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斜槓族的13個原子習慣：建立正確習慣，改變未來人生

為了解決文案 AI 生成的問題，作者王俊凱,Anderson,小薇,Joè,喬王 這樣論述：

掌握幸福人生，從跨界發展開始！   你現在站在哪裡？ 未來準備去到哪裡？ 斜槓的浪潮誰都不能置身事外 養成原子習慣，學會原子祕笈 幸福人生由你掌控 專業推薦： 理財醫生 陳大仁 國際記憶協會理事長 王煜明 身心靈融合成長哲學大師 吳浩中 「Vista寫作陪伴計畫」主理人 鄭緯筌 前言：你該怎樣成為一個抓穩未來的斜槓人 總策畫／吳明展   談起斜槓，這已經不是一個新概念了，網路上大家斜槓已久，坊間也有不少相關的書。但相信還是有很多人不確定什麼是斜槓，畢竟就連專家們在介紹斜槓定義時，也有不同說法。 然而，這裡必須要說，一個術語或一個名詞，唯有當其跟我們「實際生活」產生連結，

才會變得重要。否則，我們並非文字考據學者，考證詞語正確定義並非我們的專職。 但我們終究還是想要追求更好的人生，包含更高的收入、更有效率的賺錢方式、更美好的生活多元面向……，簡言之，我們希望追求更幸福的生活。既然斜槓是現在社會的趨勢，那麼大家自然也需要關心斜槓跟自己生涯的關係。   ．人人都想斜槓，但如何才是真斜槓？ 以最簡單的概念來說，斜槓如同字義所展示的，就是「／」的意思，當我們提到斜槓青年或斜槓人生，闡釋的重點不在於他的名片上有多少「／」，而應該在於他為何要用那些「／」，以及這些「／」帶給他的整體價值是什麼？ 人人都可以讓自己的頭銜很多，名片上印出一排排的「／」，舉例來說： 某甲的稱號：電

玩達人／遊戲分析師／遊戲撰述員／遊戲測試員／電競隊成員 當大家看到他的名片，表面上可能會說聲：「哇！你是遊戲產業的高手耶！」但內心裡不免OS，反正就是電玩達人的意思嘛！寫那麼多頭銜，還不都是類似的概念？   某乙的稱號：營養學教授／作家／講師／電視節目名嘴／廣播常態營養嘉賓／企業營養顧問／認證營養師 當大家看到他的名片，會感到很敬佩，這真的是營養領域的專家，但是不是斜槓卻有待商榷。因為，其實他就是個營養學專長的博士，他可以靠營養學做任何事，但是難道每做一件事就掛一個新頭銜嗎？   某丙的稱號：資訊工程師／專案企畫／電腦銷售業務／保險銷售／健康食品銷售／日用品銷售 乍看職銜不少，但知情的人會說，

這個某丙就是在某家中小型企業上班，擔任的是銷售工程師，因為公司人少，一人身兼多職，所以他可以說自己是工程師、業務或是企畫都行，甚至也可以說自己懂財務、總務，反正都是領同一份薪水。至於什麼保險、健康食品和日用品銷售，根本就是業餘在做傳直銷，這樣也算斜槓嗎？   既然斜槓沒有明確的定義，其實上面甲、乙、丙三位也不能說他們不是斜槓。重點在於，這些斜槓頭銜對他們來說只是虛名，還是真的可以為自己的生涯加分？更重要的是，以今天為基準，放眼三、五年後，這些斜槓身分會不會讓他未來事業有跳躍式的提升？   ．你適合怎樣的斜槓人？ 本書雖跟斜槓有關，但如同封面文案中所提到的「原子習慣」，我們關注的是建立正確的習慣

，然後改善我們的人生。在本書作者群中，甚至有一位還用另類的觀點，覺得如果現在是上班族，且擁有很好的生涯規劃，那麼斜槓就只是做為一種生活的「選擇」，我們並不一定要被斜槓的「概念」甚或「義務」綁住。 所謂原子習慣，原子是構成你我的基礎，也是構成整個世界的基礎。原子，以物質世界角度來看是不變的，但原子本身又會服膺於物質世界的物理定律，也會和超物質世界的量子力學相關。放在本書裡，概念就是打造一個基本的生活態度與習慣，一件事若養成習慣，可以持之以恆，那麼就會為人生帶來正面的效用。 如何成為斜槓人？該不該成為斜槓人？成為斜槓人後可否再轉換？在怎樣的前提下應該轉換？關於這些種種的斜槓問題，在本書中都會找到相

應的答案。 無論此時此刻的你，是新進上班族、資深上班族、企業中高階主管，還是自己有著事業，或者是大學生，乃至於家庭主婦，本書都有助於你做為重要參考，思考你的生涯或人生。 以斜槓的不同面向區分，全書分成四大篇：   1.基礎思維篇： 本篇講述的重點，是斜槓人的重要基本入門觀念，在此邀請四位老師分別從四種角度的思維探討職涯。包括： ．王俊凱：如何從大學開始規劃生涯，最終導引到更高的收入及職位境界。 ．Anderson：如何透過資源整合，就算身為上班族，也可以形成斜槓力量。 ．小薇：結合自身專業，轉換過不同跑道，但都跟本職學能相關，後來如何突破新局。 ．Joè：原本是軍職，卻可以在退伍重出社會後，逐

步建立自己的一片天。   2.生涯轉型篇： 植基於生涯成長中再突破的斜槓概念，特別適合上班族做為思考選項的參考。我們介紹的三位老師，本身也都曾經歷過上班族生涯，後來透過多樣的斜槓，開創不一樣的人生，有著更高的收入以及更圓滿的人生。包括： ．喬王：來自頂尖金控集團體系的高階主管，他以金融的專長，逐步拓展出非常多元且成功的事業，最終離開年薪超過150萬元的公司，擁有全新的斜槓人生。 ．Grace：擁有美麗的外表，人生一路也都經歷跟美麗相關的事業，是臺灣電商界的重要經理人，看她如何一次又一次的轉型，拓展更亮眼的生命。 ．Kota：非常年輕的AI工程師，也一直思考著體制內及體制外的斜槓拓展意義，最終在

打造出別具影響力的莫比烏斯概念社團後，也獨立創業有成。   3.開創新局篇： 特別要介紹在專一項目很突出的斜槓人，他們可能一開始追求的是不被一般人看好的職涯選擇，但植基於心中的熱情，他們無怨無悔持續投入，並且結合斜槓精神，最後讓自己在熱愛的興趣領域發光發熱。包括： ．阿元：臺灣花式走繩運動的創始人，同時也是在戶外運動領域傑出的企業家。 ．April：從小熱愛跳舞，也設法在這個領域憑著專業以及熱情，真正開枝散葉成為斜槓舞蹈大師。 ．Kevin：看似一路走來很不平順，總是狀況連連，卻可以從挫折中找出教訓，開創出很另類的斜槓模式，同時在尖端科技領域以及房地產理財領域都做得有聲有色。   4.另類意境

篇： 斜槓人生的願景是什麼呢？本書最後介紹幾個透過斜槓，完全改變人生，讓自己擁有幸福美麗生活的案例。包括： ．陳建鼎：覺得身為上班族也不錯，只要快樂知足就好，同時也已經為未來打下無後顧之憂的斜槓規劃，他並且以命理的角度，分析斜槓人生這件事。 ．Hebe：因為掌握時勢找到貴人，在正確時間做出正確判斷，很短時間內翻轉人生，四十歲前就已財富無虞的美麗企業家。 ．John：出書這年才三十出頭，卻已擁有多樣事業，他早在二十幾歲就已資產上億元，現在更是能把資源圓滿斜槓應用，在創業過程中也幫助他人。   以上就是本書的十三位斜槓達人，結合他們要分享的原子習慣。我們鼓舞大家學習，也許A的成功模式不適用在B，也

許比起C的職涯歷程，你更適合跟D學習。 無論是哪種模式、哪種職涯，重要的是我們要以宏觀的視野，多看看不同人的成功方式。由於本書分享的作者群都不是名人或大企業家，也因此，他們的分享不會遙不可及，更適合你我的學習。 讓我們一起建立更多更好的原子習慣，若有進一步的諮詢需求，在每章後面都附有聯絡資訊，方便更進階的交流。

文案 AI 生成進入發燒排行的影片

中文簡歷生成系統

為了解決文案 AI 生成的問題，作者金子恩 這樣論述：

致謝摘要Abstract目錄圖目錄表目錄一、 緒論1.1. 研究背景1.2. 研究動機1.3. 研究目的二、 研究背景2.1. 文字分割2.2. 詞嵌入2.3. 注意力機制2.4. Bidirectional Encoder Representations from Transformers2.5. 文本品質評估三、 相關研究3.1. Open AI GPT(Generative Pre-trained Transformer)3.2. Planning-based Hierarchical Variational Model3.3. Recurrent BERT

-based Model for Question Generation3.4. Youling: an AI-Assisted Lyrics Creation System3.5. Sentence-Level Language Models四、 研究方法4.1. 實驗流程4.2. 訓練資料集4.3. 推薦模型4.4. 句子生成五、 實驗結果與分析5.1. 實驗環境5.2. 簡歷文字生成任務5.3. 驗證評估方法5.4. 實驗結果分析六、 結論參考文獻

創新工廠講AI課：從知識到實踐

為了解決文案 AI 生成的問題，作者創新工廠DEECAMP組委會 這樣論述：

創新工廠於2017年發起了面向高校在校生的DeeCamp人工智慧訓練營（簡稱DeeCamp訓練營），訓練營內容涵蓋學術界與產業界領軍人物帶來的全新AI知識體系和來自產業界的真實實踐課題，旨在提升高校AI人才在行業應用中的實踐能力，以及推進產學研深度結合。   本書以近兩年DeeCamp訓練營培訓內容為基礎，精選部分導師的授課課程及有代表性的學員參賽專案，以文字形式再現訓練營“知識課程+產業實戰”的教學模式和內容。全書共分為9章，第1章、第2章分別介紹AI賦能時代的創業、AI的產品化和工程化挑戰；第3章至第8章聚焦於AI理論與產業實踐的結合，內容涵蓋機器學習、自然語言處理、電腦視覺、深度學習模型

的壓縮與加速等；第9章介紹了 4 個優秀實踐課題，涉及自然語言處理和電腦視覺兩個方向。   本書適合AI相關專業的高校在校生及AI行業的工程師使用，可作為他們瞭解AI產業和開拓視野的讀物。 ★李開復★ 李開復博士于2009年創立創新工廠，擔任董事長兼首席執行官，專注于科技創新型的投資理念與最前沿的技術趨勢。十多年來創新工廠已經投資逾400個創業項目，管理總額約160億人民幣的雙幣基金。2016年秋季創辦創新工廠人工智慧工程院，致力於利用最前沿的AI技術為企業提供人工智慧產品與解決方案。   在此之前，李開復博士曾是谷歌中國全球副總裁兼大中華區總裁，擔任微軟全球副總裁期間開創

了微軟亞洲研究院，並曾服務於蘋果、SGI等知名科技企業。   李開復在美國哥倫比亞大學取得電腦科學學士學位，以最高榮譽畢業於卡耐基梅隆大學獲得博士學位。同時，李開復獲得香港城市大學、卡耐基梅隆大學榮譽博士學位。李開復獲選為美國電機電子工程師學會（IEEE）的院士，並被《時代》雜誌評選為2013影響全球100位年度人物之一，《Wired 連線》本世紀推動科技全球25位標杆人物，2018亞洲商界領袖獎等殊榮，並出任世界經濟論壇第四次工業革命中心的AI委員會聯席主席。李開復博士發明過十項美國專利，發表逾百篇專業期刊或會議論文，並出版過十本中文暢銷書。   ★王詠剛★ 王詠剛，現任創新工廠CTO人工智

慧工程院執行院長，加入創新工廠前擔任谷歌主任工程師和高級技術經理超過十年，在穀歌參與或負責研發的專案包括桌面搜索、穀歌拼音輸入法、產品搜索、知識圖譜、穀歌首頁塗鴉（Doodles）等，在知識圖譜、分散式系統、自然語言處理、HTML5動畫和遊戲引擎等領域擁有豐富的工程研發經驗。目前專注於人工智慧前沿科技的工程化與商業化，以及人工智慧高端人才的培養，作為聯合創始人，創立了人工智慧商業化公司創新奇智，同時也是人工智慧高端應用型人才培養專案DeeCamp的發起者。   ★張潼★ 張潼博士，機器學習領域國際著名專家，擁有美國康奈爾大學數學和電腦雙學士學位，以及斯坦福大學電腦碩士和博士學位，在香港科技大學

數學系和電腦系任教。曾經擔任美國新澤西州立大學終身教授，IBM研究院研究員和雅虎研究院主任科學家，百度研究院副院長和大資料實驗室負責人，騰訊AI Lab主任。他曾參加美國國家科學院大資料專家委員會，負責過多個美國國家科學基金資助的大資料研究專案，此外還是美國統計學會和國際數理統計學會fellow，並擔任NIPS、ICML、COLT等國際頂級機器學習會議主席或領域主席，以及PAMI, JMLR, 和Machine Learning Journal等國際一流人工智慧期刊編委。   ★宋彥★ 宋彥博士，香港中文大學（深圳） 資料科學學院副教授，創新工廠大灣區研究院首席科學家。歷任微軟、騰訊研究員及首

席研究員，創新工廠大灣區研究院執行院長等職，是 “微軟小冰”項目的創始團隊成員之一，其研究方向包括自然語言處理、資訊檢索和抽取、文本表徵學習等。   ★屠可偉★ 屠可偉博士，上海科技大學信息科學與技術學院長聘副教授、研究員、博士生導師。研究方向包括自然語言處理、機器學習、知識表示、電腦視覺等人工智慧領域，側重於研究語言結構的表示、學習與應用。   ★張發恩★ 張發恩，創新奇智聯合創始人，創新奇智公司CTO， 寧波諾丁漢大學客座教授。2008年畢業於中國科學院軟體研究所，同年加入微軟，負責Office相關軟體產品的研發工作；2010年，入職Google，作為核心研發人員，主導和參與Google搜

尋引擎、Google知識圖譜等相關工作；2015年，加入百度，作為百度雲早期創始團隊成員之一，曾任百度雲計算事業部技術委員會主席，百度雲計算事業部大資料和人工智慧主任架構師。他在IT行業擁有十幾年技術研發和管理經驗，涉及企業級軟體、室內地圖定位與導航、互聯網搜尋引擎、全領域知識圖譜、大資料計算與存儲、機器學習、深度學習、機器視覺等眾多領域。工作期間獲得10餘項美國專利，70余項中國專利，發表過多篇頂級會議學術論文。   ★唐劍★ 唐劍博士，滴滴智慧控制首席科學家，AI Labs 負責人兼演算法委員會主席，IEEE Fellow和ACM傑出科學家，領導滴滴在智慧物聯網、電腦視覺和自動駕駛方向上的

研發。   他在國際頂級期刊和會議上發表了160多篇學術論文，擁有多項發明專利，在邊緣智慧、AI驅動的系統控制和群智感知方向上做出開創性貢獻，並多次獲得最佳論文獎, 其中包括通信網路領域的最高論文獎2019 年度IEEE 通信學會William R. Bennett Prize和IEEE車載技術學會2016年度最佳車載電子論文獎。   目前還擔任中國電子學會物聯網專委會專家委員、新一代人工智慧產業技術創新戰略聯盟專家委員會委員、IEEE車載技術學會傑出演講人、以及IEEE通信學會交換和路由技術委員會主席。   ★張彌★ 張彌博士，現任密歇根州立大學副教授，2006年畢業於北京大學，2013年獲

得美國南加州大學博士學位，2013-2014年在美國康奈爾大學任博士後。主要研究領域包括終端深度學習、自動機器學習、聯邦學習和機器學習系統。本人及其研究團隊在2019年Google MicroNet Challenge 全球競賽中獲得CIFAR-100賽道第四名 (北美第一名)，在 2017年NSF Hearables Challenge全球競賽中獲得第三名，在2016年NIH Pill Image Recognition Challenge全球競賽中獲得冠軍。   ★吳佳洪★ 吳佳洪，創新奇智高級研究員，2017年畢業於北京大學。曾帶隊獲得Pascal Voc 世界冠軍、Cityscapes

實例分割冠軍、ADE20K物體分割冠軍等；曾負責創新奇智無人貨櫃專案的演算法工作，專注於電腦視覺領域，發表過多篇CVPR論文。   ★劉寧★ 劉甯博士，滴滴資深研究員，畢業于美國東北大學電腦工程系。研究領域包括深度增強學習、深度模型壓縮與加速、邊緣計算等。在國際頂級期刊和會議AAAI, MICRO, ASPLOS，ISCA等發表學術論文20餘篇，發表多項發明專利。   第1章 AI賦能時代的創業 1.1　中國AI如何彎道超車 1.2 AI從“發明期”進入“應用期” 1.2.1 深度學習助推AI進入“應用期” 1.2.2 To B創業迎來黃金髮展期 1.2.3 “傳統產業+AI”將創造巨大

價值 1.2.4 AI賦能傳統行業四部曲 1.3 AI賦能時代的創業特點 1.3.1 海外科技巨頭成功因素解析 1.3.2 科學家創業的優勢和短板 1.3.3 四因素降低AI產品化、商業化門檻 1.4 給未來AI人才的建議 第2章 AI的產品化和工程化挑戰 2.1 從AI科研到AI商業化 2.2 產品經理視角—資料驅動的產品研發 2.2.1 資料驅動 2.2.2 典型C端產品的設計和管理 2.2.3 典型B端產品解決方案的設計和管理 2.2.4 AI技術的產品化 2.3 架構設計師視角—典型AI架構 2.3.1 為什麼要重視系統架構 2.3.2 與AI相關的典型系統架構 2.4 寫在本章最後

的幾句話 本章參考文獻 第3章 機器學習的發展現狀及前沿進展 3.1 機器學習的發展現狀 3.2 機器學習的前沿進展 3.2.1 複雜模型 3.2.2 表示學習 3.2.3 自動機器學習 第4章 自然語言理解概述及主流任務 4.1 自然語言理解概述 4.2 NLP主流任務 4.2.1 中文分詞 4.2.2 指代消解 4.2.3 文本分類 4.2.4 關鍵字（短語）的抽取與生成 4.2.5 文本摘要 4.2.6 情感分析 本章參考文獻 第5章 機器學習在NLP領域的應用及產業實踐 5.1 自然語言句法分析 5.1.1 自然語言句法分析的含義與背景 5.1.2 研究句法分析的幾個要素 5.1

.3 句法分析模型舉例 5.2 深度學習在句法分析模型參數估計中的應用 5.2.1 符號嵌入 5.2.2 上下文符號嵌入 本章參考文獻 第6章 電腦視覺前沿進展及實踐 6.1 電腦視覺概念 6.2 電腦視覺認知過程 6.2.1 從低層次到高層次的理解 6.2.2 基本任務及主流任務 6.3 電腦視覺技術的前沿進展 6.3.1 圖像分類任務 6.3.2 目標檢測任務 6.3.3 圖像分割任務 6.3.4 主流任務的前沿進展 6.4 基於機器學習的電腦視覺實踐 6.4.1 目標檢測比賽 6.4.2 蛋筒質檢 6.4.3 智能貨櫃 本章參考文獻 第7章 深度學習模型壓縮與加速的技術發展與應用 7

.1 深度學習的應用領域及面臨的挑戰 7.1.1 深度學習的應用領域 7.1.2 深度學習面臨的挑戰 7.2 深度學習模型的壓縮和加速方法 7.2.1 主流壓縮和加速方法概述 7.2.2 權重剪枝 7.2.3 權重量化 7.2.4 知識蒸餾 7.2.5 權重量化與權重剪枝結合並泛化 7.3 模型壓縮與加速的應用場景 7.3.1 駕駛員安全檢測系統 7.3.2 高級駕駛輔助系統 7.3.3 車路協同系統 本章參考文獻 第8章 終端深度學習基礎、挑戰和工程實踐 8.1 終端深度學習的技術成就及面臨的核心問題 8.1.1 終端深度學習的技術成就 8.1.2 終端深度學習面臨的核心問題 8.2 在冗

餘條件下減少資源需求的方法 8.3 在非冗餘條件下減少資源需求的方法 8.3.1 特殊化模型 8.3.2 動態模型 8.4 深度學習系統的設計 8.4.1 實際應用場景中的挑戰 8.4.2 實際應用場景中的問題解決 8.4.3 案例分析 本章參考文獻 第9章 DeeCamp訓練營最佳商業項目實戰 9.1 方仔照相館—AI輔助單張圖像生成積木方頭仔 9.1.1 讓“AI方頭仔”觸手可及 9.1.2 理論支撐：BiSeNet和Mask R-CNN 9.1.3 任務分解：從圖像分析到積木生成的實現 9.1.4 團隊協作與時間安排 9.2 AI科幻世界—基於預訓練語言模型的科幻小說生成系統 9.2.

1 打造人機協作的科幻小說作家 9.2.2 理論支撐：語言模型、Transformer模型和GPT2預訓練模型 9.2.3 從“找小說”到“寫小說”的實現步驟 9.2.4 團隊協作與時間安排 9.3 寵物健康識別—基於圖像表徵學習的寵物肥胖度線上檢測系統 9.3.1 人人都能做“養寵達人” 9.3.2 理論支撐：表徵學習、人臉識別原理和ArcFace損失函數 9.3.3 任務分解：從資料收集到肥胖度檢測 9.3.4 團隊協作與時間安排 9.4 商品文案生成—基於檢索和生成的智慧文案系統 9.4.1 智慧內容生成 9.4.2 理論支撐：Word2Vec詞嵌入、預訓練語言模型BERT和Seq2Se

q文本生成 9.4.3 任務分解：“尋章摘句”和“文不加點” 9.4.4 團隊協作與時間安排 本章參考文獻

探討消費者對於智慧零售服務之行為意圖－以自助結帳服務為例

為了解決文案 AI 生成的問題，作者吳念庭 這樣論述：

近年來，因應時代改變與新科技的盛行，智慧零售可說是現今相當流行的話題，各行各業皆紛紛布局智慧零售領域，以期望能開拓新市場、提供更優質的服務品質。本研究是以智慧零售服務中之自助結帳服務為例，而台灣許多實體零售場域紛紛導入自助結帳服務，可見這已是現在零售業不可或缺的服務趨勢，然而，儘管零售場域已紛紛導入了自助結帳服務應用，消費者對於此服務依舊持有保留態度，導致使用意願遲遲無法迅速提升，因此，本研究將探討消費者對於自助結帳服務之看法。本研究以服務品質之SSTQUAL量表構面（功能性、享樂性、安全性、保證性、設計性、便利性、客製化）作為主要研究架構，探討服務品質各個構面對於消費者滿意度與行為意圖之間

的關係，並透過文獻探討確立假說關係與發展研究架構。本研究係以台灣地區具有自助結帳服務使用經驗之消費者為研究對象，共計九個構面、四十五項假說，研究問卷部分可分為主要研究構面與基本資料兩部分，共計四十三題，有效樣本數為609份，有效問卷率則為91.33%，並且係使用SPSS 26.0統計軟體與SPSS AMOS 26.0結構方程式軟體進行分析，得出結果為服務品質功能性、享樂性、安全性、設計性、便利性以及客製化，對於滿意度具有顯著影響，滿意度又進而對於行為意圖具有顯著影響，而服務品質功能性、享樂性以及便利性則直接對於行為意圖具有顯著影響；滿意度對於服務品質功能性、享樂性、安全性、設計性、便利性、客製

化與行為意圖之間具有中介效果；服務品質安全性及便利性對於滿意度之間會受到社交焦慮而產生影響。最後，依據研究結果提出研究建議，包括簡化結帳流程以縮短結帳時間與增添便利性、整合付款機制、重視消費者的客製化需求與安全性需求。