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家裡養隻狗,可以讓小孩不過敏嗎?

陳俊堯
・2014/02/17 ・2393字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 474 ・五年級

本文由民視《科學再發現》贊助,泛科學獨立製作

dog
照片出自維基百科.

「你們在家裡養貓喔?這樣小孩會不會過敏啊?」

這一點大概可以排進朋友知道我家有寵物時會問的十大問題名單裡。為什麼養不養寵物會跟過不過敏扯上關係哩?不少人有對貓毛過敏的經驗。不過些年的研究顯示過敏原大多不是貓毛,而是黏在毛上面的分泌物。這些分泌物更常黏在皮屑上在家裡到處飛,再加上現代人常宅在家不想出去跟人家塞車,住的房子空間也比較小,造成過敏的機會也就跟著增加。

寵物引起的過敏可大可小,比較嚴重的結果是導致呼吸道的問題,如果出現氣喘就讓人擔心了。除了貓和狗之外,越來越多新奇寵物進入人們的家,現在包括黃金鼠,兔子,雪貂,蜥蜴,鸚鵡,貓頭鷹等數十種動物也被證實可能造成某些人過敏。有趣的是雖然動物百百種,引起過敏的分子大部份來自相同的三大群蛋白質(如果你真的需要個名字的話,它們是 lipocalin superfamily、serum albumin family、secretoglobin superfamily),遵循著的可能是很類似的機制。

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過敏其實只是身體的免疫系統把無害的外來物當成恐怖份子,過度反應而造成的結果。免疫系統經由呼吸道或消化道的黏膜接觸到這些外來的分子而引起不必要的反應。為什麼身體這麼笨要這樣窮緊張?免疫系統經由我們的呼吸道或消化道的黏膜接觸到這些來自動物的過敏原,但是整個免疫系統要不要對某個外來分子提升警戒來保護身體的安全,卻是經過長時間演化調整的結果。家裡出現寵物跟空間變小也不過是這幾年的事,時間還沒有長到足以讓人類調整好免疫系統該怎麼反應。

試想下面這個狀況:如果你是商家,要面對一群很愛殺價客人,你會怎麼做?如果不讓人家殺價,客人可能會覺得無趣就走了,所以最佳策略當然是自己調整一下,提高定價再讓客人殺,客人爽了你也賺了,多好。免疫系統也是一樣,在動物成長過程中會一直接觸到外來的分子,時間久了便知道調整一下對某些無害物的敏感程度,不要常常為了無害的分子鼻塞皮膚紅腫什麼的,才能提高生物的競爭力。這絶對是個長時間過程,學會不反應不像讀個書懂了就不要做那麼簡單,而是必須經由淘汰過度反應的個體才能在這個族群造成改變,沒有經過個好幾代的時間是達不到的。

這裡有個有意思的研究值得注意。有個來自美國研究團隊對家裡養寵物對小孩未來容不容易過敏很有興趣。他們擔心的不是養寵物會不會造成過敏,而是養寵物能不能防止過敏。研究團隊注意到過去的調查顯示,嬰兒在接受過抗生素治療這一類會影響腸道細菌的醫療處理之後,長大變過敏兒(出處)或出現氣喘(出處)的機會比較高。加上過去研究也證實腸子裡的細菌具有微調免疫系統的本事,他們猜測這件事會跟腸子裡的細菌有關係。

這群研究人員做了下面這樣的實驗。他們從養狗家庭和不養狗家庭的空氣裡收集小於 0.3 公分的微粒,分別把這些微粒灌入老鼠的胃裡接種。接著讓老鼠吸入純化自蟑螂的過敏原引起過敏,看看先前吞下的空氣微粒會不會影響過敏的嚴重程度。結果他們發現蟑螂的過敏原果然厲害,老鼠呼吸道出現明顯發炎症狀,肺部淋巴結也變大。加入不養狗家庭空氣微粒的老鼠也出現相同症狀,但是加了養狗家庭空氣微粒的老鼠卻好端端地沒什麼變化。這群研究人員換了另外一個更嚴謹的研究系統來看單一過敏原 OVA 引起的反應,同樣證實養狗家庭的空氣微粒真的可以抑制過敏反應的發生。

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到底這灌食空氣微粒的動作造成了什麼神奇改變,讓老鼠可以不再過敏?由於腸道細菌有影響免疫反應的前例,研究人員懷疑消化道裡的細菌是不是已經在灌食後已經被改變。他們使用微陣列晶片進行檢驗,看看各段腸道裡分別有些什麼細菌。結果發現灌了空氣微粒後(不管哪一組)的老鼠腸道菌相都改變了,而且灌不同組的空氣微粒會得到不一樣的細菌組成。進一步比較各組差別在哪裡,他們發現灌了養狗家庭空氣微粒後乳酸菌變多了。接著他們把這些乳酸菌培養出來,選了其中數量最多的 Lj 菌(Lactobacillus johnsonii)進行測試,證實了添加 Lj 菌後可以達到類似的抗過敏效果。但是光是添加 Lj 菌還是少了些什麼,沒辦法達到加空氣微粒那組一樣好的效果,顯然觀察到的抗過敏效果需要全體細菌的合作才行。

那到底這個觀察到的「養寵物抗過敏」真正的機制是什麼,為什麼養狗家庭的空氣微粒就可以有效防止過敏呢?我想這答案要等這個研究的續集們來揭曉了。這篇研究證實了環境可以影響腸道裡的細菌,再影響免疫系統,然後控制了我們對環境分子要不要發動免疫攻擊。雖然過敏原入侵身體是發生在呼吸道,在隔壁消化道的細菌卻有著決定性的影響。

至於要不要趕快養狗來讓小孩不過敏,或者想多吃乳酸菌趕快消除過敏體質,現在還沒有那麼充足的證據來支持這些做法一定有效,因為這實驗是拿老鼠做的,只能說在人身上也很可能會是這個狀況。不過倒是可以用這篇研究的結果勸人不需要因為小孩快出生了就趕快把家裡養了很多年的寵物送人,因為你的毛小孩或許掌握著人小孩未來的幸福。

 

研究原文

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  • Díaz-Perales A, González-de-Olano D, Pérez-Gordo M, Pastor-Vargas C. Allergy to Uncommon Pets: New allergies but the same allergens. Front Immunol. 2013 Dec 30;4:492.
  • Fujimura KE, Demoor T, Rauch M, Faruqi AA, Jang S, Johnson CC, Boushey HA, Zoratti E, Ownby D, Lukacs NW, Lynch SV. House dust exposure mediates gut microbiome Lactobacillus enrichment and airway immune defense against allergens and virus infection. Proc Natl Acad Sci U S A. 2014 Jan 14;111(2):805-10. doi: 10.1073/pnas.1310750111.

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延伸科學再發現@科技大觀園

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陳俊堯
109 篇文章 ・ 22 位粉絲
慈濟大學生命科學系的教書匠。對肉眼看不見的微米世界特別有興趣,每天都在探聽細菌間的愛恨情仇。希望藉由長時間的發酵,培養出又香又醇的細菌人。

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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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貓咪真的不愛你嗎?讀懂高冷主子的傲嬌告白
F 編_96
・2024/12/28 ・2729字 ・閱讀時間約 5 分鐘

F 編按:本文編譯自 Live Science

身為貓奴應該都思考過這個問題:「我家貓到底愛不愛我?」(尤其是你怎麼叫牠都不理你的時候)

比起狗狗總是搖尾示好、恨不得時時刻刻陪伴主人,貓咪反而顯得疏離。這些獨立、冷淡的態度,是否代表牠們根本「不愛人類」?還是只是與我們表達情感的方式不同?現有的研究並未能給出單一「是」或「否」的答案,但科學界逐漸認為:貓的性格並非冷漠,而是有著自己獨特又多變的互動模式。

為何貓比狗看起來更不「熱情」?

談到「人與動物的愛」,第一個被拿來對照的對象往往就是狗。狗傾向於把人視為社群領袖或保護者,牠們會展現出明顯的依附行為,例如跟隨、舔舐、撒嬌等。這背後牽涉到狗的馴化史,科學家普遍認為,狗至少在 2.3 萬年前(亦有其他研究推至 3 萬年以上)就已開始與人類共同生活。人類在漫長世代裡,選擇性繁殖更順從、更依賴的犬隻,讓牠們不斷強化對主人的服從與感情表達。

相較之下,貓的馴化歷史要晚得多。大約在 1 萬年前,農耕社會出現,儲藏穀物吸引老鼠,貓因捕鼠能力而漸與人共生。牠們「半自願」式的走近人類聚落,並未經過大規模的繁殖選擇,以致貓咪的野性特質與獨立性一直保存到今天。

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由此可見,狗對人的依附,是經過長時間精心培育的結果,而貓雖然與人類同住,也享受人類提供的食物與安全環境,但牠們在某種程度上仍維持了更高的自主意識與獨立特質。

貓咪與狗狗的馴化過程不同,這也導致兩者在與人類互動上的不同。圖/envato

如何判斷貓咪是愛或不愛?

每個人對於「愛」的表現,判斷上還是很主觀的。因此有些研究嘗試用「科學指標」來測試貓對人的情感,如觀察荷爾蒙水平、或偵測貓在不同情境下的行為模式。

催產素俗稱「愛的荷爾蒙」,常在親密互動或撫摸時分泌。根據 2015 年的一項實驗(收錄於 BBC節目「Cats v Dogs」):在貓與狗都受到撫摸後,狗的催產素水平平均提升約 57.2%,但貓僅提升12%。這被部分人解讀為「貓對我們沒有那麼有愛」,但也要注意,這只是「平均值」,樣本量也僅 10 隻狗與貓,並不代表所有貓都只有「12%」的情感。此外,催產素本身也容易受其他因素干擾,例如環境壓力、個體差異等。

另外在 2021 年,英國林肯大學的研究團隊針對 3,994 位貓主做問卷調查,藉由「開放式關係、疏離關係、一般交情、相依關係、友誼」等五大類型,歸納出貓與主人的情感連結。結果顯示,約有一半的貓跟主人間呈現較緊密的情感投射,另一半則較疏離。由此可知,貓與人之間的情感並非「一面倒」的冷漠,也不見得如狗那樣強烈依附;而是要看飼主的參與度、貓的個性以及如何尊重牠們的獨立空間。

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有一項早期(2008年)的一項研究則觀察到,當貓遇到自己熟悉的人類時,血壓和心率會出現上升,顯示牠們對人產生情緒波動,可能是期待食物或獎勵,也可能是情緒上的激動。這說明貓對特定人確實有「在意」的表徵,只是表達方式或目的不一定和狗相同。

你越近,貓越逃?貓咪喜歡怎麼樣的互動?

要怎麼做才能獲得貓咪的抱抱?圖/envato

貓咪多半不喜歡被強迫互動,若人類持續不斷地撫摸、抱起貓而不顧牠們的意願,往往得到的反應是掙扎、攻擊或逃走。對貓來說,「選擇權」至關重要。若牠們能自在地決定互動距離、持續時間,以及撫摸的部位,牠們更可能接受、甚至主動親近主人。

2021 年的研究指出,若飼主能理解貓在肢體語言上的細微表達,例如耳朵朝後、尾巴抖動、身體僵硬或發出低鳴,代表牠們已有不適或抗拒;這時「收手」是上策。相反地,那些忽視貓表示不要的信號,堅持要撫摸或抱住貓的人,更容易被貓認定為「壓迫者」,長期下來貓會選擇逃避或變得易怒。

與狗一樣,每隻貓的個性也不盡相同。有些貓喜歡頻繁親密互動,也有貓更向往安靜獨處;基因、社交化過程、早期經驗都可能影響牠們長大後對人的友善度。此外,若飼主從貓幼齡期就常常輕柔地接觸牠們,並在牠們想脫離時尊重牠們,長大後通常會更願意與人類培養信任感。

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如何與貓建立更深的情感連結?

既然科學研究顯示貓的「情感投放」需要更精細的方式,那麼身為飼主或愛貓人士,該如何做才能拉近與主子的距離呢?

  1. 給予空間與選擇
    • 不要隨意抱起或撫摸正在休息、清潔毛髮、或顯露抗拒姿勢的貓。讓貓可以自由進出房間、躲進安全的角落,也能確保牠們在緊張或害怕時有地方可退。
  2. 正向回饋與獎勵
    • 若貓主動靠近、蹭你或發出呼嚕聲,這是牠願意互動的信號,可在牠舒服的情況下溫柔撫摸。可以搭配口頭稱讚或小零食,使貓把你聯想到「好事」。
    • 但記住,貓咪不喜歡被「過度餵食」,適度才是關鍵,否則容易讓牠們失去對零食的興趣或導致肥胖。
  3. 學習貓的身體語言
    • 觀察耳朵、尾巴與瞳孔的變化,若耳朵緊貼腦後、尾巴劇烈擺動或瞳孔放大並伴隨低鳴,表示貓正處於緊張或警戒狀態。此時停止撫摸、後退,給牠時間冷靜。
    • 如果貓慢慢走近你,尾巴微翹、耳朵稍微前傾,代表牠感到放鬆,可能願意互動。
  4. 尊重貓的作息特質
    • 貓是夜行性動物,白天或許大部分時間都在睡覺或懶洋洋地活動;若你在白天想和貓「猛玩」,牠可能沒有興趣。選在牠清醒或精神較好的時段進行互動或遊戲,更能提升彼此感受。

貓與人的緣分,在於理解與尊重

貓咪歷經數千年從田間捕鼠者,逐漸成為受全球喜愛的寵物,卻依然保留高度獨立、選擇權至上的「個人主義」風範。許多科學研究指出,貓雖沒有狗般明顯的熱情與依賴,但仍能與人產生深厚羈絆──關鍵就在於飼主是否願意花時間、心力,並遵循「了解貓貓、尊重貓貓」的原則與牠們相處。從理解貓的生活形態、情緒信號,到給予牠們適度的獨處與自由,若能做到這些,或許某天牠就會主動跳到你的腿上呼嚕,用專屬的方式告訴你:「莎朗嘿(사랑해)~

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F 編_96
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一個不小心闖入霍格華茲(科普)的麻瓜(文組).原泛科學編輯.現任家庭小精靈,至今仍潛伏在魔法世界中💃

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纖維化疤痕與反覆發作:為何化膿性汗腺炎這麼難纏?
careonline_96
・2024/09/27 ・1138字 ・閱讀時間約 2 分鐘

圖/照護線上

化膿性汗腺炎(hidradenitis suppurativa)是一種慢性發炎性皮膚病,讓位在腋窩、腹股溝、肛門周圍、會陰部和乳房下方的皮膚出現膿腫、位在深處的結節、與一道道纖維化的疤痕,這些反覆的發炎、氣味、和外觀惡化常常會讓患者身心俱疲。

化膿性汗腺炎的樣貌

化膿性汗腺炎的女性患者較多,多數年紀界在青春期過後到四十歲以前,以二十幾歲的年輕人為大宗。化膿性汗腺炎發作的位置屬於容易摩擦的皮膚處,包括腋下、腹股溝、會陰部、下腹、及臀部等處。

化膿性汗腺炎的樣貌
圖/照護線上

剛開始,患者可能會在腋下、腹股溝、或下腹部出現一些黑頭粉刺般的小隆起,接著出現單顆或多顆類似大顆痘痘或台語說「釘子」的深處結節,這些疼痛隆起處有些變大的時候會破掉,流出帶有異味的分泌物。患者會發現這些深處結節好的很慢,很難修復,並常常反覆發作,範圍可能愈來愈大,以至於皮膚下方出現纖維化的疤痕組織與連通的通道,皮膚的開口還會持續流出一些分泌物。因為這些症狀總是反覆發作,又是出現在一些較敏感的部位,對個人的生活品質與心情打擊很大。

化膿性汗腺炎的常見部位
圖/照護線上

罹患化膿性汗腺炎的起因

看到化膿性汗腺炎的皮膚發紅、深處膿腫、與帶有異味的分泌物時,很多人會以為這是感染引起的。然而,這個病本身並不是先因為感染,也不是因為個人清潔習慣不好而引起。

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化膿性汗腺炎起因於毛囊、皮脂腺、和頂漿腺的阻塞,當閉塞毛囊的角質蛋白溢出到周圍真皮時,會引發周圍的一連串淋巴組織發炎、結構破壞,以致於出現纖維化的疤痕與皮膚下方的通道等問題。

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