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從自己人開始：達成目標又有好人緣的雙贏思維

為了解決預知夢能說嗎的問題，作者BrianDixon 這樣論述：

　　這本書是教你把格局做大的指南，無論是你的事業或人生。 　　成功的背後不再有破碎、被忽略或犧牲的人際關係。 　　從今天起，把人擺第一位，一切從自己人開始。   　　家人、朋友、同事、客戶、團隊、鄰居......每天和你互動的，就是你的自己人。   　　要活出有意義又有目標的人生，關鍵在於重視自己人——留意觀察並服務他們。不再把人當作達成目標的手段，就不會在追求成果的過程中犧牲與人的關係。   　　將焦點從事轉向人，這個日常決定能改變一切。   　　以人為先，工作的方式就改變；我們知道工作是為了誰而做。 　　以人為先，領導的方式就改變；我們與團隊裡的人彼此連結。 　　以人為先，相處的方式就

改變；我們看見周遭的人的需要。   　　當你決定每一天以人為先，不但能拯救岌岌可危的婚姻家庭、恢復破裂的友誼，更能停止在職場上樹敵、促進事業成長、開啟機會之門、重新愛上你正在做的事！   從心推薦   　　朱家祥｜花蓮縣衛生局局長 　　林立誠｜高雄福氣教會牧師 　　洪英正｜淡江大學企業管理系副教授、Good TV家庭關懷中心主任 　　盧克文｜前宏達電集團副總經理暨子公司總經理、陽光基金會董事

預知夢能說嗎進入發燒排行的影片

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決預知夢能說嗎的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。

AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決預知夢能說嗎的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

依附與分裂──當代台灣原住民族紀錄片發展研究

為了解決預知夢能說嗎的問題，作者徐國明 這樣論述：

自1990年代中期以來，台灣原住民族紀錄片歷經將近30年的發展，早已形構出獨特的脈絡肌理，但具有歷史視野的系統性研究，至今仍付之闕如。承此，本論文將從發展史的角度切入，具體爬梳原住民族紀錄片的進展歷程，並且，錨定其中三個分期階段，施以更為清晰可見的歷史結構，從不同生產條件提供的多元化時期（1994-2005）、建置原住民族傳播管道的體制化時期（2005-2014），再到屢屢倍受國際影展肯定的國際化時期（2015-），透過這些歷時性階段的深入探討，不只見證解嚴後台灣政治轉型和社會變遷如何深刻影響原住民族群對於紀錄片製作的實踐行動，也充分體現原住民族紀錄片在生產方式、傳播管道、美學表現、影展策略

的豐富議題。在章節架構的布局上，首要側重政治體制統御、策動的具有主宰性的外部驅力，凸顯原住民族紀錄片於發軔之初相當直接的受制關係，但隨著原住民族文化生產場域和傳播生態的自主性增強，台灣紀錄片市場機制逐漸成熟，置身其間的原住民導演身臨這樣的趨勢變化，也開始折射出不同以往的創作向度。簡要地說，第二章在揭開原住民族紀錄片的興起背景時，就特別聚焦在國家文化政策的主導角色，彼此如何借力使力，到了第三章在梳理原住民族傳播權漸次法制化的進程，即著眼於紀錄影像生產與電視媒體組織的運作關係，最後第四章則是探究原住民導演如何回應這個產生結構性變化的社會環境，開創新局，拓展紀錄片創作的國際空間，當中尤以2010年代

後出道的原住民青年世代導演對於影展策略、表現形式和製作分工有所突破，值得觀察。最後，透過原住民族紀錄片的發展研究，充分體現鉅觀的社會結構與微觀的媒介過程之間複雜的連動性。尤其，對於原住民族來說，政治體制主導的政策定向是促成其與紀錄片交會的重要助力，但這也隱隱顯現當中的權力互動並不是完全對立的，而是一種充滿交涉、協商的關係運作。