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深度學習的商戰必修課：人工智慧實用案例解析，看35家走在時代尖端的日本企業如何翻轉思考活用AI

為了解決Kawasaki fb的問題，作者日經xTREND,日本深度學習協會（監修） 這樣論述：

正前] ――――從研究邁向實用，見證35家日本先進企業如何成功應用「深度學習」――――   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授解說深度學習的發展預測 LINE、可口可樂、本田、樂天、NHK、So-net、佳能醫療系統…… 第一手訪談先驅者的前瞻思考，掌握智慧化新技術的無限商機   ★深入導讀深度學習的發展：影像辨識、多模式辨識、機器人學、互動、符號接地、知識擷取！ ★為運用AI技術的企業經常遇到的疑問提出解答，次世代新興事業、企業創造價值必讀教本！ ★直擊AI計畫推動者的挑戰與艱辛，收錄大量照片和圖表，身歷其境感受快速擴展的深度學習應用的今日與未來！   【各界讚譽推薦】 何英圻

∣ 91APP董事長 呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 陳良基 ∣ 科技部部長 郭奕伶 ∣ 商周集團執行長 張嘉惠 ∣ 中華民國人工智慧學會理事長 陶韻智 ∣ 德豐管顧公司合夥人、LINE台灣區前總經理 程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 詹宏志 ∣ PChome Online網路家庭董事長 楊立偉 ∣ 國立臺灣大學工商管理學系教授 盧希鵬 ∣ 國立臺灣科技大學資訊管理系專任特聘教授 謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 蘇書平 ∣ 為你而讀執行長   █ 以AI為眼、為腦，實現五感預測，邁向高階思考溝通！   扮演第三次人工智慧熱潮領頭羊角色的深度學

習，正以銳不可擋之姿進化。做為人工智慧時代的通用技術，「深度學習」蘊藏著能夠改變一切產業中所有業務、創造新事業的潛力。本書不是探討深度學習技術的深奧知識，而是希望藉由多樣化的實際案例，找出靈活運用的「模式」。   豬排丼盛裝方式的判定、計算游動中的鮪魚數量、辨別送洗的衣類、文章的校閱、判斷河川護岸的損壞、輸電線的異常檢測、探測路面下的空洞、預測計程車的乘客人數、預估電視廣告的效果、便當的裝飾、黑白影像的上色技術、繪製虛擬偶像的圖像、跟專業人士一樣的主播、模仿卡通人物語音的智慧音箱……分門別類介紹深度學習的驚人運用法。   本書由專精市場行銷和創新的日本數位媒體「日經xTREND」編纂，長期關注

企業最先進數位策略和新事業規畫的專業記者撰文。此外，人工智慧專家將解答企業在商業應用上經常面臨的問題，包括值得挑戰的領域、需要的人才、費用估算、成功活用的關鍵要素等。   或許不是每個人都會開發AI、都需要思考AI運用，但人人都是AI消費者、獲益者、享受者，也是受AI影響者。透過本書，見證人工智慧如何深入我們的生活，改變世界！   █ 從大企業到中小企業，從金融保險、零售流通、醫療保健、機械交通到文創媒體     系統化歸納深度學習活用案例，找出高效運用的最佳模式！   01   以影像辨識實現自動結帳的無人櫃臺，與人的合作比辨識準確率更重要 02   用約七百台自行研發的人工智慧攝影機「實際

A/B測試」 03   日版「Amazon Go」的實驗，以人工智慧實現預防竊盜技術 04   分析社群網站的圖像貼文，掌握消費情境 05   大幅縮短製作估價單的時間，增加保險提案的「打數」 06   以人工智慧將租賃物件照片自動分類，每個月減少三千小時的作業 07   翻譯手語的小型機器人，設置於銀行櫃臺等窗口協助對話 08   藉由智慧型手機圖像分析，計算食物熱量和判定體態 09   使用亞馬遜的影像辨識API，將環境改善人工智慧服務事業化 10   運用人工智慧掌握鮪魚養殖數量，每年減少超過兩百五十小時的作業 11   福岡的乾洗店以五十萬日圓打造「人工智慧無人櫃臺」的原因 12  

校對人工智慧效果驚人，檢測率超過人類，只需幾秒即完成 13   以人工智慧檢測河川護岸受損狀況，驗證公共基礎工程更有效的檢驗法 14   運用於檢測輸電線異常，希望提升五倍生產力 15   本田旗下汽車零件製造商，試作不良品自動偵測系統 16   藉由一般人工智慧與優秀人工智慧結合，實現自動化檢查半導體晶圓外觀 17   追蹤路面下空洞的變化，偵測塌陷危險性高的地點 18   使用滿載保全警備專業技能的人工智慧來防止竊盜 19   研發車用保護駕駛感測器，判定認知、判斷和操作狀況 20   使用智慧型手機拍照，就能自動輸入上架商品類別和名稱 21   菜鳥駕駛勝過經驗豐富的中堅員工！人工智慧計

程車的威力 22   以人工智慧預測人的移動並加以視覺化，布局近未來的交通系統 23   學習約一萬支電視廣告影片，在播放前精準預測效果 24   橫幅廣告點擊率高低的預測準確率，專家百分之五十三對人工智慧百分之七十 25   日本國內醫療第一線首次實際使用運用深度學習的儀器 26   以深度學習來讓機器人取出散裝零件 27   老字號企業與新創公司合作，挑戰解開「夾取義大利麵」的難題 28   實現油壓挖土機自動挖掘作業，輸入資料和人員作業一樣只靠影像 29   從屬性識別到軌道生成的六項功能都適用人工智慧，朝自動駕駛邁進 30   以人工智慧提升黑白影像彩色化的效率，五天的作業一日完成 3

1   實現自動生成「偶像臉」，目標是創意人工智慧實用化 32   超越亞馬遜Alexa的「人工智慧播報員」能流暢說話的原因 33   Clova的「個性化」策略，以約四小時的語音資料來模擬說話方式 34   實現電視劇字幕自動翻譯作業超越專業人員的品質 35   讓機器人能理解情感，實現高階溝通   █ 對本書的讚譽   何英圻 ∣ 91APP董事長 對零售對品牌來說，沒有「對的資料」，就沒有AI。唯有正確的資料，機器才能理解、學習。但是零售數據龐雜，線上線下數據異質性高，我看到許多品牌，光要打通線上線下資料，再進而資料可以正確一致，就面臨非常巨大挑戰。縱使有再強的AI算力、演算法，沒有對的

資料，是做不到虛實融合（OMO），遑論AI帶來的龐大效益。如本書所提，AI並非萬能，要站在實際應用場景來設計，才會做出讓企業致勝的武器。現在距離不需要人的時代還很遙遠，要使用AI驅動企業競爭力，就要回到如何理解AI善用AI，這才是未來十年的重點，也是本書精髓。   呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 人工智慧應用科技的目的，事實上不是要取代人，而是要取代人的某些耗費心力的勞動與時間投入，使得人類從繁雜的勞動中被解放出來，從而投入更有創造性與決策性的心智活動。因此人工智慧在企業上的應用，其實是一種分層負責與決行的概念，讓所有能夠被清楚定義（Well Defined）與數量化，且不牽涉到動態競爭賽

局的決策，賦權給人工智慧來處理過程中的決策資訊，而最後由人類來審核與拍板。 除了解釋決策者給予的問題之外，人工智慧的下一步，將是從大量結構性與非結構性的資料當中，看到決策者所看不到的問題。因此人工智慧對企業管理的未來，有如數位的斷層掃描儀，一層一層診斷與凸顯企業的問題。既然是診斷企業，就要有大量的臨床成功病例，這本書提供了三十五家日本各領域先進企業應用人工智慧、精進企業經營的實際案例，值得任何有志於探討企業管理議題的讀者參考。   程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 數位轉型從以往的數位化、IT升級階段，正式進入以AI為核心驅動的商業轉型階段。AI技術經過多年發展，已經快速商品化，變成人

人可用。現在，一位不會寫程式的行銷人員，都能輕易上手AI工具，來改善工作流程和成效。iKala 提供以AI為核心的商業轉型解決方案，在六個國家，服務超過三百五十間、橫跨超過十二種產業的企業客戶，親身參與AI在不同商業場景的落地和實踐。本書以場景分類出發，有條有理歸類不同企業使用深度學習技術改善商業流程的方式，諸多案例令人大開眼界，值得一讀。   謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 本書彙整了大量人工智慧應用案例，透過訪談先驅者的第一手材料，理解人工智慧應用是如何在既有工作流程中進行顛覆式創新。譬如怎麼樣讓豬排丼看起來更美味、如何系統性偵測路面坑洞、如何實現挖土機自動挖掘作業。 在終章更整理了實務專

家在商務運用的關鍵議題，包含場景、資料、人才、外援、預算。精讀本書有助於讀者建立有效的決策，創造有價值的應用，本人誠摯推薦。   魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 在產業中應用深度學習技術，需要資料科學家、資料工程師、軟體工程師、使用者經驗、行銷等等不同領域的人才。要讓這麼多不同領域的專家合作和溝通，相當有挑戰。也許需要更多像書中所提的「左右開弓型」人才。本書中舉出許多AI在日本產業上的案例，很值得參考。

Kawasaki fb進入發燒排行的影片

Mental Health, Health-related Quality of Life and Behaviors among Outpatients during the COVID-19 Pandemic: A Multiple Hospitals and Health Centers Study in Vietnam

為了解決Kawasaki fb的問題，作者NGUYEN HOANG MINH 這樣論述：

BackgroundGlobally, the coronavirus disease (COVID-19) pandemic has been placing unprecedented challenges and burdens on various aspects of life, such as economics, culture, politics, education, and healthcare. The uncertainty of COVID-19 increases concerns and fear in the communities, especially i

n those with symptoms like COVID-19 (S-LikeCV19). Additionally, many countries have implemented preventive measures (e.g., lockdown, home confinement, social distancing), leading to considerable changes in peoples’ lives, such as working and learning from home, unemployment, lack of physical connect

ion, and food insecurity. Besides, it is reported that people with underlying health conditions (UHC) and infected with COVID-19 have a higher risk of serious symptoms and complications. Therefore, COVID-19-related factors (e.g., fear, lockdown, S-LikeCV19) and UHC may influence peoples’ psychologic

al health and health behaviors, further lowering their health-related quality of life (HRQoL). Furthermore, people who need health services encountered many challenges during the pandemic, such as difficulties in accessibility, examination and treatment delays, and concerns about COVID-19 infection.

From a public health perspective, it is crucial to understand the impacts of COVID-19-related factors and explore protective factors that can improve lifestyles, psychological health, and HRQoL in outpatients. In addition, due to unavailable specific treatments, non-pharmaceutical interventions (e.g

., adherence to preventive measures, health knowledge improvement, healthy lifestyles) are highly recommended to mitigate the consequences of the COVID-19 pandemic.Therefore, this study was conducted on outpatients during the initial stage of the COVID-19 pandemic for the following purposes:(1) To e

xplore the impacts of UHC, S-LikeCV19, and lockdown on anxiety and depressive symptoms; and examine the modification effects of health behaviors (e.g., eating behaviors, physical activity, smoking, drinking) and preventive behaviors.(2) To explore impacts of UHC, S-LikeCV19, lockdown, and fear of CO

VID-19 (F-CV19) on HRQoL; and examine the modification effects of health literacy, eHealth literacy (eHEALS), digital healthy diet literacy (DDL).(3) To explore impacts of UHC, S-LikeCV19, lockdown, and fear of COVID-19 (F-CV19) on changes in eating behaviors and physical activity; and examine the m

odification effects of eHEALS, DDL.MethodsA cross-sectional study was conducted from 14th February to 31st May 2020 in 18 hospitals and health centers in Vietnam. Data were obtained from 8291 outpatients, including socio-demographic characteristics, UHC, S-LikeCV19, F-CV19, health-related behaviors

(smoking, drinking, eating behaviors, and physical activity), preventive behaviors, eHEALS, DDL, depression (measured by 9-item Patient Health Questionnaire), anxiety (measured by 7-item Generalized Anxiety Disorders), and HRQoL (measured by 36-item Short Form Survey). In addition, multiple linear a

nd logistic regression; and interaction models were performed to explore potential associations.ResultsThe prevalence of anxiety and depression was 12.5% and 22.3%, respectively. Patients with UHC had 3.44 times higher anxiety likelihood and 2.71 times higher depression likelihood, while patients wi

th S-LikeCV19 had 3.31 times higher anxiety likelihood and 3.15 times higher depression likelihood than their counterparts. Similarly, patients under lockdown were 2.39 and 2.89 times more likely to have anxiety and depression than those without lockdown, respectively. Interaction models indicated h

igh compliance with preventive behaviors, unchanged/more physical activity, and unchanged/healthier eating behaviors significantly attenuated the associations of UHC, S-LikeCV19, and lockdown with anxiety and depressive symptoms. In addition, unchanged/more alcohol drinking significantly attenuated

the association between UHC and anxiety. Furthermore, the association between S-LikeCV19 and depression was attenuated by higher health literacy scores in outpatients during the pandemic.This study showed that only fear of COVID-19 was negatively associated with HRQoL (B, -0.79; 95% CI, -0.88 to -0.

70; p < 0.001). Interaction models suggested that the inverse association between F-CV19 and HRQoL was mitigated by higher eHEALS scores or higher DDL scores.Patients with UHC, or with S-LikeCV19, or under lockdown had 54%, 52%, and 62% lower likelihoods of unchanged/healthier eating behaviors, and

21%, 58%, and 22% lower likelihoods of unchanged/more physical activity. Interaction models indicated that the association between lockdown and eating behaviors was significantly attenuated by higher DDL scores. Meanwhile, the association between lockdown and physical activity was significantly miti

gated by higher eHEALS scores. There was no statistically significant interaction of UHC and S-LikeCV19 with DDL and eHEALS on changes in health behavior outcomes.Conclusions:During the pandemic, patients under lockdown period, or with UHC, or S-LikeCV19 were more likely to have anxiety and depressi

ve symptoms; and less likely to have unchanged/healthier eating behaviors and unchanged/more physical activity. In addition, patients with higher F-CV19 were more likely to have poorer HRQoL.High adherence to preventive behaviors, physical activity, and healthy eating behaviors could mitigate the ne

gative impacts of UHC, S-LikeCV19, and lockdown on anxiety and depression. In addition, higher health literacy could mitigate the impact of S-LikeCV19 on depression during the pandemic. Besides, alcohol drinking was found to lower the impact of UHC on anxiety.Moreover, better eHEALS and DDL could mi

tigate the adverse impacts of F-CV19 on HRQoL. Higher eHEALS could help to alleviate the impact of lockdown on physical activity, while higher DDL could mitigate the impact of lockdown on eating behaviors.Our findings provide timely and reliable evidence for appropriate strategies to enhance healthy

lifestyles, preventive behaviors, eHEALS, and DDL, thereby preventing outpatients from psychological disorders and improving their HRQoL during the pandemic.

飛機模型製作教科書： 田宮1/48傑作機系列的世界「往復式引擎飛機篇」

為了解決Kawasaki fb的問題，作者HobbyJapan 這樣論述：

　　田宮「1/48 傑作機系列」以 1/48 比例，將世界上各式各樣傑作航空器製作成了模型套件。本書將把焦點放在該系列產品陣容當中的往復式引擎飛機上，介紹各式各樣的模型製作技巧。 　　How to 的題材方面，挑選了數架在傑作機系列當中，特別值得推薦給大多數人的名作機體。對於有心想要嘗試製作飛機模型的人而言，這些機體都是值得拿到手中觀察的名作。本書的構成，是將重點置於基本工作方面，並以純粹享受模型套件為主題。請大家務必試著以本書為敲門磚，來享受製作各種飛機模型的樂趣所在。  

超保守元素探針設計平台

為了解決Kawasaki fb的問題，作者萬郁岑 這樣論述：

大量的基因組數據經常被用來探索分類組的演化關係，即系統發生學，使用的方法包括全基因組定序和轉錄組。然而，研究者發現，在使用Bootstrapping或貝葉斯法（Bayesian methods）的傳統系統發生支持度分析中，一些節點具有非常高的統計值，即高支持度。但使用不同類型的基因組數據時，其演化支序結果卻是矛盾的。研究者們最近使用超保留元素（Ultra-conserved Elements, UCEs）來捕捉系統發生關係的遺傳標記。UCEs是高度保守的序列，在親緣關系很遠的類群中也會共享這些通用的遺傳標記。這些遺傳標記有助於重建許多生物的演化歷史和種群關係，從而有效解決系統發生問題。為了解

類群的演化關係，研究者常需要設計一套專屬於類群的探針進行研究，但探針的設計是非常複雜的。首先，研究人員需要一個高計算能力的Linux服務器；其次，他們需要使用Linux系統進行生物資訊學操作的技能；第三，他們需要Python程式技能。這些都使一些不具備相關計算機編程背景知識的研究人員感到困難。因此，幾乎不可能為他們感興趣的特定類群設計探針來進行基因捕獲位點。因此，本研究開發了一個使用者友善的超保守元素探針設計平台，該平台具有設計特定類群探針和合併探針的功能。該系統提供沒有計算機編程背景的研究人員也能夠輕鬆分析和設計探針。本研究使用網絡框架Bootstrap來設計網頁，並通過PHP程式語言將數據

輸入到系統的自動腳本調用Phyluce軟體進行探針設計，以獲得專屬的探針序列。目前，該系統可供多個用戶線上使用，可在平台上進行探針設計、合併探針、電腦模擬測試等分析，本研究利用已發表的鞘翅目、鱗翅目、金蛛總科和未發表的同椿科、蜜蜂屬的基因組數據，在平台上進行測試探針設計和電腦模擬測試的功能，通過使用者在平台上點選功能並輸入與過去研究一致的設計參數，其設計出的探針數量與電腦模擬測試中的捕獲率和樹型與過去研究結果是相似的，通過此平台可加速研究人員使用目標定序法(即UCEs) 研究分類組的演化關係。