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滴滴透露，海外重點產品規劃推出AI語音接單和本地化電子支付功能。
滴滴出行副總裁、國際化產品技術部負責人卜崢在香港RISE創新大會上透露，滴滴日本和滴滴澳洲即將推出司機免接觸語音接單功能，這是全球首例自然語言識別技術在出行行業落地的嘗試。
卜崢指出，滴滴國際化團隊同樣關注安全和體驗，語音接單能大大減少司機操作APP的安全風險，在海外市場的試點也能為國內業務積累經驗；同時，國內的安全算法模型也在拉美市場進行了本地化適配，大大降低了事故和事件發生率。
語音接單功能是滴滴AI Labs(人工智能實驗室)在語音助手研發過程中的階段成果。去年8月，滴滴公布了兩個人工智能應用的試點項目，分別為增強現實(AR)導航服務和駕駛員語音助手。
想拎 General Work Visa 去英國工作生活？原來唔係想像中咁難，只要你的職業附合英國的人手短缺工種，例如 Graphic designer、社工、App developer，基本上已經成功了一半。仲有咩職業都在人手短缺工種名單上？ 申請 General Work Visa 去英國海外工作仲有咩其他要求？General Work Visa 同 Representative of an Overseas Business Visa 又有咩分別？《撈到這世界邊端》請來 Facebook 專頁 Goodbye HK, Hello UK 負責人，為有興趣去英國工作生活的蘋果讀者解答疑問。今日下午6點，Click入果燃台，即有live睇。
13 mfernandes 1 hr 3
https://www.linkedin.com/pulse/how-i-am-earning-500-followers-weekly-instagram-using-fernandes/
The answer to do hard work without effort is automation. So I created a bot that does all the tedious work while I sit back doing nothing.
I am a guy that likes to learn new stuff, so for some time now I wanted to find out if all the fuss about Machine Learning (ML) was worth it.
At university I learned a lot about Machine Learning and Artificial Intelligence but unfortunately I've never had the change to work in a real life project where I could use it.
Challenge accepted! It's time to change that, so I decided to take a course on Machine Learning to update myself, and at the same time learn Python.
The best method for me to learn something fast is just to do something practical, and after thinking for a bit I decided to write a bot to automate an Instagram (IG) account by using Python and ML.
I created a new IG account, handed it to my bot and sat back watching it work. I was impressed that it quickly started earning followers and growing in popularity. In a couple of months it earned more than 2000 followers and currently the growing rate is about 500 new followers per week but the rate is increasingly fast.
These numbers might not seem impressive for you IG marketeers, given that there are several tools out there that do the exact same thing and probably perform much better, but for me it is a very good outcome, given that this bot was entirely written by me in Python from scratch and as a result of a learning experience. Oh, and did I mention that now that the bot is alive I don't have to do any actual work?
In this article I will explain what I did in detail, explaining the best I can all the tech I used, but will not provide any source code.
What is it?
Nowadays all we ear is about IG influencers and how many followers they have and the amount of money they make with sponsored posts. Having a personal IG account for some years that never got anywhere (I only have a couple hundred followers), I wanted to know how hard is it to have a lot of followers and therefore to have "success" at IG.
I created a new IG account and then automated the whole thing: it chooses the content to post, it posts content 3 times per day, it writes the captions, chooses the tags, it credits the original author, it chooses who to follow and who to unfollow. It basically automates the whole work of a real human in a way that you can't tell the difference. I basically just sit back and watch it work.
I don't even pay for a server for my bot to live in. It is running from a small old Raspberry Pi I had dusting on a shelf. I just pay for the electricity it consumes.
I got to learn some Python, I learned some Machine Learning and I proved I could start a successful project from scratch by using technologies I nearly knew nothing about before I started. It seems to me a clear win-win scenario. Oh, and I had some fun too ;-)
How it's made
My bot does these actions:
It gathers new pictures from IG (scrapping) Among those pictures it selects only the best ones (cleaning) Three times per day it posts a new picture. It writes its caption and gives credit to the original poster (posting) It gathers new users to follow (promoting) It follows new users regularly (follow) It unfollows users regularly (unfollow) Here's the details:
Scrapping
First I choose a theme for the IG account. I am not going to reveal the real theme because I want the account to remain unknown. But let's imagine that I decided to create an account about cats.
I gave my bot a list of tags and accounts so that it knows what kind of content I want it to post. Therefore I researched all the best tags and accounts that post the best pictures about cats and I created a list with it.
It's important to know that the bot does not generate any content on its own, it only reposts content from other users giving them full credit. IG is special in this area because most users will be happy to see their content being reposted because it means more exposure for them. In fact many of them write a comment thanking my bot for selecting it. Of course, if anyone would complain about it I will have to delete the post immediately but till this moment it never happened yet.
A user thanking me for sharing his picture Once in a while the bot checks if there is enough content available to post, and if not, then it starts the process of visiting some of the tags or/and accounts and selects a few pictures and records all the related information and metadata.
Automatic cleaning
Deciding what's good content and what's bad is not a simple task. Many accounts publish pictures with ads and of course my bot doesn't want to post this kind of content. Therefore it must carefully select what's good and what's not.
My bot uses a combination of heuristics and as a last step it uses a Machine Learning model to select only the best cats. If it passes every test then it's good, if not it trashes it. In a medium where there is unlimited content, my bot can afford to reject content that it minimally suspects might not be the right one. When in doubt just reject it...
Here's the selection criteria my bot is using in more detail:
Image similarity
by excelAnt is licensed under CC PDM 1.0 When a image is really popular it is normal for it to be reposted in multiple IG accounts and my bot may be tempted to wrongly post the same image twice coming from different accounts.
To prevent this it uses a Perceptual Hash Algorithm that calculates a hash per image. Perceptual hash algorithms describe a class of comparable hash functions in which features in the image are used to generate a distinct fingerprint, and these fingerprints can be compared to find similar images.
In this way when there is a new image it can compare it to the existing ones to spot duplicates. Yes, this algorithm does not only spot equal images but also spots similar images, meaning a image does not have to be exactly the same to be marked as duplicate.
In this way my bot never posts the same image twice, even if the image is found in different accounts.
Check bad words in caption
My bot scans the caption for stop words or expressions that may be suspicious like "buy now" or "on sale now". If it finds any of these suspicious words it immediately discards the image because they may indicate posts used as ads.
Check post properties
If the original poster doesn't want people to repost his pictures then the bot respects it by examining the original poster properties. There is a IG property indicating that.
Another indication that the post may be commercial is if the comments are disabled. The bot avoids these posts also.
Check number of user tags
Many user tags in a single post normally indicate it is commercial. My bot discards this kind of posts also.
Check like and comment ratios
A good indicator of post quality is the number of likes and comments. Typically better content generates more interaction which translates on the number of likes and comments. But for an account with more followers it is only natural to have more interaction than an account with less followers. The answer to compare content quality ignoring the number of followers is to use a ratio instead of an absolute number.
For this reason my bot checks for the likes/followers and comments/followers ratio before deciding if the content is worth it or not.
Choosing the best content by using Machine Learning
I have a sense of what is good content and what's not, but to explain it with an algorithm is no easy task. This seems to be the perfect fit for a ML algorithm where I have lots of data and I classify it as good or not good. In fact this is the typical classification problem that can be solved by several ML well known algorithms.
As I described previously, I scrapped a bunch of IG images and created a spreadsheet with it. All I have to do is go through all the pictures and mark them as good (1) or not good (0).
While scrapping I record all sorts of other data like the number of likes and comments, the number of followers, number of tags, the full caption and many other types of data.
The goal is to train a model that given a picture and all its associated data, is able to tell me if the picture is good or not.
After several experiments I ended up using the Support Vector Machines (SVM) algorithm with a Radial Basis Function kernel (rbf) because the relation between the input and output may not be linear.
So, I classified a couple thousand images, because it is a tedious work. Yes I know this in not enough data but even so I managed to come up with a model with an accuracy of more than 75%.
Because I am able to get the probability, I only approve a picture if the probability of it being a "good" image is greater that 75%.
I used the excellent scikit-learn Python library to help me not rewrite the wheel.
Posting
Posting regularly is very important for IG popularity. It is also a very tedious work and most people just give up this task after a few weeks. Not my bot: it never gets tired or bored of posting. It posts 3 new photos per day, it never rests and never has a day off. Technically it is just a cron job that is fired 3 times a day.
But before posting, my bot has to create a caption and give credit to the original owner.
Automatic captioning
Getting good captions is not easy therefore I am using a mix of several methods:
"Time spent with cats is never wasted"
"Cats choose us, we don't own them"
So I scrap them from the internet and make a list with them. But these sources quickly run out and I want an almost infinite source of captions so my bot doesn't repeat itself ever.
I used the Markov algorithm to generate a bunch of sentences which are created statistically from a bigger text. In the end I had to pick the best ones from the results but it is less work than to write every single one of them.
Without any doubts, GPT-2 is my preferred method for the future if I ever need to generate more captions. I was amazed by how well it works!
With these methods I wrote a huge text file with a caption in each line. At the time of picking a new caption my bot simply chooses randomly one of these sentences. Because I have so many sentences, there is little danger of it repeating itself.
Tagging
It's important to choose a good set of tags for good post visibility. I have a file with a set of tags that are relevant for this type of content and I let my bot choose a random set from it. After a while I can choose the best tags that produce the best results.
Automatic credits
Giving credit is very important because I don't want to use content without authorization. almost everyone is happy to re-share its content because it means more exposure. In fact most of the people thank me personally in form of a comment, a private message or even an IG story.
My bot parses the caption of the original photo and tries to find the author by searching for sentences like "photo by" or "author". It uses a regular expression to simplify this task. If it does not find the author by this method then it gives credit to the IG account it scrapped the photo from.
A template to wrap it all together
After my bot calculates the caption, tags and credits it uses a template to assemble the final caption. It is simpler in case I want to change it later. With all this calculated a typical caption may look like this:
Cats choose us, we don't own them. Credits to @cats_of_instagram
Growing the number of followers
An important aspect of IG is the promotion of my account because it is through promotion that it gathers more cat followers. From what I've learned the best types of promotions are liking other photos, commenting on other photos and following other users.
To start I decided my bot would only follow/unfollow other users. Currently it is not liking or commenting on other content.
User scrapping
For best results the users should come from accounts with the same interests as my bot's account, therefore I searched for accounts related to cats.
It then looks at these accounts and extracts its users. It uses these users to follow them hoping they will follow it back.
Follow and unfollow
You may be asking why do I need to unfollow? Well, it turns out you can only follow a finite amount of users. After that if you want to keep following you have to unfollow some. For this reason my bot follows a group of users, it then waits a couple of days, and then it unfollows them.
The activity of following/unfollowing becomes less important as the account grows because then the account has more exposure and it is able to grow organically.
Where does the bot live?
At first I thought it would be better to have a server somewhere where my bot could live, but the Raspberry Pi is a pretty good solution because I don't have to pay for any hosting and the internet it uses is paid anyway. I have it connected on a shelf without any screen, keyboard or mouse.
When I need to access the Pi for updates I use ssh. If I am away from home then I use ngrok to access it from anywhere in the world.
I set up a cron job on my Raspberry Pi to post a new photo 3 times a day. It looks like the best hours to post are early in the morning, at lunch time and at the end of the afternoon.
I have a different cron for follow/unfollow that runs several times per day to distribute the load evenly through the day.
Raspberry Pi 3 B+" by ghalfacree is licensed under CC BY-SA 2.0 Future work
Regarding ML there are some new tweaks that may improve the overall performance of the quality of image posts:
For example, if after two days, we get more than a certain number of likes in a post, then we can assume the quality of the post is good, otherwise we mark it as no good.
After training a model with this information then we can try to predict the number of likes and comments of a picture before publishing it.
Using the previous technique we can make our model learn continuously by giving it continuous feedback. That is, after we learn if a picture is good or not, we can feed this information into our existing model making it adapt continuously. This technique is called "online learning".
The results
I have lots of fun just watching how my bot behaves and also seeing what pictures it "chooses" to post. I know I created it but even so, it feels like it has live of its own. Strange feeling...
It's also fun to consider that if I would have do all this work manually I would not have enough time to do anything else because it is a lot of work and my bot does it all automatically. Maybe I should try to automate other stuff in my life too...
by steve p2008 is licensed under CC BY 2.0
Manuel Fernandes Manuel Fernandes Tech Lead / Senior Full Stack Web Developer at Isobar Switzerland
How I automated Instagram - please read and comment #machinelearning #ml #artificialinteligence #ai #instagram #bot #automation #pi #raspberry #raspberrypi #python #gpt-2 #markov #scikitlearn #openai #scraping
我在6月17日於本報發表〈對時局的反思〉，提出幾個觀點：香港現處九七回歸以來最嚴重的管治危機，經歷了今次因《逃犯條例》修例所全面引爆的政治風暴後，香港從此不再一樣，因為民心已變，我們回不了頭。暴露出來的深層次體制性矛盾，對香港如何走下去影響深遠。
首先，民心思變，尤其是新、中世代對現有體制的疏離感日甚，不少選擇了與之對立抗爭的定位，視為「雞蛋對抗高牆」，以維護其心中的公義和保衞其心中的香港價值。當然，反政府反體制的不是社會的全部，與之對衡也有另一邊的聲音和力量，而且政治動員必有種種雜質及多元動機。但從幾次大遊行之龐大規模、向公權力衝擊行動之頻仍，以及愈來愈多年輕人自發動員，可清楚看到：挑戰以至否定建制的力量乃一面倒。若不肯承認此現實，加以深究，就不可能對症下藥、解決問題。
第二，「精靈已從瓶中釋放出來」，返回不了過去，網絡時代民間抗爭模式已經登場。本來一項引起市民不安與不滿的修例爭議，不應就此演變成為今天香港的管治亂局、死局。但修例觸發了累積多年不少港人對內地制度及「兩制」關係的不信任，以至人人都從最壞、至極端之處去想像修例的影響和終極含義，加以政府解說乏力，擺出不顧一切強行通過之勢，遂使一總矛盾全面發酵，一發不可收拾。
年輕一代，包括大、中學生，經歷了自2014年起「佔中」、「傘運」的政治啟蒙及其後的低氣壓，一方面有感於那些「抗爭」改變不了政治現實和體制，但是另一方面又要以其本世代的論述與行動的前衞性，去衝擊體制及挑戰歷史局限，於是造就了一種新世代的抗爭模式。
從6．12的包圍立法會衝擊行動、 「七一」前幾天包圍警察總部及個別政府部門的衝擊權力機關及不合作行動，以至「七一」當天衝擊及佔領立法會大樓、破壞設備並塗污特區立法機關權威象徵、展示殖民地港英旗幟等舉動去看，一些年輕抗爭者的行動，已非純屬抗議實已「死亡」的《逃犯條例》修例案，也不止於所謂不滿林鄭月娥特首對民眾訴求缺乏全面真誠的回應，而是去到近乎否定特區憲政的地步，處處展現「癱瘓政府」的符號主義（symbolism）。
這種敢闖敢為的做法，使人想起中國大陸發動文革前毛澤東「為有犧牲多壯志，敢叫日月換新天」的豪言。可是（套用一專欄作者所說）年輕人眼中香港未來是個謎，所以他們只能行動在當下，但求遍地開花。
年輕抗爭者的舉動不單令全社會及北京矚目，也吸引了全球各地的眼球和想像力，他們變成牽動事態發展的真正推手和「歷史主角」。於是，由2003年起所營造的數十萬人以至今年創記錄的百萬人和平遊行的港式公民抗爭模式，已經被比下去。為何仍去花精力估算、爭論遊行人數呢？一百幾十個人的勇武和硬闖不是更有實效嗎？本來不認同如此脫軌衝擊的一些「成年」抗爭者、公民社會及泛民人士紛紛調整思想：「因為絕望，所以……」，客觀上也等於宣布了「和理非」路線的不濟甚至死亡。這的確是他們自己的結論嗎？若是，則可推斷中央政府和特區政府會得出怎樣的結論來呢？
第三，年輕人及少數人的激進化，也會影響同情他們理念和行動的其他人的激進化。荷蘭社會心理學者Kees van den Bos在其近著《為何人們會激進化》（Why People Radicalize, Oxford University Press, 2018）中提出，當受公共權力和制度不公對待及剝奪之感持續累積，反感愈大會愈強化一種道德力量去採取一切行動保衞應有的公義和價值。關鍵就是「公平」問題──制度上、施政上、處事上。他主張公權機構以「軟答案回應硬問題」（soft solutions for a hard problem），還公民與不同異見者予尊重與尊嚴，廣聽各方，跟進其關注問題。香港的抗爭者說「若水」，當政者也應「若水」；若只是以武對武，客觀上助長進一步激進化。
第四，當下香港，新世代的怨氣和憤怒源於其難以認同一個他們視為不公平、 只傾斜於一邊的體制。社會經濟問題如就業、房屋及流動停滯肯定是造成年輕一代看不到前景、容易激進化的部分因素，但是解決深層矛盾已不僅是改善他們的生活這麼簡單，因為他們持有的公義感及社會核心價值是既有體制未能足以反映。而他們害怕失去的「香港」特色，也不是一些冷酷的「你們怕什麼？」或「應走出香港，到大灣區去闖」般的言詞便疏解得了。
他們當中固然有擔心學業、事業甚至置業無望的問題，但是往深一層就算有了這「三業」，若他們失去心中仍可引以為傲的香港，失去了其所追求（也是官方及教育論述和上一輩予其願景）的自由自主性時，物質滿足又如何。年輕一代還是以香港為家，當他們感到體制由他人主宰、城市空間（包括交通甚至購物）愈來愈為外人進佔時，其「保衞我城」便不只屬單維的本土政治了。
第五，政府管治表現，關乎制度、能力、判斷和領導質素，最終離不開體制問題。回歸20多年了，難道我們還看不到惡性循環、社會內耗的種種惡果嗎？當然，改革不易，但這不是不去改革的理由。文革後鄧小平說：「……制度不好可以使好人無法充分做好事，甚至會走向反面……」，一位美國故總統也曾說：聯邦政府充滿被壞制度所困的好人。道理一樣。
面對當前複雜及其來有因（即有其「路徑依賴」）的局面，可以如何解困突破呢？我並無即時見效的藥方，但我知道，悲情只會滋長宿命感，仇視只會助長撕裂，敵對不能帶來信任，缺乏互信就難推動改革。要去再度出發，前提是準確研判當前局勢及深層矛盾的成因，並能跳出過往的思考框架探索其所以然。
在此關鍵時刻，面臨內外嚴峻挑戰，最大的風險來自認知上和行動上與現實及其背後結構因素之間的落差。特區管治體制已明顯與時脫節，非改革不可。香港真的大病了，不能諱疾忌醫。當然目前體質虛弱，也不一定有條件即時動大手術，所謂欲速不達，但是如何防止傷患惡化擴散，如何部署有利於改轅易轍式改革的條件，卻事關重大。成敗往往繫於一念。
香港的管治更關乎「一國兩制」在回歸後21世紀國內新秩序及國際新形勢下的實踐落差問題。無論中央層面，或特區內政府及社會各界與政治光譜各方，是否都掌握到「一國兩制」應有的靈活性、模糊性和創造性，正確看待香港「異數」？如何促使「兩制」互信，香港和內地都要深思與學習。怎樣的香港才可在國家發展和國際大局中扮演關鍵角色，好讓港人尤其年輕一代足以自豪，重拾自信與希望，得以由回歸以來的內向、失落、悲情思維中走出來？
窮則變，現在是求變的時刻。能逾越此關，「一國兩制」可找到新台階。過不了此關，「香港」的萎縮會成為自我應驗的預言。
張炳良
香港教育大學公共行政學研究講座教授、前運輸及房屋局局長（2012-17）
【對時局的反思】（二）
日本的地產法例頗為完善，即使本身不是凶宅，但若樓上或隔鄰單位的住客曾在屋內往生，地產代理也會如實相告，物業合約甚至連單位的日照時間及方位、可以養多少隻竉物等細節都會寫得一清二楚，當然，大前提是你記得要問。
在日本買樓，最重要的是地點，但很多人都忽略了戶數。戶數的多少決定了這個單位的管理費和修繕金，這些固定開支也是投資成本之一。
為什麼要特別留意管理費和修繕金？因為不論單位租出與否，這些費用都由業主負責，扣除這筆開支後才是業主的收入（還有其他較細項的開支，稍後再談），租不出時便要自己搬錢繳交。
選擇戶數多物業
有經驗的地產代理會提醒客戶選擇戶數多的物業，數百戶最佳，但過百戶的樓房在日本相對較少，有六七十戶已不錯了，管理費和修繕金攤分後會較少，以一戶約20方米的單位來說，兩項費用加起來不宜超過1.5萬日圓，否則，再加上稅項和雜費，業主每月真正到手的可能不到2萬日圓，這樣的話，回報隨時只得一兩厘，不如買5號仔算了。
如果兩項費用加起來只需3000日圓，是不是十分抵買呢？非也，這通常是只有十多戶甚至幾戶的樓房，大廈法團（即幾位業主）索性不設修繕金，一旦必須維修時就齊齊夾錢，可能兩三年一次，每次每戶數十萬日圓，如果剛好在你買下物業後，任何公共設施有問題，這筆開支便是新業主的責任，記得先查詢大廈修繕基金約有多少，當然愈多愈理想。
基於公平原則，各家各戶的管理費和修繕金也不同，地下一樓住戶不用乘搭電梯，沒理由要承擔電梯維修費；在高樓層居住要承擔較高風險，收費自然較高，所以，愈高層的房子，成本也愈高。
如果是沒電梯的話，3層高的大廈要選2樓；4層高的首選3樓，次選2樓；有電梯的6層高大廈，首選5或4樓，次選3樓，最後才選2樓。
為什麼不選頂樓？日本夏天炎熱，午間日照直射天台，頂層的室溫也高，而5及4樓不太熱又可俯瞰街景，至於2樓，雖然比地下一樓感覺上較安全，但單身女性還是會擔心的，所以多數選3樓或以上。
陽台愈大愈着數
在香港，有陽台的樓盤必被視為豪宅，但日本的單位不論大小，九成九都有陽台，為什麼？日本位於地震帶，逃生梯就設在陽台，所以，除非是位於新宿中心地帶的超筍盤，否則，不要考慮沒有陽台的單位。
逃生梯屬公共設施，住戶只有使用權而非擁有權，不計入單位面積，所以，面積愈大就愈着數，下班後與三五知己在陽台聊天乘涼，說不出的愜意，如果陽台太小，逃生梯已佔了大半，隨時連晾衣服也沒位置，所以不要只看房子的面積，陽台大小也決定了它的價值。
下期繼續為大家解構日本置業的注意事項，千萬要留意啊！
圖片來源：吳雋樗
撰文 : 瑪麗
自經濟從工業生產為主，發展到以知識、服務和發明為主後，創新已是經常掛在口邊的名詞。根據美國康奈爾大學及其他機構評估的「全球創新指數」，在2015年，中國還只是排名29，2018年已晉升至17。看來，舉國體制催谷創新，倒是有一定成效的。
當然，這些創新主要集中在科技工程等方面，而非文化或社會科學上。二戰以後，不少英美心理學家已研究創新與年齡的關係。夏飛雷文（Harvey Lehman）在60多年前已指出：天才兒童大多未能在成年後仍然充滿創意或有突出的成就。卓越的創意人往往要到30至40歲才達巔峰，然後，創新力就逐漸衰退。
最佳例子是電影界的奧遜威爾斯（Orson Welles）。1938年，他23歲，將H. G.威爾斯（H. G. Wells）的科幻小說《世界大戰》（The War of the Worlds） 製作成電台節目，聽眾信以為真，引起恐慌。1941年，他26歲，拍成處女作《大國民》（Citizen Kane），被英國《視與聽》（Sight and Sound）雜誌選為有史以來最佳電影數十年。之後，他導演和演出的電影，成績不算差，但已沒有一部能望《大國民》之項背。
成就卓越乃因無知
曾有記者問他：何以他拍第一部片即有此卓越的成就？奧遜威爾斯坦白地回答：「無知！無知！完全無知！」然後，他慨嘆：當你真正入了電影圈，認識更多的時候，便會變得怯懦或小心了。換句話說，本着初生之犢不畏虎，他才能拍出曠世傑作！可惜，他的創新巔峰期只有短短幾年。
美國加州大學戴維斯分校的施蒙敦（Dean K. Simonton）教授，經年累月研究創新維持多久的問題。他指出：大多數創作人入行後20年，創意最盛，作品最有突破。比如你25歲入電影圈，到45歲後，創意和作品質素都會下降。史提芬史匹堡1975年拍《大白鯊》成名，到1993年拍《舒特拉的名單》已是他創作力的巔峰，之後雖然間歇有佳作，如《雷霆救兵 》（1998），但創意已明顯地無復當年。
黑澤明1946年的《我對青春無悔》已是佳作，到1965年，剛剛20年，他的《赤鬍子》到達黑白片時期的巔峰。之後，他豹隱了15年，期間拍過兩部平庸之作。1980年的《影武者》、1985年的《亂》及1990年的《夢》卻是大師級傑作。黑澤明一生有兩個創作巔峰，在導演或創作人來說，都是黑天鵝式例外。大多數導演只能像奧遜威爾斯般剎那光華或史匹堡般得一個巔峰期！
物理學家亦然。保羅狄拉克（Paul Dirac）半認真、半開玩笑地說：30歲後已難有理論的突破了。天才如愛因斯坦，26歲（1905年）一口氣發表4篇劃時代的論文，包括狹義相對論及E = mc2方程式。36歲時，他發表廣義相對論。之後，他的學術貢獻再及不上當年了。狄拉克自己亦在31歲時憑狄拉克方程式獲諾貝爾獎。霍金最大的理論突破在1968至1975年，即是他26至33歲之間。當然，到二十世紀末，科學和科技的創新和突破已不是個人天才可畢其功，需要群策群力，還要有大量投資。惟有數學家仍然可以一腦一筆而有創新。
歷史家薑是老的辣
施蒙敦發現，詩人大多是英雄出青年，年過四十很難寫出好詩，中國的詩人則例外。小說家要到40歲過外才寫出傑作。無他，作家要累積足夠的人生歷練，長時間的過濾和沉澱，才會寫下出類拔萃之作。沒有數以十年計的艱苦琢磨增刪，曹雪芹焉能寫出《紅樓夢》這樣的傑作？此所以作家小時了了，太早成名，不一定是好事。遲遲未能寫出傑作，不必氣餒。歷史學家更薑是老的辣，六七十歲寫出經典之作者，大不乏人！
暢銷小說作家卻例外。小說家Martin Hill Ortiz統計了1960至2015年間，作品在《紐約時報》暢銷小說榜上排第一的作家，發現大多數40至50歲，連《格雷的五十度色戒》的E.L. James上榜時都接近50歲！
數碼時代卻多青年富豪。Bezos創辦亞馬遜時只有31歲。谷歌兩名創辦人25歲。朱克伯格創辦臉書時更只有20歲。YouTube 幾名創辦人都在30歲左右，推特幾名創辦人亦只有30多歲。無他，人老，頭腦追不上時代，看不到商機，雖有奧遜威爾斯的「完全無知」，卻沒有無初生之犢不畏虎的魄力，何來嶄新和突破的創意呢？
撰文 : 占飛
評級機構穆迪發表報告，維持香港信貸評級為Aa2，前景展望保持「穩定」，但特別提到示威抗議活動是香港制衡政府的手段之一，若制衡能力出現削弱跡象，將對香港的信用狀況產生負面影響。在「一國兩制」的「50年不變」安排下，香港獲得一定的政治和經濟獨立性，惟有關獨立性的優勢可能面臨受損，香港在世貿（WTO）等國際組織及雙邊貿易安排上，一直獨立於內地的主體地位（independent entity），但可能早於2047年前便驟然改變。
維持Aa2 展望「穩定」
穆迪於2017年5月把中國主權評級下調一級至A1，同時亦降低香港評級至Aa2，其理據是中港經濟和金融聯繫密切而廣泛，意味當內地信貸狀況轉弱，最終會影響香港。財政司司長陳茂波當時指穆迪近乎機械式下調香港評級，「理據未免流於膚淺」。
雖然穆迪今次維持香港的信貸評級，主要由於香港財政和外部緩衝能力仍然非常強勁，負債少及財政儲備龐大，有助抵禦衝擊及負面的長期趨勢，包括全球貿易的潛在急劇放緩、中美緊張局勢下的環球貿易與投資安排面臨的長期風險。
不過，報告也提到在政治風險上，近年香港政府的政策不時受到挑戰，尤其可見於近來爆發多宗大規模民眾抗議。這些示威活動是香港制衡政府的手段之一，可支持其體制實力。若制衡能力出現削弱的跡象，將對香港的信用狀況產生負面影響。
憂2047年前獨立性受侵蝕
穆迪續稱，「一國兩制」政策中訂下「50年不變」的法律和體制安排，令香港獲得一定政治和經濟獨立性，加上香港內在信用實力亦使其評級高於中國的A1評級。然而，隨着時間的推移，香港有關獨立性及相對內地大城市的競爭優勢，可能面臨實際或被認為受損的風險，導致香港的體制實力受到削弱。
雖然「50年不變」的過渡期持續至2047年，而且結果尚未確定，但香港在世貿組織等國際機構和雙邊貿易安排中一直獨立於內地的主體地位，可能因一些國際夥伴的單邊行為而驟然改變，或早於2047年之前發生。例如美國國會正考慮為《美國－香港政策法》附加一些條件，計入其對「一國兩制」政策發展的看法。若法案被廢除或修訂，可能對美國與香港之間的貿易安排造成重大影響，波及香港與其他貿易夥伴的關係，大幅削弱香港作為國際金融中心的吸引力。在有關情況下，香港與內地的評級差距或會縮窄。
穆迪又指出，由於存在經濟、金融和政治上的聯繫，香港容易受到內地的發展所影響，一些發展會為香港帶來機遇，例如新設立的粵港澳大灣區。惟中港聯繫亦隱藏風險，若內地經濟大幅放緩，香港必首當其衝。倘中美貿易摩擦升級，香港作為國際投資和貿易往來內地的重要入口，可能持續受到嚴重影響。
政府指港人權自由獲保障
即使中美貿易關係維持現狀，兩國爭端的持續不確定將直接導致香港的貿易放緩，並間接令香港的商業投資和消費需求下滑。因此，香港的本地生產總值（GDP）增長率料在今年放緩至2.3%，然後在2020年溫和回升至2.7%。
政府發言人回應，中美貿易緊張局勢令全球經濟的不確定性增加及影響增長，香港無可避免受牽連。政府對經濟或金融的潛在衝擊會保持警惕，強調有足夠政策空間及有需要時會支持受影響的行業。中國內地將繼續是全球經濟增長的主要來源，大灣區的發展為香港帶來機遇，香港會積極利用大灣區的優勢，為香港經濟帶來增長動力。至於香港的人權及自由，包括言論自由及結社自由等，充分受《基本法》、人權法及其他法例所保障，並受國際社會廣泛確認。
去年年尾，有立法會議員訪美後對傳媒宣布：「美國政界的共識是《美港政策法》和單獨關稅區地位不會無限期地和沒有條件地延續。美國會密切注視香港的發展，從筆者（該議員）對美國政界的觀察所得，他們的共識是如果出現以下情況，《政策法》和單獨關稅區地位便會撤銷，包括：（1）再有市民被剝奪參選權及當選者被褫奪議席；（2）再有外國記者被逐離香港；（3）再對民主派提出政治檢控；（4）提倡訂立一條嚴厲的23條；及（5）繼續拖延落實真普選。」
我沒有訪美，我只是在美國生活了接近20年。當時，我先後寫了〈獨立關稅區地位並非主要問題〉及〈展望2019港美關係更牢固〉兩篇文章，一次又一次引用《美中經濟與安全審查委員會年度報告》（2018 Report to Congress of the U.S.-China Economic and Security Review Commission）這份國會報告，希望提醒香港人美國一直視香港為貿易及投資的夥伴，而他們最關心的一向是「軍商兩用的技術出口管制」，還有「拒絕疑犯引渡到美國」和「美國戰艦訪港」這兩個問題。到最近，美國跨黨派國會參眾議員重推《香港人權和民主法案2019》（Hong Kong Human Rights and Democracy Act of 2019），半年前的分析是否需要修正？
人權和民主法案有其他目的
「To amend the Hong Kong Policy Act of 1992 and for other purposes」是《香港人權和民主法案2019》的目的。要留意，修訂《美港政策法1992》是此法案的其中一個目的，而非唯一目的。其他目的又是什麼？包括列出9項政策聲明：（一）重申1992年《美港政策法》的原則和目標；（二）支持《中英聯合聲明》、《公民權利和政治權利國際公約》和《基本法》中保障港人民主的目標；（三）敦促中國政府信守香港「高度自治」的承諾；（四）支持香港推行特首及立法會普選；（五）支持香港居民享有言論自由和出版自由；（六）確保香港居民享有免於非法拘捕、羈押或監禁的自由；（七）引起國際關注中國政府任何違反香港居民基本人權的行為；（八）保護在香港的美國公民及永久居民；（九）維持美國與香港在經濟及文化的關係。
是的，支持香港推行特首普選及2020年立法會全面普選，是法案中政策聲明的其中一點。換句話，支持香港推行民主制度是美國政策的一部分。然而，如何支持？2020年立法會沒有全面普選又如何？這並非《美港政策法1992》修訂的一部分。
《美港政策法1992》有以下五大政策：Bilateral Ties between the United States and Hong Kong; Participation in Multilateral Organizations, Rights under International Agreements, and Trade Status; Commerce between the US and Hong Kong; Transportation; Cultural and Educational Exchanges。
修訂沒為立會普選設時限
法案提出的修訂包括以下8項：Secretary of State Report Regarding the Autonomy of Hong Kong; Treatment of Hong Kong Application for Visas to Study or Work in the United States; Annual Report on Enforcement of United States Export Control and Sanctions Laws by Hong Kong; Protecting United States Citizens and Other from Rendition to Mainland China; Identification of Persons Responsible for Abductions and for Other Actions to Suppress Basic Freedoms in Hong Kong; Inadmissibility of Certain Aliens and Family Members; Financial Measures; Reports to Congress。
篇幅所限，不能詳細解釋每項修訂。這裏只討論幾點我認為是重要的：修訂有提出每年需審視香港是否擁有《中英聯合聲明》和《基本法》承諾的高度自治，卻沒有提及普選，當然更沒有設下2020年普選立法會的時限。
修訂亦有提及「軍商兩用的技術出口管制」，這是我一向強調的。另外，保護美國公民、對壓制香港基本自由的人作出懲罰，亦是修訂的主要內容。
《香港人權和民主法案2019》會否通過？幾時通過？目前還是未知之數。可以肯定的是，即使通過後《美港政策法》的修訂亦不會設下2020年普選立法會的時限，而修訂和取消更是兩回事。
作者為香港亞太研究所經濟研究中心成員
美國克林信大學經濟系副教授及資訊經濟計劃附屬學者
7月1日晚上，很多人徹夜難眠。香港人熱愛和平，我也是，但是大家有否思考，是什麼迫使一群年輕人視死如歸，明知衝擊立法會定會負上嚴重刑責，萬一擦槍走火，甚至可能要賠上性命！請問有頭髮誰想做癩痢！
我並非合理化示威者的衝擊，但也不會譴責，因為我們都沒有資格。只希望社會能夠真真正正，認真地去聆聽示威者的訴求，思考究竟香港發生了什麼問題？否則困局永遠無法解決。當一群人連死也不怕的時候，大家是否還容忍林鄭治下的苛政？在凌晨4時開記者招待會，強烈譴責，重複20次暴力字眼，然後一眾權貴發動譴責輿論攻勢，便可以解決一班示威者？解決問題？答案是不可能。從心理學角度來看，人的情緒及困窘被長期抑壓而未有處理，問題是不會消失，相反只會爆發更嚴重的後果。
當社會上一些人士以非常強烈的用詞，譴責年輕示威者時，我只想問，當3位香港人因為這條不知搞來有何目的之《逃犯條例》而犧牲性命時，那些人當時又有沒有站出來譴責政府漠視民意，拒絕溝通而導致3條人命犧牲。究竟是人命緊要？還是玻璃緊要？
對於一個200萬人上街也不爛一塊玻璃，更會自動開紅海的城市來說，某大台不停重複播放示威者衝擊立法會玻璃一幕，固然是形成強烈對比，甚至令人感到不安。不過，也懇請大家想一想，回歸22年以來，我們的社會出現了多少無形的施政及制度暴力，其實比眼前所見的衝玻璃行為更為暴力？立法會的玻璃其實只是一塊遮醜鏡，因為荒謬的功能組別可以讓12人零票當選，當中包括立法會主席梁君彥，然後香港人用自己選票選出來的議員卻被無理DQ，這些無形的制度暴力，比有形的衝爛玻璃，更加暴力。
為什麼社會上某些人在批評無權無勢的星斗市民可以如此強烈兼且快狠，但是對於有權有勢的人做錯事，卻可以隻眼開、隻眼閉？
探究問題核心助港走正路
當日危難之際，泛民曾聯署要求約見林鄭商討化解危機，但特首辦回覆林鄭很忙，拒絕見面溝通。但在凌晨4時開記招，只管譴責卻拒絕回應在場記者多條重要提問，政府新聞處其後甚至把當中部分關鍵核心問題，通通刪走，究竟用意何在？
這些被林鄭拒絕回應的記者提問，必須記錄下來，因為所有政府新聞處的書面紀錄是成為香港歷史檔案中的重要紀錄，這是公眾知情權。被刪除及拒絕回應的問題包括：「你認為今日暴力事件發生，你有無責任？令到青年視死如歸去佔領立法會？點解香港政府唔回應佢哋訴求？你是否完全看不到有人因為這次事件而死？對於有指今次事件是因為特首你不聆聽民意造成？你有何回應？特首你成日話，天堂留咗個位俾你，而家你點對得住3個受害者？3個自殺人士家屬？你仲覺唔覺得自己喺天堂有個位？會唔會落地獄呢？」歷史必須記錄這一段。
200萬人上街，苛政noted only。3條人命及鮮血，麻木不仁的苛政連noted也省下，繼續其歌舞昇平祝酒會。苛政猛於虎，但再毒的虎也不會吃兒，後句我不想說了！事到如今，只有成立獨立調查委員會，真正探究問題的核心，才是助香港走向正路之途！
zoelamyy@gmail.com
74 rschnalzer 13 hrs 33
https://www.latimes.com/world/asia/la-fg-philippines-china-gambling-20190701-story.html
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https://www.latimes.com/world/asia/la-fg-philippines-china-gambling-20190701-story.html
比特幣（Bitcoin）價格年初以來接連破頂，跑贏多種資產類別，雖然把比特幣與傳統資產比較並不公平，但筆者預期比特幣將成為電子貨幣的代表，變成新一種資產類別，尤其比特幣尚未有正式意義上的指數基金，未能吸引資產龐大的退休基金入場，即使它們只是投入1%的資金，亦可為比特幣帶來購買力，可視之為一個利好因素。
擺脫各國資本管制
另一個因素是Facebook（fb）正準備發行虛擬貨幣Libra，Libra的革命性在於其幣值是跟法定貨幣掛鈎，並有資產（包括銀行存款及短期政府債券）作為儲備金，令其價值穩定。Libra能在多個平台上使用，包括fb、WhatsApp、Uber、Booking.com、 ebay、Spotify、沃達豐（Vodafone），連付平台萬事達卡（Mastercard）、Visa、PayPal都是Libra協會（The Libra Association）的會員，保證在電子支付上具有豐富經驗，保證有足夠渠道供用家使用。
這個技術的革命性在於用極低手續費跨越國境滙款及轉賬，目前中國的電子支付技術如支付寶、微信支付，可以做到相同貨幣快速轉賬，但國際滙款仍須透過環球同業銀行金融電訊協會結算系統（SWIFT），手續費高昂。Libra則使用區塊鏈技術，成本更低、速度更快，難怪環球金融機構，大至央行，小至銀行，紛紛關注這項新產品，許多監管部門表示反對，尤其新興市場的央行。
最主要的原因是資本管制不能使用在Libra身上，新興市場的貨幣或多或少並非自由浮動，如果日後有另一個平台能夠進行外滙兌換，而政府的監管力度又鞭長莫及，一定會引起政府反對，所以Libra要先獲得成熟市場開綠燈，才能全球通行，因為Libra不似是虛擬貨幣，更似是對法定貨幣的威脅。
fb的角色是成立一間子公司Calibra，作為Libra的電子錢包，以及牽頭成立Libra協會，再退出領導角色，讓Libra協會成員擁有最終決策權。這項計劃一開始引起震撼，即使各國政府有顧忌，在多間公司支持下，應該可以順利推行。這個平台的價值非常高，如果成功的話，筆者認為可以與銀行體系的價值相比。
比特幣價值或提升
至於受害者，當然是大小銀行及外幣找換店，試想fb的用戶數目超過全球人口四分一，加上其他網絡平台，是一條豐富的銷售渠道，如果兌換外幣，變得像傳送訊息和圖片般容易，根據互聯網贏家全取的定率，大銀行的用戶也比不上互聯網社群，生意一定會被搶走至Libra，所以大銀行必定是互聯網入侵的受害者。
大部分虛擬貨幣都會被Libra邊緣化，因為它的交易功能更佳，信用度更高，只有比特幣，作為龍頭具先行者優勢，價值可能提升，因此在投資前要小心分清楚各類資產的特點。
【 虛擬銀行 】與傳統銀行有甚麼分別？ 安全性、特點、優勢全分析 六月 3, 2019 |Posted by MoneyHero團隊 | 全部文章, 理財小貼士, 財經時事, 銀行與金融 Tags: Fintech, 虛擬銀行, 金管局, 金融科技 虛擬銀行 傳統銀行 有甚麼 分別 安全性 特點 優勢 全分析 自今年3月起，金管局開始批出虛擬銀行 (Virtual Bank) 牌照，至今已有8間企業獲發牌。這些企業大部分有不同公司合資組成，傳統銀行有中銀香港、渣打香港，亦有電訊服務供應商電訊盈科、香港電訊，以及金融科技公司騰訊、攜程金融、Welab等等。虛擬銀行只是金融科技 (FinTech) 的其中一個範疇。到底，虛擬銀行有甚麼特點？虛擬銀行與傳統銀行有甚麼分別？MoneyHero.com.hk會為你一一解答！
香港已獲發牌的虛擬銀行
香港金融管理局於2018年開始接受虛擬銀行的牌照申請，至今已向以下8間企業發出虛擬銀行牌照，最快今年年底前正式面世。
虛擬銀行 合資公司／投資者 Livi VB Limited 中銀香港、京東數科、怡和集團 SC Digital Solutions Limited 渣打香港、電訊盈科、香港電訊、攜程金融 眾安虛擬金融 眾安在綫、百仕達集團 Welab Digital Limited 建銀國際、世界銀行集團成員IFC、阿里巴巴、TOM集團（李嘉誠旗下） 螞蟻商家服務(香港)有限公司 螞蟻金服 洞見金融科技 小米、尚乘集團 貽豐有限公司 騰訊、工商銀行（亞洲）、港交所、高瓴資本聯、鄭志剛 平安壹賬通銀行 中國平安 *以上資料更新至2019年5月 製表：MoneyHero.com.hk 虛擬銀行的定義
根據金管局發出的《虛擬銀行的認可》，虛擬銀行是指「主要透過互聯網或其他形式的電子傳送渠道，而非實體分行提供零售銀行服務的銀行。」換句話說，即使傳統銀行有網上銀行 (Internet banking) 和手機銀行 (Mobile banking) 平台，也不算是虛擬銀行。
虛擬銀行的特點：毋須親身開戶、不設最低結餘要求
虛擬銀行沒有實體分行，虛擬銀行容許客戶透過網絡完成銀行服務的手續。相比傳統銀行，客戶可以手機掃描身份證、自拍，再遞交文件，銀行戶口開戶手續比較簡單；申請信用卡、貸款的申請時間亦會較短。正因如此，虛擬銀行能大大減少在租金和人手的營運成本。
一般傳統銀行都會設最低戶口結餘，若存款金額低於指定金額，將徵收HK$100至HK$300不等的手續費；而虛擬銀行為達致促進普及金融的目標，不設最低戶口結餘要求或徵收低戶口結餘收費，預料能吸引年輕客戶、只有少量存款的客戶和相對低收入的基層客戶。
由於虛擬銀行以個人和中小企為主要客戶群，加上營運成本相對低，坊間預料虛擬銀行會推出不同優惠和產品吸納新客戶，例如高息的存款利率，以及中小企和個人小額貸款。
虛擬銀行風險高嗎？
看到這裡，你或許會質疑新興的虛擬銀行到底安不安全。事實上，虛擬銀行同樣受到金管局的監管，部分申請虛擬銀行牌照的要求更與傳統銀行看齊。
首先，虛擬銀行同樣有參與存款保障計劃，一旦銀行倒閉，客戶都可有最高50萬元的賠償。而且，虛擬銀行申請人最低繳足款股本是3億港元，要求與所有持牌銀行相同。
此外，申請虛擬銀行牌照須提交具體及可信的業務計劃，亦要擬備退場計劃。例如，一旦虛擬銀行的商業模式不能持續而倒閉，銀行退款予客戶的渠道以及退款的資金來源。
最後，即使虛擬銀行沒有實體分行，仍須在香港設有實體辦事處，用以處理客戶查詢和投訴，以及與金融管理專員聯系。虛擬銀行設立的實體辦事處亦須遵守《銀行業條例》的相關規定，如保存整套帳冊、帳目及交易記錄等。
虛擬銀行與傳統銀行的分別
比較項目 傳統銀行 虛擬銀行 分行 設有實體分行和網上分行 沒有實體分行，須經互聯網處理所有銀行服務 開戶 須於實體分行開戶 遙距開戶：以手機掃描身份證、自拍、遞交文件 收費 設最低存款額，或徵收低戶口結餘收費 不設最低戶口結餘要求或徵收低戶口結餘收費 客戶群 國際個人、企業 香港本地個人、中小企 服務 多方面銀行服務 初期料以存款、貸款服務為主 製表：MoneyHero.com.hk
唔理係乜原因，可能係去野餐或者新派公司鍾意給僱員空間，現代社會返唔返公司office，好多時都有商有量。不過唔返公司不代表唔使返工，工作還是要做，這次就介紹幾款實用Home Office程式。返公司最重要的是和同事溝通、分工合作，這方面用軟件、app確實幫到手提升效率。Google App大家都耳熟能詳，不過Google Docs、Google Drive等介面比較單調，不單沉悶，也不夠一目了然。推介幾款介面以圖像為先的工作工具就算唔返office，工作一樣輕鬆。
一組人看進度最方便 Trello Trello最適合用於小組管理日程和待辦工作，創辦人希望用家不需專業知識，各行各業都用到。它的特點是用上卡片式介面，一張卡可以代表一樣工作、一個project，簡單用drag and drop就可將卡片移動，本身的分類：「Things To Do」、「Doing」、「Done」已很好用。卡片可加入待辦事項、到期日等等很多內容，建議每個工作就算多複雜也好，都只開一張卡片，保持介面簡單，你會發覺比起用日曆式的app更能有效地管理全組的工作進度。
畫Flow Chart無難度 Sketchboard IT公司開會常用的flow chart，看似高深，其實一般人都畫得到。Sketchboard這個軟件有如一塊網絡白板，可以自由繪畫，也有簡單工具讓用家畫出美觀的flow chart。開會度橋時，flow chart可讓各人自由發揮加意見，假設我們要做飛行棋的報道，先以「飛行棋」為中心想出「歷史」、「玩法」幾個方向，參與者可就各方向加以發展，例如「歷史」可找文具店老闆說說舊版飛行棋；「玩法」可找桌遊專家解說一些坊間玩法。除了方便brainstorm，也可給老闆present時用，可能易明過幾十頁powerpoint。
工作通訊用不同頻道 Slack 很多公司都愛用WhatsApp傾公事，又要不停開group，又要加同事手機號碼，不如用Slack應付工作需要。Slack這個通訊軟件近日在美國上市，爆升接近50%。它最出色的就是有不同的分組通訊功能，頻道（Channels）可就不同的主題公開討論，同事可自由加入。也可開私人群組（Private Groups）和作最簡單的一對一私訊（Direct Messages）。通訊更有效率，其他人可少收很多不相關的訊息。
個人管理瑣碎事情 Any Do 團隊之外，個人管理也很重要。各式日曆Calendar雖好用，但也存在盲點。有時想記下的事情未必有固定時間，可選用to do list形式的軟件。除了可以寫下排進日程的工作，也可以記下一些瑣碎事情。Any Do保留了一般to do list軟件的簡潔，也有好用好看的分類功能。除了記下每日想做的事，也可開一些電影或購物的欄目，見到想觀賞的節目或者想買的東西，也可放在這個to do list之上。