搜尋結果
2015年10月2日 · 泳池與大海的視覺串聯，不用出國也能看見的絕景在宜蘭. 水day 2015-10-02. 台大昆蟲系教授在一次採集昆蟲的教學之旅中…發現了這擁有絕佳美景的場地。. 於是費時12年的時間，完成了他夢中的「蜻蜓石」。. 上山的過程中，山路崎嶇狹窄，蠻難想像怎麼 ...
2016年7月15日 · 我認真地查了一下，很快地找到了原文，發現原來作者是台大植物科學所（1994年是植物系）的名譽教授黃增泉，他在 20 年前發表於 Taiwania (ISSN: 0372-333X) 期刊上的一篇文章《The Flora of Taipingtao (Aba Itu Island)》Taiwania, 39 (1-2): 1-26, 1994。 原文連結如下，可以免費下載：http://0rz.tw/x2SAy. 關鍵就出在第一頁 Introduction 的最後一句話： The underground water is salty and unusable for drinking. （節錄論文首頁圖片如下：http://0rz.tw/xNVSe）
2015年10月27日 · 學歷 台大生化科技系（所）營養學博士 國家專技人員高考營養師 曾任職外商專業嬰幼兒營養品、醫療營養品、消費性食品公司，從事過產品行銷、商品開發、法規事務及企業營養顧問，以及台灣特殊營養食品協會理事等職 更多《未來 Family》精彩內容：
2016年9月6日 · Tabula官網. 資料的前處理總是最花時間的，這個階段除了資料格式的轉換，還包括檢查和驗證資料的完整性和正確性例（如：今年有三個科系無錄取者，如果放進結果中呈現，會造成該科系錄取分數為零分，需要先排除），常用的方法包括將資料排序後觀察極值，或是先畫簡單的散佈圖來觀察。 利用 Tableau 做資料視覺化反而很快就做出來，我利用的是類甘特圖的呈現方式，優點是可以在一列上有多個資料點，不僅同一列內可以互相比較，還可以同時多列互相比較，很符合我想呈現的方式。 此外，由於每個科系採計的科目與加權不同，我希望可以客製化選擇想要看的科目，便加上了各個科目的checkbox。 於是乎，一張dashboard就這樣產生了…… 互動式資料視覺化的網址在此，歡迎玩一玩： 各校系最低錄取分數資料視覺化.
- 參考蜻蜓大腦打造神經網路，可望用於國防、自駕車領域
- 打造神經網路，模擬蜻蜓捕捉獵物的運算過程
- 蜻蜓大腦的簡單、低功耗特性，有助於新一代演算法的發展
- 人類參考昆蟲的神經迴路後，會打造出怎樣的電腦？
- 延伸閱讀
雖然蜻蜓的大腦可能無法進行像「下圍棋」這樣的策略類遊戲，但它們確實展示了一種戰略形式：在獵物到達當前位置之前，就瞄準、攔截它的「盤中飧」。這種預判力需要以極快的速度執行計算——蜻蜓通常只需要 50 毫秒就可以開始轉動以應對獵物的動作。它可以同時跟蹤頭部和身體之間的角度，以便知道哪個翅膀應該更快地搧動，以在獵物前面轉動。 考慮到單個神經元將其所有輸入相加所需的時間（稱為膜時間常數）超過 10 毫秒，蜻蜓的大腦執行的是一項非凡的工作。 那麼，人類可以建立一個像蜻蜓攔截系統一樣工作的神經網絡嗎？這種神經網絡又有什麼用途呢？ 我首先想到的是防禦上的應用，例如導彈防禦。例如，讓未來的導彈快速計算攔截軌跡而不影響導彈重量或功耗的機載系統。 當然也可能會有民用應用，例如控制自動駕駛汽車的演算法可能會變得更...
為了開始回答這些問題，我建立了一個簡單的神經網絡來代替蜻蜓的神經系統，並用它來計算蜻蜓捕捉獵物的轉彎。我的三層神經網絡作為軟體模擬存在。最初，我在 Matlab 中工作，因為那是我已經在使用的編碼環境。之後，我將該模型移植到 Python 中。 因為蜻蜓必須看到它們的獵物才能捕捉到它，所以我首先模擬了蜻蜓眼睛的簡化版本，捕捉了追蹤獵物所需的最少細節。雖然蜻蜓有兩隻眼睛，但人們普遍認為它們不使用立體深度感知來估計與獵物的距離。在我的模型中，我沒有對雙眼進行建模，也沒有嘗試與蜻蜓眼睛相應的解析度。相反，神經網絡的第一層包括 441 個代表眼睛輸入的神經元，每個神經元描述視野的一個特定區域——這些區域被平鋪以形成一個 21×21 的神經元陣列，覆蓋蜻蜓的視野。隨著蜻蜓轉動，獵物圖像在蜻蜓視野中的位...
我們還需要做更多的工作來確定這個神經網絡是否真的包含了蜻蜓大腦的所有秘密。維吉尼亞州霍華德休斯醫學研究所 Janelia 研究園區的研究人員為蜻蜓開發了微型「背包」，可以在蜻蜓飛行時測量其神經系統發出的電信號，並傳輸這些數據進行分析。背包足夠小，不會分散蜻蜓的注意力。同樣，神經科學家還可以記錄蜻蜓大腦中單個神經元的信號，同時昆蟲保持不動，但透過向其提供適當的視覺提示，使其認為它在移動，從而創造了一個蜻蜓級的虛擬現實。 這些系統的數據，允許神經科學家透過將蜻蜓大腦模型的活動與活躍蜻蜓中生物神經元的活動模式進行比較，來驗證蜻蜓大腦模型。雖然我們還不能直接測量蜻蜓大腦中神經元之間的個體連接，但我和我的合作者將能夠推斷出，蜻蜓的神經系統是否正在進行類似於我的人工神經網絡預測的計算。這將有助於確定蜻蜓...
蜻蜓並不是當今唯一可以為電腦設計提供啟發的昆蟲。帝王蝶的遷徙距離令人難以置信地長，它們利用某種與生俱來的本能，在一年中的適當時間開始它們的旅程，並朝著正確的方向前進。我們知道它們依賴於太陽的位置，並透過太陽了解時間。比如一隻向南飛的蝴蝶，它可以感知到太陽早上在你的左邊，而在下午的時候在右邊。因此，為了確定路線，蝴蝶大腦必須讀取自己的晝夜節律，並將該資訊與所觀察到的資訊結合起來。 其他昆蟲，如撒哈拉沙漠螞蟻必須長距離覓食，一旦找到食物來源，這隻螞蟻不會簡單地原路返回巢穴，很可能是一條迂迴的路徑。相反，它可以計算返回的直接路線。因為螞蟻食物來源的位置每天都在變化，所以它必須能夠記住它在覓食過程中走過的路徑，將視覺資訊與一些內部距離測量結合起來，然後從這些記憶中計算出它的返迴路線。 雖然沒有人知道...
• Google 攜手哈佛，發布史上規模最大的「人腦神經網路地圖」 • 「時間晶體」的量子特性，能用於建構類似人腦的神經網路！ • 神經網路電子鍋讓 AI 幫你煮飯！量米、加水全程自動化，一台要價近 9 萬元 （本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈导弹防御系统，如何跟蜻蜓的大脑学习计算？〉。圖片來源：Alex Kuimov/PxHere）
2016年3月24日 · 近年來「露營」越來越受生活繁忙的人喜愛，而大概沒有比在浪聲、星空、山溪、螢火蟲的陪伴下入睡，更浪漫放鬆的了！. KKday在這裡幫大家做了台灣各地的營地整理，趁著4-6月的螢火蟲季去露營吧！. 臺北烏來：泰雅巴萊村落. 烏來的泰雅巴萊村提供相當特別 ...
2022年3月23日 · 台大園藝系攜手咖啡業者產學研究，發現咖啡渣有機堆肥能使葉菜產量翻倍，台大園藝暨景觀學系副教授林淑怡指出，咖啡渣有機堆肥發酵熟成需費時 3 個月，經過田間試驗，已有 30 到 40 種常見葉菜適合咖啡渣有機堆肥。
