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產品化物件偵測技術(二)

前面的文章概略描述物件偵測技術對推動產業智能化至關重要，近年核心技術也由傳統做法提升為深度學習，帶來更多突破。

大提琴女郎啟發的資訊夢

1983年大學畢業後，我被分發到龍潭山仔頂的「陸軍通信電子資訊學校」(陸軍通校)當兵。陸軍通校有一部DEC VAX750迷你計算機，可以跑C語言。這是我首度接觸迷你計算機。

神岡探測器─日本諾貝爾獎的製造機

一個位於日本岐阜縣溫泉故鄉飛驒市的神岡町，在地表1,000公尺以下的廢棄礦坑中的大型微中子探測器「神岡探測器」，造就了近40年來，日本共3屆5位的諾貝爾物理獎的得主。

產品化物件偵測技術(一)

在深度學習影像研究中，最時常被拿來展示的，應是「物件偵測」(object detection)技術，其目的為在給定的影像中標定出有興趣的(目標)物件，提供物件位置邊框以及類別(如人、車、單車、巴士、號誌等)。

從西部聯合公司到康乃爾大學

在美國有一家資通訊公司的業務轉型相當特別，這家公司是西部聯合公司(Western Union Corporation)，他們甚至曾經提供標準時間的報時服務。標準時間於1870年起由西部聯合公司提供，號稱「國家的計時員」(Nation’s Timekeeper)。

半導體學院？別鬧了

兩岸最近在半導體產業的人才供應議題，不約而同地都採行了異於過去的措施。先是2020年中國將微電子列為一級學門(像數學、物理、化學等的基礎學門)，而台灣是2020年要在幾個學校開辦半導體學院。

跨越深度學習技術產品化的障礙

即使深度學習技術在各個領域帶來突破，甚至逐漸翻轉各種產品服務，可是還能聽到產業界對於這些新穎的研究能否應用到產品上抱持著懷疑的態度。

美國AI國安報告的3個思考

美國AI國家安全委員會(National Security Committee on AI)月初通過、發表了其工作了2年多的最終報告，這份長達756頁的報告分為2個部分：一是在AI世代防禦美國、一是在科技競爭中勝出。這委員會成員名攤開來就是美國AI公司的「who is who」，包括委員會主席Alphabet前執行長Eric Schmidt、主要撰稿的甲骨文(Oracle)執行長Safra Catz、AWS執行長Andrew Jassy人等。

彼得原理與非線性理論

第一次接觸到彼得原理是在十多年前念EMBA的時候，其基本論述是「世界上的每一個人，在某個地方，都有他不勝任的職務。只要他有足夠的時間，升遷夠多次，他終究會達到那個職務。」當時覺得這理論雖不是很嚴謹，但卻是在邏輯上說得通的；接下來又想到，天啊！那這樣包括我在內，在我周遭的職場上，會有這麼多不適任的人？

任天堂的成功　台廠功不可沒

日經廣告研究所2021年和《日本經濟新聞》針對商務人士進行「第33次日經企業形象調查」，做出企業形象綜合排行榜，首次接受調查的任天堂(Nintendo)，竟然直接空降第二名。

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