七月的第一天,虹安在線上參加了第十屆工程、技術與STEM教育研討會,今年主辦單位是宜蘭大學資訊工程學系、協辦單位是成功大學工程科學系、IEEE台北分會 Young Professionals Group,研討會主題為「結合跨領域的工程教育」。虹安從資訊學碩士再到機械博士,現今又在立法院服務,橫跨了三個領域,當天的演講主題是「數據科學與國家治理」,由於疫情的關係,只能在線上跟各位老朋友、學界伙伴相見。
💡 科普時間:什麼是STEM教育?
✒ STEM,是四個英文字的第一個字母結合而成--科學(Science)、科技(Technology)、工程(Engineering)、數學(Mathematics)--是近年相關產業最喜歡用的關鍵字,歐美也有許多STEM教育的相關計畫,希望未來教育能從「知識傳遞」進化為「學以致用」,著重於科學、科技、工程、與數學的跨領域資訊整合,使知識成為可用資源的思維。
虹安首先以自身的學習、工作經歷作為開場,就讀資訊工程系所時的虹安,也跟你我的學生時期一樣,熬夜寫程式debug、拼命K書📚、做研究;到了機械博班的階段,要在博士班的過程一口氣弄懂機械系學生四年學到的內容,結合自身的資工背景,激發出insight 💡變成博士論文。過程中也曾經怨嘆過為什麼想不開,為什麼要跨領域讓自己這麼累;再到了科智的創業時期,獲得了 #全球創業賽第一名 的殊榮,跨領域的學習逐漸展現出成果;接著又到了鴻海集團擔任工業大數據辦公室主任貢獻所學,同時也擔任郭台銘創辦人的特助,命運的際遇讓我來到了立法院擔任第十屆立法委員。這次跨離了工程領域,虹安仍然戰戰兢兢,但過往累積的經驗與能量,使我能把立委的角色擔任好,虹安的大數據專長讓我問政時更能以事實和邏輯分析為根據,以數據避免政治口水,也為立院帶來了不同的科技思維。
#而且立院的同事跟科技業的很不一樣
接著,虹安以「數據思維的重要性」作為切入,說明了零售業龍頭Amazon建立了「線下」實體通路的用意是什麼、又如何決定什麼商品該在架上展示,現今的一切,不再用經驗法則決定,而是 #大數據驅動的結果,「妥善用數據分析就能看到別人看不到的價值」。在2011年,發源於辛辛那提的奇異(GE)公司,發表了GE Industrial Internet System,舉例說明了 Product (or Service) Data Life Cycle,強調了數據收集、數據比對與分析、決策改善等三個要素的Life cycle,這Life cycle適用於各領域的大數據分析和應用,重點是,以數據驅動需求的首要原則是:From gut feeling To data agility,將主觀意識下有限的數據來源,轉變到客觀心態下更大更完整的#開放式數據來源,如此一來,養成數據化的工作模式,就能得到洞察數據敏感力,看到別人看不到的價值。
而在 #國家治理方面,虹安舉了去年質詢陳時中部長的 #口罩地圖 為例,說明了大數據分析用於口罩分配的成果😷,並可解決城鄉口罩用量不同的物流輸送問題,使每個需要的人都可以買到口罩。各縣市的口罩分配不應該只是齊頭式平等;而我用的方式,就是上述的「數據收集、數據比對與分析、決策改善」三要素;虹安才能以明確的數據質詢蘇院長,7600萬片口罩到底去了哪裡。除此之外,虹安在立院密切關注的,還有 #數位發展部 的成立。數位發展部源自國家對於數位科技產業及發展的重視,成立數位發展部以進行國家數位發展政策之規劃、協調、推動與法規擬定及執行,並著重國家資通安全政策、法規、重大計畫與資源分配之擬定、指導及監督,這會是虹安在立院第四個會期的重要工作項目。
值得一提的是,會後教授們的提問十分精闢,虹安大致整理如下:
①女性工程師的教育環境、社會支持的情況
②科研成果的產出,凝聚成政策推動的的能量,再從政策回到高等教育的增進,形成正向循環的方式
③數位發展部的角色對於高等教育的影響,是否與科技部/國科會有所不同
很謝謝學界朋友的交流,這次的演講讓我暫離政治圈回到本業,虹安將會從這些面向進行研議與推動,希望我的分享也能給予學界跨領域的交流與互動。
#回歸自己的本業既熟悉又開心
#跨領域最難的是要花很多時間讀書
#想了解虹安的歷程可看面試郭台銘
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅Wilson說給你聽,也在其Youtube影片中提到,#wifi6 #ax #rt-ax88u WiFi 6 (802.11ax) 是什麼? - Wilson說給你聽 最近推出的iPhone 11 全系列都搭載WiFi 6 而什麼是WiFi 6呢? 就讓Wilson說給你聽 - 更快: 支援160MHz 頻寬 極速達到 1200Mbps - 更滿: O...
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5G 才剛展示在大眾面前,6G 的概念已逐漸成形。
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相較於歐美、日韓豐富的汽車發展經驗,台灣在自駕車熱潮可以掌握的機會是什麼?交大電工系郭峻因教授認為,在全球的自駕車工業裡,自駕車感知系統就是台灣產業鏈最好的切入點。
目前由郭峻因教授主持的科技部 AI 研究計畫「應用於 ADAS /特殊用途無人載具之嵌入式 AI 深度學習技術」,即是發展自駕車嵌入式 AI 技術,團隊多年來深耕於電腦視覺開發先進駕駛輔助系統(ADAS)領域,截至目前已經累積 3000 萬筆深度學習物件標記資料,並且開放產學界免費使用 10 萬張台灣地區的 ADAS/自駕車標記物件資料,此開放資料更成為 IEEE MMSP 2019 以及 ICME 2020 兩個嵌入式物件偵測競賽的訓練資料集。
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- 更滿: OFDMA + BSS coloring 然傳輸更有效率
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IEEE: https://www.wi-fi.org/zh-hant/discover-wi-fi/wi-fi-certified-6
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