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关于文化、艺术与技术的信息流
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经常技术控,忍不住会时评,日常好奇心,文化观察员,吐槽苦手,综合解闷方案。
会的太杂了,真不好意思。
艺术我爱之深,恨之切

#不是新闻 #Whisper #Haiku
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微博@光头怪博士 : 疫情当中,北美这边很多会议和暑期学校都变成了线上的,反而增多了学习的机会。今年的密歇根大学宇宙学暑期学校就全部在线了:http://t.cn/A62j4lSB 报告的幻灯片文件和视频都有。视频在油管上,国内观看要想办法。

内容覆盖得比较广,从基本的大尺度结构研究,到宇宙学参数模型限制,数值模拟,21cm宇宙学,暗物质直接探测等等。而且介绍的内容由浅入深,比较适合入门。讲师里既有Dragan Huterer,Will Percival这样成名已久的宇宙学家,也有在现在的宇宙学巡天中做重要一线工作的Tim Eifler,Tesla Jeltema (都在暗能量巡天DES中的扮演重要角色),还有一些非常厉害和活跃的青年学者,李辉是MIT的哈勃学者,数值模拟专家;爱丁堡大学的Joe Zuntz和OSU的Amy Choi都是弱引力透镜宇宙学研究的专家,而且是对科学和技术都很在行那种,Adrian Liu是McGill大学做21cm宇宙学的年轻教授,参与了包括HERA在内的重要21cm宇宙学项目。
微博@光头怪博士: 英国的DeepMind是Google旗下的著名人工智能研发中心,以AlphaGo,AlphaZero等一系列让世人眼前一亮的机器学习突破闻名。DeepMind和UCL大学联合搞了一系列深度学习的讲座,公开在油管上:http://t.cn/A62p6EsK 看计划一共会有12讲,目前上传了6讲。

网上关于机器学习,深度学习,人工智能能的讲座,课件多如牛毛,虽然我并没有开始认真在这方面补课,但没事听几个也有助于了解基本概念。一个重要的感觉是,大概是因为有在业界推广的需要,以及面对的受众背景不同,水平不同,这些专业机器学习企业的培训材料或者讲座往往可视化做得都非常细心。我从前三讲里随手截了几张:可以看到这些报告都非常重视用可视化语言帮助你去理解算法中的基本概念。即便有公式出现,也往往是和对应的卡通图一起,或者采取对公式进行不同颜色的高亮,帮助你理解公式之间的内在联系。

我觉得基础科学的教学和报告也可以从中学习到很多东西。纵然不是所有的领域都适合这些,都不用说数学,我猜理论物理啥的估计很难这么讲。。但起码像偏实验,偏观测的领域,其实都可以很好的利用用心设计的可视化元素达到直观展示,促进理解的目的。
很好奇,在电话号码与身份信息关联的地方,像signal这样默认显示陌生人手机号的IM应用到底是怎么让你放心的呀?
https://www.army.mil/article/236157/a_message_to_the_army_community_about_civil_unrest

美国军方三名长官的公开信,表达了他们「捍卫宪法,保护人民」的决心。虽然听上去像是官话,但放在川普目前指挥方式的具体语境里,就能看出这样的表态是多么珍贵。

即使是军方,是不是也能有自己的声音?还是完全要成为国家机器?如果声音多了,到底是增加还是减少了割裂?
#trivia

http://www-personal.umich.edu/~cellis/antagonym.html

还记得之前有个文字笑话,「中国队大胜美国队」是中国队赢了,「中国队大败美国队」还是中国队赢了。这是两个看似相反的词有着相同的意思。而在英语中,有一类被称作Antagonyms(不用查了,是个生造的词)的词,它们是同一个词却可以表达两种相反的意思,也就是自己是自己的反义词。

比如:Apparent可以表示「显而易见」,也可以表示「未必真实」。Bad 可以表示「坏」也可以表示「好」。Clip可以表示「贴上去」也可以表示「剪下来」。fast可以表示「移动很快」也可以表示「固定住」。left可以表示「留下」也可以表示「走了」。Last可以表示「最近」也可以表示「最后」, so my last example will be the last example. lol
喜来登酒店推出「代客做ppt」服务,将由https://24slides.com/ 具体执行
微博@旧常识:前几天读了上野千鹤子《厌女》,语言平实甚至口语化,全无术语通俗易懂,通篇以案例贯穿几乎都是在分析或解释一个个的故事和文本,两百页不到三小时就可读完。但这不是一本肤浅的杂书,贯穿诸多案例的道理是清楚明确的:
男性的诸价值(金钱、地位、才华、受男人欢迎度、受女人欢迎度、性)是由一套单向的自洽的体系评价的,这些价值是彼此正相关的,或至少是不冲突的。上野并未说这种自洽的体系就是 “对” 的,“应当如此” 的。而女性的诸价值(以上同一套 + 生育)却由于被男权评价,被割裂为很多个彼此冲突的价值:例如生育的性(母亲)和欢愉的性(娼妓),理性发达的女人和受男人欢迎的女人,受男人欢迎的女人和受女人欢迎的女人,位高权重的女人和有女人味的女人,作为抽象一般的效益创造者的员工和被默认服务男同事的女员工,等等。
读完此书更能想象她会写出那篇前一阵子很红的演讲,还有我之前转的那个她说儒学的正负作用 “相互抵消”的段子,毫无违和!上野教授的书火药味十足,但应该是很有意思一个人吧。
#whisper
说一个可能找骂的事吧:

虽然在日常交往中的作用区别很大,但在在归因这件事上,因为偏见而产生的错误与因为政治正确而产生的错误,其实都一样是confirmation bias,并没有谁比谁更好。而又因为我们太过依赖本来就无法证明因果关系的数据,使得大量数据都可以随意被解读。「数据不重要,对数据的解读才重要」这句话本身没错,只是如何解读并不是一个不言自明的领域。

因果关系是当代Agnosticism的核心问题。

比如,如果一项数据显示监狱中的黑人数量比白人更多,那么究竟是因为黑人的犯罪率更高,还是因为司法系统对黑人不公,单纯靠上述这个数据是根本不可能推导出有效结论的。

再比如,单纯以「各大电影节入围的女性导演人数很少」作为理由来批评「评审不公」是否真的有效?如果我们可以同意,电影节的评审主要是看作品质量的话,那么我们实际要问的是,女性入围者少是因为作品不行,还是因为她们被不公正地对待了?是不是去做 未公开上映 且 制作规模没有大到人尽皆知 的作品的双盲评审,会比较能实现我们想要的「公正」?而不是只引用一个数字就认为结论「不言自明」?

可问题还有更深一层,上述的「不行」与「不公正」也很可能是因为评审的审美已经定型,就是无法理解女性艺术家的某些独特的价值,或者认为这些价值不够重要,那么即使评审本着一颗「公正」的心,却仍然会作出偏颇的判断。这种现象不仅出现在男性身上也出现在女性身上,那么即使是「双盲」可能结果还是偏颇的。但是反过来只要求「数量」的结果也只会造成评审为了「看似公正」作出虚伪的评判。一个佐证就是关于女性作品的讨论和解读还远远落后,很多点评真的就只是一种「客气」。

说到这里我已经把自己绕晕了,但估计你能感觉到我的纠结与无力。作为一个不仅在感情上认同,还想要在事实层面予以论证的人来说,这道题可能真的无解。这可如何是好?
Forwarded from Λ-Reading ♡
资讯摘要✂:
「shenzhilong001: 6.9日,缅甸教育部发布消息: 我国向中国收购的36.5万辆废弃共享单车已经全部在仰光维修完毕,将免费发放给有需要的生活贫困的缅甸学生。 长久以来,大批共享单车在中国遭人为损坏或丢弃。缅甸政府看在眼里,想到了国内数十万贫困学生缺乏交通工具,于去年底以每辆35元的价格向中国收购 https://bit.ly/3hhbWKO 」
最近,如果在快手上看到一些感觉挺真实的东西,比如某跨性别女性的日常或者失恋的故事,过两天就一定会发现别的帐号也在发类似的内容,剧情、人设、甚至瑕疵都是一模一样。也不知道是被模仿,还是本来就是批量化生产。
#whisper
#whisper
我们常常以为选民会根据自己喜欢的政策方案来选择自己支持的候选人,但实际上,很多人都会因为自己支持谁来选择自己喜欢的方案。😐
#whisper
如果因为马桶盖吵架的话,我觉得下面这个约定是相对平衡的:每次用完马桶都把盖子完全关上,这样不管是谁需要用下一次,都必须提起(一层或两层)盖子一次并合上一次。而且,据说盖上盖子冲马桶还能减少马桶中的细菌在空气中到处飘荡。
恩,拿走不谢。