演算法影響的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

演算法影響的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦王堅寫的 在線:數據改變商業本質 計算重塑經濟未來 可以從中找到所需的評價。

東海大學 資訊管理學系 陳澤雄所指導 陳伯瑋的 以不實訊息之帳號互動資訊探討社群推薦演算法 (2021),提出演算法影響關鍵因素是什麼,來自於社群平台、不實訊息、推薦演算法、資料科學、網路安全。

而第二篇論文國立雲林科技大學 電機工程系 洪崇文所指導 曾士軒的 機邊端深度訓練平台:以氣動夾爪夾料辨識應用為例 (2021),提出因為有 卷積神經網路、震動信號、短時傅立葉變換、機器學習的重點而找出了 演算法影響的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了演算法影響,大家也想知道這些:

在線:數據改變商業本質 計算重塑經濟未來

為了解決演算法影響的問題,作者王堅 這樣論述:

50多萬年前的關鍵字是光明與黑暗, 50多年前的關鍵字是數位和類比, 而今天的關鍵字是線上與離線。 移動互聯網是比傳統互聯網線上程度更深的互聯網。對於真正成熟的互聯網來說,手機只是諸多的線上設備之一,慢慢地,每一個設備都會變成互聯網的終端。 真正的競爭力,是把所有人都可能擁有的東西變成財富,讓沙子變成矽。大家都把大資料當作金礦,想要掘金。但在王堅看來,大數據的厲害之處是把沙子變成了矽。 當計算變成一種公共服務的時候,所有人的創造力都會被激發出來。創造力是人類最稀缺的資源,同時也是人類取之不盡、用之不竭的資源。 互聯網成了基礎設施,也是創新平臺;資料成了生產資料,也是自然資源;計算成了公共

服務,也是能源動力。這三者結合裂變的結果是新經濟的出現,王堅把它稱作計算經濟,它是線上時代的經濟。 演算法是計算經濟的靈魂。如果說PageRank(網頁排名)演算法影響了互聯網的過去,那麼區塊鏈演算法可能會影響我們的未來。 線上讓我們看到了完整的世界,也遇上了全新的挑戰。人類不會恐懼挑戰,這源自人類的自信。 面對線上世界,的限制就是我們的想像力。無論如何,我們已經走在前所未有的技術創新之路上了。   王堅,阿裡巴巴集團技術委員會主席,阿裡雲創始人,雲棲小鎮及雪浪小鎮創立者、城市大腦提出者,杭州市雲棲科技創新基金會發起人,人稱“博士”。 2008年9月,加入阿裡巴巴集

團擔任首席架構師一職,負責集團技術架構以及基礎技術平臺建設。 2009年9月,創建阿裡雲計算公司並任總裁,領導團隊自主研發了大規模分散式運算系統——“飛天”,建立了互聯網規模的通用計算平臺,完成了雲計算公共服務的商業化。同年提出並主導了阿裡巴巴集團“去IOE”戰略。 2010年8月開始,率領團隊孵化並打造了YunOS,建立起商業化的作業系統平臺,用於手機、汽車和電視等智慧設備。 2012年9月,被任命為阿裡巴巴集團首席技術官。2014年,成立跨杭州和西雅圖的iDST(Institute of Data Science & Technologies),從事前瞻性研究。 2013年年初,在杭州發起

創立雲棲小鎮,為年輕人打造不一樣的創業創新環境。 2014年,榮獲“年度全國十大科技創新人物”稱號。 2016年4月,首次在雲棲小鎮提出了城市大腦設想和構架,並在杭州開始建設,讓城市大腦像電網和交通設施一樣,成為未來城市新的基礎設施。 2017年8月,在無錫發起創立雪浪小鎮,推動製造業和互聯網相互融合,讓互聯網和資料成為製造業的新基礎。 2017年9月,創立杭州市首家科技公益基金會——杭州市雲棲科技創新基金會。2017年12月,倡議發起2050大會,讓年青人因科技而團聚。 2017年12月,阿裡雲主導的“飛天雲作業系統核心技術及產業化”專案獲得中國電子學會科技進步獎特等獎。 加入阿裡巴巴集團前

,王堅曾任微軟亞洲研究院常務副院長,曾是杭州大學、浙江大學心理學系教授,博士生導師兼系主任。 推薦序一 IV 推薦序二 VI 推薦序三 XIII 作者序 X 時代的困惑錯位和糾結 2 互聯網和數據的困惑 10 雲和計算的錯位 17 離線和在線的糾結 從數字到在線的進化 27 在線是互聯網的本能 32 原子比特化,比特在線化 44 地圖、照片和音樂的進化 52 在線是世界的新大陸 62 數據比信息更有價值 69 數據是戰略資源 72 望遠鏡、顯微鏡和雷達 78 相信數據,是一種自信 從計算機到計算的進化 88 計算,是一種新公共服務 100 只有公共雲,沒有公有雲和私有雲 1

09 「飛天」讓計算成為公共服務 119 雲計算的化學反應 122 「去IOE」是計算替代了計算機 互聯網的進化 140 移動互聯網催生在線時代 150 App很好,Web更好 153 YunOS是操作系統的在線夢 163 萬物互聯網上的新物種 追尋在線凌雲夢 180 計算的在線之夢 189 傳統和創新同行,大和小同台 196 計算成為創新的能力 201 數據成為世界新財富 從門洛公園到雲棲小鎮 213 門洛公園,照亮全世界 215 雲棲初心,為了創新者而創 224 雲棲大會,為了無法計算的價值 237 雲棲小鎮,創新與計算同行 互聯網、數據和計算的聚變 254 互聯網成了基礎設施,也是創新平

台 258 數據成了生產數據,也是自然資源 262 計算成了公共服務,也是能源動力 266 聚變產生的計算經濟 從摩爾定律到在線定律 274 火、新大陸和電 280 在線定律 人類的自信 287 陽光下的陰影人類的自信 296 對別人的敬仰,對自己的自信 306 城市大腦,下一個10年的登月計划 318 后 記 《線上》出版後,我看到、聽到許多讀者的回饋,感受到本書引起了人們的進一步思考。這些讀者有著不同的職業和教育背景,超出了我原來對讀者群的預期。 就在第1版出版兩個月後的2016年12月,本書就被《南方都市報》評選為“2016年度十大好書”之一。儘管在朋友轉給我評選結

果之前,我完全不知道有 這樣一個評選,但還是感謝這次評選對本書的評價,“《線上》是一位中國互聯網工作者做出的獨特、深刻、具有前瞻性的思考,它的價值遠超互聯網經濟的範 圍”。

演算法影響進入發燒排行的影片

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參考資料:
一、作者 程萬軍。《讀史的長進》。大是文化。

以不實訊息之帳號互動資訊探討社群推薦演算法

為了解決演算法影響的問題,作者陳伯瑋 這樣論述:

近年來,社群平台儼然成為人們傳遞訊息的重要媒介。社群平台同時具備高效性與便利性,人們可以即時取得資訊;但也因為如此,社群平台同時也成為許多惡意人士散播不實訊息的媒介,而廣泛傳播的不實訊息除了誤導許多社群平台使用者之外,也帶來了大規模的恐慌和社會動盪。尤其目前適逢疫情的動盪,使得許多似是而非的資訊在社群平台中四處流竄,造成使用者難以於收到訊息的當下分辨資訊的真實與否,進而導致許多的憾事發生。因此為了探討不實訊息中的帳號互動相關資訊如何影響社群推薦演算法,本研究透過台灣事實查核中心所公布的不實訊息查核報告,以作為不實訊息參考依據,並從社群平台獲取不實訊息中的帳號互動資訊作為資料來源,並以此資料作

為依據,進行社群推薦演算法的模擬,並根據模擬的貼文順序排行進行探討,透過此方式探討不實資訊對於社群推薦演算法影響之情形。同時也會利用資料視覺化的方式將不實訊息網路與真實訊息網路圖進行對比,進而從中觀察出不實訊息和真實訊息間的分布情形與差異。本研究所提出的分析方法不僅能更理解不實訊息對社群平台所造成的威脅,也能將惡意攻擊者的攻擊手法進行更深入的瞭解與探討,從中找出解決之道。

機邊端深度訓練平台:以氣動夾爪夾料辨識應用為例

為了解決演算法影響的問題,作者曾士軒 這樣論述:

大多數的人工智慧訓練及推論主要依賴雲端伺服器,需透過網路連線本地端至伺服器傳輸大量數據資料所產生的傳輸延遲,不符合製造過程中需求的即時性應用,而在工業 4.0大量引入機械手臂以及夾爪進入複雜的進料產線,夾爪具辨識物件能力變得重要,本論文提出機邊端深度訓練氣動夾爪夾料辨識系統,為有效設計夾爪的夾料辨識法,提出使用收集夾爪夾取物件時震動所產生之加速度力,對加速度力作短時傅立葉變換提取特徵分析,使用AE(Autoencoder)、CNN (Convolution Neural Network)、SAE(Supervised Autoencoder)及SCAE(Supervised Convolut

ion Autoencoder)一共4種人工智慧演算法,以貝葉思模型超參數最佳化,完成建立不同夾料物件分類及異常物件排它能力演算法,並將訓練及估算演算法部署至Raspberry Pi 4嵌入式平台,分析各模型於嵌入式平台訓練及推論的耗時及優劣。本論文討論的4個人工智慧演算法中,以SAE及SCAE模型演算法有最佳表現,其準確度分別達到:99.53%及99.66%,其中以SCAE於嵌入式系統進行人工智慧模型訓練所消耗時間約為SAE人工智慧模型的11倍,因此於氣動夾爪夾料辨識應用中,SAE人工智慧作為最佳演算法。由實驗結果可知,夾爪夾取物件所產生之震動加速度力,可透過人工智慧演算法辨識物件資訊並完成

夾爪物件辨識應用,同時實現使用嵌入式平台可實現不須聯網獨立完成訓練及推論。除本論文實踐應用外,可作為未來其他相關應用加入機邊端訓練平台之參考,以廣泛加速人工智慧於終端部署。