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2020年8月11日 · 數位資料的擷取，包含實體擷取與邏輯擷取。 實體擷取是對於實體儲存媒體資料的檢查，如硬碟、檔案及資料區塊，其處理方式包括：關鍵詞的搜尋、檔案切割的方式，以及從切割表中辨別硬體實體空間，或是對未使用空間的檢查。
2021年1月18日 · 來自 MIT 的兩名博士生楊宇喆和 Zhi Xu，想到了一種新的解決方案，研究成果登上了 NeurIPS 2020 頂會。 一起來看看。 為解決長尾問題，現有的演算法. 事實上，此前為了解決“不均衡”資料集，研究者們已經嘗試過多種方法。 僅僅是主流演算法，就分為七種： 重複採樣 （re-sampling）：分為對少樣本的過採樣、及多樣本的欠採樣，但這2種方法，都有欠缺的地方。 其中，過採樣容易發生少樣本過擬合，無法學習更魯棒、易泛化的特徵，在不平衡資料上表現較差；欠採樣會造成多樣本嚴重資訊損失，導致發生欠擬合。 資料合成 （synthetic samples）：生成和少樣本相似的新資料。 以SMOTE方法為例，對於任意選取的少類樣本，它用K近鄰選取相似樣本，並通過對樣本線性插值得到新樣本。
2024年5月22日 · 歐盟的《人工智慧法案》將 AI 系統分為四類，即「不可接受風險」、「高風險」、「有限風險」和「極低風險」，讓各國可以針對不同風險的 AI 應用，執行相對應的監管方法。 比如說高風險的 AI 系統就涵蓋了自動駕駛汽車或醫療設備，歐盟成員可以根據這些 AI 技術對公民健康、安全和基本權利構成的風險，依據新法條進行評估。 比利時數位部長 Mathieu Michel 表示，《人工智慧法案》的通過是歐盟的一個重要里程碑，加強了歐洲在處理新技術時對信任、透明度和問責的重要性，同時確保這種快速變化的技術能夠蓬勃發展並促進歐洲創新。 前國家通訊傳播委員會主任委員、人工智慧科技基金會董事長詹婷怡也表示，當 AI 有了規範跟使用準則，才有辦法進一步形塑出產業。
2018年8月28日 · TutorABC 獨門武功：以 AI、大數據、演算法來輔助教學. 以 TutorABC 為例，多年以前在設計課程及聘請顧問時，便針對各個關鍵細節賦予標籤，例如教學顧問所擅長的主題領域是商業、體育、娛樂或音樂；客戶的年齡和職業會喜歡什麼樣的教材和教學方式等 ...
4 天前 · 各產業領域如何借力 AI 實現創新？. 數位發展部在今年 8 月宣布，「加強投資 AI 新創實施方案」已獲得新台幣 100 億元額度，投資範圍包含生成式 AI、鑑別式 AI 等 AI 新創題材。. 近期行政院會也正式拍板「五大信賴產業推動方案」，目標將台灣打造為 ...
2017年7月7日 · 失敗 ≠ 能力差，用「成長型思維」面對人生挑戰讓你受挫後還更愛自己. 【為什麼我們要推薦這本書：人生本來就塗塗改改】. 擁有「成長型思維」的人，相信自己的智力與能力可以成長，往往願意接受更多挑戰，可以從挫敗中振作，最終獲得更多成就 ...
2020年11月4日 · 中研院資訊科學研究所所長廖弘源及博士後研究員王建堯，與俄羅斯學者博科夫斯基（Alexey Bochkovskiy）共同研發最新的 YOLO 第四版（簡稱為 YOLOv4），一舉成為當前全世界最快、最高精準度的物件偵測系統，引爆全球 AI 技術社群，已然改寫物件偵測演算法的發展。 究竟，他們在演算法裡動了哪些手腳？ 又是什麼樣的契機，開啟了這項研究？ 十字路口交通分析開啟的物件辨識研究. 故事，是從一項產學合作開始。 前幾年，科技部提出了「產學共創」機制：產業出題、學界解題，中研院合作對象義隆電子，出了一個考題給資訊所：如何增進十字路口的交通分析？ 也就是即時偵測車流量、車速等等。
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