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技術文章: 選擇最佳化振動感測器 增進風力發電機狀態監測
本文從系統角度提供關於風輪機元件、故障統計、常見故障類型和故障資料收集方法等的見解，並從風力發電機元件上的常見故障入手，討論振動感測器要求，例如頻寬、測量範圍和雜訊密度等。
http://www.ctimes.com.tw/DispArt-tw.asp?O=HK4BCAC3H0SARASTDW&F=ADI
AI的未來？你不能不認識的人工智慧與資料科學自動化技術—AutoML(2/10)
一、資料前處理（Data Pre-processing）
資料前處理是機器學習過程中的重要步驟。資料收集方法通常比較寬鬆、缺乏控制，導致收集到的值超出範圍或不合邏輯（例如，收入出現-100），不可能的資料組合（例如，「性別：男性」加上「懷孕：是」的組合）以及缺失值（missing value）等。未經仔細篩選此類問題可能會產生誤導性結果。因此，在進行分析之前，資料的表示形式和品質是首要確認的目標。一般來說，資料前處理是機器學習項目中最重要的階段。
如果存在大量不相關和多餘的訊息，或者存在噪音（noisy）且不可靠的資料，則在訓練階段發現知識將變得更加困難。資料準備和過濾的步驟可能會花費大量的處理時間。資料前處理包括清理（cleaning）、實例選擇（instance selection）、標準化（normalization）、轉換（transformation）、特徵提取和選擇（feature extraction and selection）等。資料前處理的產出是最終的訓練集。MLBox（machine learning box）AutoML套件就提供了許多資料前處理的功能，甚至提供具高穩健性的特徵選擇與資料洩漏（data leakage，意旨資料特徵與預測目標之因果關係的瑕疵，導致得到非常好的預測結果）偵測功能。
口述歷史也是人類學田野工作當中常用的資料收集方法之一，「第14屆全國口述歷史工作會議」除了有各單位的簡報外，當中還有針對「台灣音樂」與「雄獅美術」的口述歷史的專題演講，有興趣的朋友別錯過了！
http://www.mh.sinica.edu.tw/UcEvent00_Detail.aspx…
什麼是“行為反饋”？具體又該如何應用? 分享美國VT理工大學給校長、學術領導者的管理包，讓你掌握這七大關鍵就高效。美國透過研究「行為反饋behavior
feedback」並做成一套系統知識，應用範圍大到對人、對事、對產品，用在領導管理、教育、感情、人際、健康、產品開發...etc.
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★ 本集重點摘錄:
管理職責任的關鍵要務之一，就是反饋，給反饋建議是一門溝通的學問，
四種激勵人改變的有效feedback方式：
1. 在開始時設定明確的期望
2. 盡可能頻繁地提供針對特定任務的反饋
3. 周到而有規律地分享行為反饋(==本集談)
4. 收集 360 度反饋以獲得最大的客觀性
作者表示 特定任務的”行為反饋”很有用，當您提供行為反饋時，您是在陳述 您對那個人的看法，因此您的說的話 用字遣詞, 需要經過深思熟慮,
並以具體的例子來解釋，為什麼你覺得那樣。
★ 本集分點章節:
(00:00:24) 活動公告&感謝聽友Felix
(00:03:05) 本集讀書會開始
(00:09:25) 一分鐘商用英文 One min Business English (feat. Zach) Individual contributor
(00:11:43) 行為反饋面談_掌握這七大關鍵
★ 本集補充資料
::Behavioral Feedback (EN) https://reurl.cc/EnYvyk by 美國VT大學
::一分鐘商用英文
A key contributor關鍵貢獻者, 是稱呼 對公司有實質正面影響的任何員工。
Z: A key contributor is a designation for any employee that positively impacted
the company in a substantial way.
This is a great compliment to give to your direct report or supervisor if they
did a great job on a specific project.
例句: “Jim was a key contributor to the company presentation. He was responsible
for the majority of the content that was presented today.”
★ 本集提到過往單集
Ep30. 四種激勵人改變的方法
Ep12. 04:00 打造健康的互評會議
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Music C.C. by Chester Bea Arthur -Folk Physics / Free Sound Effects
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我認為區間測速不該存在的主要原因
而這原因，就是
隱私
前幾天看到邱委員的這篇，我實在不是很認同
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首先，不得不說邱委員是所有現任立委中最關注交通議題的
但我認為區間測速不單單是交通議題而已
雖然不合理的設置跟跟荒妙的速限都是事實
雖然不合理的設置跟跟荒妙的速限都是事實
雖然不合理的設置跟跟荒妙的速限都是事實
（很重要所以講三次，不然又有一堆奇怪的鄉民眼殘說我在亂噴lol，但本篇沒有要講這部分）
這些也是大家最幹的幹點，但我一直在提倡，也最反對區間測速的點恰恰與委員相反
沒錯，這個有資安疑慮的隱私權問題其實才是最重要的。
我們來看看老早在2018年就生效的歐盟一般資料保護規範法（簡稱GDPR）在維基百科上的部分內容
資料來源：https://reurl.cc/DvoVOQ
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原則
個人資料的收集應存在適當的限制，進而以合法且公平的方式取得，並且透過適當的方法知會資料來源或者主體，再進一步取得同意。
（不要跟我說區間有掛牌，等看到那牌子最好來得及迴轉離開齁）
保護範圍
個人身份: 電話號碼、地址、車牌等
生物特徵: 歷資料、指紋、臉部辨識、視網膜掃描、相片等
電子紀錄: Cookie、IP 位置、行動裝置 ID、社群網站活動紀錄
（以上幾點內容，就是為什麼最近的網站都會因為Cookie問使用者一堆問題，Ｊ點很重要請記得）
法規基礎
被遺忘權 (Right to be forgotten)：可以要求控制資料的一方，刪除所有個人資料的任何連結、副本或複製品。
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以外，我們還要求資料收集方提供我們被收集的資料COPY，這也讓我去年(2020/06) 車子在保養廠整理，結果車牌被拔去開的事情留下了證據，不過這又是另一個故事了，有『需要』的話我再來跟大家分享
圖：https://imgur.com/a/E2v7ZQY
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接著簡單解釋一下區間測速的原理
區間測速就是用攝影機『監控』所有經過的車輛，利用固定的道路長度，由車輛進入與離開的『時間點』推算出車輛通過的『平均時速』
沒錯，區間測速就是在用路人『未經同意』之下就收集個人資料
他們利用影像辨識，收集了我的車牌，我的行蹤，而且根本不管我有沒有違法！
這也是我最反對的原因！如果我住在坪林，每天不爽給遠通賺錢跑北宜來回，不就等於是每天都告訴政府我幾點回家？幾點上班？
我根本沒有同意這樣的事情啊！
嗯嗯，講到這有些人就會說『啊你不超速就沒事啦』，對啊，不超素就沒事了，但等政府要弄你的時候就出事啦！這樣搞跟強國的人臉辨識，社會信用評價有什麼兩樣？繼續放任這種東西下去就真的兩岸一家親啦
參考：
中國臉部辨識違規闖紅燈系統認錯人，格力電器女總裁中招
https://reurl.cc/e9draR
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講了那麼多，一定還是有很多人覺得
『啊我又沒做壞事，幹嘛怕這些』
我改變不了這樣的想法，但我想說的是，至少給我們選擇的權利吧！etc雖然做了車牌辨識並記錄，但是在使用者『簽名』同意收集資料前
使用者同意前
使用者同意前
使用者同意前
（這個真的很重要所以要講三次）
ETC連儲值功能都無法開通，甚至連『本人』也無法透過線上系統查詢詳細通行紀錄，只能拿著帳單一筆一筆去超商或其他管道繳費！
比歐盟落後就算了，好歹跟上自家人的etc吧？
雖然etc這樣還是未經同意就收集個人資料（行蹤），但好歹高速公路是完全封閉的系統，我們可以不上高速公路，用海線往返南北，但住在北宜公路上的人們呢？這些人有選擇嗎？
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所以，請任何一個單位在收集大家的個人資料前，至少先過問，不要弄的大家連選擇的權利都沒了。
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請___簽署這份文件，因為您認為高速/快速公路太危險，而且在不合法的情況下騎上去就沒有素質。
倘若將來，高速公路開放紅黃牌摩托車行駛，與快速道路開放白牌摩托車行駛，本人___同意絕對不在上敘道路上使用摩托車（如：紅黃牌行駛高速公路，白牌行駛快速公路），若違反的話，願意上傳一支自爆菊花影片到社群網站上，表示個人素質與爆菊花決心。
__
近來有許多媒體盜錄影片，拿去當做新聞營利使用。要做新聞報導絕對沒問題，不用聯絡我，但，請寫清楚出處（內文包含影片原始連結或頻道連結），重新上傳之內容不要刻意蓋住片中浮水印即可，請盜錄者自重。
Cameras
► Garmin Virb XE, Samsung Gear 360 ( 2017 )
剪接軟體
► Apple Final Cut Pro X ( Mac 專用 )
#取消禁行機車 #還我高速公路 #不要低能藍藍路 #三讀已過 #認同請分享 #魯蛇 #肥宅 #宅肥 #負能量
【2.11時事!】升旗易得道 2021年2月11日
主持: John Connor
2.11 【安心危機!】食肆放寬堂食，“安心出行“暗中收集港人資料!大監控時代降臨!
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