2018年8月19日 星期日

創意工廠MIT:學習如何思考,在麻省理工



 創意工廠MIT:學習如何思考,在麻省理工



 



買這本 創意工廠MIT:學習如何思考,在麻省理工的最有效率的方法測示~~

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 創意工廠MIT:學習如何思考,在麻省理工看看了,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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商品訊息描述: 「你的書說得還不夠嚴厲。」──一位拿到MIT博士學位、之後又博客來運費_2018兒童暑期閱讀 在哈佛醫學院拿到一個學位的朋友對我說。(一九九九年)

香港出版 「我讀了這本書,而這也是我想進MIT的原因。」──一位MIT大學生說。他在MIT修的一門課將《創意工廠MIT》這本書列入必讀課本之一。(一九九六年)

博客來_出版社專區 「那本書在會議中一直被提出來。」──一位MIT教授說。(一九九三年)

「如果你想知道我為什麼從未捐錢給MIT,讀一讀懷特的這本書吧。」──一位很有錢、曾經在MIT念研究所的潛在捐款者如是說。(一九九二年)

「這是我有生以來讀過最悲傷的一本書。」──在MIT合作社工作的一位收銀員對《創意工廠MIT》的感覺。(一九九一年)

MIT並非Made in Taiwan,
而是赫赫有名、培育出一流科學與工程人才的麻省理工學院!

這麼厲害的學校到底怎麼教育學生?在這裡念書又是什麼滋味?

博客來客服_自然科普且看「機械工程系」的懷特如何效法「物理系」的費曼,
嘻笑怒罵挑戰「創意工廠」MIT,激發出終身受用的創造力!

作者簡介

派帕.懷特(Pepper White)

1979年畢業於約翰霍普金斯大學環境工程系,1981年進入麻省理工學院,1984年取得機械工程碩士學位。現於麻州開設一家能源顧問公司。

譯者簡介

吳程遠即將出版 _博客來書店美國 Gustavus Adolphus College 大學畢,主修物理和數學;北卡羅萊納大學教堂山校區物理碩士。曾任台灣大學物理系助教、《牛頓雜誌》科學主編、天下文化出版公司研發主編、《天下雜誌》出版部編輯總監;現任遠流出版公司財經企管與科學叢書總編輯兼《科學人》雜誌編輯顧問。前往美國念大學之前,曾在飛利浦轄下的電子公司任職學徒,四年期間在電子工程部、機械工程部、生產線、工業工程部、金工部、木工部、倉庫、印刷電路部、儀器維修部等部門受訓及工作。當時沒想過,這些經驗後來對翻譯工作大有幫助(特別是你手上拿著的這一本)。
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譯作有:《實現創業的夢想》(與齊若蘭合譯)《別鬧了,費曼先生》《物理之美》(與陳芊蓉合譯)《神經外科的黑色喜劇》《這個不科學的年代!》《行善的誘惑》《大策略家》以及《現代科技大百科--物理篇》(與楊玉齡、林榮崧、李傳楷合譯)。



商品訊息簡述:

  • 原文作者: Pepper White
  • 譯者: 吳程遠
  • 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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