災害管理

災害管理(英文:Disaster Management),是涉及多部門的運籌帷幄,涵蓋:規劃(plan)、實施(do)、預警(early warning)、撤離evocuation)、救助(rescue等措施,以減少或降低天然災害或人為災害對於社會所造成的影響及衝擊,又稱:應變管理(Emergency Management)。
災害管理可分成減災mitigation)、災前的整備(prepared-ness),災時的應變response),以及災後的復原(recovery)四階段。

  1. 減災mitigation)為災害管理政策實施階段中最基本的一環。減災能夠針對未來災害的衝擊,無論是發生的頻率、規模都能有效的降低災害所造成的財務損失、人員傷亡。減災措施通常在無災害發生時實施。減災措施可分為結構性減災措施及非結構性減災措施,如:宣導防災觀念、學習防救災知識、確保社區環境的安全、加強建築物結構、建置防救災資料庫、規劃防救災組織等;
  2. 整備(prepared-ness)為災害管理政策實施階段中的一環。整備於災害即將可能發生之前,預先作好準備,以大幅度降低災害的衝擊。整備階段必須依緊急應變計畫(災害管理的規劃),如:整備救災與資通器材、儲備民生物資、進行應變技能的演練、巡視易發生災害地點、聯繫防救災組織成員等;
  3. 應變(response)為災害管理政策實施階段中的一環。當災害發生時,必須立即有效地做出應變行動,將災害所造成的損失減至最小。如:災害預警、勸導疏散、緊急避難、收容與管理、搜尋與救援、醫療救護與照顧、災情蒐集與通報、緊急輸送、救災物資分配、廢棄物處理與環境清理等;
  4. 復原(recovery)為災害管理政策實施階段中的一環,為一種短期也是長期的工作。短期間必須災民安置、生活復原、心理復健、公共設施與維生系統的回復等。更有些長期的工作,如:住宅重建、產業復原與振興(或重建)都市基礎設施(建物、道路、橋樑)等。

 參考:內政部消防署災害管理
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避難包

§ 避難包
https://youtu.be/_TrR7Z7-B8c (2022/03/10)
•)提醒:緊急避難包應每 6個月檢查 1次,確保無過期或損壞情形。

避難包的內容物品必須能維持 3天生命的基本需求,萬一遇上道路橋梁通訊都中斷、人受困災區、救援物資無法在第一時間送達的情形下,人們才有能力先行自助。
因應全民國防消防署建議緊急避難包應放置於撤離動線方便之處,必備內容物:

① 背包、粗棉手套、哨子、手電筒、備份鑰匙、收音機、行動電話;
② 簡易求生工具,如:小刀、開罐器、鋼製杯碗等;
③ 個人所需適量飲食,如:水、罐頭或易保存食物;
④ 保暖用品,如:毛毯及禦寒衣物;
⑤ 重要證件影本,如:身分證、戶口名簿、健保卡;
⑥ 個人醫療用品,如:慢性病用藥、急救用藥、處方影本;
  其它,如:清潔用品、零錢與小面額現金、行動電源、輕便雨衣、嬰幼兒尿布奶粉奶瓶、成人或女性生理用品、寵物乾糧。


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日常攜帶物

日常攜帶物every day carry,簡稱:EDC)主要是一個人為了應對日常需求而攜帶的一些小物品。這些日常攜帶品也可能應付緊急情況使用。常見的 EDC通常因活動環境的不同,日常攜帶品會有所差異,如:單獨活動安全、易生災害的地區、職業性(倉儲人員、醫護人員)、團隊支援、野外活動等。
§ 緊急應變隨身小物(日常攜帶物)
https://youtu.be/WnF41QKCjfU 2020/03/11


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地震

地震地殼運動引起地殼岩層斷裂、錯動而引發的震動;也可能是火山活動或隕石撞擊引起的震動;或人為活動所造成的震動,如:地下核試驗。


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地震防災須知

根據內政部·消防署提醒:日常家中應隨時準備好緊急避難包,當地震發生後,若建築物嚴重受損,需立即隨行攜帶「避難包」緊急撤離建築物,前往避難場所。

  1. 平時備妥「緊急避難包」,放置於隨手可拿到的地方。
  2. 地震時務必保持冷靜,確保自身安全,尤其注意上方掉落物。
  3. 地震劇烈搖晃時,先躲在堅固桌子下方或主要柱子旁。
  4. 地震時不要躲在燈具下方、櫥櫃或冰箱旁邊。
  5. 使用中的火源請立即關閉。
  6. 切勿搭乘電梯。
  7. 立即跑到空曠處,並遠離招牌、樹木、建築物、電線桿。
  8. 開車時遇到地震,不可緊急剎車或變換車道,而要減速停靠路邊。
  9. 在公共場所遇到地震,務必保持冷靜,聽從廣播引導,不可驚慌推擠。
  10. 如在大型體育館、演講廳或戲院中,先暫時躲在座位下,等搖晃停止時再離開。
  11. 地震之後,檢查瓦斯、水、電等開關,如有瓦斯洩漏,應輕輕打開窗戶,立即離開建築物並通報瓦斯公司。
  12. 隨時收聽電視台或電台正確震災訊息,不要聽信謠言。

參考:高雄市左營區的防災宣導
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地震後的撤離措施

撤離(evocuation|疏散)措施:

  1. 地震之後,檢查瓦斯、水、電等開關,如有瓦斯洩漏,應輕輕打開窗戶,立即離開。
  2. 隨時收聽電視台或電台之正確震災災情消息,不要聽信謠言。
  3. 保護自己免於再受傷,例如穿上長褲、長袖襯衫、堅固的鞋子、工作手套,這樣才不會被破掉的東西割傷。
  4. 應小心家具位移,避免傾倒造成財物損失與二次受傷。
  5. 打開門窗,以免變形不易逃生。
  6. 檢查玻璃是否破損,並且避開玻璃碎片。
  7. 關閉電源並檢查逃生出口及動線;切勿搭乘電梯,要利用樓梯逃生。
  8. 到空曠處,並遠離招牌、樹木、建築物、電線桿。
  9. 切勿靠近已有損害的建築物,以免危險。
  10. 應遠離懸崖峭壁,小心落石、山崩。

遇到地震有哪些注意事項呢?(內政部消防署
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火災

火災(英語:conflagrationfire as a disaster)是火苗(母火)缺乏應有的控制而引發,擴散燃燒範圍所造成的災害,如:走火縱火等。也可能是物體自然造成的災害,如:靜電或雷擊引起的森林之火、化學易燃物(易爆物)等。


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防火

防火(英語:Fire protection)是減低潛在火災形成機會的研究與實踐行為的被動消防。涵蓋:研究的特性、控制和調查火勢、分隔煙霧與火源或其它相關緊急措施。 防火同時也包括研究、發展、製造、測試和應用防火系統


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人工智慧內容檢測

人工智能調校

人工智慧內容檢測AI Content Detection )目的在確定隨機生成(procedural generation)的內容,如:文章、圖像、音頻或視頻,是否是使用人工智慧。人工智慧內容檢測的軟體,如:GPTZeroTurnitin…等,發現所有檢測軟體只有 5個準確率超過 70%,且都低於 80%。人工檢測是傳統檢測是否有抄襲的方法,相當的耗時間;隨著電腦與網際網路的普遍使用,影響抄襲他人作品的難度越來越低。

人工智慧內容檢測也可以稱為:抄襲檢測plagiarism detection|文章相似度檢測)如:反剽竊軟體(anti-plagiarism software)、剽竊檢測軟體(plagiarism detection software)或文字匹配軟體(text-matching software,縮寫:TMS)。
人工智慧內容檢測能夠藉由一份文件中找到與其它已存在文件內容相符的「特定片段」進行比對;若相符的特定片段越多,抄襲的可能性也就越高。
如:文章指紋識別、字串匹配比較、詞袋分析引文分析、性能比較性評估,如:Stylometry可以識別 變相抄襲、文字改寫式的抄襲、作者歸屬確認等。

參考:

  • 針對偵測寫作風格、詞袋重複性、句法、語法與語意一致性的工具:AI內容檢測工具AI content detection tools Turnitin 英文 AI寫作檢測、AI 生成內容偵測器…等;
  • 程式碼抄襲也經常出現在程式寫作相關的作業上,是否能以「人工智慧內容檢測」有待商榷。

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人工智能調校

人工智能調校AI alignment)為引導人工智能(裝置與系統)的行為符合設計者的利益和預期目標。一個未完善調校(對齊)的系統可能會在「某不預期時刻」發生故障,或是產生有害後果。如:評分偏好推薦系統語言模型機器人自動駕駛汽車等。


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數據處理

數據處理Data Processing,縮寫:DP)是將「收集和操作的數據項目產生有意義的輸出。」,也可以是儲存於資料庫進行管制與處理。

數據處理可能涉及的過程:

  1. 驗證Authentication確保提供的數據是相關、正確,並且輸入的數據與數據來源一致。
  2. 排序Sorting algorithm依某類順序作數據存儲,以不同的集合方式排列於數據庫
  3. 匯總Kintone從具體數據庫中,依需求提取要點數據。
  4. 聚合Polymerization資料庫的多塊數據凝聚、整合。
  5. 分析Analysis針對數據的收集、屬性、組織、解釋和表達。
  6. 分類Taxonomy將數據按數據的特徵付以識別碼identifier)成為各種類別。
  7. 報告Reports列出期待數據(訊息)、摘要數據或演算結果的輸出

智能〗【main

四大支柱理論

數學基礎的四大支柱:證明論模型論公理化集合論遞歸論


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證明論

證明論(mathematical proof thery)根據邏輯系統的公理推理規則構造,透過數學運算證明來簡化分析,採用歸納式的定義來表達資料結構


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模型論

模型論(model theory)以數學集合論的論述角度,對數學概念表現(representation)的研究,也是對於數學系統基礎的「模型」的研究。當這些被研究對象之間的 運算或者關係乃至於一組公理被定義時,試圖相應證明,或該如何證明…等。


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公理化集合論

公理化集合論(Zermelo-Fraenkel Set Theory)是集合論透過建立一階邏輯的嚴謹重整,以解決樸素集合論中出現的悖論
集合論的公理(ZFC)是一套不涵蓋具爭議性的選擇公理(如:「ZF」Zermelo-Fraenkel集合論)。


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遞歸論

遞歸論起源於可計算函數圖靈度的研究。它的領域延伸至一般性的可計算性和可定義性的研究,又稱:可計算性理論(computability theory)。計算機科學家研究次遞歸層次、可行的計算和公用於可計算性理論研究的形式語言。


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演算法的先驅

演算法(英語:algorithm),在數學算學)和電腦科學之中,指一個被定義好的、電腦可施行其指示的有限步驟或次序,常用於計算資料處理自動推理。簡言之,演算法是有效方法的一種,擁有一系列定義清晰的指令,並可於有限的時間及空間內清楚的表述出來


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人工生命

演算法深度學習人工神經網絡通用人工智慧的生存風險

人工生命artificial life)最初為計算機科學克里斯多福·蘭頓Dr. Christopher Langton)於 1987年在洛斯阿拉莫斯國家實驗室Los Alamos National Laboratory)召開的「生成以及模擬生命系統的國際會議」上提出。通過人工模擬生命系統,來研究生命的領域,是一種基於人工智能產生的概念。


思維〗【main

演算法

演算法algorithm)是擁有一系列定義清晰的指令,依有限步驟或次序施行,並可於有限的時間及空間內,清楚的表述出運算結果的一種有效方法。常被運用於計算數據處理自動推理的一種有效方法。


〖以方塊圖表示有限步驟或次序的流程圖〗【top】【main

深度學習

深度學習deep learning)是一種以人工神經網路為架構的一種機器學習的分支,對資料運算進行特徵學習representation learning/ feature learning|功能學習)的演算法algorithm)。


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人工神經網絡

人工神經網絡artificial neural network)是一種模仿·生物神經網絡的結構和功能,研發於機器學習認知科學領域,簡稱:類神經網絡。類神經網絡的基礎是需要有一個推理演算法則,透過集合模擬「簡單的人工節點」,稱作神經元neurons),然後連接在一起形成一個類似生物神經網路的網狀結構。類神經網絡已經被用於處理某類方案(solutions),如:機器視覺語音辨識


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通用人工智慧的生存風險

通用人工智慧的生存風險是假設通用人工智慧Artificial General Intelligence)重大進展可能導致人類滅絕或其他一些無法逆轉的全球性災難。假如人工智能在一般智能領域超越人類,成為「超智能」,那麼人類將趨於無法控制它;導致人類的生存率風險(x-risk)。人類的生存風險可能取決於「未來機器超級智能」的行為。


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學習

學習曲線S-shaped 學習曲線機器學習人工智能

學習learning)是獲得新的理解知識行為技能價值觀態度偏好的過程。人類與其他動物和一些機器都具備學習能力;也有證據顯示某些植物具有某種學習能力。
學習的領域可依據認知、情感、技能等,區分為 3種類型:接受學習發現學習有意學習與偶然學習、實質學習機械學習
§ 自己感覺到能力不足,學什麼都不成功嗎?
https://youtu.be/PhaRona5PXk (2022/12/19)


流程圖〗【main

學習曲線

學習曲線learning curve)是以圖形化(如:S-shaped 學習曲線)表示學習速率曲線的一種。通常對某種活動的參與或工具的使用,剛開始接觸時掌握信息較匱乏,學習速率較為平緩;基於學習技巧的經驗,一旦掌握信息的速率,學習速率逐漸趨向攀升加速;最終達到停滯高原期。
因此,學習曲線表示剛開始學習「某種活動的參與或工具的使用」必須花費較長時間熟悉信息/技巧,稱之為:平緩起始期;一旦掌握訊息/熟練技巧之後,學習速率趨向陡峭,稱之為:攀升加速期;隨著信息/技巧知識高階的運籌自如,針對「某種活動的參與或工具的使用」達到巔峰,稱之為:停滯高原期。

  • 簡易入門學習
    微軟視窗Microsoft Windows)的記事本程式設計師常用純文字編輯器來編輯程式和設定檔,如:*.txt)很容易就能學會使用,短時間內就能由「學習起始、攀升而停滯高原期」,在學會基本的使用方法之後就學不到更多關於記事本的操作技巧(不是指撰寫*.txt 的內容)。
  • 複雜知識學習
    UNIX下的命令行·文本編輯器Vim很難在短時間內就能由「學習起始、攀升而停滯高原期」。Vim在應用上提供了十分豐富的功能,要熟練地掌握它,往往是比較困難的。

愛德華·桑代克Edward Lee Thorndike1874/08/311949/08/09)是操作制約operant conditioning/instrumental conditioning)的第一位研究者,以貓試圖逃出他所設計的迷箱(puzzle box|知名動物行為的實驗裝置,如:史金納箱)畫出了, 觀察貓如何從迷箱中逃脫的學習曲線,總結出三條學習定律:準備律、效果律練習律


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S-shaped 學習曲線

本演講發生在 2015年 4月 18日
§ https://youtu.be/Pr4Sw6cYAfU (2022/08/07)
  1. Slow beginning(平緩起始期):The initial learning will spent time, these initiatives are expected to improve operational efficiency by training skill.
  2. Steep acceleration(攀升加速期):We are in a struggle against a natural trend, but it is a steep acceleration that scares us.
  3. Plateau(停滯高原期):It is now reaching plateau.

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八仙

八仙the eight immortals)是道教相當重要的八位神仙代表,涵蓋:貧、賤、富、貴、男、女、老、幼,八種不同的類群。由於八仙均為凡人得道,所以個性平易近人。道教·八仙:藍采和李鐵拐鍾離權曹國舅呂洞賓何仙姑張果老韓湘子;八仙各自手持的法器或寶物,稱為:八寶。五代時期的蜀之八仙容成公李耳董仲舒張道陵莊君平李八百范長生爾朱先生道教傳說中,稱他們是在蜀中得道成仙。


中國的歷史〗【top】【main

 

蜀之八仙

蜀之八仙五代時期的容成公李耳董仲舒張道陵莊君平李八百范長生爾朱先生傳說中,道教稱他們是在蜀中得道成仙。


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道教·八仙

§ 道教中的八仙離奇成仙的故事
https://youtu.be/TYNefR1w_MQ (2023/12/30)

八仙the eight immortals)是道教相當重要的八位神仙代表,涵蓋:貧、賤、富、貴、男、女、老、幼,八種不同的類群。由於八仙均為凡人得道,所以個性平易近人。道教·八仙:藍采和李鐵拐鍾離權曹國舅呂洞賓何仙姑張果老韓湘子;八仙各自手持的法器寶物,稱為:八寶。


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藍采和

藍采和(貧):唐開元天寶時人。夏服絮衫,冬臥冰雪,常於長安市唱踏踏歌,歌詞多神仙之意。有人孩童時見過他,及至年老再見,采和顏狀如故,後於酒樓乘醉騎鶴而去。元人以此逸事,撰雜劇漢鍾離度脫藍采和。


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李鐵拐

李鐵拐(賤):太上老君弟子李真人曾靈魂出竅到華山,以赴老君之約,李真人與徒弟相約,七日不見他甦醒,即可將他的身體火化,孰料徒弟欲歸家探望病急的老母,忍耐至第六日,即將李真人肉身火葬。第七日,李真人返回之後,僅見到自己的骨灰,靈魂無所依歸,於是借屍還魂,附上一餓死乞丐的屍身,蓬首垢面,坦腹跛足,並撐一根鐵杖,故此以後被稱為「鐵拐李」。


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鍾離權

鍾離權(富):鍾離權的父親是個將領,從小就生長在富裕的家庭裡,鍾離權長大之後,練成了一身的好武藝;也因為父親的關係,使得他有在朝廷表現的機會。後來,更受到皇帝的重用當上了大將軍,被長官梁冀妒嫉,導致戰敗,於是隱居修道成仙。


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曹國舅

曹國舅(貴):相傳為宋仁宗朝之大國舅,名佾,亦作景休。曹國舅是宋朝時曹太后的弟弟,他雖然身為皇親國戚,可是卻生性淡泊,不喜歡功名利祿。平日, 他除了處理日常的政事之外,空餘的時間,就是研究史學和人生哲學,對於人生的悲歡離合看得很淡,認為一切皆是因果循環的結果。可是,他的弟弟「小國舅」卻和他完全不同,因為欺壓善良被流放,曹國舅聽聞弟弟的慘況之後,立刻出家。


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呂洞賓

呂洞賓(男):道教八仙之一。呂洞賓,本名巖,中進士,為官一段時間,曾兩度擔任縣令,不久因厭官場生活,棄官入道,隱居山林。一次游長安酒肆,遇正陽真人鍾離權,經過「十試」,鍾離權「授以金丹之道,因得道法」,終於成仙。


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何仙姑

何仙姑(女):其身世有多種說法。然多傳說為何氏女最被人信任,途遇仙人,賜仙桃或仙棗食之,成仙,不知飢餓。能預知禍福,善輕身飛行。一說乃呂洞賓弟子。


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張果老

張果老(老):鶴髮童顏,銀須飄拂,常倒騎一隻小毛。其原型為唐代方士張果。《明皇雜錄》卷下:「張果者,隱於恆州條山。常往來汾晉間,時人傳有長年秘術。……唐太宗、高宗屢征之不起,則天召之出山,佯死於妒女廟前。」


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韓湘子

韓湘子(少):是唐朝大文豪文學家韓愈的侄孫,愛吹笛子。道教音樂《天花引》,相傳為韓湘子所作。《度韓公》一事當是韓湘開始神話的故事韓若雲《韓仙傳》載:韓湘,自少學道,呂洞賓度之登仙。 湘又欲度其叔愈。會愈宴集朋僚,湘赴宴,勸愈棄官學道,呈愈詩有「解造逡巡酒,能開頃刻花」等句, 愈斥為異端,不從。 湘 乃以徑寸葫蘆酌酒遍飲座客,又以火缶載蓮,頃刻開花,花上有字成聯云:「雲橫秦嶺家何在?雪擁藍關馬不前。」 愈終不悟,乃別去。韓湘子形象當由《韓仙傳》等書所載附會渲染而成。


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