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烘焙學員問：烘焙時，用同一條曲線
每鍋間顏色有些許差異
是正常的嗎？
答：「是」也「不是」
因為限定豆溫曲線一樣，能改變的參數依舊有無限種可能，（機器的不一樣啊，風門火力的改變啊⋯很多很多，暫時不談這個）所以曲線不是唯一參考。曲線是事後分析統計，不能當使用前說明書啦
而且我們常說，假設變因不多的曲線，假設曲線相同，顏色就是豆子的個自表現，自由發揮
不要說整批了，單顆粒咖啡豆是獨立的個體，烘焙後顏色是他本身在加熱後的反應，每個豆子的組成都不一樣，像醣類的含量也不同，上色的程度也有差異，就像圖上的知名 Panama莊園natural 藝伎,他們是同一鍋的，曲線手法基本上完全相同，雖說整體來說顏色算是非常均勻，但因發酵度較高，轉化程度某幾顆較不一致（水洗的一致性更好）刻意挑出來的顏色，看的出來的確會有些差異，何況是不同鍋或跟本就是不同豆子，顏色當然有差異。（我記得-烘焙顏色非戰之罪有談過）
像這鍋，顏色表現深，香氣變化高，甜度保留越好，反之則如弱
同鍋顏色不均勻只能證明：質地較不一致，沒辦法直接證明好或不好，咖啡還是要給人喝的，入口好喝才算數
🤔 剛想在學術領域起步的人，總有個疑問：
「很多主題都已經被寫走了，我要怎麼找到新的題材來寫？」
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🤔 你可能有聽過資深的研究者總會說：
「怎麼可能沒有題材？研究是做不完的。」
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🗣事實上，研究真的是做不完。
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之所以覺得找不到主題，是因為趴得還不夠低，我們要讓自己盡量貼近知識的前緣，理解目前臨床的困境，文獻提供了什麼，又有哪些大小問題還沒被解決。親手收集資料、親手分析資料，一邊探勘統計，一邊其實就會有新的想法出現。同樣一個小小的臨床資料庫，光是用不同的分組、不同的參數、不同的切入點，就能持續產生系列文章。
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這堂課，預計針對這個初學者常見的問題，提出實用的建議，你只要照著上課提供的架構去思考，一定能找到初步的方向，甚至實際的研究主題。
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＃進一步加碼分享研究資源累積的技巧
⠀⠀
畢竟做研究總不能一直自己燒錢，自掏腰包拚個學術起飛，這個幾乎大家都是如此，但有了幾篇文章後，也該藉由正式的管道，讓自己的研究能擴大規模，並永續經營。這時，就需要各種金錢或非金錢的資源協助。
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吳昭慶醫師，從一篇論文都沒有，逐漸起步，開創了基礎、臨床、資料庫等不同的論文產線，也累積了許多的研究資源，持續放大影響力，成為頸椎手術的國際知名學者，並獲邀進入 JNS: Spine 的 editorial board。
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☑️ 新手都能懂的統計：實作前的介紹
☑️ 讓 revision 幾乎全被 accept 的關鍵技巧
☑️ 在中小型醫院工作，論文起步的務實建議。
☑️ 研究主題怎麼找？研究資源如何累積？
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👉 課程特色
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以初學者為核心：課程設計核心，就是讓初學者能完成自己的第一篇 SCI 論文。直接告知許多起步者常掉進去的坑，協助避開。多年教學經驗，知道同學們卡關在哪邊，提供加速與避開陷阱建議，節省大量時間。
⠀⠀
實際親手跑統計：用實際的例題，讓同學們親手操作，確定在自己的電腦上，用自己的滑鼠，能做出 SCI 等級的投稿用數據圖。並有新思惟講師與資深助教群，協助排解疑難雜症，卡關馬上能夠解決，立刻搞懂。
⠀⠀
課後回饋再提升：現場互動實作，打通統計任督二脈後，回家繼續練習，在周三前上傳自己完成的數據圖，以及問題，由蔡校長一一看過，並個別回饋。
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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作，不過我要提醒的是，要是你沒看今天的節目，到頭來，你可能只剩下一場空。
在收看影片之前，不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽，記得訂閱我們的頻道，你的具體支持，是我們製作節目的最大動力～
最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！
公職補習班迷思
當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了！
李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！
國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。
再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。
你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？
一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？
這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？
李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。
在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～
台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！
儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！
所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。
也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！
這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！
你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～
假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？
其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。
它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！
而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。
比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。
而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？
所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！
不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。
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我是JC老師
電腦相關課程授課超過6000小時的一位 Revit 課程講師
由於實在太多同學向JC老師反映，希望可以有線上課程學習，所以就決定錄製一系列的 Revit 線上影片教學
而且不加密、不設限、不販售，就是純分享，希望可以幫助到有需要的朋友們
如果這部 3ds Max 教學影片對你有幫助的話，請幫我按個讚，給我點鼓勵，也多分享給需要的朋友們喔~
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何謂BIM(建築資訊模型)
● 建築資訊模型（Building Information Modeling）是以建築工程專案的各項相關資訊資料作為模型的基礎，進行建築模型的建立，通過數位資訊模擬類比建築物所具有的真實資訊。
BIM(建築資訊模型)特性
● 它具有視覺化，參數化，衝突檢查，分析模擬和施工模擬五大特點。
BIM(建築資訊模型)軟體
● Revit：國內建築領域裡最為常用的BIM建模軟體。
● Navisworks：將多種不同格式的模型文件合併在一起。漫遊，碰撞檢查，施工模擬為三個主要的應用功能。
● Civil 3D：這是一款專門定製的AutoCAD，主要做的是地塊的道路建模，土方計算，雨水分析等。是一款地理空間設計軟體。
● ArchiCAD（AC）：ArchiCAD主要就是建築專業的建模，有類似族的概念，但沒有族類型。
● Tekla：這個是鋼結構的重量級軟體。
● MagiCAD：基於AutoCAD的軟體，主要是機電使用。
● 廣聯達/魯班：這兩款軟體主要在工程量統計和進度管理上起作用。比較多的是Revit直接提取計算工程量，然後再用廣聯達提取計算一遍。
Revit家族軟體
● Autodesk Revit Architecture：建築應用。
● Autodesk Revit Structure：結構應用。
● Autodesk Revit MEP：系統應用。
Autodesk Revit 2016 結合建築、結構、機電三個產品功能介面於一身
Revit簡介
● Revit 是一個設計與記錄的平台，可支援建築資訊模型 (BIM) 所需的設計、圖面和明細表。BIM 在您需要時提供有關專案設計、範圍、數量和階段的資訊。
● 在 Revit 模型中，所有圖紙、2D 和 3D 視圖及明細表，都是用於展示同一虛擬建築模型中的資訊。在建築模型中工作時，Revit 收集有關建築專案的資訊並協調所有其他專案表現法中的這個資訊。Revit 參數化變更引擎會自動協調您在任何地方 (模型視圖、圖紙、明細表、剖面和平面) 所做的變更。
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Revit 2016 線上教學影片目錄：http://bit.ly/2vR6fgW
Revit 2016 線上教學影片範例下載：http://bit.ly/2vR0b7X
3ds Max 2015 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGqn3
AutoCAD 2015 2D 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGm6Y
TQC AutoCAD 2008 2D 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGQtB
JC-Design網站：http://jc-d.net/
JC-Design粉絲團：https://www.facebook.com/jcdesigntw/
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