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當下我們生活在數據的時代裡。機器學習和數據分析技術已經成為了我們當今生活密不可分的一部分。那接下來會怎樣呢?在這篇博客中,我不打算預測數據科學面對的未來是什麼,不會去猜測它的未來是光明有前途,還是毫無希望。這裡我只結合自己,還有我認識的一些人的經歷,提供一些決定性因素幫忙做預測。拋開這些,我先大致勾勒一下今後 10 年影響數據科學未來的關鍵因素。我希望它會在工作流程上帶給你一些有價值的見解。不用多說,這只是我的個人預測。如果你感興趣,請繼續讀下去!01 數據科學的未來:我怎樣看待?1、更多的數據科學策略數據科學就是通過定量的方式解決問題的一門學科。在過去,由於缺少數據或數據處理能力,我們只能依賴其它東西,比如“獨裁者的突發奇想”、“專家的直覺”和“普遍的共識”等。今天,這些根本都不管用了,而且毫無疑問,10 年後它們的作用會更有限。數據科學家轉而在搭建一些系統,這些系統可以輸出語音、預測、給出期望並輸出真正的結果。數據科學技術的泡沫不會破裂,相反,數據驅動策略的引入將繼續佔據主流。更多的人會關注數據,從數據中獲得真知灼見,所以數據科學團隊成為任何成功組織機構,至少是大部分組織不可或缺的一部分,由此組織之間會競爭,渴望爭得領域前沿的位置。2、更多界定明確的角色因此數據科學會更受歡迎,絶大多數顧客會更清楚數據科學家到底是做什麼的。現在,數據科學家是一個寬泛的頭銜。目前領域內的人使用相關名稱和描述時有一些不嚴謹,所以外界對該領域中人的角色有很多困惑。我們一般把數據科學領域的角色分成 4 類,它們角色職能不同但有重疊。數據架構師——開發數據架構,以有效地捕獲、整合、組織、中心化和維護數據。數據分析師——處理和解釋數據,為公司提供有執行意義的預測。數據科學家——一旦數據體量和產生速率達到一定水平,需要複雜技術時,他們會對數據進行分析。數據工程師——開發、測試和維護數據架構,保證隨時使用和分析數據。我認為隨著時間推移,所有這些角色我們會更熟悉,我們也會更瞭解它們的不同點。因此,顧客會對什麼可得什麼不可得,有更切實際的期待,頭腦中會有更清晰的工作流程,還有從中獲得的收益。3、更多的軟技能需求隨著時間推移,我們會更清楚地看到,大量的數據科學家會熟練運用 Python 或 R 語言。但是,向管理層推銷你的想法的能力,說服他們相信你的洞察和見解才值得追求的能力,這種能力會怎樣?可視化描述可以承擔一半工作,而另一半就是老舊的市場營銷能力。結果,我們會看到市場更青睞那些知道如何圍繞出售產品創造關鍵性對話的人。因此,那些能將硬軟技能結合的人會永遠吃香。4、數據會更多,處理數據的人工智能也會更多現在我們談一些嚴肅的東西。每天我們產生的數據量多到難以想像,以我們現在的速度,每天產生數據量有 2.5 個 10 的 18 次方位元組,而且這個速度只會加快。看一下 Raconteur 網站做出的每日關鍵數據信息圖:5 億推特信息;2940 億電子郵件;四千萬億位元組的 Facebook 數據;四萬億位元組的單位車聯網數據;650 億條 WhatsApp 信息;50 億條搜索信息;到 2025 年,預計全球每天將產生 463 艾位元組(463*10^18 位元組)數據,相當於每天 212,765,957 張 DVD 的數據量!實際上,僅靠數據科學家,無法管理和處理這麼龐大的數據。屆時,人工智能很可能成為協助數據科學家處理數據的有效工具。自動化數據分析工具和機器學習會“聰明”到取代數據科學家做例行工作,比如探索性數據分析、數據清理、統計建模和構建機器學習模型。5、更少的代碼,相當少的代碼據特斯拉 AI 總監 A. Karpathy 說,不久的將來,我們可以不用寫代碼了。我們只需要找到數據,並輸入到機器學習系統即可。此種場景下,軟件工程師的角色會成為“數據監管者”。未來大多數程序員都不再需要複雜的軟件倉庫,不用寫複雜的程序。Karpathy 說,程序員會從事蒐集、清理、操作、標記、分析數據以及對神經網絡產生的數據進行可視化的工作。機器學習正在引領一種新的計算範式,在該範式中訓練機器才是關鍵技能。隨著機器學習技術的普及,以及通過工具的抽象達到更高程度,我們會看到大部分編程工作會逐漸消失。最終,製造產品的大部分步驟將是屏幕上的拖拽、刷卡、指向和點擊操作。從業者會從中解放出來,在解決問題時更有策略性和創造性。你在《星際迷航》中看到過有誰寫計算機程序嗎?沒有。諸如 R 語言、Python 和 Spark 這樣的工具會變得無用武之地嗎?大多數數據科學家不再需要通過寫程序的方式做統計分析或訓練機器學習模型了嗎?沒有這麼簡單。無論如何,把希望寄託於這些方面意義不大。你仍然需要理解和熟悉所有這些處理過程,機器學習只是輔助一些日常事務。6、儘可能多地使用 API(應用程序接口)大部分公司是先做好一件事情,攢到名氣,然後以此起步,以開源 API 的形式貢獻到社區。10 年後,大部分軟件的製作方式會可見地接入到終端,最大程度地利用一切所需的服務生成解決方案。數據科學家能快速構建測試模型,一次建立和測試多種算法,最後和整個團隊可視化驗證結果。未來隨著適時地引入深度的技術思考,科學家將不再白費力氣做重複工作了。7、自我學習傳統的學術環境將逐漸失去意義。信息經濟需要能快速改變信息的途徑。人們通過 3-4 年的學習畢業後,所學的技能已經過時。人們開始掌控自己的學習過程為自己賦能,未來得以生存的學院將是那些擁抱在線學習、快速更新課程授予方式的學院。未來的學習會基於你能構建什麼而定義,而不是缺乏現實世界應用的基礎原理。Q1. 數據科學家是否會被自動化算法替代根據廣受歡迎的 CRISP-DM 數據分析項目的管理方法論,數據分析項目的實施分為 6 個階段,每個階段中,分析師或者數據科學家都是直接參與的:業務理解數據理解數據準備建模評估部署步驟 3 和 4 包括大量的例行化工作。為了利用機器學習解決每個具體的實力,你必須不斷地:配置模型超參;嘗試新的算法;向模型加入原始特徵的不同表現形態(標準化、方差穩定性、單調變換、降維、分類變數編碼、從已有特徵中創建新特徵等等)。在自動化的幫助下,分析師或數據科學家的例行操作,以及數據準備和清理中的部分操作可以被移除。但是,步驟 3 和 4 中的其他部分,以及 CRISP-DM 中的剩餘步驟都會被保留,所以分析師的這種日常工作上的簡化不會對他們的職業造成任何威脅。機器學習僅僅是數據科學家使用的工具之一,此外還有可視化、數據調研、統計和計量經濟學方法。即使在機器學習方法裡,完全自動化也是不可能的。在解決新算法及其組合的開發和應用中存在的非標準化問題時,數據科學家的高級角色特性毫無疑問會繼續保持。自動化算法能夠梳理所有的標準組合,生成一個基礎解決方案,專家們可以此為基礎做進一步改進。但在很多情況下,自動化算法生成的結果已經足夠好,不用改進即可直接使用。很難想像,離開分析師的幫助,一種業務可以直接使用自動化機器學習方法生成的結果。任何情況下,上述方案的數據準備、對生成結果的解釋以及其他階段都是必需的。同時,現在許多公司的分析師,不斷與數據打交道,擁有非常成熟的心態,在業務領域非常精通,但是掌握機器學習方法的水平還不夠。公司通常很難吸引到特別勝任的高薪機器學習專家,市場對他們的需求不斷增長,而且超出供給很多倍。解決辦法可能是為公司的分析師提供使用自動化機器學習工具的渠道,這需要自動化技術的普及。未來,許多公司不用組建高度專業化的團隊,也不需要顧問企業的參與,就能享受到大數據帶來的好處。Q2. 數據工程師會比數據科學家更搶手嗎?我認為應該區分一下數據科學家和數據工程師了。前者是接受過正規教育的應用數學家,他們研究數據科學,開發新算法,組建神經網絡等等。後者的興趣關注點稍微不同,他們瞭解每種方法的理論和應用侷限,能成功解決業務問題。前者能做事情永遠不缺,而後者的部分工作可以自動化完成,但無法完全自動化。新方法、新算法和新的解決途徑總會出現。另外,對主題領域和數據本質的專業性理解,對顧客目標的理解,以及快速實現目標的能力,無法通過完全自動化的方法做到,所以這些能力仍然極其重要。數據科學是切合實際的科學——但是世界正朝著功能性的數據科學發展,從業人員可以自己做數據分析。相比於數據科學家,你需要更多的數據工程師來啟動數據流程和整合的數據結構。聰明的機構擁有聰明的人才,他們很懂自己的數據。數據科學家之所以存在的原因是大多數機構還不太懂數據。但他們以後會懂的。如果一名數據科學家創造了一項突破性算法,但沒有數據工程師將該算法落地到業務生產中,那算法會產生價值嗎?我重申一下我最喜歡的 Gartner 數據,只有 15% 的大數據項目最後投入了生產領域。雖然他們從沒有深入探尋剩下的 85% 為什麼沒能投入生產領域,但是我提出一些未能成功落地的幾個關鍵原因:他們沒有找到一個能值得落地的見解;他們找到了合適的見解,也構建了模型,但沒能創建可以在服務水平協議框架下多次使用的流水線;他們不需要什麼見解,因為他們需要的數據分析不用依賴複雜的模型。但仍然是沒能可以在服務水平協議框架下多次使用的流水線。這就是為什麼每家數據科學公司都需要至少兩名數據工程師的原因。02 總結數據科學家職業的未來前景如何,仍然很模糊,需要專業的判斷。但是,每天都有新的代碼庫和工具出現,我們絶不是走在簡化開發和創建業務模型這些基礎設施的道路上。許多人都很自信地說不錯,但還有不好的一面,我們創建的系統越複雜,系統就越隨機,越基於概率。目前人工智能階段的主要問題是在預言結果的意義是缺乏直覺。我們只有定量的方法來解決某個特定的問題,基於此方法做出預測,但是預測的質量不高。目前為止,這個方法運行得很不錯的,但未來不得而知。讓我們拭目以待吧。本文經授權發布,不代表36氪立場。如若轉載請註明出處。來源出處:36氪


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子宮內膜癌現今已成為婦科癌症中最常見的癌症,且有逐年增加的趨勢;國泰綜合醫院婦產科主任級醫師簡再彥表示,子宮內膜癌的危險因子主要是肥胖和高齡,若高齡且又肥胖的話,其發生率也會明顯增加。子宮內膜癌一般分為兩類型:第一類型多半發生在停經前及接近停經前後,屬於子宮內膜腺細胞且仰賴於雌激素,表現及進展緩慢,預後良好。第二類型通常發生在停經後,與雌激素無關,屬於非子宮內膜腺細胞,具有高度侵犯性且預後不好。一般而言大約有3/4的患者是在早期立即發現不規則出血,就醫被診斷出來,如在未停經前有延長、過量的月經或經期外的出血都要提高警覺,在接近停經年齡(50歲左右)正常情況下月經量通常是越來越少,間隔也越來越長,而已停經後的出血有5%~10%的機率被診斷為子宮內膜癌,而70歲以後的出血更提高到50%,在年老的婦女出現不正常的陰道分泌物,也要就醫檢查,如果在早期沒被診斷出來而進入晚期,就會有因子宮變大或轉移到子宮以外的地方,造成骨盆腔壓迫感、疼痛及腹部脹大。確定的診斷是靠子宮內膜切片(可在診間做)或是在靜脈給藥全身麻醉下施行子宮內膜診斷性擴刮術,取得組織做病理的確認診斷,在這之前,會先做陰道超音波檢查測量子宮內膜的厚度和子宮腔內的狀況,而要透過子宮頸抹片檢查來發現子宮內膜癌是不佳的。子宮內膜癌的治療主要是手術,包括切除子宮、兩側輸卵管卵巢切除及進行分期步驟,如果已經擴散到子宮以外的骨盆腔、腹腔等地方,就儘量把腫瘤切除乾淨到無殘留病灶。手術後如果病灶只侷限在子宮,就依據是否具有影響預後的危險因子來決定要不要給予輔助性的放射線或化學藥物的治療,至於病灶已擴散到骨盆腔、腹腔內,不管有無切除乾淨,都須要給予綜合放射線和化學藥物治療。如果子宮內膜癌發生在年紀輕而且想要保留生育者,是可以考慮荷爾蒙療法,但必須符合一些條件方可使用,包括它是屬於細胞分化很好的子宮內膜細胞型,也就是第一類型,從核磁共振或陰道超音波很清楚顯示沒有肌肉層的侵犯及影像檢查沒有發現其他部位的轉移,但是一旦完成生育或是荷爾蒙療法無效時,還是要手術。至於免疫療法,通常是病灶已擴散轉移或復發,以及所有化療都無效的情況下使用,現階段成效還不理想,有待不久的將來研發更有效的新藥物。


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記者廖研堡、黃昕晟/台北報導韓國瑜強打庶民牌,但自己可有一套股票哲學,專家分析挑未上市股票。翻閱監察院公報,他在2002年擔任立委期間,鎖定還沒掛牌上市的「中天生技」投資,夫妻倆大量持有127.5萬股,假如賣在2007年高點約63元,獲利至少8200萬。▲韓國瑜對股票市場有獨到眼光。韓國瑜2002年擔任立委期間眼光獨到,鎖定「中天生技」投資,還沒掛牌上市,夫妻倆就大量持有合計127.5萬股,以10元票面價來算,在近20年前早有千萬身價。根據監察院公報,韓國瑜擁有80萬股「中天生技」,妻子李佳芬則有47.5萬股。當時韓國瑜是「中天生技」董事,2006年3月辭去董事職務,同年6月「中天生技」以每股15元掛牌上市。▲韓國瑜2006年辭去「中天生技」董事,同年6月「中天生技」掛牌上市。而根據最近一次財產申報,韓國瑜已經把所有「中天生技」脫手,假如賣在2007年高點約63元,獲利8200萬;如果是均價30-40元,獲利在4600到6200萬之間。▲韓國瑜把所有「中天生技」脫手,獲利恐破千萬。財經專家徐嶔煌:「人家是一種招待的方式,因為反正那一年那個時候分紅配股還沒有列到費用裡面去,所以這個分紅配股有時候會給一些關係比較好的人。」▲財經專家徐嶔煌分析「分紅配股」投資模式。事實上,韓國瑜夫妻對未上市股票情有獨鍾,十餘年前就投資「晶彩科技」和「中頻科技」,現在手上持有的「強普生技」和「晶隼科技」也都是未上市股票,對照夫妻倆玩起股票得心應手,但卻愛強調「庶民形象」,落差很大。▲韓冰表示,萬一韓國瑜落選會養他。國民黨總統選人韓國瑜:「萬一我落選了你不要討厭爸爸,哈哈哈哈,萬一爸爸落選的話…。」韓國瑜女兒韓冰:「你落選我會養你。」韓冰曾自曝看不下去爸爸開老車,打工幫忙買車,對照精準眼光投資的股票和坐擁的房地產,可能更適合替世上苦人先開堂投資課。(林雨荷整理)更多三立新聞網報導有片/史上最大牌來了!比韓國瑜還難搞…蔡英文竟然叫不動怒了!韓國瑜老提「性」女議員移送性平會…韓回嗆:找碴近十年沒在北台灣買房 韓國瑜:會一次說清楚輸蔡英文2百萬票?李正皓曝關鍵 狂酸韓國瑜「四大皆空」


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總獎金台幣一百萬元的2019 ThreeBond福興挑戰賽今(十二)日起在高雄高爾夫俱樂部舉行兩回合36洞賽程,有九十位球員包括八十一位職業選手及九位業餘選手參加角逐冠軍獎杯與冠軍獎金十五萬元;該賽事開放觀眾下場觀賽,免費進場,歡迎球友到高雄高爾夫球場觀賞精采比賽。該賽事是由台灣福興工業公司與TPGA主辦,高雄高爾夫俱樂部協辦,十一日先舉行一天十八洞的賽前職業業餘配對賽,有十二位職業選手與三十六位社會業餘人士配對同組揮桿;ThreeBond香港有限公司社長兼重道雄特別來台參加配對賽,以示重視。這場比賽是今年ThreeBond TPGA挑戰巡迴賽的第九站比賽,其後只有十一月廿七至廿八日的最後一場封關賽,因此這最後兩場比賽的結果,攸關挑戰巡迴賽全年總獎金排名以及獎金王頭銜與獎金王獎金,因此參賽選手均全力以赴,總獎金前五名可取得明年台巡賽參賽資格。ThreeBond挑戰巡迴賽至今總獎金排名前十球員均參加這場比賽爭冠,且包含了今年前八站比賽的七位冠軍球員;其中總排名暫居第一及第二的王偉祥與李士鴻,總獎金僅相差不到三萬元,第三位的張哲瑜也僅相差不到四萬元,獎金王頭銜與獎金競爭激烈。ThreeBond是日本一家製造專業黏著劑起家的國際廠商,長期贊助TPGA前理事長陳志忠已有三十年之久,成為TPGA挑戰巡迴賽的冠名贊助商已是第五年。今年的ThreeBond TPGA挑戰巡迴賽共有十場。


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【羅開新聞中心葉怡君台北市採訪報導】天氣漸涼,又到了最適合下場打高爾夫的季節,各大高爾夫品牌秋冬服飾陸續上市,位在台北市松江路上的陽光高爾夫,也進了各高爾夫品牌的多款秋冬服飾以及保暖商品,陽光高爾夫公司總經理陳碧蓮,特別為球友推薦兩用背心外套,袖子可拆,能單獨當背心來用,買一件可兩穿。陽光高爾夫公司總經理陳碧蓮說:「像MIZUNO日本進口的外套,前面用防風的材質,袖子的部分跟背後是用保暖、而且有彈性的素材,穿著舒服,也相當的有特色。」此外,陽光Disney Golf專區也引進多款秋冬商品,包括多功能防風外套、背心、耳罩帽等,其中耳罩帽不冷時可將耳罩收起當裝飾,天冷時可將兩旁的耳罩放下,讓耳朵保暖,非常方便。小朋友最喜歡的迪士尼高爾夫卡通主角,除了招牌明星米奇與米妮、兔寶寶(Bugs Bunny)、湯姆貓與傑利鼠(Tom&Jerry)、小熊維尼(Winnie the Pooh)、與赫赫有名的土黃狗布魯托(Pluto)等卡通明星,在今年秋冬新品,也出現在服飾與配件上。Disney Golf的服飾主打兼顧實用性、功能性及設計感,不但配色亮麗,防風外套在主體及袖子部分,使用不同的材質,讓打球時,不會因為穿著風衣而影響揮桿動作,是高爾夫球友必備的秋冬實用商品。喜愛小白球的球友,可前往陽光高爾夫添購秋冬新品,再約三五好友下場球敘,以球會友。


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旺報【記者簡立欣╱台北報導】國民黨提名總統參選人韓國瑜提出「學生出國交換、政府幫忙找錢」,有學者在本報投書表示其實大學教師也很有必要出國進修,「建議比照大陸國家留學基金管理委員會的作法。」事實上,大陸每年提供大學師生公費留學名額3萬人,單是教師的部分一年應有上萬人。教師可申請出國進修約3至12個月,回國要服務2年;其他申請窗口還包括大陸教育部、省政府、事業單位或是學校自己出錢等,管道非常多。大陸國家留學基金管理委員會每年年末或次年年初會宣布次年的國家公派項目選派簡章。根據其官網「大陸留學網」,2019年公派留學人員3萬名,包括高級研究學者、訪問學者、博士後、本碩博士生等,其中「國家公派高級研究學者、訪問學者、博士後項目」名額是3500人,國家全額資助;「青年骨幹教師出國研修」名額是2070人,經費是國家留學基金與各校各出一半;地方和行業部門合作專案的名額是3430人。由於其他項目涵蓋學者到學士生,像是「國際區域問題研究及外語高層次人才培養項目和政府互換獎學金專案」的名額是2200人,選派類別包括訪問學者、博士後、碩博士生、本科生和本科插班生。若單計算教師每年公費出國進修人數,應有上萬人。項目涵蓋學者、學士生至於留學期限,高級研究學者是3到6個月,訪問學者是3到12個月,博士後是6到24個月,青年骨幹教師是3到12個月。資助內容包括往返國際旅費和資助期限內的獎學金,涵蓋伙食、住宿、註冊、交通等各類生活開銷,資助金額每月約1600至1800美元(約合新台幣4萬9到5萬5)。被錄取人員學成之後必須回國服務兩年。學校出錢讓老師出國一位台灣的大學教授感慨:除了大陸國家留學基金管理委員會之外,大陸教師還可向大陸教育部、省政府、事業單位等申請出國,有時甚至是學校自己籌錢讓老師出國進修,他就聽過大陸北京某二本大學校長新上任後,一口氣派出兩百位教師出國進修,費用學校買單,看在台灣教師的眼裡真是非常羨慕。


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有位行動不便的父親,育有持身心障礙手冊的女兒。去年發現女兒與網友見面後就沒回家,父親才通報警察,未料女兒不回家的原因是因長期被陳姓舅舅性侵,警方也隨即到家中羈押陳男,沒想到半年後陳男卻因不明原因昏迷死亡,這讓身為被害人與加害人家屬的父親心情十分複雜。據《自由時報》報導,父親在10年前聽從老丈人生前囑託,將陳男帶到家中一同生活,而陳男與他少有互動,非但不找工作只待在家裡打遊戲,時常開口要錢,沒想到這時候,陳男還瞞著他,對就讀小學的女兒伸出狼爪。直至2018年,女兒與網友見面後便沒回家,父親以為是被網友拐走才向警方報案。當警方找到小君時,小君才說出因陳男長期性侵,才不願回家。而陳男得知事跡敗露後,便離開住處,直到2019年4月才遭逮捕羈押,但陳男突然於11月5日在看守所內昏倒,最終在醫院死亡。同為被害人與加害人家屬的父親,雖然恨陳男,懷疑看守所對其動用私刑,但檢方與看守所對此解釋,且解剖也未出現致命外傷。更讓這位父親頭痛的是,女兒又跟另位網友跑了,且父親行動不便,也無法親自出門找女兒,對此感到無奈。父親也擔心這段過往事會對女兒的一生產生巨大影響,且女兒也滿20歲,不再是受到刑法和誘、略誘的保護年齡,但女兒心智仍不同常人,檢察官只能給予建議,從修法著手,讓心智程度未達20歲的人,也能受到刑法保護。◎尊重身體自主權,請撥打113、110。更多 CTWANT 報導還原墮胎始末 米砂親口認:拿掉過與孫安佐「約炮」的小孩9歲童被圍觀「痛毆半小時到死」 母夜夜崩潰「淚哄兒遺照睡覺」單親爸遭強盜犯打一拳 頭骨碎裂癱瘓在床


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弘光科技大學原住民族學生資源中心受紐西蘭台灣籌備委員會邀請,遠赴紐西蘭參加紐西蘭臺灣日New Zealand Taiwan Day演出,出發前,中心安排6位學生進行密集英語、族語及舞蹈的加強課程,到當地交流精彩演出獲得熱烈回響。學生說,他們用歌聲、舞蹈帶給紐西蘭人民歡樂,宣傳臺灣原住民文化讓更多人熟悉,用文化促進國際交流。學務長閔宇經在學生出發前,特地為學生加油打氣。他說,台灣外交困難,學生卻能把台灣原住民文化、服飾、音樂帶向全世界,很值得鼓勵。帶隊的原資中心主任吉娃思巴萬表示,學校受邀參加紐西蘭臺灣日的活動後,便透過徵選面試選出6位學生前往,出發前接受密集訓練,到了當地用原住民舞蹈展現熱情,學生也詳細介紹原民傳統服飾,把原汁原味的原住民精神帶到紐西蘭,也讓當地毛利人了解臺灣的原民文化。吉娃思巴萬指出,紐西蘭原住民毛利人的語言、文化保存的很好,這次文化交流,還到Newton Central School、UNITEC聯合理工學院,並參觀UNITEC的毛利集會所,學習傳統文化的保存,也增加學生的自信心,有了這次經驗,日後將規劃更多國際交流活動,把原住民文化發揮到最極致帶到國外,也把傳承文化精神帶回台灣。餐旅系阿美族學生張元睿表示,第一次代表原住民出國交流,很怕語言不通有隔閡、表現不好,抵達之後才發現擔心有點多餘。小學生唱跳毛利人歌舞歡賓,大學老師帶領參觀毛利人辦公室,「我好像遇見好久不見的親戚,當地人用文化讓我們感受到熱情!」他們則準備阿美族傳統歌,把豐收祭的歡樂氣氛帶到紐西蘭。張元睿說,紐西蘭有毛利人專屬學校,介紹毛利文化的博物館也充滿人潮,設備、文物相當齊全,解說也很詳細,很容易讓人暸解當地文化,讓他學習也要用這種完整的方式宣傳臺灣原住民文化,才能讓更多外國人認識自己的文化。五專部護理科賽德克族學生潘雅琪說,參觀行程中感受到紐西蘭政府對毛利人傳統文化的重視,這次國際交流,她穿著原住民文化服飾向當地人介紹賽德克族,擔心自己說錯,事前做足功課,詢問家鄉耆老、文化工作者,每天晚上都與同學進行檢討、交換心得,希望「明天永遠比今天好。」布農族學生黃楚豪、甘穎熏,以及排灣族學生李筑玨、阿美族學生潘宣佑都說,到紐西蘭認識到不同文化,讓他們受益良多,覺得外國人保護文化從小做起,因此,他們也要把家鄉的文化好好保存,代代相傳。更多新聞推薦● 北市衛生局抽檢洗碗精 2件產品標示不符規定


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特派記者王怡翔/日本千葉報導世界棒球12強賽12日台灣對上強敵韓國隊,以7:0完封拿下勝利,2局上打下勝利打點的捕手高宇杰相當開心,他說:「當下很亢奮,可以為球隊打下這一分,很開心自己有掌握到得分機會,給投手很好的安定感。」▲12強高宇杰敲出安打。(圖/記者王怡翔攝影)2局上王威晨敲出中外野落地安打,2出局後捕手高宇杰面對金廣鉉1顆失投球一棒敲出左外野方向深遠的二壘安打,這球落地後滾到全壘打牆邊,一壘上的王勝偉從一壘直奔本壘,攻下中華隊第1分,第一棒胡金龍也敲出左外野落地安打,中華隊再下一城取得2:0領先,是比賽獲勝的關鍵。第一次打擊面對金廣鉉,高宇杰表示教練和他交代不要太急著出棒,選高一點的球來攻擊,高宇杰說:「很高興能打下這一分,當下心情很亢奮。」▲12強高宇杰敲出安打。(圖/記者王怡翔攝影)前面4場出賽高宇杰都是替補上場,今天高宇杰首度先發,這場比賽蹲滿全場,打擊4打數2安打是勝利打點,第一次先發就幫助球隊贏球,高宇杰說:「很開心自己有掌握到得分的機會,很好給投手的安定感。」更多三立新聞網報導陳俊秀夯3分砲 中華7:0完封韓國拿下複賽首勝千葉球場搭牛棚車非特權 陳冠宇解釋原因抗韓必勝!喚醒打擊火力 中華隊打線大搬風胡金龍扛首棒溫馨時刻!張奕退場球拋看台 張媽媽手握勝利球超開心


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