过去数十年，随著空中交通愈趋繁忙，降低飞机噪音是持份者需要面对的其中一项重大挑战。但是要在飞行途中降低噪音，便可能会消耗更多飞机燃料，对于航空公司成本管理而言，这是一个必须考虑的因素。我们将会在本文提出一种规划飞行航道的方法，当中的目标是降低人们感知到的噪音以及燃料消耗。我们将飞机的航迹分拆成地平面和高度两条航道，以模拟航空运输所面对的相关限制，并且会利用Dubins航道法及经改良的 A* 演算法，来找出地平面投影的最短航道，当中的演算法会根据飞行目的地、跑道角度、机场附近的飞机间隔、人口分布，以及飞机转向运动来考虑引导点。另外，我们亦会利用地平面航道计算出的距离，解构飞行运动的纵向公式来确定如何优化高度航道，从而降低人们感知到的噪音以及飞机燃料消耗。为了进行离散优化，我们设计了一个经改良的非支配型排序遗传演算法 II (NSGA-II)，从而在减少运算难度之下得到最佳高度航道的帕累托前沿 (Pareto fronts)。透过模拟从香港国际机场起飞，飞到两个强制位置报告点来展示这个方法的成效。之后，我们会将结果与快速存取记录器 (Quick Access Recorder) 的数据以及标准仪表离场（SID）程序的路径进行比较。虽然这个方法并未考虑在航空运输期间某些会令离场航道规划受到影响的因素，例如天气情况以及空中交通组合，但是得出的地平面航道却与 SID 的路径十分相似。由此得出高度航道的帕累托前沿，显示可降低燃料消耗以及人们感知到的噪音水平。另外，我们亦根据不同航线的相关飞行物理学，分析了如何在燃料消耗和人们感知到的噪音水平之间权衡利弊....
一枚硬币连续掷出五次正面，同一条路线的列车在同一天发生了两宗意外，或是随机播放清单连续给你三首由相同歌手演唱的歌曲。这似乎并不是巧合，但真正的随机也许未如我们想像中的那样.....
到2037年，香港长者人数估计将会占1/3人口，达二百三十七万人。随著年龄和身体机能减弱，这些长者对个人支援服务（例如家居护理和外出接送等）需求，也会随之显著增加，但相关社会服务所需配套的人力资源，却是一大问题。有些长者院舍甚至预示，他们将会面对70%的人手短缺，逼切需要义务工作者或兼职员工的帮助，来舒缓长者照顾服务的需求...
有些数学问题是常人完全不能理解的，譬如黎曼猜想（Riemann hypothesis）需要用到不少高等数学知识才能解释；可是也有些问题是十岁小孩也能明白的。著名的孪生质数猜想（Twin Prime Conjecture）绝对能被归类为后者…
