杜奕瑾:人工智慧時代,藝術創作是創造一個張雨生、一個周杰倫

這篇正是由杜奕瑾口述,AI「雅婷」整理出的文章!

全球創投在高速發展,台灣創投不進反退

正逐漸被世界拋棄的台灣創投,其中所展現的台灣創新危機,或許很值得在選舉風潮過後的中央與地方政府注意。

我全招了!台灣第一位百萬訂閱專案營運數據全公開

這篇文章分析老王專案為什麼能維持一年的百萬訂閱金額,以老王專案營運數據分析百萬訂閱金額的組成。

【區塊鏈大哉問】可以在台灣發行首次代幣眾籌 ICO 嗎?

隨著 ICO 越來越多,各國政府開始重視 ICO 對於整體金融體系及大眾投資信心可能帶來的潛在風險,開始紛紛針對 ICO 的合法性表態。台灣的主管機關以及相關的法規又是如何看待 ICO 這一件事情呢?

【虛擬貨幣學堂】柏拉圖淺談虛擬貨幣

因為『虛擬』這兩個字,比特幣及其他虛擬貨幣的實際價值在我們心中一直有些空蕩蕩的,我們看不清為什麼賣了兩個 Pizza 換來比特幣的快遞員現在成了千萬富翁,我們把身邊投資虛擬貨幣的朋友貼上了投機者的標籤,這也許都歸咎於這些貨幣的看不到與摸不著,換句話說,我們看不懂虛擬貨幣的真實價值!

為什麼KaiOS超越iOS成為印度第二大行動作業系統?這款便宜又智慧的功能型手機超乎你想像

搭載了  KaiOS 這一系統的功能手機,和我們想像的功能型手機已經有區別:它不再像原來的功能型手機,功能在出廠的時候就已經固化,使用者無法下載和安裝應用軟體。它支持 HTML5、 Google 地圖、推特、Facebook 隨便用,甚至上面都已經有一些小遊戲了,以及它是可以連接 4G 網路的。

串流影音巨頭Netflix的二十年商場拚搏史,在最終打敗有線電視和實體DVD出租商

1997 年,當 Reed Hastings 和 Marc Randolph 成立 Netflix 時,該公司似乎不過是一家 DVD 出租新創公司。時間快進到 20 年後, Netflix 已成為全球最大的電視和電影製片廠商之一,使用者數量超過了美國所有有線電影片道的總和。 Netflix 是如何在短短 20 年內,從一家租影片的小公司成長為電影製作商的呢?

無障礙服務市場巨大,Google、Airbnb大廠積極開發易用新科技

美國近 20% 的人存在殘疾問題,其中超過一半的人為「嚴重」殘疾。在英國,有 1330 萬人登記為殘障人士,約佔總人口的 20%。在這種背景下,科技公司正在努力使那些有各種殘疾和身體缺陷的人更容易使用他們的服務。

美國碼農加班少很多、卻能開發出厲害的產品?讓亞馬遜工程師告訴你:會議就是生產力

作者在美國亞馬遜擔任軟體工程師,針對亞馬遜內部專案開發的工作流程進行了介紹──亞馬遜公司效率高的原因在於:與其花很多時間寫程式,不如開會把問題、需求定義清楚、寫出高質量的程式碼。

不會簡報、沒創業資金、工時又短,為什麼區區五百萬人的丹麥能成為製造業新創的大國?

本篇為知乎上五千多讚的爆文,作者為在丹麥大型製造工廠中工作的中國人,針對北歐國家工時短、人口少,卻有相當多高資本密集的製造業新創的現象進行了討論。來自政府菁英的系統性協助是其中的關鍵。

如果開發過程中沒有了這些美國主導的開源工具,那中國RD還剩下什麼?

中興事件也讓眾多中國廠商和技術開發人員反思若不採用美方硬體技術與軟體授權,那是否科技發展還能持續得下去。本篇文章為開源中國社區所發布的中國開源軟體整理、一一和常用的美國開源項目作對應。

想成為資料科學家?來挑戰Google、FB、Apple等六間公司人工智慧最新面試題

Medium 上一位資料科學工程師花時間將蘋果、 Google 、Facebook 等一線科技公司的機器學習、人工智慧最新面試題整理下來,供有志成為科技大廠資料科學家的讀者們研究。

推薦演算法失效?研究表明 YouTube 系統性誇大有關駭人聽聞和陰謀詭計的影片

去年 YouTube 上所引爆的爭議影片事件層出不窮,像是先前爆出 二次創作血腥卡通 及當紅創作者取材不當仍讓人心有餘悸。一名 Google 前員工不僅開發軟體揭秘 YouTube 演算法機制,還建立了一個網站開源他揭秘 YouTube 和 Google 演算法的方法。

AlphaGo使用的強化學習是人工智慧新星?讓專家告訴你為什麼這不是通用解方

深度強化學習可以說是人工智慧領域現在最熱門的方向,它之所以聲名大振,與 DeepMind 團隊用它在 AlphaGo 和 AlphaZero 上大獲成功脫不了關係。但本文作者 Alex Irpan 想要告訴大家,深度強化學習是個大坑,別著急入坑!它的成功案例其實不算很多,但每個都太有名了,導致不了解的人對它產生了很大的錯覺,高估能力而低估了難度。

使用者自己才是主角,你的產品或服務不是!軟硬體整合與使用者的關聯性

學 UX 最大的問題是,就算學過使用者體驗,在時間壓力下碰到題目的時候還是從產品與功能來發想,直接的加功能上去而不了解功能解決了使用者什麼問題!