知識與智慧的差別的問題，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

豐田智慧：充分發揮人的力量

為了解決知識與智慧的差別的問題，作者YoshihitoWakamatsu、TetsuoKondo 這樣論述：

　　豐田汽車是全球第二大車廠，而且市值已經超越通用、福特、克萊斯勒三大車廠市值的總和。而豐田汽車傲視全球的豐田生產方式（西方稱為「精實生產」）不僅帶領製造業走出「大量生產」的瓶頸，它的供應鏈管理、消除浪費、持續改善的理念方法，在生產力和效率上的突破，已成為全球製造業的典範。　　然而，豐田的成功不是神話，成功有其內在條件，也就是「以人為中心」的經營體系，能夠將人的智慧、人的力量揮到淋漓盡致。換句話說，豐田了解並強調「員工要用腦工作」的重要。這是基於「以人為中心」、「尊重人性」的初衷。怎麼說呢？　　豐田生產方式的導師大野耐一，曾告訴豐田汽車社長張富士夫，「尊重人」與「尊重人性」的區別。「尊重人

」就如同字面意義，是指對人的尊重。而「尊重人性」則是對於人所擁有的思維能力，給予最高程度的尊重。因此，要員工「聽命行事」稱不上尊重人性。如何給員工「思考的空間」，引導出「生產現場的智慧」才是關鍵。而且「員工奉獻寶貴的時間給公司，如果不妥善運用，無異是一種濫用」。　　以此為出發點，本書徹底剖析豐田的成功，背後所蘊含的人才培育觀念——如何去激發員工的智慧。這需要全面改變「對事物的看法、思維模式、工作的處理方式」，例如書中談到「知識與智慧的差別」、「不要做一個只會詮釋理論、知識的技述人員，要成為有行動力的技術人員」、「你做的是工作，還是動作？」、「前製程是神明，後製程是客戶」等等。　　景氣的好壞，往

往個人不能左右，但是頭腦不靈光則要自己解決。在這個「沒有教科書」的時代，除了自己拼腦力、親身實踐，別無他法。要學豐田，不僅要學豐田消除浪費、持續改善的方法，更要學習豐田培育「智慧員工」的觀念和精神。作者簡介若松義人（Yoshihito Wakamatsu）　　1937年生，宮城縣人。現任Cultivating Management（株）社長。進入豐田汽車工業（株）後，前後歷經成本、生產、採購部門職務，在大野耐一指導下從事「豐田式生產」的實踐、改善、推廣工作。1984年以後，開始輔導農業機械廠商、建設公司等業者進行「豐田式生產」。91年獲邀擔任韓國大宇汽車顧問。92年成立Cultivating

Management（株）。現任西安交通大學兼任教授。與近藤哲夫合著有《豐田式育才與造物》（Diamond出版社）、《豐田式生產力》、《豐田式改善力》（以上2本由先鋒企管出版，TPS研究小組譯）等。近藤哲夫（Tetsuo Kondo）　　1932年生，宮崎縣人，美國喬治亞理工學院研究所結業。現任Cultivating Management（株）特別顧問，K-S顧問有限公司社長。曾任關東汽車工業（株）生產技術部長、紀文食品（株）常務董事。1971年起接受大野耐一、鈴村喜久雄的指導。譯者簡介林慧如　　國立臺灣大學財務金融學系學士，日本國立神戶大學經營學碩士，輔仁大學翻譯研究所專業證書。曾任職日商東

京三菱銀行，現為聖約翰技術學院講師。譯作有《經略中國，布局大亞洲》（合譯）。

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電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型

為了解決知識與智慧的差別的問題，作者黃傳鈞 這樣論述：

隨著數位時代的演進，許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現，如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中，表格通常是彙整文件中整體資訊，並以結構性的輸出展現，方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前，較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長)，這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失：1. 辨識不穩定性，包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果；2. 輸入格式限制，為了盡可能減少辨識的失誤率，在輸入模型的資料上也有諸多限制，包括輸

入的格式是否滿足演算法，使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比，本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格，經可變卷積具備可變動的閥值，可以更有效的搜尋表格位置，達到節省運算週期與時間，同時優化提取結果的精度，並以Marmot Extended資料集作為驗證；基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻：1.相較其他

研究有較高之表格辨識度；2. 識別所需的運算週期減少，所花的時間縮短，提升了整體的效率；3. 統一化輸入資料的格式，提升了模型對輸入資料的泛用度；4.整理出完整的辨識流程、說明，並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究，包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目，以持續提供更便利的表格辨識技術為目標，令後續專家與學界能運用此系統，提供支持與服務。