本地一名女子随旅行团到不丹旅游 -从海拔3120米的虎穴寺下山时感到不适 - 紧急送院之后宣告不治。

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2026-05-30

 https://www.8world.com/singapore/singaporean-woman-died-on-bhutan-tour-3165761

MRT Circle Line Map - Straits Times 2026-05-30

联合早报星期五社论(2026-05-29)：多元语言是我们的身份底色

联合早报星期五社论(2026-05-29)：多元语言是我们的身份底色

https://www.zaobao.com.sg/forum/editorial/story20260528-9122157?utm_source=android-share&utm_medium=app

联合早报

2026-05-28 线上

2026-05-29 报纸

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新加坡政策研究所星期一（5月25日）发表的工作论文《新加坡的语言认同与管理：政策研究所种族、宗教与语言调查》发现，新加坡式英语无论作为国民身份认同标志的地位，还是在日常生活中的使用频率，都在不断攀升。与此同时，华族对母语水平过去10年的变化，评价明显更为悲观。

跟宗教信仰一样，语言在多元种族且建国历史不长的新加坡，一直是无法摆脱政治敏感性的公共课题。可喜的是，随着国民教育程度提高，国家身份认同雏形慢慢浮现，国人开始能够以更理性平和的态度积极探讨。

语言是身份认同的重要表达形式，在多元种族、宗教和语言的新加坡尤其显著。如何在多语环境凝聚国民身份认同，是建国以来持续讨论的课题。在社会舆论中，有一种观点认为，应当通过统一语言来建立集体身份认同；而新加坡社会的主流观念，同时也是政府的长期态度，则主张多元下的团结，强调多元性才是新加坡特殊身份认同形成的基石。任何观点都必须经得住具体情景的检验，才能成为有利于国家发展和社会团结的全民共识。多元是新加坡建国的既定事实，也被视为国家和社会韧性的来源。经过几代人的细心经营，在谨慎的实践中逐渐被证明有效。

在语言和教育上，这表现为双语政策，各族保留母语作为文化价值和社会规范的根基，同时使用英语彼此和对外沟通。经历数十年的发展，表现在日常的语言使用上，新加坡式英语的普及，或许反映我们对语言的生命力应当有更多的尊重，不必过多干预。这一在英语中掺杂本地不同母语，在语法、用词、语调上都更灵活，能随时切换语码的表达方式，极具独特的本地特色，容易拉近使用者的情感共鸣，产生身份认同共振。不过，尽管学界已开始零星地从语言学、社会学等角度研究新加坡式英语，但新加坡人大多明白，它目前仍然只适合平时的社交，还缺乏足够的厚度来作为高深思辨的工具，所以不宜在须要得体表达的正式工作场合使用。

新加坡式英语的例子似乎更贴近多元合一的观点，新加坡多元的母语，是滋养国民集体身份认同的关键养分。语言表达感受，感受来自生活，南洋特殊的地理环境，必然让各种母语发展出南洋特色，建国前的南洋画风，建国后的新华文学等，都是这类特色的表现，如今母语更滋养出能拉近国民情感的新加坡式英语，证明强化母语教育，有助于增强集体身份认同。在地缘政治意义上，身为东南亚的一员，各族母语的存在体现对移民历史的尊重和传承，以及对所在地理现实的认同。因此对比单语化，多元合一更加贴近有利新加坡生存发展的条件。美国开国先驱远渡重洋从英国带来的母语，在新的土地上开枝散叶，形成具有北美特色的新国家文化。新加坡人在看待自身的母语时，也应当有足够的文化意识和自信。

新加坡多元的语言环境反衬和谐沟通的重要性，而包容性又是多元和谐的基本前提。包容的意义是双向的，一方面，在新加坡式英语能登堂入室前，在公共场合以正规英语作为主要共同语言，让各族国人都不会感觉遭歧视。自主选择加入新加坡社会的新移民群体，须要适应并尽快养成自觉尊重多元的国民意识。同理，这种包容性同样也应展现在公共场合，能更多地出现各种母语的标志如指示牌和信息广播，让母语充分舒展生命力，有机会发展出有别于文化来源地的南洋特色，并让英语能力缺乏或不强的老一辈国人，不会感到自外于社会主流。

在拥抱多元化、在多元的基础上建立独特新加坡认同的问题上，我国也面对另一重隐忧，就是社会渐趋单语化。不少商号只用英文，一些新组屋小区的命名也罕见母语，母语在家庭中的使用减少而更多家庭把英语作为主要语言，都反映这个趋势。这或许是能提高生活效率的便宜之举，但始终有违当前多元化的方向。这或许也是为何在政策研究所的调研中，华族对母语水平过去10年的变化感到悲观。多元母语滋养出的新加坡式英语，带给我们身份自信，但也有很多人希望政府在推广四种官方语言能力上，发挥更积极的作用，说明社会依然珍视母语的价值。接下来，举国上下须要把信念化成更具体的行动，让多元语言构成新加坡身份认同的底色。

OPPO: I have a phone model "OPPO A9 2020" . How can I copy photos and videos from the OPPO built-in photo app to a type-C-cum-USB thumb drive?

To copy photos and videos from your OPPO A9 2020 to a dual Type-C/USB thumb drive, you need to enable a setting called OTG (On-The-Go) connection first. OPPO phones turn this setting off automatically after 10 minutes of inactivity to save power.

## Step 1: Enable OTG Connection

   1. Open Settings on your OPPO phone.

   2. Scroll down and tap Additional Settings.

   3. Toggle on OTG Connection.

## Step 2: Plug in the Drive

   1. Insert the Type-C end of the flash drive into the bottom of your phone.

   2. Wait for a notification that says "USB drive connected" or opens the File Manager.

## Step 3: Copy Your Media

   1. Open the built-in File Manager app (not the Photos app, as File Manager handles moving files easier).

   2. Tap Photos or Videos under the Categories section.

   3. Press and hold on a photo/video to select it, then tick all the files you want.

   4. Tap Copy (or Move if you want to delete them from the phone) at the bottom of the screen.

   5. Tap the back arrow to return to the main File Manager screen.

   6. Select OTG or USB Drive from the storage list.

   7. Choose a folder inside your flash drive and tap Paste (or To Here).

## Step 4: Safely Disconnect

   1. Swipe down from the top of your screen to open the notification panel.

   2. Tap Tap to safely remove USB device (or turn off OTG in Settings) before unplugging the drive.

To help you manage your storage better, let me know:

* Are you trying to free up space on your phone completely?

* Do you have large 4K videos that might take a long time to transfer?

* Would you like instructions on how to back up to a cloud service instead?

My Weight Statistics (2026-05-28) Ref. JN1 - Monthly Weight Measurement on the 28th of Each Month Since 28 May 2007

My Weight Statistics (2026-05-28) Ref. JN1 - Monthly Weight Measurement on the 28th of Each Month Since 28 May 2007

My 19-year Weight Management Records from 2007-05-28 to 2026-05-28 (by Calorie Restriction, i.e. Dietary Energy Restriction) (Ref. JN1)

My 19-year Weight Management Records from 2007-05-28 to 2026-05-28 (by Calorie Restriction, i.e. Dietary Energy Restriction) (Ref. JN1):

Note: According to the Singapore Health Promotion Board, a Healthy BMI is greater than18.5 and less than 23.0. A BMI less than 18.5 would mean that the individual is at risk of nutrition deficiency diseases and osteoporosis. 

A BMI equal or greater than 23.0 would mean that the individual is at risk of obesity-related diseases. (Ref: DD-Md2022J28)

As of 2026-05-28,

Note: ### indicates BMI = 23 or > 23

Total number of Monthly Weight monitored was 228 (100%)

The no. of times my healthy BMI between 18.5 and 22.9 was 223 (97.807%)

The no. of times my unhealthy BMI equal or more than 23.000 was 5 (2.193%)

=======================

2007

2007-05-28 morning, my weight = 65.0 kg, BMI = 23.588###

2007-06-28 morning, my weight = 61.0 kg, BMI = 22.136

2007-07-28 morning, my weight = 59.0 kg, BMI = 21.410

2007-08-28 morning, my weight = 58.7 kg, BMI = 21.302

2007-09-28 morning, my weight = 57.5 kg, BMI = 20.866

2007-10-28 morning, my weight = 57.5 kg, BMI = 20.866

2007-11-28 morning, my weight = 56.2 kg, BMI = 20.394

2007-12-28 morning, my weight = 55.5 kg, BMI = 20.140

2008

2008-01-28 morning, my weight = 54.8 kg, BMI = 19.886

2008-02-28 morning, my weight = 54.8 kg, BMI = 19.886

2008-03-28 morning, my weight = 54.5 kg, BMI = 19.777

2008-04-28 morning, my weight = 54.4 kg, BMI = 19.741

2008-05-28 morning, my weight = 54.1 kg, BMI = 19.632

2008-06-28 morning, my weight = 54.6 kg, BMI = 19.814

2008-07-28 morning, my weight = 54.5 kg, BMI = 19.777

2008-08-28 morning, my weight = 54.3 kg, BMI = 19.705

2008-09-28 morning, my weight = 54.9 kg, BMI = 19.923

2008-10-28 morning, my weight = 55.3 kg, BMI = 20.068

2008-11-28 morning, my weight = 54.5 kg, BMI = 19.777

2008-12-28 morning, my weight = 55.6 kg, BMI = 20.177

2009

2009-01-28 morning, my weight = 54.8 kg, BMI = 19.886

2009-02-28 morning, my weight = 55.9 kg, BMI = 20.285

2009-03-28 morning, my weight = 54.8 kg, BMI = 19.886

2009-04-28 morning, my weight = 55.3 kg, BMI = 20.068

2009-05-28 morning, my weight = 55.4 kg, BMI = 20.104.

2009-06-28 morning, my weight = 55.2 kg, BMI = 20.031

2009-07-28 morning, my weight = 55.1 kg, BMI = 19.995

2009-08-28 morning, my weight = 55.2 kg, BMI = 20.031

2009-09-28 morning, my weight = 56.3 kg, BMI = 20.431

2009-10-28 morning, my weight = 55.8 kg, BMI = 20.249

2009-11-28 morning, my weight = 56.2 kg, BMI = 20.394

2009-12-28 morning, my weight = 56.1 kg, BMI = 20.358

2010

2010-01-28 morning, my weight = 55.6 kg, BMI = 20.177

2010-02-28 morning, my weight = 56.5 kg, BMI = 20.503

2010-03-28 morning, my weight = 56.4 kg, BMI = 20.467

2010-04-28 morning, my weight = 55.7 kg, BMI = 20.213

2010-05-28 morning, my weight = 55.1 kg, BMI = 19.995

2010-06-28 morning, my weight = 56.4 kg, BMI = 20.467

2010-07-28 morning, my weight = 55.5 kg, BMI = 20.140

2010-08-28 morning, my weight = 55.8 kg, BMI = 20.249

2010-09-28 morning, my weight = 55.8 kg, BMI = 20.249

2010-10-28 morning, my weight = 55.4 kg, BMI = 20.104

2010-11-28 morning, my weight = 55.6 kg, BMI = 20.177

2010-12-28 morning, my weight = 55.5 kg, BMI = 20.140

2011

2011-01-28 morning, my weight = 55.4 kg, BMI = 20.104

2011-02-28 morning, my weight = 56.5 kg, BMI = 20.503

2011-03-28 morning, my weight = 55.6 kg, BMI = 20.177

2011-04-28 morning, my weight = 55.7 kg, BMI = 20.213

2011-05-28 morning, my weight = 55.6 kg, BMI = 20.177

2011-06-28 morning, my weight = 56.3 kg, BMI = 20.431

2011-07-28 morning, my weight = 56.5 kg, BMI = 20.503

2011-08-28 morning, my weight = 56.9 kg, BMI = 20.649

2011-09-28 morning, my weight = 56.2 kg, BMI = 20.394

2011-10-28 morning, my weight = 56.8 kg, BMI = 20.613

2011-11-28 morning, my weight = 59.0 kg, BMI = 21.410

2011-12-28 morning, my weight = 60.3 kg, BMI = 21.882

2012

2012-01-28 morning, my weight = 61.5 kg, BMI = 22.318

2012-02-28 morning, my weight = 62.7 kg, BMI = 22.753

2012-03-28 morning, my weight = 62.5 kg, BMI = 22.681

2012-04-28 morning, my weight = 61.3 kg, BMI = 22.246

2012-05-28 morning, my weight = 60.7 kg, BMI = 22.028

2012-06-28 morning, my weight = 60.6 kg, BMI = 21.992

2012-07-28 morning, my weight = 61.2 kg, BMI = 22.209

2012-08-28 morning, my weight = 60.8 kg, BMI = 22.064

2012-09-28 morning, my weight = 61.5 kg, BMI = 22.318**

2012-10-28 morning, my weight = 62.3 kg, BMI = 22.608

2012-11-28 morning, my weight = 63.4 kg, BMI = 23.008###

2012-12-28 morning, my weight = 62.9 kg, BMI = 22.826

2013

2013-01-28 morning, my weight = 63.0 kg, BMI = 22.863

2013-02-28 morning, my weight = 62.1 kg, BMI = 22.536

2013-03-28 morning, my weight = 61.5 kg, BMI = 22.318

2013-04-28 morning, my weight = 63.1 kg, BMI = 22.899****

2013-05-28 morning, my weight = 62.3 kg, BMI = 22.608

2013-06-28 morning, my weight = 62.2 kg, BMI = 22.572

2013-07-28 morning, my weight = 62.4 kg, BMI = 22.645

2013-08-28 morning, my weight = 62.6 kg BMI = 22.717

2013-09-28 morning, my weight = 62.4 kg BMI = 22.645**

2013-10-28 morning, my weight = 62.3 kg BMI = 22.609

2013-11-28 morning, my weight = 63.1 kg BMI = 22.899

2013-12-28 morning, my weight = 64.4 kg BMI = 23.371###

2014

2014-01-28 morning, my weight = 63.6 kg, BMI = 23.080###

2014-02-28 morning, my weight = 63.3 kg, BMI = 22.971

2014-03-28 morning, my weight = 62.7 kg, BMI = 22.753

2014-04-28 morning, my weight = 62.7 kg, BMI = 22.753

2014-05-28 morning, my weight = 62.9 kg, BMI = 22.826

2014-06-28 morning, my weight = 63.1 kg BMI = 22.899

2014-07-28 morning, my weight = 62.7 kg, BMI = 22.753

2014-08-28 morning, my weight = 62.2 kg, BMI = 22.572

2014-09-28 morning, my weight = 61.2 kg, BMI = 22.209

2014-10-28 morning, my weight = 61.4 kg, BMI = 22.282

2014-11-28 morning, my weight = 60.2 kg, BMI = 21.846

2014-12-28 morning, my weight = 60.8 kg, BMI = 22.064

2015

2015-01-28 morning, my weight = 61.3 kg, BMI = 22.246

2015-02-28 morning, my weight = 61.8 kg, BMI = 22.427

2015-03-28 morning, my weight = 61.8 kg, BMI = 22.427

2015-04-28 morning, my weight = 62,5. kg, BMI = 22.681

2015-05-28 morning, my weight = 62.4 kg, BMI = 22.645

2015-06-28 morning, my weight = 63.6 kg, BMI = 23.080###

2015-07-28 morning, my weight = 62.3 kg BMI = 22.609

2015-08-28 morning, my weight = 62.2 kg, BMI = 22.572

2015-09-28 morning, my weight = 63.0 kg, BMI = 22.863

2015-10-28 morning, my weight = 63.2 kg, BMI = 22.935

2015-11-28 morning, my weight = 62.6 kg, BMI = 22.717

2015-12-28 morning, my weight = 62.3 kg BMI = 22.609

2016

2016-01-28 morning, my weight = 63.0 kg, BMI = 22.863

2016-02-28 morning, my weight = 62.8 kg, BMI = 22.790

2016-03-28 morning, my weight = 62.0 kg, BMI = 22.499

2016-04-28 morning, my weight = 62.0 kg, BMI = 22.499

2016-05-28 morning, my weight = 62.4 kg, BMI = 22.645

2016-06-28 morning, my weight = 62.1 kg, BMI = 22.536

2016-07-28 morning, my weight = 62.2 kg, BMI = 22.572

2016-08-28 morning, my weight = 62.6 kg, BMI = 22.717

2016-09-28 morning, my weight = 62.8 kg, BMI = 22.790

2016-10-28 morning, my weight = 62,5. kg, BMI = 22.681

2016-11-28 morning, my weight = 62.1 kg, BMI = 22.536

2016-12-28 morning, my weight = 62.3 kg, BMI = 22.608

2017

2017-01-28 morning, my weight = 62.9 kg, BMI = 22.826

2017-02-28 morning, my weight = 62.4 kg, BMI = 22.644

2017-03-28 morning, my weight = 62.8 kg, BMI = 22.789

2017-04-28 morning, my weight = 62.3 kg, BMI = 22.609

2017-05-28 morning, my weight = 62.2 kg, BMI = 22.572

2017-06-28 morning, my weight = 62.6 kg, BMI = 22.717

2017-07-28 morning, my weight = 62.4 kg, BMI = 22.645

2017-08-28 morning, my weight = 61.9 kg, BMI = 22.463

2017-09-28 morning, my weight = 62.0 kg, BMI = 22.499

2017-10-28 morning, my weight = 62.0 kg, BMI = 22.499

2017-11-28 morning, my weight = 61.5 kg, BMI = 22.318

2017-12-28 morning, my weight = 61.5 kg, BMI = 22.318

2018

My Weight 2018-01-28 0934 hr 61.0 kg BMI 22.136

My Weight 2018-02-28 0915 hr 60.7 kg BMI 22.027

My Weight 2018-03-28 0620 hr 61.0 kg BMI 22.136

My Weight 2018-04-28 1005 hr 61.7 kg BMI 22.390

My Weight 2018-05-28 0856 hr 60.5 kg BMI 21.955

My Weight 2018-06-28 0600 hr 61.4 kg BMI 22.281

My Weight 2018-07-28 0600 hr 62.2 kg BMI 22.572

My Weight 2018-08-28 0720 hr 61.4 kg BMI 22.281

My Weight 2018-09-28 0805 hr 62.1 kg BMI 22.535

My Weight 2018-10-28 0750 hr 61.3 kg BMI 22.24

My Weight 2018-11-28 1000 hr 61.5 kg BMI 22.318

My Weight 2018-12-28 0650 hr 62.5 kg BMI 22.681

2019

2019-01-28 at 1000 hr 60.9 kg BMI 22.100

2019-02-28 at 0946 hr 61.0 kg BMI 22.136

2019-03-28 at 0700 hr 62.4 kg BMI 22.644

2019-04-28 at 0828 hr 62.9 kg BMI 22.826

2019-05-28 at 0745 hr 62.4 kg BMI 22.826

2019-06-28 at 0650 hr 62.4 kg BMI 22.644

2019-07-28 at 0736 hr 62.8 kg BMI 22.789

2019-08-28 at 0629 hr 62.4 kg BMI 22.644

2019-09-28 at 0644 hr 61.9 kg BMI 22.463

2019-10-28 at 0740 hr 62.5 kg BMI 22.681

2019-11-28 at 0632 hr 62.8 kg BMI 22.789

2019-12-28 at 0726 hr 62.5 kg BMI 22.681

2020

My Weight 2020-01-28 0625 HR  62.6 kg BMI 22.717

My Weight 2020-02-28 0728 HR  62.3 kg BMI 22.608

My Weight 2020-03-28 0649 HR  61.4 kg BMI 22.281

My Weight 2020-04-28 0810 HR  62.0 kg BMI 22.499

My Weight 2020-05-28 0714 HR  62.3 kg BMI 22.608

My Weight 2020-06-28 0757 HR  60.2 kg BMI 21.846

My Weight 2020-07-28 0715 HR  61.6 kg BMI 22.354

My Weight 2020-08-28 0707 HR  61.1 kg BMI 22.173

My Weight 2020-09-28 0609 HR  60.8 kg BMI 22.064

My Weight 2020-10-28 0818 HR  60.7 kg BMI 22.027

My Weight 2020-11-28 0706 HR  60.9 kg BMI 22.100

My Weight 2020-12-28 0631 HR  60.5 kg BMI 21.955

2021

My Weight 2021-01-28 0638 HR  61.3 kg BMI 22.245

My Weight 2021-02-28 0741 HR  61.2 kg BMI 22.209

My Weight 2021-03-28 0659 HR  61.3 kg BMI 22.245

My Weight 2021-04-28 0659 HR  61.1 kg BMI 22.173

My Weight 2021-05-28 0618 HR  61.1 kg BMI 22.173

My Weight 2021-06-28 0604 HR  61.3 kg BMI 22.245

My Weight 2021-07-28 0642 HR  61.2 kg BMI 22.209

My Weight 2021-08-28 0653 HR  61.5 kg BMI 22.318

My Weight 2021-09-28 0618 HR  61.5 kg BMI 22.318

My Weight 2021-10-28 0549 HR  61.0 kg BMI 22.136

My Weight 2021-11-28 0630 HR  61.3 kg BMI 22.245

My Weight 2021-12-28 0528 HR  61.6 kg BMI 22.354

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2022

My Weight 2022-01-28 0910 HR  61.1 kg  BMI 22.173

My Weight 2022-02-28 0642 HR  61.2 kg  BMI 22.209

My Weight 2022-03-28 0649 HR  61.4 kg  BMI 22.281

My Weight 2022-04-28 0649 HR  61.4 kg  BMI 22.281

My Weight 2022-05-28 0549 HR  61.0 kg  BMI 22.136

My Weight 2022-06-28 0549 HR  61.0 kg  BMI 22.136

My Weight 2022-07-28 0700 HR  60.6 kg  BMI 21.991

My Weight 2022-08-28 0640 HR  61.3 kg  BMI 22.245

My Weight 2022-09-28 0738 HR  61.7 kg  BMI 22.390

My Weight 2022-10-28 0708 HR  61.5 kg  BMI 22.318

My Weight 2022-11-28 0706 HR  60.9 kg BMI 22.100

My Weight 2022-12-28 0722 HR  61.1 kg  BMI 22.173

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2023

My Weight 2023-01-28 0537 HR 60.9 kg BMI 22.100

My Weight 2023-02-28 0515 HR 61.4 kg  BMI 22.281

My Weight 2023-03-28 0606 HR  61.3 kg  BMI 22.245

My Weight 2023-04-28 0738 HR  61.3 kg  BMI 22.245

My Weight 2023-05-28 0721 HR  61.0 kg  BMI 22.136

My Weight 2023-06-28 0641 HR  61.2 kg  BMI 22.209

My Weight 2023-07-28 0700 HR  60.9 kg BMI 22.100

My Weight 2023-08-28 0655 HR  61.3 kg  BMI 22.245

My Weight 2022-09-28 0738 HR  61.7 kg  BMI 22.390

My Weight 2022-10-28 0708 HR  61.5 kg  BMI 22.318

My Weight 2023-11-28 0612 HR 61.4 kg  BMI 22.281

My Weight 2023-12-28 0734HR  61.3 kg  BMI 22.245

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2024

My Weight 2024-01-28 0734 HR  61.3 kg BMI 22.245

My Weight 2024-02-28 0510 HR  61.6 kg BMI 22.354

My Weight 2024-03-28 0642 HR  60.9 kg BMI 22.100

My Weight 2024-04-28 0721 HR  61.1 kg BMI 22.173

My Weight 2024-05-28 0537 HR  61.3 kg BMI 22.245

My Weight 2024-06-28 0651 HR  61.5 kg BMI 22.318

My Weight 2024-07-28 0612 HR 61.4 kg  BMI 22.281

My Weight 2024-08-28 0747 HR  61.1 kg BMI 22.173

My Weight 2024-09-28 0640 HR  61.1 kg BMI 22.173

My Weight 2024-10-28 0546 HR  61.5 kg BMI 22.318

My Weight 2024-11-28 0706 HR 61.4 kg  BMI 22.281

My Weight 2024-12-28 0649 HR 61.9 kg BMI 22.463

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2025

My Weight 2025-01-28 0625 HR  61.6 kg BMI 22.354

My Weight 2025-02-28 0742 HR  61.5 kg BMI 22.318

My Weight 2025-03-28 0640 HR  61.6 kg BMI 22.354

My Weight 2025-04-28 0734 HR  61.7 kg  BMI 22.390

My Weight 2025-05-28 0738 HR  61.8 kg  BMI 22.427

My Weight 2025-06-28 0606 HR  62.6 kg  BMI 22.717

My Weight 2025-07-28 0757 HR  62.7 kg  BMI 22.753

My Weight 2025-08-28 0546 HR  62.6 kg, BMI 22.717

My Weight 2025-09-28 0540 HR  62.2 kg BMI 22.572

My Weight 2025-10-28 0516 HR  62.4 kg BMI 22.644

My Weight 2025-11-28 0810 HR  62.1 kg BMI 22.535

My Weight 2025-12-28 0702 HR  62.2 kg BMI 22.572

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2026

My Weight 2026-01-28 0733 HR 61.9 kg BMI 22.463

My Weight 2026-02-28 0649 HR 62.4 kg BMI 22.644

My Weight 2026-03-28 0511 HR 62.1 kg BMI 22.535

My Weight 2026-04-28 0523 HR 62.4 kg BMI 22.644

My Weight 2026-05-28 0521 HR 61.8 kg  BMI 22.427

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Note:

My current BMI is within the healthy range of 18.5 to 22.9.

For me, the range of healthy weight is 50.9786 kg (BMI = 18.5) to 63.10324 kg (BMI = 22.9).

People with BMI values of 23 kg/m2 (or 25 kg/m2 according to some sources) and above have been found to be at risk of developing heart disease and diabetes.

To be healthy, I must have a healthy weight.

Be as lean as possible without being underweight, as recommended by World Cancer Prevention Foundation, United Kingdom.

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Note: On 2021-05-28, I removed the unimportant details of old records from My Weight Management Records.

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Ref. WeightManagement

My Weight 2026-05-28

My Weight

2026-05-28

0521 HR 

61.8 kg

BMI 22.427

AI时代与大学的人文教育

AI时代与大学的人文教育

供订户阅读

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2026-05-27

作者王昌伟教授 (Professor ONG Chang Woei) 任教于新加坡国立大学中文系，本文纯属个人意见

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文科最珍贵的训练方法，即学习者通过文本细读，提升对自我和世界的体验和认知，决不能轻易放弃。不过，棘手的是，和理工科比较，文科的价值难以量化，因此经常被视为毫无实用价值的学问。

新加坡国立大学校长陈永财教授近日分别于中英文报，发表题为《AI之于思考：消解抑或增益》的大作，指出人工智能（AI）虽然给我们带来前所未有的便利，却也导致人类珍贵的学习能力迅速萎缩。如今因为获取信息和针对问题的解决方案过于简易，使得通过学习和思考寻找答案的过程显得多余。久而久之，人类很有可能逐渐丧失独立思考的能力，甚至连如何发问都不会。

因此，教育的当务之急，是重新以人为本位，发掘人之所以为人的特质。唯有如此，我们才能真正让AI为我们所用，而不是让AI操纵。

作为一名人文学者，本应对我校校长大作和人文精神十分契合而感到鼓舞，毕竟文科的本质，就是在探讨“人何以为人”这个大问题。但拜读全文后，我却倍感沉重。

陈校长的提醒的确很重要，但却相当常见。AI所带来的变化固然是根本性的，但这其实是长期以来，所有担忧社会重理轻文的趋势，会导致人文教育受忽视的有识之士的共识。换言之，问题存在已久，但大家似乎都找不到解决的方案，AI不过是让这个问题更为凸显而已。

在这个时代，人文教育也须要善用AI，这是不言而喻的，而毫无节制地使用AI所可能带来的灾难性后果，大家也多有警惕。当下的挑战是，如何把大家都明白的道理，转化为具体行动。

坦白说，置身大学体制之中，我更能体会人文教育理想，何以频频遭遇挫折，也不认为按照现有高等教育的模式，能真正帮助学生在掌握AI的同时，避开因过于依赖AI所带来的种种负面影响。

我自身的学习经历，从本科到博士阶段，获益最多的，总是老师带着我们细读文、史、哲的经典和学者的研究成果，并在阅读的过程中提出一些“大哉问”（big questions），引领我们去深入思考和讨论文本的世界，和我们所处的社会的关系。通过和老师与同学的深度交流，才能真正达到陈校长大作中所说的“复杂推理、深度分析、伦理判断、共情体察、有温度的人际联结”的境界。

这是一种涓涓细流式的教育方式，急不来，沒有捷径可走，也是一种非常“昂贵”的教学方式。我们经常听到的一个说法是，任何的制度都须要确保“可持续性”（sustainability），而单纯从经费投入的角度而言，这样的教学法，显然无法符合一般人心中所期待的可持续性模式。

今天因为科技的发展，无论是教或学，已经和过往有很大的不同，我们当然也不应该死守一套方法。在AI时代，人文教育当然也须要与时俱进，进行适当的改革。可是文科最珍贵的训练方法，即学习者通过文本细读，提升对自我和世界的体验和认知，决不能轻易放弃。

不过，棘手的是，和理工科比较，文科的价值难以量化，因此，当能够带来多少经济效益、能不能立竿见影提供解决当下问题的方案，成为衡量一门学科的价值的标准时，文科经常被视为一种毫无实用价值的学问。

文科应确立为大学教育核心而非点缀

使问题雪上加霜的是，当前整个社会，上自政府，下至家长学生，普遍倾向从培养学生就业能力（employability）的角度理解大学教育。说得极端一点，就是把大学视为高级的职业培训所。大学课程，总是被要求能为市场、企业培养所需的人才。

与其他学科相比，文科在这种观念下的处境尤为艰难。人文学者往往费尽心力，试图证明研究与教学具有“市场”价值，却常常收效甚微。也因此，一旦涉及教育与学术经费分配，文科往往被置于边缘位置。每逢财政紧缩，文科经费首当其冲被削减，这种做法在世界各地早已屡见不鲜。

如果因为AI的出现，使得“人何以为人”这个问题显得更为迫切，那文科就应该被确立为大学教育的核心，而不是点缀。文科的发展自然得适应新时代，不过究竟该如何进行，也许现在大家都还没有答案。无论如何，我们首先要摆脱的，就是以经济效益、实用性、市场需求衡量大学教育的惯性思维。这么说不是自命清高，而是正视一个根本的问题：当创造所谓的经济效益等等，都能由AI代劳了，我们如果还把注意力集中在这个方面，又如何能够真正做到陈校长文章中说的，“让‘人性’的轮廓越发清晰”，确保AI不会取代人性？

在AI时代，坚定以人为本、厘清人之所以为人的特质，确是大学教育的当务之急。但若要真正落实这一理念，而不只是停留在口号层面，我们就必须重新确立大学有别于职业培训所的价值，同时反思文科在现行大学体制中的位置，突出它难以量化却不可或缺的价值。此时此刻，教育决策者尤其须要跳脱以市场需求或收支计算来理解“可持续性”的惯性思维。即使在财政紧缩的环境下，也应有逆势而行的决心，加大支持文科发展的力度，在守住核心价值与教学方式的同时，集思广益，推动它与时并进。

作者任教于新加坡国立大学中文系，本文纯属个人意见

AI: The AI risk of losing the skills you’ve mastered over the years

The AI risk of losing the skills you’ve mastered over the years

When it becomes our GPS, it dulls the mind’s ability to handle complex problems. That needs attention.

https://str.sg/vUn4

The Straits Times 

2026-05-18

By---Professor Tan Eng Chye is president of the National University of Singapore.

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Walk into any seminar room on Kent Ridge campus and you can feel the ground shifting. Not because the hunger to learn is waning or the embers of curiosity dimming, but because the very idea of education has been turned on its head, thanks to AI.

Learning was like scaling a peak – you researched, debated, lost your way, meandered, regained your bearings, kept climbing and finally earned the panorama.

Today, information arrives instantly, packaged in fluent paragraphs, bullet points and step-by-step solutions. The ascent takes a split second but the struggle is missing.

Clearly, AI has accelerated learning – but has it sharpened critical thinking, or is this precious ability that sets humans apart now at the risk of atrophy?  

Spectre of de-skilling

Education is anchored by two enduring pillars: learning and thinking. When we learn something, we imbibe new facts, frameworks, vocabulary, methods and mental models – in a word, knowledge. But this process of acquiring knowledge is not complete until critical thinking takes place: when we start to question, analyse and challenge what we have learnt, and go on to make new inferences and form new ideas and theories.   

Today, both pillars are not progressing in step. AI takes over the heavy lifting of information gathering and transmitting knowledge, but it does not necessarily help us sharpen the faculty that matters most: critical thinking. If anything, it nudges thinking towards atrophy.

Many of us risk treating AI like a GPS for the mind. While it offers the convenience of quick answers, it can dull our ability to build the internal map we need to navigate complex problems when technology is not there to guide us. If we only follow the prompts, we eventually lose our sense of direction. 

Research already bears this out. In 2021, a study was carried out to observe the effects of AI use on endoscopists’ skills before and after AI tools were introduced for the detection of precancerous growths during colonoscopy.

Three months after these tools were introduced, when endoscopists performed colonoscopies without the help of AI, there was a 6 per cent drop in the detection rate of these precancerous growths, indicating the risk of de-skilling from AI.

Similarly, MIT Media Lab researchers found in 2025 that those who used generative AI to write essays had a weaker sense of ownership over their work, and their electroencephalography tests – which measure the electrical activity of the brain – showed weaker connectivity.

Essentially, fewer parts of the brain were involved or coordinated in producing the essay. Over time, these participants underperformed across neural, linguistic and behavioural measures, raising the same concern of de-skilling.

Apart from “de-skilling”, AI also poses the risk of “never-skilling”, where one fails to even attain fundamental capabilities. Humans learn by asking questions – whether in the incessant “whys” of a child, or as eloquently set forth in the Socratic method still used in classrooms today. Yet AI obviates the need to ask independent questions, to follow through the process of grappling and working through layers of meaning to arrive at understanding.

This is especially the case with the paid, premium versions of AI which are more powerful, and can provide more sophisticated answers and prompts. Ironically, their higher perceived reliability could also lead to automation bias: Students are quicker to accept what they see wholesale, even where there are contradictions, without critically questioning it.  

The need for practical guardrails

With AI here to stay, we need practical guardrails rather than walls and fences. An example is the practice of AI-free periods by the National University Health System, during which healthcare professionals do not use AI tools for clinical work or assessments.

Similarly, in the financial sector, the Monetary Authority of Singapore is proposing guidelines on AI risk management for safe and responsible use of AI. Financial institutions need to ensure AI augments, not replaces, human judgment in high-stakes settings. Human experts must review and question AI outputs before any final decisions are made.

This is part of efforts to prevent de-skilling arising from an over-reliance on technology. This is not to say AI is eschewed – AI is already widely used to improve outcomes, efficiency and decision-making in healthcare, finance, legal and many other fields. What is required is a balance that requires careful calibration. 

The field of aviation provides an instructive example. Autopilot is common at cruising altitudes, but rarely used for take-off and landing; pilots are required to perform these critical manoeuvres themselves. Besides, aviation regulations mandate pilots to clock a certain number of take-offs and landings before they can fly. This keeps them sharp, well-oiled and in control.

Like pilots, we need to straddle that fine line between automation and the human, between building up our familiarity with AI, and training or working without it. 

What does this mean for educators? We must radically rethink our approach to pedagogy, but the true north of education is constant: to establish the foundations of thought. AI should not be a substitute for the basics of learning and thinking, just as calculators did not eliminate the need for mental arithmetic. Pedagogy must drive technology, not the other way round.

Some return to the basics with paper-and-pen exams, viva voce assessments and restricted internet access during high-stakes tests. This pivot away from take-home assessments is not an indictment of technology, but a safeguard to ensure that learning has taken place and essential skills have not withered away.

The challenge persists when students enter the workplace – care will need to be taken to sustain and strengthen their skills throughout professional life, ensuring that practised mastery and critical judgment do not dull over time. 

Beyond nurturing competent and confident AI users, we also need to build up thinkers who can lead the technology. This means developing people who understand how to build AI systems, how to steer them and, most importantly, how to question them. 

From climatologists leveraging AI to accelerate discovery in global medium-range weather forecasting, to lawyers integrating AI for enhanced legal research and case analysis, to urban planners deploying AI to model sustainable cities, these are not just users of technology. They are also domain AI architects who are shapers and stewards, wielding AI shrewdly to address challenges and solve problems.

Becoming more human with AI

AI, ironically, can help clarify what keeps us true and grounded: The “artificial” sharpens the understanding of the “human”.

Our capacity for complex reasoning, deep analysis, ethical judgment, acting with empathy and sensitivity, as well as meaningful connection – all this is what makes us human, and it is this that we should focus on developing. Used well, AI does not replace our humanity, it amplifies it. We flourish and become more human. 

There will be experiments that will fail, lessons we learn, moments of reckoning and “eureka” along the way. If we set our sights high and refuse to settle for the easy path, the potential for what we can achieve can be phenomenal.

Ultimately, our success will not be measured by the sophistication of our tools, but by our ability to nurture the resilience and creativity of our people. If we get it right, we will not just react to the future – we will also shape it.

Professor Tan Eng Chye is president of the National University of Singapore.

机器越來越像人 - 还是人越來越像机器

机器越來越像人，还是人越來越像机器?

供订户阅读

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2026-05-27

联合早报

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作者白士泮博士 (Dr. Pei Sai Fan) 是南洋大学校友学术会顾问与新加坡社科大学客座教授  

作者石建政博士 (Dr. Willie Shi Jianzheng) 是新加坡社科大学客座讲师与特许金融科技分析师

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过去200年的工业文明，长期把人的价值与生产能力绑定。谁更高效、谁更能工作、谁更能竞争，谁就更成功。整个社会的逻辑，也围绕效率不断加速。但AI的出现，可能会第一次让人类不得不重新面对一个问题：如果未来大部分生产活动都能由机器完成，人存在的意义究竟是什么？这是一个远比技术更深层的问题。

最近，新加坡国立大学校长陈永财教授 (Professor Tan Eng Chye) 在《联合早报》与《海峡时报》发表文章，谈到人工智能（AI）可能带来的“技能退化”（de-skilling）问题。他提到，当AI逐渐成为人类的导航GPS（全球卫星定位系统）后，人们或许会越来越依赖技术，而慢慢失去处理复杂问题、独立判断与深度思考的能力。这篇文章之所以引起许多人共鸣，不只是因为它讨论AI，而是因为它点出一个时代正在发生，却尚未被充分意识到的变化：人类第一次开始把“思考”本身，逐步外包给机器。

过去几十年，科技主要替代的是人的体力。工业机器取代重复劳动，电脑取代大量计算工作，互联网则大幅提升信息传递效率。但AI不同，它第一次开始触碰人类文明中最核心，也最独特的部分——认知能力。人类开始不再亲自阅读，而是阅读AI的总结；不再完整推演逻辑，而是接受AI生成的答案；甚至连情绪表达、艺术创作与人生规划，也开始习惯交由大模型完成。

表面上看，人类似乎变得更高效。但真正问题在于，人类许多最重要的能力，从来不是在“得到答案”时形成的，而是在漫长笨拙的挣扎甚至痛苦的“寻找答案”过程中提炼出来的。一位教师真正理解知识，并不是因为他知道标准答案，而是因为他曾经反复困惑、推翻、怀疑，再慢慢建立自己的理解体系。一个成熟的人之所以拥有判断力，也不是因为他获取信息更快，而是因为他曾经历复杂现实中的矛盾、失败与挣扎。

然而，AI时代最危险的地方，恰恰在于它正在消灭人类经历的这些过程。

今天很多年轻人已经逐渐失去“与复杂问题长期相处”的能力。论文可以让AI生成，阅读可以让AI总结，代码可以让AI编写，商业方案可以让AI设计。人们越来越习惯即时反馈、即时答案与即时满足。久而久之，人类可能形成一种新的认知惯性：只接受被整理好的世界，而不再愿意进入混乱、模糊与不确定之中。但真正重要的智慧，往往萌芽并成长于这些“不确定”之中。人生没有标准答案，爱情无法被算法完全解释。

人与人之间最深层的理解，从来不是数据匹配的结果。文明本身，更不是一次提示（prompt）就能生成的东西。从某种程度上说，AI时代最大的风险，不是机器越来越像人，而是人开始越来越像机器。

因为机器天然追求效率、确定性与最优解，而人类真正珍贵的地方，恰恰在于那些“不效率”的部分。一个人在深夜读一本书，忽然被一句话击中；一个父亲陪孩子慢慢长大；一个年轻人因为一次失败而重新认识自己；一个艺术家耗费10年寻找一种表达方式。这些事情从效率角度看，几乎毫无意义，但却构成人性的温度乃至人类的文明。

AI最终挑战的是现代文明价值定义

过去200年的工业文明，长期把人的价值与生产能力绑定。谁更高效、谁更能工作、谁更能竞争，谁就更成功。整个社会的逻辑，也围绕效率不断加速。但AI的出现，可能会第一次让人类不得不重新面对一个问题：如果未来大部分生产活动都能由机器完成，人存在的意义究竟是什么？

这是一个远比技术更深层的问题。因为AI最终挑战的，不只是工作结构，而是整套现代文明关于“价值”的定义。未来最稀缺的，也许不再是知识与信息，AI会让这些东西越来越廉价。真正昂贵的，反而会是那些无法被工业化复制的人类特质：同理心、伦理判断、审美能力、真实情感、文化理解，以及人与人之间深层而复杂的连接。

换句话说，AI时代最重要的竞争力，或许恰恰是“更像人”。这也是为什么我们今天必须重新思考教育制度，许多学校已经开始强调AI的应用，这当然重要。但如果教育最终只是培养“会使用AI的人”，而不是培养“拥有独立人格与思考能力的人”，社会可能会进入一种危险状态：技术越来越先进，但人却越来越空洞。尤其在亚洲社会，这种风险或许更加明显。亚洲长期强调标准答案、考试体系与效率导向，而AI又恰恰极其擅长这些事情。如果未来教育继续朝着“更快、更标准、更自动化”的方向推进，年轻人最容易失去的，可能正是原创能力、批判性思维与人格韧性。

因此，未来教育也许反而须要某种减速。重新回到阅读、写作、讨论、辩论与深度思考，让更多的朗读会、辩论会和交流会等思想碰撞活动绽放光彩；重新允许年轻人在没有答案的问题里停留更久；重新让人学会面对复杂性，而不是逃向即时答案。因为人类文明里很多真正重要的东西，本来就无法被压缩。

当然，这并不意味着拒绝AI。AI可能是人类史上最伟大的工具之一，它能够帮助医生改善治疗效果，帮助科学家研究气候变化，帮助普通人跨越知识门槛，也可能让更多人从重复劳动中解放出来。真正的问题，从来不是技术本身，而是人类如何理解技术，以及技术最终为谁服务。

如果AI只是进一步强化“效率至上”的旧逻辑，未来社会很可能会出现一种新的贫困：物质越来越丰富，但精神越来越贫瘠；信息越来越庞大，但理解越来越浅薄；连接越来越广泛，但人与人之间却越来越孤独。

但如果AI能够帮助人类重新把时间还给生活，把注意力还给真实世界，把价值重新还给“人本身”，它也许反而会推动一种新的文明阶段。一种重新关注人性、关系、文化与精神世界的“再人性化”（re-humanisation）。未来最文明先进的社会，不一定是AI最强大的社会，而可能是最懂得在人与机器之间保持边界感的社会。

一个文明真正成熟的标志，从来不是能制造更多聪明的机器，而是在机器越来越聪明之后，人类依然知道，什么东西不能交给机器。

作者白士泮博士 (Dr. Pei Sai Fan) 是南洋大学校友学术会顾问与新加坡社科大学客座教授  

作者石建政博士 (Dr. Willie Shi Jianzheng) 是新加坡社科大学客座讲师与特许金融

庞琳《烟火岁月自在行》导读分享会圆满举行

庞琳《烟火岁月自在行》导读分享会圆满举行

*生意即修行 红尘即道场*

新明日报

2026-05-27

整理／马龙云

 

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　　5月16日上午，由海南会馆、善济文化大讲堂、智慧家庭静心会联合主办；新加坡读者分享会、地平线读书会、随笔南洋读书会协办的口福集团创办人庞琳自传《烟火岁月自在行》新书分享会，在净恩书院温馨落幕。尽管天公不作美，众多读者与各界人士依然冒雨赴约，共同聆听了一场关于商道、人生智慧与修行的深度对话。

从草根出发　

在烟火中修行

　　《烟火岁月自在行》是新加坡知名企业家、口福集团创办人庞琳的首部自传。书中不仅记录了他从社会底层一路摸索、跌撞、觉醒、奋斗的创业历程，更是一部真实而宝贵的人生教材。

　　从“跑地牛、走江湖”的少年，到成功企业家，再到善知识与慈善家——庞琳走出了一条真实而不易的人生之路。他在书中以平实而深刻的笔触，分享了如何将佛学的慈悲心融入企业管理的实践，阐述了“做事可以逐利，做人必须有道”的核心价值观。庞琳指出，商场虽是竞争激烈的红尘，但同样也是淬炼心性的道场。他将佛道双修的智慧融入口福集团的日常管理，让冰冷的商业运转拥有了温暖的人文关怀。

卓顺发：见证一段从烟火中走来的光明之路

　　善济医社义务执行主席拿督斯里卓顺发太平绅士作为与庞琳相识相知20余年的老朋友，亲临现场并发表了感人至深的致辞。

　　“《烟火岁月自在行》让我深有感触，并从中学习了许多。它不仅是一段成功的历程，更是一部真实而宝贵的人生记录。”卓顺发主席在致辞中表示，从草根出发，从社会底层一路摸索、跌撞、觉醒、奋斗、创业、管理，经历失败与重生，最终走向更智慧、更光明、更有价值的人生——这正是庞琳的可贵之处。

　　卓顺发主席特别提到，庞琳与夫人黄云婷是一对难得的企业家夫妻档。“一位在前线开拓，一位在后方稳守；一位洞察趋势，一位坚守根基。这种互补，是企业长期发展的重要力量。”他赞扬这对夫妇不仅是企业家，更是将家庭、事业与责任融为一体的典范。

　　卓顺发主席在发言中也特别引用了庞琳书中的一段话：“建国总理李光耀先生说，人生有两种选择，一种是勇于尝试，一种是临阵退缩。你想让你的生命多姿多彩，还是平淡无奇，全在于你的选择。”正是这句话激励了无数的新加坡建国一代。而作为同时代的人，卓顺发主席也非常认同：“小红点在世界舞台上熠熠生辉，凝聚了无数奋斗者的心血与智慧。伴随国家成长，我由衷感到身为新加坡人的自豪。”

　　卓顺发主席指出，庞琳是推动新加坡传统咖啡店向现代化空调食阁转型的先驱之一。他在引入中央厨房与自动化管理模式、提升运营效率与标准化水平的同时，始终坚持平民化价格，让大众都能轻松享用。正如口福的品牌理念所倡导的：“Better Food，Better People，Better Life”——精致美食、优质生活、圆满人生。

　　在商业成就之外，庞琳长期致力于慈善事业。作为善济医社荣誉主席，他自2013年受委任以来，始终以行动支持善济的发展。他先后捐出10万元资助善济榜鹅北分社的装修与建设，并于2019年至2025年长期认养该分社7年，再捐助15万元用于分社的部分运营费用及药物支出。

　　与此同时，他创办的“口福”亦于2017年与2022年分别主办《分享·一碗米》慈善筹款活动，为善济医社再筹得11万元善款。多年来，庞琳夫妇以善行相伴，累计捐赠已超过79万元的善款，可让7万9000名年长者在善济医社免费看诊与领取药物，为无数家庭带来切实的温暖与支持。

　　卓顺发主席在致辞中感慨道：“真正伟大的企业，不是站在高处，而是深入人间。口福的意义，不只是让人吃饱，而是让城市多一份温度。庞琳的人生亦是如此：从烟火中走来，却没有被烟火吞没，反而把烟火变成温度。”

圆桌对话：在烟火岁月中自在前行

　　当天分享会的下半场，由庞琳、善济慈善大使聂磊与国大计算机学院张晓庆博士展开精彩的圆桌对话。三位嘉宾围绕“如何在繁杂的烟火岁月里保持正念、修持内心”展开深入交流。

　　庞琳充满大智慧且接地气的分享，赢得了阵阵掌声。他谈到，将修行真正落实于事业与生活之中，企业管理不盲目追逐短期利益，而是坚守原则与商道，成就利他共赢的商业生态。在家庭生活中，夫妻执手同行，将当下的每一刻都变成修行的资粮。

　　现场气氛温馨而热烈，庞琳的真知灼见引发了在场企业家与读者们的深度共鸣与思考。许多参与者表示，这不仅是一场新书分享会，更是一堂关于人生智慧与商业伦理的生动课程。

持续传播善文化与智慧

　　本次新书分享会，狮城头条对活动进行了现场直播，累计吸引1万7300人收看，让更多无法到场的读者也能同步参与。错过本次活动或想重温精彩内容的朋友，欢迎持续关注“善济文化大讲堂”后续的智慧分享系列活动。正如卓顺发主席所言：“人生的成长，不是在成功中完成，而是在承担中完成。”愿我们都能在各自的“烟火岁月”里，守住初心，自在前行。

（本文内容由善济医社提供）

　整理／马龙云

乐龄配套每月6元 可用邻里购物券买

新明日报

2026-05-27

乐龄配套每月6元 可用邻里购物券买

平价超市GOMO

合作推出SIM卡

　　平价超市“进军”电信业，与新电信旗下的GOMO合作推出SIM卡，包括针对年长者市场每月6元的配套，不但可用邻里购物券购买，还可享多项额外福利如免费芥花油。

　　根据新电信文告，新电信旗下品牌GOMO和平价集团即日起联合推出平价超市SIM卡配套，是新加坡首个超市推出自家品牌联名的SIM卡。

　　目前，全岛8家平价霸级市场（FairPrice Xtra）已布置摊位，售卖5种SIM卡配套，应对不同使用者需求。

　　其中就有针对60岁及以上年长者的SIM for 60+配套，每月费用为6元，包含800分钟的通话时间、新加坡和马来西亚可享400GB的移动数据、亚洲其他地区则为6GB，国际则是3GB。

　　其他配套的话，使用4G网络的每月费用为12元，5G网络则介于19元到35元。以每月25元的无限亚洲配套为例，除了无限的通话时间，在新加坡与亚洲各地同样享无限的移动数据，国际则为15GB.

　　记者昨天走访位于实龙岗NEX的平价霸级超市。据观察，顾客在工作人员的帮助下注册全新的嵌入式SIM卡（eSIM），付费后即可当场激活使用。顾客也可选择要实体SIM卡，安排送到自家地址。

　　此外，现场购买还有许多优惠。如果首次购买的是3个月配套，还可享折扣。

　　例如每月6元的乐龄SIM卡配套，原本3个月费用是18元，折扣后变16元，使用3个月后才恢复到每月6元。现场还会赠送2公升装的平价芥花籽油。另外，无论是买单月还是3个月的配套，也会再赠送一年的10GB全球漫游数据。

　　其他配套也都有促销价，像是无限亚洲配套，3个月价格从75元变69元，再加送2公升装的平价芥花籽油、5公斤装的平价茉莉香米、以及几素（JisuLife）品牌的手持小风扇。

　　顾客在平价超市购买SIM卡配套时，首次付费可以使用社理会邻里购物券，还可赚取宏惠积分（Linkpoints）。

提供一站式购物体验

让国人获高质量数码连接

　　平价集团平价霸级市场常务董事黄治荣说，推出平价超市SIM卡配套，将电信服务与购物体验无缝衔接，让顾客除了来超市购买新鲜食材和家居用品之外，也可在同个地方购买SIM卡，享受一站式的购物体验。

　　新电信消费者业务部首席客户官维韦克表示，手机网络已成为日常必需品，希望通过与平价集团合作，让更多国人轻松获得高质量的数码连接。

多家公司推出 每月10元以下乐龄配套　

　　针对乐龄市场的低价配套相当多，本地有至少五家电信公司和虚拟网络运营商推出这类配套，而且都在每个月10元以下。

　　新电信的Seniors SIM Only配套每月只需6元，包含340GB的本地5G移动数据，6GB的马来西亚漫游数据，以及无限通话时间。

　　由星和推出的乐龄配套原价是每月12元，但现在到今年12月31日，只要在门店出示百盛乐龄卡，就可享半价优惠。

　　另外，有不少人使用的SIMBA乐龄配套，则有500GB的新马印泰港这五地的移动数据，以及400分钟通话，每月费用5元。其他提供类似配套的还有Eight及Circles.Life。

李宣進 报道

韬定律是什么

早知：“韬定律”是什么？

https://www.zaobao.com.sg/news/china/story20260525-9105489?utm_source=android-share&utm_medium=app

2026-05-25

华为半导体业务部总裁何庭波星期一（5月25日）在2026国际电路与系统研讨会（ISCAS） 上发表演讲，正式提出“韬定律”。

简单来说，这是一套关于如何在“后摩尔时代”继续提升晶片性能的全新理论框架。

与摩尔定律有何区别？

摩尔定律是英特尔创始人之一戈登·摩尔于1965年提出的半导体发展经验法则。过去60多年，全球半导体产业的发展基本遵循摩尔定律，即通过不断缩小晶体管尺寸，在单位面积内集成更多晶体管，从而提升算力。

不过，当半导体制程进入7纳米以下后，晶体管尺寸已逼近原子尺度，继续依赖“几何微缩”提升性能，被认为正接近物理极限。

韬定律的不同之处，在于尝试以“时间微缩”替代“几何微缩”。它的核心目标是系统性降低时间常数“韬”（τ），通过持续压缩信号传播时延、缩短数据传输时间，在不大幅缩小晶体管尺寸的前提下提升晶片性能。

延伸阅读

华为预计五年后设计出晶体管密度达1.4纳米制程晶片

华为概念股星期一大涨

在哪四个层级优化？

不同于摩尔定律聚焦晶体管尺寸优化，韬定律提出从晶体管、电路、晶片和系统四个层级做出优化。

何庭波星期一发布于《中国科学：信息科学》、题为《多层电子系统的时间尺度理论》的论文中，对四个层级的优化方向作出阐述。

具体包括：在晶体管层级优化电阻和寄生电容等；在电路层级优化信号传输阻容延迟，依托垂直集成缩短布线长度；在晶片层级优化架构设计、流水线配置等；在系统层级优化通信协议、组网架构等。

韬定律能走通吗？

根据上述论文，在2020年5月至今年5月间，华为面向移动、人工智能（AI）、汽车、工业、基础设施领域，已完成381款晶片量产落地，并称“全产品矩阵验证τ时间缩放理论成立”。

华为今年秋季发布的新一代麒麟手机晶片，将完整采用韬定律的“逻辑折叠”技术。这被认为是检验韬定律能否跑通的重要节点。

何庭波是谁？

今年57岁的何庭波，被中国科技圈称为“晶片女王”。她也是华为17人董事会中仅有的两名女性成员之一。另一位是华为创始人任正非之女、华为轮值董事孟晚舟。

何庭波1969年出生于湖南长沙，毕业于北京邮电大学。她1996年加入华为担任工程师，2003年受任正非委任负责晶片研发，并获得每年4亿美元（5.1亿新元）的研发预算。

美国2019年制裁华为后，何庭波曾在一封内部信中写道：“不会再有另一个十年来打造备胎然后再换胎了，缓冲区已经消失，每一个新产品一出生，将必须同步‘科技自立’的方案。”

一图看懂华为韬定律 2026-95-25

韬（τ）定律

=====

作者：回望历史展望未来

2026-0-25

1天前 · 头条新锐创作者

韬（τ）定律，是华为2026年5月25日在ISCAS 2026上提出的、后摩尔时代的半导体新演进原则，核心是用“时间缩微”替代“几何缩微”。

一、核心意思：

摩尔定律（旧路）：靠把晶体管做得更小（几何缩微）来提性能，现在已逼近物理极限、成本极高。
​
韬定律（新路）：不靠极致缩小尺寸，而是压缩信号延时τ（时间缩微），用逻辑折叠等技术把平面电路“折”成立体，缩短信号路径、提升等效密度与速度。
​
一句话：不把管子做更小，让信号跑得更快、路径更短。

二、名字含义：

τ（tau）：电路里的时间常数，代表信号延时。
​
韬：中文取“韬光养晦、厚积薄发”之意，也指战略谋略。

三、关键背景：

物理墙：2–1nm以下量子隧穿漏电，无法正常工作。
​
经济墙：3nm晶圆厂投资约200亿美元，成本极高。
​
需求爆炸：AI、大模型算力需求激增，旧路径跟不上。

四、目标与进展：

核心技术：逻辑折叠，重构布局、缩短走线、降低功耗。
​
已验证：过去6年量产381款芯片。
​
路线图：2026秋麒麟旗舰芯片采用逻辑折叠；2031年等效1.4nm密度。

五、和摩尔定律的区别：

摩尔定律：几何缩小→更小晶体管→性能提升。
​
韬定律：时间压缩→逻辑折叠→延时降低、等效密度提升。#无线电#

简单说：摩尔定律靠“缩小”，韬定律靠“提速+缩短路径”。#芯片#

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太原有个姓穆的老人，以养鸟为生。七十岁死了妻子，心里想再娶，可是多次请人做媒，都没有回音。 他一再催促媒人，别人笑着挖苦他：“现在的人家选女婿，都要年轻英俊的。你头发该黑却白了，脸该白却黑了，谁家姑娘肯来伺候你这个老头子？” 老人又气又羞，一怒之下把笼子里的鸟全都放了，赌气出门游历。 一天， 他走进一片荒山谷，四周苍茫，迷了路。忽然看见一只白雉展翅飞过，向山南飞去。 老人跟着它走，走到山尽头，忽然出现一个村落。槐树浓荫里，高墙连绵，左边的园门大开着。 老人以为是大户人家，不敢贸然拜见，悄悄走了进去。 只见四个女子说说笑笑走来，道：“今天天气好，我们来玩踏竿游戏吧。” 其中一个女子穿浅红衫，绿衣翠袖，背对花丛，沉默不语。 众人笑道：“阿莺，你发什么呆？昨天桑夫人占灯花卜，说我们今天必有奇遇，这是大家的喜事，你怎么先胡思乱想？” 正说笑间，她们忽然看见穆翁藏在花下，一齐惊呼：“红鸾星还没动，倒来了个老寿星犯花阵！” 老人第一次闯进女子堆里，心慌目眩，想说明来历，又嘴笨说不明白，只能靠着花呆呆站着，抚着白胡子。 这时里面传报：“桑夫人来了。”四个女子立刻站好。 夫人问道：“贵客来了吗？” 众人说：“哪有贵客，只有个老 东西！” 夫人却指着穆翁笑道：“这就是你们的夫君。” 另外三个女子不屑地吐了口唾沫，转身散去，只有阿莺依偎在夫人身边。 夫人说：“莺儿有慧心，别学那些蠢丫头以貌取人。”便带老人进内室，笑着对他说：“她们都是少昊氏的后代，流落在此，和你前生有缘。希望你不要嫌弃，就做这里的女婿吧。” 老人连连答应。 当晚，凤灯高照，香烟缭绕，在孔雀屏前，他和阿莺正式拜堂成亲。 另外三个女子躲在屏风后偷看，偷偷讥笑：“好个养鸟的女婿，简直像韦家郎捡了只碧鹳雀！” 次日，夫人拿出一盒紫椹丸，叫阿莺送给老人吃。老人三天就吃完了。 不到半个月，他黑黝黝的脸变白了，白头发变黑了，下巴上的胡子也掉光了。一照镜子，竟像十五六岁的少年。 三个女子听说后，都来敬酒道贺，衣着艳丽，言语温柔。一问名字，才知道大姐叫鹃娘，二姐叫翠娘，三姐叫燕娘。 燕娘轻浮，爱张开袖子跳舞，还故意歪倒，投进老人怀里。莺娘也时常撩拨他。鹃娘看似稳重，喝了酒也放 浪起来，嬉笑打闹，百般姿态。 老人一下子变回少年，左拥右抱，恨不得把四个女子全都占有。 莺娘看不下去，指着他骂道：“你刚得偿所愿，就想一箭双雕、左拥右抱吗？” 三个女子也变了脸：“才做半个月新娘，就学会护食了？难道我们会毁了你的家？” 莺娘甩袖起身：“一开始嫌弃唾骂，现在又来讨好，真是乌合之众！” 燕娘说：“你别花言巧语，我可不是来抢你的。” 翠娘说：“不过是姐妹间玩笑，你也太爱吃醋了。” 鹃娘说：“她既然这么小气，我们不如走。” 正要闹开，桑夫人来了，说：“你们都不知好歹！嫌老时推给莺娘，见年轻了又来争抢。本应把你们赶走，念在大家都有前缘，莺儿也委屈成全，从今以后和睦相处，不准再争风吃醋。” 三个女子连忙认错，又摆酒给莺娘赔罪：“我们只是玩笑，妹妹别往心里去。” 莺娘也说：“只要姐姐们照顾我，我怎敢独占恩爱。” 老人听了，嘿嘿一笑。 众人打趣：“你想一箭双雕，只怕消受不了这天大福气！” 从此，五人日夜相伴，十分恩爱。 忽然有一天，桑夫人脸色慌张地跑来：“大树要倒了！快送郎君回去！” 四个女子拉着他哭，舍不得分别。 桑夫人派穿白衣的丫鬟催促。 莺娘哭道：“我宁愿同死，也不愿分开！” 老人也恋恋不走。 丫鬟说：“我送你来，还送你走。强留无益，只怕大家一起遭灭 顶之灾！” 老人不得已，流泪告别。 刚走出几步，回头一看，宅院全都消失了，只剩下一棵桑树，树荫半亩。有个伐木工正拿着斧头站在树下，四只鸟聚在桑树上，哀鸣不止。 老人正要问丫鬟，丫鬟瞬间化作一只白雉，凌空飞去。 他感念桑夫人的恩德，求伐木工留下这棵桑树不要砍，然后问路回家。 本篇故事源于《谐铎》，荣华恩爱，到头来不过一场虚幻。 我是子虚先生，专注各种志怪，用老故事证人性、看善恶、解心结、释压力。关注@子虚先生讲故事 ，每天来看新故事#民间故事# #民间故事大推荐#

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一、理论突破：发布“韬(τ)定律”（2026-05-25） 在IEEE ISCAS 2026上，华为正式提出韬(τ)定律，为全球半导体提供摩尔定律之外的新演进路径 。 - 核心：用时间缩微替代“几何缩微”，不靠极致光刻，靠逻辑折叠+系统优化压缩信号时延、提升晶体管密度 。 - 成果：过去6年已量产381款芯片；2026秋季新麒麟将首发逻辑折叠；2031年高端芯片等效1.4nm密度 。 二、芯片突破：麒麟2026（秋季发布） - 首次商用逻辑折叠技术，从单层扩展至双层，晶体管密度大幅提升 。 - 性能阶跃式提升，摆脱对先进制程的单一依赖 。 - 灵衢总线：重构互联协议，统一内存编址，降低通信时延 。 三、封装突破：自研DoB板上裸片封装（2026-05） - 去掉NAND芯片外壳，直接焊在PCB上，堆叠层数从16层提至64层。 - 已量产61.44TB/122.88TB企业级SSD，245TB版本规划中。 - 绕过3D NAND制裁，用封装创新弥补制程差距。 四、工具突破：全流程EDA工具链商用（2025-11） - 覆盖原理图→布局布线→仿真→制造数据输出，全流程自主可控。 - AI驱动自动布局布线，支持大规模芯片高效设计。 - 多用户协同设计，秒级数据比对，缩短研发周期。 五、AI芯片：昇腾算力路线图（2025-09） - 2026Q1：昇腾950PR（1PFLOPS，推理）。 - 2026Q4：昇腾950DT（2PFLOPS，训练）。 - 2027Q4：昇腾960（全场景）；2028Q4：昇腾970（8PFLOPS）。 六、制造与生态 - 中芯国际N+2工艺稳定供货，支撑麒麟、昇腾芯片量产 。 - 构建“器件-电路-芯片-系统”全栈协同优化体系，软硬芯协同设计 。

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我有个同事，名字我就不提了，反正大家都知道她是谁。她在单位里给人的感觉，真不是能说透的。为了给自己争机会，她特别会来事儿，别人的成果她能顺手拿来当自己的，出了问题又能很快把责任推到别人身上。时间一长，大家对她都很反感，平时能少接触就少接触，谁也不想和她走得太近。 可一回到家，她又像换了个人。她家里父母年纪大了，身体也不太硬朗，隔三岔五就得去医院检查、拿药、住院观察。家里的大小事情，几乎都是她一个人扛着，挂号、陪护、买生活用品、垫医药费，全是她在忙前忙后。 她的兄弟姐妹呢，平时不是借口工作忙，就是离得远，真正能伸手帮忙的少得可怜。她每个月自己赚的钱，很多都贴在了父母身上，自己过得并不宽松，可还是咬牙撑着。 她爸妈提起她的时候，总是一脸骄傲，逢人就说女儿最能干，家里大事小情都靠她，要不是有她，他们真不知道该怎么办。听他们说话的语气，满满都是疼爱和依赖。 所以同一个人，在单位里可能让人避之不及，可在家里，却又是撑起一个家的那根柱子。人真的很复杂，不能只凭一面就下。 #上头条 聊热点#

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华为发表半导体“韬定律”，应该就是三维堆叠和电路设计技术引领联合优化，降低信号延迟，从设计上减少对芯片制程的依赖 报道说，该定律的核心是以“时间缩微”替代传统的“几何缩微”，这听上去还是迷糊。几何缩微，应该是传统摩尔定律依赖的芯片制程不断缩小，是几何的。 报道后面补充说，目标是系统性降低时间常数（韬τ）；手段是通过逻辑折叠等创新技术，持续压缩信号传播时延；结果是，不断提升晶体管密度，实现半导体与电子系统的持续演进；体系层面上，构建了贯穿器件、电路、芯片到系统层面的多层级协同优化体系。 还是需要进一步解释。“不断提升晶体管密度，实现半导体与电子系统的持续演进”，听上去似乎是“几何缩微”。但关键的来了，它不是通过“把晶体管做小”实现的，而是通过“三维堆叠”、“逻辑折叠”，把更多晶体管摞起来。几何缩微，芯片制程从7nm减至5nm，再到3nm，物理上真有变小（变小了一些，但不是7-5-3的幅度）。 而三维堆叠逻辑折叠保持7nm（或中国能实现的6nm、5nm），不用更小，在此基础上增加晶体管密度。 例如用韬定律路径升级芯片，晶体管还是7nm，不缩小。但通过TSV（硅通孔）技术把3层芯片垂直堆叠，每层100亿个，同样1平方厘米，等效300亿个晶体管。密度确实提升了，但没有任何一个晶体管被画得更小。实现方式是靠三维架构创新，不是靠制程提升。 这里还有一个难懂的“逻辑折叠”（Logic Folding），持续压缩信号传播时延。这是说数字芯片里，所有计算都是逻辑门一级一级串起来完成的，一个矩阵运算可能就需要几十级逻辑门串联。传统布局方式像摊煎饼式，所有逻辑门平铺在硅片二维平面上 信号从第1级到第2级，一路跑到第N级。路径越长，电子跑完这段路的时间，也即“传播时延”就越大。传统办法缩短时延，只能靠制程缩小，把晶体管做得更小、排得更密，让这条路在二维平面上变短。华为设计的芯片顺着这条路再走下去，代价太大不可行。 逻辑折叠的思路是，不改变晶体管大小，但是改变排列方式。逻辑级分布在多层硅片的多层金属互连中，信号经TSV硅通孔、高层金属跳线走垂直短距。在传统方案中，第N级与第N+1级可能相距几百微米；通过垂直互连，距离压缩到几微米甚至更小。 这和三维堆叠不同，要从芯片设计层面就大改。如矩阵乘法，三维电路逻辑设计就不一样了，优化思维打开了。三维堆叠是物理层面的技术，先进封装。逻辑折叠设计层面改电路架构，在单颗芯片内部，重新设计逻辑门的空间排布方式，把原本水平串联的逻辑级，通过三维布局或高密度互连，在垂直方向上“折叠”排布，也有单层内部的空间布局改进，缩短信号传播路径。 可以只用三维堆叠，不用逻辑折叠。如把一颗7nm CPU和一颗7nm GPU垂直叠在一起，CPU内部还是传统平铺设计，GPU内部也是传统设计，这会有改进，省了PCB板面积，带宽提升。也可以只用逻辑折叠，不用三维堆叠，在单层7nm芯片内，把原本一字排开的几十级逻辑门，通过金属互连层的巧妙布线，缩短传播路径。当然最理想的是两者结合，也就是“韬定律”的理想形态，华为吃透了技术，两个大招联合优化，能取得更好效果。 最后的效果为什么说是“降低时间常数”，搞了个时间常数τ？这不是说主频，而是在半导体物理中的“延迟”。时间常数τ指的是，信号通过一个逻辑门或一段互连线所需的传播延迟。延迟降低了，整个系统当然就更快了。主频提升也是有的，但更大的意义的是降低延迟。 需要指出，这个定律是适用于所有业界公司的，别家公司也在用。华为用得特别多，因为需要找新路，想更多办法。报道说，华为过去六年已成功设计并量产了381款芯片，就是转向这个新路很积极。

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今天开车在318国道快到巴塘时，看到路边有一个推车的出家人打扮，心生善念，在前面停车，等他走过来，我从车上拿了一瓶可乐，走过去，单手施礼：阿弥陀佛，他回礼唱佛号：给我喝的吗？我说：师傅辛苦了，不成敬意。说着把可乐递给他。然后，我说：有缘相遇照个合影吧！他莫名其妙的怒了：你要是为了照相，我不要你的可乐，说着把可乐摔在了地上，推车就走。把我给气的，出家人这么不随和吗？

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Explanation of the Tau Scaling Law (韬定律 / τ Scaling Law) by Doubao app

Explanation of the Tau Scaling Law (韬定律 / τ Scaling Law) by Doubao app 

 

1. Basic Background & Origin

 

Proposed officially by Huawei at the 2026 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) on 25 May 2026, delivered by He Tingbo, head of Huawei’s semiconductor business .

It is an original industry evolution principle for post-Moore’s Law era, designed to break the bottlenecks of traditional semiconductor development guided by Moore’s Law for over 60 years .

 

In circuit science, τ (tau) stands for time constant, mainly referring to RC delay—the total time a signal takes to switch states and travel through devices, circuits and wiring paths . The smaller τ is, the faster and more energy-efficient the whole system operates.

 

2. Core Concept: Shift from Geometric Scaling to Time Scaling

 

- Moore’s Law traditional logic: Improve chip performance mainly via geometric scaling—continuously shrinking the physical size of transistors, fitting more components into the same chip area.

This route now hits severe physical limits (atomic-level constraints) and skyrocketing manufacturing costs for advanced process nodes, with diminishing performance returns .

- Tau Scaling Law core logic: Take time scaling (minimizing τ) as the primary optimization target, instead of only pursuing smaller transistor sizes.

Its fundamental principle: systematically reduce the overall time constant τ across devices, circuits, chips and full electronic systems, to lift computing speed, energy efficiency and equivalent transistor density without over-reliance on ultra-advanced lithography processes.

 

Analogy:

Moore’s Law = make workers (transistors) smaller to fit more in a factory floor.

Tau Scaling Law = redesign factory routes & workflows to shorten traveling distance for signals, letting data circulate faster even with unchanged floor space .

 

3. Core Enabling Technology: LogicFolding

 

The landmark technology to implement Tau Scaling is LogicFolding (逻辑折叠) :

Break the traditional 2D flat layout of chips, restructure and stack logic modules vertically. It drastically shortens critical interconnect wiring paths, cuts signal transmission delay, raises transistor density and energy efficiency within the same manufacturing process.

Huawei’s upcoming Kirin chips launching in autumn 2026 will be the first mass-produced chips adopting LogicFolding architecture .

 

4. Four-Layer Systematic Optimization System

 

Tau scaling optimizes τ throughout the full industrial chain:

 

1. Device layer: Shorten transistor switching delay;

2. Circuit layer: Apply LogicFolding to compress wiring latency;

3. Chip layer: Optimize internal data scheduling and inter-chip interconnection;

4. System layer: Software-hardware co-design to reduce overall idle & waiting time of the whole electronic system .

 

5. Practical Verification & Outlook

 

Huawei has verified the Tau principle via 381 mass-produced chips over six years, covering smartphones, AI computing, automotive and infrastructure sectors .

According to Huawei’s roadmap, chips built on Tau Scaling Law can reach transistor density equivalent to a 1.4nm-class process by 2031, achieved by architectural & system optimization rather than relying solely on top-tier manufacturing nodes.

 

6. Significance

 

It offers a sustainable new development paradigm for the global semiconductor industry beyond Moore’s Law, diversifying technological paths for chip performance upgrade amid physical and economic limitations of traditional geometric scaling.

韬定律是什么? Tau Scaling Law or Tau Law?

一、韬定律是什么

 

韬定律（τ定律，Tau定律），是华为于2026年5月25日在上海ISCAS国际电路与系统研讨会上，由何庭波正式发布的半导体产业全新演进指导原则，也是中国首次向全球半导体行业提出的原创性底层发展理论。

 

1. 名称由来

“韬”是希腊字母τ（tau）的中文音译，τ在电路学中代表时间常数，指代信号切换、传输的时延；中文“韬”同时兼具韬略、蓄势突破的寓意。

2. 核心逻辑

跳出摩尔定律依靠几何缩微（缩小晶体管物理尺寸）提升芯片性能的传统路线，改用时间缩微为核心：以系统性降低全层级时间常数τ为目标，依托逻辑折叠等技术，压缩信号传输、计算、互连等待时延，在不必一味追求极致先进制程的前提下，实现晶体管密度、芯片能效与系统性能持续升级。

3. 覆盖层级

贯穿器件→电路→芯片→整机系统全链条协同优化：底层优化器件开关时延，中层用逻辑折叠缩短走线距离，上层软硬协同调度数据流，整体降低全系统时间损耗。

4. 提出背景

摩尔定律因物理极限、制程成本暴涨逐步放缓，韬定律为后摩尔时代半导体发展提供全新技术路径。

 

二、英文翻译

 

1. 标准官方定名：Tau Scaling Law（最通用主流译法，业界通用）

2. 全称理论名称：源自论文《A Time Scaling Theory for Multi-Layer Electronic Systems》，即多层电子系统时间缩放理论

3. 简写形式：Tau Law（日常简写使用）

4. 备注：中文“韬定律”属于专属定名，对外学术与行业场景优先使用Tau Scaling Law。

神舟23号 - 2026-05-24

A Wealthy Society - Time Poverty

A Wealthy Society, Time Poverty*

For subscribers only

Translated by ChatGPT

https://www.zaobao.com.sg/forum/views/story20260523-9093745?utm_source=android-share&utm_medium=app

2026-05-23

Lianhe Zaobao 联合早报

Author: Guo Yingxuan 郭颖轩

The author is a senior multimedia editor at Lianhe Zaobao

=====

• Minister in the Prime Minister’s Office Indranee Rajah, who leads the task force on reshaping attitudes towards marriage and parenthood, shared at the annual conference of the Singapore Population Association that one major reason many young people are unwilling to marry and have children is that they feel they “do not have enough time.”

• Traditional reasons people rush to travel include: parents are getting old, children’s school holidays have arrived, and life and work pressures are too overwhelming. Every year, travel fairs attract large crowds eager to book travel packages.

=====

Less than 800 metres from the summit, on a steep downhill trail beneath rock crevices mixed with stones of all sizes, I suddenly stumbled, lost my footing, and lurched downhill out of balance. Just as I was about to crash into a pile of rocks, the guide appeared from nowhere and caught me...

This less-than-five-second “life-and-death” experience happened many years ago during my descent from Indonesia’s Mount Rinjani. Even though I had read extensively about the active volcano and made the necessary preparations before the trip, the trail was far more dangerous than I had imagined. I never thought a single stumble could nearly cost me my life.

Earlier this month, another Indonesian active volcano — Mount Dukono — erupted, resulting in the deaths of three climbers, two of whom were Singaporeans. Reports two days ago stated that the Indonesian guide leading the nine-member Singaporean climbing group had been named a suspect for causing death through negligence.

I do not believe the guide and the climbing team were completely unaware of recent reports about Mount Dukono’s volcanic activity. Perhaps, like me back then, they misjudged how danger might strike; perhaps, like many of us when travelling, they simply did not want to miss a long-planned itinerary.

After the COVID-19 pandemic, people realised that some freedoms cannot be taken for granted. Travel seems to have become something many people are eager to check off their life lists.

Just two days ago, I was discussing travel plans with friends. None of us had gone abroad for more than half a year, and we all blurted out the same sentence: it’s time to travel again.

At some point, travel changed from “something we want to do” into “something we ought to do.” What was originally an optional activity for experiencing movement and exploration has gradually evolved into a “task” that must be completed. Nowadays, not travelling creates a sense that one’s life is falling behind, as though a hidden anxiety over being “unfinished” is quietly fermenting.

Traditional reasons people rush to travel include: parents are getting older, children’s school holidays have arrived, and life and work pressures are too intense. New reasons added at the beginning of this year include: before fuel and prices become even more expensive, and before conflicts in the Middle East worsen further. In the past one or two months, hantavirus infections in South America and Ebola outbreaks in Africa have sounded pandemic alarm bells again, as if urging everyone: if you want to travel abroad, do it quickly!

Travel is the result of society becoming wealthier — people have surplus resources that allow them to plan trips and see the world.

Yet under the influence of various internal and external factors, travel, like life itself, increasingly resembles a series of races. People are deeply afraid of falling behind, even treating missed opportunities as personal failures. This is similar to what German sociologist Hartmut Rosa described in his concept of “social acceleration”: although modern society possesses more advanced technology, richer changes, and more diverse lifestyle choices, people increasingly feel they do not have enough time.

A wealthy society, time poverty.

This anxiety over incompleteness is reflected not only in travel plans, but also in the milestones of modern life — when to find a job, at what age to marry, when to have children, when to switch jobs, when to travel around the world...

Just this week, Minister in the Prime Minister’s Office Indranee Rajah, who leads the task force on reshaping attitudes towards marriage and parenthood, shared at the annual conference of the Singapore Population Association that one major reason many young people are unwilling to marry and have children is that they feel they “do not have enough time.”

Living within such an environment, modern people cannot easily change this psychological state overnight. Perhaps what people need more is not to rush toward the next trip, nor to pile on more life responsibilities, but to stop and reflect on why they always feel they do not have enough time.

I did not stop seeking adventure because of that mountaineering accident; I simply became more mindful of the path beneath my feet.

Mountaineering, travel, and life can never avoid the unknown. What truly matters is not how fast or how far we go, but knowing clearly, within our limited time, why we set out in the first place.

(The author is a senior multimedia editor at Lianhe Zaobao.)

心静：能够让心静下来的最好方法是什么呢?

#能够让心静下来的最好方法是什么呢

让心静下来，

不须要理论，

方法很简单。

每天做必须做的事,

每天做应该做的事,

每天做喜欢做的事,

要做多久就做多久，

渐渐的心必静下来。

Video 明白人生过程

 

富裕社会 时间贫穷*

*富裕社会 时间贫穷*

供订户阅读

https://www.zaobao.com.sg/forum/views/story20260523-9093745?utm_source=android-share&utm_medium=app

2026-05-23

联合早报

作者：郭颖轩

作者是《联合早报》高级多媒体编辑

=====

• 领导重塑结婚与生育观念工作组的总理公署部长英兰妮,在新加坡人口协会年度大会上分享道:许多年轻人不愿结婚生育的一大原因, 是觉得“时间不够用”。

•人们赶着去旅行的传统原因有：父母年纪大了、孩子学校假期到了、生活与工作压力太大了。每年旅游展都吸引大批公众前去订购旅游配套。

=====

在距离山顶不到800公尺处，在大小石头掺杂、高度倾斜的岩缝下山路上，我突然一个绊脚，打乱步伐，失衡往下冲。就在我快摔向石头群的刹那，向导不知从何处冲来把我接住……

这段不到5秒钟的“生死”经历，多年前发生在印度尼西亚林贾尼火山（Mount Rinjani）的登山回程中。即便当年出发前，我看了大量关于这座活火山的资料，做了该做的准备，但山路比预想的更危险，没想过一个绊脚差点要了我的命。

本月初印尼另一座活火山——杜科诺火山（Mount Dukono）爆发，导致三名登山客死亡，两人是新加坡人。前两天有报道指出，带领本地九人登山团的印尼向导，被列为因疏忽致他人死亡的嫌犯。

我不认为向导与登山队员这整团人，对杜科诺火山近期活跃的消息全然不知。或许他们与我当年一样，错判危险找上门的方式；或许他们与我们出游时一般，不想错过规划已久的行程。

在冠病疫情后，人们意识到有些自由并非理所当然。旅行在那之后似乎成了不少人急着完成的人生清单。

同样在前两天，我与友人聊起出游计划。大半年没出国的我们，异口同声地冒出一句：该去旅行了。

不知从何时开始，旅行从“想做的事”，变成“该做的事”？原本为一种移动体验的选择性活动，不知不觉地演化成应当完成的“任务”？如今没出游反而有种人生滞后的压迫感，一股“未完成焦虑”，隐隐发酵。

人们赶着去旅行的传统原因有：父母年纪大了、孩子学校假期到了、生活与工作压力太大了。今年初的新增理由还有：在油价与物价更贵之前、在中东战事未恶化之前。近一两个月，南美洲的汉坦病毒感染与非洲暴发的伊波拉疫情，敲响大流行病警钟，仿佛催促着大家：要出国就要快！

旅行，是社会走向富裕后的成果，人们有余裕的资源，可规划出游看世界。

然而，在各种内外因素左右下，旅行与生活一样，越来越像一趟趟“追赶”。人们深怕落后，甚至把一次次错过看作是过错。这就如德国社会学家哈特穆特·罗萨（Hartmut Rosa）在“社会加速”概念中提到的：现代社会虽拥有更先进的科技、更丰富的变化与更多元的生活选择，但人们却越来越觉得时间不够用。

富裕社会，时间贫穷。

这样的未完成焦虑，除了旅行计划，也反映在现代人的人生进程上——什么时候找工作、几岁结婚、几时生育、换工、环游世界……

就在本周，领导重塑结婚与生育观念工作组的总理公署部长英兰妮，在新加坡人口协会年度大会上分享道：许多年轻人不愿结婚生育的一大原因，是觉得“时间不够用”。

现代人活在这样的大环境下，如此的心理状态，一时半会儿改变不来。或许人们更需要的，不是追赶下一趟旅行，不是追加更多的生活责任，而是停下脚步，看清自己为何总觉得时间不够用。

我没因登山意外，而停止冒险，只是对脚踩的路，更为用心。

登山、旅行与生活，从来无法避开未知；真正重要的，不是走得多快多远，而是在有限时间里，清楚知道自己为何出发。

（作者是《联合早报》高级多媒体编辑）