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鑑識故事系列:被植入的性侵記憶

胡中行_96
・2022/09/15 ・2147字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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2015 年,15 歲的義大利女孩 Sara[註],父母離異。她的母親向社工舉報,女兒被同為青少年的男友性侵,並把對方告上法庭。Sara 既生氣母親無視她的隱私,又不想捲入訴訟。不過,依法她還是得在開庭前,配合社福單位的盤問。向別人坦承私事,令 Sara 備感羞恥,卻也因此發現自己傷得有多重。此外,她還被告知兒時曾遭父親的友人侵犯。[1]

  

2016 年 2 月,Sara 開始接受諮商。心理治療師跟她的對談全程皆有錄影,而且社工也會坐在單面鏡的另一邊觀察。Sara 道出 13、14 歲時,前男友對她的所作所為,以及近來同學的攻擊性舉動等。治療師更進一步迫使她向前追溯,挖掘約莫 5、6 歲時,那段現已毫無記憶的過往。

「啊,妳忘光了,但 Kathy 告訴妳,妳孩提時曾說…」
「是的。」
「妳記得 Kathy 說,妳當時講了什麼?」
「我忘了。」
「妳不記得。」
「上次我媽說,我告訴阿姨,阿姨又跟我媽講……我爸說,全是我捏造的。」
「難道妳忘得一乾二淨?純粹是 Kathy 的說詞,沒有妳的成份在內?我認為應該有些記憶是妳個人……」治療師強烈暗示。
「反正我以前去他家,總感到不舒服。我有印象自己穿著洋裝,跟父親的朋友在沙發上並肩而坐……」
「那件洋裝有無特別之處?」
「粉紅色。」[1]

  

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Sara 接受心理諮商後,憶起兒時穿著的粉紅洋裝。(此非當事洋裝。)圖/
XINYI SONG on Unsplash

  

「他離我很近……他正在……」,Sara 雙手掩面:「我不曉得該怎麼說。」
「某方面來講,他正在進行性行為。」治療師提示。
「是的。」
「他的性行為」,治療師朝既定的假設推進:「是對妳,還是自己?」
「對我。」
「他正在對妳進行性行為。」再次肯定答案。
「欸,他什麼都還沒做,但快要了。」
「快了,性行為即將發生。」
「是的。」
「在這個場景中,妳有看到他的性器嗎?」[1]

  

隨著療程的進展,他們試圖於已經建立的框架中,填補故事的細節,卻似乎不太容易。

「我若沒記錯,是粉紅色的。」
「粉紅?」
「對,我穿著粉紅色的洋裝。」
「那個男人的手,是否正在觸碰妳的洋裝?是不是很靠近?」
「呃……很靠近。」Sara 遲疑,卻依然附和。
「很靠近,很靠近。」治療師重複強調,然後說:「在精確地描繪之前,我要妳先回想那個畫面裡,有無任何細節?」
「嗯……我看見沙發後的牆壁。」
「哎呀,還有很多東西!」
「只有沙發,沒別的了。」Sara 回答。[1]

  

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美劇《金錢戰爭》(Billions)的EMDR片段中,Chuck Rhoades 學習用眼睛追蹤光點,以克服創傷記憶。來源:Espaço da Mente on Vimeo

  

其實 Sara 的陳年記憶一片混沌,她直說看不清畫面裡那個性侵犯的臉。2016 年 10 月,第 14 次也是最終的諮商,心理治療師決定執行 EMDR。[1]眼動脫敏再處理(Eye Movement Desensitisation and Reprocessing,簡稱 EMDR)始於 1987 年,是一種針對創傷後壓力症候群(posttraumatic stress disorder,簡稱 PTSD)的療法。在回憶創傷的過程中,運用左右來回的眼球運動等規律的雙側刺激,舒緩對特定記憶的情緒。[2]EMDR 雖然有效,但風險是可能在探索被壓抑的記憶時,不慎無中生有。[3, 4]於是,Sara 就在眼球規律運動的狀態下,回憶過去。

「不知為何……我經常混淆父親和他的朋友。」
「啊……」
「我不確定為什麼,有時會有這種轉換。」
「這種轉換,這種重疊。」
「是的,所以……我不懂。」
「但妳意識到該現象?妳正在告訴我,有時會有此經歷。讓我們聚焦在妳父親跟友人的重疊上,然後看看會注意到什麼。」

Sara 表示無法理解為何兩人在她的記憶中如此相似,於是治療師繼續引導。

「當妳想起那個畫面,是否還看得到臉龐?有沒有變化?」
「嗯……我記得這個妖魔……他有奇怪的鬼臉,他的臉是那種……嗯……總是轉變成我父親。」[1]

  

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2017 年 10 月,法庭宣判 Sara 的父親喪失親權,然後她整個人就變了樣。他們要等到 2019 年 8 月才再次見面。同時,Sara 和母親關係衝突。2019 年 10 月,其母和姊妹向調查人員表示,她不僅焦躁,有侵略性,交壞朋友,還會吸毒。[1]

  

2021 年 11 月,該治療師被控在諮商中,使用暗示性的語言影響 Sara 的陳述,並捏造出父親性侵的記憶,進而嚴重傷害她的心理健康。檢方以上述理由求處這名治療師 6 年刑期;遺憾最後法庭僅判 4 年,外加 5 年內不得擔任公職,以及 2 年內不可從事心理治療相關工作。然而不管怎麼判決,都無法彌補 Sara 所受的創傷。[1]

  

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備註

2022 年《鑑識科學期刊》(Journal of Forensic Sciences)個案研究的作者,為了保護當事人,未洩漏其真實姓名,僅以化名 Sara 稱呼。本文的對話取材自療程影像紀錄的英語翻譯文稿,原本諮商使用的語言為義大利文。[1]

  1. Otgaar H, Curci A, Mangiulli I, et al. (02 JUN 2022) ‘A court ruled case on therapy-induced false memories’. Journal of Forensic Sciences, 67, 5, pp. 2122-2129.
  2. Eye Movement Desensitization and Reprocessing (EMDR) Therapy’. (31 JUL 2017) American Psychological Association.
  3. Houben STL, Otgaar H, Roelofs J, et al. (2021). ‘Eye movement desensitization and reprocessing (EMDR) practitioners’ beliefs about memory’. Psychology of Consciousness: Theory, Research, and Practice, 8, 3, pp. 258–273.
  4. Otgaar H, Houben STL, Rassin E, et al. (18 AUG 2021) ‘Memory and eye movement desensitization and reprocessing therapy: a potentially risky combination in the courtroom’. Memory, 29, 9, pp. 1254-1262.
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胡中行_96
169 篇文章 ・ 67 位粉絲
曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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用顯微鏡查「秋毫」 找出破案關鍵
顯微觀點_96
・2024/10/08 ・1865字 ・閱讀時間約 3 分鐘

本文轉載自顯微觀點

圖/顯微觀點

用於鑑識科學的比較顯微鏡受到 1929 年的情人節黑幫大屠殺事件影響,有了進一步的發展。但是,除了比較顯微鏡外,還有哪些顯微鏡應用在鑑識科學呢?這篇文章帶你來一探究竟。

通常物證有許多種類和樣式,因此調查中會使用多種類型的顯微鏡和鑑識工具。現場通常使用的簡單放大鏡或低倍率(7-50X)立體顯微鏡,可幫助檢測和收集微量證據。另外,也會針對犯罪現場進行拍照,建立和犯罪行為之間的關聯。

彈道、毛髮、纖維和工具痕跡比較

還記得當時卡爾文‧戈達德(Calvin Goddard)協助調查情人節黑幫大屠殺案件,為了釐清涉案槍枝來源,而開發了識別子彈和彈殼的比較顯微鏡,最後確認槍枝並非來自警方。

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比較顯微鏡是一種可並排分析樣本的設備,由透過光橋連接的兩個顯微鏡組成。樣本被放置在兩個載物台上,並使用連接兩個觀察頭光橋中的內置分割畫面同時觀察、比較可疑和已知的樣本。

用於比較彈道的比較顯微鏡具有長工作距離光學元件,還包括子彈座、鹵素或 LED 照明選項、偏光濾光片、放大倍率轉換器以及用於調整放大倍率和工作距離的輔助鏡頭。由於每支槍管內表面的製造痕跡都不相同,留在彈頭的細微特徵也不會一致。

加上射擊時,從裝填子彈到退出彈殼,彈殼在各步驟因為和槍枝組件的相互作用而留下獨特的痕跡,例如:撞針撞擊底火的撞針痕、火藥爆炸,彈殼向後撞擊槍機面所形成的彈底紋、只有具抓子鈎槍枝才會留下的抓子痕等。因此透過比較顯微鏡的比對鑑定可以用來確認涉案槍枝。

除了彈道比對外,比較顯微鏡還可以透過並排比較來確認簽名真偽,或是在確定歷史日期時使用。

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凡「做過」必留下痕跡

根據法國法醫學家羅卡(Edmond Locard)提出的羅卡定律(Locard exchange principle, 又稱羅卡交換定律):「凡兩個物體接觸,必會產生轉移現象」,也就是犯罪(嫌疑)者必然會帶走一些東西、也會留下一些東西,現場必會留下微量跡證。

因此,犯罪現場除了槍枝、子彈、彈頭和彈殼等物證外,槍擊殘留物(gunshot residues,GSR)或微量跡證(trace evidence)也是破解案件的關鍵。GSR是由槍擊後槍口排出的所有顆粒組成,主要包括炸藥底火、推進劑(火藥)、穩定劑和其他添加劑的燃燒或未燃燒完的顆粒。

GSR 顆粒最常見的特徵是其形狀和化學成分,華萊士(J.S. Wallace)和麥奎蘭(J. McQuillan)發現,所有檢測到的顆粒尺寸均在1微米到12微米之間,呈球形和不規則狀,主要成分為鉛、銻和鋇,可用掃描電子顯微鏡(SEM)配備能量色散X射線光譜偵測器加以檢測鑑定。

GSR通常是從嫌疑槍手的手上或其他物體上收集到,如果嫌疑者手上存在特徵性 GSR,通常會推測此人可能是開槍射擊者、開槍時靠近槍支,或處理被殘留物污染的槍枝或其他物體。

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J.S. Wallace和J. McQuillan使用SEM搭配能量色散X射線光譜偵測器比較K58和Gevelot手槍的GSR。
J.S. Wallace 和 J. McQuillan 使用 SEM 搭配能量色散 X 射線光譜偵測器比較 K58 和 Gevelot 手槍的 GSR。圖/顯微觀點

而在暴力犯罪中,體液是常見的證據。雖然現今常用 DNA分析,但顯微鏡仍發揮其作用。尤其位相差顯微鏡,可將樣品所造成的細微光程差轉變成明顯的光強度對比,能清楚觀察到在明野下透明的樣品,因此常用於自強姦受害者收集的陰道拭子中尋找精子。

另外,土壤也是調查犯罪的重要關鍵。偏光顯微鏡可對土壤顆粒的顏色、形狀和大小,以及當中的礦物質進行分類和分析。因此嫌疑犯鞋子上、屍體運送到埋葬地點的車輛外側或內部的土壤證據,都可能對調查起很大的作用。

土壤鑑測也很重要
土壤鑑測也很重要。圖/Adobe Stock
  • Bullets for my Valentine
  • Lee, H. C. (1998). Applying Microscopy in Forensic Science. Microscopy and Microanalysis4(S2), 490–491
  • Wallace, J.S., & McQuillan, J. (1984). Discharge Residues from Cartridge-operated Industrial Tools. Journal of The Forensic Science Society, 24, 495-508.
  • 孟憲輝(2015)。物證鑑識在槍擊現場偵查上的應用。刑事政策與犯罪研究論文集,18,313-340。
  • Gunshot Residue (GSR)

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前額葉皮質的奇蹟:如何保養你的記憶引擎!——《記憶決定你是誰》
天下文化_96
・2024/08/04 ・2641字 ・閱讀時間約 5 分鐘

憂鬱症或阿茲海默症?前額葉皮質的雙面效應

額葉損傷病患遇到的記憶問題,跟我們在日常生活中所面對的記憶挑戰有著直接的關聯,而這個關聯成為我對前額葉皮質深感興趣的原因之一。即使在沒有具體損傷的情況下,前額葉皮質的功能仍會受到許多因素影響,進一步導致顯著的記憶問題,例如我在埃文斯頓醫院神經心理學診間測試的許多病患,轉介過來是為了評估阿茲海默症的可能性,但在進一步測驗後,卻發現是臨床上的憂鬱症。

在年紀較長的成人身上,憂鬱症有可能看起來很像早期的阿茲海默症,好比我曾經測驗過一名剛退休不久的學校老師,他一向以頭腦清晰自豪,現在卻難以專注,一直忘東忘西。儘管從磁振造影看不出明顯的腦部損傷,但他的認知卻不比前額葉皮質受損的人好上多少。他和醫生都沒想到,這些認知問題可能與他剛經歷一場離婚,以及幾十年來第一次獨居的情況有關。

前額葉皮質是腦部最晚成熟的區域之一,在整個青春期會持續調整與其他腦區的聯繫。兒童雖然學習很快,卻不擅長專注在應該專注的事物上,因為容易分心。這對於有 ADHD(注意力缺失/過動障礙症)的兒童更是嚴重,他們在學校表現不佳並不是因為缺乏理解力,而是因為在教室裡難以集中注意力、培養有效的學習習慣,以及利用可以應付考試的策略。有大量證據顯示,ADHD與前額葉皮質的異常活動有關。

前額葉皮質也是我們進入老年時,首先開始衰退的區域之一,我們因此覺得自己變得比較健忘。幸好,對多數年長的人來說,形成記憶的能力不會有問題,倒是專注力的改變會影響我們記憶事件的方式。舉例來說,你可能記不住你在表妹婚禮上遇到的某個人叫什麼名字,卻可以記得你們會面時各式各樣的其他資訊,諸如他臉上有雀斑,戴著鮮黃色的領結,或不停說著他最近到田納西州那許維爾(Nashville)的事。

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隨著年齡變長,我們想起瑣事卻想不起重要事情的傾向也會提高。已經有無數研究顯示,在必須專心、忽視干擾的情況下記憶時,年長者表現得比年輕人要差,然而他們記得干擾訊息的能力卻與年輕人一樣好,有時甚至更好。隨著年歲漸長,我們依然能夠學習,卻較難專注於想要記住的細節,反倒常常記住無關緊要的事情。

多工殺手:為什麼一心多用讓你大腦退化

除了年齡之外,讓你覺得自己的前額葉皮質有問題的因素多得不得了。在現代世界裡,一心多用恐怕是最常見的罪魁禍首。我們的對話、活動和會議不斷受到簡訊、電話的干擾,而我們本身又常把注意力分散在好幾個目標上,使得問題更加嚴重。就算是神經科學家也無法免於多工作業--在今天,幾乎每一場學術演講中,都能發現臺下的科學家(包括我自己)拿出筆記型電腦,時而聽講、時而回電子郵件。

很多人甚至對一心多用的能力很自豪,但同時做兩件事很難不用付出代價。為了達成目標,前額葉皮質能幫助我們專注在所需的事情上,但如果我們在不同目標間迅速換來換去,這項美妙的能力就會消失。

加州大學舊金山分校神經科學家安卡佛(Melina Uncapher)的團隊便指出,「媒體多工」(media multitasking)對記憶不利,意思是在不同媒體的訊息間切換會妨礙記憶,例如一下子看簡訊、一下子看電子郵件。更嚴重的是,習慣重度媒體多工的人,平均而言前額葉皮質的某些區域會變得較薄。

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至於額葉的功能失常究竟是媒體多工的原因或是結果,還需要更多研究才能了解,但不管如何,這裡傳達出來的訊息相當一致。我的樂團夥伴米勒爾(Earl Miller)是世界頂尖的前額葉皮質專家及麻省理工學院的教授,他經常這樣說:

「沒有所謂一心多用;你只是輪流把不同的事情做得很糟。」

前額葉的功能也會遭到一些健康問題的破壞。例如高血壓和糖尿病會傷害大腦各區域間相互溝通的神經纖維通路,也就是白質。我和同事發現,與年齡相關的白質損傷,似乎會讓前額葉皮質失去跟大腦其他部分的聯繫--試想這名執行長被單獨鎖在房間裡,無法使用電話和網路。

感染疾病後如果造成腦部的發炎,也可能導致相似的結果,例如在新冠肺炎流行早期受到感染的人,注意力和記憶力等執行功能出現衰退,而且前額葉皮質部分區域的結構發生改變。

一旦前額葉的運作發生改變,就可能導致「腦霧」(又稱為「長新冠」)--當感染的時間很長,或罹患慢性疲勞症候群(chronic fatigue syndrome)等與感染相關的病症時,有機率出現腦霧的症狀。

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感染或罹患慢性疲勞症候群,都可能影響到前額葉皮質。圖/envato

養成健康生活:強化前額葉皮質的簡單步驟

如果我們生活時忽視自己的身心健康,也可能使前額葉皮質暫時失能。例如睡眠剝奪可能對前額葉皮質和記憶造成毀滅性的打擊。酒精也對前額葉皮質帶來負面影響,有些研究顯示這些影響在大量喝酒後還會持續好幾天。我們在後面的章節將探討,壓力會破壞前額葉的運作。如果你在充滿壓力的一週工作之後,熬夜喝酒又不停滑手機看網路新聞,然後整個週末都在跟腦霧奮戰,不用太驚訝。

幸運的是,我們確實可以做一些事來增進前額葉皮質的運作,雖然那些事可能跟你想的不一樣。你的腦是身體的一部分,所以任何對身體有幫助的事情,對你的腦都有幫助,進一步也對記憶有幫助。例如充足的睡眠、適度的運動、健康的飲食,這些事物都有益於你的生理和心理健康,也有益於你的前額葉皮質。

有氧運動如跑步,能促進腦部化學物質釋放,進而提升神經可塑性,改善為腦運送氧氣和能量的血管系統,降低發炎並減少罹患腦血管疾病和糖尿病的可能性。運動也會改善睡眠、降低壓力,而睡眠不足和壓力過高正是耗盡前額葉資源的兩大元凶。

這些因素會一同作用,影響記憶功能在我們年齡增長時的維持狀況。有一項令人敬佩的研究,追蹤了多達兩萬九千人的記憶表現,發現那些在生活方式裡包含上述某些有益因素的人,在十年期間記憶能力的維持狀況也較佳。

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——本文摘自《記憶決定你是誰:探索心智基礎,學習如何記憶》,2024 年 7 月,天下文化,未經同意請勿轉載

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天下文化_96
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