2017年2月28日 星期二

畢菲特加州別墅 46年升值73倍


股神菲特靠投資致富,身家達741億美元。他197115萬美元買位於拉古納海灘(Laguna Beach)的海景別墅供家人度假使用,這屋位於富雲集的翡翠灣(Emerald Bay)封閉式社區,離海很近,從屋內可直接欣賞海景,如今畢菲特打算出售此屋。這棟面積達335平方米,白色簡約風格的別墅,46年後升值73倍,售1100萬美元。

菲特當年買這間主要是第一任妻子Susan喜歡,沒想過其投資潛力,Susan2004年去世後,他就很少住在這裡,所以打算賣掉這間屋。多年來,這別墅多用於家庭度假,一家人常在夏天和聖誕節到此。

菲特出名節,室內沒有任何一件可凸顯富豪身份的奢華家具或電器。這間屋擁有6睡房,隨著家庭成員越來越多,他還買隔鄰的別墅,以招待來訪賓客。為方便,他讓人搭建樓梯作為兩間別墅的橋樑。但隔鄰別墅於2005已經

德國社民黨選舉戰略 成功突破重圍



德國最暢銷報紙《畫報》前日民調顯示,德國社會民主黨(SPD)的支持率從一月的21%增加至二月的33%,在一個月內增加12%顯示出默克爾所領導的基民黨(CDU),在近10年中首次遭遇強大的挑戰。另外,德國公共電視台ARD22民調顯示克爾支持率只有34%,遠低於社民黨候選人舒爾茲Martin Schulz)的50%

究竟社民黨採用什麼選舉戰略得以突破重圍,造成支持率不斷攀升?現在就從一個總理選人的人選安排開始探究如何改變德國今年大選。

今年121日,德國籍的歐洲議會議長舒爾茲(Martin Schulz)受社民黨黨主席Sigmar Gabriel邀請,到蒙塔鮑爾討論今年大選的情勢與戰略。討論的過程中,Sigmar Gabriel作出一個戰略性轉變,就是媒體推測的大選格局。外界都以為Sigmar Gabriel作為黨主席,今年必定加入選戰,然而基於支持度一直無法升,Sigmar Gabriel最後決定暫時放棄競選,反而說服舒爾茲參選


德國總理並非由選民直選,不過角逐總理的候選人一直以來都在大選期間扮演關鍵角色,對政黨及未來政府的政策立場有顯著的影響力,例如社民黨在過去曾經派出兩位候選人,2009年的前外交部長Frank-Walter Steinmeier2013年的前金融部長Peer Steinbrück,皆代表國會黨團內的保守派,在德國被稱為社海梅圈(Seeheimer Kreis)。他們同時被視為克爾社會黨籍前總理施洛德(Gerhard Schröder),保守政策的代表性人物。

與此相反的是,舒爾茲並沒有這樣包袱。舒爾茲雖然從政30多年,65%德國人對他並不熟悉,不清楚他主張的政見,加上舒爾茲的意識形態偏向左派,社民黨的創黨精神更呈現在他整個生涯。舒爾茲在北萊茵-西發利亞邦的工業區出生與成長,熱愛足球,自稱每日都發白日夢,小想一個專業球員,所以經常曠課而留級兩次,最後無法高中畢業。後來因為踢受傷,成為國家選手的夢破碎,只好從事書店行業。

舒爾茲夢想破滅導致他酒精成癮,並曾經想過自殺,最後自願入住戒酒中心4個月,自此之後舒爾茲就沒再過酒,之後他在維爾塞倫鎮開書店,這段時間,他幾乎把店的書通通讀完一遍。1987年,31歲的他選維爾塞倫市長,成為北萊茵-西發利亞邦歷史上最年輕的市長。


1994年起,舒爾茲開始投入歐盟政治,成為歐洲議會議員,而2003年一次議會中,與義大利總理貝魯斯尼(Silvio Berlusconi)的口角駡戰,使他一成名。當時舒爾茲批評貝魯斯尼壟斷媒體,威脅義大利的民主制度。貝魯斯尼則回應,說要推薦舒爾茲去演納粹電影,負責管理集中營的軍人角色。

2012年,舒爾茲當選歐洲議會議長,並在任期內提高了這個職位在歐洲的重要性。2013年希臘金融危機,他成為了克爾在歐盟最大的對手。在一次歐盟談判中,克爾曾蓄意不讓舒爾茲參與會議,要求他離席,舒爾茲當時回應我要留在位子上,我代表的是議會,如果把我趕出議會,我會在門外靜坐舉著『這就是克爾對民主的理解!』的標語。

從舒爾茲的個人生涯來看,他果然是社民黨最佳的代表人選在工業區長大,經歷各種挫折,最後成為歐洲議會議長,代表歐洲5億人口,不畏懼權威而挑戰歐洲各國政治領袖。

那麼,舒爾茲這次出來選總理的政見,究竟是什麼?

到目前為止,他對很多政策的細節未有表態,大方向的主張是公平正義,他指的是社會公平(Soziale Gerechtigkeit),例如經濟再分配。在競選宣言,他特別提到每日刻苦耐勞上班的人們,且表示他打算以這群人作為他政策的核心,他的標語是,這些維持國家運作的人們值得我們的尊敬!

他在最近的一些演講中,更批評了這幾年越來越明顯的稅不平等,並指責那些有助跨國企業逃稅的相關法規。舒爾茲的批判不是沒有道理,回顧社民黨這幾年的發展,或許可一些端倪。

社民黨是德國歷史最悠久的政黨,其支持者主要來自工人階級與中產階。社民黨自1998年以來,除了20092013年那四年為在野黨之外,在聯邦層級一直都是執政黨,但從2005年與基民黨一起組聯合政府到現在,由於社民黨的國會的席並非最多數,只能扮演小夥伴(Juniorpartner)角色,因此無法提名總理。

2003年,社民黨籍前總理施洛德推動2010議程(Agenda 2010)改革,在政策立場上往右派靠攏,造成貧富差距擴大,以及社會福利。這些改革讓德國的勞動力在國際市場,與西歐國家相比變得相當便宜,對國家經濟的整體發展利於弊,因此當歐洲正在經歷金融海嘯與歐債危機時,德國還能擁有歷史新低的失業率,但是社會最層的人依舊享受不到經濟長的成果,導致許多社民黨的鐵票,如西德工業區的工人階級,在施洛德推行改革後,開始對社民黨感到越來越失望,轉而將票投給左翼黨(Die Linke)或2013年創立的極右派德國另類選擇黨(AfD)。

如何重拾選民的心,成為社民黨今年的目標。針對近年熱烈討論的難民政策,舒爾茲引用同仁漢堡市長Olaf Scholz句:「我是自由主義者,但我不是笨蛋!」意思是,誰在德國犯罪,誰就會感受到德國憲政體制的全面力量。還有一句「永遠不會放棄法治原則」,成為舒爾茲主要回應右翼對難民潮的批評和操弄,舒爾茲顯示出強硬態度,目的是將最近傾向右派的選民,拉回社民黨的懷抱。

現在基民黨的大保守派媒體已開始攻擊舒爾茲為民粹主義者,並舒爾茲與特朗普相提並論,但是大部分選民似乎唔同意這樣的抹黑,51%選民認為舒爾茲敏銳地意識到社會大眾的擔憂。

無論如何,克爾已經著手研究調整基民黨的競選策略。選情發展至今,對克爾政權最大的挑戰不是來自右翼,而是左翼,德國今年的大選一定好精彩。

港鐵委任兩名專家 審視列車火警處理及安全程序


港鐵已經成立高級委員會,就本10日列車縱火件,全方位審視今次事件的處及安全程序,進一步加強公司在緊急情況下的應變。公司已委任車務總監劉天成及技術工程總監顏永文為委員會主席,並同時委任何兆鎏教授及 Peter Bressington 為專家顧問,向委員會提供專家意見,預計今年4月向政府提交報告

0388和沙特阿美 討論IPO


港交所沙特阿美亞洲IPO進行過討論,港交所正努力確保沙特阿美在港上市

沙特阿美是全球最大能源企業,持有沙特阿拉伯石油資產約占全球已探明石油儲量的15%,預計其IPO可能融資1000億美元1500億美元,公司估值超過2萬億美元,這筆IPO融資規模有望創全球最高記錄

OPPO推出全球首創 5倍雙鏡頭無損變焦技術


OPPO今日在世界行動通訊大會(MWC)上,首次公開突破性5倍雙鏡頭無損變焦技術,以創新潛望式雙鏡頭結構,透過內建特殊光學稜鏡,讓光90度垂直折射進入長焦鏡頭內成像,讓高倍率又輕薄的變焦手機成為可能。

5倍雙鏡頭無損變焦技術靈感來自潛水艇的潛望鏡,OPPO在雙鏡頭方面利用廣角與長焦兩種鏡頭,長焦鏡頭的外罩採用創新的潛望式結構。有別於傳統將雙鏡頭並列排放,OPPO將長焦鏡頭橫向排列,與廣角鏡頭形成垂直佈局,讓鏡頭擁有足夠空間提高變焦倍數。

當使用者鎖定拍攝對象或物件,並拉近鏡頭時,潛望式稜鏡就能讓進入相機的光線形成90度垂直旋轉,將影像投射到長焦鏡頭,以潛望式鏡頭擴展至3倍光學變焦範圍,再經過OPPO專業的數影像融合技術,達成高達5倍的無損變焦效果。這項技術能提供智手機5倍無損變焦功能,與現今市面常見的2倍變焦功能相比,大大突破業界創新標準。使用者將享受前所未有的防手震穩定成像外,手機仍能保持輕薄流線外型。

根據IDC統計,OPPO目前為中國智手機市場的第一品牌,市率達16.8%,也是全球銷量排名第四的智手機品牌。OPPO在世界各地也持續擴張,截至今日全球共28個市場率達28%

2017年2月27日 星期一

人工智能開始自學寫 AI 軟件


Google Brain 人工智研究小組最近進行 AI 程式試驗讓軟設計了一套機械學習系統,然後對這套系統進行語言測試,結果該系統的表現超過人類設計的軟

Google Brain 團隊首先用遞迴神經網生成神經網的說明,然後利用強化學習對該 RNN 進行訓練,這個方法可以讓 AI 從零開始設計出一個新穎的神經網架構,再利用 CIFAR-10 資料集,當中包 6 萬張 32×32 的彩圖,涉及 10 類對象,每一類各 6000 張,其中 5 萬張為訓練影像,1 萬張為測試圖像,進行影像辨識測試,其精確度甚至比人類設計的最好架構還高,錯誤率僅 3.84%,與目前最先進的神經網模型比,其錯誤率僅低 0.1 %,但速度快 1.2 倍。在用於自然語言處理的 Penn Treebank 資料集上,其模型構造出來的一種遞迴神經單元,超越廣泛使用的 LSTM 神經單元等最新基準指標,在複雜度方面比後者好 3.6

另外Google 的另一個 AI 團隊 DeepMind 最近發表一篇名為《學會強化學習》的論文,研究同樣針對深度學習所需的訓練數據量大且抓取成本高的缺點。他們提出一種名為 Deep Meta-reinforcement Learning 的強化學習方法,利用遞迴神經網可在完全監督的背景下支援學習的特點,把它應用到強化學習上,用一個強化學習演算法訓練出來的神經網部署到隨意環境,使 AI 在訓練數據量很少的情況下,具備應用多種場景的學習能力,這名叫學會學習的能力,或者叫能解決類似相關問題的歸納能力

雖然 AI 的自學能力取得突破,但近期仍然無法大範圍推廣,因為這種能力需要龐大的計算資源,例如 Google Brain 設計出辨識率超過人類所開發系統的影像辨識 AI 就需要 800 GPU這種情況將來可能會發生變化。最近 MIT Media Lab 開發出設計深度學習系統的學習軟,其對象辨識率超過人類設計的系統。MIT Media Lab 計劃將來開放這套 AI,讓大家繼續這方面的探索

除了 Google MIT,最近幾個月有幾個小組也在讓 AI 學習編寫 AI 方面取得進展,中包括非利的 AI 研究組織 OpenAIMIT、加州大學、柏克萊分校等

一旦啟動式 AI 技術具備實用性,機械學習軟在各工業應用的節奏無疑將大大加快,因為目前機械學習專家極為短缺,各企業組織都需要高薪供養這批人