迎接終端AI新時代:讓運算更靠近資料所在
作者 : Andrew Brown,Strategy Analytics
2021-03-03
資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計,人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長,現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長,未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。
這包括種類繁多的不同裝置,像是智慧感測器與致動器,它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西,以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在,從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物,它們的數量將持續爆炸性成長。
資料爆量成長,讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質,在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點,但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行,來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料,需要從起始點經過網際網路或其他網路,來到集中式的資料中心(例如雲端),然後在這裡處理與儲存,最後再傳回給用戶。
對於一些傳統的應用,這種方式雖然還可以接受,但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間,資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策,網路延遲要越小越好。基於這些原因,開始有人轉向終端運算;越來越多人轉而使用智慧終端,而去中心化的程度也越來越高。此外,在這些即時應用中產生的龐大資料量,意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。
與資料成長連袂而來的,是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動,並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊,需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML,是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料,唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作,在未來還將會直接在終端裝置上進行。
資料正在帶動從集中化到分散化的轉變
隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟,網路的設計以及在其運作的所有裝置,也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機,一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能,基礎架構持續重組與最佳化,以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存,以及資料處理的需求。
智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長,加上物聯網的快速成長,促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素,包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力,以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用,近來也已轉向使用分散式的運算模型。
從邊緣到終端:AI與ML改變終端典範
在成本、資源效率、彈性與便利性等方面,雲端有它的優點,裝置數量的急遽增加(如圖2),將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的,這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸,而且從能源、頻寬與運算力角度來看,相當沒有效率。
在終端執行進階處理與分析的能力,可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴,並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。
終端AI:感測、推論與行動
在終端部署更多智慧的主要原因之一,是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方,可以更快與更準確地做出回應,同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險,可以節省費用。
處理能力與神經網路的重大進展,正協助帶動終端裝置的新能力,另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下,對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序:傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作),以及採取行動(如物件是披薩,冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音,因此發出警告)。
感測
處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如,自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化,並且與以往相比,會搜集更多的資料。
它們搜集到的資料極具價值,但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端,數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行,就可以大幅提升效率。
推論
終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時,就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜,機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作,這對體積越來越小的裝置,極為關鍵。
例如,圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具,訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU),以轉換成最佳化的程式碼,讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像,而且準確度相當高,而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣,轉移到在終端運作的MCU本身。
行動
資料一旦完成感測與推論後,結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉),或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中,因此會針對穩定度而非音質進行最佳化),或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習,輸送帶若發出聲音,顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧,因為這些能力提升後,運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後,一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能,將可以移到終端本身的內部進行。
終端 AI:千里之行始於足下
從智慧型手機到車輛,今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務,從最簡單到最複雜,並需要各式各樣的能力。例如,應用處理器是高階處理器,它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計;即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統,與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器,至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多,能源效率也高出很多,同時擁有特定的功能。
這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作,之前必須透過威力更強大的元件才能完成,但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能,例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。
隨著更多功能在較小型的終端進行,這將可以省下資源,包括資料傳輸費用與能源費用,同時也會產生極大的環境衝擊,特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置,以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。
TinyML、MCU與人工智慧
根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示:「令人相當興奮的是,我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置,特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人,我無法想像那些即將出現的全新應用。」
微型機器學習(TinyML)的崛起,已經催化嵌入式系統與機器學習結合,而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型,過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型,耗電量只有數毫瓦。
物聯網環境中有數十億個微型裝置,可以為各個產業提供更多的洞察與效率,包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持,可望改變我們處理物聯網資料的方式。
受惠於TinyML,微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別),以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後,準確度與安全性更高,但電池的續航力卻不會打折扣,同時也考量到各種更微妙的應用。
儘管之前提到的雲端神經網路框架工具,是取用這個公用程式最常用的方法,但把AI函式庫整合進MCU,然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式,然後從中建立模型,例如預測性維護能力。
如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU),利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性,讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要,原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。
AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能,我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域:語音(Voice,如自然語言處理)、視覺(Vision,如影像處理)以及震動(Vibration,如處理來自多種感測器的資料,包括從加速計到溫度感測器,或是來自馬達的電氣訊號)。
終端智慧對「3V」至關重要
多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域:基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何?),以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。
Strategy Analytics的研究顯示,許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用,仍然只需要相對簡單的指令,如基本的開/關,以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中,智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長,成為智慧家庭指令的中樞,包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴,以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能,可以依據地點與環境,在音質優先與穩定度優先之間自動切換。
如同我們檢視的結果,終端AI可以在「3V」核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及B2B與B2C的應用:
震動:包含來自多種感測器資料的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。
視覺:影像與影片辨識;分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音:包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力,以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景:
震動
可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展,有各式各樣的不同應用領域,對於成本與物聯網裝置與應用的效用,都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域,包括:
溫度監控;
壓力監控;
溼度監控;
物理動作,包括滑倒與跌倒偵測;
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ;
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ;
感測器融合(見圖7);
電場變化。
一如我們將在使用場景單元中檢視的,這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。
語音
語音是進化的產物,也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令,也不令人意外;聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見,例如智慧音箱,而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞,如電視、遊戲主機與其他新的電器。
在工業環境中,供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因,有離線語音處理的需求,因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作,並從機器手冊與工廠文件,立即取用資訊。
語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統,進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式,因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路,而雙手仍持續握著方向盤。
對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務,語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集,以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。
視覺
正如我們之前已經檢視過,終端 AI 提供視覺領域全新的機會,特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵,以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用,例如依據大小與品質為農產品分級。
曳引機裝上機器視覺攝影機後,我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後,AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草,並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用,並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。
使用場景
預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料,進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體,我們也可能做到遠端監控。
震動分析
這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡,相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如,把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處,就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動,可能顯示滾珠軸承出現鬆動,需要更換。
磁感測器融合
磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器,測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器,它與附近平面的磁鐵一起作動,與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。
聲學分析(聲音)
與震動分析相似,聲測方位分析也是供潤滑技師使用,主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損,否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時,承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障,可能造成整個生產流程的中斷。
聲學分析(超音波)
聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護,超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音,並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比,更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高,但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測,大幅降低部署的費用。
熱顯影
熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度,讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置,可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣,它們會觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
消費者與智慧家庭
將語音運用在消費者與智慧家庭,是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置,例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置,可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長,說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求,與日俱增。
消費者基於各種理由使用智慧音箱,最常見的使用場景為:
聽音樂;
控制如照明等智慧家庭裝置;
取得新聞與天氣預報的更新;
建立購物與待辦事項清單。
除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置,智慧家庭裝置語音的使用,也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購,它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器,裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時,可以發出語音警告。
終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會,而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如,增加姿態辨識來控制例如電視等家電,或是把語音控制嵌入白色家電,即是以最低成本強化功能性最直接的方式。
健康照護
用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用,將為病況的治療與診斷,提供更多的價值。這種資訊可能是資料,也可能是影像、影片以及說出的話,我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法,為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展,像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作,也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用,也可以把 AI 用在第一線的病人診斷,然後再由醫師接手提供諮詢。
其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件,這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件,並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app,方便使用者提出問題。
結論
由於連網的終端裝置數量越來越多,這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個,而微控制器的數量也超過 2,500 億,每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化,不過,把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用,意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景,可能無法開花結果。
解決這些挑戰的答案,並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助,但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。
儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行,TinyML 技術近來的提升,已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力,可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升,在源頭掌握情境化與具關聯性的資料,具有極大的價值,並將開啟全新的使用場景與營收機會。
終端裝置的機器學習,可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起,甚至跳過傳送大量資料的需求,因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲,並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界,其中還有很多我們現在想像不到的機會。
附圖:圖1:從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源:《The End of Cloud Computing》,by Peter Levine,Andreessen Horowitz)
圖2:全球上網裝置安裝量。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖3:深度學習流程。
圖4:MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源:意法半導體)
圖5:AI 工具集執行模型轉換,以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源:意法半導體)
圖6:物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖7:促成情境感知的感測器融合。
(資料來源:恩智浦半導體)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI
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#注意超級長文看完你很厲害
🧙♂️大家好,我是三妍良語,勵志實驗狂📜
目前我的粉專從2018年建立到現在2020年,明年要邁向第四年了,期間我培養了無數個好習慣:
#3年的閱讀習慣(每年閱讀量75本起跳)
#3年的冥想的習慣(從每天做到現在一個禮拜至少1次)
#4年的運動習慣(每個禮拜至少會運動一天)
#2年的日文自學習慣(2019平均每天練30分鍾,今年一個禮拜至少30分鐘)
#3年練圖的習慣(目前達到1300多張)
#今年新的練字習慣(目前練字46篇)~等等
#大家會不會很好奇我是怎麼持續一件事的呢?
難道我有什麼過人的意志力,或是燃燒不完的熱情嗎?
其實沒有哦!我在以前是個做事三分鐘熱度,覺得有趣才做,過一陣子覺得無聊就放棄的人。
還喜歡訂各式各樣標準超高,非常不切實際的目標設定。
後來是看了許多維持習慣的書、學到許多時間管理的方法,慢慢的改善過來的
🌿那時還沒有原子習慣這本超火的書,但是有
#改變人生的持續術
#為什麼我們這樣生活那樣工作
#下班後的黃金8小時
這些書沒看過沒關係,但是最基本的-讓我建立各式各樣好習慣的幕後功臣,
就是「每·天·寫·日·記」
再重複一次,是每天寫日記這件事。
說到寫日記,難道你腦中立刻浮現了,今天早餐吃蛋餅配豆漿,中午排骨便當配綠茶...那種流水帳日記嗎?
拜託,那實在太無聊了
我怎麼可能會做那種事🙄
日記要怎麼寫,才會讓人生從無聊慢慢變得有趣,又進一步建立目標,完成年度目標夢想的方法呢?
實際上我的日記每一年的介面都不大一樣,每一年不同的成長階段,我會再調整成更新版本的日記模組,至今是3.0版本了。
分享我這3年的日記版本,可以看情況取用。
----------
🌿使用軟體依然是Evernote+Lit圖片壓縮APP,
在搜尋關鍵字和照片紀錄上很好用。
#2018年的日記 1.0版本
🌸狀態:
做事三分鐘熱度、訂了目標一直放棄、下班滑手機追劇、覺得每天都很空虛、不知道活著人生意義在哪裡。
🌸概念:
既然覺得每天都很空虛,不如每天問自己一個問題:「今天想要做什麼有意義的事?」想出對自己有意義的事寫在紙上,不管是整理房間、去繳帳單、出去走10分鐘的路,只要有做,今天就會覺得「有意義」的任何事,即使別人覺得沒意義也沒關係。
🌸方法:
在紙上寫下「今天想要做什麼有意義的事?」列出3~10項小事,有完成就劃掉,不強迫一天要完成幾項,打開Evernote,每個月為單位一篇,紀錄完成什麼有意義的事。
🌸功效:
內心逐漸覺的每一天不一樣了,把完成的事從紙上劃掉會產生難以言喻的滿足感,甚至上癮劃掉的感覺,瀏覽那些有意義的事,內心的空虛逐漸被小小的暖意填滿,逐漸的掌握主動生活的能力。
#2019年的日記 2.0版本
🌸狀態:
因為無法持之以恆背日文,想要解決這個問題,上了閱讀人社團的設計人生線上課程,此時已經擁有紀錄的習慣。
🌸概念:
在社團內寫下100個想完成的事,許下今年目標,進行宣言拆成微習慣,每天跟觀光日文有關半小時、每天做健康的事10分鐘、每天畫素材10分鐘、每天閱讀15分鐘、每天寫文章10分鐘、每天可以改善家裡的事。每天在Line群組內和同學拍照打卡上傳自己的進度,第一次使用團體的力量建立督促的機制。
🌸方法:
打開Evernote,每個月為單位一篇,把每天的代辦事項建立成模板,複製貼上一整個月份,每天打開筆記,有做到就打勾和進度拍照存檔,截圖放到Line群組裡面分享互相激勵。
🌸功效:
相較其他只有文字PO上完成什麼事項的同學,我有照片有畫面有文字紀錄,每天往下更新時都會看到之前努力的痕跡,每個月總結計算各項完成幾天給自己強大的信心(原來我這麼努力呀)並給自己獎勵。(例如買書費或點心)
在社團每天po文活動結束的兩個月後,我整整持續po文7個月,PO到最後只有我一人在更新,怕洗頻於是轉到粉專更新(2019年貼文還有筆記截圖可以翻翻)
第一次體會團體的力量非常強大,在第一次達成「每天」學習日文30分鐘30天的紀錄後,突破以往無法持續一個月的關卡,開始有了「每天打開筆記紀錄的習慣」這一年總結每月學習日文有27~11次的學習天數浮動,但沒有歸零過。
🚥這期間不斷調整每日目標用語的精細度,發現「每天背日語30分鐘」、「每天運動10分鐘」諸如精確行為的句子非常容易失敗。
🚥改成「每天跟觀光日文有關半小時」在倦怠期可以選擇各種有趣好玩的方式達成目標,例如:看動畫遮字幕猜日語半小時、玩日語app五十音消消樂、聽NHK廣播等等。
🚥改成「每天做健康的事10分鐘」在倦怠期可以選擇各種有趣好玩的方式達成目標,例如:午餐吃健康便當、走路10分鐘、閱讀健康雜誌、看健身影片、看健康料理、去健身房泡熱水、11點睡覺等等。
#2020年的日記 3.0版本
🌸狀態:
在追尋十年目標的過程中遇上了關卡,對未來感到迷茫,在銀快的指導下走向了約8個月的全職插畫師實驗,對自己內向沒自信,而且負面思考、受害者信念根深蒂固,反覆被過往傷痛回憶折磨、不相信自己值得擁有美好的人生、思考力薄弱,他分享六分鐘魔法日記給我,後期結合FASOLA的感恩日記使用。
🌸概念:
與其讓別人稱讚自己,不如學習自己肯定自己,剛開始覺得就算是騙自己的也好,努力在身上找尋優點,並且反思每日做到什麼、領悟到了什麼,學習感謝身邊的人(即使覺得沒什麼好感謝的)
🌸方法:
每天複製一個辦到了日記並且填寫內容,完成事項用文字和照片附圖、使用連結功能把其他篇文章連結,點進去可以跳至該筆記內容。
🚥今天做了什麼完成什麼
·領悟日記:
領悟了什麼道理,理解了什麼
·讚美日記:
試著以第三視角讚美自己今天做了什麼、完成什麼
·感恩日記:
三件我覺得感恩的事
🌸功效:
強身健體、回顧人生、增強身心靈發展、增進家庭和諧、寫文章不缺的資料庫,紀錄任何努力的微小痕跡,能從過去的失敗學會教訓、檢視自己的成長、在失意低落覺得自己沒做到什麼的時候拿出來回顧,紀錄3個月後升起原來我還不賴的心情,能永久性的改善自卑提升自信,對於身邊的事產生感恩珍惜的心,心中散發溫暖,意識能量提升達到富足平和的心態。
🧙♂️好的,以上是這3年來的日記紀錄,我的日記不是單純的流水帳,而是有圖像的成長日記。
搭配之前分享的
#16格閱讀筆記
https://www.facebook.com/292824844747882/posts/655675545129475/
達到思考+實踐+改造人生的效果(再加其他個人因素,例如不想人生再後悔的強烈動機、著迷研究自己的實驗精神、向多位老師和益友學習等等)
謝謝大家播時間讀到這裡,
那麼我們下一篇再見了。
#自學力
#日記模板
#Evernote筆記
#加上Lit圖片壓縮APP不怕筆記容量不夠用
#持之以恆的方法
#用視覺日記翻轉自己的人生
#三妍良語的勵志實驗室
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【COVID-19 x 祈使句】教學資源彙整
哈囉大家好~
各位英師夥伴最近是否和我們一樣正在教祈使句呢😆
今年我們除了帶學生看一般日常生活中常見的 signs、共讀經典繪本《No, David!》之外,也融入了2020年度重大「疫」題 COVID-19 😷
以下分享我們在 Youtube 以關鍵字 “COVID 19 for kids” 精選適合小學高年級或七年級學生的短片~
雖然沒有中文字幕,但是這些影片的動畫視覺輔助滿清楚的,老師們可以在關鍵畫面暫停、以簡易英文和學生進行更多互動與祈使句的用法引導。
另外,再次推薦 Freepik 這個非常好用又能搜尋到許多免費、精美圖片的優質圖庫✨
🔎 Here’s our list:
1. Coronavirus and school (1:09)
https://www.youtube.com/watch?v=0iu5HamseAE&ab_channel=BayCare
圖多字少,畫面非常生動XD 可以輔助學生邊聽邊理解~ 片尾有重點總覽,方便回顧。
2. 5 Tips Kids Need to Know about Covid-19 (1:04)
https://www.youtube.com/watch?v=r4i4avKYOrw&ab_channel=JohnsHopkinsMedicine
圖文比例各半,句子簡短、難易適中很好懂。
3. Staying Safe When COVID-19 Strikes (2:09)
https://www.youtube.com/watch?v=UcFDdfueQRg&fbclid=IwAR3vs8UDBPg0TAkQbNJf7oUeKq5VEt5y9UCKspoWPprYmrfg-kqLZSbImh4&app=desktop&ab_channel=StanfordMedicine
一切盡在不言中~~ 這個動畫完全沒有旁白和字幕喔(有一點點像小小兵的人聲)🤣
But the pictures say it all! 非常適合延伸提問、討論~
我們想利用 Edpuzzle 或 iSLCollective 將影片製作成分段互動測驗,在適當畫面設定暫停、提問可以使用哪些祈使句;或者也可以直接用小白板讓學生創作、發表人物對白。
4. How to Wash Your Hands for Kids – WHO Technique - Coronavirus (COVID-19) Hand Washing video (2:09)
https://www.youtube.com/watch?v=DDjcJ-fSUgg&ab_channel=KidsFindFun
內外夾攻大力腕~ 這是精美英文版~ (有押韻耶😂)
5. Freepik 圖庫搜尋關鍵字 “Covid-19 Prevention”
⭐ 如圖示,在搜尋欄打上關鍵字 “Covid-19 Prevention” 並且可將右側 FILTERS 篩選欄位依需求勾選 [Vectors] 、[Free]、[Icons]等:
✅ Vectors 是指向量繪圖,就是類似電腦繪圖的畫風。下載後會得到一個 zip 壓縮檔,裡面除了有 jpg 或 png 圖檔,也提供 ai 或 eps 等可利用其他繪圖軟體如Inkscape (免費) 或 Illustrator (付費) 進一步編輯的格式。
✅ 有些圖檔只限付費會員(Premium Users)才能下載,勾選 Free 可將圖片搜尋條件設定在免費。要注意單日下載次數有限制(未註冊登入者 3次/日;免費註冊登入者 10次/日;付費登入者 100次/日)。
⭐ 最重要的是,免費下載的壓縮檔裡面同時會附上【授權條款】,請仔細閱讀並遵守使用規範喔!
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🎬 同場加映
【防疫相關英文怎麼「搜」?】
──用 Freepik 搜尋高畫質免費防疫英文圖解
https://www.facebook.com/DoubleAplus/posts/486574298675759
《轉貼》【防疫免費圖示下載教學】
https://www.facebook.com/DoubleAplus/posts/495247004475155
經典繪本《No, David!》動畫版
https://www.youtube.com/watch?v=9Wsod3lPlYY&ab_channel=AnimatedChildren%27sBooks
歡迎大家留言分享您的教學資源~ 我們一起線上共備!
#防疫素養 #祈使句 #DoubleAPlus小活動
影片壓縮軟體app 在 Listen to_ 阿堤Artie Youtube 的最佳貼文
挑戰史上最快❗️超極速「懶人上字幕法」
#手機剪片 #自動上字幕 #快速上字幕 #懶人上字幕
▶ 影片中舉例的歌唱教學示範影片 https://vt.tiktok.com/UBaQqG/
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就算不是Youtuber或抖音網紅
一般大眾也開始會用影片記錄分享生活
這已經可以說是這時代趨勢了
拍片有時候看靈感,可以簡單也可以複雜
但剪片卻是個實實在在的大魔王
很耗時而且程序上又不太能壓縮時間
而其中 #上字幕 更是一個最必須
卻也可以說最累最枯燥的一件工作😰
以前的我也是常常卡在字幕問題
所以沒什麼動力拍片
或者常是拍了一堆卻提不起勁去剪
因為上字幕實在是太麻煩了啊啊啊啊(仰天吶喊)
但是懶人的福音來了!✨
只要5分鐘就可以上完一支影片的完整字幕
你相信嗎?
最真實的實測直接證明給你看!
如果習慣用手機剪輯的人更應該要看喔~
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IG:https://instagram.com/artiexsinger/
TikTok:https://vt.tiktok.com/UBFQJY/
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拍攝相機:iphone 11
使用軟體:#小影 #繪影字幕 #VSCO
(本集影片主要字幕全以 #繪影字幕 完成)
(無業配真實推薦)
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影片壓縮軟體app 在 The Regina. Youtube 的最佳貼文
有點久之前拍好的,最近才發現忘記剪😅
通常冬天的衣服都比較難整理也比較頭痛
夏天衣服反而不太佔空間,輕鬆分享我整理的方式:)
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歡迎直接製作字幕,製作完成後請來信thereginatw@gmail.com
確認製作人名字與字幕上架後,我會於一個月左右寄出卡片與禮物表達我的謝意,煩請耐心等待唷🙇
附上上傳字幕教學:https://goo.gl/uBqJPm
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Camera 使用相機:Canon EOS M50+15-45mm
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對於收納我真的是非常不害臊的說自己拿手🙈
我也很樂於整理跟收納,每次把一堆東西壓縮收到行李箱都好有成就感!
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(個人覺得其實每一家都差不多)
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如果下架了請搜尋「蓓安适一次性内裤」
這個牌子穿超過100件了,很滿意😍
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Foundation|粉底: Giorgio Armani 訂製絲光精華氣墊粉餅
Lipstick|唇彩: 忘了
Eyelash Extensions|睫毛: LashLab 忠孝店
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但是在iOS 11 後,則是可以不用另外裝App ,直接在iPhone 手機上就能完成螢幕錄影! ... 推薦高品質線上影片壓縮工具,不需要需安裝任何軟體,支援mp4、flv等多格式的 ... ... <看更多>
影片壓縮軟體app 在 [請益] 請教影片轉檔的APP - 看板Android - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
請教有沒有能簡單轉換各種影片格式的 APP 呢?
本來以為 MX PLAYER可以,但發現只能觀看,但很多名字很像的轉檔 APP,想說有沒有比較
安全,沒問題的轉檔 APP呢?
比如說 mp4 轉成可以觀看與傳送到line的,若是有簡單剪接或是壓縮功能就更好了。
感謝板友。
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