UC DAVIS 新聞稿 <http://ucsdnews.ucsd.edu/newsrel/science/10-09Volcano.asp>
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2009年11月22日 星期日
1810~1819 過去500年中最冷的十年
根據Geophysical Research Letters 最新一期的文章報導 科學家發現1810-1819是過去500年以來最冷的十年。 科學家一直知道1815年印尼的Tambora火山爆發，造成1816年變成所謂的"沒有夏天的一年"（在印尼就造成大概八萬到九萬人死亡）！ 但是文章的作者們在冰芯裡面發現新的證據顯示1809年也有一個火山爆發，這個就不能用Tambora火山來解釋了！ 又因為冰芯裡面所含的硫化物在南極和格林蘭都可以看到，所以他們認為1809年的火山爆發也應該是在靠近赤道區域。 顯然這兩次的火山爆發將至少150百萬噸的硫化物噴向平流層，使硫化物遮蔽陽光並造成全球溫度降低（這兩次火山爆發的規模都遠大於1991年菲律賓Pinatubo火山爆發規模還要大！）
2009年11月16日 星期一
facebook 與 twitter
在使用了一陣子的facebook與twitter等'social network'後對這兩種工具開始有不同的想法。 這兩個工具其實表面上還蠻相似的，就是想辦法找到你想"follow"的人，然後去follow他，藉由這個動作兩個人可以產生互動，也就是social network 中的social部分（社交）。 但是，兩種工具重要的不同點就是follow的模式。 Facebook是對等性的而Twitter則是非對等性的。 怎麼說呢？ 在Facebook中若是要follow一個人需要這個人特別的去同意（大家都記得有人要將你加入成朋友的時候，名字看半天就是想不起這個人是誰！？），然而在Twitter中並不需要，你想要follow哪個人就去follow，在通常狀況下不需要有許可。
這樣的不同模式使這兩種工具變成不太一樣的東西。 假設今天我想要將美國總統歐巴馬加入facebook，我需要特別送個request過去然後慢慢等候他confirm！ 不過我想他現在應該沒有這個時間理我。 然而在twitter的話，直接follow就可以了，我想他也不會真的有時間去把我block掉。 所以，這兩種工具在處理朋友的狀況是不一樣的，facebook需要你的confirm而twitter則是讓你決定是不是要block某個人。 這樣會不會造成twitter有隱私問題呢？ 大致上不會，理由是，如果你不是真正出名的人大概沒有人會follow你，而在follow你之後，你還是有機會可以block這個人，另外，假設你follow的某個帳號如果一直都是做某個廣告（垃圾信之類的），你可以停止follow這個人甚至將這個帳號提報給twitter去了解。
因為這樣的不對等性，所以其實twitter慢慢的變成一個很好的資訊來源！ 很多人除了會把心情推上去以外，還會把看到的文章、影片、笑話就推到網上，讓所有follow的人看到。 許多撰寫科技相關文章的作者也習慣將文章（以及生活大小事）放到twitter上，甚至一些網站會將一天的文章推出讓follower直接連進去看。
在科學界也開始有這樣子的情形出現，美國地球物理學會已經很活躍的在使用twitter送出許多科學上或是學會上的事物。 似乎在前一陣子的EOS上（不太確定）也鼓勵大家使用這些social network互相連結並取得、送出更多的資訊！
Facebook以後會變成什麼樣子呢？ 當然應該還是會蓬勃發展，但是似乎在裡面遊戲、測驗以及廣告越來越多的狀況下，似乎社交的意義越來越薄弱了！
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2009年11月6日 星期五
2009年11月2日 星期一
從數字看狂牛症 (A look at the Mad Cow Disease with numbers)
這幾天大家關心狂牛症，於是到維基百科上查看一下，上面有個表列出各個國家的發病數目。 （前面三欄是從維基百科擷取），另外從Google上抓了列出來的國家人口數放在第四欄，然後稍微除了一下，得到下面的表。
| 國家 | 狂牛症（牛隻） - BSE cases | 狂牛症（人）- vCJD cases | 國家人口 | 每百萬人牛隻狂牛症數 | 每百萬人狂牛症數（人） |
| Austria | 5 | 0 | 8,205,533 | 0.61 | 0.00 |
| Belgium | 133 | 0 | 10,403,951 | 12.78 | 0.00 |
| Canada | 15 | 1 |
33,212,696
0.45
0.03
Czech Republic
28
0
10,220,911
2.74
0.00
Denmark
14
0
5,484,723
2.55
0.00
Falkland Islands
1
0
3,140
318.47
0.00
Finland
1
0
5,244,749
0.19
0.00
France
900
25
61,538,322
14.63
0.41
Germany
312
0
82,369,552
3.79
0.00
Greece
1
0
10,722,816
0.09
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從數字看狂牛症 (A look at the Mad Cow Disease with numbers)
這幾天大家關心狂牛症，於是到維基百科上查看一下，上面有個表列出各個國家的發病數目。 （前面三欄是從維基百科擷取），另外從Google上抓了列出來的國家人口數放在第四欄，然後稍微除了一下，得到下面的表。
| 國家 | 狂牛症（牛隻） - BSE cases | 狂牛症（人）- vCJD cases | 國家人口 | 每百萬人牛隻狂牛症數 | 每百萬人狂牛症數（人） |
| Austria | 5 | 0 | 8,205,533 | 0.61 | 0.00 |
| Belgium | 133 | 0 | 10,403,951 | 12.78 | 0.00 |
| Canada | 15 | 1 | 33,212,696 | 0.45 | 0.03 |
| Czech Republic | 28 | 0 | 10,220,911 | 2.74 | 0.00 |
| Denmark | 14 | 0 | 5,484,723 | 2.55 | 0.00 |
| Falkland Islands | 1 | 0 | 3,140 | 318.47 | 0.00 |
| Finland | 1 | 0 | 5,244,749 | 0.19 | 0.00 |
| France | 900 | 25 | 61,538,322 | 14.63 | 0.41 |
| Germany | 312 | 0 | 82,369,552 | 3.79 | 0.00 |
| Greece | 1 | 0 | 10,722,816 | 0.09 | 0.00 |
| Hong Kong | 2 | 0 | 7,018,636 | 0.28 | 0.00 |
| Ireland | 1,353 | 4 | 4,156,119 | 325.54 | 0.96 |
| Israel | 1 | 0 | 7465500 | 0.13 | 0.00 |
| Italy | 138 | 1 | 58,145,320 | 2.37 | 0.02 |
| Japan | 26 | 1 | 127,288,416 | 0.20 | 0.01 |
| Liechtenstein | 2 | 0 | 34,498 | 57.97 | 0.00 |
| Luxembourg | 2 | 1 | 486,006 | 4.12 | 2.06 |
| Netherlands | 85 | 3 | 16,645,313 | 5.11 | 0.18 |
| Oman | 2 | 0 | 3,204,897 | 0.62 | 0.00 |
| Poland | 21 | 0 | 38,500,696 | 0.55 | 0.00 |
| Portugal | 875 | 2 | 10,676,910 | 81.95 | 0.19 |
| Saudi Arabia | | 1 | 27,601,038 | 0.00 | 0.04 |
| Slovakia | 15 | 0 | tdtdtdtd
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