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大量資料即時處理

科景_96
・2011/02/10 ・513字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 515 ・六年級
相關標籤: 巨量資料 (5)

Original publish date:Aug 29, 2010

編輯 HCC 報導

MIT Technology Review 雜誌自1999年起,逐年以TR35專欄甄選一群年紀低於35歲的創新者,表彰其在科技發明及研究上的前驅與突破;研究領域涵蓋醫療、電腦運算、通訊、電子、奈米科技等。2010年8月甫公佈其評選的35位青年創新先行者,大量資料即時處理為其中一個創新領域。

大量資料即時處理技術創新者為Richard Tibbetts,年齡:30歲,學歷:MIT 電腦科學碩士,服務公司:StreamBase Systems

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無論是企業界、政府部門、研究單位經常都需處理瞬息萬變大量湧進的資訊,資訊的即時處理成了一個大難題,傳統上是先將資訊儲存到資料庫再進行處理,不過資料庫不善於即時處理資料,使用者必須等待所有的資料累積完畢,方能執行下一步驟。

身兼StreamBase Systems開創元老以及技術執行長的Richard,研發了一套資料處理系統。此套圖形事件流程電腦語言﹝graphical event-flow language﹞StreamSQL EventFlow,擴展標準的SQL查詢模型﹝SQL query model﹞與運算子﹝Operator﹞,得以處理即時與歷史資料流﹝historical data streams﹞,將大量變化的連續性輸入資料精粹到進行決策所需的訊息,其結果可應用於股票交易、趨勢指標、國防應用等。

StreamBase Systems公司專門開發複雜事件處理﹝Complex Event Processing, CEP﹞軟體,處理高流量,低延遲﹝low-latency﹞事件。StreamBase Systems 同時被 MIT Technology Review 評選為2010年最具創新力的50家企業之一。

參考來源:

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科景_96
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Sciscape成立於1999年4月,為一非營利的專業科學新聞網站。

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為什麼越累越難睡?當大腦想下班,「腸道」卻還在加班!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/30 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文與  益福生醫 合作,泛科學企劃執行

昨晚,你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎?這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾,甚至在腦海中數了幾百隻羊,大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程,讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇:你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠,我們得先認識身體的一套精密防衛系統:下視丘-垂體-腎上腺軸(HPA axis) 。這套系統原本是演化給我們的禮物,讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時,能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動,腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙),這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性,讓我們在危機中保持清醒 。

然而,現代人的「劍齒虎」不再是野獸,而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

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在理想的狀態下,人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後,身體會進入「修復模式」,此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點,讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素(Melatonin)接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號,它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素(Orexin)神經元,幫助大腦順利關閉覺醒開關。

對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態 / 圖片來源:envato

然而,當壓力介入時,這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出,長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化,使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌,更會讓食慾素在深夜裡持續活化,強迫大腦維持在「高覺醒狀態(Hyperarousal)」。 這種令人崩潰的狀態就是,明明你已經累到不行,但大腦卻像停不下來的發電機!

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升,而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸,分泌更多皮質醇來試圖消炎,高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期(REM),導致睡眠品質變得低弱又破碎,最終形成「壓力-發炎-失眠」的惡行循環。也就是說,你不是在跟睡眠上的意志力作對,而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關:PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局,科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系:腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」,而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便,更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話,直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」(Psychobiotics)。

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腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」/圖片來源:益福生醫

在眾多研究菌株中,發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發,累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」(First Night Effect, FNE),也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難,俗稱認床。科學家在進行實驗時發現,補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期(NREM)的睡眠長度,且入睡更快,起床後也更容易清醒。更重要的是,不同於常見的藥物助眠手段(如抗組織胺藥物 DIPH)容易造成快速動眼期(REM)剝奪或導致睡眠破碎化,PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力,它能有效縮短入睡所需的時間,並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現,即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理(Heat-treated),轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」(Postbiotics),其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點,讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中,科學家觀察到一個耐人尋味的現象:當詢問受試者的主觀感受時,往往會遇到強大的「安慰劑效應」,無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人,主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相,讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而,客觀的生理數據(Biomarkers)卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後,實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人(84.6%)出現了夜間褪黑激素分泌增加,且壓力荷爾蒙(皮質醇)顯著下降,這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統,而不僅僅是心理安慰。

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最值得關注的是,對於那些失眠指數較高(ISI ≧ 8)的族群,這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後,不僅生理標記改善,連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間,以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌:https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠:構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息,而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠,關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石,始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境,到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統,並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現,身體便能更順暢地啟動睡眠開關,回歸自然的運作節律。

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與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持,每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始,為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通 / 圖片來源 : envato

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肺部為何會「結疤」?揭開比癌症更致命的「菜瓜布肺」,科學家如何找到破解惡性循環的新契機
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/05/08 ・2041字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作,泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡,乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生;但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視,那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」(IPF),其預後往往不太樂觀,確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先,我們得先破解一個迷思:肺纖維化並不是單一疾病,而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」,腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象,患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕,像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是,IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化,是兩種完全不同的概念。

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IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉 / 圖示來源:shutterstock

肺部為何會變成「菜瓜布」?

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布?這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織,就是肺部間質組織(interstitium)的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍,包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下,肺部損傷後會啟動修復機制,並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內,這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號,導致負責修復工作的「纖維母細胞」(fibroblasts)被過度活化,進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織,最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現,這個過程之所以棘手,在於它是一個「惡性循環」,肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ,它們相互加乘,演變成難以阻斷的強大破壞力。

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雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸,特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外,患有自體免疫疾病(如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎,)的患者,他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人,必須特別警覺。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。/ 圖示來源:shutterstock

打斷惡性循環的挑戰,為何只對抗「纖維化」還不夠?

面對這個不可逆的疾病,醫學界長年束手無策,直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥:Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺,首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而,這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望,卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看,這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題:既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊,那麼,我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略,從而更有效地打斷這個惡性循環?

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找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題,科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素:磷酸二酯酶 4B(PDE4B)

為什麼鎖定它?讓我們看看它的「雙重作用」機制:

  1. 關鍵位置: PDE4B 同時存在於免疫細胞(與發炎有關)與纖維母細胞(與纖維化有關)當中。
  2. 作用機制: PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP(環磷酸腺苷) 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
  3. 雙重抑制: 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性,細胞內的 cAMP 就不會被分解,濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞,同時產生抗發炎抗纖維化的雙重效應。

簡單來說,鎖定並抑制 PDE4B,就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程,有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來,全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗,我們相信,在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後,期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

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最後,我們必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手,雖然現有的治療手段能延緩惡化,但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織,因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。/ 圖示來源:


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【Gene思書齋】跟著大數據學習教育
Gene Ng_96
・2015/02/03 ・2894字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 534 ・七年級

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在這裡介紹過了牛津大學網路研究所教授麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger)和《經濟學人》(The Economist)雜誌資料編輯庫基耶(Kenneth Cukier)的《大數據》Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think)這本好書,他們探討大數據(巨量資料)是什麼碗糕,大數據有什麼意義,還有大數據將如何改變我們的生活,對經濟、社會和科學會帶來什麼影響,我們又能如何趕搭上這波新潮流,如何懂得保護自己,避免個人資料和隱私受到侵害等等(請參見〈快準狠的大數據〉)。

這次他們把魔爪…哦不…觸手伸到了「教育」,寫了這本《大數據:教育篇:教學與學習的未來趨勢》Learning with Big Data: The Future of Education),因為跟據他們的觀察,大數據正在跨入教育體系,對於全世界的教學與學習活動,勢必將產生極為深遠的影響,因此在這本書就是要談談大數據將如何改變教育。

他們舉出「大規模開放式線上課程」(MOOC)、可汗學院(Khan Academy)、Duolingo語文學習網站等案例。雖然這些線上課程早已不是新聞了,可是他們要再進一步告訴我們,當大數據的時代來臨,教育就不只 是上課聽講、讀書考試打成績、或是輕易選修更多科目而已。透過大數據,我們可以擁有史上最強大、具實證效果的工具,能夠瞭解「誰在學習」、「怎樣教學」與 「如何學習」這些重要的課題。

大數據讓我們前所未有的方式和觀點,看到究竟什麼有用、什麼沒用,以前不可能觀察到的種種學習阻礙,現在有辦法一一化解,大幅改善學生的學習成效,顛覆傳 統教學模式,造福更多學子。課程可以依據學生個人的需求做調整,真正做到因材施教,因為教師可以透過學生在線上學習時不經意的行為來判斷成效、調整教學內 容和順序,以及多次複習會造成學習瓶頸的困難觀念,甚至即時因應學生的反應而出招等等。教師的工作不會被教學網路和影片取代,而會變得更有效益、也更有 趣,因為能夠更專注針對學生作個人化的指導。

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他們也認利用大數據分析,學校領導者和政府決策官員,也能用更低的成本提供更多教育機會,這些正是減少社會貧富差距、讓社經階層流動的重要因素;社會大眾 也能夠知道「學習」應當是怎麼一回事,打破教育主管機關和學校的壟斷地位,從而讓教育的本質和體制徹底翻轉。他們主張,大數據時代正是不斷學習的時代、翻 轉教育的時代!

不過大數據的應用是雙面刃,我們可能會把相關性誤判為因果,而且如果學生的個資無法被保護,其舊學習歷程被曝光,可是會影響日後的升學與就業。關於這方 面,《大數據:教育篇》引用了《大數據》的許多觀念和案例,例如誤將相關性當因果以及個資保護等等,所以建議也要去讀《大數據》這本書。

不過,盡信書不如無書,作者在西方遇到的問題,和我們在東亞遇到的,有很大的差異。最大的差異有兩點。

一個大差異,在一張很多網友在臉書分享的圖表清楚表達出來:圖裡有兩條軸線,第一條軸線為「歐美人才養成」,而第二條則是「台灣人才養成」,軸線將學習生 涯分成「學前」、「小學」、「國中」、「高中」以及「大學」等五個階段。「歐美人才養成」各階段的學習目標相當明確並且不同,學前做好生活管理、小學探索 環境、國中要開始找尋自己的夢想、高中則要面對生涯抉擇,而到了大學就要開始培養實務能力。

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台灣人才培養的軸線,從「學前」一直到「高中」生涯,全是「讀書考試」,一直到「大學」時期,才要將「生活管理」、「探索環境」、「找尋夢想」、「生涯抉擇」以及「培養實務能力」一次統統完成,其中當然還少不了「讀書考試」。

歐美的教育偏向素質教育,相對於偏重考試的應試教育而言,較為注重體育、藝術能力和多元智能的培養,而真正的素質教育,目的在於讓學生能發揮個人潛能,各 展所長,並培養良好的品格,並不局限於學術上的才能。台灣的教育能夠篩選出很會考試(甚至還不見得會「讀書」哦)的學生,連公務系統都極度依賴考試,雖然 有好些公家工作幾乎不需要考試的技能。可是因為考試實在太浮濫,使得疲於奔命的教師能好好用心出題的時間都被嚴重壓縮,連有沒有認認真真地好好考考學生各 方面的學術能力都成問題,更甭提學術能力也非社會所需的全部。

另外一個差異是,台灣的教育太過注重標準答案,可是嚴重扼殺學生的創意。但是歐美的教育很注重個人的啟發,所以頂尖的人才在歐美的教育環境,往往可以更容 易發揮出他們的潛力,表現出他們充沛的創造力。可是他們的對素質一般的學生,反正做得不見得比台灣好。台灣的教育環境,讓學生拚命練習考試、練習考試再練 習考試,讓學生的程度比起歐美整齊的多。以我和朋友們在美國唸博班當助教的經驗來看,台灣學生的程度差異在一個班中,算是比較整齊的,成績優劣幾乎憑個人 努力付出多寡。可是在美國大學,尤其是公立學校,大部分的學生,在數理方面真的很不行!

舉個例子來說,我們常常看到學生在實驗數據中,他們嘗試要把上噸的鹽溶在小燒杯裡,或者把實驗桌上的小鉛球射上火星,因為連單位都搞錯了Orz 有位老師在普通生物學考題上問學生什麼是pH值,居然有四分之一的學生選擇「它不存在」;還有老師指出,大四的學生,居然有兩成回答果蠅的基因數量是小於 一,另外兩成寫無窮大(正確數目大約是一萬多),他說那四成學生基本上是「完全的廢物」;還有很多搞笑的事,真是罄竹難書。面對這些學生,教授們的態度往 往是「放棄」,可是大數據或許能讓這情勢反轉。

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台灣的教育環境,往往比歐美更善待中上程度的學生,用嚴酷的練習考試來磨練他們的能力,可是卻嚴重地忽略了頂尖人材的教育,而且也幾乎完全沒有為培養社會 各界的領袖所準備。台灣的大學,就算連頂尖的台大和清大,大致上都還是停留在訓練優異的幹部為主,教授的教學方式和內容,和其他大部分的大學幾乎沒差太 多,頂多深度有一些差異而已。可是,就拿美國來說,頂尖大學的目標是在培養頂尖的領袖!一流大學的目標是在培養社會各界菁英、二流大學的是在培養優異的幹 部、三流大學的是在培養良好的基層員工等等。所以,很不幸的,台灣的大學可能在培養優異的幹部上很稱職,可是要成為社會各界菁英,就只能靠學生自己的努力 和見識,領袖的話就算了。

要培養出優異的幹部,大數據的應用應該有其優勢,可是社會菁英和領袖的培養,大數據或許無用武之地,因為大據數無法告訴你過去未曾發生的事情,也無法預測 和產生出創新,因此對於台灣的教育,大數據可以提高學生的學業,可是五育的訓練,以及領袖和社會菁英的培養,我們可能先不要去思考什麼大數據之類的,先從 整體教育環境下手才比較實際。

關於教育,這裡只能點出冰山一角,我也沒有標準答案,但請容我在此私心介紹一位好友謝宇程在商周的高人氣專欄「學與業壯遊」,裡頭有很多很多問題,我們必須繼續思索。

台灣教育問題多如牛毛,不過我們不必對台灣教育灰心,看了以下影片,你應該會很感動,希望還是在的:

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本文原刊登於【GENE思書軒】,並同步刊登於The Sky of Gene

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Gene Ng_96
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來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋