自從考上研究所之後，我就開始教人考試的筆記整理與作答技巧。

一開始是當家教，賺點生活費補貼，後來有一段時間賣自己當年寫的筆記（等有時間打算將其打字並增補起來），再後來是看每年都有不少人困擾於考試這件事情，於是，寫了書也開了課程。

這門手藝教了許多年之後，我發現一件有趣的事情。通常上完課之後，會特地跑來問我他自己在準備考試過程中所碰到的問題，聽了我的解說後就相信，並回去鍛鍊的人，通常會考上（另外一些人問問題，並不想要得到我的答案，只想我肯定他們的讀書方法，那種就比較危險）。

此外，如果上完課會帶著似懂非懂表情問我，＂準備考試就這麼簡單嗎？＂的人，大概也考得上！

還有一種，那就是其實實力很強但沒自信，或是有一小部分盲點，來上完課後，得到確認，下課時來跟我道謝，此時通常我會對他說，＂這考試對你來說，沒問題的拉！＂這種人通常也考得上！

國家考試跟研究所考試都不難，因為這兩種考試的本質核心並非刁難，而是檢視資格，所以從出題範圍到出題類型乃至作答方法都有一定的規範，且不會有甚麼劇烈改變，有某種穩定性，只要遵循規範做得比別人好，就能勝出！

考試最棘手的不是沒準備，而是沒自信，太多的自我指控，相信那些指控，導致進考場失常，無法發揮正常水準，所以連續烤好幾年都失利！如果仔細觀察歷年考題，探究本質核心，其實不難發現背後有模組。

此外，有些人書讀得很好，就是沒有鑽研作答技巧，導致臨場發揮不出真正的實力，反而被抑制，有點可惜！所以後來我在這門課，特別花時間在講解搶分作答技巧與申論題撰寫方法，為的就是協助擁有滿腹知識卻不知如何正確表達的考生～

當年我準備考試，碰到高人指點加上我自己那幾年潛心讀書，意外發現了文本的結構與作答的模組，按此方法準備後，除了自己考上，後來也協助許多人順利考上。

有一段時間我還向許多擅長考試的人探問，強化我所建立的系統，將之完備，因此，只要照著做，一定能考上！

多年後，投身教學，我喜歡將每一個學門拆解開來看清楚後再重新建立模組，按照模組設計練習方案，循序漸進的講解，務必讓學習者聽完覺得簡單，練習時能快速上手，建立自信且有興趣持續練習，如此方能有所成。

天底下的事情，搞懂方法，勤加練習，沒有不會的。花在把不會的事情搞懂得時間，短則幾日，長則數個月，而搞懂之後享受其效益的時間卻是一生之長，好比說，曾經向我學習寫書技巧的人，寫出第一本書後常常哇哇叫著說再也不寫了，然而，過一陣子後，又跟我提起準備寫第二本書的事情，那是因為，從中獲得了非常實際的效益！

搞懂一件事情之後，漫長的人生裡都能享受其好處，比起從不懂到懂得時間跟付出，那真的是非常划算的自我投資。

國考與研究所讀書方法應考技巧（線上版）
https://zen1976.com/post-1357179087/
打造自動化學習系統（線上版）
https://zen1976.com/automation_learninghowtolearn/

https://zen1976.com/national-examination/

最近都在陪他們玩這個～

哈哈哈蠻有趣的！我們把小孩的學習雜誌內容輸入kahoot搶答系統（免費的），然後出題目全家一起搶答。想不到小孩為了要拿到高分打敗爸爸媽媽，每天都自動自發看超過五本以上的學習雜誌，而且也拼命看書出考題要考倒大人，哈哈哈好玩～

我不太會放著讓孩子一直看3C，但我會想辦法跟他們一起玩（沒童年？😂），不過小孩倒是都覺得這樣玩很有趣，天天都要求要跟老爸老媽PK，要不要來試試看😄

AI落地工業環境挑戰多，中鋼歸納3大AI導入經驗：足量訓練資料、選對技術、循序漸進為成功關鍵

中鋼採取由現場出題、專家解題的方法，從2017年開始較具規模的導入AI，今年在臺灣AI年會上，更分享了實作AI過程中遇到的挑戰，更以自家代表性的AI專案，歸納出3大實戰經驗來提供他者參考

文/翁芊儒 | 2020-11-19發表

中鋼綠能與系統整合研究發展處研究員許朝詠，以自己實作過的多個AI專案，來分享從選題、執行到落地的3大AI實戰經驗。

中鋼從2014年開始擁抱智慧製造，經歷了許多試驗後，才在2017年更有規模的落地AI應用，採取由現場出題、專家解題的方法，每年從上百個提案中篩選約20個可行性較高的方案，來導入應用場景。中鋼綠能與系統整合研究發展處研究員許朝詠，也在今年的臺灣AI年會上，以自己實作過的多個AI專案，從選題、執行到落地，歸納出3大AI實戰經驗，來提供其他企業借鏡參考。

許朝詠首先引述麥肯錫2019年發布的一份報吿指出，企業要在工業場景落地AI並不容易，超過7成的企業正在進行局部試點，其中29%企業已經試點超過2年，56%進行了1～2年，更有15%才剛起步。對中鋼來說，在導入AI過程中，也同樣面臨了「試點困境」，尤其在電腦視覺要落地煉鋼場域時，中鋼也面臨了4個AI應用挑戰。

其一，是工業環境不易控制，會造成取得影像的品質差異大，比如鋼鐵製造環境動輒在900度以上的高溫中，處理過程也可能噴水冷卻，導致難以取得清楚的影像；又或是在同樣位置拍攝的影像，也可能因光源不同，導致影像呈現不同的效果。

其二，現場實際環境會限制AI應用的計算能力，比如部分場所的空間有限，無法擺下GPU伺服器、或高計算能力的設備，甚至連網路線都無法部建，「在這樣的環境下，我們的模型就必須要能兼容邊緣運算，才能實際應用。」許朝詠說。

其三，被偵測物體的尺寸不一，也會影響深度學習的模型訓練成果。許朝詠以識別鋼品身分的AI序號辨識為例，就算是相同的鋼品，影像拍攝的尺寸不同，會造成鋼品上印製序號大小的差異，進而影響序號辨識模型的表現。

最後，則是深度學習模型的調整彈性差。同樣以序號辨識模型為例，許朝詠表示，有時會遇到視覺效果相同的數字（比如像是同一個數字1），在不同序列中卻無法辨識，「為什麼有時候，1可以辨識出來，有時候卻不行？」許朝詠表示，要解決這個問題，通常需要重新訓練模型，但會消耗許多時間。因此，中鋼目標要提出適合工業應用的物件偵測技術，來更輕易且廣泛的應用到各個製程。

3大AI導入經驗之一：充足訓練資料是AI成功落地的一大關鍵

許朝詠也透過多個中鋼導入AI的案例，來分享導入經驗。比如說，前述提到的AI序號辨識應用，是指在將鋼片卷曲製作成一卷卷的鋼卷後，會在鋼卷的金屬表面或是側面，噴印上鋼鐵的生產序號，藉此來辨識每一卷鋼鐵的身份。但是，這些序號的噴印位置，可能帶來不同的辨識挑戰，比如噴印在鋼卷表面，就可能因金屬反光影響序號辨識的精準度，若是噴印在鋼卷側面，層層堆疊的鋼片又可能導致字體變形，均會影響AI判讀。

「我們提供技術，但有些問題不是技術能解決的，就要跟現場人員溝通，請他們協助解決問題。」許朝詠指出，AI落地需要與第一線人員溝通協作。

不過，就算與現場人員合作，序號的辨識率仍無法達到100%，尤其是鋼卷側面序號的辨識率，僅達到9成5，「序號要完全正確才能用，9成5其實很低。」許朝詠表示，為了克服這項挑戰，中鋼在產線上的多個位置都設有攝影機，同時將這些攝影機判讀的資訊互通，透過多點的資訊對接，來判斷出鋼卷序號。

「不要把問題放在同一個地方，比如利用多點攝影機、多資訊的串流，去補足AI模型上的不足，就能讓整個系統的準確率達到100%。」他說。

另一個例子，則是高爐原料粒徑分析的AI應用。一般來說，高爐是用來將原料溶解為鐵水，而原料在送入高爐時，若粒徑大小分佈較平均，就能提升高爐的燃燒效率，中鋼甚至推算，高爐燃燒效率每提高1%，每年可以減少上億的燃料經費，因此，中鋼用AI來辨識每顆原料的粒徑大小，即時計算出進到高爐的物料大小與分佈狀況，再根據計算結果來調整物料分佈，進而提升燃燒效率。

許朝詠表示，上述兩個案例的共通點，在於資料的取得非常容易，不管是序號或是原料的影像資料，都在產線上不斷產生，「影像取得沒問題，資料也乾淨，較有機會訓練出良好的深度學習模型，也有機會快速達到成效。」相對來說，瑕疵辨識這類AI應用的影像資料搜集，就比較困難。

「要判斷一個案子能不能做，可以先看能不能蒐集到足量的資料。」這就是許朝詠歸納的第一大AI導入經驗。

3大AI導入經驗之二：不是最新技術也能打造最切合場景需求的應用
許朝詠也接續說明了無人天車的AI應用。天車是一種重型的起重裝置，用來吊送貨品、放置到指定位置，而中鋼就是將原先需要人為操控的天車，透過AI達到無人化，「這也是我認為中鋼應用AI最成功的案例。」

要達成無人天車，主要是把人眼看到的操作資訊，透過電腦視覺轉換為控制的指令，再交由天車自動執行，也就是將操作人員看見的鋼卷位置、放置位置及操作方法，都轉換為天車指揮系統可以判讀的資訊，再透過運動控制達到自動化。

無人天車使用的技術，包括能透過座標辨識來裝卸鋼卷的機器視覺系統，以及能透過RFID讀取鋼卷身份，再準確偵測鋼卷的中心位置來吊起鋼卷的智慧型吊夾，而整體鋼卷的吊運排程與吊運路徑最佳化，則是由天車指揮系統來規劃，中鋼同時也建置用來傳輸車籍資料、整合裝卸車資料的雲端倉儲管理系統。達到天車操作全自動化之後，中鋼也設置了主動式安全防護機制，透過深度學習來偵測天車下方是否有人行走，並在行駛過程中自動辨識障礙物與閃避。

建置了無人天車帶來的一大效益，就是能在出貨的前一晚，由機器自動理貨，將要出廠的貨物就近放置到出貨的位置，「天車不會休息，人會休息，在不需出貨的時間先理貨，就能加速出貨的效率。」許朝詠說。

中鋼的無人天車也早在2018年就投入運作，至今已經完成超過數十萬顆鋼卷的吊運。不只自建自用，中鋼也將這套無人天車系統外銷到中國鋼廠，2019年就已經銷售了12套系統，今年武漢肺炎疫情期間，更是遠距協助客戶調機、將系統落地。

不過，這個貼近鋼鐵業需求的無人天車，實際上並無用到深度學習技術，「深度學習雖然是好工具，但不一定是最佳工具，也不是唯一的工具。」許朝詠表示，由於天車在裝卸鋼卷時，需要非常精準的定位，誤差超過5公分就可能吊不起鋼卷，但深度學習在位置偵測的精準度上並無優勢，加上判斷速度較慢，「傳統影像處理有些技術，應用上會比深度學習來的更好。」

換句話說，不是用最新、最強的技術就好，不同應用場景有其最合適使用的技術，這就是許朝詠歸納的第二大AI導入經驗。

3大AI導入經驗之三：從自動化、人機協作到智慧化循序漸進落地AI
最後，許朝詠也提出一項正在建置的AI應用，也就是出貨前的鋼卷智能檢核，雖然目前僅有初步成果，但這項應用實際影響了傳統檢核作業流程的轉變。

許朝詠解釋，鋼鐵在包裝、裝載完成之後，還需要檢核包裝外觀，以避免客戶收貨後發現包裝瑕疵，因而對品質產生疑慮。為了檢核來自23個倉庫的貨品，中鋼設置了4個主要的檢核站，共計17個車道、每個車道配置4名檢核人員，車輛在倉庫裝載貨品後會先前往檢核站，由人工檢查外觀是否破損，並核對貨品身份與數量，完成檢核才能出廠。

但傳統的人力檢核方式，不僅人力成本較高，大量出貨時載貨司機也常需排隊等待，更佔用了約兩個倉庫的空間來檢核。對此，中鋼試圖透過AI智能檢核的方式，將傳統的檢核中心改以一個雲端檢核中心來取代，在每個倉庫出貨前，直接將鋼卷影像上傳雲端，由檢核人員從雲端照片來判斷是否有瑕疵，若無即可放行車輛出廠，不只能加快檢核效率，檢核人員也能更輕鬆完成任務。

而這些檢核照片的篩選，則是先拍攝車輛進入檢核站的影像，經過運算後，自動擷取鋼卷正面、側面品質最佳的影像，透過自動檢放系統來提供檢核人員檢驗，經實測後，完成8張鋼卷照片的檢驗大約只要8秒。

許朝詠表示，將檢核流程雲端化只是第一步，中鋼下一步要利用檢放系統，在檢核人員雲端判讀照片狀況的同時，蒐集異常照片的資料，再利用深度學習的技術來訓練瑕疵辨識模型，進一步將檢核流程自動化且智慧化，來取代人工作業。

「邁向智慧化的過程，很多人會想要一步到位，但很困難，如果能用AI先實現局部的自動化，透過人機協作來提升作業效率，並同步搜集資料，就會對智慧製造的實現有很大的幫助。」許朝詠認為，AI落地並非一蹴可幾，需要一步步優化原先的作業流程，蒐集足夠的資料，才能實現智慧化的目標，這也是他提出的第三大AI導入經驗。

附圖：應用場景的序號本身可能有模糊、手寫字、油漆過淡等問題。
透過資訊的串接，來克服AI序號辨識可能不夠精準的問題。
透過即時原料粒徑大小分析來調整物料分佈，進而提升高爐燃燒效率。
人工檢核過程。
透過檢放系統來檢驗熱軋鋼卷的包裝外觀。

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/141163?fbclid=IwAR3UUiJ0rpr7aUf8d2FmGZaZp3_e4E-9esf6ZOD1iiA20Id4ZYo1-hK7iwc

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各節重點：
01:12 AI 取代醫生了嗎？
02:00 AI 怎麼做到的？
03:06 AI 發展的核心要素
03:46 產業出題Ｘ人才解題
05:30 台灣 AI 技術的未來
06:31 我們的觀點
07:31 提問
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【 製作團隊 】
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——

【 本集參考資料 】
→ 榮總將推出全台首家「AI 門診」！600 倍高速診斷，準確率高達 80%：http://bit.ly/33yFQ5e
→ 台北榮總月底開辦AI門診：http://bit.ly/31p7xMq
→ 台北榮總月底開辦AI門診 各大醫院投入發展精準醫療：http://bit.ly/2pptjT4
→ 臺大AI-SWAS–智慧術後傷口追蹤系統成果發表：http://bit.ly/2MnqdIg
→ 台灣AI行動計畫—掌握契機，全面啟動產業AI化：https://2030.tw/2kinhBC
→ 科技部AI TAIWAN全球資訊網：http://bit.ly/2oEDPpF
→ 一文看完詳細的 AI 產業鏈！：http://bit.ly/33EZRr3
→ 機器是如何學習與進步？人工智慧的核心技術與未來：http://bit.ly/32oZQar
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JAVA證照考題解答分享(Android證照的跳板)
http://terry55wu.blogspot.tw/2014/01/javaandroid.html

課程大綱：
1.認識 AWT類別
2.認識並學習如何建立視窗物件
3.學習如何管理與配置版面
4.事件處理：1.認識 Java的委派事件模式。2.認識並學習使用各種事件處理類別。3.學習各種物件的事件處理 。

之後：
1.分享最新的JAVA DOCS資訊與中文化版本，
並設定ECLIPSE直接讀取JAVA說明檔的設定方法。
2.利用實例綜合練習變數宣告、資料型別、運算子、
流程控制的IF...ELSE與各種迴圈方法的應用。
3.說明陣列與多維陣列的使用與實例。
漸漸更深入JAVA語法的核心，有些同學似乎已經吃不消，
但有些同學可能以前學過，所以一下子就解出來了，
也很大方的分享出他的解法，
不過這樣有時反而讓一些沒學過JAVA的同學備感壓力。
因為老師以為大家都會了，所以就加速往前，害一些同學在後面趕的很辛苦，
腦筋已經被迴圈給轉的頭昏，還沒弄懂題目，又要接下一題，
所以真有點兩難，好在助教的提醒，有稍放慢一點進度，
若有程度較好的同學，請些自行預息後面的課程，
或是先準備TQC JAVA的學術科考題好了，再不然好心一點，
充當一下老師的分身，幫忙同學一下，感謝！

101模擬樂透彩
102系統日期、時間顯示
103亂數排序器
104河洛之數
105陣列行列轉換
106數值過濾器
107求平均值
108九九乘法表
109面積與體積計算
110單字測驗
202利息計算
204期末考分數計算
206四則運算
208三角形邊長判斷
210字元搜尋器
302字體設定選擇器
304簡易繪圖板
306滑鼠感應視窗
308藝人音樂評等
310年齡計算

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東吳EXCEL函數與VBA課程分享(7)

完整影音：
http://www.youtube.com/playlist?list=PLsE34duTsJQwI6rQyHOZNFtc0vE0qKxit

https://groups.google.com/forum/?hl=zh-TW#!forum/excel_vba_2013

01_如何將EXCEL資料轉移到資料庫中並讀入
02_資料轉移到資料庫中程式修改說明
03_問題6_標準體重副程式撰寫說明
04_問題6_標準體重函數撰寫說明
05_問題6_介面設計與表單載入清單
06_問題6_程式如何呼叫函數說明
07_問題6_將結果輸出到EXCEL中
08_問題7_錄製篩選業務結果
09_問題7_錄製巨集並修改程式
10_問題7_資料庫查詢方式說明
11_問題7_資料庫查詢方式說明
12_問題8_如何快速刪除空白列
13_問題9_如何快速分類工作表
14_問題9_如何快速分類工作表(修改)


補充資料：

EXCEL函數與VBA設計
http://goo.gl/LEjSW

EXCEL函數與VBA雲端班
http://goo.gl/zz71P

EXCEL函數與VBA進階班
http://goo.gl/rq9EK

上課可分為實體老師教學與數位雲端學習，有三階段課程：
1.Excel2003或2010進階與函數應用
2.Excel函數與VBA雲端班
3.Excel VBA程式設計

1.有系統的學習函數的使用。
2.Excel內建的VBA正是為了解決這種繁複、瑣碎的操作而生。
3.以循序漸進的方式,透過詳細的說明和實用的範例。
4.進而解說EXC-EL與資料庫的結合。
5.將結合GOOGLE雲端試算表。

課程大綱
堂數 類別 內容
第一堂 文字和資料函數
第二堂 邏輯函數
第三堂 尋找與參照函數
第四堂 VBA編輯器  控制項名稱、變數名稱的命名規則
 變數的宣告、變數資料類型
第五堂 操作資料庫1  將VBA活用在資料庫中
 記錄、資料的搜尋、篩選
第六堂 操作資料庫2  將VBA活用在資料庫中
 記錄、資料的搜尋
第七堂 以VBA來與外部資料庫合作  文字檔案的讀寫、利用QueryTable
 使用ADO控制外部資料、操作XML資料
第八堂 實例：模擬考系統  函數佈局、出題
 評分、程式改良、系統包裝
第九堂 實例：郵遞區號  除錯環境一、除錯環境二
 陣列變數
第十堂 實例：個股進出表  讀取資料、計算頁數
 找出起始列、程式組合


EXCEL VBA辦公自動化--自強基金會2012(第1次上課)
http://terry55wu.blogspot.tw/2012/07/excel-vba-20121.html

EXCEL VBA辦公自動化二班--自強基金會2012(第1次上課)
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EXCEL VBA辦公自動化--自強基金會2012(第6次上課)
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EXCEL VBA辦公自動化二班--自強基金會2012(第8次上課)
http://terry55wu.blogspot.tw/2012/10/excel-vba-20128.html

EXCEL VBA辦公自動化--自強基金會2012(第9次上課)
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EXCEL VBA辦公自動化二班--自強基金會2012(第10次上課)
http://terry55wu.blogspot.tw/2012/10/excel-vba-201210.html

EXCEL VBA辦公自動化--自強基金會2012(第11次上課)
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EXCEL VBA辦公自動化二班--自強基金會2012(第11次上課)
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EXCEL VBA辦公自動化--自強基金會2012(第12次上課)
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EXCEL VBA辦公自動化2012(第13次上課)-破解股市資料
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EXCEL VBA辦公自動化二班--自強基金會2012(第13次上課)
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EXCEL VBA辦公自動化--2012(第14次上課)
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EXCEL VBA辦公自動化二班--自強基金會2012(第14次上課Ending)
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