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收購相機及鏡頭 您用不到相機鏡頭 不論新舊,都可以換現金 陪您走過每個黃金歲月的年頭,現在因為家庭或工作總總因素,這些可愛的相機及鏡頭寶貝們,除了躺在倉庫,安靜在防潮箱等候主人帶它們出勤之外,應該可以有個兩全其美的辦法"就是讓給有緣人",讓它再度發揮存在地球上的價值吧!
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記者樓菀玲/台北報導Google 於本日舉辦 Google AI 在醫療領域的應用媒體分享會,目的是希望讓所有人都能享受人工智慧帶來的好處 並透過打造更貼近使用者需求的產品、幫助更多企業與開發者創新、提供不同工具以幫助研究人員解決現實生活中遇到的重大挑戰,並且一舉分享了目前機器學習在醫學上的應用案例,以及未來的研究方向。同時 Google 也表示,人工智慧 (AI) 以及機器學習 (Machine Learning) 人工智慧是能讓事物變更聰明的科學,而機器學習則是訓練機器透過學習使其變得更聰明。在本日的活動當中,由 Daniel Tse Google AI 產品經理擔任主講人,Daniel Tse 現任 Google AI 產品經理,主要致力於醫學影像的研究與多項臨床領域的 外部合作關係發展。在加入 Google 之前,他是 Watsi.org 的早期成員之一 (創投公司 Y-Combinator 第一個非營利的計劃),並在超過 20 個國家中建立醫療計劃和基礎設施。在那之前,Daniel Tse 也曾服務於美國軟體服務公司 Palantir Technologies,幫助擴建商業保 健團隊以及建立慈善團隊。Daniel Tse 在美國的達特茅斯學院中取得醫學博士的學位,並曾在美國俄亥俄州立大 學攻讀分子遺傳學。*機器學習運作方式訓練:舉例來說,當你今天要訓練機器辨識在影像中貓或狗的特徵,讓你可以輸入上千張貓的影像,並且指認這是貓,而不需要描述有關貓咪的特徵,機器即可從輸入的例子中自己學習辨認貓的影像。推理:機器學會從數以千計的訓練模型中辨識出貓的影像後,接下來它 可以在之後的每張影像中自動辨認出貓的圖像而無須透過人工介入。*目前人工智慧在醫療領域的研究現況自 2013 年以來,機器學習在健康與生命科學領域的研究文獻數量已成長超過 20 倍, 而機器學習可為醫療領域面臨的兩大挑戰帶來幫助。像是新技術的採用,使得近年來需要透過醫生篩選及判讀的資訊量大幅增加,尤其是在掃描或例行影像程序。其他還有像是放射科醫生以及其他專業醫生在全球都面臨短缺的狀況,而在慢性疾病 (如糖尿病與心臟病) 發病率不斷增加的情況下只會更糟 。*機器學習在醫學影像辨識上的應用案例目前全球有 4.15 億的糖尿病患者,糖尿病的常見併發症之一是糖尿病引起的視網膜病變,而這也是全球失明人數迅速攀升的主拆封鏡頭收購 拆封鏡頭收購