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其他資訊
上萬人測驗推薦，告訴你別再「餵病」了！
喜樂的心是你一生的良藥！個性好，就不會生病！
◆你壓力很大，時常焦躁不安、注意力不集中、日夜難眠，胃易有脹痛問題？
◆你時常無法控制自己情緒，對一點小事就會處於一觸即發的「失控」邊緣？常吸不過氣？
◆你常猶豫不決，憂柔寡斷，凡事退縮，下半身肥胖，總是小病痛不斷？
◆剛開始只是一點小病，但後來演變成一場大病？
《黃帝內經》說：「悔怒不起，則五臟不受邪。」為什麼人的情緒會造成生理疾病？
就中醫的立場來看，當器官開始不好時，不是發自於內，就是從外而來，從外而來的不外乎就是外傷或病毒的感染，從內而來的就是我們的壓力。
壓力危害人體肌群和臟腑，累積過多腎上腺素，讓經絡（肌肉群）和臟腑提前老化，引起慢性發炎，慢慢鈣化或累積過多的脂肪及膽固醇，這將導致神經無法順利控制該器官，此時身體機能就會不彰。
但其實壓力無法直接作用在靈魂上，所以當我們覺得壓力非常的大時，就可以用靈魂轉換心智和身體，這樣人才不會活在物（獸）性中。
五行是從木→火→土→金→水結束，這代表了一個人成長的過程，
當五行結合，也就能讓人有能力（木）對自己付出（火），
才有所成果（土），產生經驗的累積（金），
找到自己獨特的天賦（水），於是衝突不產生，人也就自在沒病痛。
每個人的身上帶有不同的個性，中和衝突性格也就能讓身體不生病；
就算生了病，只要沒有用負面的情緒來餵病，很快就會好起來！
《打造一個不生病的個性》是你一本最想知道的五行人格算病書，
整合了《黃帝內經》＋王鳳儀善人的性理療病學和王文卦＋作者多年臨床經驗，是一本強調身心健康的書，也是一本勵志的書，更是一本人際關係的書！
作者簡介
張名欽
■經歷：
伊甸基金會按摩中心指導老師
北市愛慈社會福利基金會病理按摩老師
台北市民俗醫療法職業公會(86年)會員
曾任勞委會視礙在職按摩進修班老師
曾任奧修花園暨小徑病理按摩老師
曾任九觀診所總民療師
- 作者： 張名欽 新功能介紹
- 出版社：養沛文化 新功能介紹
- 出版日期：2013/04/18
- 語言：繁體中文
其他新聞
▲川普日前指出，伊朗核協議有缺陷，要求歐洲國家在120天內修改協議內容，否則美國將退出。（圖／達志影像／美聯社） 國際中心／綜合報導 美國對伊朗實施貿易制裁顯然奏效，根據外媒報導，伊朗已轉向南韓、台灣以及其他亞洲國家討到了救兵。 彭博報導，在伊朗核子協議達成前，南韓、台灣以及其他亞洲國家的銀行可能在知情或不知情的情況下，協助伊朗規避貿易制裁，並將伊朗部分石油收益兌換成美元。據悉，美國執法單位已經向違法制裁令的歐洲銀行收取數10億美元罰金，如今將注意力轉向亞洲銀行。 參與創辦金融廉正網絡（Financial Integrity Network）的美國財政部和白宮前官員薩瑞特（Juan Zarate）表示，「現在目光和注意力都轉向東方。」金融廉正網絡是專精於防止非法金融活動的顧問公司。 根據法院文件和證詞，美國阿拉斯加和紐約法庭近期就伊朗相關業務採取法律行動，其中指出伊朗是如何從南韓最大的國有銀行之一的友利銀行（Woori Bank）與韓國中小企業銀行（Industrial Bank of Korea）的保管帳戶提取10億美元。 對此，友利銀行股價下跌0.9％，銀行發言人不願多談，稱案件正進行調查；至於韓國中小企業銀行則拒談此事。股價則下跌0.6％。 美國前總統歐巴馬在2015年時，與伊朗達成核協議，伊朗方面同意限制核能發展，以換取歐美取消對其的經濟制裁；不過川普認為此協議不符合美國安全利益，並拒絕承認伊朗遵守協議，並稱「期待對伊朗實行更多的制裁。」
記者洪聖壹／台北報導 在前一篇報導當中，Google 用相當有趣的方式，讓民眾親身體驗什麼是「機器學習」，而在世界的另一個角落，其實 Google 早已將這項技術拓展到天文學領域，協助天文學家執行「克卜勒任務」；甚至拓展到醫學領域，協助醫生透過檢測 DNA 序列來尋找可能的疾病。 克卜勒任務(Kepler mission) 為 2009 年 5 月開始的計畫。相關統計數據指出，天文學家們透過克卜勒太空望遠鏡(Kepler space telescope)在 4 年期間蒐集超過 20 萬顆恆星的亮度，以平均 30 分鐘記錄一次每顆恆星的亮度來計算，每顆恆星至今已記錄大約 7 萬次亮度，透過人工的方式篩選，這些天文學家至今已經篩選了超過 3 萬個透過克卜勒太空望遠鏡所偵測到的訊號，當中約有 2,500 個訊號被認定為行星，但由於耗時且許多較弱的訊號同時也有較多雜訊，以致於無法透過人工方式判別是否為行星。 一般來說，天文學家傳統在尋找行星的作法分為兩階段，第一階段是透過電腦演算法找出潛在行星訊號，接著進入第二階段，由天文學家判斷哪些訊號是來自真實的行星。 然而，不管是第一階段還是第二階段，人類在應付這些龐大資料，往往都是曠日費時、而且還有可能發生誤差，也因此產生了 Google 透過機器學習技術，將運算模型套運到探索行星的任務當中，在過程中建立一個神經網路來分類克卜勒的訊號。 談到機器學習，當然就要先看大數據，Google Brain研究團隊資深軟體工程師 Chris Shallue 表示，研究人員透過利用 15,000 個天文學家已人工標記的克卜勒訊號來訓練模型，當中Google採用卷積神經網路(convolutional neural network)來預測偵測到的訊號為行星的機率。在有了固定的訓練模組之後，緊接著再透過模型搜尋克卜勒資料庫中的 670 個恆星並藉此辨別新行星，辨別的方式有點像是 Google 相簿的圖像辨識，而這也是克卜勒-90 i 和克卜勒-80 g被發現的原因，在這當中，克卜勒-90 i 是克卜勒 90 星系中最小的一顆星球，而克卜勒-90 i 是距離其恆星第三靠近的行星。 Google 機器學習團隊下一個目標是運用模型運算整個克卜勒資料庫中超過 20 萬顆的恆星，而現在已在 20 萬顆恆星中探索 670 個。目前為止，尚未能解決的一個問題是假陽性預測(background false positives)。舉例來說，有可能偵測到一顆恆星的亮度其實是來自附近恆星的亮度，現階段來說，模型還無法辨別行星的訊號是來自哪一顆恆星。目前仍仰賴以人工的方式來確認模型偵測到的行星位置訊號，未來希望可以將位置資訊結合製模型當中，讓模型可以辨別這類的訊號。 除了透過機器學習協助人類發現行星，Google 還透過機器學習協助人類分析基因序列，近年來基因組測序幫助許多以前無法解決的病例。例如：幫助醫生決定癌症的標靶治療是否有效；當新生兒發現無法解釋的疾病時，醫院可使用基因組測序來尋找可能的病因。 透過Google Brain研究團隊資深軟體工程師張碧娟解釋，上述的方式稱為「變體識別(Variant Calling)」，因為每個人的基因和人類參考基因組不會完全一樣，研究人員藉此先找出「個體」和「參考基因組」之間的差異，而這也是許多醫療及藥物開發的第一步。在這邊需要說明的是，不是所有的變體都會產生疾病，變體識別只是找出差異性的第一步，並不包含預測一個變體是否會產生疾病。 變體識別的困難度來自於基因組序列的龐大資料量，以及儀器讀取特性。為了能精準的識別出這些變體，新一代測序儀「高通量測序技術 (High-throughput sequencing, HTS) 」開啟了基因測序革命。 然而新一代測序儀雖提供大量、快速且低成本的數據，但由於這些 DNA 讀序相當片段，加上測序儀的結果有許多錯誤，這些錯誤有可能是樣本 DNA 本身的品質，有可能是儀器本身的物理特性，有可能是儀器準備樣品的協議，也有可能是基因讀序的錯誤之間具有相關性，加上以現有普遍的變體識別工具依然維持傳統的統計技術，雖然合理，但通常需仰賴大量人工設計、手調參數，也需要花費專家多年的時間，而且很難快速推廣至新的測序技術。 對此，Google Brain 團隊與 Verily Life Sciences 合作花了兩年多時間開發了一套所謂「DeepVariant」技術，主要是為了提高基因組測序準確性所開發的工具，使用的資料來源是基因組測序技術，透過深度學習（Deep Learning）可以從數據中直接學習哪種參數最有用，而不需要人工手調參數，主要用來分析 DNA 序列，研究人員將測序儀所讀到的數據編碼成為圖像的格式，然後使用常見的圖像分類演算法，訓練出準確的「變體識別模型」。這項突破讓團隊在 2016 年及 2017 年贏得美國食品藥物管理局所分別舉辦的變體識別比賽。而這項技術於 2017 年 12 月由 Google Brain 團隊正式開源。 此外，Google Brain 團隊與 Google Cloud 合作，在 Google Cloud Platform(GCP)上提供 DeepVariant 工作流程，幫助開發者與研究人員透過 GCP 上的技術用規模化的方式優化配置且降低成本、縮短週期。 在未來，Google 希望藉由結合基因組測序資料，以及實際的臨床結果與病史，進一步驗證 DeepVariant 的準確性以及對於衍生應用的幫助。此外，Google 初步發現，在其他動物 (例如老鼠) 以及植物 (例如米) 上的變體識別，也有很高的準確率。這表示 DeepVariant 可以應用在農業或甚至其他的生物研究上，而在這次的訪談當中，Google 也證實開發團隊確實要將這項成功經驗拓展至農業或其他生物研究領域當中。 ＊相關圖片與資料來源：用機器學習發現新行星、DeepVariant
記者洪聖壹／台北報導 在前一篇報導當中，Google 用相當有趣的方式，讓民眾親身體驗什麼是「機器學習」，而在世界的另一個角落，其實 Google 早已將這項技術拓展到天文學領域，協助天文學家執行「克卜勒任務」；甚至拓展到醫學領域，協助醫生透過檢測 DNA 序列來尋找可能的疾病。 克卜勒任務(Kepler mission) 為 2009 年 5 月開始的計畫。相關統計數據指出，天文學家們透過克卜勒太空望遠鏡(Kepler space telescope)在 4 年期間蒐集超過 20 萬顆恆星的亮度，以平均 30 分鐘記錄一次每顆恆星的亮度來計算，每顆恆星至今已記錄大約 7 萬次亮度，透過人工的方式篩選，這些天文學家至今已經篩選了超過 3 萬個透過克卜勒太空望遠鏡所偵測到的訊號，當中約有 2,500 個訊號被認定為行星，但由於耗時且許多較弱的訊號同時也有較多雜訊，以致於無法透過人工方式判別是否為行星。 一般來說，天文學家傳統在尋找行星的作法分為兩階段，第一階段是透過電腦演算法找出潛在行星訊號，接著進入第二階段，由天文學家判斷哪些訊號是來自真實的行星。 然而，不管是第一階段還是第二階段，人類在應付這些龐大資料，往往都是曠日費時、而且還有可能發生誤差，也因此產生了 Google 透過機器學習技術，將運算模型套運到探索行星的任務當中，在過程中建立一個神經網路來分類克卜勒的訊號。 談到機器學習，當然就要先看大數據，Google Brain研究團隊資深軟體工程師 Chris Shallue 表示，研究人員透過利用 15,000 個天文學家已人工標記的克卜勒訊號來訓練模型，當中Google採用卷積神經網路(convolutional neural network)來預測偵測到的訊號為行星的機率。在有了固定的訓練模組之後，緊接著再透過模型搜尋克卜勒資料庫中的 670 個恆星並藉此辨別新行星，辨別的方式有點像是 Google 相簿的圖像辨識，而這也是克卜勒-90 i 和克卜勒-80 g被發現的原因，在這當中，克卜勒-90 i 是克卜勒 90 星系中最小的一顆星球，而克卜勒-90 i 是距離其恆星第三靠近的行星。 Google 機器學習團隊下一個目標是運用模型運算整個克卜勒資料庫中超過 20 萬顆的恆星，而現在已在 20 萬顆恆星中探索 670 個。目前為止，尚未能解決的一個問題是假陽性預測(background false positives)。舉例來說，有可能偵測到一顆恆星的亮度其實是來自附近恆星的亮度，現階段來說，模型還無法辨別行星的訊號是來自哪一顆恆星。目前仍仰賴以人工的方式來確認模型偵測到的行星位置訊號，未來希望可以將位置資訊結合製模型當中，讓模型可以辨別這類的訊號。 除了透過機器學習協助人類發現行星，Google 還透過機器學習協助人類分析基因序列，近年來基因組測序幫助許多以前無法解決的病例。例如：幫助醫生決定癌症的標靶治療是否有效；當新生兒發現無法解釋的疾病時，醫院可使用基因組測序來尋找可能的病因。 透過Google Brain研究團隊資深軟體工程師張碧娟解釋，上述的方式稱為「變體識別(Variant Calling)」，因為每個人的基因和人類參考基因組不會完全一樣，研究人員藉此先找出「個體」和「參考基因組」之間的差異，而這也是許多醫療及藥物開發的第一步。在這邊需要說明的是，不是所有的變體都會產生疾病，變體識別只是找出差異性的第一步，並不包含預測一個變體是否會產生疾病。 變體識別的困難度來自於基因組序列的龐大資料量，以及儀器讀取特性。為了能精準的識別出這些變體，新一代測序儀「高通量測序技術 (High-throughput sequencing, HTS) 」開啟了基因測序革命。 然而新一代測序儀雖提供大量、快速且低成本的數據，但由於這些 DNA 讀序相當片段，加上測序儀的結果有許多錯誤，這些錯誤有可能是樣本 DNA 本身的品質，有可能是儀器本身的物理特性，有可能是儀器準備樣品的協議，也有可能是基因讀序的錯誤之間具有相關性，加上以現有普遍的變體識別工具依然維持傳統的統計技術，雖然合理，但通常需仰賴大量人工設計、手調參數，也需要花費專家多年的時間，而且很難快速推廣至新的測序技術。 對此，Google Brain 團隊與 Verily Life Sciences 合作花了兩年多時間開發了一套所謂「DeepVariant」技術，主要是為了提高基因組測序準確性所開發的工具，使用的資料來源是基因組測序技術，透過深度學習（Deep Learning）可以從數據中直接學習哪種參數最有用，而不需要人工手調參數，主要用來分析 DNA 序列，研究人員將測序儀所讀到的數據編碼成為圖像的格式，然後使用常見的圖像分類演算法，訓練出準確的「變體識別模型」。這項突破讓團隊在 2016 年及 2017 年贏得美國食品藥物管理局所分別舉辦的變體識別比賽。而這項技術於 2017 年 12 月由 Google Brain 團隊正式開源。 此外，Google Brain 團隊與 Google Cloud 合作，在 Google Cloud Platform(GCP)上提供 DeepVariant 工作流程，幫助開發者與研究人員透過 GCP 上的技術用規模化的方式優化配置且降低成本、縮短週期。 在未來，Google 希望藉由結合基因組測序資料，以及實際的臨床結果與病史，進一步驗證 DeepVariant 的準確性以及對於衍生應用的幫助。此外，Google 初步發現，在其他動物 (例如老鼠) 以及植物 (例如米) 上的變體識別，也有很高的準確率。這表示 DeepVariant 可以應用在農業或甚至其他的生物研究上，而在這次的訪談當中，Google 也證實開發團隊確實要將這項成功經驗拓展至農業或其他生物研究領域當中。 ＊相關圖片與資料來源：用機器學習發現新行星、DeepVariant
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