Category Archive for '電腦科學'

Posted by Mr. Friday 毫無異議的,我們現在處在一個科技高速成長的年代。如今我們隨處可見的科技產品,像是GPS、3G無線網路、Wireless LAN、Smart Phone、數位相機、RFID等等,算算壽命,大概都在近十年內才開始普見於大眾消費市場,有的甚至還不到五年。即使像是手機或是網路這種出現比較久的老前輩,也大概只是十五年前左右才開始大眾化。由於這些科技出現的時間是如此的短,它們的潛力也未被完全開發,隨著越來越多人了解這些科技,或許它們會被應用在發明者完全想像不到的領域上,進而影響到某個產業,甚至深入到每個人的日常生活中。 WikiCity是由MIT的Senseable City Lab所主持的一個計畫,可以說是近來我看過最讓人感到興奮的project了,難怪最近ReadWriteWeb特別連開三篇討論相關應用。”How can city perform as an open-source real-time system?” 這個project問道。你有沒有想過,現代人手上有GPS、Smart Phone,行動網路佈滿了城市各處角落,如果把這些資料通通蒐集起來分析,用視覺化的軟體呈現,再透過各種Data Mining的技術去分析,會得到什麼樣的結果?看看底下的圖,我可是非常期待!

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Posted By Mr. Thursday Eric Schmidt是Google的CEO,最近TechCrunch報導他在Charlie Rose談話節目上面接受訪問的影片,並且列出英文的文字對照稿。影片和全文連結在這邊。下面也嵌入談話內容影片 (約1小時)。 下面就針對談話裡面的內容作一些整理。首先我把內容區分為三大面:商機和倫理面、技術和願景面、以及人文環保面。三大面之中會依照談話內容列出不同的對話問答線段,並且列出重要的點,以及針對重要的點作一些延伸討論或是發表個人的心得感想。

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Posted By Mr. Thursday 現在網路上有許多相片服務網站,像是Flickr、Picasa、以及各類相簿空間網站。基本功能通常都是上傳相片,分享給朋友,增加註解或標示人名地點等等。今天想要提出來的,則是拼圖功能的構想。為什麼要拼圖呢?我想分為幾個部分來探討,簡單來說,對使用者可以有趣味和社交的功能,對電腦來說可以有類似 reCAPTCHA 的學習看懂圖片的功能,對於平台提供者來說,也許是另外一種服務搭配廣告的模式。 接下來讓我們先回想一下一般拼圖遊戲的規則。通常就是一張圖,然後在電腦上面,可以用電腦自動切割成很多片。每一片拼圖之間,都會有一些凹凸的部分,作為使用者拼圖的線索。因此無論是風景照片、人物照片、商品照片,都可以先用電腦切割,變成拼圖遊戲。不過接下來,也許還可以有一些變化。

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Posted by Mr. Friday 是的你沒看錯!鼎鼎大名的美國柏克萊大學〈UC Berkeley〉即將開辦課程,研究星、海、爭、霸! 以下是來自這個網址的新聞:〈括號內為敝人不負責翻譯〉 Course Description: UC Berkeley students with an interest in real-time strategy games and the competitive gaming landscape are encouraged to participate in this class. 〈對星海爭霸這個策略競賽遊戲有興趣的UC Berkeley學生歡迎報名此課程〉

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Posted by Mr. Thursday 恭喜新年好!今天要和各位介紹的,是有關我們天天都會使用的視覺。視覺是非常重要的,有視覺是非常幸福的一件事。在資訊科學裡面,如何讓電腦也可以看到圖片、看懂圖片,目前也仍舊是一個困難的問題,但也是可以有許多應用的問題。之前在MMDays上面的文章就曾經介紹過電腦視覺的相關應用,譬如說以圖找圖、超影像連結(hyper video link)、AdSense for video、CAPTCHA、以及無人車比賽等等。 有這麼多應用急待電腦視覺來解決,但是有些解答,或許可以從生物模型上面得到靈感。因此,這篇文章就把過去曾經介紹過的視覺路徑整理起來,從一開始的視網膜、到中繼站的LGN、到大腦皮質的第一站V1、以及之後兩條路徑裡面處理物體移動資訊的MT、和今天會新介紹的和辨識物體形狀有關的IT。最後,也會就目前未知的部分,提供一些假說作為參考。

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Posted By Mr. Thursday 從簡單的生物到人類,無論是只有幾個神經細胞的海星,或是有數億個神經細胞的大腦的人類,神經系統都讓我們不是只有活著,而是能夠產生有智慧的行為,和這個真實的外在世界互動。也因此,神經科學的一些發現,有可能對資訊科學裡面的人工智慧的問題,作出一些貢獻。之前也寫了一些神經科學一些基本的介紹,不過本篇希望可以把這些基本的觀念,用更直觀的方式和例子,再敘述一次,讓各位讀者無論背景是研究哪一方面,當看到「神經網路」的時候,可以當下在腦中浮現一些印象,即使不是專家對於神經網路的印象,卻也能夠比一般常識範圍的印象,稍微增長一些。每年多增加一些印象和了解,日積月累下來或許還是可以有可觀的知識累積,讓自己在知識的領域裡面,也多長一歲喔! 接下來就讓我們分別了解一下神經網路是什麼 (what),以及為什麼研究神經網路(why),並且有一段比較數學角度來分析神經網路,給數理背景的讀者參考,也有一段比較人文哲學角度來分析神經網路,給人文背景的讀者參考,最後有一個總結。

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Posted by Mr. Friday 分散式網路中的Power Law現象 前面談到了網路流量的80/20法則,網路上有80%左右的流量都貢獻給了P2P,而事實上,在P2P的世界裡頭,也到處有著Power Law的影子。 大家先別只想到BT跟eMule。其實這個世界上到處充斥著分散式的系統,而其中許多的網路結構都是以Power Law的模樣呈現:從通訊網路、社交網路、到生物網路都有,譬如著名的AT&T的電話網路紀錄。在這篇2000年研究文獻裡面提到,他們統計過AT&T的電話通聯紀錄,結果發現群眾的通聯模式也符合Power Law的關係。如果說每個人都是平面上的一個點,而每播一通電話就是一條線、連接著播/接電話的兩個人,那麼將可觀察到大多數的點只有幾條連線,但有極少數的點,可連線通往大多數的點──換言之,大多數人可能一天當中只會打給固定幾個人,但有少數人士可能一次打個幾十通上百通。〈當然啦,這些人也有可能是出於電話行銷、業務員、或是電話詐騙才會打那麼多電話,但有這些樣本才算是反映了真實世界。〉 電話網路如此,電腦網路也是如此。大家現在在用的WWW超連結也有著這樣的關係。先前Mr。Saturday寫過Web上的人際網路 – 網路長什麼樣子?描述的就是這個現象。前面不是把打電話類比成圖案嗎?現在請你想像一個網站是一個點,點跟點之間的連線代表超連結,那麼這張圖會長什麼樣呢?

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