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在 人工智慧專題報告產品中有39篇Facebook貼文,粉絲數超過2萬的網紅北美智權報,也在其Facebook貼文中提到, 北美智權報291期火熱出刊,封面故事【人工智慧專題】,其他精彩內容包括: ● 生技新藥條例修法在即,人工智慧可望納入適用範圍 ● AI應用該如何規範,歐盟給了最新說法 ● 簡介「高階印刷電路板之專利布局分析」報告 ● 顯示技術在智慧醫療的發展趨勢與商機 ● 網路賣家與網...
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過15萬的網紅豐富,也在其Youtube影片中提到,主持人:陳鳳馨 來賓:JC財經觀點版主 王怡人 Jenny 主題:先覺出版《閃電崩盤|一兆美元的真相!全球追捕,史上最神祕的金融罪犯》 節目時間:週一至週五 07:00am-09:00am 本集播出日期:2021.01.22 #News98 #陳鳳馨 #FlashCrash #收藏好書:先覺出版...
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人工智慧專題報告 在 豐富 Youtube 的精選貼文
2021-01-22 10:44:20主持人:陳鳳馨
來賓:JC財經觀點版主 王怡人 Jenny
主題:先覺出版《閃電崩盤|一兆美元的真相!全球追捕,史上最神祕的金融罪犯》
節目時間:週一至週五 07:00am-09:00am
本集播出日期:2021.01.22
#News98 #陳鳳馨 #FlashCrash
#收藏好書:先覺出版《閃電崩盤|一兆美元的真相!》https://bit.ly/3oKFHqt
一個賺錢成癮,卻不愛花錢的操盤天才,如何以一人之力撼動美國金融市場,成讓全球財經專家百思不得其解的「閃電崩盤」?
在這噬人的逐利場上,他究竟是金融犯罪的主謀,或只是幕後操盤高手的替罪羔羊?
2010 年 5 月 6 日星期四,全球金融市場無預警瞬間直墜,道瓊指數在 5 分鐘之內暴跌 600 多點,市場瞬間蒸發了一兆美元,創下歷史性的紀錄。全世界財經專家、政府官員、調查單位都在問同一個問題:到底發生了什麼事?
2015 年 4 月,倫敦期貨交易員納凡德.薩勞在爸媽家遭到逮捕,有關當局聲稱他就是閃電崩盤的始作俑者,美國政府要求將他引渡至國內受審,最高可求處 380 年的刑期。嫌犯落網原本值得慶賀,然而這起逮捕事件卻引發了軒然大波。
如果美國政府說的是實話,為什麼花了這麼多年才採取行動?為什麼之前所有的官方調查報告,皆未懷疑有人在操弄市場?所謂的「罪魁禍首」又是怎麼騙過所有的交易程式、演算法和人工智慧?難道一個人光靠著個人電腦和網路連線,就可以顛覆世界,引發這麼大的災難?
獲獎財經調查記者范恩以高潮迭起的敘事,層層揭開這起金融史上最受爭議的神祕事件,犀利點出在 10 年後的今日,科技突飛猛進,全球金融體系卻更加脆弱。而在追求獲利的戰場上,注定輸給交易程式的散戶,未來還可能面臨更加嚴重的衝擊,我們準備好了嗎?
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人工智慧專題報告 在 巴打台 Youtube 的最佳解答
2020-09-23 10:30:06香港今日社論2020年09月23日(100蚊花旦頭)
https://youtu.be/zkfjDJl1iJM
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明報社評
第三波疫情放緩,本港社會經濟活動陸續重開,中小學今天起分階段復課是重要一步,然而香港能否走出疫情迴圈、實現可持續復常,仍須拭目以待。市民抗疫疲勞積累已久,隨着防疫措施逐步放寬,消閒群聚、「報復式消費」等現象甚為普遍,中秋前後疫情反覆風險不能低估。政府眼前要務仍是嚴防疫情復熾,同時亦要放眼長遠,思考香港如何「疫境前行」。受疫情和民情影響,本港旅遊及相關行業可見未來難復舊觀,經濟和就業市場必受影響,政府需要及早籌謀,一方面加快推動醫療創科及智慧城市建設,另一方面則借助大灣區,長遠為港人提供更多就業和發展機會。本港疫情趨向穩定,過去一周新增60多宗病例,約三分之一屬本地感染,源頭不明個案只有單位數,可是社區仍有隱形傳播鏈,乃是不爭事實,社會經濟活動重開,步伐必須審慎。
蘋果頭條
12名港人上月23日早上從西貢布袋澳出發,疑乘搭快艇前往台灣途中被中國海警截獲,被拘留在深圳鹽田看守所至今已經整整一個月,家屬得不到任何消息;聘請的內地律師又被告知,當事人已經自己在看守所內聘請了「官派律師」。這一個月,被拘捕者狀況未明,家屬只能尋求議員協助,政府遲遲沒有給予恰當的援助。事發已一個月,深圳公安如沒有其他原因,應最遲在今日決定是否提請檢察院逮捕12港人;最遲在10月1日,檢察院須決定是否批准逮捕。中國海警在事發後3天,即8月26日,才於微博通報23日在粵港東南海域查獲一艘涉嫌非法越境的快艇,船上載有十餘名涉嫌非法越境人員,當時沒有說船上疑犯為甚麼身份、甚麼國籍。
東方正論
新冠肺炎疫情在港爆發接近九個月,一波未平一波又起,不但威脅市民的健康性命,亦嚴重打擊經濟。政府先後推出三輪防疫抗疫基金,被指杯水車薪,各行各業「吊鹽水」,其中又以眾所周知的旅遊業界最瀕危,對於第三輪抗疫基金大大縮水,高呼極度失望,宣布陷入危急存亡之秋,要求政府盡速救亡。業界表示,自從去年起,旅遊業生意已經大跌,入境遊減少一半,出境遊又跌兩成,今年疫情爆發後情況更差,不少旅行社八個月接近零收入,業界敦促政府救亡,可惜官員只是表示理解,出爐措施及效果都是小恩小惠。三輪抗疫基金三千億元之中,旅行社得到資助少於百分之一, 目前已有七十多間旅行社結業,其餘有開門的都在大量裁減人手,有些甚至減至僅剩五人經營。
星島社論
經歷近三年研究,學校課程檢討專責小組昨向教育局提交最終報告。備受關注的高中通識教育科,建議維持必考,但把獨立專題探究改為選修的延伸單元,與筆試成績脫鈎,日後選修考生將另列成績,作為大學收生考慮;課程內容建議恒常檢視,適時更新當代「已成熟課題」,避免師生過分追趕時事議題,並支持教科書納入送審機制。小組更建議教育局與考試及評核局就該科擬題、審題等「加強共識與通力合作」,主席陳黃麗娟強調並非要求當局參與文憑試擬題,亦與早前試題爭議無關。學校課程檢討專責小組的最終報告,提出逾六十項建議(部分詳見附表),高中四大核心科目建議維持不變,但各有調適與縮減。
經濟社評
歐洲多國近日第二波疫情爆發,染疫人數新高破紀錄,來勢兇險,部分國家要再度封城,適逢大批香港留學生返英國升學,令不少父母陷入腦交戰,究竟是讓子女繼續學業?抑或暫時回港避疫?港府亦須做好大批港人學生隨時緊急回港準備,並汲取先前教訓,務必在檢疫上做到滴水不漏,同時嚴控本地感染,查找源頭不明個案,才能避免疫情再起。西班牙上周平均日增逾1萬宗確診,比3月高峰期還要多,迫使馬德里當局周一宣布再封城,只有上班、上學和求診才可離開社區。英國周一新症4,383宗,重回4月水平,首相約翰遜宣布提升疫情級別至第二高的4級,並收緊防疫措施,強制餐廳酒吧晚上10時關門。德國和挪威要再實施限聚令,意大利則將巴黎和法國疫情嚴重地區,列入出入境管制名單內。
人工智慧專題報告 在 北美智權報 Facebook 的最佳解答
北美智權報291期火熱出刊,封面故事【人工智慧專題】,其他精彩內容包括:
● 生技新藥條例修法在即,人工智慧可望納入適用範圍
● AI應用該如何規範,歐盟給了最新說法
● 簡介「高階印刷電路板之專利布局分析」報告
● 顯示技術在智慧醫療的發展趨勢與商機
● 網路賣家與網紅應有的著作權思維
● Ω和π的商標故事
● 未按原商標型態使用與商標法廢止事由之修法建議
● 書名與人名成為註冊商標的可能性:歐盟經驗
● 澳洲聯邦法院判決AI發明人可申請專利? 2021年Thaler v Commissioner of Patents案
● 《IP小辭典》專利權更正
● 解析拜登政府的新外交政策
● 大陸併購違法審查:滴滴、騰訊和阿里問題多,美團和百度等躲過一劫?
● 晶片人才培養難題極待化解
● 從「麟洋配」談國際間防範商標搶註之發展及趨勢
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人工智慧專題報告 在 Findit平台 Facebook 的最佳貼文
【新興領域:7月焦點4】運動科技新革命專題4:人工智慧如何聰明重塑運動新世界
大家對2011年電影魔球中的運動家隊故事與2016年AlphaGo戰勝韓國圍棋九段大師李世乭的那場比賽,一定不陌生。這二件事情告訴我們,在網路時代中,人工智慧、大數據、虛擬實境等新技術正在為傳統運動界發展提供無限可能。
其中以人工智慧技術而言,隨著機器學習和展示人類的思維和行為等特徵,已大大改變體育/運動界的遊戲規則與發展。《2021-2026 年體育市場研究報告中的全球人工智慧市場》市場報告中,應用於運動領域中的人工智慧市場預計在2021年至2026年間,將以28.72%的複合年成長率成長。
本文將探討人工智慧在體育/運動中的應用、AI在那些運動項目中應用以及如何被應用,最後,介紹一些受到投資押注新創案例,看看他們的人工智慧解決方案為運動產業帶來何種改變。
詳看內文,請點閱👇:
https://user110758.psee.io/3lf8jl
人工智慧專題報告 在 Facebook 的最佳貼文
創新工場今年和全球三大管理顧問集團BCG波士頓諮詢合作了一個AI賦能產業的專題研究,我在開篇專文提到「+AI」的未來,定制化服務的需求要遠多於標準化。未來還會有這個研究的系列文章,將陸續分享給大家。
李開復:人工智慧已從「AI+」邁向「+AI」-- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。
我曾經預測過未來20年,AI的發展將會在中國帶來影響深遠的產業變革。這是基於在大陸,AI有著明確且豐富的落地應用場景,已經有大量的AI企業活躍於這些垂直領域,積極探索市場化的路徑。作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場已經投出了7家AI獨角獸。中國傳統行業規模巨大,正處於科技驅動的升級轉型關鍵時期,我們希望通過科技的力量,為傳統企業降本提效,推動中國實體經濟的發展。
近期,我帶領創新工場團隊與BCG波士頓諮詢旗下的亨德森智庫合作,推出「AI融合產業:‘改造者’如何促進AI普惠」系列研究,通過介紹創新工場投資的AI企業如何賦能傳統行業,探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑,以期對行業企業應用AI有所啟迪。
以下為系列研究的開篇內容:
系列導讀
眾所周知,中國大陸在人工智慧(AI)領域的發展世界領先,尤其在產業應用方面,各行各業都開始嘗試在產業鏈條的不同環節應用AI,以最大化生產與服務的效率。BCG與MIT於2020年發佈的年度AI1報告調研顯示,2020年,在大陸,76%的企業都或多或少應用了AI2,而這一數值在美國是41%,在歐洲是44%。
除卻政府及資本市場的支持、充分的市場競爭與資料供給、勞動力紅利逐漸消退等因素,我們發現,有另一大因素至關重要——在這裡,人工智慧有著明確的落地應用場景,大量AI企業活躍於這些垂直場景中,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑,我們稱之為“改造者”。“改造者”通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:‘改造者’如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑,以期對行業企業應用AI有所啟迪。
創新工場由李開復博士創辦于2009年9月,作為國內頂尖的科技型創業投資機構,創新工場深耕在人工智慧&前沿科技、自動化、B2B企業服務、醫療、消費、互聯網等領域,並不斷探索與創新,致力於打造集創業平臺、資金支援、投後服務等的全方位生態投資服務平臺。
對談實錄
Q1
我們知道您接觸過非常多的人工智慧企業,您認為當前人工智慧的應用和發展呈現出什麼樣的趨勢?
李博士:起初,發展通用性人工智慧技術的企業有很大的規模優勢,因為只有少數企業掌握圖像識別、語音辨識等技術。比如,在圖像識別領域可能只有商湯科技和曠視科技這樣的頭部企業具備顯著的技術優勢,他們天然能夠佔據更大的市場份額。
但是橫向的、通用性的技術正在快速地大眾化(commoditize),越來越多的企業逐漸掌握相關技術。以圖像識別為例,攝像頭公司、物聯網設備公司,甚至醫療器械公司都開始具備這項能力。在過去,企業僅利用技術層的優勢就能夠攫取價值,如今這變得不再容易。AI已經從「AI+」的黑科技發明期邁向「+AI」的應用為王階段。「AI+」仍會有價值,但「+AI」則能創造更大的經濟貢獻。更何況科技巨頭可以迅速地以價格、規模等優勢搶佔市場。總而言之,能夠攻破一項技術或平臺的方式太多了。
當然,在特定領域有特殊技術優勢或重大突破的企業依然能夠變現其技術優勢的價值,只不過它們能夠領先市場的時間視窗相比於過去也可能會更短,這些企業需要思考除了技術突破之外,如何能夠迅速地找到落地場景,進而探索市場化的路徑。
與橫向通用技術相對的,垂直的、行業特定的技術解決方案更能夠建立壁壘。在我看來,各個垂直行業都會出現垂直技術企業的爆發機會。中國企業不像美國企業,比如在企業管理軟體方面,由於美國企業標準化程度更高、數位化基礎更強,科技巨頭更容易整合服務,而中國企業,特別是傳統企業行業各有特點,需求各異,要非標得多、碎片化得多,可直接嵌入AI解決方案的現成平臺並不多。中國傳統行業規模巨大,正處於科技驅動的升級轉型關鍵時期,AI、自動化等平臺技術將為其降本增效,創造出巨大的經濟價值。在這個過程中,垂直、特定的行業技術解決方案有望在企業服務賽道上 “彎道超車”,汽車、銀行等各行各業都可能湧現出全新的、垂直的、創新式的行業特定的AI解決方案。所以說,「+AI」的未來,定制化服務的需求要遠多於標準化。
那麼定制化的服務如何定價?技術企業需要深入到行業當中、業務流程當中,識別人工智慧能夠實現的、替代的價值。中國的AI企業每天都在反覆運算,它們剛開始時可能擁有某種通用技術,然後再根據具體的商業問題和場景不斷定制化——思考這項技術能為製造業,又或者醫療健康行業帶來什麼改變?該如何銷售、銷售給誰?在企業中,誰有興趣買?又是誰在做購買決策?與之相應地,AI企業需要再調整其商業模式。
Q2
我們理解人工智慧技術企業需要更深入到垂直行業中去,那另一方面,傳統企業又應當如何應用AI?
李博士:當前大量中國傳統企業在爭先恐後地應用AI,或者嘗試應用AI,就像在電氣時代誰沒有應用電力就會被自然淘汰一樣。尤其是在保險、零售、電商等行業,企業不及時擁抱AI可能就會被新的AI玩家顛覆,或者被應用了AI的競爭對手顛覆——每一次AlphaGo、AlphaFold的突破都會加劇企業的這種焦慮感。另外在經濟下行期,企業也有提升生產管理效率和節降成本的需求,需要尋求像流程機器人之類的自動化的解決方案。
在我看來,傳統企業需要滿足以下三方面的要素,才能夠有效地應用AI:
■ 開明的決策者。技術的應用會給傳統的企業運作模式甚至業務模式帶來顛覆,需要開明、堅定的決策者在整個企業組織中一以貫之地推動變革,來應對可能出現的各類阻力和反對的聲音。
■ 切實可行的計畫。找到可落地的速贏點並付諸實踐,借此向員工展示AI應用的巨大價值與潛力。比起一上來就全面鋪開,尋找單點進行突破顯然更加容易,這一單點最好是非爭議性的、非業務核心的、風險較低的,從這一單點再慢慢地向整個業務流程延展,通過單點速贏逐漸增加員工對AI的理解和信任。
■ 數據。企業需要有高品質的、與業務緊密相關的標識資料以及回饋閉環,將企業不同部門或子業務緊密相連。我們見到過太多失敗的AI應用專案都是敗在資料上,因為企業缺乏高品質的資料。
■ 要點回顧
1
當前,大量行業通用性的人工智慧技術均面臨迅速的大眾化,而垂直行業領域的專識變得更加重要,垂直領域的AI應用成為大勢所趨。
2
傳統企業需要抓住時間視窗,憑藉多年深耕行業的經驗積累,在AI技術企業追趕行業知識的檔口自我顛覆、自我革命。
在BCG看來,傳統企業擁抱AI有多種方式:自建AI能力,與科技企業形成合作或合資企業,以及在這個系列中我們將重點探討的——與AI技術企業合作形成垂直行業生態圈等等。