Category Archive for 'Research'

Posted By Mr. Thursday 集合(Set)的概念可以在日常生活中常常見到。小時後我們可能都玩過「大風吹」的遊戲,大風吹,吹甚麼?吹有戴眼鏡的人,吹穿皮鞋的人,吹長頭髮的人。每講到一種特徵,符合這個特徵的人就要趕快起來換位置,但是因為原來講特徵的人也會搶位置,所以速度最慢的人,就變成下一個要講特徵的人了。因此每一個特徵,就形成一個集合。譬如說一個班級,考試成績大於70分的人,形成一群集合,考試成績小於90分的人,又形成另一群集合,我們如果要找成績大於70分又小於90分的人呢?只要把剛才兩個集合取交集(intersection)就可以了。除此之外,集合還有其他基本的運算,像是聯集(union),補集(complement),和差集(difference)。經由這些基本運算,可以幫我們處理不少事情,也讓數學家、統計學家、或是資訊科學家,可以在集合上面建立各種理論或應用。接下來就讓我們來看看,集合成為哪些理論的基礎或是延伸?下圖把一些集合的運算做視覺化(visualization):

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今天好像是 Facebook Developer 在台灣的聚會,我個人不太常用 Facebook,因此沒打算去,不過近來 Facebook 的網路新聞真的太太太太太多,連我這個不愛用的人都聽了一堆有的沒有的相關新聞。我想大家對這個網站最好奇的,應該還是「為什麼它這麼值錢?」本來我也不甚了了,但就在兩個禮拜前,Wired雜誌刊登了一項相當有意思的研究:Why ‘Anonymous’ Data Sometimes Isn’t ?(亂翻譯:為什麼匿名有時候都不匿名了?) ,看完以後,我覺得,或許給了我們一點啟示。

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Digg Labs最近利用前一陣子推出的Digg Image又新完成了一個迷人的視覺化呈現,DiggPics。在推出Digg Image服務後,不但擁有了新的管道讓使用者提供內容,也開啟了Digg與Photobucket的夥伴關係。既然有了這麼豐富的影像內容,該是來有點樂趣的時候了!

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Posted by YellowBird 2005.8 極速起飛 增加互連、e-mail 分享及部落格嵌入概念後的後的 YouTube 上傳影片人數急增。因為每日上傳數一直成長,而因為影片多又吸引更多的點 閱。影片的創意內容也開始超乎了創辦人的想像。他們越來越無法控制或預期使用者的行為。例如無內容的影片、無聊的社群等等。同時,使用者人數多了後,也越 來越多無厘頭的影片,各自回應影片搞笑、自成一個社群。卡林姆表示:「使用者創造了 YouTube 新使用方式,YouTube 反而成為一個要調適使用者如何使用 YouTube 的角色。」 卡林姆舉例初期 YouTube 火紅的影片:這位大叔示範了曼陀珠 + Diet coke的神奇威力…^^||

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Posted by Mr. Wednesday Website: WARM – The Interpersonal Relations on the Web Services Provided: Blogs are so popular in Taiwan these years. Someone who doesn’t blog is just like that he does not have name. Blog has become the common way to know people and to be known by others. Many blog service providers […]

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Digg Explorer不是一個全新的工具,它最近推出了新的版本,v1.1。它以視覺化的方式提供了許多Digg相關得統計資訊,像是最熱門的Digg主區塊,次區塊,常用字,最常被提交的領域與喜好。這個工具提供了許多有用的資訊,想知道有哪些關鍵字是熱門文章最常用的嗎?沒問題,這裡統統找的到。 資料來源:Mashable

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Posted By Mr. Thursday 之前幾篇文章稍微提到了計算神經科學想要以數學的方法,計算出神經生物上詳細的模型,好的模型還可以在拿回電腦科學領域,尤其是人工智慧的問題上面,作為解決的方法。至於現在的機器學習方法,為甚麼我覺得不夠用呢?我主要是覺得困難在兩個地方:特徵 (feature) 的擷取,參數 (parameter) 調整過程中需要人的參與,以及文字意義 (meaning)學習上可能會有困難。以下就這三個部分來做個討論,順便討論計算神經目前能夠解決的部分,和未來有可能達成的目標 (人機介面: Brain-Computer Interface)。 首先先和各位談談二項式係數。不知道各位是否有學過多項式呢?如果不知道二項式係數,可以先看看下面這個巴斯卡三角形:

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