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在 深度神經網路模型產品中有3篇Facebook貼文，粉絲數超過7萬的網紅iThome，也在其Facebook貼文中提到， 臺灣特有種 資安攻防力 重裝登場 即將額滿 報名要快 👉 https://r.itho.me/FB13 CYBERSEC 2020 臺灣資安大會 8/12 10:00-12:00 資訊戰論壇 – 破解假訊息散布感染 💪沈伯洋 國立臺北大學犯罪學研究所 助理教授 / 台灣民主實驗室 理事...
同時也有1部Youtube影片，追蹤數超過5,870的網紅珊蒂微AI，也在其Youtube影片中提到，🍿在這支影片當中，觀眾朋友的提問如下，李老師都一一耐心回答惹(as always😊) 1. 機器可以回答哲學性的問題嗎？👉影片中，老師告訴你一個好玩的網站！ 2. 神經網路架構的選擇方針？👉老師給出三個思考方向！ 3. 老師有沒有Twitter? 👉影片揭曉！ 4. 對機器學習領域未來發展趨勢的看法...
深度神經網路模型 在 BusinessFocus | 商業、投資、創科平台 Instagram 的精選貼文
2020-11-19 04:17:02
【@businessfocus.io】Deep Fake技術假影片有辦法被破解！心跳血流微弱變化可分辨真偽 . 英國倫敦大學學院（University College London，UCL）早前發表的一份報告顯示，未來 15 年 AI 人工智慧可能會用各種不同方式協助犯罪分子犯案。其中，深度造假（D...
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深度神經網路模型 在 珊蒂微AI Youtube 的最讚貼文
2019-08-22 22:00:23🍿在這支影片當中，觀眾朋友的提問如下，李老師都一一耐心回答惹(as always😊)
1. 機器可以回答哲學性的問題嗎？👉影片中，老師告訴你一個好玩的網站！
2. 神經網路架構的選擇方針？👉老師給出三個思考方向！
3. 老師有沒有Twitter? 👉影片揭曉！
4. 對機器學習領域未來發展趨勢的看法？👉影片揭曉！
5. 怎麼用Google sheets開發機器人？👉影片揭曉！
🍭可以跟你玩文字接龍的AI：https://talktotransformer.com/
🍭李宏毅老師有提到「GPT-2」的課程連結：https://www.youtube.com/watch?v=ugWDIIOHtPA
#跟你玩文字接龍的AI
#機器學習的未來
#選用神經網路架構的三撇步
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深度神經網路模型 在 iThome Facebook 的精選貼文
臺灣特有種 資安攻防力 重裝登場
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💪沈伯洋 國立臺北大學犯罪學研究所 助理教授 / 台灣民主實驗室 理事長
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講題：Islander 島民衛星：AI-Empowered Real-Time News Monitoring
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講題：商用雲端機器學習服務之漏洞：基於深度神經網路模型之提取技術
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✨ 三大主題論壇 - 物聯網安全、供應鏈資安標準、IR & CRIST 及資安人才發展
✨ 臺灣資安產業重點深度導覽
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CYBERSEC 2020 臺灣資安大會
更多大會資訊：https://r.itho.me/FB13
時間：8 月 11 - 12 日
地點：南港展覽二館
#CYBERSEC2020 #2020臺灣資安大會
深度神經網路模型 在 iThome Security Facebook 的最讚貼文
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CYBERSEC 2020 臺灣資安大會
更多大會資訊：https://r.itho.me/FBsec13
時間：8 月 11 - 12 日
地點：南港展覽二館
#CYBERSEC2020 #2020臺灣資安大會
深度神經網路模型 在 BioMed Talent Training 生醫人才培育計畫 Facebook 的最佳貼文
心律不整可透過醫師進行心電圖ECG檢查診斷得出，但在日常生活中心律不整之表現有時難以鑑別或沒有明顯症狀，若能透過平常心跳發現心臟的潛在危險並進行治療之提醒，則可避免突發的意外及生命危險，針對醫療資源缺乏地區則可提供更多的保障。
美國史丹福大學研究人員(Stanford Machine Learning Group) 研發出媲美心臟科醫師診斷，可準確偵測出14種心律不整之深度學習演算法(Deep learning algorithm)，為使用穿戴式監測 (加州iRhythm Technologies公司之心電監測儀Zio) 大量數值建立出之深度神經網路模型(Deep neural network model)，可由穿戴式監測蒐集到數個小時的心電訊號資料判斷出不同的心律不整類型。未來可做為第一線診斷使用及以期未來可優於人工判斷之精確診斷系統。
參考影片：https://youtu.be/XVDDEsmbjuE
新聞出處：http://news.stanford.edu/…/algorithm-diagnoses-heart-arrhy…/
演算法文獻：https://arxiv.org/abs/1707.01836