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生態綠舟

**冬山河生態綠舟**，簡稱**生態綠舟**，是一座位於臺灣宜蘭縣冬山鄉冬山河畔的公園，占地約 18 公頃。

## 歷史

宜蘭縣政府於 1984 年在生態綠舟現址劃定「冬山河風景區」，原定於 2015 年 10 月開園，後因蘇迪勒颱風影響，延至 2016 年的世界地球日開幕。
2017 年的綠色博覽會在此舉行，2018 年後改回蘇澳武荖坑舉行，後於 2022 年重新回到生態綠舟舉行。

## 環境

生態綠舟於 2017 年 7 月 1 日開始收取場地維護費，每人 30 元，宜蘭縣縣民及身高未滿 115 公分或年齡未滿 6 歲之兒童免費。生態綠舟於冬山河舊河道設有遊船，全程約 15 分鐘，票價為全票 75 元，半票 35 元。

## 參考資料

## 外部連結

* 冬山河生態綠舟的 Facebook 專頁
生態臨界

**生態閾值**（英語：ecological threshold）是外部條件相對較小的變化或干擾就能引起生態系統遽變的點。當超過生態閾值時，生態系統可能無法繼續依靠其固有的恢復力回到先前狀態。超過生態閾值通常會導致生態系統健康狀況發生急劇變化。生態閾值表明，生態或生物系統對人類活動或自然過程的壓力的反映是非線性的。其他密切相關的術語包括臨界負荷（critical load）、穩態轉換（regime shift）、臨界轉換（critical transition）、臨界點（tipping point）等。

## 特徵

生態閾值可以表現為為點或區域。區域型閾值意味著從一種狀態到另一種狀態是漸變或過渡的，而非在某一點突變。生態閾值引起人們的關注，是因為事實證明，許多災難性的惡化的情況很難或幾乎不可能補救。生態滅絕即為明確的不可挽回的點。

生態閾值通常有遲滯的特徵，這意味著系統狀態依賴於其歷史狀態。但即使改變已經不可逆，回頭並試圖逆轉也可能與繼續當前發展形成截然不同的路徑。

## 參見

* 環境承載力
* 突變理論
* 雙相演化 - 提出了生態閾值的內在機制
* 拐點
* 氣候臨界點
* 蓋亞假說

## 參考文獻
生態謬誤

**區群謬誤**（英語：Ecological fallacy），又稱**生態謬誤**、**層次謬誤**，是一種在分析統計資料時常犯的錯誤。和以偏概全相反，區群謬誤是一種**以全概偏**，如果僅基於群體的統計數據就對其下屬的個體性質作出推論，就是犯了區群謬誤。這類謬誤假設群體中的所有個體都有群體的性質（因此刻板印象也可能犯上區群謬誤）。區群謬誤的相反情況為化約主義（reductionism）。

## 起源

「Ecological fallacy」這名詞最先見於 William S. Robinson 在 1950 年的文章[1]。在 1930 年美國人口普查結果中，Robinson 分析了 48 個州的識字率以及新移民人口比例的關係。他發現兩者之間的相關係數為 0.53，即代表若一個州的新移民比率愈高，平均來說這個州的識字率便愈高。但當分析個體資料時，便發現相關係數便是 - 0.11，即平均來說新移民比本地人的識字率低。出現這種看似矛盾的結果，其實是因為新移民都傾向在識字率較高的州份定居。Robinson 因此提出在處理群體資料，或_區群_資料時，必須注意到資料對個體的適用性。

這並非指任何以群體資料對個體性質作出的推論都是錯誤的，但在推論時必須注意群體資料會否把群體內的變異隱藏起來。

## 虛構例子

區群謬誤經常出現在人口研究之中，以下是兩個虛構例子：

### 例子一

一項研究發現甲城市民的智商平均比乙城市民高，若因此認為在兩個城市各自隨機抽取一個市民，甲城那位市民的智商都會比乙城的那位高，便犯上了區群謬誤。因為統計結果只是對兩城的平均智商作比較，乙城個別市民智商可能比甲城的個別市民高；在極端情況下，兩城之中智商最高的一位市民可能生活在乙城。

### 例子二

假設甲城和乙城都各有相同人數的富人和窮人，富人都住在山上，而窮人都住在排放致癌物的工廠附近，故此在兩個城市的窮人癌症發病率都比富人高很多倍。在甲城的都是高增值高污染工業，故此在甲城無論是富人和窮人的平均工資都比乙城高，但同時甲城窮人的癌症發病率也因此比乙城高。

一位教授希望找出癌症的風險因素，他在國家統計刊物找到甲城和乙城的癌症發病率和工資中位數，發現工資中位數較高的甲城有更高的癌症發病率，得出高收入是癌症風險因素的結論。然而事實上，貧窮才是癌症的風險因素，區群謬誤帶來相反的結論。

## 相關條目

* 辛普森悖論
* 化約主義

## 參考資料

1. **^** Robinson, W.S. Ecological Correlations and the Behavior of Individuals. American Sociological Review. 1950, **15**: 351–357.
生態負債日

**地球超載日**（英語：Earth Overshoot Day，EOD），之前被稱為是**生態負債日**（英語：Ecological Debt Day，EDD），指每年地球進入了生態赤字狀態的日子，即是全球的生態足跡超越了地球可用的生物承載力。活動由全球足跡網絡於 2012 年發起，用以提高人類對生態足跡的關注。根據推算，地球自 1970 年代起已經出現生態負債，而直至 2015 年，對比於當時，生態負債日更提前了一百日出現，即約八月份出現，顯示地球消耗的速度越來越快。全球足跡網絡表示，中美等經濟活動頻繁的國家，均屬於生態嚴重負債的國家。

## 參考資料

據《衛報》報導，全球足跡網絡指出，新冠疫情讓人類消耗地球資源減少 9.3%，以至於地球超載日相較去年落在 7 月 29 日，在今年（2020）得以往後延至 8 月 22 日。不過，若要繼續維持目前人類消耗生態資源的速度，人類仍需要 1.6 顆地球才夠生存。
生態資本主義

**生態資本主義**認為所有財富都賴以存在的資本是以「自然資本」的方式存在於大自然之中（即有生態產出的生態系統），所以，以市場為基礎的公共政策工具（例如排放交易體制）應該用以解決環境問題。

生態資本主義的支持者往往被形容為「藍綠色」。他們可能是綠色運動的堅定支持者而又接受或傾向依從自由市場原則來達致環保目標，又或者是堅定地支持環保政策以及關注環境問題的保守主義者及自由主義者。而支持生態社會主義的則被稱為「紅綠色」。

## 生態資本主義的金融及行政改革

* 對政府補貼所造成的生態損害作全成本核算。
* 金融改革以真實發展指標（英語：Genuine Progress Indicators）為基礎。
* 設立排污配額制度以鼓勵商人採用減少污染的技術。

## 請參閱

* 商業模式
* 生態稅
* 生態經濟學
* 自由市場環境主義
* 綠色經濟
* 時代精神運動
* 綠色自由意志主義
* 公地悲劇
* 反公地悲劇

## 伸延閱讀

* Chapple, Stephen (2001) _Confessions of an Eco-Redneck: Or how I Learned to Gut-Shoot Trout and Save the Wilderness at the Same Time_ ISBN 0-641-54292-5 Perseus Publishing - September 2001
* Comolet, A. (1991). The Ecological Renewal. From Eco-Utopia to **Eco-Capitalism** Le Renouveau ecologique. De l'eco-utopie a l'eco-capitalisme. Futuribles, 157(Sept.), 41-54.
* Lovins, Amory B & Hunter L (1997) _Factor Four. Doubling Wealth - Halving Resource Use_ with Ernst von Weizacker Earthscan Publications Ltd, London
* Sarkar, Saral (1999) _Eco-Socialism Or Eco-Capitalism? : A Critical Analysis of Humanity's Fundamental Choices_ by Saral Sarkar 1999
* Porritt, Jonathon (2005, revised 2007) _Capitalism: As If The World Matters_. ISBN 978-1-84407-193-7 Earthscan Publications Ltd, London
* d'Humières, Patrick (2010) _Le développement durable va-t-il tuer le capitalisme ?_. Editions Maxima

## 外部連結

* CIDM （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Natcap.org （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* RMI.org （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 生態公司名錄 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Patrick d'Humières 創立的 Ecocapitalisme.org
* 超越「綠色資本主義」 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）－－《Monthly Review》的一篇文章。
生態赤字

**生態赤字**是用以描述一個地方的資源消耗及製造垃圾的程度超出當地可持續的自然生態產出能力及納污能力。生態赤字亦被用於表達生產某個群落（例如一個城市）所耗用的資源所需的土地面積（即其生態足印）與其實際佔用的土地面積之間的差別。

## 請參閱

* 環境承載力
* 生態負債
* 碳負債
* 資源效益
* 自然資本

## 參考資料
生態足印

**生態需要面積**（英文：ecological footprint)，指支持每個人生命所需的生產土地與水源面積。是用以衡量人類對地球生態系與自然資源的需求的一種分析方法。此分析將人類對自然資源的消耗與地球生態涵容能力進行比較。由於全球化的緣故，一個都市所消耗的資源，未必都在當地生產，而很可能輸入自其他地方。舉例說：香港幾乎所有天然資源都由中國大陸供應，因此香港的生態需要面積亦包括為提供香港所消耗的資源而作的投資及開發。生態需要面積可以測出需要多少顆地球才能支應您目前的生活型態。

另一方面，透過相同的方法，我們可以計算一個家居的生態需要面積，稱之為**家居需要面積**（household footprint）。家居需要面積是一種綠色生活的指標。這種指標可以有兩種不同的計算方法：

1. 透過把一個家庭每日所丟棄的垃圾，消費的電力、食水及每日的交通消費，換算成為要提供這所有所需要佔用的土地的面積，除以家居的面積而得出的數值，又或
2. 透過計算家庭在一年會散發多少噸二氧化碳，與所在國家的全國平均值。

生態足印計算方程式：生態資源需求 = 生態資源生產 + 生態資源進口 - 生態資源出口

## 英文名稱含義

英語中的 footprint 一詞，根據韋氏詞典，除了足印和鞋印的本義之外，也有一個引申義為物件佔用的表面面積。Ecological footprint 中的 footprint，是採用了 footprint 的這個引申義作比喻，而非本義。有中文翻譯按照本義譯作「足印」「足跡」等，都沒有譯出英文的含意，因為這些中文詞語都沒有如 footprint 的引申義。聯合國環境規劃署有譯為「環境需求面積」。

## 參看

* 家居需要面積：慳得就慳 (Wa$ted!)
* 生態需要面積計算 [1] （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）（英文）
* 全球生態足跡官方網站：[2] （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）（英文）
* 個人生態足跡測算：[3] （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

## 參考

* 碳足跡
生態足跡

**生態需要面積**（英文：ecological footprint)，指支持每個人生命所需的生產土地與水源面積。是用以衡量人類對地球生態系與自然資源的需求的一種分析方法。此分析將人類對自然資源的消耗與地球生態涵容能力進行比較。由於全球化的緣故，一個都市所消耗的資源，未必都在當地生產，而很可能輸入自其他地方。舉例說：香港幾乎所有天然資源都由中國大陸供應，因此香港的生態需要面積亦包括為提供香港所消耗的資源而作的投資及開發。生態需要面積可以測出需要多少顆地球才能支應您目前的生活型態。

另一方面，透過相同的方法，我們可以計算一個家居的生態需要面積，稱之為**家居需要面積**（household footprint）。家居需要面積是一種綠色生活的指標。這種指標可以有兩種不同的計算方法：

1. 透過把一個家庭每日所丟棄的垃圾，消費的電力、食水及每日的交通消費，換算成為要提供這所有所需要佔用的土地的面積，除以家居的面積而得出的數值，又或
2. 透過計算家庭在一年會散發多少噸二氧化碳，與所在國家的全國平均值。

生態足印計算方程式：生態資源需求 = 生態資源生產 + 生態資源進口 - 生態資源出口

## 英文名稱含義

英語中的 footprint 一詞，根據韋氏詞典，除了足印和鞋印的本義之外，也有一個引申義為物件佔用的表面面積。Ecological footprint 中的 footprint，是採用了 footprint 的這個引申義作比喻，而非本義。有中文翻譯按照本義譯作「足印」「足跡」等，都沒有譯出英文的含意，因為這些中文詞語都沒有如 footprint 的引申義。聯合國環境規劃署有譯為「環境需求面積」。

## 參看

* 家居需要面積：慳得就慳 (Wa$ted!)
* 生態需要面積計算 [1] （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）（英文）
* 全球生態足跡官方網站：[2] （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）（英文）
* 個人生態足跡測算：[3] （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

## 參考

* 碳足跡
生態運動

全球**生態運動**（Ecology movement）的基礎是環境保護，是 1960 年代末期興起的新社會運動之一。生態運動為一個由價值所驅動的社會運動，應與原有的生態學有所區別。

## 背景

世人對地球生態危機的廣泛承認，促進了生態運動的發展。 同時，生態活動也喚起了民眾意識。從 20 世紀初興起的保育運動，到 1960 年代對化學殺蟲劑的關注，孵育了生態運動與瑞秋・卡森的著作《寂靜的春天》。1960 年代和 70 年代對核武和核動力的關注，之後 1980 年代的酸雨問題，還有 1990 年代臭氧層破洞和森林開伐，以及現在的氣候變化和全球暖化等議題，是許多人所關注的焦點。除了上述這些與物種滅絕等更大的全球議題，生態運動同時還包含了保護環境的所有團體。

生態運動發展並衍生出各種變化，像是政治領域中的綠黨。綠色和平等組織更為激進，對於環境破壞採取直接行動。生態運動對於人、行為、事件的觀點圍繞在蘊含生態學與自然的政治思想和生活形式。

## 當今的表現形式

最晚從 1992 年里約熱內盧地球高峰會開始，永續發展和可持續性等議題逐漸浮上檯面，部份取代了舊有以生態為導向的思想。這些議題與 1990 年代末期興起的反全球化可視為生態運動的後續行動（參見里約環境與發展宣言）。此外，有許多個人與團體逐漸採取政治遊說和科學手段，而放棄直接行動。

雖然綠黨根源自生態運動，但他們並不相同。相對於生態議題與事件，綠色政治更重視社會正義。今日的生態運動更為強調道德、更具對抗性，更為嚴厲的立場（如綠色和平）。部份非政府組織則更為激進，如地球優先！、地球行動（Earth Action）、海洋守護者協會等，他們支持預防原則（Precautionary Principle）和生物安全（Biosafety）、生物防護（Biosecurity）和生物多樣性等強力的預防措施。這些團體通常具有直接行動的思想。

### 激進派

生態運動的激進派反對並非法破壞或摧毀一些他們認為是「地球強暴犯」（Earth rapist）的活動的基礎建設資產。像是無政府高爾夫協會（Anarchist Golfing Association）和地球解放陣線有時被指控為恐怖主義。即使沒有人或動物受到直接傷害，但他們已讓許多國家蒙受龐大的經濟損失。他們的行動包括對賓州伊利的美國林業局（Forest Service）設備投擲燃燒彈。只有極少數生態運動人士能接受以非法手段造成身體傷害，以達到他們的目標 - 他們沒有組織，並且幾乎被所有生態運動成員所排斥。一些人將財產損害和身體傷害在道德面上視為相同，不去區分之間的差異，例如，美國聯邦調查局將地球解放陣線視為「恐怖組織」（而美國國防部則沒有）。

## 參見

## 參考文獻

## 外部連結

* 開放式目錄計劃中和生態運動相關的內容
* 深層生態基金 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） - 任務聲明
* EnviroLink Network （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） - 環境新聞與資訊的非營利交換網站
生態過渡區

**生態過渡帶**（英語：ecotone），又名**群落交錯區**，是兩個生物群落之間的過渡區域，兩個群落在其中交錯並融合。過渡帶可寬可窄，並且可能是局部的（如田野和森林之間的區域），也可能是區域性的（如森林和草地生態系之間的過渡）。過渡帶可能在地表上呈現為兩個群落在廣闊區域中的漸變融合，也可能表現為鮮明的邊界。

## 詞源

英文 ecotone 一詞是由阿爾弗雷德・拉塞爾・華萊士（Alfred Russel Wallace）創造的，他於 1859 年首次觀察到兩個生物群系之間的突變的邊界。該詞語由表示生態的「ecology」和「-tone」構成，後者源於希臘語的 tonos，即「對立（tension）」—— 換言之，即生態處於緊張對立狀態的地方。

## 特徵

生態過渡帶有多個顯著特徵。首先，過渡帶的植被種類可能急劇轉換，從而使兩個群落之間有明顯的界線。例如，草地顏色或植物區系的變化可能表明此地是過渡帶。第二，外貌（植物物種的外觀）的變化可能表明該地是過渡帶。水體（例如河口）也可能有過渡帶，其邊界的特徵是地區內存在的大型植物或植物物種的高度不同，因為它們可能導致兩個區域的日照的差異。因此科學家常研究顏色的變化和植物高度的變化。第三，物種的變化可能表明該地是過渡帶。過渡帶一側會有其特有的生物物種。

其他一些因素可能顯示生態過渡帶的存在，又或模糊其存在，例如遷徙和新植物的移生。它們稱作空間質量效應（spatial mass effects），如果某些生物跨越過渡帶，將無法形成自我維持的族群。如果不同的物種可以在兩個生物群系的兩個群落中生存，則過渡帶會被認為具有較高的物種多樣性；生態學家在研究食物鏈和生物的演替時會對此進行測量。最後，過渡帶中外來物種的豐度可以揭示生物群系的類型或兩個群落共用空間的效率。因為過渡帶是兩個群落交融的區域，所以許多不同形式的生命必須在一起生存並爭奪空間。因此，生態過渡帶可以形成多樣化的生態系。

## 形成

物理環境的變化可能導致形成清晰的邊界，例如森林和開墾的土地之間的界面。在另一些情況下，界面區域可能是逐漸混合的，其中兩側群落的物種以及特有的本地物種都存在於過渡帶中。山脈經常會因山坡上的各種氣候條件而產生這種過渡帶。由於其地勢的阻隔，它們還可能在物種之間形成邊界。法國旺圖山就是一個很好的案例，它標誌著法國北部和南部的植物相和動物相的邊界。大多數濕地也都是過渡帶。過渡帶的空間變異通常是由於擾動而形成的，擾動形成了將原有植被斑塊分開的異質的斑塊。不同強度的擾動可能會導致滑坡、土地的變化或沉積物移動，從而形成這些植被斑塊和生態過渡帶。

競爭中的植物會在自我維持能力範圍之內，在生態過渡帶的一側增殖。在其範圍以外，則由鄰近群落的競爭者占領。因此，過渡帶內就出現了優勢物種的轉變。過渡帶對行動性強的動物特別重要，有了過渡帶，牠們就能夠在短距離內開闢多個棲息地。過渡帶不僅包含了雙方社區共同的物種，而且還包含了兩個物種。它也可能包括許多高度定居的物種，這些物種傾向於在這些過渡地區定居。群落交錯區的植物和動物種類增加的現象被稱為邊緣效應，這主要是當地範圍廣泛的適宜的環境條件或生態棲位所形成的。

## 生態過渡帶和生態梯度

生態過渡帶通常與生態梯度息息相關，生態梯度即兩個體系之間的「物理過渡帶」。生態過渡帶和生態梯度的概念有時容易混淆：生態梯度可以透過化學（例如：pH 或鹽度梯度）或微氣候（水熱梯度）來表明兩個生態系之間存在生態過渡帶。

相比之下：

* 生態梯度是生命功能的一種或兩種物理物理化學要素的環境變量的一種變異，由此導致某些物種存在或不存在。生態梯度可以是溫躍層、化變層（化學梯度）、鹽躍層（鹽度梯度）或密度躍層（由溫度或鹽度引起的水密度變化）等。
* 生態梯度的過渡不太明顯（較不清晰），內部條件更穩定，因此植物物種豐富度更高。
* 生態過渡帶描述的是物種豐度的變化，從而導致生境的變化，通常並不嚴格取決於區分不同生態系的主要物理因素。過渡帶通常不引人注目且更難測量。
* 生態過渡帶是兩個群落相互作用的區域。過渡帶可通過兩個群落之間的土壤梯度和土壤成分的明顯變化來識別。
* 生態過渡帶過渡更加清晰明確，條件更不穩定，因此物種豐富度相對較低。

## 例子

* 克拉過渡帶位於連接泰國 - 馬來半島和亞洲大陸的克拉地峽以北的北緯 11°-13° 之間，是區域尺度過渡帶的一個案例。它是北部大陸的東南亞生物地理區域的濕潤落葉林和南部巽他古陸區域的季節性濕生龍腦香科喬木林之間的過渡帶。這已證實是印度支那和巽他動物相之間的生物地理過渡。當地緯度範圍內大約有 152 種鳥類。群體遺傳學研究還發現，克拉過渡帶是限制東方蜜蜂（_Apis cerana_）和大蜜蜂（_Apis dorsata_）以及無刺蜜蜂 _Trigona collina_ 和 _Trigona pagdeni_ 的基因交流的主要物理屏障。
* 華萊士線穿過印度尼西亞的峇里島和龍目島之間的龍目海峽，是將東洋界與華萊士區分隔開來的邊界。它以阿爾弗雷德・拉塞爾・華萊士（Alfred Russel Wallace）的名字命名，華萊士於 1859 年首次觀察到兩個生物群系之間的突變邊界。生物學家認為，正是龍目島海峽本身的深度使兩側的動物彼此隔離。但現已發現，過去某些象象鼻蟲之類的不能飛行的動物曾參與過幾次海侵事件，過程中華萊士線以東的陸地上的物種遷往了峇里島。在更新世大冰期海平面下降時，峇里島、爪哇島和蘇門答臘島彼此相連，並與亞洲大陸相連，共有了亞洲動物。龍目海峽的深水使龍目島和小巽他群島和亞洲大陸相互隔絕。這些島嶼因而被澳大利亞的動物群所占據。
* 喀麥隆的 Mbam Djerem 國家公園的生態交錯帶寬達 1000 km，其廣泛的物種內部的差異被認為是物種形成的徵兆。
* 生態過渡帶的一般例子包括鹽鹼灘和河岸帶。

## 參見

* 生態梯度
* 生態型
* 系統發育生態棲位保守性
* 植物功能型
* 里山
* 生物地理分布區

## 參考文獻
生態遺傳學

**生態遺傳學**（**Ecological genetics**）是研究生態學尺度的遺傳學，主要關注於自然族群中的表現型的演化。群體遺傳學為較為相關的其他學科。

## 參考文獻

* Ford E.B. (1964). _Ecological Genetics_
* Cain A.J. and W.B. Provine (1992). Genes and ecology in history. In: R.J. Berry, T.J. Crawford and G.M. Hewitt (eds). _Genes in Ecology_. Blackwell Scientific: Oxford. (Provides a good historical background)
生態都市

**生態城市**（Eco-city）又稱**永續城市**（Sustainable city），是一種趨向盡可能降低對於能源、水或是食物等必需品的需求量，也盡可能降低廢熱、二氧化碳、甲烷與廢水的排放城市。這類的城市願景首先是被建築師保羅・法蘭西斯・道頓（Paul Francis Downton）等人所提出的，保羅・法蘭西斯・道頓後來建立了「生態建築」公司。

一個永續性都市可以自行供應自己本身所需要的能源與食物，盡量減少對於週圍鄉村的依賴，並且盡量使都市的居民減少產生生態足跡。在這樣的城市中，能夠對待周圍環境更加友善，減少污染、土地利用與全球暖化。

## 參見

* 大地之舟
* 人類群居學
* 巨型都市
* 大都市
* 零碳建築
* 可持續發展
* 可持續景觀建築
* 永續設計
* 生態村
* 無車城市
* 建築生態學
* 都市更新
* 生態系統服務
* 都市代謝
* 中新天津生態城

## 外部連結

* （英文）Ecocity Builders （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） 由首先使用「ecocity」這個詞彙的 Richard Register 所創立
* （英文）Which way China? （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）Herbert Girardet, 2006 October 2nd, chinadialogue；. 討論中國生態城的出現。
* （英文）eco-friendly homes gaining popularity in india （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* （英文）Los Angeles: A History of the Future
* （英文）Zonneterp-project (eco-neighbourhood) （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* （英文）Sustainable cities information （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* （英文）Transition Towns, a organisation building sustainable cities （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
生態體系

> 生物系統層級關係：生物圈 > 生態系 > 群落 > 族群 > 個體
> 
> 

**生態系**（英語：**Ecosystem**），或稱**生態系統**，是指在一個特定環境內，相互作用的所有生物和此一環境的統稱。此特定環境裡的非生物因子（例如空氣、水及土壤等）與其間的生物之間具交互作用，不斷地進行物質的交換和能量的傳遞，並藉由物質流和能量流的連接，而形成一個整體。

## 辭源

生態系統一詞，最早是由英國的生物學家 Arthur Roy Clapham 所提出，意指由物理因子與生物所構成的整個環境。1936 年 Arthur Tansley 提出，生態系是指在一定的空間內生物成分和非生物成分通過物質循環和能量流動而互相作用、互相依存而構成的一個生態學功能單位。

## 大小

生態系的範圍沒有固定的大小，如一整個森林可能是一個生態系，一個小池塘也可能是一個生態系，在南美亞馬遜河流域，有時一棵大樹可能就是一個生態系，大部分動物終生不離開這棵樹。生態系的邊界一般是由於環境突然有很大變化造成的，如池塘外則不適合池塘內生物的生存，沙漠邊界、水體邊界、山與平原、沼澤的交界，一般都是一個生態系和另一個生態系的交界。當然生態系的邊界不是絕對的，有很多生物可以越過邊界生存，如青蛙在水中參與一個生態系，也可以跳到岸上參與另一個生態系。

## 分類

主要的生態系可為森林生態系、水域生態系、陸域生態系、珊瑚礁生態系等。生物圈是地球上最大的生態系。

### 自然生態系

如：生物圈、海洋、深海熱泉、珊瑚礁、陸地、森林、雨林、草原、湖泊、池塘、濕地等。
可依環境特性分為陸域生態系及水域生態系兩大部分，下再細分成其他各個生態系。

### 人工生態系

如：農田、果園、自給自足的宇宙飛船、用於驗證生態學原理的各種封閉的微宇宙等。

## 平衡

一個生態系內，各種生物之間以及和環境之間是存在一種平衡關係的，任何外來的物種或物質侵入這個生態系，都會破壞這種平衡，平衡被破壞後，可能會逐漸達到另一種平衡關係。但如果生態系的平衡被嚴重地破壞，可能會造成永久的失衡。

## 人類活動的影響

人類活動是造成生態系失衡的最主要因素。農業活動就是人類破壞自然生態系，創造自己的人為生態系的範例，人類開墾荒地，將原有生態系破壞，原有的物種無法繼續生存，人類種植自己需要的莊稼，隨之而來的是害蟲和捕食害蟲的動物，以及為避免被人類鋤草而生長的和莊稼形狀非常相似的雜草，這些物種形成一個新的生態系，人為生態系如果離開人的活動就無法繼續存在下去，如果人將農田拋荒，很快就會重新產生新的生態系，即雜草遍地，也許會沙漠化，但不會自動恢復到原有的生態系。

有時人類活動造成物種的長距離遷移，也可能會對生態系造成人類沒有預料到的破壞，老鼠和蒼蠅隨著人類散布到全世界，人類只是隨著興趣帶到澳大利亞的 32 對兔子，給澳洲的生態系幾乎造成毀滅性的災難。目前外來物種紫莖澤蘭、大米草、和水葫蘆已經開始對中國大陸的生態系造成威脅，同時隨著商品進入的美國白蛾等新型害蟲也開始適應新的環境。

人類活動造成的環境污染也會從物質和能量方面破壞生態系的平衡，有時會造成永久性的破壞。

人類目前已經認識到生態系平衡被破壞的後果，正在力圖幫助恢復其平衡，但這需要付出資金和能量，恢復比破壞要困難的多，而不會有經濟上的回報，所以一般經濟實體不會自動的去做這種事，需要政府和志願者的投入，也需要言論和教育的促進。

生態系可透過生態球進行模擬。

## 生態系中的信息

信息流：生態系中的生物族群之間，以及他們內部都有信息的產生和交換，能夠形成信息傳遞，即信息流

### 生態系中的信息的種類

#### 1. 物理信息

生態系中通過物理過程傳遞的信息，如聲，光，溫度，濕度，磁場等

#### 2. 化學信息

在生命活動中，生物產生的一些可以傳遞信息的化學物質，如植物有機酸，生物鹼等代謝產物，以及動物的性外激素等。昆蟲，魚類以及哺乳類等生物體中都存在能傳遞信息的化學物質 —— 信息素

## 注釋

## 參考

* 生物群系
* 生物圈
* 人類生態學
* 地球科學
* 生態系列表
生態黨_(比利時)

**生態**（法語：Ecolo）是比利時活動於瓦隆、布魯塞爾和德語區的法語綠黨。最近一次比利時聯邦議會選舉中，該黨在眾議院取得 8 席、參議院 5 席；在地方選舉方面，目前在布魯塞爾議會佔有 16 席，並參與組成聯合政府。

## 選舉結果

### 眾議院

## 參考資料
生成_(哲学)

在哲學中，**生成**（英語：Becoming；德語：Werden）是存在的事物發生變化的可能性。

在本體論的哲學研究中，生成的概念起源於古希臘。當時的哲學家赫拉克利特曾表示，世上沒有什麼是不變的，除了變化和生成（即一切都是非恆久的）。巴門尼德則率先提出存有的哲學觀念，認為我們用感官感知到的變化或「生成」是具有誤導性的，自然背後有一個純粹完美和永恆的存有，這是存有的終極真理。生成，連同它的對立面「存有」，是本體論中的兩個基本概念。

在哲學中，「生成」一詞涉及一個特定的本體論概念，也被過程哲學（英語：Process philosophy，或稱 ontology of becoming 或 processism）作為一個整體或與過程神學（英語：Process theology）的相關研究一起被研究。赫拉克利特因其流動（英語：flux）學說而被普遍認為是「過程方法的創始人」。

## 參考資料
生成元

在數學中，表達式**生成元**、**生成**、**由…… 生成**、**生成集合**（generator, generate, generated by 与 generating set）可有許多緊密相關的技術性含義：

* 代數的生成元：如果 _A_ 是一個環，_B_ 是一個 _A_- 代數，則 _S_ 生成 _B_ 若且唯若 _B_ 的包含 _S_ 的子 _A_- 代數是 _B_ 自己。
* 群的生成集合：群元素的一個集合除了整個群之外不能包含於任何子群中。參見群呈示。
* 一個環的生成集合：一個環 _A_ 的子集 _S_ 生成 _A_ 若且唯若包含 _S_ 的子環只有 _A_ 自己。
* 環中一個理想的生成集合。
* 生成元 (範疇論)，範疇論的生成元概念。
* 子基，在拓撲學中生成某拓撲的集合。
* 拓撲代數的生成集合：_S_ 是一個拓撲代數 _A_ 的生成集合如果包含 _S_ 的 _A_ 的最小閉子代數是 _A_ 自己。
* 一個李群的李代數中元素有時稱為這個群的生成元，特別是物理學家。李代數至少通過局部指數可以想為生成群，但李代數在嚴格意義上不構成一個生成集合。
  * 由諾特定理蘊含的連續對稱的生成元，是前項的特例。在這種情形，一個生成元有時稱為荷或諾特荷，類似於電荷是電磁學 U (1) 對稱群的生成元。這樣，例如夸克的色荷是量子色動力學中 SU (3) 色對稱的生成元。更確切地，「荷」只應用於一個李群的根系。
* 在隨機分析中，一個伊藤擴散或更一般的伊藤過程有一個無窮小生成元。

線性空間中 Spanning 也譯為**生成**：

* 線性空間的生成集合
生成函數

在數學中，某個序列 $(a_{n})_{n\in \mathbb {N} }$ 的**母函數**（又稱**生成函數**，英語：Generating function）是一種形式冪級數，其每一項的係數可以提供關於這個序列的訊息。使用母函數解決問題的方法稱為**母函數方法**。

母函數可分為很多種，包括**普通母函數**、**指數母函數**、**L 級數**、**貝爾級數**和**狄利克雷級數**。對每個序列都可以寫出以上每個類型的一個母函數。構造母函數的目的一般是為了解決某個特定的問題，因此選用何種母函數視乎序列本身的特性和問題的類型。

母函數的表示一般使用解析形式，即寫成關於某個形式變數 _x_ 的形式冪級數。對冪級數的收斂半徑中的某一點，可以求母函數在這一點的級數和。但無論如何，由於母函數是形式冪級數的一種，其級數和不一定對每個 _x_ 的值都存在。

母函數方法不僅在機率論的計算中有重要地位，而且已成為組合數學中一種重要方法。此外，母函數在有限差分計算、特殊函數論等數學領域中都有著廣泛的應用。

注意母函數本身並不是一個從某個定義域射到某個對應域的函數，名字中的「函數」只是出於歷史原因而保留。

## 歷史

瑞士數學家雅各布・伯努利在考慮「當投擲 n 粒骰子時，加起來點數總和等於 m 的可能方式的數目」這個問題時首先使用了母函數方法，並得出可能的數目是 $(x+x^{2}+x^{3}+x^{4}+x^{5}+x^{6})^{n}$ 的展開式中 $x^{m}$ 項的係數。之後尤拉在研究自然數的分解時也使用了母函數方法並奠定了母函數方法的基礎。1812 年，法國數學家拉普拉斯在著作《機率的分析理論》的第一卷中系統地研究了母函數方法及與之有關的理論。

## 定義

### 普通母函數

普通母函數就是最常見的母函數。一般來說，序列 $(a_{n})_{n\in \mathbb {N} }$ 的母函數是：

　
: $G(a_{n};x)=\sum _{n=0}^{\infty }a_{n}x^{n}$

如果 $a_{n}$ 是某個離散隨機變數的機率質量函數，那麼它的母函數被稱為一個機率母函數。

多重下標的序列也可以有母函數，例如序列 $(a_{m,n})_{m\in \mathbb {N} ,n\in \mathbb {N} }$ 的母函數是

　
: $G(a_{m,n};x,y)=\sum _{m,n=0}^{\infty }a_{m,n}x^{m}y^{n}$ 。

### 指數母函數

序列 $(a_{n})_{n\in \mathbb {N} }$ 的指數母函數是：

　
: $EG(a_{n};x)=\sum _{n=0}^{\infty }a_{n}{\frac {x^{n}}{n!}}$

### 卜瓦松母函數

序列 $(a_{n})_{n\in \mathbb {N} }$ 的卜瓦松母函數是：

　
: $PG(a_{n};x)=\sum _{n=0}^{\infty }a_{n}e^{-x}{\frac {x^{n}}{n!}}$

### L 級數

序列 $(a_{n})_{n\in \mathbb {N} }$ 的 L 級數是：

　
: $LG(a_{n};x)=\sum _{n=1}^{\infty }a_{n}{\frac {x^{n}}{1-x^{n}}}$

注意這裡的下標 _n_ 從 1 而不是 0 開始。

### 貝爾級數

關於算術函數 : $f(n)$ 和 $p$ 的貝爾級數是：

　
: $f_{p}(x)=\sum _{n=0}^{\infty }f(p^{n})x^{n}$

### 狄利克雷級數母函數

狄利克雷級數經常被用作母函數，儘管實際上狄利克雷級數並不是嚴格意義上的形式冪級數。序列 $(a_{n})_{n\in \mathbb {N} }$ 的狄利克雷級數母函數是：

　
: $DG(a_{n};s)=\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {a_{n}}{n^{s}}}$

當 $a_{n}$ 是積性函數時狄利克雷級數比較有用，因為這時的母函數可以寫成一系列貝爾級數的尤拉積：

　
: $DG(a_{n};s)=\prod _{p}f_{p}(p^{-s})\,$

如果 $a_{n}$ 是狄利克雷特徵，那麼它對應的狄利克雷級數母函數被稱為狄利克雷 L 函數。

## 一般母函數

### 求和

 $\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }x^{n}={\frac {1}{1-x}}$ 用於等比數列求和或推導級數 $\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }n^{m}x^{n}$ 。

### 不定方程式的解數

 $\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }{\binom {n+k}{k}}x^{n}={\frac {1}{(1-x)^{k+1}}}$ 用於求解一次不定方程式的解數，類似隔板法。

對於非負整數 $x_{1},x_{2},...,x_{k}$ ， $x_{1}+x_{2}+...+x_{k}=n$ 有 ${\binom {n+k-1}{k-1}}$ 個解：

　
: $\displaystyle {\frac {1}{(1-x)^{k}}}=\sum _{n=0}^{\infty }{\binom {n+k-1}{k-1}}x^{n}$

對於非負整數 $x_{1},x_{2},...,x_{k}$ ， $x_{1}+2x_{2}+2x_{3}=m$ 有 ${\binom {[{\frac {m}{2}}]+2}{2}}$ 個解：

　
: $\displaystyle {\frac {1}{(1-x)(1-x^{2})^{2}}}={\frac {1+x}{(1-x^{2})^{3}}}=(1+x)\sum _{n=0}^{\infty }{\binom {n+2}{2}}x^{2n}=\sum _{n=0}^{\infty }{\binom {n+2}{2}}x^{2n}+{\binom {n+2}{2}}x^{2n+1}$

## 參見

* 動差母函數
* 其他處理數列的組合技巧，如：
  * 遞迴關係

## 參考來源
生成器

**生成器**是任何能生成某些數學物件（例如群的元素可以由其生成元生成），或者其它有用資料的演算法。其中一類的生成器是碼產生器，它能代替人力生成軟體代碼。

除此之外，**生成器**也可以指：

* 生成器 (電腦編程)，表現得類似迭代器的一種常式。
* 序號產生器，一種可自動生成其註冊碼的軟體
* Windows 作業系統內建的輸入法生成器，可以將輸入法的碼錶抽取成文字檔案，並可以從文字檔案生成一個輸入法可執行檔。
* 密碼生成器，某些系統會採用電腦程式自動產生密碼，以提高系統安全性。
生成器_(计算机编程)

**生成器**（Generator），是電腦科學中特殊的子程式。實際上，所有生成器都是迭代器。生成器非常類似於返回陣列的函式，都是具有參數、可被呼叫、產生一系列的值。但是生成器不是構造出陣列包含所有的值並一次性返回，而是每次產生一個值，因此生成器看起來像函式，但行為像迭代器。

生成器可以用更有表達力的控制流結構實現，如協程或頭等計算續體。生成器，也被稱作半協程（semicoroutine），是特殊的、能力更弱的協程，總是在傳回一個值時把控制交還給呼叫者，而不是像協程那樣指出另一個協程繼續執行。

## 使用

生成器通常在一個迴圈內部被呼叫。 生成器第一次被呼叫是在進入這個迴圈結構時，建立一個物件以封裝生成器的狀態、繫結的實參。生成器的實體接著被執行直至遇到一個特別的 `yield` 動作，在這裡提供給 `yield` 動作的值被返回給呼叫者。在下一次呼叫同一個生成器的時候，生成器從 `yield` 動作之後恢復執行，直到遇上另一個 `yield` 動作。生成器的執行也可以遇到 `finish` 動作而終止。

由於生成器在需要的才計算它的要被 `yield` 的值，因此可以用來代表一個串流，這種序列要一次性全部計算出來是昂貴的甚至是不可能的，這種情況還包括無窮序列或現場資料串流。

如果需要及早求值（主要是在序列是有限的時候，否則求值將永不終止），可以使用列表或使用並列結構來建立一個列表替代生成器。例如，Python 的一個生成器 `g`，通過 `l = list(g)`，可被求值成列表 `l`。而在 F# 中，序列表達式 `seq { ... }`，將除了 `[ ... ]` 之外的惰性的（生成器或序列）求值為及早的（列表）。

在有生成器出現的情況下，語言的迴圈構造，比如 `for` 和 `while`，可以歸約成一個單一的 `loop ... end loop` 構造；可以用合適的生成器以正確的方式，順暢的類比所有常見的迴圈構造。例如，一個按範圍的迴圈如 `for x = 1 to 10`，可以通過生成器而被實現為迭代，比如 Python 的 `for x in range(1, 10)`。進一步的，`break` 可以被實現為向生成器傳送 `finish`，而接著在迴圈中使用 `continue`。

## 歷史

生成器最早出現於 CLU 語言（1975 年），也是字串操縱語言 Icon（1977 年）的顯著特徵。它現在出現在 Python、C#、Ruby、最新版本的 ECMAScript（ES6/ES2015）與其他語言之中。在 CLU 與 C# 中，生成器稱作迭代器，在 Ruby 稱作列舉元。

## 語言實例

### CLU

CLU 使用 `yield` 語句來在使用者定義資料抽象上進行迭代：

### Icon

在 Icon 中，所有表達式（包括迴圈）都是生成器。語言有很多內建生成器，甚至使用生成器機制實現某些邏輯語意（邏輯析取或 `OR` 以此達成）。

列印從 `0` 到 `20` 的平方，可以如下這樣使用協程完成：

但是多數時候，客製化生成器是使用 `suspend` 關鍵字來實現，它的功能完全類似 CLU 中的 `yield` 關鍵字。

### C++

使用宏預處理的例子見:

可迭代：

C++11 提供的 foreach loop 可用於任何具有 `begin` 與 `end` 成員函式的類。還需要有 `operator!=`, `operator++` 與 `operator*`。例如：

一個基本實現：

### C#

C# 2.0 開始可以利用 `yield` 構造生成器。

可以使用多個 `yield return` 語句：

### Python

Python 自 2001 年的 2.2 版開始支援生成器。下面是生成器一個例子，它是個計數器：

另一個生成器例子，它按需要無盡的產生素數：

Python 的生成器可以認為是一個迭代器包含了凍結的堆疊框。當用 `next()` 方法呼叫迭代器，Python 恢復凍結的堆疊框，繼續執行至下一次的 `yield` 語句。生成器的堆疊框再一次凍結，被 yield 的值返回給呼叫者。

PEP 380 (Python 3.3 開始) 增加了 `yield from` 表達式，允許生成器將它的一部份操作委託給另一個生成器。

#### 生成器表達式

Python 擁有建模於列表推導式的一種語法，叫做生成器表達式，用來輔助生成器的建立。下面的例子擴充了上面第一個例子，使用生成器表達式來計算來自 `countfrom` 生成器函式的數的平方：

### Smalltalk

下面例子使用 Pharo Smalltalk，黃金分割率生成器對 `goldenRatio next` 呼叫，每次返回一個更加逼近的黃金分割率：

下面的表達式返回的下次 `10` 個逼近。

## 參見

* 列表推導式
* 迭代器
* Iteratee
* 惰性求值
* Corecursion
* 協程
* 計算續體

## 注釋

## 參考文獻

* Stephan Murer, Stephen Omohundro, David Stoutamire and Clemens Szyperski: Iteration abstraction in Sather. _ACM Transactions on Programming Languages and Systems_, 18 (1):1-15 (1996) [1] （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
生成器_(设计模式)

**生成器模式**（英：Builder Pattern）是一種設計模式，又名：建造模式，是一種對象構建模式。它可以將複雜對象的建造過程抽象出來（抽象類別），使這個抽象過程的不同實現方法可以構造出不同表現（屬性）的對象。

## 適用性

在以下情況使用生成器模式：

* 當創建複雜對象的算法應該獨立於該對象的組成部分以及它們的裝配方式時；
* 當構造過程必須允許被構造的對象有不同的表示時。

## 參與者

* Builder

　
: 為創建一個 Product 對象的各個部件指定抽象接口。

* ConcreteBuilder

　
: 實現 Builder 的接口以構造和裝配該產品的各個部件。

　
: 定義並明確它所創建的表示。

　
: 提供一個檢索產品的接口

* Director

　
: 構造一個使用 Builder 接口的對象。

* Product

　
: 表示被構造的複雜對象。ConcreateBuilder 創建該產品的內部表示並定義它的裝配過程。

　
: 包含定義組成部件的類，包括將這些部件裝配成最終產品的接口。

## 協作

客戶創建 Director 對象，並用它所想要的 Builder 對象進行配置。

* 一旦產品部件被生成，導向器就會通知生成器。
* 生成器處理導向器的請求，並將部件添加到該產品中。
* 客戶從生成器中檢索產品。

## 範例

### Java

### PHP

### C++

## 注意問題

* 裝配和構造接口

　
: 生成器逐步的構造它們的產品。因此**生成器介面必須足夠普遍**，以便為各種類型的具體生成器構造產品。

* 沒有抽象類

　
: 通常情況下，由具體生成器生成的產品，它們的表示相差是如此之大以至於給不同的產品以公共父類沒有太大意思。

* 在生成器中預設的方法為空

　
: 定義為空方法可以使客戶只重定義他們所感興趣的操作。

## 效果

* 它使你可以改變一個產品的內部表示
* 它將構造代碼和表示代碼分開
* 它使你可對構造過程進行更精細的控制

## 相關模式

抽象工廠模式與生成器相似，因為它也可以創建複雜對象。主要的區別是生成器模式著重於一步步構造一個複雜對象。而抽象工廠模式著重於多個系列的產品對象（簡單的或是複雜的）。生成器在最後的一步返回產品，而對於抽象工廠來說，產品是立即返回的。 

組合模式通常是用生成器生成的。

## 參考

設計模式：可復用物件導向軟體的基礎

## 外部連結

軟體工程筆記庫
生成型預訓練變換模型_3

**生成型預訓練變換模型 3** （英語：Generative Pre-trained Transformer 3，簡稱 **GPT-3**）是一個自迴歸語言模型，目的是為了使用深度學習生成人類可以理解的自然語言。GPT-3 是由在舊金山的人工智慧公司 OpenAI 訓練與開發，模型設計基於谷歌開發的 Transformer 語言模型。GPT-3 的神經網路包含 1750 億個參數，需要 700GB 來存儲，為有史以來參數最多的神經網路模型。該模型在許多任務上展示了強大的零樣本和少樣本的能力。

OpenAI 於 2020 年 5 月發表 GPT-3 的論文，在次月為少量公司與開發人團釋出應用程式介面的測試版。微軟在 2020 年 9 月 22 日宣布取得了 GPT-3 的獨家授權。

GPT-3 被認為可寫出人類無法與電腦區別的文章與字串，GPT-3 原始論文的作者們警告了 GPT-3 有可能對於社會的負面影響，比如利用製造假新聞的可能性。英國《衛報》即使用 GPT-3 生成了一個關於人工智慧對人類無威脅的評論專欄。李開復稱卷積神經網路與 GPT-3 為人工智慧重要的改善，兩者皆是模型加海量數據的成果。

## 背景

據《經濟學人》報導，改進的算法、強大的計算機和數位化數據的增加推動了機器學習的革命，2010 年代的新技術導致「任務的快速改進」，包括操縱語言。

## 訓練和能力

在 2020 年 5 月 28 日，由 OpenAI 團隊中 31 名工程師和研究人員撰寫的 arXiv 預印本介紹了第三代「最先進的語言模型」——GPT-3 的開發情況。該團隊相對於 GPT-2， 將 GPT-3 的容量增加了兩個數量級以上，使其成為迄今為止最大的非稀疏語言模型。

史丹福大學的研究發現，GPT3 已經可以解決 70% 的心智理論任務，相當於 7 歲兒童；至於 GPT3.5 (ChatGPT 的同源模型)，更是解決了 93% 的任務，心智相當於 9 歲兒童！但這並不意味著，ChatGPT 就真正具備了心智理論。可能它即使不被設計到 AI 系統中，也可以作為「副產品」通過訓練得到。 因此，相比探究 GPT-3.5 是不是真的有了心智還是像有心智，更需要反思的是這些測試本身。 

### GPT-3.5

2022 年 3 月 1 日，OpenAI 在其 API 中提供了新版本的 GPT-3 和 Codex，名稱為「text-davinci-003」和「code-davinci-002」，具有編輯和插入的功能 。

## 參見

## 外部連結

* 官方網站
* Playground for GPT3.5 and Codex

## 參考資料
生成型预训练变换模型_4

**生成型預訓練變換模型 4**（英語：Generative Pre-trained Transformer 4，簡稱 **GPT-4**）是由 OpenAI 公司開發並於 2023 年 3 月 14 日發布的自回歸語言模型。Vox 稱 GPT-4 從各方面來說都優於 OpenAI 之前發布的 GPT-3 和 GPT-3.5。The Verge 還在報導中引用了關於將大幅增加 GPT-3 的參數數量（從 1750 億到 100 萬億）的傳言，但 OpenAI 執行長山姆・柯曼將其斥責為「完全是胡說八道」。美國眾議員堂・拜爾和劉雲平向《紐約時報》證實，奧爾特曼於 2023 年 1 月訪問國會展示 GPT-4 及其與其他人工智慧模型相比所改進的「安全控制」。

3 月 9 日，微軟表示 GPT-4 是多模態的（將支持文本以外的內容）。微軟表示還將 GPT-4 置入該公司旗下的 Microsoft Office。

 

## 能力

OpenAI 在宣布 GPT-4 時表示，它「比 GPT-3.5 更可靠、更有創意，並且能夠處理更細微的指令。」 他們製作了兩個版本的 GPT-4，上下文窗口分別為 8,192 和 32,768 個令牌，比分別限制為 4,096 和 2,049 個令牌的 GPT-3.5 和 GPT-3 有了顯著改進。與其前身不同，GPT-4 可以將圖像和文本作為輸入； 這使它能夠描述不尋常圖像中的幽默、總結截屏文本以及回答包含圖表的試題。 儘管有這些新能力，GPT-4 和它的前輩一樣，仍然傾向於產生幻覺答案。

## 使用

GPT-4 提供了支持插件式軟體開發的 API。人們可以在 writesonic.com 上找到有關如何插件式訪問 GPT-4 的分步指南。 要在新的 GPT-4 模型上使用和開發，首先需要從 OpenAI 獲取 API 密鑰。您只需在 OpenAI 的開發者頁面上註冊即可。

### ChatGPT Plus

GPT-4 可通過 API 和 ChatGPT Plus 用戶使用。

### 多鄰國

多鄰國（Duolingo）透過「角色扮演」和「解釋我的答案」這兩個新功能將 GPT-4 集成到他們的應用程式中。此更新的第一個版本僅針對正在學習法語或西班牙語的英語使用者，並計劃在未來將功能擴展到其他語言。

### Miðeind ehf

致力於語言保存的冰島初創公司 Miðeind ehf 被 OpenAI 選擇為參與新模型早期 Beta 測試計劃的六家公司之一。

### 可汗學院

可汗學院（Khan Academy）使用 GPT-4 創建一個輔導聊天機器人，該組織將其命名為「Khanmigo」。 雖然它處於「研究階段」， 聊天機器人的訪問權限免費提供給與可汗學院「合作」的 500 個學區的學生和教師。 公共訪問僅提供給從候補名單中選擇的有限數量的用戶； 接受後，每月需要支付 $20 美元的費用才能使用該技術。

### Microsoft Bing

微軟證實，其新版必應 (New Bing) 實際上在 GPT-4 正式發布之前已經一直在使用。

### Microsoft 365 Copilot

2023 年 3 月 17 日，微軟宣布進一步將 GPT-4 集成到其產品中，揭示了 Microsoft 365 Copilot，「嵌入到數百萬人每天使用的應用程式中：Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等。

## 參見

* GPT-3
* OpenAI

## 參考來源
生成多项式

在編碼理論中，**多項式碼**（英語：**polynomial code**）是有效碼字集合是由多項式（通常是固定長度的多項式）可以被特定多項式（長度較短，稱為_生成多項式_）整除的一種線性碼。

## 定義

對於有限域 $GF(q)$ ，其元素我們稱作_碼元_。為了建立多項式碼，我們要確定一個 $n$ 個碼元的序列 $a_{n-1}\ldots a_{0}$ 其多項式為

　
: $a_{n-1}x^{n-1}+\cdots +a_{1}x+a_{0}.\,$

對於整數 $m\leq n$ ，令 $g(x)$ 為 $m$ 階多項式，稱為_生成多項式_。由 $g(x)$ 生成的多項式碼其碼字都是階數低於 $n$ ，並且可以被 $g(x)$ 整除（沒有餘式）的多項式。

## 例子

考慮 $GF(2)=\{0,1\}$ 上， $n=5$ 、 $m=2$ 、生成多項式為 $g(x)=x^{2}+x+1$ 的多項式碼。此碼由下列碼字組成：

　
: $0\cdot g(x),\quad 1\cdot g(x),\quad x\cdot g(x),\quad (x+1)\cdot g(x),$

　
: $x^{2}\cdot g(x),\quad (x^{2}+1)\cdot g(x),\quad (x^{2}+x)\cdot g(x),\quad (x^{2}+x+1)\cdot g(x).$

或直接寫成：

　
: $0,\quad x^{2}+x+1,\quad x^{3}+x^{2}+x,\quad x^{3}+2x^{2}+2x+1,$

　
: $x^{4}+x^{3}+x^{2},\quad x^{4}+x^{3}+2x^{2}+x+1,\quad x^{4}+2x^{3}+2x^{2}+x,\quad x^{4}+2x^{3}+3x^{2}+2x+1.$

由於多項式碼定義在二元伽羅華域 $GF(2)=\{0,1\}$ 中，多項式元素用模 q 求和表示，於是最終多項式為：

　
: $0,\quad x^{2}+x+1,\quad x^{3}+x^{2}+x,\quad x^{3}+1,$

　
: $x^{4}+x^{3}+x^{2},\quad x^{4}+x^{3}+x+1,\quad x^{4}+x,\quad x^{4}+x^{2}+1.$

等價地，用二進位位的序列表示，這些碼字就是：

　
: $00000,\quad 00111,\quad 01110,\quad 01001,$

　
: $11100,\quad 11011,\quad 10010,\quad 10101.$

注意到如所有多項式碼一樣，這個碼確實是一個線性碼，即碼字的線性組合還是碼字。在域為 GF (2) 的情形，可以通過對二進位形式的兩個碼字取 XOR（如 00111 XOR 10010 = 10101）得到其線性組合。

## 編碼

在 $GF(q)$ 上長度為 $n$ 、生成多項式為 $m$ 階多項式 $g(x)$ 的多項式碼中，會有 $q^{n-m}$ 個碼字。事實上，根據定義，若且唯若一個碼字形式為 $p(x)=g(x)\cdot q(x)$ （其中 $q(x)$ 的階小於 $n-m$ ）時， $p(x)$ 才是一個碼元。因為會有 $q^{n-m}$ 個商，所以也會有相同數量的碼字。
未編碼的數據字長度應為 $n-m$ 。

一些作者，如（Lidl & Pilz, 1999），僅討論了從數據字到碼字賦值的映射 $q(x)\mapsto g(x)\cdot q(x)$ 。但在數據字不是碼字的一部分時會存在缺陷。

相反，常用下面的方法來建立系統碼：給定長度為 $n-m$ 的數據字 $d(x)$ ，先把 $d(x)$ 乘以 $x^{m}$ ，這樣的效果就是將 $d(x)$ 向左移 $m$ 位。 $x^{m}d(x)$ 一般不能被 $g(x)$ 整除，也就不是一個有效的碼字。不過，調整 $x^{m}d(x)$ 的最右面 $m$ 個符號可以得到唯一的碼字。
要求它，需要計算 $x^{m}d(x)$ 除以 $g(x)$ 的餘式：

　
: $x^{m}d(x)=g(x)\cdot q(x)+r(x),\,$

其中 $r(x)$ 的階數小於 $m$ 。於是對應於數據字 $d(x)$ 的碼字定義為

　
: $p(x):=x^{m}d(x)-r(x),\,$

注意以下性質：

 1. $p(x)=g(x)\cdot q(x)$ 可以被 $g(x)$ 整除。特別地， $p(x)$ 是一個有效碼字。
2. 由於 $r(x)$ 的階數小於 $m$ ， $p(x)$ 最左面的 $n-m$ 個符號與 $x^{m}d(x)$ 中對應符號相同。換句話說，碼字的前 $n-m$ 個符號與原數據字相同。剩下的 $m$ 個符號稱為_校驗位_。

### 例子

對於 $n=5$ 、 $m=2$ 、生成多項式為 $g(x)=x^{2}+x+1$ 的上述碼，我們的帶下列從數據字到碼字的賦值：

* 000 ↦ **000**00
* 001 ↦ **001**11
* 010 ↦ **010**01
* 011 ↦ **011**10
* 100 ↦ **100**10
* 101 ↦ **101**01
* 110 ↦ **110**11
* 111 ↦ **111**00

## 解碼

錯誤消息可以直接通過多項式除以生成多項式得到非零餘式而檢測出來。

假設碼字沒有差錯，系統碼可以通過剝離 $m$ 個檢驗位解碼。

如果存在差錯，則應在解碼前糾錯。有些多項式碼（如 BCH 碼）會有高效的解碼算法。

## 多項式碼的性質

對於所有數字碼來說，多項式碼的誤差檢測與校正能力取決於該碼的最小漢明距離。由於多項式碼是線性碼，最小漢明距離等於任何非零碼字的最小重量。在上面的例子中，最小漢明距離是 2，因為 01001 是一個碼字，並且沒有非零碼字只有一位是 1 的。

多項式碼更具體的性質往往取決於它的生成多項式的特定的代數性質。這裡有此類性質的一些例子：

* 一個多項式碼若且唯若生成多項式能夠整除 $x^{n}-1$ 時為循環碼。
* 如果生成多項式是本原多項式，若 $n\leq 2^{m}-1$ ，則得到的碼的漢明距離最小為 3。
* 在 BCH 碼中，生成多項式在擴展域中有能夠得到很大漢明距離的特定的根。

巧妙選取生成多項式的多項式碼的代數性質可以用來尋找有效的誤差校正算法。BCH 碼就屬於這種情況。

## 特定多項式碼

* 循環碼；所有循環碼都是多項式碼；如 CRC 碼。
* BCH 碼；一類漢明距離很大、有代數糾錯算法的循環碼。
* 里德 - 所羅門碼；BCH 碼的一個重要子集，有特別高效的結構。

## 參考文獻

* W.J. Gilbert and W.K. Nicholson: _Modern Algebra with Applications_, 2nd edition, Wiley, 2004.
* R. Lidl and G. Pilz. Applied Abstract Algebra, 2nd edition. Wiley, 1999.
生成子空間

在數學分支線性代數之中，向量空間中一個向量集合的**線性生成空間**（linear span，也稱為**線性包** linear hull），是所有包含這個集合的線性子空間的交集，從而一個向量集合的線性生成空間也是一個向量空間。

## 定義

給定域 _K_ 上的向量空間 _V_，集合 _S_（不必有限）的生成空間定義為所有包含 _S_ 的線性子空間 _V_ 的交集 _W_，稱 _W_ 為由 _S_（或 _S_ 中的向量）生成的子空間。

如果 $S=\{v_{1},...,v_{r}\}\,$ 是 _V_ 的有限子集，則生成空間為

　
: ${\rm {span}}\left(S\right)={\rm {span}}\left(v_{1},...,v_{r}\right)=\left\{{\lambda _{1}v_{1}+\cdots +\lambda _{r}v_{r}\mid \lambda _{1},\ldots ,\lambda _{r}\in \mathbf {K} }\right\}.$

## 解釋

_S_ 的生成空間也可定義為 _S_ 中元素的所有有限線性組合組成的集合。因為容易驗證：_S_ 中向量的有限線性組合的集合是包含 _S_ 的一個向量空間，反之任何包含 _S_ 的向量空間必然都包含 _S_ 中向量的有限組合，故兩個定義是等價的。

如果 _S_ 的生成空間是 _V_，則 _S_ 稱為 _V_ 的**生成集合**（spanning set）。_V_ 的一個生成集合不必是 _V_ 的一組基，因其不必是線性無關的。但是，對給定向量空間的極小生成集合一定是一組基。換句話說，_V_ 的生成集合是一組基若且唯若 _V_ 的任何向量可以唯一的寫成生成集合中一些元素的線性組合。

如果 _V_ 是無限維向量空間，_S_ 是無窮集合，則 _S_ 中的無限個向量的線性組合（如果收斂的話）不一定屬於 _S_ 的生成空間。

## 例子

* 實向量空間 **R**3 中 {(1,0,0), (0,1,0), (0,0,1)} 是一個生成集合，這個生成集合事實上是一組基。這個空間的另一組生成集合 {(1,2,3), (0,1,2), (−1,1/2,3), (1,1,1)} 不是一組基，因為它們不是線性獨立的。
* 集合 {(1,0,0), (0,1,0), (1,1,0)} 不是 **R**3 的生成集合；它的生成空間是 **R**3 中最後一個分量為零的向量組成的空間。
* 設 _V_={ (x,y,z) ∈**R**3 |_x_+_y_-_z_=0 }，則 {(1,0,1), (0,1,1)} 是 _V_ 的一個生成集合，也是一組基。

## 定理

**定理 1**：向量空間 _V_ 的非空集合 _S_ 生成的子空間是 _S_ 中向量的所有有限線性組合；

　
: 如注釋中所說，這個定理如此熟知，以至有時也作為一個集合的生成空間的定義。

**定理 2**：設 _V_ 是一個有限維向量空間，則 _V_ 的任何生成集合 _S_ 去掉一些向量（如果必要的話）可以簡化為 _V_ 的一組基。

　
: 取 _V_ 任意一組基（有限集），將這組基表示為 _S_ 中一些向量的有限組合，只用到 _S_ 中有限個向量，這有限個向量的生成集合包含這組基，從而包含 _V_，故第一步可將 _S_ 簡化為有限集；如果 _S_ 中向量不是線性無關的，則至少有一個向量能寫成其他向量的組合，去掉這個向量剩下的也能生成 _V_。繼續這個步驟直到剩下的向量集合線性無關，這便簡化為一組基了。

　
: 這也說明當 _V_ 是有限維時，一組基是極小生成集合。

## 性質

* 假設 $v_{1},\ldots ,v_{n}$ 是向量空間 _V_ 中 _n_ 個向量，那麼

　
: ${\rm {span}}(v_{1},\ldots ,v_{n-1})={\rm {span}}(v_{1},\ldots ,v_{n})\Longleftrightarrow v_{n}\in {\rm {span}}(v_{1},\ldots ,v_{n-1}).$

* _n_ 個向量生成空間的維數不大於 _n_，等於 _n_ 若且唯若這些向量線性無關。
* 假設 $S$ 與 $S'$ 是向量空間 $V$ 中兩個集合，則有：
   * $S\subset S'\Rightarrow {\rm {span}}(S)\subset {\rm {span}}(S');$
  * ${\rm {span}}(S\cup S')={\rm {span}}(S)+{\rm {span}}(S').$

## 線性生成空間與直和

設 $U$ 與 $V$ 是線性空間 $W$ 的兩個線性包，線性包 $\left\langle U\cup V\right\rangle $ 稱為 $U$ 與 $V$ 的**和**,
 $U+V=\left\langle U\cup V\right\rangle =\left\{u+v|u\in U,v\in V\right\}$ , 如果 $U\cap V=0$ ，則稱 $U+V$ 為直和，記為 $U\oplus V$

## 參考文獻

* M.I. Voitsekhovskii, Linear hull, Hazewinkel, Michiel (編), 数学百科全书，Springer, 2001, ISBN 978-1-55608-010-4
* 藍以中，《高等代數簡明教程》（上冊），北京大學出版社，2002 年 8 月。
* 《代數學引論（第二卷）》/（俄）A.H. 柯斯特利金著；牛鳳文譯.- 北京：高等教育出版社，2008.1 ISBN：978-7-040-21491-8
生成对抗网络

**生成對抗網路**（英語：Generative Adversarial Network，簡稱 **GAN**）是非監督式學習的一種方法，透過兩個神經網路相互博弈的方式進行學習。該方法由伊恩・古德費洛等人於 2014 年提出。
生成對抗網路由一個生成網路與一個判別網路組成。生成網路從潛在空間（latent space）中隨機取樣作為輸入，其輸出結果需要盡量模仿訓練集中的真實樣本。判別網路的輸入則為真實樣本或生成網路的輸出，其目的是將生成網路的輸出從真實樣本中盡可能分辨出來。而生成網路則要盡可能地欺騙判別網路。兩個網路相互對抗、不斷調整參數，最終目的是使判別網路無法判斷生成網路的輸出結果是否真實。

生成對抗網路常用於生成以假亂真的圖片。此外，該方法還被用於生成影片、三維物體模型等。

生成對抗網路雖然最開始提出是為了無監督學習，但經證明對半監督學習、完全監督學習 、強化學習也有效。 在 2016 年的一個研討會上，楊立昆稱生成式對抗網路為「機器學習這二十年來最酷的想法」。

## 應用

生成對抗網路的應用範圍正在大幅增加，比如 ChatGPT 等。 

### 時尚和廣告

生成對抗網路可用於建立虛構時裝模特的相片，無需聘請模特、攝影師、化妝師，也省下工作室和交通的開銷。 生成對抗網路可用於時尚廣告活動，建立來自不同群體的模特兒，這可能會增加這些群體的人的購買意圖。

### 科學

生成對抗網路可以改善天文圖像，並類比重力透鏡以進行暗物質研究。

在 2019 年，生成對抗網路成功地類比了暗物質在太空中特定方向的分布，並預測將要發生的引​​力透鏡。

### 電子遊戲

在 2018 年，生成對抗網路進入了電子遊戲改造社群。對舊的電子遊戲透過圖像訓練，以 4k 或更高解析度重新建立低解析度 2D 紋理，然後對它們進行下取樣以適應遊戲的原始解析度（結果類似於抗鋸齒的超級取樣方法）。通過適當的訓練，生成對抗網路提供更清晰、高於原始的 2D 紋理圖像品質，同時完全保留原始的細節、顏色。 

## 參見

* 深度學習
* ChatGPT

## 參考文獻
生成层

**基底細胞層**（英語：stratum basale），是表皮最深的一層。基底層由一層矮柱狀或立方形的細胞組成。基底細胞層細胞核呈卵圓形，細胞質內多粗面內質網和張力原纖維。

## 圖片

* *

## 參考資料
生成效应

**生成效應**是一種記憶力現象，是指相對於從簡單閱讀中得到的信息，人們更容易記住自己的頭腦中產生的信息。研究人員一直在努力解釋為什麼大腦生成的信息比閱讀得到的信息更容易被記住，但沒有一個解釋能完全令人信服。

## 參考文獻
生成文法

在理論語言學中，**生成文法**（英語：generative grammar）是一種嘗試接近句法學（英語：Syntax）的方式 。生成文法嘗試給出一套規則，其能正確的預測，在一個語言中，甚麼樣的詞匯組合能成為正確的句子；而在討論生成文法的同時，這些規則通常也能預測句子中的構詞法。

## 文法緣起與沿革

生成文法源於 50 年代末語言學家喬姆斯基的研究工作（他的理論在較早的版本裡叫做轉換文法（transformational grammar; **TGG**）。這個詞現在作為集合名詞，指此理論以及其後繼），而後來也有各種版本的生成語法理論與之爭鳴。喬姆斯基目前的理論稱作「最簡方案」（Minimalist Program; **MP**）。其他著名的理論包括主辭驅動句構造文法（Head-driven phrase structure grammar; **HPSG**），語彙機能文法（Lexical functional grammar; **LFG**），範疇文法（Categorial grammar; **CG**），關係文法（Relational grammar; **RG**），以及樹 - 鄰接文法（Tree-adjoining grammar; **TAG**）。

喬姆斯基認為，生成文法中的性質來自一種「天生的」、普遍語法。提倡生成文法的學者認為，大多數的語法並不是由於交際功能而產生的，也不是簡單地從環境中學得的（見刺激貧乏論）。在這方面，生成文法中的觀點與認知文法、功能主義或行為主義的理論都有所區別。

在大多數的生成文法理論中，一個句子要麼是「正確的」，要麼是「不正確的」（或叫作「形式完整／不完整的」）。換句話說，生成文法的規則作為一個算法，對一個句子的**合法度**（符合語法的程度；grammaticality）進行預測，但只得出是／否的結果。在這方面，生成文法又不同於那種把合法度作為隨機變量來處理的所謂隨機文法（stochastic grammar）。不過，在生成文法一些新近的研究中也可以看到隨機性的使用，比如 Joan Bresnan 的有關優選理論（optimality theory; **OT**）的工作。

## 上下文無關文法

## 批評

### 缺乏證據

生成語法的創造者喬姆斯基相信已經找到了語言學證據，表明兒童並非從語法結構學得語言，而是從普遍語法中「習得」（acquired）。這引出了刺激貧乏論。然而，後來發現喬姆斯基的語言分析並不完善。

沒有證據表明句法結構是天生的。雖然 FOXP2 基因的發現為此帶來了一些希望，但仍不足以支持這就是「語法基因」或和語法語言的出現有很大關系 。

使用 ERP 進行的神經科學研究也沒有發現「人類的大腦像處理動詞短語一樣處理語法對象」的科學證據。因此，生成語法對神經語言學來說並非一個有用的模型。

遺傳學家也聲稱，語言是置放在它自己的心靈模塊中，並且第一語言處理與其他類型的信息處理（例如數學）之間沒有交互作用。這種說法並非基於對大腦如何工作的研究或普遍科學理解

喬姆斯基回應了批評，強調他的理論實際上是反證據的。然而，他認為這項研究的真正價值要到後來才會明白，就像伽利略的情況一樣。

## 含暫譯術語

* 主辭驅動句構造文法（head-driven phrase structure grammar）
* 語彙機能文法（lexical functional grammar）
* 範疇文法
* 關係文法（relational grammar）
* 樹 - 鄰接文法（tree-adjoining grammar）
* 刺激貧乏論
* 認知文法
* 優選理論

## 參見

* 喬姆斯基
* 轉換 - 生成文法
* 認知語言學
* 語法分析器

## 注釋

## 參考文獻

## 延伸閱讀
生成树

在圖論中，無向圖 _G_ 的**生成樹**（英語：Spanning Tree）是具有 _G_ 的全部頂點，但邊數最少的連通子圖。

以 $V$ 表示頂點， $E$ 表示邊，若圖 $G=(V(G),E(G))$ 和樹 $T=(V(T),E(T))$ ，有 $E(T)\subset E(G)$ 和 $V(G)=V(T)$ ，那麼 $T$ 是 $G$ 的生成樹。

一個圖的生成樹可能有多個。

## 最小生成樹

帶權圖的生成樹中，總權重最小的稱為**最小生成樹**。

求取最小生成樹的算法：

* 克魯斯克爾演算法 - 一種貪心算法，複雜度是 $O(E\log {E})$ 。
* 普林姆算法 - 另一種貪心算法，用二叉堆優化時複雜度是 $O(E+V\log {V})$ 。當邊數遠遠大於點數，可近似認為是 $O(E)$ 。
生成树协议

**生成樹協定**（英語：Spanning Tree Protocol，**STP**），是一個作用在 OSI 網路模型中第二層的通信協定。基本應用是防止交換機冗餘鏈路產生的迴圈，用於確保乙太網路中無迴圈的邏輯拓撲結構，從而避免廣播風暴大量占用交換機的資源。

生成樹協定工作原理：任意一交換機中如果到達根網橋有兩條或者兩條以上的鏈路，生成樹協定都根據演算法把其中一條切斷，僅保留一條，從而保證任意兩個交換機之間只有一條單一的活動鏈路。因為這種生成的拓撲結構，很像是以根交換機為樹幹的樹形結構，故為生成樹協定。

生成樹協定是基於 Radia Perlman 在 DEC 工作時發明的一種演算法被納入了 IEEE 802.1d 中。2001 年 IEEE 組織推出了快速生成樹協定（RSTP）在網路結構發生變化時能比 STP 更快的收斂網路，還引進了埠角色來完善了收斂機制，被納入在 IEEE 802.1w 中。

STP 的工作過程如下：首先，依據網橋優先權（橋優先）和 MAC 位址組合生成的橋 ID 進行網橋選舉，橋 ID 最小的網橋將成為網路中的根橋（橋根）；在此基礎上，計算每個節點到根橋的距離，並由這些路徑得到各冗餘鏈路的代價，選擇最小的成為通信路徑（相應的埠狀態變為 forwarding），其它的就成為備份路徑（相應的埠狀態變為 blocking）。STP 生成過程中的通信任務由 BPDU 完成，這種封包又分為包含組態資訊的組態 BPDU（其大小不超過 35B）和包含拓撲變化資訊的通知 BPDU（其長度不超過 4B）。

## 相關條目

* 中間系統到中間系統（Intermediate system to intermediate system，IS-IS）
* IEEE 802.1aq - 最短路徑橋接（SPB）

## 參考文獻
生成模型

在概率統計理論中， **生成模型**是指能夠隨機生成觀測數據的模型，尤其是在給定某些隱含參數的條件下。它給觀測值和標註數據序列指定一個聯合概率分布。在機器學習中，生成模型可以用來直接對數據建模（例如根據某個變量的概率密度函數進行數據採樣），也可以用來建立變量間的條件概率分布。條件概率分布可以由生成模型根據貝葉斯定理形成。

香農 (1948) 給出了有一個英語雙詞頻率表生成句子的例子。可以生成如「representing and speedily is an good」這種句子。一開始並不能生成正確的英文句子，但隨著詞頻表由雙詞擴大為三詞甚至多詞，生成的句子也就慢慢的成型了。

生成模型的定義與判別模型相對應：生成模型是所有變量的全概率模型，而判別模型是在給定觀測變量值前提下目標變量條件概率模型。因此生成模型能夠用於模擬（即_生成_）模型中任意變量的分布情況，而判別模型只能根據觀測變量得到目標變量的採樣。判別模型不對觀測變量的分布建模，因此它不能夠表達觀測變量與目標變量之間更複雜的關係。因此，生成模型更適用於無監督的任務，如分類和聚類。

典型的生成模型包括:

* 高斯混合模型和其他混合模型
* 隱馬爾可夫模型
* 隨機上下文無關文法
* 樸素貝葉斯分類器
* AODE 分類器
* 潛在狄利克雷分配模型
* 受限玻爾茲曼機

如果觀測數據是由生成模型中採樣的，那麼最大化數據似然概率是一個常見的方法。但是，大部分統計模型只是近似於_真實_分布，如果任務的目標是在已知一部分變量的值的條件下，對另一部分變量的推斷，那麼可以認為這種模型近似造成了一些對於當前任務來說不必要的假設。在這種情況下，使用判別模型對條件概率函數建模可能更準確，儘管具體的應用細節會最終決定哪種方法更為適用。

## 參見

* 判別模型
生成热

**標準莫耳生成熱**，也稱**標準生成焓**（**Standard enthalpy of formation**）、**標準生成熱**（**Standard heat of formation**），符號為 Δf_H_m~~O~~ 或 Δ_H_f~~O~~，單位為 kJ/mol（又作 kJ・mol-1），指在標準狀態（101.325kPa）下，生成 1 莫耳純淨物質放出（符號為負）或者吸收（符號為正）的熱量。

## 定義

物質 B 的標準莫耳生成焓 $\Delta _{\mathrm {f} }{\mathit {H}}_{\mathrm {m} }$ $^{\ominus }$ （B，相態，_T_）的定義為，在溫度 _T_ 下，由參考狀態的單質生成物質 B (νB=+1) 反應的標準莫耳焓變。

由標準狀態下最穩定單質生成標準狀態下 1mol 的化合物的熱效應或焓變，稱為該化合物的標準生成焓，以符號 $\Delta H_{\mathrm {f} }$ 表示。最穩定的單質的標準生成熱規定為零。各種物理化學手冊中給出的生成焓是在溫度為 298.15K 時生成 lmol 化合物的標準生成焓，叫做標準莫耳生成焓。例如，下列反應在 298.15K 及 1013.25hPa 條件下的莫耳反應熱是 - 393.51kJ/mol：

* C (s，石墨) + O2 (g) = CO2 (g)　　△H=-393.51kJ/mol

根據定義，CO2 的標準莫耳生成焓等於 - 393.51kJ/mol

生成焓是一個熱力學狀態參數，在通常條件下只與物質本身相關，而與反應的過程無關。

## 參考狀態

參考狀態，一般指每種單質在所討論的溫度 _T_ 及標準壓力 pθ 是最穩定的狀態。

* 例如，碳的多種同素異形體（石墨、金剛石、無定形碳和 C60 等）中，最穩定的是石墨。

個別情況下，按習慣參考狀態的單質並不是最穩定的。

* 例如，磷的參考狀態的單質是白磷 P4（s，白），但白磷不及紅磷和黑磷穩定。

## 無機物 （25℃）

　
: 註：物態：g - 氣態（gaseous），l - 液態（liquid）， s - 固態（solid），aq - 水溶液

## 有機化合物 （25℃）

　
: 註：物態：g - 氣態（gaseous），l - 液態（liquid）， s - 固態（solid），aq - 水溶液

## 參見

* 內能
* 焓
* 標準莫耳燃燒焓
生成物

**產物**是化學反應的生成物。

根據反應速率的不同，產物生成的速度的可以從奈秒到世紀不等。

## 例子

在「H++H2O->H3O+」中，H3O+ 是這個化學反應的產物。

## 參見

* 反應物
* 底物
* 過渡態
* 中間體

P
生成矩阵

在編碼理論中，**生成矩陣**（英語：**generator matrix**）是一個矩陣，該矩陣的行是線性碼的一組基。所有碼字都是該矩陣的行的線性組合，也就是說，線性碼是其生成矩陣的行空間。

## 術語

若 **G** 為一矩陣，它生成線性碼 _C_ 的碼字的方式為，

　
: **w** = **s** **G**,

其中 **w** 是線性碼 _C_ 的一個碼字，而 **s** 是任意向量。 線性 $[n,k,d]_{q}$ 碼的生成矩陣的格式為 $k\times n$ ，其中 _n_ 為碼字的長度，_k_ 為信息比特的數量（作為向量子空間的 _C_ 的維數），_d_ 為碼的最小距離，而 _q_ 為有限域的大小，即字典中符號的個數（因此 _q_ = 2 表示二元碼，等等。）冗餘比特的數量用 _r = n - k_ 表示。

生成矩陣的_標準_形式為，

　
: $G={\begin{bmatrix}I_{k}|P\end{bmatrix}}$ ,

其中 $I_{k}$ 是 _k_×_k_ 單位矩陣而 P 是 _k_×_r_ 矩陣。當生成矩陣為標準形式時，碼 _C_ 在其前 _k_ 個坐標位置為系統碼。

生成矩陣可以用來構建一個碼的奇偶檢驗矩陣（反過來也可以）。如果生成矩陣 _G_ 是標準形式 $G={\begin{bmatrix}I_{k}|P\end{bmatrix}}$ ，那麼 _C_ 奇偶校驗矩陣就是

　
: $H={\begin{bmatrix}-P^{\top }|I_{n-k}\end{bmatrix}}$ ,

其中 $P^{\top }$ 是 $P$ 矩陣的轉置。這是由於 $C$ 的奇偶檢驗矩陣是對偶碼 $C^{\perp }$ 的一個生成矩陣。

## 等價碼

如果一個碼可以由另一個碼通過下列兩種變換得到的話，則碼 _C_1 與碼 _C_2 是_等價_的（記為 _C_1 ~ _C_2）：

1. 任意排列碼的位置
2. 將固定位置上的做置換

等價碼的最小距離相同。

## 參見

* (7,4) 漢明碼

## 注釋

## 參考文獻

* Ling, San; Xing, Chaoping, Coding Theory / A First Course, Cambridge University Press, 2004, ISBN 0-521-52923-9
* Pless, Vera, Introduction to the Theory of Error-Correcting Codes 3rd, Wiley Interscience, 1998, ISBN 0-471-19047-0
* Roman, Steven, Coding and Information Theory, GTM **134**, Springer-Verlag, 1992, ISBN 0-387-97812-7
* Welsh, Dominic, Codes and Cryptography, Oxford University Press, 1988, ISBN 0-19-853287-3

## 延伸閱讀

* MacWilliams, F.J.; Sloane, N.J.A., The Theory of Error-Correcting Codes, North-Holland, 1977, ISBN 0-444-85193-3

## 外部連結

* Generator Matrix at MathWorld （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
生成空间

在數學分支線性代數之中，向量空間中一個向量集合的**線性生成空間**（linear span，也稱為**線性包** linear hull），是所有包含這個集合的線性子空間的交集，從而一個向量集合的線性生成空間也是一個向量空間。

## 定義

給定域 _K_ 上的向量空間 _V_，集合 _S_（不必有限）的生成空間定義為所有包含 _S_ 的線性子空間 _V_ 的交集 _W_，稱 _W_ 為由 _S_（或 _S_ 中的向量）生成的子空間。

如果 $S=\{v_{1},...,v_{r}\}\,$ 是 _V_ 的有限子集，則生成空間為

　
: ${\rm {span}}\left(S\right)={\rm {span}}\left(v_{1},...,v_{r}\right)=\left\{{\lambda _{1}v_{1}+\cdots +\lambda _{r}v_{r}\mid \lambda _{1},\ldots ,\lambda _{r}\in \mathbf {K} }\right\}.$

## 解釋

_S_ 的生成空間也可定義為 _S_ 中元素的所有有限線性組合組成的集合。因為容易驗證：_S_ 中向量的有限線性組合的集合是包含 _S_ 的一個向量空間，反之任何包含 _S_ 的向量空間必然都包含 _S_ 中向量的有限組合，故兩個定義是等價的。

如果 _S_ 的生成空間是 _V_，則 _S_ 稱為 _V_ 的**生成集合**（spanning set）。_V_ 的一個生成集合不必是 _V_ 的一組基，因其不必是線性無關的。但是，對給定向量空間的極小生成集合一定是一組基。換句話說，_V_ 的生成集合是一組基若且唯若 _V_ 的任何向量可以唯一的寫成生成集合中一些元素的線性組合。

如果 _V_ 是無限維向量空間，_S_ 是無窮集合，則 _S_ 中的無限個向量的線性組合（如果收斂的話）不一定屬於 _S_ 的生成空間。

## 例子

* 實向量空間 **R**3 中 {(1,0,0), (0,1,0), (0,0,1)} 是一個生成集合，這個生成集合事實上是一組基。這個空間的另一組生成集合 {(1,2,3), (0,1,2), (−1,1/2,3), (1,1,1)} 不是一組基，因為它們不是線性獨立的。
* 集合 {(1,0,0), (0,1,0), (1,1,0)} 不是 **R**3 的生成集合；它的生成空間是 **R**3 中最後一個分量為零的向量組成的空間。
* 設 _V_={ (x,y,z) ∈**R**3 |_x_+_y_-_z_=0 }，則 {(1,0,1), (0,1,1)} 是 _V_ 的一個生成集合，也是一組基。

## 定理

**定理 1**：向量空間 _V_ 的非空集合 _S_ 生成的子空間是 _S_ 中向量的所有有限線性組合；

　
: 如注釋中所說，這個定理如此熟知，以至有時也作為一個集合的生成空間的定義。

**定理 2**：設 _V_ 是一個有限維向量空間，則 _V_ 的任何生成集合 _S_ 去掉一些向量（如果必要的話）可以簡化為 _V_ 的一組基。

　
: 取 _V_ 任意一組基（有限集），將這組基表示為 _S_ 中一些向量的有限組合，只用到 _S_ 中有限個向量，這有限個向量的生成集合包含這組基，從而包含 _V_，故第一步可將 _S_ 簡化為有限集；如果 _S_ 中向量不是線性無關的，則至少有一個向量能寫成其他向量的組合，去掉這個向量剩下的也能生成 _V_。繼續這個步驟直到剩下的向量集合線性無關，這便簡化為一組基了。

　
: 這也說明當 _V_ 是有限維時，一組基是極小生成集合。

## 性質

* 假設 $v_{1},\ldots ,v_{n}$ 是向量空間 _V_ 中 _n_ 個向量，那麼

　
: ${\rm {span}}(v_{1},\ldots ,v_{n-1})={\rm {span}}(v_{1},\ldots ,v_{n})\Longleftrightarrow v_{n}\in {\rm {span}}(v_{1},\ldots ,v_{n-1}).$

* _n_ 個向量生成空間的維數不大於 _n_，等於 _n_ 若且唯若這些向量線性無關。
* 假設 $S$ 與 $S'$ 是向量空間 $V$ 中兩個集合，則有：
   * $S\subset S'\Rightarrow {\rm {span}}(S)\subset {\rm {span}}(S');$
  * ${\rm {span}}(S\cup S')={\rm {span}}(S)+{\rm {span}}(S').$

## 線性生成空間與直和

設 $U$ 與 $V$ 是線性空間 $W$ 的兩個線性包，線性包 $\left\langle U\cup V\right\rangle $ 稱為 $U$ 與 $V$ 的**和**,
 $U+V=\left\langle U\cup V\right\rangle =\left\{u+v|u\in U,v\in V\right\}$ , 如果 $U\cap V=0$ ，則稱 $U+V$ 為直和，記為 $U\oplus V$

## 參考文獻

* M.I. Voitsekhovskii, Linear hull, Hazewinkel, Michiel (編), 数学百科全书，Springer, 2001, ISBN 978-1-55608-010-4
* 藍以中，《高等代數簡明教程》（上冊），北京大學出版社，2002 年 8 月。
* 《代數學引論（第二卷）》/（俄）A.H. 柯斯特利金著；牛鳳文譯.- 北京：高等教育出版社，2008.1 ISBN：978-7-040-21491-8
生成艺术

**生成藝術**（英語：generative art）指的是全部或部分使用自主系統創作的藝術品。其中，自主系統通常指的是是非人類的，可以獨立決定藝術作品的特徵，無需藝術家直接進行決策。在某些情況下，人類創作者可能聲稱生成系統代表了他們自己的藝術思想，而在其他情況下，系統則扮演了創作者的角色。

## 參考資料
生成語言學

**生成語言學**是語言學中關於生成語法的一種學說。對不同的人來說，「生成語法」可能表示不同的意思，涉及有不同的範圍，意思也可能重疊。

生成語言學用完全直接明析的方式來解決語法的研究與應用問題，不同人可能會以不同的方式來處理。

根據其正式定義，生成語法指的是一種完全明析的語法。它由有限個數的法則組成，應用這些法生成一個特定語言中符合語法的句子（通常來講這些句子的數目可以是無窮的）。這個術語及其定義最早由諾姆・喬姆斯基給出，並且由許多語言學字典沿用。_生成_一詞現在被用來作為一個帶有特定意義的技術名詞。這樣，說一種語法生成了一個句子，它指是那個句子被「分配了一個結構類型」。

生成語法一詞也用來泛指由喬姆斯基和他的追隨者所採用的語言學方法。喬姆斯基的方法有兩大特點，一是轉換語法（最初由他在 1957 年的著作「句法結構」中提出），二是很強的語言自然主義傾向（主張人類語言的基本特點必須是相同的）。「生成語言學」常用來指本喬姆斯基早期提出的轉換語法，它區分了「深層結構」和「表層結構」。

## 參考文獻

## 參見

* 轉換語法
* 諾姆・喬姆斯基

## 延伸閱讀
生成语法

在理論語言學中，**生成文法**（英語：generative grammar）是一種嘗試接近句法學（英語：Syntax）的方式 。生成文法嘗試給出一套規則，其能正確的預測，在一個語言中，甚麼樣的詞匯組合能成為正確的句子；而在討論生成文法的同時，這些規則通常也能預測句子中的構詞法。

## 文法緣起與沿革

生成文法源於 50 年代末語言學家喬姆斯基的研究工作（他的理論在較早的版本裡叫做轉換文法（transformational grammar; **TGG**）。這個詞現在作為集合名詞，指此理論以及其後繼），而後來也有各種版本的生成語法理論與之爭鳴。喬姆斯基目前的理論稱作「最簡方案」（Minimalist Program; **MP**）。其他著名的理論包括主辭驅動句構造文法（Head-driven phrase structure grammar; **HPSG**），語彙機能文法（Lexical functional grammar; **LFG**），範疇文法（Categorial grammar; **CG**），關係文法（Relational grammar; **RG**），以及樹 - 鄰接文法（Tree-adjoining grammar; **TAG**）。

喬姆斯基認為，生成文法中的性質來自一種「天生的」、普遍語法。提倡生成文法的學者認為，大多數的語法並不是由於交際功能而產生的，也不是簡單地從環境中學得的（見刺激貧乏論）。在這方面，生成文法中的觀點與認知文法、功能主義或行為主義的理論都有所區別。

在大多數的生成文法理論中，一個句子要麼是「正確的」，要麼是「不正確的」（或叫作「形式完整／不完整的」）。換句話說，生成文法的規則作為一個算法，對一個句子的**合法度**（符合語法的程度；grammaticality）進行預測，但只得出是／否的結果。在這方面，生成文法又不同於那種把合法度作為隨機變量來處理的所謂隨機文法（stochastic grammar）。不過，在生成文法一些新近的研究中也可以看到隨機性的使用，比如 Joan Bresnan 的有關優選理論（optimality theory; **OT**）的工作。

## 上下文無關文法

## 批評

### 缺乏證據

生成語法的創造者喬姆斯基相信已經找到了語言學證據，表明兒童並非從語法結構學得語言，而是從普遍語法中「習得」（acquired）。這引出了刺激貧乏論。然而，後來發現喬姆斯基的語言分析並不完善。

沒有證據表明句法結構是天生的。雖然 FOXP2 基因的發現為此帶來了一些希望，但仍不足以支持這就是「語法基因」或和語法語言的出現有很大關系 。

使用 ERP 進行的神經科學研究也沒有發現「人類的大腦像處理動詞短語一樣處理語法對象」的科學證據。因此，生成語法對神經語言學來說並非一個有用的模型。

遺傳學家也聲稱，語言是置放在它自己的心靈模塊中，並且第一語言處理與其他類型的信息處理（例如數學）之間沒有交互作用。這種說法並非基於對大腦如何工作的研究或普遍科學理解

喬姆斯基回應了批評，強調他的理論實際上是反證據的。然而，他認為這項研究的真正價值要到後來才會明白，就像伽利略的情況一樣。

## 含暫譯術語

* 主辭驅動句構造文法（head-driven phrase structure grammar）
* 語彙機能文法（lexical functional grammar）
* 範疇文法
* 關係文法（relational grammar）
* 樹 - 鄰接文法（tree-adjoining grammar）
* 刺激貧乏論
* 認知文法
* 優選理論

## 參見

* 喬姆斯基
* 轉換 - 生成文法
* 認知語言學
* 語法分析器

## 注釋

## 參考文獻

## 延伸閱讀
生成语言学

**生成語言學**是語言學中關於生成語法的一種學說。對不同的人來說，「生成語法」可能表示不同的意思，涉及有不同的範圍，意思也可能重疊。

生成語言學用完全直接明析的方式來解決語法的研究與應用問題，不同人可能會以不同的方式來處理。

根據其正式定義，生成語法指的是一種完全明析的語法。它由有限個數的法則組成，應用這些法生成一個特定語言中符合語法的句子（通常來講這些句子的數目可以是無窮的）。這個術語及其定義最早由諾姆・喬姆斯基給出，並且由許多語言學字典沿用。_生成_一詞現在被用來作為一個帶有特定意義的技術名詞。這樣，說一種語法生成了一個句子，它指是那個句子被「分配了一個結構類型」。

生成語法一詞也用來泛指由喬姆斯基和他的追隨者所採用的語言學方法。喬姆斯基的方法有兩大特點，一是轉換語法（最初由他在 1957 年的著作「句法結構」中提出），二是很強的語言自然主義傾向（主張人類語言的基本特點必須是相同的）。「生成語言學」常用來指本喬姆斯基早期提出的轉換語法，它區分了「深層結構」和「表層結構」。

## 參考文獻

## 參見

* 轉換語法
* 諾姆・喬姆斯基

## 延伸閱讀
生成集

在數學中，表達式**生成元**、**生成**、**由…… 生成**、**生成集合**（generator, generate, generated by 与 generating set）可有許多緊密相關的技術性含義：

* 代數的生成元：如果 _A_ 是一個環，_B_ 是一個 _A_- 代數，則 _S_ 生成 _B_ 若且唯若 _B_ 的包含 _S_ 的子 _A_- 代數是 _B_ 自己。
* 群的生成集合：群元素的一個集合除了整個群之外不能包含於任何子群中。參見群呈示。
* 一個環的生成集合：一個環 _A_ 的子集 _S_ 生成 _A_ 若且唯若包含 _S_ 的子環只有 _A_ 自己。
* 環中一個理想的生成集合。
* 生成元 (範疇論)，範疇論的生成元概念。
* 子基，在拓撲學中生成某拓撲的集合。
* 拓撲代數的生成集合：_S_ 是一個拓撲代數 _A_ 的生成集合如果包含 _S_ 的 _A_ 的最小閉子代數是 _A_ 自己。
* 一個李群的李代數中元素有時稱為這個群的生成元，特別是物理學家。李代數至少通過局部指數可以想為生成群，但李代數在嚴格意義上不構成一個生成集合。
  * 由諾特定理蘊含的連續對稱的生成元，是前項的特例。在這種情形，一個生成元有時稱為荷或諾特荷，類似於電荷是電磁學 U (1) 對稱群的生成元。這樣，例如夸克的色荷是量子色動力學中 SU (3) 色對稱的生成元。更確切地，「荷」只應用於一個李群的根系。
* 在隨機分析中，一個伊藤擴散或更一般的伊藤過程有一個無窮小生成元。

線性空間中 Spanning 也譯為**生成**：

* 線性空間的生成集合
生成集合

在數學中，表達式**生成元**、**生成**、**由…… 生成**、**生成集合**（generator, generate, generated by 与 generating set）可有許多緊密相關的技術性含義：

* 代數的生成元：如果 _A_ 是一個環，_B_ 是一個 _A_- 代數，則 _S_ 生成 _B_ 若且唯若 _B_ 的包含 _S_ 的子 _A_- 代數是 _B_ 自己。
* 群的生成集合：群元素的一個集合除了整個群之外不能包含於任何子群中。參見群呈示。
* 一個環的生成集合：一個環 _A_ 的子集 _S_ 生成 _A_ 若且唯若包含 _S_ 的子環只有 _A_ 自己。
* 環中一個理想的生成集合。
* 生成元 (範疇論)，範疇論的生成元概念。
* 子基，在拓撲學中生成某拓撲的集合。
* 拓撲代數的生成集合：_S_ 是一個拓撲代數 _A_ 的生成集合如果包含 _S_ 的 _A_ 的最小閉子代數是 _A_ 自己。
* 一個李群的李代數中元素有時稱為這個群的生成元，特別是物理學家。李代數至少通過局部指數可以想為生成群，但李代數在嚴格意義上不構成一個生成集合。
  * 由諾特定理蘊含的連續對稱的生成元，是前項的特例。在這種情形，一個生成元有時稱為荷或諾特荷，類似於電荷是電磁學 U (1) 對稱群的生成元。這樣，例如夸克的色荷是量子色動力學中 SU (3) 色對稱的生成元。更確切地，「荷」只應用於一個李群的根系。
* 在隨機分析中，一個伊藤擴散或更一般的伊藤過程有一個無窮小生成元。

線性空間中 Spanning 也譯為**生成**：

* 線性空間的生成集合
生成预训练转换器

**基於轉換器的生成式預訓練模型**（Generative pre-trained transformers; GPT）是 OpenAI 開發的一系列延伸自轉換器架構（Transformer）的自然語言生成模型。它可以進行微調以完成各種自然語言處理任務，例如文字生成、代碼生成、影片生成、文字問答、圖像生成、論文寫作、影視創作、科學實驗設計等。基於大量語料資料上訓練，以生成類似於人類自然語言的文字。其名稱中的「預訓練」指的是在大型文字語料庫上進行的初始訓練過程，其中模型學習預測文章中下一個單詞，這為模型在具有限量的任務特定資料的下游任務中表現良好提供了堅實的基礎。

## 應用

* **ChatGPT** (Chat Generative Pre-trained Transformer，基於轉換器的互動式生成式預訓練模型）是由 OpenAI 於 2022 年 11 月 30 日發布的一款聊天機器人。它採用的是 GPT-3.5，應用了「基於人類回饋的強化學習方案」（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）。
* **BioGPT** 是由微軟開發的一種專注於生物醫學領域的 GPT 模型。
* **ProtGPT2** 是一種專注於蛋白質研究的 GPT 模型。

## 歷史

2018 年 6 月 11 日，OpenAI 發表了一篇名為《通過生成式預訓練提高語言理解能力》（Improving Language Understanding by Generative Pre-Training）的論文，在其中介紹了「基於轉換器的生成式預訓練模型」（GPT）。當時，表現最好的自然語言生成模型主要依靠大量手動標註資料的監督學習。這種依賴於人類監督學習的開發途徑限制了模型在未經精細標註的資料集上的應用；許多語言（例如斯瓦希里語或海地克里奧爾語）也因缺乏能建立起語料庫的文字資料而造成實際應用（如翻譯和解釋）上的困難；此外，訓練超大模型相當耗時且開支非常昂貴。

相比之下，GPT 提出了一種「半監督（semi-supervised）」（後來普遍改稱為「自監督」）的方法 —— 先在沒有標號的資料上面訓練一個預訓練模型，再在少量標號資料上面訓練一個分辨的微調模型。

## 參考資料
生扁豆

**皇帝豆**（學名：_**Phaseolus lunatus**_）為豆科菜豆屬下的一個種，起源安地斯山脈和中美洲，「小種子」形態分佈從墨西哥到阿根廷，普遍低於海拔 1600 米，而「大種子」的野生形態，發現分佈於秘魯北部海拔 320 到 2030 米地區。別名**利馬豆**、**黃帝豆**、**小萊豆**、**觀音豆**、**白扁豆**、**雪豆**、**棉豆**、**大粒萊豆**、**大萊豆**、**細綿豆**、**荷包豆**、**金甲豆**、**五色豆**、**娥眉豆**、**生扁豆**、**炒扁豆**、**帛豆**、**香豆**、**萊豆**。

* * * * * *

## 毒性

皇帝豆含有有毒的凝聚素 —— 植物凝聚素，因此需要烹飪至完全熟透才能食用。

## 外部連結

* 扁豆 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） 藥用植物圖像資料庫 (香港浸會大學中醫藥學院) （中文）（英文）
* 白扁豆 中藥材圖像資料庫 (香港浸會大學中醫藥學院) （中文）（英文）

 

## 參考文獻

* 棉豆 _Phaseolus lunatus_L.. 中國植物物種信息數據庫。昆明：中科院昆明植物研究所. [2013-01-18]. （原始內容存檔於 2016-03-05）. （簡體中文）
* http://kplant.biodiv.tw/% E7%9A%87% E5% B8%9D% E8% B1%86/% E7%9A%87% E5% B8%9D% E8% B1%86.htm （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

## 擴展閱讀

* 維基物種上的相關資訊：皇帝豆
生抽

**生抽**又稱**淡醬油**，是醬油的一種。特色是色澤較淡，呈紅褐色，味道較鹹。

## 用途

生抽顏色淡，鹹味重，在烹調中主要用來提鮮。而老抽顏色重，鹹味淡、甜味重，主要用來調色。

## 製法

生抽以大豆和麵粉作為主要原料，人工接入種麴，經天然曬製及發酵而成。

## 參見

* 老抽
生拌牛肉

**生拌牛肉**（韓語：육회；朝鮮漢字：肉膾），是一種生牛肉菜式，類似西餐中的韃靼牛肉。流行於韓國、日本、中國東北。

做法是先把牛肉（一般採用少脂肪的牛柳部分）置於冰箱的冷凍格約一小時，之後再將沙梨去皮後切成粗條後泡浸在由砂糖和水所調的糖水內（主要是為了防止梨條氧化變色）並於冰箱內備用的，然後把從冷凍格取出未完全凍僵的牛肉，跟沙梨一樣切成條狀，並加入調味料（甜醬油、蜜糖、芝麻、青蔥、生蒜蓉、黑胡椒和芝麻油）拌勻，然後再從冰箱內取出已泡浸完糖水的沙梨條平舖在盤子上，再在上面放上拌勻了醬汁的牛肉，最後打上生雞蛋即成。

## 參見

* 韓國料理
* 韃靼牛肉
* 燒肉酒家惠比壽食物中毒事件
生放送

**現場直播**（英語：Live broadcast），或稱**實況轉播**、**即時轉播**，簡稱**直播**或**實況**（Live），是指電台、電視台、網路平台等傳播媒體以現場即時的方式播出節目內容的行為，可分為電台直播、電視直播、網路直播等不同的直播方式。

近年來隨著電腦運算效能提升、寬頻網路普及，使得線上影音平台的興起，在網際網路上公開播出即時影像的娛樂形式變得極其受歡迎。

## 概說

電視直播是比較常見的，直到 20 世紀 50 年代末，當時的錄像帶技術的發明。由於費用過高，採用速度緩慢，一些電視節目直到 20 世紀 70 年代才開始播出，如肥皂劇。為了防止出現無法預料或可能發生的問題，可能會延遲直播電視節目，使其允許修改節目內容。某些節目可能會在某些時區直播，而在其他節目或地點中會延遲。

## 用語差異

**Live**

原先台灣和中國大陸使用「實況轉播」一詞；後來台灣開放有線電視頻道，來自香港的的衛視中文台、TVBS、中天電視等電視台率先引進香港用語「現場直播」，其他電視台紛紛跟進採用，鳳凰衛視進軍中國大陸後也出現同樣現象，至今兩岸三地傳媒在現場事件報導上已鮮少出現中文「實況轉播」字眼。中國大陸大多數電視台現場直播在右上角標註「直播」，有時也會在「直播」下方標註「LIVE」英文字樣。

**D-Live**

即非正式英語「Delay Live」，指當天的延遲直播或轉播，簡稱「延播」。台灣和中國大陸主要使用「錄影（實況）轉播」（Tape Delay），但近年來有直接改用英文「D-Live」稱呼的趨勢。

## 直播的使用狀況

許多事件發生在電視直播中，這些事件都被人們記住，有時因為它們已經成為重大突發新聞故事的一部分，並且總是因為它們出乎意料地發生在數千或數百萬觀眾的觀眾面前。

但是不當的直播安排或者行為，往往會引起爭議。因此直播節目上必須注意言行，安排時間也要尊重對方。

例如重大賽會上，北美地區獨家電視轉播商 NBC 可能會要求像是如果在東亞舉行，游泳和部分體操比賽的決賽改為在上午舉行，認為這樣可以增加北美地區的收視率和廣告收入，引起各大選手不滿等，因為可能夏季高溫等問題可能會使選手中暑、甚至威脅安全。

例如 2018 年的冬季奧運會，11 項冬季兩項比賽有 8 項在晚間舉行，迫使選手在泛光燈、寒冷的氣溫和強風下滑雪和射擊，造成選手安全受到威脅，比賽也無法完成。2020 年東京奧運會，女子足球決賽由原定日本時間 8 月 6 日早上 11 時改期至晚上 9 時開始，以避開日間炎熱天氣；同屆奧運會於札幌舉行的男子 50 公里競步及兩項馬拉松賽事也因當地炎熱天氣而先後把比賽開始時間提早 1 小時。

### 娛樂節目

主要的娛樂活動，如頒獎典禮和選美比賽，通常會根據美國東海岸的時間表在黃金時段進行現場直播。在 21 世紀，現實競賽特許經營開始出現（例如，在美國，美國偶像和與星共舞），觀眾可以投票選出他們在現場表演中最喜歡的表演，但偶像，截至 2019 年，唯一同時在美國所有地區直播的真人競賽系列。

## 關連項目

* 衛星新聞轉播（SNG， Satellite News Gathering）
* Phone-in（Call-in）
* Live Viewing
* 活動電視
* 電視電話
* 晨間新聞
* 時區對北美廣播的影響

## 延伸閱讀

* _No Retakes_, by Sandra Grabman and Wright King. BearManor Media, 2008.
* _Caesar's Hours: My Life in Comedy, with Love and Laughter_, by Sid Caesar with Eddy Friedfeld. Public Affairs, 2003.
* _The Box: An Oral History of Television 1920-1961_, by Jeff Kisseloff. Penguin Books, 1995.
* _The Live Television Generation of Hollywood Film Directors_, by Gorham Kindem. McFarland, 1994.
* _Live Television: The Golden Age of 1946-1958 in New York_, by Frank Sturcken. McFarland, 1990.
* _Golden Age of Television: Notes from the Survivors_, by Max Wilk. Moyer Bell Limited, 1989.
* _Where Have I Been? An Autobiography_, by Sid Caesar with Bill Davidson, Crown Publishers, Inc., 1982.

## 參考資料

## 外部連結

* Description of No Retakes! （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
生效日期

**生效日期**（英語：effective date）或**截止日期**（英語：as of date），是某些內容被視為生效的日期，可以是過去、現在或將來的日期。這可能與紀錄事件發生的日期不同。

## 參見

* 生效
* 官方節日
* 法定休假

## 參考文獻
生教所

**臺灣仁愛教育實驗所**，又稱**仁教所**、**仁愛莊**，位於臺灣新北市土城區，是臺灣白色恐怖時期關押政治犯進行思想改造與勞動改造的監獄。現址為新北市後備指揮部駐地。

原稱**臺灣省生產教育實驗所**，簡稱**生教所**：期間曾關押菲律賓報人于長城、于長庚兩兄弟及高雄市市長楊金虎的兒子楊超雄，時為民國五十九年至六十三年間（1970 年至 1974 年）。後改為**仁愛教育實驗所**，簡稱**仁教所**、**仁愛莊**。仁愛莊曾關押呂秀蓮、張溫鷹、陳菊、陳婉真、盧修一、李敖、傅正、崔小萍、謝聰敏、魏廷朝、施明德、陳列等多位政治犯。1987 年解嚴後裁撤，此後當地先後由台北縣團管區司令部以及新北市後備指揮部（一個負責後備軍事動員、管理、服務、民防工作的機構）進駐。

立法院三讀通過《促進轉型正義條例》之後，白色恐怖政治受難者家屬、紀錄片導演洪維健要求中華民國國防部釋出原仁愛教育實驗所，由政府保存不義遺址。

## 參考文獻

## 參見

* 景美人權文化園區
* 綠島人權文化園區
* 臺灣警備總司令部軍法處軍事看守所安康分所
* 秘密警察
* 臺灣省戒嚴令
生料带

**止洩帶**，也被稱為**生膠帶**，香港有時音譯**士丁膠布**也可稱為「貼布西露」，是聚四氟乙烯薄膜，常見白色，但也可是各種顏色。白色聚四氟乙烯是單密度，黃色的是雙倍，粉紅色的則是三倍。捲成帶狀。在水管接口的螺紋上包裹一層，可在旋緊過程中起到潤滑和密封的作用。

## 參考資料
生於斯

《**生於斯**》是香港組合 C AllStar 的第 8 張音樂專輯，於 2015 年 12 月 1 日發行。

## 曲目

## 派台歌曲成績

## 獎項

* 2015 年度勁歌金曲頒獎禮 — 勁歌金曲獎《逾越生死》
* 第三十八屆十大中文金曲頒獎音樂會 — 十大中文金曲《逾越生死》
* 2016 勁歌金曲優秀選第一回 — 得獎歌曲《夜幕天星》