公司年度技術領袖獎......
對全世界來說，
沈向洋
就是中國在IT界（人工智能），幾乎能碾壓所有人的「神」，他站在那裡！
履歷輝煌的華人之光，但因他的低調，除了人工智能界視他為「男神」，
而在普通人看來，他是神秘而不為人知的。
他一舉激起千層浪。
微軟突然宣佈，
沈向洋因個人原因辭去副總裁職位，
2020年2月回國。
什麼樣的個人原因？微軟沒有多說，
有相關人士分析，
是因半年來美國對華為不擇手段的打壓，激起了沈向洋的愛國義憤。
畢竟他心裡一直有中國。
早在1998年他在微軟剛立足，看到國內人工智能的落後，就馬上跑回北京，參與創立微軟中國研究院，後更名微軟亞洲研究院，並擔任計算組主任。
這個研究院的創立，對中國而言意義十分重大，它是人工智能的一座里程碑，堪稱中國IT界的「黃埔軍校」。
十多年來，沈向洋不斷將微軟先進技術，引進中國市場。
2004年，
在他成為微軟亞洲研究院院長後，更將這所研究院，辦成了中國科技界人才鼎沸的搖籃，一共走出了7000多名院友，
堪稱撐起中國人工智能的半壁江山：
其中200多位院友，
在世界各地頂尖高校執教；35位院友，是美國電子電氣工程師協會、
美國計算機協會，或美國人工智能學會會員；
超過15位院友在500強企業，和中國互聯網企業巨頭：如阿里、百度、小米擔任總裁，現在阿里巴巴的大佬王堅、小米創始人林斌等，就都在裡面學習工作過。
這所研究院，
被《麻省理工學院技術評論》譽為，
世界最火計算機實驗室。
有人問，沈向洋的貢獻有多大？
業內權威的說法是：
他帶動了中國的人工智能領域。
這樣一位享譽世界的「風雲大佬」，
去年決定要辭職回國了。
微軟中國做了一件從沒幹過的事，發佈一封感謝信，
將沈向洋稱為「微軟的中國先生，
中國的微軟大使」，
還說「廿三歲月，赤子之心！
縱有萬千語，難訴離別情！」
都離職了，還這樣不捨，
微軟從來沒有對一個中國人這樣重視！
媒體打的標題是：
沈向洋離職，美科技巨頭再無華人高管。
美國多次輓留，也有很多人不理解，
沈向洋都走到人工智能的巔峰了，
美國也給了最好的待遇，他還缺什麼？
其實原因很簡單，再多的錢，買不來沈向洋的心。
2020年2月，是他計劃回國的日子，可突如其來的疫情，將他阻隔國門外。
一些幸災樂禍的人又跳出來：
「中國經濟因疫情受到打擊，沈向洋肯定不會回去了，疫情那麼嚴重他敢回嗎？經濟那麼低迷他能回嗎？」
確實，
當時疫情席捲中國，是最嚴峻的時刻，
很多海外人才都在觀望，
有哪個科學家，敢冒險呢？
而兩個月來，
沒有任何關於沈向洋的消息，就連很多國人都開始覺得，沈向洋不會回來了，明明那麼好的待遇，為啥回來？現在又是疫情的阻隔，憑啥回來？
可是，當3月5日沈向洋受聘清華時，
眾人皆驚！
他已經離職了一段時間，
也就是說，2月份國內疫情還正在嚴重的時候，
他已經冒著風險決定效力祖國了！
說到，他就要做到！
3月5日清華公佈：
沈向洋
成為清華大學高等研究院雙聘教授！
今天在清華大學高等研究院官網上，已經能查到沈向洋的博士生招生計劃，他要為祖國培養新的AI人才。
在得知沈向洋歸國後，
微軟創始人比爾蓋茨，
急得公開指責川普：
「如果你不能信任華為，
以及中國科學家和開發者，世界上將沒有你想要的人才，你一定會後悔讓這些中國科學家離開！」
在微軟，他的身份有兩個：
一個是全球副總裁，
一個是首席科學家。
在世界，他的身份有兩個：
一個是美國國家工程院外籍院士，
一個是英國皇家工程院外籍院士。
但最終他的身份只有一個，
那就是：中國人。
在疫情最艱難的時刻，沈向洋選擇了歸國，且回國後提出：
量子計算將是下一個十年的技術趨勢。
他還說了人工智能，
在這次抗疫中發揮的巨大作用：
「發展人工智能是真正造福人類的，尤其最近的疫情，讓人工智能真正有機會應用到很多方面。
一方面，人工智能加速，推進預防診斷治療。
另一方面，通過AI數據分析，可以從全球衛生健康、流行病學方面，確定疫情傳播的特徵、變化、趨勢，利用遠程協作，讓全球各地的醫生，能一起看到怎麼去應對風險。」
（全文結束）
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重歸協作皇 在 [情報] SV官方微博- 看板Shadowverse - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
情報來源：SV官方微博
情報詳細內容：
黎明少女‧塞拉（暫）
3/3/2 皇家傳說卡 指揮官
守護
每當自己的戰場上有士兵從者登場時，給予該從者「無法被敵方的能力指定」效果。回復
自己的主戰者1點生命值。
進化時 召喚3個戰盾衛士到戰場上。
時尚之災‧奈兒香（暫）
3/2/2 精靈金卡
入場曲 回復自己的PP 2點。
爆能強化 5；由原本的2點轉變為回復自己的PP 4點。增加2張時尚之災‧奈兒香卡片到手
牌中，並使該卡片獲得「自己的回合結束時，捨棄自己手牌中的這張卡片」
效果。
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青春，是不容後悔也不能回頭的路，只願我能在故事結束前發現
因為有妳陪伴，我才忘了孤獨。
穹風《下個春天來臨前》
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 219.71.6.136 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Shadowverse/M.1616659289.A.DF5.html
※ 編輯: harrychang (219.71.6.136 臺灣), 03/25/2021 16:02:58
※ 編輯: harrychang (219.71.6.136 臺灣), 03/25/2021 16:07:39
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