2018年8月19日 星期日

偶像破壞者：不同凡想的成功法則



 偶像破壞者：不同凡想的成功法則



 



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最近家附近的書店不知為何，都關門了、不知是不是景氣的影響也不得而知了。

但是我和我的朋友家人們都有看書的好習慣，對於走慣了傳統書店的我有些麻煩就是了。

經由我的女兒向我說明博客來網路書站有多方便，又便利。但心中也有不少的疑問？？

如果家中沒人，沒人收貨怎麼辨？買錯了怎麼辨？退貨方便嗎？等等的問提在我的腦海中

生成？？

我的兒子也說，就試試看嗎？也沒什麼損失



就上博客來書店先訂了這本 偶像破壞者：不同凡想的成功法則看看了，因為家中沒人收貨。就選超商取貨付款

也很快今天訂~~明天下班就可以報超商取貨付款了。拿了書前後看來看去的。原來不用去書局

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商品訊息功能:



商品訊息描述: 人類的歷史是因為有「偶像破壞者」勇於挑戰傳統、跨界思考，才能不斷創造新典範。

本書分析開拓新領域的標竿人物如打造動畫王國的迪士尼、物理學家費曼、人權鬥士金恩、逆向投資大師德雷曼、畫家畢卡索和蘋果電腦創辦人賈伯斯等人的故事和經歷，告訴讀者這些挑戰意識型態的人，他們的大腦如何與眾不同。

作者柏恩斯將腦神經研究的觀點，應用在心理學和經濟學面向，他歸納出成功開創新局面的偶像破壞者，必須具備三種重要的能力：

(1)感知能力強，思考不走捷徑，見眾人所未見──看清事物的本質；
(2)克服恐懼、勇敢冒險，不讓情緒干擾判斷力──你管別人怎麼想；
(3)善用社會技巧，建立人脈，將新觀念推向大眾──聽我的就對了！

博客來取消訂單_即將出版 這三種能力各有演化和神經科學方面的基礎，到底創新的想法該如何產生？獨排眾議、堅持理想需要哪些條件？發揮影響力並改變世界的最佳途徑是什麼？

如果你覺得自己的真知灼見不受青睞，應該會從這些成功偶像破壞者的經驗中獲得啟發。即使不是立志成為偶像破壞者，了解大腦運作的方式，也能讓我們知道什麼樣的偶像破壞者值得跟隨；甚至有助於接納和管理團隊中的偶像破壞性成員，成功發掘並應用創新的理念。活用這些知識，將是推動文明繼續向前的助力。

作者簡介

格雷戈里．柏恩斯（Gregory Berns）

目前是艾默里大學（Emory University）神經經濟學特聘講座教授，主持集體行動生物研究中心，並擔任格茲塔商學院（Goizueta Business School）精神醫學與經濟系教授。他是神經經濟學學會的創始會員及研究先驅，過去十餘年專擅於運用大腦造影技術研究人類動機和決策的神經生物學，特別是新奇和同儕壓力的效果，論文常發表於《科學與神經元》（Science and Neuron）等知名期刊，也是有關快樂的神經生物學著作《好滿足》（大塊）的作者，因其研究多次成為《紐約時報》、《華爾街日報》、CNN、《富比士》及《黃金時段》等媒體的專題人物。有普林斯頓大學物理學學士、戴維斯加州大學生物醫學博士以及聖地牙哥加州大學醫學博士學位。

飲食_博客來售票譯者簡介

張水金

美國喬治城大學科學碩士，曾任小學教師、分校主任、教育部科長、專門委員、文化專員，並代表教育部在美國波士頓、華盛頓、紐約、洛最新！屁屁超人讀本 _博客來售票杉磯等地從事文化交流工作。曾擔任國家文化總會顧問，也曾參與文建會文學獎、新聞局金鼎獎、洪建全兒童文學獎、陳國政兒童文學獎及好書大家讀等評審工作。目前專事寫作。

博客來取消訂單_漫畫著有《大風起兮雲飛揚》、《大學中庸──人性的試煉》等書。曾以《少年詩詞欣賞》獲教育部獎狀，童話《無花城的春天》獲中山文藝獎，並入選文建會《兒童文學100》，童詩〈小窗的思念〉獲洪建全兒童文學創作獎。翻譯作品有兒童文學名著多種，並有《美國2000教育策略》（教育部）、《明日趨勢探索》（遠流）、《大能力》（信誼）、《失智可以預防》、《2100科技大未來》（時報）等書。

博客來取消訂單_史地/傳記



商品訊息簡述:

  • 原文作者： Gregory Berns
  • 譯者： 張水金
  • 出版社：遠流   
    新功能介紹
  • 出版日期：2013/04/10
  • 語言：繁體中文



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人工智慧（AI）有機會幫助醫師進行病理診斷！Google近年積極將AI導入醫療領域，嘗試利用AI檢測癌細胞轉移情況，也藉其診斷糖尿病視網膜病變，實驗結果發現準確度比人為更高，有機會幫助更多醫師進行繁複的影像判讀，甚至有助解決醫師人力短缺問題。Google舉辦記者會分享「訓練機器」協助醫療診斷的成果，由Google AI產品經理Daniel Tse進行分享。 記者羅真／攝影 分享 facebook Google分享「訓練機器」協助醫療診斷的成果。所謂訓練，簡單地說，是蒐集大量影像，並透過人工一一指認，機器就能慢慢從這些輸入的龐大資訊中「學習」辨識，待累積大量經驗、準確率高，最終就無須透過人工介入，讓機器能自行辨識。Google目前已初步應用於檢測淋巴結中的乳腺癌細胞轉移以及糖尿病視網膜病變等。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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.innity-apps-reset { padding: 20px 0 0 !important; margin: -20px auto -10px !important; } 在揪癌變方面，Google AI產品經理Daniel Tse說明，判斷癌症腫瘤的過程，包括取腫瘤樣本、放在玻片上、染色以及在顯微鏡下觀察細胞情形。每個玻片包含將近10億個像素（pixels）的資訊，因此透過顯微鏡檢查非常耗時且複雜，「每12人進行乳腺癌檢測，就有1人可能被誤診。」有鑑於此，Google團隊訓練機器學習檢測癌細胞的轉移情況，結果發現，演算法定位腫瘤的準確率達到89％，高於人類病理學家則是73%。在檢測糖尿病視網膜病變方面，Daniel表示，Google團隊先與美國掃描影像單位與印度醫學單位合作，獲得大量影響作為研究基礎。接著，建立影像標籤工具，並聘請54名眼科醫師辨識成像，再運用名為Google Net的神經網絡演算法辨識約13萬張成像以進行訓練，辨識結果。Daniel表示，這個數據目前被用來訓練深度神經網絡，協助醫師診斷糖尿病視網膜病變，實驗顯示，AI的判讀結果與一般眼科、視網膜專科醫師判讀高度相符。在印度亞拉文眼科醫院試行三個月發現，AI的判讀準確度比人為更高，目前正逐漸讓更多病患接受這項檢測�



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