桃園市政府工務局110年度暑期工讀輔導方案報名資訊

桃園市政府工務局110年暑期工讀輔導方案招募簡章

一、目的：為提供本市弱勢家庭，品學兼優之在學青年公部門職場體驗機會，利用暑假期間從事工作，以培養其就業技能及其面對就業時應有之態度並建立正確之職業觀念，特辦理本方案。
二、資格條件
(一)必備條件
本人設籍桃園市，現就讀國內各大專院校之在學學生。（檢附身分證正反面影本、學生證正反面影本）
(二)除必備條件外，如符合下列條件之一者，優先進用
1.本人為身心障礙者。（檢附身心障礙手冊正反面影本）
2.生活扶助戶。（檢附「中低收入或低收入戶證明」影本乙份）
3.由本府社會局轉介之本府監護學生。（檢附本府社會局轉介單及監護資料）
4.特殊境遇婦女之子女。（檢附社會局身分認定文件）
5.本人為原住民。（檢附戶籍謄本或戶口名簿影本1份）
6.中高齡且非自願性離職長期失業勞工子女（檢附父或母其中一人非自願性離職證明、失業給付申請書暨給付收據證明影本、無工作切結書）；中高齡係指年滿45歲至65歲且非自願性離職長期失業期間達一年以上，且辦理勞工保險退保當日前三年內保險年資合計滿六個月以上，並於最近一個月內有向公立就業服務機構辦理求職登記者。
7.父母一方為更生受保護人失業者。（檢附其更生人證明及勞保資料）
8.父母一方遭受職災者（檢附勞保局職災證明審核）或重大傷病者（檢附重大傷病卡）
9.土木、建築相關學系學生。
三、錄取名額：25名。
四、薪資待遇：日薪新臺幣1,280元，含勞健保、勞工退休金福利。
五、工讀地點：桃園市政府及週邊(中山北路83號4樓)、桃園監理站(介壽路416號5樓)、桃園航空城工程處(大園區中華路298號)。
六、工讀時間：110年7月1日（星期四）至110年8月16日（星期一）。
七、報名方式與日期
(一)報名方式
採通訊或親自報名，請填妥報名表（請自行桃園市政府入口網http://www.tycg.gov.tw 或桃園市政府工務局網站http://pwb.tycg.gov.tw/ 最新消息下載），並檢附相關證明文件，郵寄至：33001桃園市桃園區縣府路1號7樓，桃園市政府工務局規劃設計科陳小姐收，信封上請註明報名暑期工讀。如未依格式辦理、重複報名、或資格文件不全者，視同棄權，不接受補件。
(二)報名日期：自110年4月26日(星期一)起至110年5月10日(星期一)截止。（郵戳為憑）
八、錄取名單公告
於110年6月25日(星期五)前公告於桃園市政府入口網站(http://www.tycg.gov.tw)除正取外，並依序公告候補名額若干名，若正取者放棄資格時，由候補名單依順序遞補（遞補人員通知作業皆以電話進行）。報名時請留下正確聯絡號碼，並保持電話暢通。如因資料錯誤、未開機等個人因素，未能即時聯絡，請自行負責。
九、注意事項
(一)經錄取報到時請務必攜帶身分證、學生證正本供查驗，另需繳交本人(郵局存摺）影本以匯入薪資(非郵局帳戶將扣跨行手續費)。
(二)應屆畢業生不得登記參加暑期工讀。
(三)工作期間保險事項由用人單位於人員報到時辦理勞工保險加保事宜，所需保費按勞工保險條例辦理，並按月依人員薪額6%提繳勞工退休金，儲存於勞工保險局設立之勞工退休金個人專戶。
(四)工作期間如有違反規定或公務洩密等情事，除由服務機關予以辭退外，並視情節輕重，逕函請就讀學校處理。
(五)工作期間膳宿、交通事宜需自行處理，相關權利義務悉依用人單位工作規則辦理。
(六)報名資料如有偽造、變造、造假者，取消錄取資格。
(七)錄取後若因個人因素無法如期至用人單位報到，恕不得要求重新分派至其他單位。
(八)本單位不提供實習學分。
十、辦理報到：110年7月1日（星期四）上午10時整於本府大樓（桃園市桃園區縣府路1號7樓）工務局701會議室。
十一、洽詢電話：桃園市政府工務局規劃設計科（03）3322101分機6750或6751陳小姐。

相關附件：

桃園市政府工務局110年度暑期工讀輔導方案報名表.pdf
https://www.tycg.gov.tw/uploaddowndoc?file=hotnews/202104201612160.pdf&filedisplay=%E6%A1%83%E5%9C%92%E5%B8%82%E6%94%BF%E5%BA%9C%E5%B7%A5%E5%8B%99%E5%B1%80110%E5%B9%B4%E5%BA%A6%E6%9A%91%E6%9C%9F%E5%B7%A5%E8%AE%80%E8%BC%94%E5%B0%8E%E6%96%B9%E6%A1%88%E5%A0%B1%E5%90%8D%E8%A1%A8.pdf&flag=doc

110暑期工讀生招募簡章.pdf
https://www.tycg.gov.tw/uploaddowndoc?file=hotnews/202104201612161.pdf&filedisplay=110%E6%9A%91%E6%9C%9F%E5%B7%A5%E8%AE%80%E7%94%9F%E6%8B%9B%E5%8B%9F%E7%B0%A1%E7%AB%A0.pdf&flag=doc

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▍英文字母：字母、單字及句型練寫，四格線輔助寫在正確位置。
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打造「聊」癒系機器人！看圖說故事 AI也略懂略懂

信傳媒
研之有物
2020年11月8日 下午1:24

看圖說故事對人類來說，是輕鬆好玩的事，但對 AI 來說，卻是巨大挑戰，因為這代表 AI 必須看出圖中有哪些物件、理解圖片意義、能夠生成文句，還要看懂圖片間的因果邏輯。在中研院資訊科學研究所古倫維副研究員的努力下， AI 看圖說故事的能力有了很大的進展。她的模型有什麼獨特之處呢？跟著研之有物一起來瞧瞧！

俗話說得好：「發文不附圖，此風不可長。」不論你發的是爆卦文、閒聊文還是業配文，有圖更容易晉身流量熱文。不過近年來，社群網站發文的風向漸漸有了改變，從「發文附圖」轉變成「發圖附文」，我們總是先來一張照片，再配上相應的描述文字。接下來，我們的發文習慣還會怎麼改變？

或許，未來你拍下一張照片上傳社群網站，電腦就會自動「看圖說故事」，為你的照片腦補一段說明文字，節省你的思考時間。

讓電腦學會「看圖說故事」的伎倆，正是中研院資訊科學研究所的古倫維副研究員正在鑽研的主題之一。她的主要研究領域是人工智慧（ AI ）的自然語言處理，在因緣際會下，接觸到一個 AI 看圖說故事的競賽： Visual Storytelling （ VIST ），開啟了她對 AI 看圖說故事的興趣。

電腦如何學會「看圖說故事」？目前學界使用「機器學習」，簡單來說，就是讓電腦從大量的圖文搭配組合，從中學習看到怎樣的圖片，應該說出怎樣的故事。古倫維說：「其實一開始我們做得並不特別好。我們跟其他參加競賽的人一樣，用機器學習的方法，把圖和對應的文字丟進電腦，讓機器自己學習最佳的圖文搭配。然而機器學習幾乎是軍備競賽了！誰的電腦計算能力更強，得到的模型更複雜，生成的文字就會更好。」

先選角、打草稿，再寫故事

在軍備競爭不足的情況下，古倫維決定採取不同的策略：「既然完全由 AI 看圖說故事的效果不夠好，能不能在故事生成的過程中，有一個人類可以介入改善的步驟。」所以她把原來的做法分成了兩個階段，先從圖片抽取語意，接著再生成文字故事。

語意抽取，是指先從個別圖片中選出用來說故事的概念（如同電影選角），用知識庫找出概念之間的關係，建立圖片的關聯，再為這些圖片擬定最好的草稿（如同電影故事大綱)。

重點來了！在「選角」階段， AI 會先以機器學習的結果，找出最適合說故事的「角色組合」，尤其是面對連續圖片。這就好比張曼玉、梁朝偉、成龍三個演員，前兩個主要演愛情片，第三個以武打戲為主，如果第一張照片選了張曼玉，第二張照片應該選梁朝偉，生成的故事會比較好看。

但目前 AI 選角部分還不夠靈光，有時仍會發生如「張曼玉配成龍」的選角名單。古倫維的兩階段設計讓人類可在「選角」階段介入修改。實際例子如：圖片中有小男孩、天空、腳踏車三個概念。AI 從上圖抽取出的概念可能是「小男孩」、「天空」，最後生成的故事可能是「一個小男孩在天空下」……滿無聊的。但人類可以把「天空」改成「腳踏車」，機器最後就可能生成「一個小男孩騎著腳踏車。」嗯，是不是比較有故事性了？

最後，人類再將修改後的選角和故事大綱，交給 AI 產生整個故事。這種「先選角、打草稿，再說故事」的方式，最後產生的故事比較不會無聊或是不合理，更接近人類說出的故事。

知識庫，AI 想像力的補充包

為了增加 AI 的想像力，古倫維也在模型中納入「知識庫」，幫 AI 增加故事的知識。例如圖片中有人與馬，如果沒有知識庫，AI 可能只能生成「有一個人與一匹馬」這種平淡的句子。但知識庫可以補充人與馬關聯的知識，包括人可以騎馬、養馬等等，讓 AI 有機會說出「有一個人騎著自己養的馬」比較具故事性的句子。「當然 AI 也可能從大量的故事中以機器學習取得『很多人都會騎馬、養馬』的知識。但知識庫的最大功用，就是直接提供這個知識給 AI ，縮短學習歷程。」 古倫維解釋。

更重要的是，知識庫讓 AI 更容易解讀出圖片之間的關聯。如 VIST 競賽的題目就是包含了五張圖片的圖組，在知識庫的協助下， AI 比較容易找出各別圖片的概念之間的關聯，說出的故事會比較連貫，具有因果關係。

AI 是完全沒有想像力的，但若透過知識庫給它知識，這些知識在故事中呈現出來的，就像是 AI 的想像力。

巧妙切開「語意抽取」與「生成文本」

兩階段生成故事的方法還有一個優點，就是可善用大量的「圖片辨識」與「故事文本」資料庫，避開「圖文搭配」資料的缺乏。

現今的「圖片辨識」技術和資料庫非常成熟，可以精準的從圖片中抽取出各式各樣的概念。另一方面，說故事是人類從古至今不斷從事的活動，留下了大量的「故事文本」。相較之下，看圖說故事的「圖文搭配」資料量卻相當少，需要有人刻意去蒐集圖組、撰寫文字，古倫維說：「這種圖文搭配的資料必須人工建立，能有一萬組就很厲害了，但這個數量對於機器學習來說卻是遠遠不夠的。」

古倫維則把生成故事的過程拆成「語意抽取」與「生成文本」兩個階段，第一階段可利用精熟的圖片辨識技術和資料庫，抽取故事概念；第二階段再運用故事文本資料庫，讓機器學習如何將第一階段抽取（並由人類修改過）的概念，組合成漂亮的故事，巧妙避開了「圖文搭配」資料不足的難題。

把「語意抽取」與「生成文本」切開的話，兩個階段都可以利用幾千萬筆的既有資料，供機器學習。

腦補，讓機器更有溫度

說了半天，但 AI 會看圖說故事，到底能幹嘛？難道只是幫貼圖寫寫圖說？以研究的層面來說，如果 AI 能看圖說故事，代表 AI 在理解圖片、文字分析及因果邏輯等方面，都達到一定的水準，代表 AI 語言能力更加接近人類。在實際應用上， 可以為圖文創作者提供故事草稿，或是對於常常需要撰寫廣告文案、出差報告的人，能夠很快從圖像生成文本，人類只要略做修改潤飾即可 (小職員計畫通！)。

但更重要的是，機器人也能因此更有溫度！古倫維與臺大人工智慧與機器人研究中心的傅立成教授合作，希望透過 AI 看圖說故事的技術，讓居家照護機器人更有「人味」，會主動關懷人類。因為居家照護機器人在家中「看見」的一切，其實就是一張張的圖， AI 可以透過這些「圖」形成可能的故事，再轉化為暖心的問句。

想像一下，未來居家照護機器人看見老人家在廚房，故事劇情可能是「他要煮飯」，於是問出：「今晚想吃什麼？需要幫忙嗎？」當老人拿出相簿緬懷過去，AI 也能從舊照片解讀可能故事，轉化成聊天的問句：「照片中的這個人是誰啊？你們去哪裡玩？」還能變身孩子最愛的說故事姊姊！AI 可能從儲存的繪本資料庫中，隨機抽出不同圖畫重新組合，說出全新的故事。

會看圖說故事的 AI ，可以從眼前的情景連結到事件或情感，就像人類的腦補一般，而這些腦補就是故事。

如此一來，居家照護機器人不再只是被動的處理人類需求，相反的，「說故事的能力賦予了 AI 機器人找話題的功能。」古倫維笑著解釋，機器人從此不再詞窮，可以主動關心人類，與人類互動聊天，讓機器人變得溫暖許多。看來 AI 看圖說故事，不只是寫寫圖說、幫忙解決麻煩的出差報告，在不遠的未來，更是拉近我們與機器人距離的關鍵所在呢。

附圖：AI 看圖說故事的能力，可讓照顧居家照護機器人了解眼前的生活情境，具有找話題的能力，變得溫暖許多。（圖片來源／研之有物授權使用，下同）
中研院資訊科學研究所的古倫維副研究員，主要研究領域是人工智慧（ AI ）的自然語言處理，現正開發如何讓 AI 不只會說故事，還會看圖說故事。
古倫維的故事生成模型將產生故事的過程分成「語意抽取」及「故事生成」兩個階段。 圖說重製│黃曉君、林洵安
電腦看圖說故事的範例。No KG 代表機器在不添加額外知識時所產生的故事，Visual Genome 與 Open IE 古倫維團隊用兩個不同的知識庫分別產生的故事，GLAC 是除了古倫維的模型外目前成果最好的模型。由上可知，知識庫的確能幫助故事的上下文連結。最後的 Human 是真人所寫的故事，包含了許多圖片中沒有的知識，甚至精神性的內容。

資料來源：https://tw.news.yahoo.com/%E6%89%93%E9%80%A0-%E8%81%8A-%E7%99%92%E7%B3%BB%E6%A9%9F%E5%99%A8%E4%BA%BA-%E7%9C%8B%E5%9C%96%E8%AA%AA%E6%95%85%E4%BA%8B-ai%E4%B9%9F%E7%95%A5%E6%87%82%E7%95%A5%E6%87%82-052415130.html