#神父的鹽
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侏羅紀世界2真是個令人匪夷所思的爛片,神父給兩顆星.
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不知是否導演換人的關係,就像是在演一齣童話故事,與其說是朱羅紀世界系列的電影,比較像是一個披著恐龍皮的變態狂演出的恐怖電影.
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最大的缺點就在於「失真」,當我看到另一隻被基因混和的恐龍,作為反派在籠子露出奸詐的微笑,這就一點也不是恐龍電影了,完全超脫現實的邏輯,如果是藉由基因中隱藏的天生生存策略,設定一種物種混合基因也會繼承另一個物種,這基本上,是在褻瀆上帝-就算生物先天在基因裡刻畫了什麼本能,主要也是經由後天學習而成,如同母狼訓練幼狼狩獵也需要拋受傷的獵物加以教育,被人類馴養的動物久了反而不知道怎麼哺育自己的孩子,本作的導演似乎把一切想得很簡單,好像去精子銀行挑了運動員的精子,生出來的小baby一歲就會打籃球一樣,這樣子簡化而且不切實際的思考.
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人的微笑涉及了很複雜的肌肉動作,賦予微笑社會意義,也需要極其複雜的智能,還有後天環境,誠如人類嬰兒一出生又哭又笑一樣,要明白笑=喜悅的表達方式,不是憑空一隻混合基因恐龍可以辦得到的,應該沒有一隻恐龍會有這樣的需求,比較像這隻「帝王迅猛龍」混了人類的基因.
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本作就像一個大雜燴,無論是承襲經典侏儸紀公園還是第一部侏羅紀世界,各種細微的表現都像是沒經過消化的模仿,例如迅猛龍用爪子敲擊地板的動作,反應在這隻人造恐龍上就像是劣質的抄襲,而「合成恐龍」的這個概念也被無限的放大,甚至濫用了,導致帝王迅猛龍一點也不符合科學,所有的東西都像是菜市場買菜一樣,我也可以在基因裡頭寫入了牠看到紅點就會去攻擊特定目標,然後我按手槍上的紅色按鈕,牠就會像被催眠一樣聽命行事,而這樣的不能自主又和牠過於自主的表現(假裝被麻痺然後引誘警衛上前把他吃掉)過於衝突,這讓這隻恐龍看起來根本就是個笑話.
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而目標人類這麼多,這隻恐龍特別執著於一個小女孩不知道是怎麼回事,當小女孩不斷逃跑最終是跑回床上,這是一個不合理,這恐龍跑到屋頂上嚎叫,然後特別用爪子開窗戶,潛入小女孩的房間,這又是另一個不合理,當恐龍開始脫小女孩的衣服時,完全就讓牠看起來只是一個純粹的變態.
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從當中只看到導演的惡趣味,以及讓人不能理解,說是恐怖片也不像,比較像是搞笑片,b級的灑狗血爛片,我不確定這系列電影是不是毀在一個不成熟的導演手上,不過更讓我驚訝的是日本方面的理解怎麼會認為超越前作,因為劇情上把侏羅紀「公園」毀滅、進入侏羅紀「世界」世界,是一種巨大的突破,合理懷疑,導演只是接受了一種指令,「結局應該要怎樣怎樣」,然後才開始想前面的劇情,只是為了有一個承先啟後的中介變相,把這個世界變成與恐龍並存的世界,好讓第三部開拍.
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這也是為什麼小女孩本身的複製人設定,還有續續按下按鈕,解放恐龍,是如此出戲而且多餘,他們基本上已經完全和該系列的世界脫離了,只是成為一種工具,先有一種想法形成,然後讓後續的東西牽強的去滿足它.
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本片的左膠感十分嚴重,從開頭說要去營救恐龍,結果被詐欺,救來的恐龍被拿去拍賣,變成恐龍拍賣會,這一切只為了強調人類有多麼自私,當反派人類為了合理化自己的錯誤,而推卸給男女主角時,用的理由也十分荒唐,「因為你們第一集核准了合成恐龍的研究,也用主題樂園利用恐龍來營利,還有男主角也用訓練恐龍的方式讓他們明白原來可以這樣提升恐龍的智慧,所以一切都是你們造成的,你們沒資格說我」,而女主角只能薄弱的辯解「我又沒違法」,事實上,這完全是錯誤的歸因,開主題樂園和盜賣盜獵完全是兩碼子事,而合成基因的問題,是在於以生化武器和戰爭為目的進行合成,跟單純噱頭完全不一樣,第一部受雇的中國科學家就是利用了這點,他欺騙了他的雇主,然後研發了做為武器用途的恐龍,才「加料」了一堆有的沒的讓恐龍成為了怪物.
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男女主角為了彌補自己的罪,開始營救恐龍,這挺左膠的,又因為不忍恐龍死於毒氣,而產生放出恐龍到人類世界的想法,這完全就是個左膠,在樂園事件裡,犧牲的不只是恐龍,還有人類,無辜的遊客被恐龍叼到天空上或踩死,而自己不斷逃跑,好不容易在脫離那個世界,現在為了救眼前的恐龍,而完全忽略了從前被恐龍捕食的恐懼,而要把人類世界整個變成恐龍世界,再一次重複慘劇,重溫一次被恐龍追殺的快感,完全是膠到不行.
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幸好女主角冷靜下來,放棄了按鈕,但是小女孩按下去了,這讓她是個複製人的伏筆顯得十分刻意而且荒唐,原來,她存在就是為了這一刻,她說「他們也是有血有肉的呀!」似乎把自己跟恐龍聯想在一起,成為命運共同體,事實上,完全就是理盲而且濫情.
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看在自己放出去的恐龍再度肆虐這個世界,翼手龍再把人抓起來摔死,小女孩只是一臉懵懂的抱緊男主角,好像不知道發生什麼事,觀眾也傻了,只令人想罵「死囡仔脯,手有夠賤欸」.
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然而,本片之所以給兩顆星,多給一顆,是因為他反應了一種預言性質,一個中國科學家為了製作生化武器,所以把基因序列嵌入另一段致命的基因,讓產出來的東西可以躲過熱感應器的偵測,甚至變色完全在環境中隱藏,然後洩漏出去成為全世界人類的災難.
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而最諷刺的是,無論從第一步還是第二部,這位中國科學家腦袋裡好像永遠學不到教訓,滿腦子都只想研究生化武器,這使得觀眾好像不斷的再看一次錯誤的重蹈覆轍,而感到極其愚蠢,當令一個帝王迅猛龍又再度被研發而成,成為架上的商品,當一個歪國人被錢沖昏了頭,試圖拍賣時,中國科學家突然制止了他,那瞬間,人們以為他良心發現,結果不是,他說,「不能把原型拿去拍賣,因為對手也會學」,原來,人類都已經要大難臨頭了他還想著如何競爭,不能讓對手得利.
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這種完全的利己主義,以及為達目的,不擇手段,的確很符合中國人的「我執」心態,白話來說,就是一種狼性,死都改不了,滿口謊言還說的頭頭是道,難怪第一部他會這麼為怪物進行辯解,「怪物是相對的.對金絲雀來說,貓就是怪物,我們只是習慣當貓.」
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中國人喜歡當貓,然後做出怪物來,還能解釋成你們才是怪物,想要迫害弱勢,我才是正義,然後全人類火葬場,可真是非常嚴重的公正世界偏誤了.
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正因為缺乏了這種基本的道德觀和實驗倫理,凡事經過中國科學家的手卻產生了質變,無論是第一部還是第二部,都上演了小孩開大車的戲碼,中國本身沒這技術,都是洋人們給他造一個p4實驗室,他們站在巨人的肩膀上研發出來的,用洋人給的資金和技術,研發出完全不相干的東西,原本要用來救援生命,卻拿來販賣牟利為目的,不變的是代價由全體人類承擔.
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也可以這麼說,某些洋鬼子也永遠學不了教訓,例如「中國促成世界進步不可缺少的力量」、「紅色供應鏈對世界有巨大貢獻」、「讓中國繁榮起來他們就會邁向民主」,這些包裝著左派思想實則利益薰心的愚昧洋屌思維模式,俗稱,用小頭思考.
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電影的結局就是放出恐龍後,人類世界成為一個與恐龍並存的世界,翼手龍飛到高樓大廈上,環視著人類世界燈光明媚的夜景,then,巨大的滄龍出現在衝浪客腳下的巨浪之中.
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後來我才知道,為什麼有些柯糞會一邊罵政府害死800條人命,一邊倡導「與病毒共存」了,完全就是災難片看多的關係.
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當浮現了電影中世界末日的影響,這也無意間隔離了自己與現實當中的關係,在進行災難性幻想的同時,也得到了自己是安全的錯覺,如同電影院的觀眾欣賞了一部恐怖電影,出了電影院後得到一種僥倖的救贖感「我還安全著」,因此人們從不厭其煩地欣賞恐怖電影,反覆刺激,不過,在現實中期待恐怖情節的呈現,以為不會發生在自己身上,可以治療恐懼,那又是另一回事.
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他們可能看到了侏羅紀公園的浪漫,而忘記了被恐龍啃掉上半身的感覺是怎麼樣,他們忘了當中的脈絡,放出恐龍,恐龍咬你,你被啃掉,「恐龍咬你」這個環節失落了,當看到了結局滿布煙硝的失落的世界,而略去的血腥情節,天真的認為提早到結局就能結束痛楚,於是產生了「放出恐龍->就不會被啃掉」的思維結果.
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現實往往比電影還離奇.
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只不過放出的恐龍只有幾毫釐的大小,然後牠們的名字叫做武漢肺炎.
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在這絕望的世界裡,至少我們還能期待的事是,第三部女主角的胸部依然豐滿,brother.
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅范琪斐,也在其Youtube影片中提到,人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。 其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。 當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一...
錯誤偵測碼 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的精選貼文
#汽車電子 #微控制器MCU #電子控制單元ECU #ISO26262
【汽車 ECU 大軍集結,多核心 MCU 強勢出線】
汽車各種網域及區域控制器將與現今分散式系統的邏輯軟體功能整合,因此開發複雜度問題也將由具有眾多個別電子控制單元 (ECU) 的車輛網路,轉移至中央網域/區域 ECU 的軟硬體架構。其中除了要將運算能力擴充為 15k DMIPS (Dhrystone 每秒百萬指令),也需要依據 ISO26262 彈性整合不同 ASIL (車輛安全完整性等級) 的各種功能,讓系統可用性成為需要克服的技術挑戰。
Gigabit 乙太網路可在網域電腦之間交換大量資料,與感測器和致動器通訊的部分可繼續使用 CAN、Flexray 及 LIN 等傳統網路技術。最後的關鍵因素在於密碼安全性。不論是在外車輛軟體更新的安全性、偵測網路操控及保護私密資料,都需要在所有 ECU 類別提供強大的安全功能。凡此種種皆增加對微控制器 (MCU) 的需求,讓微控制器系列的可靠度 (亦即強固程度及擴充能力) 成為重要標準。
所謂的強固電腦,必須具備可證明的決定性行為,處理時間急迫的功能,並在故障時快速回復。具備最佳化架構的「多核心 MCU」,在此能以即時控制功能展現自己的強項——傳統處理器具有複雜的記憶體管理和多種快取層級,通常無法可靠預測最大的功能執行次數。技術可靠度也是強固電腦系列的基本特性,若具備嚴格的開發程序、廣泛模擬老化效應,以及提供測試能力的特殊功能區塊,運作時就可達到 ppb (十億分之一) 程度的錯誤率。
此外,整合式快閃及 RAM 記憶體與其安全機制,則可確保整個生命週期過程中的強固度。快速調整因應未來需求擴充能力也扮演重要角色。在不從頭開始開發的前提下,能以多快速度因應市場需求變化?如果是複雜的多核心系統,依據 ISO26262 的軟體架構及功能安全概念,需要投入高度的研發工作。現今需要符合成本效益的單核心 ASIL-D 電腦,也需要六核心電腦配備 16 MB 以上的快閃記憶體、大型功能安全 RAM 區塊,以及應用程式專屬的特殊加速器。
最後則需要全方位的安全架構,因應所有的功能元素,例如運算核心、記憶體區塊、匯流排及通訊介面等項目。處理器上隔離的「安全孤島」不足以排除可能發生的安全關鍵故障事件。在網域電腦的 ECU 概念中,需要結合處理器和具備ASIL-D功能的微控制器以保證最高的功能安全。全新的車輛 E/E 架構可支援在外車輛的軟體更新,其中需要強大的硬體安全模組,以提供保護避免更新遭到操控,並對抗攻擊維護車輛內部網路流量的安全。
延伸閱讀:
《適合汽車 ECU 的微控制器,為未來車款提供可靠的運算能力》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0813/48766.html
#英飛凌Infineon #AURIX TC3x
錯誤偵測碼 在 我是台灣人.台灣是咱的國家 Facebook 的最讚貼文
#柯文哲 最近跟著統派國民黨狂抹黑國產疫苗,還造謠政府阻擋國際認證疫苗,就如同張雅琴說的這就是統戰SOP
為此~
前小兒科醫學會教育委員明 #王英明 也打臉柯萊爾:疫苗沒有什麼「國際認證」,外行凌駕內行
武肺疫苗的「世界標準」、「國際認證」這是非常錯誤的觀念,疫苗的開打不滿一年,最著名的四大疫苗都是臨時認證,沒有一家是做完完整三期試驗,真正的藥證核准,起碼還要再經過三到六年的觀察
講白一點,全世界的人類都還是處於白老鼠的階段,沒有所謂國際認證這回事、有的只是各國政府的臨時藥證授權(EUA)
我們常常聽到有人說因為美國沒有認證,或歐盟沒有認證,所以有問題,其實講這句話才是有問題!
#柯文哲就是最有問題
順道提醒這個將葉克膜技術技轉給中共解放軍活摘器官的無良庸醫:
施打疫苗並非完全沒有風險,譬如施打中共的滅活疫苗,醫界就擔憂會讓人體產生ADE效應(ADE 全稱叫作Antibody-dependent Enhancement,翻譯為:抗體依賴性感染加劇效應)。
滅活病毒的意思就是號稱把病毒殺死了,然後依據它做成疫苗,注射進入人體。人體免疫系統會偵測到,這個已死的病毒產生病毒抗體,概略是這樣的原理,但同時呢,他也可能促成ADE效應,也就是上述的抗體依賴性感染加劇反應。
這意思是人體被感染,或者是打了用真病毒做成的滅火疫苗之後,會產生病毒抗體。只是一旦原始病毒發生持續的變異,人體原有的抗體對病毒變種就不起作用了。
但是更悲催的是,人體免疫系統會誤以為病毒已經被阻止,從而不對新的變種病毒進行防禦,反而導致有了所謂抗體的人,比沒有抗體的人。感染症狀更嚴重。因為細胞是有記憶的。(還好這樣的情況在打mRNA疫苗的人,臨床上的案例比較少見)
就是好比是敵人穿著敵軍的軍裝會被攔截。因為防守的人記住了敵軍穿著的樣子,但是呢?敵人換了一身跟友軍一樣的軍裝,那麼防守人那對穿著友軍軍裝的人,就會誤以為是自己人就放行了,導致人體原本該啟動的免疫力反而失效了。這也就是為何後來國際間普遍不採用滅活病毒作為研製疫苗方案的主要原因。
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錯誤偵測碼 在 范琪斐 Youtube 的精選貼文
人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一張一張的影格,然後去找到你的臉,就像是我們相機在拍照的時候,它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦,這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵,所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵,像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的,一張臉大約有80幾個識別點,但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭,或是受到光線影響之類的,有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正,利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點,將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3D的技術,用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢,這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量,轉換成編碼,於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表,最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展,但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟,才有較大的進展。而且這樣子一套演算法,還需要透過AI深度學習,模擬我們大腦神經網絡的運作,然後從大規模未標記的資料中學習,來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間,辨識準確度卻還是有待加強,美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現,2014年到2018年期間,人臉辨識系統因為深度學習的技術,失敗率從4% 降到 0.2%。BUT!資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣,每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老,這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識,還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間,測試一款全新的AI臉部識別程序,可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料,結果系統在17萬名觀眾當中,配對了2470人為潛在目標,但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition,也曾經把28名國會議員辨識為罪犯,讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃,在市內幾個地方架設監視器,實時進行人臉辨識,希望可以找出通緝犯等特定人士,幫助執法。不過在 15 個月的測試中,卻發現系統經常誤判,準確度常常出問題,後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣,就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步,而且透過電腦的深度學習,讓判讀的準確度大大提升,但它仍然不像DNA那樣,正確度高達99.9%,可以作為決定性的判定標準。
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