填稅單

我：「哎呀總知我就影低上年張form，咁今年咪唔駛再重新慢慢填囉。」

b：「咩呀，上年你咪影低咗，email咗比我同你自己啦！-_-」

我：「下！係咩 （半信半疑）」

原來上年我都講過一模一樣嘅嘢，而mailbox果然係有record哈哈哈。

好彩家裡有一個記憶健全嘅小夥伴。

香港領養兒童

    香港領養兒童由社會福利署統籌。通過「母親的抉擇」、社會福利署領養課、國際社會服務社（香港分社）或保良局這些agency進行家庭評估。
    要做領養家庭也有基本要求：年滿25歲、無犯罪紀錄、身心健康、無嚴重殘疾、有基本教育程度、最少小六畢業、有固定工作、財政穩健及固定居所以養育兒童。若已婚夫婦想領養兒童，須結婚不少於3年、並有穩固婚姻關係。
    原來也有朋友到過內地的孤兒院。院長居然說可愛點的小朋友收費要貴點！為了不助長這些拐子佬事業，還是通過社會福利署安排吧。
    聽說在pipeline等待的夫婦大多數也是40多歲的。比較年輕的夫婦會優勝一點 （可以陪伴小朋友的時間也長一點）。
    聽說1歲以下的小朋友比較受歡迎，因為尚沒有太多記憶。外國人卻不會太介意這些，就算年紀大一點也沒問題。

社會福利署

http://www.swd.gov.hk

 

香港國際社會服務社

地址：灣仔軒尼詩道130號修頓中心6樓

電話：2834 6863

電郵： ia@isshk.org

網址 ：www.isshk.org

 

母親的抉擇

地址：九龍觀塘成業街7號寧晉中心21樓H室

電話：2537 2285

電郵：adoption@motherschoice.org

網址 ：www.motherschoice.org

 

保良局

地址：銅鑼灣禮頓道66號保良局莊啟程大廈1樓

電話：2277 8396

電郵：las@poleungkuk.org.hk

網址：www.poleungkuk.org.hk

Coursera – AI For Everyone

https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

ANI = narrow (single function, self-drive car, smart speaker)
AGI = general (what human can do)
Supervised learning = translation, text transcript, spam filtering, visual inspection [ take input A->output B] (easy things that can be done in less than 1 second)
More data (Big data) + Large neutral network —> good performance & good values
Data  – manual labelling / from observing user & machine behaviour / download from websites & partnerships
IT feed data to AI team —> AI advises IT on data collection. Not all datas collected are valuable, let AI team have a check first!
Data is messy
data problem —> incorrect labels, missing values
Multiple types of data (unstructured data) —> images, audio, text
Machine learning  – field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed [output: software]
Data science – science of extracting knowledge & insights from data [output: PPT]
Deep learning = artificial neutral network
AI company – strategic data acquisition, unified data warehouse, automation, will have Machine Learning Engineer (MLE)
ML works well when (1) simple concept, (2) plenty of data available
Smart speaker AI pipeline
1) trigger word / wake word detection (hey Siri)
2) speech recognition
3) intent recognition —> timer
4) specialised program to execute command
Self-driving car AI pipeline 
1) Image/Radar/Lidar
– Car detection + trajectory prediction
– Pedestrian detection + trajectory prediction
– Lane detection
– Traffic light detection
– Obstacle detection
1) GPS + maps
2) Motion Planning (steer/accelerate/brake)
Roles
Software engineer
Machine learning engineer (A->B mapping)
Machine learning researcher
Data scientist (examine & provide insights)
Data Engineer (organise data)
AI Product Manager
AI limitation
– performance limitation (when data is limited)
– Hard to explain themselves
– Biased AI through biased data
Discrimination/Bias
– Learning unhealthy stereotype from data (e.g. man as computer engineer, woman as homemaker)
– may affect hiring tool, facial recognition
Adversarial attacks on AI
– fool the AI by physical changes (e.g. cannot recognise stop sign once have graffiti)
Adverse uses of AI
– DeepFakes, Oppressive surveillance, generate fake comments

 

2019年5月的一天

終於有時間可以停下來寫寫blog了。忙著忙著，日子就過去了。

原來都沒有好好紀錄的現況。過幾年後又不記得了。

  1. 現在總共64個accounts（痴線咁多，要認識64個朋友都識唔切）。新場33個，營運中部分31個。
  2. 現在是交舖的高峰期，天氣也越來越熱，進場後都變得臉紅耳赤，汗流浹背。
  3. 這兩週最密集。這週5個舖，下週7個舖。在電腦前好好靜下來工作的機會，只有是黃昏5點後了。
  4. 出發前要帶頭盔安全鞋卡片。水和濕紙巾大派用場。
  5. 這麼密集交舖，也要密集地出租約。不幸我被配上了能力有限的同事，在繁忙的工作中更添麻煩。
  6. 出入地盤者，洗澡時也特別給力。
  7. 大家都在水心火熱之中，極大的uncertainty，不合作的合作方，為了五斗米還是盡力了。
  8. 不停聽電話和投訴大會，出入地盤，身心疲累。
  9. 幸好歸家路程尚可以接受！

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