轉載從: 開眼電影網虐殺場面太血腥！《看不見的目擊者》導演邊拍邊問劇組會不會太恐怖 雖是電影氣氛懸疑，充滿推理，但導演森淳一對畫面的呈現也極有要求，完全以血腥殘暴呈現出電影殺人魔的虐殺場面，甚至頭被當西瓜般用刀剖下的驚悚場面，讓電影噴血程度大增，恐怖氣氛更加倍。 googletag.cmd.push(function() { googletag.display('div-gpt-ad-1557821465943-0'); }); 日本懸疑強片《看不見的目擊者》由日本知名導演森淳一改編執導，他大膽以血腥暴力的畫面呈現片中連環殺人案的殺人手法，韓國電影向來是善長拍攝震撼的暴力場面，日本以推理劇情見長，但這回《看不見的目擊者》的血腥程度相較於韓國原版電影更加猛烈，森淳一表示韓國原版重視動作及追逐過程帶來的刺激感受，而日本版作品更想著重抽絲剝繭的推理和調查過程，逐步找到犯人蹤跡，所以連環殺人魔犯罪的畫面必需讓觀眾印象深刻。 在森淳一眼中，《看不見的目擊者》是講述重生的故事，失明的女主角如果不去試著擊敗強大的敵人，她內心的創傷就無法有療癒的機會；另一個滑板少年春馬也是，他長期受家人跟師長冷落、對未來感到茫然，在歷經一連串事件後，他開始變得成熟並找到生活方向。森淳一說：「原本並沒刻意要讓作品偏向血腥恐怖，但在構想故事的過程中，覺得畫面的驚悚感更能呈現出犯人的殘虐性，才讓電影成了限制級作品。」導演表示平日對精神病患、連續殺人犯、犯罪心理學等議題有興趣，在寫劇本時翻找了很多資料，不停地回想著之前看過的相關紀錄片內容而設計出拍攝畫面。 森淳一表示順著劇情表現，覺得殘暴畫面更能貼近劇本想傳達的氣氛，尤其拍出一排女高中被虐殺後的屍體，讓人頭皮發麻，也大膽拍出殺人魔將頭如西瓜般剖下的畫面，讓人看得尖叫連連，特意展現出電影不同於其他作品之處，但他表示想在讓觀眾能接受的範圍內挑戰畫面的極限，「所以我一邊拍一邊都會問劇組工作人員，哪些鏡頭看起來真的不舒服的話，都要告訴我。」女主角吉岡里帆對電影的血腥程度表示認同，「導演並不會刻意迴避一些殘暴畫面，反而是很縝密的拍攝出來，我覺得這更值得讚賞。」 《看不見的目擊者》將於10月16日於全台上映。 ...
轉載從: 開眼電影網女力之作《菜英文沒在怕》高我星率女職員槓上公司！ 由《我只是個計程車司機》製作團隊打造的女力喜劇之作，劇情敘述女職員意外發現公司工廠竟非法排放廢水，為了揭發公司的黑幕，她與其他職員們決定合力對抗公司。 googletag.cmd.push(function() { googletag.display('div-gpt-ad-1557821465943-0'); }); 女職員們勇敢槓上公司！由《我只是個計程車司機》製作團隊打造的女力喜劇之作《菜英文沒在怕》，由《火星生活》高我星、《今生是第一次》李絮、《青春時代》朴惠秀精彩共演，《絕代戀歌》李鍾泌執導。 《菜英文沒在怕》故事敘述在1995年，入社第8年的子英（高我星 飾）、宥娜（李絮 飾）、寶藍（朴惠秀 飾），雖然工作能力出眾，但因為高中畢業的學歷讓她們無法晉升更高的職位。為了有升遷機會，她們參加公司開辦的多益班，努力學習英文。後來子英意外發現公司有不正當的行為，三人便決定要與公司正面對決！ 高我星曾參演奉俊昊導演執導的《駭人怪物》，她精彩的表現也讓她獲得多座新人獎，後來她更藉由《末日列車》、《抗拒：柳寬順的故事》等作，令觀眾看見她極具張力又多變的演技。這次高我星在《菜英文沒在怕》中飾演三振電子生產管理3部的職員「李子英」，畢業於商業高中的她在三振集團工作邁入第8年，她的工作能力更勝大學畢業的主管，但卻因為學歷的關係，在公司只能幫忙泡咖啡或打雜。後來她意外發現公司工廠竟非法排放廢水，為了揭發公司的黑幕，她與其他女職員們決定合力對抗公司。 高我星透露會接演《菜英文沒在怕》是因為劇情十分「反轉」，高我星表示：「一開始覺得片名很特別，讀劇本時覺得很可愛又有趣，但其中卻有令人衝擊的反轉內幕。」 熱血逗趣的《菜英文沒在怕》11月13日在台上映，敬請期待！ ...
聽力退化是老人第三大健康狀況，70 歲以上長者約三分之二會有聽力障礙問題。聽不到（或聽不清楚）別人說話，會使長者與人溝通困難，跟外界接觸與互動變少，久而久之大腦接受的刺激減少，可能是導致失智的原因之一。
義大利衛生部 18 日指出，過去 24 小時境內通報新增 1 萬 1,705 起 2019 冠狀病毒疾病（COVID-19，武漢肺炎）確診病例，創疫情爆發以來的單日新高紀錄，超越 17 日通報的舊紀錄 1 萬 925 例。
牛津大學物理系科學家開發了一種新型的 COVID-19 試劑，可以直接對病人檢體進行檢測，採用可以協助迴避試劑供應限制問題，並在檢測實際病毒粒子，而不是抗體或病毒存在的其他跡象（不一定與活躍、傳染性病例有關）時，也能提供好處的機器學習方法。
過去十年，「大數據」（Big Data）成為矽谷最熱門的流行語。當機器學習（Machine Learning，ML）模型基於巨量資料集訓練後，因此徹底深入了解某特定領域，進而為頂尖高科技公司帶來突破。例如，Google 透過追蹤和分析每年超過 1 兆筆搜尋查詢微調排名演算法。事實證明，能回答所有人問題的智慧之力，是可透過充足資料的暴力演算法達成。