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百工裡的人類學家2 厚數據的創新課：5大洞察心法╳6種視覺化工具，掌握人類學家式的系統思考，精準切入使用者情境

為了解決aja是什麼的問題，作者宋世祥 這樣論述：

打破大數據的傲慢與偏見！ 讓「厚數據」引導你精準切入創新流程， 看見未被滿足的需求！ 　　哈佛大學商學院、頂尖企業諮詢顧問公司ReD一致肯定 　　面對瞬息萬變的商業挑戰與AI智能 　　——像人類學家一樣「挖掘厚數據」（Thick-Data Mining）的能力 　　是你洞悉人性、精準創新的關鍵技能！ 　　＊ 　　人氣平台「百工裡的人類學家」創辦人，為你提煉出 　　【5種洞察心法Ｘ6種視覺化工具Ｘ思維導圖】 　　引導你有效挖掘厚數據 　　找出創新方案！ 　　厚數據的創新是一種「重新定義」的創新。 　　透過對產品使用情境場景的重新審視，重新看見人們解決問題的替代方案， 　　往往就能找到具

體有用的「洞見」或是「線索」， 　　導引我們完成創新的任務。 　　「避免大數據的傲慢與偏見！」 　　精準挖掘厚數據，正是創新關鍵      　　相較於大數據，「厚數據」（thick data）是一種用於創新的質性研究資料，強調你必須能夠揭示出人們的情感、故事與意義。而在厚數據資料的收集上，由於借鏡人類學「以人為本」的視角，更能夠有效引導我們進入具體情境、勇敢「重新定義」，從中看見未被滿足的需求。 　　知名商業諮詢顧問公司ReD在《華爾街日報》〈厚數據的力量〉一文便指明——厚數據可以協助企業「理解消費者在接觸產品與服務時所產生的情感以及內在的脈絡」，因此可以避免落入「大數據的傲慢與偏見」，協

助企業面對瞬息萬變的商業挑戰。 　　你的厚數據如何「被看見、被理解、被體驗」 　　本書透過5個心法、6個視覺化工具、10個視角與多張思維導圖，為你具體分析「厚數據創新」的路徑。這些工具將能幫你有效加深資料的「厚度」與「立體度」、 提升研究的效度與效率，快速找出創新的切入點： 　　★5個洞察心法：讓你看懂商品創新歷程 　　搭配最具代表性的國際創新個案，展現人類學的觀察與解讀方式，並從中提煉出厚數據創新的5個心法——換位、解構、翻轉、修補拼貼、融合，舉例來說： 　　換位：人類學家幫助優沛蕾研發Go-Gurt、重新定義了美國早餐 　　翻轉：樂高積木透過對兒童遊戲的田野調查，翻轉老產業 　　

★6個視覺化工具：精準找出創新切入點 　　整合「設計思考」、「使用者經驗研究」與「服務設計」等領域的前沿研究方法，設計出六種挖掘厚數據的視覺化工具，幫助你在進行創新任務的田野調查時，有效進行厚數據的採集與分析： 　　「使用者基本維度圖」具體描繪用戶屬性 　　「元問題圖」三層結構問出關鍵問題 　　「身體隱喻提問圖」挖掘痛點、爽點、癢點 　　「使用經驗脈絡重建圖」界定任務場景、社會關係、情緒與物質條件的變化 　　「換位思考圖」探索潛在的、未被滿足的需求 　　「人物誌圖＋冰山模型圖」挖掘創新機會點、描繪創新路徑 　　★思維導圖：教你「像人類學家一樣思考」 　　掌握「習以不為常，理所不

當然」的觀察訣竅，用人類學觀點解讀行為背後的意義、分析當中的文化邏輯，特別設計「創新思考題」，引導你進行創新應用的思考： 　　Line與微信：「更形象化的電子支付」「更視覺化的數字管理介面」是致勝關鍵 　　精靈寶可夢——AR擴增實境、體感設計是跨世代社交與健身的創新方案 　　VR、AR穿戴裝置——超越時空、即時分享的「數位地理學」體驗 　　人工智慧與物聯網——超越「物自身」，進入「萬物有靈」的時代 　　電玩上癮——欲罷不能？數位科技產品六個「成癮」要素 　　髒髒包——打破「潔淨與污穢」、一起變髒的社交商機 　　手搖杯——以「掌控感」與「小配件」創造不可或缺的小確幸 　　擁有「挖掘厚數據」的

能力，你就是最被需要的人才 　　——頂尖青年消費趨勢調查公司，開始設有人類學背景的「民族誌師」 　　——「人類學實境田野調查」成為國際一流商管學院最熱門搶手的課程 　　——國際頂尖設計公司IDEO總裁湯姆‧凱利（Tom Kelly）點名「人類學家是最被需要的人才」 　　以上最新趨勢與實例都證明，將人類學的觀察方法與田野調查技巧，實際應用於工作職場與生活觀察，將激活出巨大的創新能量。這，正是來自人類學「挖掘厚數據」的能力！ 　　本書展現人類學家式的系統思考，幫你有效建立「厚數據」的思維模式與工作方法，你將可以： 　　■獲取深刻的洞察力：Get人類學最精華的田野調查與觀察技巧 　　■提煉創新

關鍵能力：Get人類學方法在生活觀察與工作職場的應用 　　■導出嶄新創意見解：Get人類學在創新創業上可以幫助你做到什麼 本書特色 　　★深入直擊百工現場帶你見證創新商品的誕生 　　★5個厚數據心法：換位/解構/翻轉/修補拼貼/融合找出未被滿足的需求 　　★6個視覺化工具：3D立體思考幫你迅速切入創新任務 　　★思維導圖：導入設計思考流程讓你的厚數據被看見 強力推薦 　　周育如｜水越設計創辦人 　　林承毅｜林事務所創辦人 　　張  珣｜中研院民族學研究所所長 　　劉維公｜東吳大學社會學系副教授 　　謝榮雅｜奇想創造執行長

aja是什麼進入發燒排行的影片

運用卷積神經網路建立積體電路封裝缺陷分類檢測模型

為了解決aja是什麼的問題，作者鍾明勳 這樣論述：

在現今科技產品的廣泛運用下，相關電子產業蓬勃發展，半導體晶片封裝的研發也朝向高效能與輕量化，以滿足電子產品的需求。利用機器視覺與神經網路分類的方式來辨別半導體封裝晶片缺陷與種類，將可大量降低人工檢驗產品缺陷的成本，並提升檢測速度和準確率。本研究運用卷積神經網路與Mask R-CNN兩種演算法，及不同分類種類與晶片影像共三種因子，建立探討晶片封裝的缺陷分類與檢測模型，進而探討各因子對模型的影響度。 本研究所建立的檢測模型可分為四個部分，第一部分為影像資料前處理，將蒐集到的影像資料切割成單一晶片；第二部分為影像資料擴增處理，將影像數量過少的缺陷類別，提取缺陷特徵後複製在良品影像上，使良品與不良

品資料數量達到平衡；第三部分為訓練資料的前處理，將影像資料整理成演算法可判讀的格式；第四部份為模型訓練與驗證，運用實驗設計，分析實驗因子對分類結果的影響。研究結果發現Mask R-CNN所建立的模型比卷積神經網路所建立的模型更能在較複雜的影像中得到較準確的分類結果，同時因Mask R-CNN的標註特性，判斷缺陷時能顯示出缺陷位置，能夠得到更完整的預測結果。此外透過實驗結果也發現到若分類種類分得越多，則模型的判斷準確度也會跟著下降；晶片影像結構較為簡單的影像，也能得到較準確的檢測結果。

設計聖殿：從HP、Apple、Amazon、Google到Facebook，翻轉創意思維和科技未來的矽谷設計史

為了解決aja是什麼的問題，作者BarryM.Katz 這樣論述：

如何設計「設計師」？如何「設計一個概念」？ 從一個紙箱，到第一個滑鼠、第一台個人電腦、第一代iPhone，按下第一個「讚」 矽谷設計如何讓賈伯斯多次撂出那句「one more thing」？ 下一個即將改變世界的矽谷設計產品是什麼？ ――――第一本深入剖析矽谷設計60年全貌的專書―――― 見證科技演進、全球最具影響力設計公司IDEO顧問貝瑞‧凱茲重量級著作   ★完整追溯改變世界的「設計」的誕生，全面系統性地分析矽谷如何深刻啟發人們對設計的思考 ★取材大量不對外公開的第一手矽谷資訊，收錄各年代的矽谷設計大師專訪，見證設計師無中生有的無限想像力和執行力 ★近50張珍貴原稿和原型產品照片，

從第一個滑鼠的誕生到蘋果人機介面指南，忠實呈現矽谷設計演化史 ★著名視覺藝術家、電腦科技專家、麻省理工學院媒體實驗室前教授「前田約翰」專文推薦，所有設計師、電腦工程師、產品開發者、行銷人員必讀之作 ▍專家學者好評推薦 王文靜∣商周集團執行長 李政宜∣和碩聯合設計總監 林彥呈∣國立成功大學工業設計學系教授暨生物醫學工程學系合聘教授 林逸芝∣飛捷文教基金會執行長 林榮泰∣國立臺灣藝術大學設計學院創意產業設計研究所教授、前台灣創意設計中心董事長 張基義∣台灣創意設計中心董事長 梁又照∣華冑設計企業股份有限公司與中華民國工業設計協會首席顧問、國立臺北科技大學跨學院創新設計思維課程教授 陳文剛∣AJ

A大予創新設計顧問使用經驗總監 陳俊良∣自由落體設計董事長 陳禧冠∣仁寶電腦工業股份有限公司創意中心資深副總經理 楊育修∣M.ZONE大港自造特區執行長 葛如鈞∣國立臺北科技大學互動設計系專任助理教授 詹魁元∣台大機械系教授、台大副教務長、台大創新設計學院創新教學組組長 ▍不僅「做設計」，還要「活在設計中」   ――為什麼世界上只有一個矽谷？誰是矽谷第一位設計師？第一件矽谷設計產品是什麼？ 加州矽谷是全球設計師最密集的地方，這裡有科技巨擘的設計部門，也有非營利組織的設計志工；有營運遍及全球的設計顧問公司，也有小而美的設計工作室；有設計實驗室，也有學術設計計畫。設計師、工程師、遊戲設計者、金

融家、人類學家、律師，無數人投注數十年歲月，一起構成矽谷這個緊密連結的網絡。 矽谷這個舉世無出其右的生態系統，催生出以「加州設計」聞名的Apple產品。但誠如本書作者貝瑞‧凱茲在這段首度翔實披露的歷史中所說的，設計開始在矽谷發揮舉足輕重的效用，其實比賈伯斯和沃茲尼克在車庫中草創Apple早了數十年。 ▍技術能完成一件產品，但設計使之與眾不同   ――讓蓋茲和賈伯斯共同致敬的全錄PARC，如何聚集各方怪傑，引領一代潮流？矽谷設計如何成為徹底改變人類生活的工業設計力？ 凱茲為這段歷史提出縝密原創的觀點，說明設計如何使矽谷轉變成全球最強大的創新動能。從一九五○年代的HP和Ampex，到今天的G

oogle和Facebook，設計銜接起研發、藝術和工程、技術效能、人類行為。凱茲追蹤了所有頂尖設計公司的源起，包括IDEO、frogdesign、Lunar，並說明全球最具影響力的企業逐漸把設計列為營運策略核心的過程。在此同時，大學、基金會、甚至政府機關，也把「設計思考」應用到使命上。 凱茲從大量的原始文獻及設計大師的訪談中，擷取前所未有的豐富訊息，包括滑鼠之父恩格巴特、Apple創辦人賈伯斯、互動人機介面大師諾曼，讓大家看到設計實為矽谷創新生態中不可或缺的一環。 矽谷是多種情境融合而成的獨特產物，在時間或空間上都是無法複製的。矽谷設計是一種完整的設計思考，一種思考及了解事情的方法，並由

此改變了人類生活及工作的方式。 ▍對本書的讚譽 「人類在迎接AI大潮即將改變世界的同時，無法避免的陷入了期待與焦慮的矛盾思維。本書作者透過回顧幾十年來的案例與訪談，專業的分析與論述了矽谷設計產業的演進。因此，如何保持一個理性的『觀照』（Contemplativeness）思維，將是面對不可知的科技和未來最好的定心丸，而本書正好提供了科技演進最佳的設計參考與實證。」 ――李政宜，和碩聯合設計總監 「如果妳╱你對設計有興趣，這是一本精采的近代設計史；如果妳╱你是設計工作者，這是一本值得細細雋永的好書，這裡有許多工業設計╱產品設計的發展史；如果妳╱你是正在起步的新創團隊，更應好好詳細拜讀，此書

正是妳╱你邁向成功的墊腳石，描繪著設計大師、設計巨擘的思維，教導大家站在巨人的肩膀看世界，多麽美好！」 ――林彥呈，國立成功大學工業設計學系教授暨生物醫學工程學系合聘教授 「《設計聖殿》是一本透過矽谷的設計『實務』，『務實』探討矽谷如何實踐設計的好書。從人因工程到工業設計、從創新設計到創意實踐、從設計創意到品牌行銷與從設計科技到人性設計。您怎能錯過這一本『設計如何改變世界』的好書？」 ――林榮泰，國立臺灣藝術大學設計學院創意產業設計研究所教授、前台灣創意設計中心董事長 「2010年當我還派駐舊金山時，曾到史丹佛大學進修設計思考課程，當時開這門課程的就是本書作者貝瑞．凱茲。我原以為選修的是產

品設計思考課程，但選課的數百位學生當中設計師的比例卻出奇的低，老師現場點名時，學生包含了會計師、科學家、工程師、廚師甚至是按摩師。凱茲教授是位歷史學家，浸淫矽谷設計圈數十年，也是IDEO資深成員，課堂上他非常幽默風趣，用他與不同世代設計師合作與對話，帶著我們認識各個不同設計師的面貌，精闢的詮釋設計演化史。因為有幸上了凱茲教授的課，後來都是我參與製作《設計與思考》紀錄片時的重要養分來源。很高興凱茲教授終於有時間完成《設計聖殿》一書，中文讀者也能夠看到凱茲教授的觀點，一窺矽谷創新一波接著一波的祕密。」 ――楊育修，M.ZONE大港自造特區執行長 「從 Untold 到 Unbox：《設計聖殿》一

書可說是萬眾矚目的設計巨著也不為過，曾和 IDEO 創辦人合寫《設計思考改造世界》的作者貝瑞．凱茲透過此書『開箱』了一卡車矽谷歷史中從未訴說的故事，更從設計的角度切入，找出矽谷車庫裡頭，從 HP 到蘋果、從大企業到設計教育現場，許多壓在箱底的珍貴稿件。我常說，要開創未來，必先知曉過去；此書助我們回顧過去六十年來曾在矽谷誕生的偉大產物的歷史原點，肯定是我們開創未來最珍貴的線索，誠心推薦此書！」 ――葛如鈞，國立臺北科技大學互動設計系專任助理教授 「設計的精采在穿梭於不同領域，找出矛盾與共通點，加入企業文化，重新設計使用體驗。作者貝瑞．凱茲用實際企業案例，真實呈現了矽谷的風貌，讓大家更了解這種文

化的生成背景與思維邏輯。」 ――詹魁元，台大機械系教授、台大副教務長、台大創新設計學院創新教學組組長 「外人對矽谷驚嘆不已，說它在龐大多元的設計生態體系中，充滿了人本實證主義，是歷史悠久的創新聖地，矽谷證明了美國創意應用的卓越不朽。這本矽谷設計史，無論是對專家或一般讀者來說，都是令人讀來興味盎然的佳作，因為它談及許多日常生活中的經典與必要裝置。」 ――帕烏拉‧安東內利（Paola Antonelli），紐約現代藝術博物館（MOMA）建築與設計部資深策展人暨研發長 「在引人入勝的敘事背後，對於設計在矽谷這個全球創新中心所扮演的關鍵角色，做了仔細的研究，並得出論據扎實的理解。」 ――野中郁次郎

（Ikujiro Nonaka），知識創造理論之父、日本一橋大學國際企業策略榮譽教授 「這是一本精采的好書，貝瑞．凱茲讓矽谷設計的歷史躍然紙上，處處充滿驚喜，內容翔實豐富，帶領讀者回到創新誕生的那個時空，一睹創新為當今世界帶來的改變歷程。」 ――肯‧傅里曼（Ken Friedman），上海同濟大學設計創新研究講座教授、澳洲斯威本理工大學（Swinburne University of Technology）特聘教授 「在本書中，貝瑞．凱茲精采地回顧了這六十多年來，矽谷在創意設計方面的演進。書中充滿了精采的故事與卓越的洞見，是高科技業者或參與產品開發與行銷的專業人士都應該拜讀的佳作。讀完本書

讓我更加了解，設計的重要遠非只是表象。想要了解設計為何是創新、品質、使用者經驗、品牌獨特性的關鍵，這本書是絕佳的入門首選。」 ――雷吉斯‧麥金納（Regis McKenna），《完全通路行銷》（Total Access）、《關係行銷學》（Relationship Marketing）作者  

自動偵測機器所產生之文章

為了解決aja是什麼的問題，作者陳玉芳 這樣論述：

近年來網路上出現了許多所謂的文章產生器軟體，讓使用者只要輸入主題或某些關鍵字，就可以自動產生一篇文章。這些文章產生器所生成的機器文章乍看之下就像人類所寫的真文章，甚至許多內容看似有憑有據且引經據典，但若仔細閱讀這些機器生成的假文章則很容易發現其內容缺乏邏輯性且無中心思想，甚至發生前後不連貫的情形。這往往浪費讀者的時間，尤其是學生可能以機器產生之文章蒙混繳交，投機取巧。有鑒於此，本論文嘗試以人工智慧的機器學習可否自動偵測這類的假文章，使用多種機器學習的方法來辨識機器所生成的假文章與學生所寫作的真文章兩者。實驗結果顯示，BayesNet分類正確率為100%；而NaiveBayes、Logisti

c、SMO、SGD、RandomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9) 則都有達到95%以上的分類正確率。再觀察機器學習相關的效能評估指標，前述所有分類模型的Kappa statistic和MCC除了BayesNet兩者值皆為1, 其餘分類模型的Kappa statistic和MCC皆有0.90以上；同時可見F-Measure也都高於0.95以上 (BayesNet F-Measure 值亦為1)，這些數據皆反映出前述的演算法分類模型都有極佳的真假文章辨識效能的表現。另外，又透過測試集的驗證實驗，NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD、R

andomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9)以及LogitBoost這些演算法分類模型的測試集驗證實驗結果顯示出分類模型在測試集的真假文章的分類準確率至少皆有95%或以上的分類成功辨識率，其中又以NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD這四種演算法分類模型在測試集的驗證實驗是達到百分百的正確分類辨識率。綜合以上各種實驗數據的分析結果，我們可以得知人工智慧機器學習是有極佳的辨識能力可以成功偵測並分類機器文章產生器所生成之機器文章。