[爆卦]ai讀論文是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 ai讀論文產品中有104篇Facebook貼文,粉絲數超過0的網紅,也在其Facebook貼文中提到, 創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列:創新工場投資的Insilico Medicine,看AI新藥研發平臺如何賦能傳統藥企,一起進行“AI+生命科學”的顛覆式創新! 改造者系列:AI醫藥的下一站是長壽 -- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。 近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下...

 同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過1,790的網紅李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道,也在其Youtube影片中提到,本集主題:「機器人會變成人嗎?:33則最令現代人焦慮的邏輯議題」介紹 訪問:曹仲堯 副總編輯 內容簡介: 彼得‧凱夫又來了!我們已經知道他就是個哲學老頑童,喜歡出各種矛盾的思考謎題來挑戰我們的大腦,而這次他帶來的33道情境問題,更是令人焦慮到不行啊! 首先,你可...

ai讀論文 在 腦洞大開|商業時事X 議題分析 Instagram 的精選貼文

2021-08-02 18:58:03

【02/15-02/21 腦洞一週商業大事】#腦洞商業時事 #2月⠀ ⠀ ❶ 日強震導致國際大廠停工⠀ ⠀ ▍激起311回憶的恐怖地震?⠀ ⠀ 相信大部分的腦粉目前都還是學生,在爸爸媽媽上星期哀鴻遍野的開工時還是能夠開心地享受晴空萬里的寒假時光,不過可能也有部分根以利編一樣,已經進入企業行號實習,自...

ai讀論文 在 老師說我PE要加強 Instagram 的精選貼文

2021-07-11 08:51:42

最近幫同學邀請一位外科醫師演講,想到上次與這位學姊談話是五年前的事情了。再加上最近在家醫科上了一堂職涯的討論課,所以我想來分享一下選擇醫學的心得(不過這也只到大五的所見所聞,可能未來5年、10年的看法都會改變)。如果大家對於下面的這些觀點有其他想法或是對於選系之類的問題想要討論也相當歡迎。 五年前...

ai讀論文 在 BusinessFocus | 商業、投資、創科平台 Instagram 的最佳解答

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...

  • ai讀論文 在 Facebook 的最佳解答

    2021-09-01 10:52:02
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    創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列:創新工場投資的Insilico Medicine,看AI新藥研發平臺如何賦能傳統藥企,一起進行“AI+生命科學”的顛覆式創新!

    改造者系列:AI醫藥的下一站是長壽 -- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。

    近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「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。

    作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

    創新工場投資的英矽智能(Insilico Medicine)是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司,通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺,變革創新藥物和療法的發現方式。

    英矽智能的AI藥物研發平臺已經證明了自己的能力:在今年2月和8月,半年的時間內,先後公佈了兩種臨床前候選藥物,分別用於治療特發性肺纖維化和腎臟纖維化。

    在采訪中,英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov博士表示,AI醫藥企業的下一個重要問題將是如何更好地理解生物學和跨物種生物學,長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向。以下:

    ■系列導讀

    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』1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。

    AI製藥領域於2014年左右興起,在2018—2020年間全面爆發。AI能夠快速識別大量樣本中的客觀規律,加速尋找和測試潛在靶點的過程。「有了AI,我們50個人可以做到的事情,比得上一個典型的製藥公司5000人所做的事情」,英矽智能創始人Alex Zhavoronkov在「未來呼嘯而來」一書中如是分享。2

    1 「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,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
    2「未來呼嘯而來」,彼得·戴曼迪斯(Peter H.Diamandis)和史蒂芬·科特勒(Steven Kotler)著。

    ■本期受訪嘉賓:Alex Zhavoronkov

    英矽智能(Insilico Medicine)是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司,通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺,變革創新藥物和療法的發現方式,加速研發進程,為癌症、纖維化、抗感染、免疫和抗衰老等未被滿足的臨床治療需求提供創新的藥物和療法方案。

    Alex Zhavoronkov是英矽智能的創始人兼首席執行官。他擁有皇后大學學士學位,約翰·霍普金斯大學生物技術碩士學位,以及莫斯科國立大學物理和數學博士學位。

    ■對談實錄

    Q1 英矽智能原來在美國創立,後來為什麼選擇遷至中國?

    Alex:中國構建了一套完善的體系和土壤,吸引創業企業、大型企業紛紛入駐。中國大陸多樣化的投資者,包括傳統藥企、科技巨頭、PE/VC等各類投資者,能將最優質的AI人才、CRO、藥企融合在一起。投資者能為初創企業提供資質牌照、幫助招聘、企業管理和宣傳等等。英矽還與許多學校開展了合作研究,擁有豐富的內部研發管線。中國完整的生態夥伴體系使得像我們這樣的企業能夠迅速擴大研發規模,甚至與大藥廠競爭。

    Q2 英矽智能和輝瑞、安斯泰來、楊森製藥等諸多藥企都有合作,在和大型藥企合作的過程中有什麼心得或者經驗?

    Alex:創新型的AI生物技術公司按照創立時間可以分為三大類:2014年之前成立、2014年—2015年左右成立、最近5年成立。2014年之前成立的企業通常不運用深度學習(deep learning),或者不具備向藥企提供解決方案所需的行業知識。2014—2015年間成立的企業則創立的正是時候,生成式對抗網絡(Generative Adversarial Network)出現,AI製藥開始興起。同時,許多藥企缺乏AI的專業知識和AI團隊,如果想要獲取AI方面的知識和技能,就必須與初創企業合作。作為交換,那時候的藥企也通常願意向初創企業提供資料和各類資源。英矽智能很幸運,創立時間(2014)正處於大藥企對外部合作最為開放和寬鬆的時期。而最近幾年成立的企業就沒那麼幸運了,很多藥企已經開始自建AI團隊、自研AI應用,只有具備非常特定細分領域AI技術的初創企業才有可能成功撬動藥企,與之建立合作。

    然而據我的觀察,儘管許多大藥企都建有自己的AI部門和數據科學家團隊,但他們並沒有足夠強的AI能力——他們往往缺乏具備足夠AI知識的團隊。以生物醫藥方面的論文發表為例,在2014—2019年間,英矽智能發佈了上百篇AI相關的論文,然而發表AI論文數量最多的藥企阿斯利康則只有65篇,位列其次的諾華有54篇。

    藥企往往也不知道從何處開始應用AI,而這正是AI初創公司能夠創造價值的地方。但是,在AI初創公司開始接觸藥企和銷售方案之前,首先要充分理解大型藥企錯綜複雜的組織架構和部門分工,針對不同部門銷售定制化的模塊,而非從一開始就銷售整體性、綜合性的解決方案。這是因為藥企內部通常很難有一個部門能夠處理所有的模塊,部門之間的協同往往沒有那麼強。因此,AI初創公司在提供解決方案的時候也要靈活地劃分模塊,對症下藥,英矽智能通常一次只銷售一個模塊。

    儘管銷售是模塊化的,AI初創公司需要具備端到端、全鏈路的解決方案。英矽根據不同的研發週期,設計了三大AI平臺——新藥靶點發現平臺、分子生成和設計平臺、臨床試驗預測平臺。據我們瞭解,中國還沒有任何一家同行,同時擁有生成生物學和生成化學兩大AI平臺,能把靶點發現和小分子化合物生成有機結合在一起的公司很少。此外,英矽智能的AI系統可以用軟件形式呈現,藥企可以自行操作,用自己的數據運算測試。這些都為我們創造了差異化的優勢。

    最後,對於藥企而言,如果想要應用綜合的AI解決方案,需要有整體性的戰略為引領。咨詢公司可以充當整合各部門組織、統籌整體戰略的角色,AI企業可以選擇與之合作。

    Q3 在您看來,未來AI醫藥領域的發展趨勢是什麼?

    Alex:在未來,最重要的不是AI技術,而是如何將AI和行業特定的實驗數據或模型結合。現在市場上已經充滿了各種各樣的技術企業,他們在不斷精進演算法模型和數據。未來的競技不會是關乎演算法或者算力,而是新的商業模式或者應用AI的新方式。

    AI初創公司需要積累足夠的行業專識,理解藥企的需求,學習藥企的經驗,並向藥企證明自己提供的模塊能夠在真實的商業環境下應用,並且模塊之間能夠很好地兼容,能融入業務流程,且符合監管要求。比如機器學習加速了藥物識別,但還有很多步驟和流程並不能被加速或跨越:實驗論文不能被跨越,你依然需要向藥物監管部門提供大量實驗數據和模型來證明研究的有效性;實驗中的生物過程不能被加速,你依然需要等待生物體自然的新陳代謝和細胞活動,你也不可能直接從大鼠實驗跨越到人類實驗。而這些都涉及到更細分的新技術問題。

    所以,對於AI醫藥企業而言,下一個重要的問題將是如何能夠更好地理解生物學?如何理解跨物種生物學?正因如此,我判斷長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向,即如何運用AI來監督和追蹤生命體在漫長時間裡無數細微的實時變化,來創建數字孿生(digital twin),進行跨物種比較、跨疾病模型比較。我相信AI是説明我們更好地認識生命體的最佳工具。

    ■要點回顧

    1、中國的資本環境天然地聚集了垂直產業領域的優質企業,幫助AI初創公司,即「改造者」,迅速汲取經驗、擴大規模,加速行業創新與賦能。

    2、在與垂直行業企業合作時,「改造者」既要有端到端的解決方案,也要有靈活、敏捷的銷售和服務模式。端到端、全鏈路的方案有助於「改造者」更靈活地根據傳統企業的需求組合方案,能夠擴大服務範圍和客群,提升「改造者」的競爭優勢。

    3、未來最重要的不是AI技術,而是如何將AI與行業特定的實驗數據或模型結合。限制因素並不是演算法或者算力,而是新的商業模式或者應用AI的方式來實現行業定制化。

  • ai讀論文 在 Facebook 的最讚貼文

    2021-08-24 23:00:28
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    今天看到一個新聞, 和剛剛得到金曲獎的準醫師有關.
    我常常覺得, 在台灣, 那些當醫師的人, 聰明才智和我這種凡人不在同一個級別. 約莫是去年吧, 我對於人工智慧在人力資源管理上的應用有一點興趣, 看到一個當醫師的朋友分享他在一場學術研討會上的論文研究, 題目和AI在X光片的判讀有關, 猜想, 他應該是和某一個學資工的人合作, 對方負責AI, 他負責醫學. 於是撥電話去問他細節. 結果他告訴我, 機器學習的那個部分, 也是由他在看病開刀教書之餘, 自己寫的程式.

    擁有市場價值的人, 才能擁有自由, 也就是隨時可以離職, 可以在任何地方工作的自由...

  • ai讀論文 在 Facebook 的最佳貼文

    2021-08-17 11:34:50
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    最近,我在「TIME時代」雜志的專欄文章裡,向全球的讀者介紹了大陸「世界工廠」的+AI自動化升級。隨著勞動力成本的上漲,工業自動化、智慧化勢必是大陸製造業的一劑特效藥。自動化能讓運營成本下降,但仍能讓中國大陸保持生產品質、流程、供應鏈維度的優勢。AI賦能產業升級的願景或許還需多年才能實現,但當下的大陸已經讓未來可期。

    以下是專欄文章全文,經TIME授權翻譯轉載:

    「中國世界工廠 + AI 的未來」

    多年來,中國大陸一直被喻為「世界工廠」,即便在全球其他經濟體紛紛遭遇新冠疫情重擊的2020年,大陸製造產業仍然維持穩健的增長范式,全年產值高達3.854萬億美元,占到全球市場近三分之一。

    但如果你腦中的大陸工廠是傳統的「血汗工廠」,是時候修正你的刻板印象了。大陸經濟已經迅速地從疫情衝擊下復蘇,疫情同時催化了各種各樣人工智慧(AI)的應用場景加速實現。自2014年以來,中國大陸的AI專利申請量已經超越美國,至今維持全球領先。在學術領域,中國大陸的AI研究論文發表數量、AI期刊的引用量,也雙雙在近年超過了美國。在產業方面,AI應用在大陸的落地速度超越世界其他國家和地區,具有商業價值的AI應用如今開始百花齊放,整合了軟體、硬體和機器人技術的新一代自動化揭開序曲,AI賦能傳統行業的能量,正在蓄勢待發地重塑各行各業。

    人類社會至今經歷了三次不同的工業革命:蒸汽革命、電力革命和資訊革命。我相信,AI將會是推動全球第四次工業革命的核心引擎,在世界各地點燃數位化和自動化的變革,而這波前所未有的硬科技浪潮,將由中國來引領實踐。

    由於勞動人口減少和新增人口放緩,中國大陸的傳統產業正面臨著勞動力成本上升的巨大壓力,AI正是解決這個難題的技術解答。人工智慧不僅能夠降低運營成本,提高生產效率,擴大整體產能,還有望能帶來收入的增長。

    例如,創新工場投資的廣州極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司,極飛將無人機、機器人和感測器部署在稻田、麥田和棉花田裡,用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國,應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。

    一些大陸的創新公司正積極把機器人拓展到意想不到的場景。總部位於北京的鎂伽是創新工場投資的生命科學智慧自動化公司,他們和實驗室、製藥公司、高校合作,憑藉AI+機器人技術的積累,用自動化解決方案執行實驗室中勞動密集、重複性高、但需要高度精確的任務和流程,同時機器人作業也將盡最大可能保護實驗室人員降低實驗過程中的感染風險。

    除了創業公司,我們看到幾家成熟的龍頭企業也開始積極擁抱AI。創新工場參與了有28年歷史的中力電動叉車,這家頭部的鋰電叉車製造商已經推出了能夠在工廠、倉庫自主運行的無人叉車,並且無需對運行環境進行改造,能快速實現從手動到電動到自動駕駛的搬運賦能創新。此外,擁有50多年歷史的領先客車製造商-宇通集團,與自動駕駛獨角獸企業-文遠知行戰略合作,已在大陸三個城市的馬路上運行全無人駕駛小巴。

    接著會發生什麼?我大膽預見,在更長遠的未來,機器人和AI將接管大多數產品的製造、設計、交付甚至營銷——很可能將生產成本降低到和原物料成本相差無幾。未來的機器人有能力自我複製和自我修復,甚至做到部分自我反覆運算設計。房屋和公寓將交由AI主導設計,使用預製建築模塊,交由機器人像搭積木似地築樓蓋房。無人公交、無人摩托等隨傳隨到的自動化未來交通系統,能將我們安全無虞地送達想去的地方。

    這些願景成為現實或許還需要多年,但此時的大陸正在積極鋪墊引領新一代自動化革命的基石。可期的是,中國工廠的實力將不僅僅體現在產能上,而將逐步彰顯在智慧上。

    本文經「TIME時代」授權進行中文編譯,原文如下:

    China Is Still the World's Factory — And It's Designing the Future With AI

    BY KAI-FU LEE

    For many years now, China has been the world’s factory. Even in 2020, as other economies struggled with the effects of the pandemic, China’s manufacturing output was $3.854 trillion, up from the previous year, accounting for nearly a third of the global market.

    But if you are still thinking of China’s factories as sweatshops, it’s probably time to change your perception. The Chinese economic recovery from its short-lived pandemic blip has been boosted by its world-beating adoption of artificial intelligence (AI). After overtaking the U.S. in 2014, China now has a significant lead over the rest of the world in AI patent applications. In academia, China recently surpassed the U.S. in the number of both AI research publications and journal citations. Commercial applications are flourishing: a new wave of automation and AI infusion is crashing across a swath of sectors, combining software, hardware and robotics.

    As a society, we have experienced three distinct industrial revolutions: steam power, electricity and information technology. I believe AI is the engine fueling the fourth industrial revolution globally, digitizing and automating everywhere. China is at the forefront in manifesting this unprecedented change.

    Chinese traditional industries are confronting rising labor costs thanks to a declining working population and slowing population growth. The answer is AI, which reduces operational costs, enhances efficiency and productivity, and generates revenue growth.

    For example, Guangzhou-based agricultural-technology company XAG, a Sinovation Ventures portfolio company, is sending drones, robots and sensors to rice, wheat and cotton fields, automating seeding, pesticide spraying, crop development and weather monitoring. XAG’s R150 autonomous vehicle, which sprays crops, has recently been deployed in the U.K. to be used on apples, strawberries and blackberries.

    Some companies are rolling out robots in new and unexpected sectors. MegaRobo, a Beijing-based life-science automation company also backed by Sinovation Ventures, designs AI and robots to safely perform repetitive and precise laboratory work in universities, pharmaceutical companies and more, reducing to zero the infection risk to lab workers.

    It’s not just startups; established market leaders are also leaning into AI. EP Equipment, a manufacturer of lithium-powered warehouse forklifts founded in Hangzhou 28 years ago, has with Sinovation Ventures’ backing launched autonomous models that are able to maneuver themselves in factories and on warehouse floors. Additionally Yutong Group, a leading bus manufacturer with over 50 years’ history, already has a driverless Mini Robobus on the streets of three cities in partnership with autonomous vehicle unicorn WeRide.

    Where is all this headed? I can foresee a time when robots and AI will take over the manufacturing, design, delivery and even marketing of most goods—potentially reducing costs to a small increment over the cost of materials. Robots will become self-replicating, self-repairing and even partially self-designing. Houses and apartment buildings will be designed by AI and use prefabricated modules that robots put together like toy blocks. And just-in-time autonomous public transportation, from robo-buses to robo-scooters, will take us anywhere we want to go.

    It will be years before these visions of the future enter the mainstream. But China is laying the groundwork right now, setting itself up to be a leader not only in how much it manufactures, but also in how intelligently it does it.

    Source:https://time.com/6084158/china-ai-factory-future/

  • ai讀論文 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的最佳貼文

    2019-10-31 21:00:13

    本集主題:「機器人會變成人嗎?:33則最令現代人焦慮的邏輯議題」介紹
           
    訪問:曹仲堯 副總編輯
       
    內容簡介:
      彼得‧凱夫又來了!我們已經知道他就是個哲學老頑童,喜歡出各種矛盾的思考謎題來挑戰我們的大腦,而這次他帶來的33道情境問題,更是令人焦慮到不行啊!
      
      首先,你可以證明你自己現在正在閱讀這段文字,而不是在作夢嗎?
      政治人物愛說謊,但多你一票少你一票都不能改變選舉結果,怎麼辦呢?
      你信仰的神是全能的嗎?祂是否能夠創造出一個無法被拔起的塞子?
      有多少宗教信眾以神的旨意為名,打壓女權、歧視不同膚色人種、迫害LGBT?
      左邊也是草,右邊也是草,你到底要不要出來選……我是說你到底會選哪一邊?
      
      如果你遇到一個AI女機器人,她因為自己不是人類而非常難過,你會怎麼安慰她?
      等等…她可能會搶走你的工作欸,你還想要安慰她嗎?
      再等一下!你確定你是人類嗎?要怎麼證明你不是機器人?
          
    作者介紹:彼得.凱夫 (Peter Cave)
      現任英國人文哲學家協會主席,倫敦紐約大學、倫敦城市大學與英國公開大學哲學課程講師。凱夫時常參與國內外哲學講座,與人探討弔詭的邏輯悖論,追求清晰的邏輯論證,特別著重於倫理、政治與宗教領域,也常在哲學期刊雜誌發表哲學文章,從學術性論文以至大眾讀物皆有貢獻,他也曾為BBC廣播電臺的聽眾撰寫並介紹有趣的哲學悖論。凱夫認為,藉由故事、影像與些許幽默,能讓哲學與深度思考變得生動活潑。他是暢銷書《Can A Robot be Human?》的作者,也撰寫許多哲學基本入門書籍。


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  • ai讀論文 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的精選貼文

    2019-10-20 18:00:12

    本集主題:「會說故事的巧實力!:感性與溫度,致勝說服的36個影響力」介紹
           
    訪問作者: 張宏裕
       
    內容簡介:
      「新一千零一夜」說故事人─張宏裕獨創,說故事的深度學習法!
      故事,說出超越 AI的巧實力!
      ----夢想、行動、改變的36個影響力
      AI 人工智慧時代來臨,人們將何去何從?
      
      故事,說出AI也無法模仿的巧實力:
      本書教你說故事的深度學習法:破冰、想像力、幽默感、同理心、正面思考
      1.聽故事:聽出啟發點
      2.說故事:找出故事源
      3.寫故事:理出好結構
      4.「先說故事,再講道理」理性感性,兼容並蓄
        
    作者介紹:張宏裕
    「新一千零一夜」說故事人 / 企業培訓顧問 /
      
      左腦理性思考寫論文;右腦感性抒懷寫散文。喜歡日昇月落情景,日中月中有影。喜歡喝咖啡品人生,閒中悶中有伴;喜歡淺酌微醺,酒中詩中有情。喜歡自彈自唱,風中雨中有聲;喜歡如歌歲月的老友、老歌、老照片,懷想鏗鏘歲月。
      
      擅長運用故事引導促動人心,演說深具啟發,旁徵博引領導管理學說,信手拈來舉陳最新實務案例。讓人如沐春風,心醉神搖,堪稱知識學習的流動饗宴。
      
      現任「將苑領導工作坊」、「故事方舟文創工坊」主持人。並擔任專案經理雜誌「領導,活用你的故事力」專欄作家、「今夜,我們來說故事」、「亮點一二三讀書會」廣播節目主持人、公務人力中心講座。受邀於「二〇〇五年中國首屆人力資源博覽會暨人力資源產業論壇」發表「團隊建立計分卡」專題演講。畢業於國立清華大學應用數學系、中央大學統計研究所。曾擔任臺灣固網業務處長、聯強國際資深產品經理、行政院主計處研究員等職務。
      
      開發「說故事的領導力」、「說故事行銷」、「當責與共好的執行力」、「問題分析與解決」、「激發靈感的自由書寫術」、「啟動創新思維,創造工作價值」、「因材施教的教練型領導力」、「人際溝通的影響力」、「時間管理與效率提升」、「顧客關係管理」、「壓力抒解與情緒管理」、「公眾表達的簡報技巧」等實用培訓課程。 


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