Civic Tech(技能)共學週報第126期

Civic Tech(技能)共學週報|第126期 (2024.08.07)

Civic-Tech-125

前言

Civic Tech(公民科技)主要在於利用各種設計思維、溝通方式、新興技術等工具來推動各種社會倡議,而具有系統思維是利用公民科技各種工具的前提,關心整體系統而避免見樹不見林。

『Civic Tech(技能)共學週報』為『115B永續所得實驗室』內部整理學習使用,『永續所得實驗室』致力於推動社會團結經濟實踐,利用『系統設計思維』(system design thinking)幫助不同個人及組織連結全球經濟系統。
為實踐團隊間共同學習之理念,我們將每週整理各方面的資料、新聞、活動,與各界共享共學,並期待未來各種集智合作形式。

歡迎大家一同參與共學。

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特別推薦活動

Open Space Technology Seminar: Real-World Exploration of Cross-Border Economy and Regenerative Forces 開放空間會議:跨境經濟與再生力量的真實世界探索

In anticipation of the 2024 Asia Blockchain Summit, we’re thrilled to announce our upcoming open space conference focusing on the intersection of regenerative economy, cross-border economy, and blockchain technology. Join us for an engaging discussion on Real World Asset Accounts (RWA), HAPPY (Human Augmented Purchase Power Yuan), ReFi, and more. Don’t miss this opportunity to connect with forward-thinking communities and explore innovative solutions for a sustainable future.

📅 Date: 2024/08/09
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2024亞洲區塊鏈峰會即將來臨之際,我們將舉辦一場以再生經濟、跨境經濟和區塊鏈技術為主題的開放空間會議。歡迎參加我們的討論,探索真實世界帳戶(RWA)、心智元等跨境經濟賦能模式。不要錯過與志同道合的社群聯繫,為可持續的未來共商大計的機會。

📅 日期:2024/08/09
📍 地點:台北
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目錄


學習資料分享

系統思維

👉   The Difference Between Knowledge And Wisdom In Software Development

雖然主要是在探討軟體開發階段,但其實知識、與智慧的區別,也與我們在《佛教經濟學》研讀時提到的「轉識成智」觀念有關。

在軟體開發中,知識是了解技術,而智慧是理解並有效應用技術來解決問題。知識易於獲得,但智慧需要透過實踐、反思和經驗的積累。智慧能幫助開發人員預見和避免問題,而不僅僅是知道如何使用技術。總之,智慧是將知識轉化為實踐,創造出可靠和有效的軟體解決方案。

文章提到了從知識到智慧常常經歷四個階段,知識,再到實踐的經驗,到了了解,最後進入智慧。

當只有知識還沒有智慧時,只知道許多名詞,但卻無法有邏輯架構,無法清楚表達給他人。

結尾的話

「Knowledge is great but remember its the first step on the path to wisdom.」

知識很重要,但只是第一步。其中也不否認其重要,但要到智慧需要轉化。

👉   On the elegantly optimal behavior of nature: Hamilton’s Principle of Least Action

在物理系研究所碩一的古典力學,也會學Lagrangian Mechanics及Hamiltonian mechanics。
與牛頓力學屬於不同表示形式。

然而後來在多物體,以至在場論、量子力學、非線性動力學,更多使用一些。

單一個體粒子,可以容易將粒子與外界分離,因此用牛頓力學中第二定律的加速度來研究粒子軌跡,作用力反作用力分離力已與其他粒子間的交互。
然而在多物體系統,卻不容易如此做。而古典力學的這種方式,則發現存在一種積分量,也就是Lagrangian function的時間積分,被稱作做用量。系統會選擇做小的作用量運動。

在學古典物理時,很難理解為何Lagrangian function要定義為T-V,以及這個作用量的意義,以及作用量最小的意義,只知道其可以與牛頓力學間相互推導。

而到了量子力學,費曼則是發展了多重路徑積分的概念,也就是其實在量子力學,系統並非走最佳化結果,而是所有路徑都走,最後疊加出的結果,在古典中是近似於最小路徑,或說是變分為零即stationary的路徑。

至於Lagrangian function中T-V的形式為何如此,在相對論中,則發現與原時負號成正比偏移。

最小作用量在相對論某些情況中,原時的最長,則也部分對應到彎曲時空中距離的極短值。

👉   Kolmogorov–Arnold Networks (KAN) Are About To Change The AI World Forever

Kolmogorov–Arnold Networks (KANs) 是一種顛覆傳統多層感知器 (MLP) 模型的創新神經網絡架構。基於其定理,KAN 利用樣條曲線(Splines)來分解複雜的多變量函數,通過在網絡邊緣使用可學習的激活函數,使模型更高效地建模複雜函數。KAN 不僅在處理高維數據時表現出色,還比傳統 MLP 更精確且參數更少。其結構有助於解釋模型,使研究人員能提取象徵性公式,增強透明度和理解力。總的來說,KAN 代表了神經網絡的一次重大變革,對人工智能的未來發展具有深遠影響。

協作溝通

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設計

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技術


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