[Wistron Accelerator #2 開放申請中!]
大家好,我是 AppWorks 加速器的負責人 Alyssa。我們在今年 (2021) 四月份首度公佈了 AppWorks 與緯創集團合作推出的垂直加速器,招募 AI、物聯網、雲端、資安新創,與緯創旗下事業單位、子公司 C-level 層級的主管共同討論、協作 POC。加速器以 6 個月的時程安排,驗證最小可行性產品 (MVP),作為新創與緯創的協作學習經驗,以及後續合作的評估標準。
第一屆的緯創加速器錄取 5 家新創,題目涵蓋智慧營造、資安服務、車聯網、去中心化儲存、以及供應鏈金融,雙方 POC 的協作已於 9 月正式開始,我們也會陸續分享更多進展給大家。
在首屆加速器團隊如火如荼展開合作的同時,今天也要和大家公佈第二屆加速器的招募訊息:
這一次,緯創將擴大招募「 AI、物聯網、雲端、資安、教育與醫療新創」,早鳥輪開放申請至 11/1/2021 截止,一樣也是限額招募、先到先審制。有興趣與緯創集團合作的新創,請把握機會唷!
申請主頁:https://bit.ly/3CXZF7R
* 對於 Wistron Accelerator 有申請相關問題?歡迎參考我們整理的 FAQ:https://bit.ly/3ohh0Vi
同時也有247部Youtube影片,追蹤數超過13萬的網紅Sky game,也在其Youtube影片中提到,這次直播是《暗黑破壞神2 : 獄火重生》是重製過後的遊戲,目前內建是少量功能有做一些翻新,其他劇情還有傷害公式那些,都是原汁原味。有想要找隊友、組隊的話,請到我的DISCORD : https://discord.gg/BBVwKJf89F 要注意的有以下幾項: 1. 各平台伺服器不共通,無法跨...
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c# 驗證 在 陳家駒中醫師.門診不能說的事 Facebook 的最佳解答
【沒有最理想的方法,只有合時宜的方式】
最近看到各種減重飲食的學術論戰,包括前幾年開始流行的生酮飲食、減醣斷糖飲食、間歇性斷食、多日斷食法、高植物性蛋白飲食⋯。
有些專家會「高舉單一旗幟」,覺得自己認定的某種飲食方式才是經過驗證、最有效、最正確、最能幫助患者的方式。
而有些討論串下面的粉絲們,因為「個人過去經驗不錯」而分享贊同、大力推崇該方法。
兩者在各自的立場上,其實都沒有錯誤,只是我們總是習慣把「個人經驗給過度擴展到他人身上」。
醫師的角度來說,如果沒有刻意反思,我們其實也很容易落入思維的陷阱:「覺得適合A的治療方式可能也適用於B、C、D」。
民眾的角度來說,如果沒有與他人開放討論、多方經驗嘗試,可能也就會認為「自己經驗過的這種方式才是最好的方法」。
集合兩者的誤會,最後再加上一點社群媒體力量的魔法:「越是簡單單一的口號理念,越是容易傳播影響思維。」
大家好像就變成,非找到「最理想的治療、飲食模式」不可。
又或者是「我的理論才是對的」、「其他人的方法都是錯誤的」。
事實上臨床的情況常常不是如此。
在門診裡,我們經常可以看到各種背景條件的患者。
有人是生酮飲食失敗了,又或者成功瘦下但因為無法堅持辛苦的飲食內容而復胖。
有人因為間歇性斷食之後發現自己白天很沒有精神體力,有的則是成功瘦下幾公斤之後卡關。
有人則是受夠只能喝高蛋白粉的生活,在進行一兩週之後就果斷放棄。
有人其實是睡眠作息出狀況,導致嘗試了各種減重飲食方式都還是沒辦法減少體重。
當然上面的各種情形來說,一定也有很大一部分的患者以同樣的方式減少不少體脂肪、確實改善體重體態問題的。
我們需要反思的是,沒有一種完美減重飲食方式,是可以永遠不變、直接套用在所有人身上,並且得到相同理想的結果。
但是大家直觀的思維,總希望能夠找到「最佳唯一解答」,一次解決所有人的問題。
認為把所有的問題歸因在一件事情上,然後好像只要改變它,一切都會永遠的不一樣了。
事實上減重就和任何健康疾病問題一樣,沒有單一的解方,同時更需要「因時制宜、因人而異」的規劃討論,嘗試進行之後再逐步修正內容。
我並不特別推從「用某一種方式」來進行減重,就是絕對正確的事情。
因為以宏觀的角度來說,飲食也僅是整個減重事件的一個環節,患者的睡眠作息、生活模式、運動習慣、月經週期、減重經驗、遺傳體質、背景疾病⋯通通都有可能造成影響。
今天有一對夫妻回診。
兩個人幾週前開始一起來減重,初期體態是差不多的,但是老婆還是改不掉甜食飲料的習慣,老公則遵循醫囑,結果老公同樣時間減少的體重明顯就多了一些。(當然除了飲食,也可能是男生代謝比較好,或是其他原因)
即使是一起生活的夫妻都有如此的差異,更何況是來自各地四方不同體質狀態、不同健康背景的人們。
自己在門診,其實最怕遇到患者這樣說:
「醫生,我朋友在你這邊瘦了10公斤,我也要跟她一樣,你可以幫我嗎?」
有時候大家的身體條件背景可能有極大的不同,妳可能是減重新手、運動老手、身體有其他的疾病問題,又或者是西藥反覆減重的慣性患者。
很多時候,我們只能依照個人的條件情形,給予每個人當下最適合的醫療建議。
每個人的情況都有不同,
因此毋需與他人比較。
沒有最理想的單一方法,
只有最合時宜的各種方式。
#陳家駒中醫師
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多囊調經|婦科不孕|體態控制
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診所地址:台北市南京西路22號(捷運中山站)
聯絡電話:02-2558-5592
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前言由於最近遇到有學生暴力破解公司寫的校園平台,至於為什麼會被破解,因為當初的人沒有寫驗證類的機制(汗),於是只好馬上開始幫忙把登入頁面重新. ... <看更多>
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c# 驗證 在 Re: [請益] 放棄影像處理會不會比較好- 看板Soft_Job 的推薦與評價
就學時跟原po的經歷類似,大概分享一下
也是私大 >國立碩
大學時就開始玩影像,那時的專題是做居家安護的跌倒偵測
還是用古早第一代的Kinect,光補破洞就超麻煩
那時專題開發的語言是C#,上課修過MATLAB的影像課程
但專題幾乎都是靠大神Carry,因為我超級不會寫程式的
只要扯到演算法,資料結構就覺得很有障礙那種,腦子完全轉不過來
到了研所找到了教授是使用MATLAB但因為某些原因
我們這屆就是用C++來做開發,也修了幾門比較硬一點的影像視覺實做課程
就是用C++來實現一些基本影像處理演算法,用OpenGL實現圖學遊戲之類的
我還記得第一次的作業我就超有障礙
好像是影像左右相反上下顛倒,找了學長教學我才知道怎麼寫...
原因就是以前從來沒有自己刻過算法,很多時候都覺得自己是不是不擅長程式沒天份
後來就咬緊牙根撐到底,Otsu~Morphology~影像增強~八連通~濾波器等等這些作業拚死拚
活了也交了出去
之後的論文就是實現一些電腦視覺的演算法,有些因為opencv中有但算法彈性不大,
於是自己重刻(超絕痛苦),或是刻完算法發現效能太差不如用OpenCV提供的
那這之中的算法大多數用國中數學就可以完成了,其實並沒有那麼的需要數學
除非做到DL的反向與一些ML中的統計相關
所以其實不用對自己這麼的悲觀
更不用說其實你會刻演算法,就已經比很多業界的工程師來的厲害了(認真
那接下來應該是你會比較想了解的業界的現況?
其實會影像處理能找到範圍會更廣一些
而且現在做影像大宗已經是Python了,與我之前使用c++相去甚遠
在台灣比較上層碰到算法核心的大多數都是IC設計
要實現算法在FPGA上做驗證等,但影像演算法要寫成RTL又是另一個世界了)
接下來有很多的設備廠,晶圓廠,重工業,他們都會需要做AOI或是AI的人
因此在這邊自行開發算法的又更少了,大多數都是用各種函式庫整併
除了辨識的精準度外更多要是系統層級整合
就算是在實作DL模型的也很少會下去刻算法
晶圓廠中很多人在做類似的事情找defect,那可能會設計一些自己的演算法
在工廠端更重視系統整合,甚至在硬體相機光源上的整合
會影像演算法是讓你多一種工作選擇的門票
但在影像業界中大多數都是用於解決問題,所以快速實現與部屬才是重點
而且往往你懂得算法更容易了解如何實現
所以用的數學真的沒那麼的多,所以不用太絕望~
而我後來找到的工作中是用MATLAB,又是另一回事了
--
那片有座高塔哭著朝北方奔去的天空,是我此刻片尋不著的風景
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 59.120.53.15 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1604310007.A.D3F.html
※ 編輯: EvilSD (1.160.210.154 臺灣), 11/03/2020 00:36:12
※ 編輯: EvilSD (1.160.210.154 臺灣), 11/03/2020 00:48:42
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