Category Archive for 'Research'

PlurkTop依靠大眾的投票機制篩選出噗浪上的流行話題,讓我可以在很短時間內抓住大家都在聊些什麼。這段時間以來已經成為我獲取新聞時事的重要來源。不過心中總是有個想法:現在的排行機制(八小時內熱門),還算不上即時。根據觀察,熱門的大事件往往要2~3個小時以後才能爬升到排行榜的前10名。我希望,這個排行榜可不可以更快一點、更即時一點,最好我是全世界第二個知道的。當然,這是有點誇張的說法,不過我們一直都在規劃,希望突發事件發生後,Plurktop這個排行服務可以在最短時間內察覺。

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Twitter推出即時搜尋功能之後,一時之間吸引了相當多人的目光。可是就如同我曾經在 Twitter 引爆即時搜尋風潮,但是目前的即時搜尋到底解決了什麼問題?這裡面提到過的,其實現在的即時搜尋還有很多可待改進之處,其中一個大問題就是如何將訊息排名。我當時是這樣寫的:

排序是一個搜尋引擎的重要課題,因為人們只想要看『重要的資訊』,沒有排序過的資訊根本是一堆垃圾。而像Twitter這樣用時間排序,也不能說是不行,只能說是一種偷懶的方法而已。

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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 細胞膜是由兩層脂肪組成的,親水性朝外,懼水性朝內。也因此,細胞膜內外的分子,必須要經過細胞膜上特定的通道,由蛋白質組成的通道,才能從細胞膜外進去,或是從細胞膜內出來。不過也曾經聽過一場演講,提到細胞膜有些情況下,雙層脂肪還會旋轉,這真是太神奇了,不過今天重點是另外兩則新聞。 第一則新聞是多重抗藥性的新聞。抗藥性是指病患服用某種藥物一段時間以後,細胞產生抗藥性,也就是這個藥品,沒有辦法進入細胞膜裡面了!多重抗藥性則是其中一種藥物有抗藥性,其他相關藥物也會一起產生抗藥性。 第二則新聞則是相反的方向。是一項研究發現,有少數的人對愛滋病免疫。愛滋病是由HIV病毒所造成的,因為HIV會攻擊免疫細胞,所以造成免疫力下降,普通疾病也會讓人死亡,稱為愛滋病。但是世界上有些人卻對愛滋病 (後天免疫不全症候群) 免疫?研究發現是因為他們的免疫細胞的細胞膜,可以讓HIV病毒進不來。 因此,這兩則新聞剛好是報導相反方向的研究,不過都是為了讓細胞膜能夠進一步掌控什麼該進來,什麼該保持在細胞外面,讓人類身體可以更加健康。 接下來再稍微詳細整理一下這兩則新聞的報導。

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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. 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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