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下面附上一則新聞讓大家了解時事
電競》閃電狼吞小組賽首敗 與G2並列A組第1
:
《英雄聯盟》2018 世界大賽小組賽第四天，前兩戰皆拿下勝利的Flash Wolves（FW）在第三場比賽對上歐洲隊伍G2 Esports（G2），無法打出破口的FW讓G2 拿下勝利，雙方目前戰績皆以2勝1敗的戰績並列A組第1。
FW於遊戲時間4分鐘時，在中路夾擊G2 Perkz拿下首殺，然而後續FW打不出破口與機會，被G2掌握了局勢，雙方經濟差距也逐漸被拉開；遊戲時間進行到29分鐘時，G2分成兩路，同時利用巴龍與FW下路高地，給予FW極大的壓力，儘管31 分鐘時FW吃掉了巴龍，但是G2 Wunder已從下路長驅直入，也順利將主堡雙塔拆掉，FW也無法即時回防，讓G2拿下這一局，FW和G2皆以2勝1敗並列小組第1。
閃電狼教練WarHorse在賽後訪問時說：「其實在選角的時候就有些問題，選出來的角色跟隊伍風格比較難配合，在遊戲中後期比較難跟對手抗衡，所以在前期沒有打出優勢的話就很容易輸掉，賽後我們也會在選角方面多檢討。」
由 Afreeca Freecs（AFS）對上 PHONG VŨ BUFFALO（PVB），比賽開打 7 分鐘於上路發生一波傷亡會戰，AFS打出 2比1 開局；之後 AFS再次針對上路發動攻擊。AFS掌握中期節奏，22 分鐘打贏中路會戰後，AFS順利吃下巴龍 Buff。擁有極大優勢的 AFS，於 26 分拆掉 PVB主堡，拿下 A 組第一勝，而PVB目前則是一勝二敗的成績。
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AI偵測－大數據分析 助公衛防患未然
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工商時報【本報訊】
每到流行感冒盛行的季節，各地方政府無不積極宣導民眾接種流感疫苗，防患未然。但對於這樣「以偏概全」的預防方式，不管老幼都施打同樣的疫苗，真的「有打有保佑」嗎？
事實上，與感冒相關的病毒約有兩百種，一般民眾接種的公費流感疫苗，雖是專家討論後建議可預防其中三種流感病毒的三價疫苗，但萬一預測錯誤，即使接種，也無法發揮預防的效果。
最重要的問題是，每個人因年齡、健康與抵抗力狀況不同，寄望同一款疫苗在10歲小女孩及70歲老先生身上產生相同預防效果，這其實有「以偏概全」的盲點。但考量到流感具公共傳染性，廣泛施打流感疫苗確實可降低疾病擴散的風險，可能仍是利大於弊。但若能事先用AI精準預測每一位民眾的流感風險，再依風險高低決定施打優先順序，更能達到較高效果，降低浪費的資源！
物聯網的快速發展，加上3C產品和穿戴裝置普及化，提供更多與個人相關的數據，像是可以監測心率、血壓、睡眠狀況；從手機定位即可獲得外界溫度、濕度、PM2.5等環境數據；其他穿戴裝置也能提供更多個人行為資料，包括生活習慣、工作型態，以及飲食和營養攝取的狀況等。
過去，就算收集到這些數據，也不知道該如何使用，現在只要善用AI的運算能力，就能算出每個人罹患疾病的風險，進而達到預防的目標。
《黃帝內經》說到：「上醫治未病，中醫治欲病，下醫治已病。」意即最高明的醫師，能提早進行預防措施，將罹病風險化為零；中等水準之醫者，是在疾病即將發生或是剛剛發生時，採取措施加以治癒，不會讓小病變大病；至於在發病後才予以治療，則屬下醫水準。
有趣的是，現代病人對「治病」的評價方式，正好相反。能治癒重症的醫師通常被視為名醫而聲譽鵲起；病徵初現即治療，病人反而感覺一般；至於在病人還未生病前，便教他如何預防疾病的醫師，卻無法彰顯「醫術」之所在。
正因為預防是「讓還未發生的事，不會發生」，不易看到效果，即使醫師苦口婆心，諄諄教誨，民眾可能還是無法持之以恆。
不過，若結合AI風險偵測的功能，將風險量化及時序化，持續監測風險變化，預防也許就能有具體的目標。比方說，原本被預測肝癌風險在三年內高達60％的病人，經過一段時間監測後，發現自己因為做了某些預防措施，使得風險下降至40％，即能證明預防的確有效果，也能獲得更好的生活品質，就會更願意持續做下去。（本書摘自P61、67∼68）
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