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App是我的眼-讓群眾為盲人看世界

PunApp_96
・2011/05/16 ・1041字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 497 ・六年級

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

羅徹斯特大學(University of Rochester)的亞思米娜(Yasmina)今天很想來喝點湯。

她打開櫃子,因為知道架上有她需要的椰奶與其他罐頭食品放在一起。但她卻沒有直接拿出椰奶,反而杵在原地。這是因為-亞思米娜是個盲人。她拿出iPhone對準櫃子,拍了一張罐頭的照片,將問題錄音:「那一瓶是椰奶?」。然後再點二下螢幕送出問題。

大約45秒後iPhone以機器聲回復:「答案是右邊那一罐。」這讓亞思米娜成功拿到放在最右邊的椰奶。

亞思米娜使用的VizWizApp是一種能提供視障同胞解決日常問題的手機應用程式。舉例來說,VizWiz可以幫助盲人閱讀郵件,搭配衣服,了解菜單,檢查到期日及解讀路標。這個App的迅速與準確能夠歸功於電腦晶片與人腦大腦的結合。

設計一個能可靠地識別文本及分辦現實生活中各種物件的電腦軟體已被證明對人工智慧研究者來說是個是個巨大的挑戰。為了解決這個問題,VizWiz的幕後黑手-從數個大學的電腦科學家所組成的團隊-決定外包這個解決問題的任務給別人。具體地說,外包給亞馬遜的機器土耳其人網站(Amazon Mechanical Turk)的網路員工們。

為了確保使用者能僅快得到答案,研發者設計了一個智慧排隊系統來加快速度,叫作Quik Turkit。即使當VizWiz 正在拍攝照片,Quik Turkit也能立即補充亞馬遜的機器土耳其人網站的員工,所以永遠都有人已經準備好回答問題。

十一個失明的iPhone使用者測試過VizWiz,並問像:「這是面額多少的鈔票?」「你有看到停車場對面的野餐桌嗎?」「我的烤箱現在幾度?」這類的問題。

他們每個問題會收到平均三則的回答,第一個答案等待的平均時間是133.3秒。第一個收到的答案精確的幫助了82個案例中的71件。而第三個答案成功地的回答所有人的問題。

在第二個測試裡,志願者使用含有改良畫面處理處理技術的VizWiz 2.0。他們的答待時間急降至平均27秒。

多數的志願者都對VizWiz感到興奮,並說他們願為此服務付費。VizWiz 可以是「非常有用。」其中一個參加者說:「因為當我需要有人幫我看但卻沒人在這時,我總感到很沮喪。」

本文轉載自PunApp-App經濟的關注者 | 翻譯自:Phone app lets the blind see through the crowd’s eyes
圖片來源:http://itunes.apple.com/us/app/crazy-eye/id284827332?mt=8

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PunApp_96
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在PunApp上,我們深入了解行動手持裝置-包括智慧型手機跟平板電腦-上頭的各種「應用程式」(apps)對生活的意義。我們的目標是探究App經濟的各個面向。

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SmartReading 科普閱讀力大賽——打造新世代自主閱讀指標,培養學子適性成長!第三屆頒獎典禮暨第四屆賽事啟動!
PanSci_96
・2022/09/26 ・3811字 ・閱讀時間約 7 分鐘

108 課綱開啟全新閱讀素養時代。

科學素養不再侷限於考試的解題方法,學生閱讀科學讀物時,如何在氾濫資訊中找到高品質、適合學習程度的科學素材,是教育現場至關重要的課題。

臺灣師範大學 SmartReading 團隊將 AI 讀物難度分級技術,透過測驗、選書、閱讀、讀後回饋四大功能,完整記錄孩子的學習歷程,提升中小學生科普閱讀動機,成為自律自主的科普學習者。

臺灣師範大學於 110 年至 111 年間,與國科會、新北市、臺中市等單位合作,連續辦理三屆「SmartReading 科普閱讀力大賽」,每屆競賽歷時半年。競賽組別以國小三年級至高中一年級共分七個組別。參賽學校涵蓋臺北市、新北市、臺中市、臺南市、高雄市、花東等十九縣市,報名參賽人數累計八千餘人。

國立臺灣師範大學第四屆科普賽將擴大辦理,邀請PanMedia泛科學馮瑞麒總經理、數感實驗室賴以威教授、臺大科教中心賴亦德執行長,持續提供參賽者更生活化、趣味化的科普文章。圖/國立臺灣師範大學

由系統建置適合學生閱讀的兩千多本科普讀物

競賽期間,參賽學生使用「SmartReading 適性閱讀」系統,透過精準快速的中文閱讀能力診斷,將閱讀程度與讀物難度適配。藉由系統已建置,適合國小三年級至高中一年級的 2,180 餘本科普讀物,不僅能激勵其學習動機,更可有效提升選擇的效率,降低科學閱讀恐懼。第三屆科普閱讀力大賽不受疫情波擾,採實體與線上兩種施測方式,於 111 年 5 月份圓滿完成賽事。

111 年 9 月 24 日於臺灣師範大學舉行頒獎典禮,邀請新北市教育局張明文局長、臺北市教育局鄧進權副局長、臺灣閱讀協會陳昭珍理事長、康橋國際學校秀岡校區卓意翔副校長、親子天下兒童產品事業部副總經理林彥傑、新北市信義國小陳桂蘭校長到場擔任頒獎嘉賓。參賽學校師生、家長齊聚典禮會場,為優秀的得獎同學喝采。

111 年 9 月 24 日於臺灣師範大學舉行頒獎典禮,邀請新北市教育局張明文局長、臺北市教育局鄧進權副局長、臺灣閱讀協會陳昭珍理事長、康橋國際學校秀岡校區卓意翔副校長、親子天下兒童產品事業部副總經理林彥傑、新北市信義國小陳桂蘭校長到場擔任頒獎嘉賓。參賽學校師生、家長齊聚典禮會場,為優秀的得獎同學喝采。圖/國立臺灣師範大學

臺師大宋曜廷副校長表示,數位閱讀邁向新時代,團隊使用「SmartReading 適性閱讀」系統作為科普賽競賽平台,期望在知識爆炸的時代,藉由測驗、選書、規劃的「智慧閱讀三步驟」,培養學子的跨領域閱讀力與閱讀習慣,讓學生們手握知識大門的鑰匙,成為自律自主的「SmartReader」。

科普閱讀競賽的三大特色

一、適配閱讀能力與圖書難度,擴增多元書籍與文章素材

參賽學生首先須參加中文適性閱讀能力診斷(DACC),依據診斷結果,配合其當前閱讀能力的科普推薦書單,讓學生選書有依據、個人化。本競賽目前共有「推薦書單」、「推薦文章」等 2 種閱讀素材,主題包含植物/動物、數學、天文地科、物理/化學等 8 大類別。「推薦文章」功能,則與「PanSci 泛科學」及「數感實驗室 Numeracy Lab」合作評選,當前提供 600 餘篇線上科普短文,競賽期間提供已超過 4,000 人次的瀏覽次數。

二、綜合性閱讀五力分數,開啟學生全方位閱讀力

本競賽賽程為期半年,學生透過「前測、閱讀任務挑戰、後測」三個階段。競賽期間,系統詳細記錄每週閱讀歷程,並產出線上「閱讀五力分數」報表。自主規劃閱讀期間計算為「規劃力」;讀後評量填答結果計算為「執行力」;閱讀多元書籍類別的結果計算為「博學力」;閱讀單一書籍類別的深化成果則計算為「精進力」;前後測成長結果計算為「成長力」。將閱讀能力數據化、可視化。

三、閱讀任務徽章,深化學生文化素養與科普閱讀興趣

本競賽內建徽章蒐集系統,參賽者於指定時間依據提示完成閱讀任務,即可獲得期間限定的特色科普徽章。任務內容包含閱讀指定的書單及文章類別、世界性科普節日、科學家生辰、台灣重要節慶與其他隱藏任務。本屆各年級累計獲得徽章達 20423 枚,因設計活潑及任務類型多樣,大受參賽者好評。

競賽結果發現學生的閱讀偏好

一、科普閱讀參與,國小男性最踴躍

活動期間參賽者共完成約 21,153 本的書籍評量。以不同學習階段來看;國小參賽者整體閱讀平均本數為 24 本,男生平均閱讀本數為 28 本,女生平均閱讀本數為 20 本。國、高中參賽者因科普讀本難度較高,需要較長的閱讀時間及一定的科學基礎知識,國中參賽者整體平均閱讀書籍數為 10 本;高中參賽者中女性平均閱讀本數多於男性,整體平均閱讀書籍數為 7 本。

總閱讀量/本人數平均閱讀量/本
全體學生21,1531,10019
8,05150516
13,10259522
國小學生17,47971624
6,47432520
11,00539128
國中學生3,45935510
1,4611669
1,99818911
高中學生215297
116148
99157
活動期間參賽者共完成約 21,153 本的書籍評量。表/國立臺灣師範大學

二、學生偏好閱讀動物/寵物類與地球生態/天文類書籍

整體參賽學生對於科普書籍的喜愛程度,以植物/動物類(男生 28.19%、女生 27.91%)最能引起學生的閱讀興趣(如:《昆蟲老師上課了!:吳沁婕的超級生物課》、《小島上的貓頭鷹》、《神奇樹屋》等系列)。在次要類別,男女皆喜好生態/生命科學類的書籍(男生 15.20%、女生 16.87%)。

整體參賽學生對於科普書籍的喜愛程度,以植物/動物類最能引起學生的閱讀興趣。在次要類別,男女皆喜好生態/生命科學類的書籍。圖/國立臺灣師範大學

三、參賽學生閱讀歷程的質與量均佳,表現令人驚豔

本次參賽學生皆積極參與競賽。

以三年級組第一名得主,臺北市立大同國小的林靖軒同學為例,競賽期間閱讀書籍本數高達 383 本,書籍讀後評量的通過率更高達 95%,書籍不僅讀得多,更是能讀得要領。

四年級組第一名為第二次參賽的新北市信義國小謝秉言同學,本次競賽期間共閱讀 427 本書。

其中五年級組為本次競爭最激烈的一組,臺北市立長春國小的黃葦川同學以及高雄市立集美國小的吳勁毅同學,兩者僅以極小的分數差距位居第一及第二名。

此外,第一次參與競賽的高雄市立正義國小的孫政遠,競賽期間閱讀 281 本書籍,通過率達到 97%。

四、教育主管機關、學校師長及家長支持鼓勵,帶動學生優異表現

新北市教育局致力於推動智慧閱讀教育,不遺餘力,成果豐碩。本屆競賽全台共 2,104 人報名參與,全國賽獎項獲獎學生共計 36 人,其中新北市得獎學生便囊括 14 位,表現相當亮眼。

家長與學校師長共同陪伴,使得學生能專注於本次競賽,並有相當卓越的成果,例如新北市康橋國際學校、臺中市明道中學、臺中市葳格國際學校、臺北市東山中學等校,皆因全力推廣閱讀活動,才能有優異的競賽成果。以新北市康橋國際學校國中部為例,此次七年級組參賽者,全國賽前5名得主中,康橋中學就獲有 3 名的佳績。

臺師大華語文與科技研究中心洪嘉馡教授說明第三屆科普閱讀力大賽成果。圖/國立臺灣師範大學

第四屆科普閱讀力大賽即將開跑

延續前三屆廣受好評之科普賽事,第四屆科普賽將擴大辦理,邀請「PanMedia 泛科知識股份有限公司」馮瑞麒總經理、「數感實驗室 Numeracy Lab」賴以威教授、「國立臺灣大學科學教育發展中心」賴亦德執行長,持續提供參賽者更生活化、趣味化的科普文章,預期第四屆科普閱讀力大賽將能讓全球讀者有更高品質的閱讀體驗和更充實的閱讀收穫。

活動詳情請參閱官方網站
新聞聯絡人:高等教育深耕計畫辦公室——鄭德蓉 02-2366-0916 #111

PanSci_96
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若風力、太陽能變成主要能源,如何不被無風陰天弄得全國大停電?──《牛津通識課|再生能源:尋找未來新動能》
日出出版
・2022/07/20 ・3299字 ・閱讀時間約 6 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

電網:將電力輸送到各地的網路系統

在十九世紀,電力是在靠近電力需求的地方生產的,但到了二十世紀,規模經濟催生出集中式發電廠、長距離傳輸線和地方的變電站。現在,世界上大多數國家的電力都是透過電網來提供。

電網,就是用來傳輸電力的網路,像是電廠、變電廠、配電系統等等,都是電網的一環。圖/Pixabay

這套系統是為了滿足供電需求──最低需求稱為基本負載(baseload)──所設計的,由最便宜的發電機來滿足。

直到最近,發電方式通常是以燃煤為主(也有國家是以核電或水力發電為主),而且大部分的時間都在運作。會搭配其他發電廠(通常是循環燃氣渦輪發電機)來支援,以滿足每天的負載量變化,也會有可快速運作的小型燃氣渦輪或柴油發電機來應對激增的需求或是發電廠停擺等故障問題。

發電廠和變電站間的輸配電系統很重要,這可確保即使有單一線路或發電廠出現問題,仍舊能夠維持電力供應。電網有辦法將電力輸送到偏遠社區,也能獲得偏遠地區的發電。

再生能源進場後,該如何和傳統電廠互相配合?

現在,太陽光電場和風場在許多電網上提供的電力占比日益升高,這正在改變對發電廠的要求。在一般情況下,一天之中混合使用再生能源和傳統發電廠的發電方式最為經濟,而不是完全使用大型的傳統發電機。

風場和太陽光電場容易受到天氣的影響,現階段該如何讓再生能源電場與一般傳統電廠配合,也是能源議題中的一大考驗。圖/Pixabay

除了提供潔淨的電力外,風場和太陽光電場的營運成本最低──這稱為邊際成本(marginal costs)──因為它們沒有燃料成本,並且會首先調用。

為了讓風場和太陽光電場達到最大使用效能,最好是搭配能夠因應電力供需變化而快速反應的其他發電廠;而且理想上,這些電廠的運作也應該符合經濟效應,運作時消耗的用電量僅占其最大負載量的一小部分。

一般來說,燃煤電廠和核電廠的數量並不會有快速的增減,而燃氣和再生能源電廠則是更好的選項。根據地點的不同,水力發電、生質能、地熱和聚光太陽能(搭配蓄熱儲能)都可以擔任靈活發電的功能。

化石燃料發電廠可以儲存燃料並因應需求來提供電力。風場和太陽光電場與這些可以隨時供電──稱為可調度或固定供應──的發電廠不同,這兩者的運作都取決於天氣這項變數。

運用 AI 技術,擺脫「天氣」這個天生弱點!

儘管有時會出現風力弱和陰天的日子,然而,與一些人想像的剛好相反,擁有大量風力發電和太陽光電的電網其實能夠在需要時提供電力。

透過人工智慧(artificial intelligence,AI)來獲取良好的天氣預報,太陽光電場和風場的輸出變化通常是可以預期的,因此可得到最佳結果。

透過人工智慧的協助,可以更有效的運用電力。圖Envato Elements

當再生能源供應達到總電力需求的 30% 時,這些變化可以輕易透過裝配在電網上的快速反應發電廠來填補,以滿足供電需求的變化。

當一處 1000 兆瓦的大型發電廠意外跳電(可能是設備故障或過載),處理起來可能遠比風力發電或太陽光電的電力突然下降更具挑戰性。備用儲電站必須迅速上線,而風場和太陽光電場若是尚未達到滿載,還可以在有風和晴天的天氣迅速提高其發電量,提供額外的寶貴備用電。

再生能源成為主要來源後,怎麼讓電供保持穩定?

為了提供潔淨、安全和價格低廉的電力,並且在本世紀中葉大幅減少碳排放,避免氣候變遷演變到危及生靈的程度,全球的供電必須以再生能源為主。透過增加再生能源的輸出、地理分布以及與其他電網的連結,再生能源的供電占比將可望提高到電網的 50% 左右。

在一定程度上,增加這類綠電的發電能力可以彌補天氣條件惡劣的情況,而連接大範圍的太陽光電場和風場則可以提供更平穩可靠的電力。

在歐洲,丹麥已經與挪威、瑞典或德國等國進行電力交易,以此來平衡電力供需:在他們自己的風力發電量高時出口電力,而在發電量低時則進口電力。

然而,建立洲際再生電網並非易事。過去曾經有一項 DESERTEC(沙漠科技基金會)的提案,計畫要將北非的太陽能傳送到歐洲,但由於政治不穩定,再加上不同地區和國家對規畫中的電網各有所圖,產生相互衝突的反對意見,因此難以具體實現提案。

增加太陽能板的面積、建立跨國、洲際再生電網,都是維持電力供應穩定的做法。圖/Pixabay

此外,由於太陽能板的成本急劇下降,因此日照多的優勢變得不那麼重要,因為可以靠增加太陽能板的大小來彌補日照少的缺憾,這比支付長距離傳輸費用更為經濟。能夠在地方發電也等於是提供了一份供電的安全保障,不必依賴化石燃料進口。然而,廣泛架設的電網確實對於供需平衡有極大的幫助。

若是能配合供電來調整電力需求,就可降低對儲能廠的需求──這稱為「需量反應(demand response)」──或許可成為一個更便宜的選項,因為那些用來支援電力尖峰的快速反應發電廠的運作成本最高。

智慧電網:更聰明、更彈性的調整電力供應!

使用智慧電網可以讓電網營運商和用戶間進行雙向溝通,調整電力負載量,使其與供電端相等,這樣就能確定出需要從電網中取用的的需求量,或是添加量。

出現短時間停電或減少電力供應時,許多運作仍有可能繼續維持,好比那些具有熱慣性的操作──像是保持鐵或瀝青、熔融物或超市冰箱冷藏食物的溫度;或是建築物的溫度調節──或是在將零件組裝成產品前,先製造出充足的零件備量。

智慧電網最重要的就是雙向的溝通來進行調整。圖/Envato Elements

同樣地,可以透過啟動電爐、大型電解槽或海水淡化廠(以幫助應對氣候變遷造成的乾旱)來增加需求量。在數位化科技的推動下,我們正處於智慧電網革命的開端,這將會對電力負載量造成重大變化,將會讓邁向再生能源的這段過渡期更為容易,並且為客戶帶來更低的成本。

另外,可以用價格差異來鼓勵客戶改變他們的電力需求。在義大利,有推行一個簡單的計畫,是以固定費用(取決於所使用的最大功率)和每度電的價格來回收發電廠的資本和配電成本以及發電成本。

以限制電力需求的方式(讓消費端的電價變得更便宜),白天必須間隔使用電熱水壺、洗衣機和烤箱等電器;如果一次全部使用,就會跳電。

這樣便可降低發電成本中最高的尖峰用電。而在離峰期(例如夜間)提供便宜電價也是一種方式。不過要達到有效調整,需要同時使用智慧電網和智慧電錶。這樣用戶端可以看到他們的消費細節,並選擇僅在低電價或優惠價格時段才使用某些電器設備。

儲能設備對於提高再生能源的發電占比非常有幫助。以太陽光電場和風場這樣的組合來供應夜間用電,往往會有白天過度生產,導致電價下跌的情況。若是沒有儲能設備,必須盡可能出口過剩電力,或是以減少供電來降低損失。短期儲能可以將部分電力從下午轉移到晚上,因此小容量即可以滿足日常需求。

隨著電池成本的急劇下降,這種儲能的可用性變得越來越高,而且也開始取代那些用來補強綠電不足時的快速反應化石燃料電廠。

——本文摘自《【牛津通識課02】再生能源:尋找未來新動能》,2022 年 6 月,日出出版,未經同意請勿轉載。

日出出版
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英國「學童」取代「病理學家」?!辨識癌細胞的人工智慧
胡中行_96
・2022/05/30 ・2391字 ・閱讀時間約 4 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

18 世紀工業革命,人力從家庭進入工廠,連孩子們也無法倖免。為了保障童工的權利,1819 年英國制定了《工廠法》(Factory Act),規範合法工作年齡和時數。[1]現在 COVID-19 又把部份勞工趕回去,在家工作的現象,竟讓英國企業動了「善用」童工的念頭……。

學童成為人工智慧幕後推手

橡樹國家學院(the Oak National Academy)宣傳圖片。圖/橡樹國家學院

2020 年英國政府因應 COVID-19 疫情,成立了「橡樹國家學院」(the Oak National Academy)網路平台,提供線上教學課程。這招多少能挽救受學校停課影響的教學品質,但解決不了封城或隔離期間課後活動的匱乏,無聊到快抓狂的孩子,差點逼瘋在家工作的家長。此時,數位病理科技集團 PathLAKE 橫空出世,為家長分憂,「順便」利用學童來發展人工智慧。[2]

  • 人工智慧(artificial intelligence)的「機器學習」(machine learning),大略分為三種:
  1. 監督式機器學習(supervised machine learning):把標註好的資訊,餵給機器。由於標註的步驟是人類執行的,機器在學習的過程中,會逐漸朝人類設定的目標,愈加精準。[3]
  2. 非監督式機器學習(unsupervised machine learning):要求程式從未標註的資料中,找出現象或模式。在人類沒有插手的狀況下,有時會得到出乎意料的結果。[3]
  3. 增強式機器學習(reinforcement machine learning):設下獎勵機制,讓機器從嘗試中學習。例如:告訴自駕車它在行駛中,做對了哪個決定。[3]

PathLAKE 集團想做的是病理圖像的「監督式機器學習」。然而,標註資料的工作耗時費力,近年選擇從事病理科工作的醫師比例又大不如前。於是,「童工」就成為填補業界人力空缺的另類解方。

PathLAKE 的策略,大致上是這樣的:首先,昭告天下說這裡有個線上課外活動,即將開放給學童參加。拐來一票願意簽署同意書的家長後,先教他們的小孩癌細胞長怎樣。等小鬼頭們學得差不多,便可以玩遊戲闖關,藉此驗收他們的學習成果。依循此模式,將來或許就能聘僱為數龐大的「童工」,來標註病理圖像,然後再以此數據資料訓練人工智慧機器。[2]

「打敗病理學家」細胞形態辨識競賽

PathLAKE 集團舉辦的活動分二個梯次,每次都招募 3 個不同年齡層的學童:4 到 11 歲、11 至 16 歲以及 16 到 18 歲。他們透過網路學習基礎的「細胞形態學」(cell morphology),以辨識乳癌細胞染色影像的 4 種類型:陽性癌細胞(positive tumour cell)、陰性癌細胞(negative tumour cell)、陽性非癌細胞(positive non-tumour cell),還有陰性非癌細胞(negative non-tumour cell)。課程結束,便參與競賽。[2]

競賽題目示意圖。圖/參考資料 2

以下是二個梯次競賽部份的內容與差異:[2]

  • 測試版競賽(Pilot competition): 
  1. 關卡:遊戲總共有三關,關卡名稱「微辣」(Mild)、「中辣」(Hot)、「大辣」(Spicy),聽起來頗像麻辣鍋的辣度分級……,每一關分別有 20、30 和 50 張影像,要參賽者辨識。
  2. 成績:報名並完成線上課程的 28 名學童中,僅有 5 人參加競賽。其中只有 1 人成功地從「微辣」晉級到「中辣」,而「特辣」根本沒人玩。教學和遊戲的難度,明顯須要調整。
  • 主要競賽「打敗病理學家」("Beat the Pathologists"):

有了上一梯次的經驗,PathLAKE 團隊修改設計,於 2020 年 10 月的「牛津科學節」(the Oxford Science Festival)推出「打敗病理學家」活動。

  1. 關卡:這回有「微辣」(Mild)、「中辣」(Hot)、「大辣」(Spicy)以及「特辣」(Supercharger),共 4 個關卡,邀請參賽者分別得挑戰 20、40、60 和 80 張影像。
  2. 成績:總計 98 位學童登記報名中,有 95 人參與競賽。其中 91 人通過「微辣」考驗,經過層層過關斬將,最終 22 人成功解鎖(含 15 人晉級)「特辣」關卡。

成效與願景

皇家病理學家協會(the Royal College of Pathologists)在 2020 年「國家病理週」(National Pathology Week)期間,宣傳 PathLAKE 的活動。PathLAKE 集團本身也萬分滿意其成效,在 2022 年 5 月 12 日的《科學報告》(Scientific Reports)期刊中,表示「學童有精確標註細胞的高度潛力……,期望此類的競賽不光使他們對病理學和人工智慧產生興趣,還能促進病理學家與電腦科學家的合作」,並預告他們之後會推出一個標註「腺體結構」(glandular structures)的新活動。[2]

當然,看完「資方」的心得與願景,也該來瞭解一下「勞方」的處境。在英國文豪狄更斯(Charles Dickens)小說《孤雛淚》(Oliver Twist)描述的 19 世紀維多利亞時代,兒童被家長或監護人逼迫去工作,工時冗長且勞動環境惡劣。[4]

將近二個世紀的時間過去後,COVID-19 疫情期間的英國學童,是否受到相對優渥的待遇?

19 世紀礦坑童工。圖/National Museum Wales

從 PathLAKE 團隊的片面描述,我們可以得知:除了病理知識外,每位活動成員均得到參與證書一份,前三名則另有獎項。

參考資料

  1. Impact of government acts improving working conditions(BBC)
  2. Lessons from a breast cell annotation competition series for school pupils(Scientific Reports, 2022)
  3. Machine learning, explained(MIT Sloan School of Management, 2021)
  4. Children in Dickens’s Novels(International Journal on Studies in English Language and Literature, 2014)
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胡中行_96
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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。