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【新北運動產業博覽會👉趨勢論壇 #熱烈報名中】
隨著科技網路的普及， #數位化科技 使運動產業往多元方向發展，因此「運動形態」也較不受環境與時間限制，更為靈活與彈性；在這樣的時空背景下，結合物聯網、AI大數據、體感科技的新興技術服務與產品，便形成了一個龐大市場。

瞄準 #運動經濟 未來無限的發展性，以及10月將在新北市登場的「#全國運動會」，經發局從7月開始便展開一連串 #2021新北運動經濟四部曲 活動，積極發展運動科技的轉型及定位，而第四部曲即是將於10月19日登場的 #新北運動產業博覽會 。

博覽會分為 #展示體驗區及趨勢論壇區，邀請新北及新五項體感、運動設備企業展示最新技術。體驗區有 #划船競賽系統、 #電競射擊 、 #潛水電腦錶 、#數位箭靶 以及 #健身魔鏡 等設施，提供民眾免費互動。

而 #趨勢論壇區 以 #5G / VR 跨域應用、 #智慧紡織 與 #樂齡復能 等三大方向為主題，探討產業成功轉型經驗，並邀請三位新北亮點企業專家現身分享🤓機會難得，大家要把握時間報名唷！

【宏達國際電子股份有限公司】佘昭龍 處長
【儒鴻企業股份有限公司】蔡沛芳 經理
【仁寶集團醫療物聯網暨神寶醫資股份有限公司】范瑋益 總監

歡迎喜歡科技體驗或熱愛運動的民眾及企業踴躍參與，進一步了解產業發展動態，提升新北運動產業之能量⚡

📍活動日期：110年10月19日(二)
📍活動地點：新北市板橋區縣民大道二段8號
台北新板希爾頓酒店宴會樓 1F吉祥CD廳

📍展示體驗預約登記：https://pse.is/3np49m
🔸互動體驗：上午9點半至下午3點半
◼企業參訪 09:30-12:30
◼一般民眾 12:30-15:30

📍趨勢論壇報名頁面：https://pse.is/3pez29
🔹趨勢論壇：上午10點至中午12點半

#新北運動經濟四部曲
#首部曲亞洲電子競技公開賽
#第二部曲新北國際採購商洽會
#第三部曲新現代五項科技運動會
#第四部曲新北運動產業博覽會

【台北創新國際線上論壇】圓滿落幕 !
由產業局人才交流計畫 Taipei Entrepreneurs Hub 台北創業幫 主辦的台北創新國際線上論壇，鎖定金融科技與物流科技，邀請到國泰金控、優利佳金融科技、永聯物流、創業家兄弟與新加坡籍新創SupraOracles、Ensuro、日本新創Finatext、香港新創Pickupp，以兩天時間分享自身經驗，展望 #區塊鏈 在金融科技 #Fintech 與 #大數據、#AI 在物流科技 #Logistics 的應用仍是大勢，在台灣的前景可期，鼓勵新創有耐心長期耕耘，緊緊抓住一起走上花路的機會。
接下來台北創業幫將徵選國際團隊與台北市的新創團隊在10月參加產業創新工作營(Bootcamp)與發表日(Demo Day)，帶領參加者深度探討金融科技及電動車和自駕車，提供投資意向書、簡報訓練、焦點小組等課程，並幫助有意在台北市發展的國際新創調整產品和服務，讓團隊的產品或服務可以找到合作適合台北甚至亞洲市場。工作營結束後的發表日，讓新創團隊提供向潛在投資人曝光舞台。
創新工作營報名網址：https://forms.gle/B7cNqGsxHKooRToi6
歡迎各路新創夥伴們踴躍參加，有關詳細內容，可洽執行單位鼎騏國際股份有限公司周郁文小姐+886 2 33435463；molly@everiii.com。

#這裡是台北 #thisisTaipei
#nextlevel
#台北創業幫 #taipeientrepreneurshub
#國際新創交流不停歇
#產業人才交流計畫

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近年來台灣吸菸人口逐漸下降，但肺癌的發生率卻依然逐步上升，關鍵因素到底是什麼，一直是學界研究重點。國研院建構了研發服務平台，為產學界提供大數據、AI等科研技術來支援研發，並首度徵選出亮點成果，其中有團隊，利用平台資源，解析不吸菸肺癌的成因和進展；除此之外，還有基因工程、電晶體、類神經網路架構等研發領域。

詳細新聞內容請見【公視新聞網】 https://news.pts.org.tw/article/542294

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近年來台灣吸菸人口逐漸下降，但肺癌的發生率卻依然逐步上升，關鍵因素到底是什麼，一直是學界研究重點。國研院建構了研發服務平台，為產學界提供大數據、AI等科研技術來支援研發，並首度徵選出亮點成果，其中有團隊，利用平台資源，解析不吸菸肺癌的成因和進展；除此之外，還有基因工程、電晶體、類神經網路架構等研發領域。

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「孫在陽」直播-數據科學與雲遄運算1.using the data
「孫在陽」直播-數據科學與雲遄運算2.Data cleaning up
大數據分析-統計分析從資料取得，資料清理到視覺化分析。如何做大數據分析?
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT

時間軸
00:00 簡介
03:40 數據科學
09:30 大數據分析與統計分析的差別
13:35 AI是什麼
14:52 圖靈測試 Turing test
17:35 機器學習
20:47 建模
21:58 用線性迴歸做預測
26:46 用羅吉斯迴歸做分類
28:54 其他機器學習
31:28 研究目的
33:21 數據來源的差別
42:58 取得 Azure API for FHIR 數據
01:10:00 資料清理
01:19:48 如何展開資料
01:37:40 描述性統計:樣本個數