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2019年5月24日 · 林智堅說，「建築師和公務同仁因為語言不同，容易產生不信賴感。 」透過每週一的會報，優化行政程序，縮減文書往來，直接面對面溝通、解決問題，「大家從互相摩擦到越來越熟，也從不信任到非常相信。 會議召開初期，拋出問題的多半是市府員工，「這樣不會有安全的問題嗎？ 」、「這樣維管會很麻煩。 」有時建築師、設計師和公務員的意見相左，林智堅也會希望同仁們能尊重專業，給予設計師最大的信任。 民間的業主一般平均會撥總工程費的15%作為設計費，目的就是要「尊重專業」。 但公家機構卻時常干預設計，新竹市政顧問、實踐大學建築系副教授王俊雄說， 「最大問題在於，（公家機關）腦袋裡想要穿Armani，但口袋裡只能買得起NET。
2018年10月9日 · 從71歲的蘇貞昌展現逗趣一面，到藍營新共主韓國瑜在節目上大吃花生糖，與網友閒話家常，這集我們邀請到全台最年輕、被認為顏值最高的市長參選人： 新竹市長林智堅。 第一關：網友辛辣提問，林市長敢答嗎？ 「林智堅真的不是gay嗎？
2017年7月24日 · 結論：褪色的大學光環 從以上的分析結果，可以 發現所有獲得國家大量資源挹注的頂尖大學雖然具有研究與聲望的優勢，但並未呈現出大學教學的卓越，反而不如公立的技職學校，何以致此？作者推論主要的理由有三點。
2017年12月4日 · 台大資工有很多傑出的研究人才，在 AI 領域可說是國內的重鎮，其中的林智仁教授，是在 AI 領域裡很重要的 Support Vector Machine 技術頂尖的學者。 2000 年的時候他和學生張至中（畢業後在Google服務）開發了 SVM 的函示庫 libsvm 成為該主題引用最多的軟體與文獻，應是全球前十名最多引用次數的論文，也可能是國內學界論文被引用次數最高的一篇，高達三萬多次的引用次數。 他指導過的學生林軒田也是國內人工智慧機器學習的頂尖學者之一，再加上林守德，三林，是台大資工在機器學習領域的三位著名的頂尖學者。 這幾年，他們帶領學生在 ACM KDD 知識挖掘比賽中多次獲得第一名，證明台灣在AI領域的研發潛力是很強的。
- 利用「卷積神經網路」發現「視覺手性」
- 「鏡像翻轉」是一個有效的數據增強方法
- 神經網路的訓練過程
- 針對人臉數據做個別訓練
- 研究過程的意外發現
- 超級神童兼學霸，前途無量啊！
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針對這一問題，來自康乃爾大學的研究員，首次挑戰了常規神經網路訓練中，圖片「翻轉不變性」（flip-invariant）的這一假設。研究的題目叫做視覺手性（Visual Chirality），並在 CVPR 2020 中獲得了最佳論文提名。 而該研究的一作，是此屆 CVPR 大會上年紀最小的獲獎者，年僅 21 歲的華人科研新秀——林之秋。 這項研究在多種領域（人臉、網路圖片、數字處理圖像）上利用卷積神經網路，發現了許多常人難以捕捉的「視覺手性」線索，且透過自監督訓練，在多項數據集上達到了 60%，甚至到 90% 的精度。
為了理解這一鏡像翻轉話題，我們先來看下這樣的一個例子： 在上面這張圖中，你能判斷出哪些圖像被翻轉了嗎？答案如下： 圖一：鏡像翻轉（線索：文字）。我們可以很容易看出來文字被翻轉過了。 圖二：沒有翻轉（線索：鈕扣）。男士襯衫的鈕扣一般位於身體右側。 圖三：鏡像翻轉（線索：吉他）。吉他手的主手應當在吉他右側。 鏡像翻轉對於人類而言並沒有太大的區別（如圖二和圖三），因此難以判斷。然而，神經網路卻可以通過自監督訓練的方法在這個任務上達到非常高的精度，並能指出圖片中哪些區域可以被用於識別鏡像翻轉。 手性代表著單張圖片的翻轉不對稱性，而視覺手性（Visual Chirality）則是針對圖像分佈所定義的翻轉不對稱性。 當一個圖像分佈具備視覺手性時，使用鏡像翻轉作為數據增強方法，將不可避免的會改變一個數據集...
這項研究利用了「自監督學習」方法來訓練卷積神經網路。 對於任何一個數據集，只需要將其原有的圖片標記為「無翻轉」，並將鏡像翻轉過的圖片標記為「有翻轉」，就可以訓練神經網路識別鏡像翻轉這個二分類任務（binary classification ）。 同時，可以根據神經網路在驗證集的表現，來評估這一圖像分佈是否具備視覺手性：如果驗證集上的精度大於 50%，便有充足的證據來證明視覺手性的存在。 這項研究利用了 ResNet-50 作為基本的網路結構，並使用 SGD 方法來訓練網路。為了了解神經網路學到了哪些視覺手性線索，研究人員利用了類激活映射（CAM：Class Activation Map）方法，在原有圖片上對於視覺手性敏感的區域進行了高亮。 同時因為能造成視覺手性的現象有很多，研究人員還推出了...
為了深入了解人臉的視覺手性現象，研究人員在人臉數據集上進行了孤立訓練。 在 Flickr-Faces-HQ （FFHQ）人臉數據集上進行了訓練，並在測試集上取得了高達 81% 的精度，還利用手性特徵聚類對人臉中的視覺手性現象進行了初步的探討： 1. 瀏海分界處：人們一般用右手來分理瀏海，這會導致瀏海的朝向向一側偏移，並出現視覺手性現象。 2. 眼睛：人們在看向物體時傾向於用一隻主視眼進行瞄準，這樣會導致人們的目光在進行拍攝時出現偏移；多數人的主視眼為右眼，而這一現象可能是導致視覺手性現象的成因。 3. 鬍子：與頭髮一樣，可能與人們習慣於用右手理鬍子有關。 文中對以上的視覺手性現象的討論均為初步的分析，而人臉中任有大量的視覺手性線索值得被發掘。
除此之外，研究人員還對數字圖像處理過程 （例如去馬賽克和圖片壓縮）中產生的視覺手性現象進行了分析。 舉個例子，當研究人員首次利用神經網路，在 Instagram 數據集上進行自監督訓練時，發現沒有使用隨機剪裁（random cropping）的神經網路。 但在部分圖片上，類激活映射所得到的熱圖更著重關注圖片的邊緣部分，如下圖所示： 而在使用隨機剪裁後，研究人員得到的新的熱圖，則更關注來自於圖片中物體本身的線索。 研究人員提出：當數字圖像處理過程和鏡像翻轉不具備「交換律」時，視覺手性將會憑空產生在一個圖像分佈上。 作者通過概率論與群論（group theory），對此假設進行了嚴謹的數學論證，並透過神經網路實驗驗證了這一現象在網路圖片中廣泛存在，而此類線索往往肉眼不可見，但卻在圖片中存在固定的...
這項研究的第一作者，是 1998 年生的華人科學新秀——林之秋。 林之秋 17 歲便考入美國「常春藤」盟校——康奈爾大學，而這也是他「開掛人生」的開始。 林之秋僅用兩年時間就全部修完電腦和數學兩個專業的本科課程，並從大二開始選修博士課程，同時跟隨電腦系的教授從事科研工作。他在多項專業課上，例如多元微積分、線性代數、高等抽象代數、人工智慧、電腦操作系統等都取得過第一名。 由於成績極為優異，自大二起林之秋就接受電腦系邀請，以助教身份給高年級同學講課，為康乃爾科技學院編寫碩士生的預修課程，甚至在高階機器學習課上給博士生的試卷打分數。 而這篇「CVPR 2020 最佳論文提名」的研究，是林之秋從大二就開始著手準備的項目，這也顯示了他「超級大學霸」的真實實力。 如今，本科畢業的林之秋，總成績在學院數千...
2020年7月14日 · TO 編輯推薦觀點. 2020-07-14. 分享本文. 【我們為什麼挑選這篇文章】隨著機器學習討論度越來越高，以此為主題的論文數量也越來越多了。 要怎麼不花錢、不費時間，又能找到最新最優質的 AI 論文呢？ 別怕！ 論文搜尋神器 Papers with Code 可以解決你的困難。 到底有多神，讓我們看下去。 （責任編輯：呂珈寧） 文經 AI 新媒體量子位（公眾號 ID：QbitAI）授權轉載，轉載請連繫出處. 作者：量子位. 現在網站上有超過 2500 多個排行榜和 20,000 多個論文結果。 機器學習越來越熱門了，感覺不學習都趕不上時代的步伐了。 可是看論文又沒有方向，費時費力，也許還要花錢。 而且機器學習的論文數量還真不是普通的多。
2017年4月25日 · 報橘. 【比台大還難考的最強高校】只存在27年的台北高校，卻培育數百位台灣本土菁英. 中央社 2017-04-25. （本文經合作夥伴中央社授權轉載，並同意 BuzzOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈 神秘台北高校 曾比帝大預科還難考 〉。 首圖來源：中央社，未經授權，請勿轉載。 【我們為什麼挑選這篇文章】 台北高等學校（台北高校）是台灣日治時期唯一的高中，競爭非常激烈，畢業生可直升日本境內各帝國大學，當年比台北帝大的預科還難考，也培育出數百名台灣本土菁英，包括前總統李登輝。 台師大日前舉辦台北高校創校95周年紀念特展，讓我們一窺這所神秘學校的過往風貌。 （責任編輯：蔡沛宇）
