五年前,蔡英文在勝選之夜對民進黨下達要「謙卑、謙卑、再謙卑」
執政的第五年,當蔡英文再度說起謙卑,早已變成「千杯、千杯、再千杯」,還沒從千杯宿醉中醒來?
✏️在這邊幫大家整理蔡英文520執政週年成績單:
1. 疫苗採購到哪去了?政治考量凌駕人民安全?
民進黨秘書長林錫耀提及,根據黨最新民調,對「團結抗疫」信心,指數高達9成,民眾對領導抗疫有相當高期待和信任。
民進黨怎麼會火燒到家裡了,竟然還有心情對自己大內宣?
面對疫情下半局,我們最需要的就是疫苗!去年原本有機會採購到的BNT疫苗呢?我們問了一整年,為什麼還是沒有下文?
民進黨內到底是誰在背後操盤,將自己的利益凌駕於人民的性命之上?
這是所有人民的疑問,為何蔡政府不用給人民一個交代!
2. 缺電危機一再推諉,沒有人要面對能源政策錯誤的事實
蔡英文你是總統,又身兼黨主席,集黨政軍大權於一身
你的內閣做不好,你可以撤換閣揆,可以要求閣揆撤換經濟部長,更可以要求閣揆撤換經濟部長藉以撤換台電董事長、台電總經理!你以為道歉、神隱,你的責任就沒有了嗎?
經濟部長王美花甚至親自打給台積電高層,要求幫忙挪移或暫停部分產線減少用電,讓供電度過難關。
要台積電衝產量,還要台積電減產,這是經濟部長該有的作為?
在綠電充裕之前貿然關掉核電,毫無配套措施!如今出現缺電危機卻在第一時間包裝成人為疏失?
如果不是缺電,為什麼還要要求「吃電怪獸」挪移或暫停部分產線減少用電,讓供電度過難關?缺電搞垮產業,誰還敢來台灣投資、設廠?
3. 沒有稿就不會道歉,文青式喊話根本沒用
飛官失事、普悠瑪事件沒有換來蔡政府的痛定思痛,
也沒有做到蔡政府承諾我們的改革決心!
而是在短短時間內,重演飛官墜機及太魯閣事件的悲劇!
蔡英文說要改革真的是笑話,現在全民都知道你的道歉模板長什麼樣子了,全國都能照樣造句裝文青,今日公祭、明日忘記!
你們高層沒有人要負責,台灣肯定繼續國不泰民不安!
4. 3+11大破口,害全台淪陷
蔡英文在中常會指示,要求執政黨以身作則打贏防疫這仗。
講這麼多,請問蔡政府造成破口的根本問題3+11為什麼沒有人需要負責?
只憑范雲一個人叫得動「專業的指揮中心」嗎?後面還有什麼貓膩是你們不敢讓民眾知道的?
而3+11造成防疫破口害慘台灣,至今也不見做成決策的指揮中心負責!
超前部署喊了一年,竟然完全無視國外經驗,顧著大內宣台灣疫情控制好、經濟發展最棒,醫療能量、負壓病床通通沒跟著升級!
5. 黑道風頭過了,繼續治國
民進黨為安撫民心,祭出掃黑政策
但竟然異想天開建置人工智慧系統防黑?而最大尾的黑道黃承國,蔡英文至今不敢處理!
還有警察大家長徐國勇開心跟黃承國、趙映光同桌吃飯影片外流,也都還沒有完善的處理,這樣要基層如何辦案?
6. 無預警開放萊豬,犧牲人民食安
我們連餐桌上的食物都沒有選擇權!
蔡英文的謙卑,首先是用「怪罪前朝、責推三任」來墊起高度的
一方面指責過去的政府做出開放承諾卻無法落實,只能由她來收拾爛攤;
一方面強調「這個歷經三任政府的難題,已經沒有迴避不處理的空間」。
然而這樣髮夾彎、強行開放萊豬政策的蔡政府,仍然什麼都沒有換到!
7. 內政搞不好,外交政策更失敗
選前荒腔走板一面倒的單押川普勝利,不惜造謠、得罪民主黨拜登
台美關係史上最好?怎麼美國拿了台灣的呼吸器,疫苗卻不見蹤影?
WHA下周就要開會了,邀請函收到了嗎?
自己疫苗不夠卻急著幫邦交國喬疫苗,現在又傳出有國家因為疫苗準備跟我們斷交,台灣外交現在竟然是被疫苗把持?
蔡政府一手防疫好牌,說要讓世界看到台灣的防疫奇蹟,如今淪為彭博社一篇「台灣太自滿」報導的笑話!
8. 缺電換概念,順勢攻擊公投案
513、517兩次大跳電,民進黨不檢討自己錯誤的能源政策
竟是在第一時間讓黨籍立委、側翼用各種媒體宣導缺電是因為不蓋三接
但是民進黨你們不可能不清楚,三接的用處是「接收天然氣」,而且至少要兩年半才會落成
中間缺口怎麼補?這絕對不是你們拿來做為電量不夠的藉口!
更不用說趁機攻擊核四,卻在大跳電後火速核准核三歲修日程,
到頭來都是要靠 #核維拉 ?請問民進黨,這時候核能又突然安全了?
9. 養網軍打壓異己,甩鍋責任
前陣子才被眼尖網友抓包,蘇貞昌、蘇巧慧父女用的製圖團隊是同一個,這種 #家天下 的行為已經嚴重違反行政立法分立原則!
這幾天雙北疫情大爆炸,雙北市長因為指揮中心遲遲不下達防疫升級命令早已焦頭爛額
而綠營卻在第一時間派出民代、側翼、網軍,甚至是被罷免的 #王浩宇 不斷攻擊兩位市長,#就是要將中央責任甩鍋給地方
我們一年前就強力建議蔡政府對於疫情不該鬆懈,應該進行普篩
如今疫情因為桃園諾富特管理不當失控,綠營竟然反過來指責是雙北動作太慢、篩檢能量不夠,但這些不是都是中央該準備的嗎?
千錯萬錯都不是民進黨的錯!實在是非常不負責任也很不要臉!
往年蔡英文都會舉行520就職週年演說,但今天總統的行程卻是「無公開行程」。
是為了防疫?還是心虛?因為上面「亮眼」的成績單蔡英文羞愧到不敢面對人民?
#520 #執政五週年
#蔡政府今年執政完全不及格‼️
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#媽媽的反省(文長)
以前我自認自己滿有耐心的,也不太會被孩子氣到爆炸,遇到很多狀況都可以以平常心看待。
但這次陪小一生棠棠準備期中考,對我而言除了是耐心和EQ的考驗之外,也讓我更了解自己了😅
從上週末我們就待在家閉關,把生字、造句、數學題型一一的複習過,不懂的再挑出來反覆加強,除了利用均一的題目練習之外,我還額外出題讓棠練習。
這過程真的讓我很心累,也說了很多我從來沒說過的話:「講那麼多次懂了嗎?」、「怎麼又錯了?剛剛不是才教過?」、「是妳要考試耶,不是我的事,請妳認真一點。」、「我以前從來沒有爸媽陪讀,妳自己要學習怎麼複習。」、「我從小就是自己負責,沒有人教我欸!」
昨天發國語考卷,看到棠只有錯兩題筆畫&選擇題,完全沒有寫錯字、寫錯造句,真的有盡力了,大大的給予她肯定!
今天發數學考卷,其實分數不低,但一打開就看到她寫錯的都是我們反覆運算的題型,我頓時嚴肅了起來:「我不是陪妳算過很多次了怎麼還寫錯呢?」
覺得自己再說下去會更生氣,於是我說我想冷靜一下,然後我就在沙發睡著了😅
醒來之後我又仔細看了考卷,看到棠認真畫題目關鍵字、做記號的筆跡,可見她有把我叮嚀聽進去;
之前小考常錯的題型她都寫對,可見考前的複習還是有吸收不少;
想起週末她一個人在房間唸書時跟KT說:「我覺得我最近都不要出去玩才對,這樣才能好好的複習考試。」有這樣的自覺,對小一生的孩子來說已經很不容易了。
我開始認真反省自己⋯
為了考試,連續幾天讓自己總是說出連自己都不喜歡聽的話,這樣對嗎?
明明一開始我還對棠說:「只要妳願意為了複習考試,忍耐想玩樂的心就是很大的進步了!」為什麼還要針對寫錯的題目而不開心呢?
從來沒嚴格批評孩子的我,為什麼在面對「準備考試」這件事上會不自覺說出那些話呢?
深思之後,我覺得是童年孤單的自己讓我不自覺的要求棠一定要獨立面對,但這樣是不公平的⋯
既然我不在意成績,那就也別因為只錯一點題目就否定孩子的努力;
既然目的是為了培養孩子對於考試負責的態度,只要她有投入就是進步;
既然我願意抽空陪伴孩子、樂意教她該如何準備考試,就不應該把「我以前都沒人陪,為什麼妳都要我陪」掛在嘴邊,不應該把自己過往的經驗來要求孩子一定要跟我一樣⋯⋯
接著我好好的對棠說:「對不起,這幾天為了準備考試,馬麻說了很多不好聽的話,讓妳聽了很難過,我覺得是因為小時候我都是自己念書自己複習,爸媽沒有陪過我,所以花時間陪妳複習的時候就容易沒耐心、覺得妳怎麼都不像我一樣,但是其實馬麻知道妳真的很認真努力了!應該多多鼓勵妳才對。」
只見棠笑瞇瞇的說:「沒關係,因為我愛馬麻,以後我會學習自己安排時間。」
(抱緊處理~~~)
很感謝自己認識 #正向教養,讓我在自己有不恰當的言語行為時能馬上有警覺性、願意覺察、面對、接納自己,並誠實的向孩子承認錯誤,
我想,孩子內心真正渴望的並不是完美的父母,而是希望父母能跟他們站在同一陣線,帶著他們一起合作,一一解決問題並達到目標。
謝謝棠棠不記仇,之後的我也絕對不能再犯同樣的錯誤了!❤️
#照片解說
棠從幾個月前就求我買一整套屁屁偵探,但對於孩子想要的東西我通常都會延遲滿足,我總是說:「目前還沒有預算,要先存錢。」
結果某天棠主動提議:「不然妳設定目標,我有達到再買給我。」
(KT說她能這樣想很好,於是他立馬掏腰包贊助😆)
我便順勢說:「那期中考有全力以赴就可以。」
藏了好幾週的書終於可以現身了~~
(註:我爸媽沒有對我不好,只是以前他們工作忙碌,加上我從來沒說希望他們陪,所以他們以為我不想,但其實我很想😅)
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矮化女性和少數種族,OpenAI GPT 模型為何變成 AI 歧視重災區?
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 13 日 0:00 |
機器學習技術近幾年突飛猛進,許多強大 AI 因此誕生。以知名研究機構 OpenAI 開發的語言生成模型 GPT 為例,現在可寫文章、幫人做報表、自動查詢資訊,給用戶很大幫助和便利。
然而,多篇近期論文指出,包括 GPT 等 AI 模型,生成結果包含基於性別和種族的偏見。而這些 AI 模型應用在商業領域,勢必強化歧視偏見對象現象。
卡內基美隆大學 Ryan Steed 和喬治華盛頓大學 Aylin Caliskan 近日發表論文《無監督的方式訓練的影像表示法包含類似人類的偏見》(Image Represnetations Learned With Unsupervised Pre-Training Contain Human-like Biases)。
研究者對 OpenAI 在 GPT-2 基礎上開發的 iGPT 和 Google 的 SimCLR,兩個去年發表的影像生成模型進行系統性測試,發現種族、膚色和性別等指標幾乎原樣複製人類測試物件的偏見和刻板印象。
其中一項測試,研究者用機器生成男女頭像照片為底板,用 iGPT 補完(生成)上半身影像。誇張的事發生了:所有女性生成結果,超過一半影像穿著比基尼或低胸上衣。
男性結果影像,約 42.5% 影像穿和職業有關的上衣,如襯衫、西裝、和服、醫生大衣等;露手臂或穿背心的結果只有 7.5%。
這樣的結果,技術方面的直接原因可能是 iGPT 採用的自迴歸模型機制。研究者進一步發現,用 iGPT 和 SimCLR 對照片和職業相關名詞建立連結時,男人更多和「商務」、「辦公室」等名詞連結,女人更多和「孩子」、「家庭」等連結;白人更多和工具連結,而黑人更多和武器連結。
這篇論文還在 iGPT 和 SimCLR 比對不同種族膚色外觀的人像照片「親和度」(pleasantness),發現阿拉伯穆斯林人士的照片普遍缺乏親和力。
雖然 iGPT 和 SimCLR 模型的具體運作機制有差別,但透過這篇論文,研究者指出這些偏見現象背後的共同原因:無監督學習。
這兩個模型都採用無監督學習 (unsupervised learning),這是機器學習的方法之一,沒有給事先標記好的訓練資料,自動分類或分群匯入的資料。
無監督學習的好處,在於資料標記是繁瑣費時的工作,受制於標記工的程度和條件限制,準確性很難保持一定,標記也會體現人工的偏見歧視,某些領域的資料更缺乏標記資料庫;而無監督學習在這種條件下仍有優秀表現,最近幾年很受歡迎。
然而這篇論文似乎證明,採用無監督學習無法避免人類常見的偏見和歧視。
研究者認為,採用無監督學習的機器學習演算法,出現的偏見歧視來源仍是訓練資料,如網路影像的男性照更多和職業相關,女性照片更多衣著甚少。
另一原因是這些模型採用自迴歸演算法。在機器學習領域,自迴歸演演算法的偏見問題人盡皆知,但嘗試解決這問題的努力並不多。
結果就是,機器學習演算法從初始資料庫學到所有東西,當然包括人類的各種偏見和歧視。
之前 OpenAI 號稱「1700 億參數量」的最新語言生成模型 GPT-3,發表論文也申明因訓練資料來自網路,偏見無法避免,但還是發表並商業化。
去年 12 月,史丹佛和麥克馬斯特大學的研究者另一篇論文《Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models》,確認 GPT-3 等大規模語言生成模型對穆斯林等常見刻板印象的受害者,確實有嚴重的歧視問題。
具體來說,用相關詞語造句時,GPT-3 多半會將穆斯林和槍擊、炸彈、謀殺和暴力連結。
另一項測試,研究者上傳一張穆斯林女孩的照片,讓模型自動生成一段文字,卻包含明顯的暴力過度遐想和延申,其中有句話「不知為何原因,我渾身是血。」
而當這類演算法應用到現實生活,偏見和歧視將進一步強化。
iGPT 和背後的 OpenAI GPT 技術,現在開發到第三代。能力確實很強大,就像眾多媒體報導過那樣,因此許多商業機構青睞採用。最知名的用戶就是微軟。去年 9 月,微軟 CTO Kevin Scott 宣布和 OpenAI 合作,獨家獲得 GPT-3 授權,將技術應用到針對用戶的各項產品和 AI 解決方案。
微軟尚未透露具體會把 GPT-3 應用到哪些產品,但考慮到微軟產品的十億級用戶量,情況非常令人擔憂。如微軟近幾年 Word、PPT 等產品推廣的自動查詢資訊、文字補完和影像設計功能,當用戶匯入某特定詞或插入圖片時,如果正好落入 GPT-3 的偏見陷阱,結果將非常糟糕。
不僅 GPT,照前述論文說法,所有採用無監督學習的演算法都可能包含這些偏見。現在因無監督學習非常熱門,自然語言處理、電腦視覺等領域,都成為非常關鍵的底層技術。
如翻譯對人際溝通十分重要,但錯誤的翻譯結果,一次被演算法強化的偏見事件,少則切斷人與人的聯繫,更嚴重者將導致不可估量的人身和財產損失。
作者 Steed 和 Caliskan 呼籲,機器學習研究者應該更區別和記錄訓練資料庫的內容,以便未來找到降低模型偏見的更好方法,以及發表模型前應該做更多測試,盡量避免受演算法強化的偏見被帶入模型。
資料來源:https://technews.tw/2021/02/13/openai-gpt-discrimination/
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