Category Archive for 'MMDays 作者群'

Mr Thursday在介紹機率的一篇文章中,談及人們可以利用期望值的概念,對不確定的事情的價值進行估算。這次我想談談一個和期望值有直接關係的悖論 – 聖彼德堡悖論﹝St Petersburg Paradox﹞ 聖彼德堡悖論所提及的情形是這樣的,如果現在有一個遊戲,首先擲一個銅板,如果擲出正面,你便會得到1元,這樣遊戲便結束了。但如果擲出反面,便要再擲一次,如果在這個時候擲出正面,便賺2元﹝2^1﹞,同樣,擲出反面的話便要再擲一次。在如果在這次才擲到正面,你便得到4元﹝2^2﹞,如果是反面則再擲,一直繼續,直到擲出正面才結算。 總括而言便是「出現反面便再擲,如果出現正面你便得到x元,x是2的n-1次方(x=2^(n-1)),而n則是一共擲了多少次」。 這個遊戲的結果是一種「不確定的事情」﹝因為我不知道會出現多少次反面啊﹞,人們如何估量這種事情的價值?換句話說,就假設這個個銅板真是是1/2 機會出現正面,1/2 機會出現反面,你會願意付出多少錢來換取可以參加這個遊戲的權利?

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Posted by Mr. Friday 〈註:本文已發表至Download!網路密技王No.8〉 最近半年來,打開電視新聞,如果不是在播報哪間公司快倒閉、哪間銀行負債累累,大概就是要播送股市一片慘率、投資人一臉沉重的模樣了。身處在號稱1930年代經濟大蕭條以來最嚴重的經濟危機當中,讓我們這些關心網路產業的人,也開始擔心起這會不會對才剛從達康泡沫中站起的Web 2.0產業造成大衝擊?其實標題的問句,幾乎已經可以改成肯定句了。 創投看壞、投資人沒信心 在2008年的10月份,金融風暴導致大銀行紛紛倒閉的同時,Wired雜誌就曾經以「The End of Web 2.0 ?」為題,預先警告大量仰賴創投資金生存的Web 2.0產業危在旦夕。 為什麼呢?Web 2.0產業裡的幾名佼佼者,例如Youtube、MySpace、Facebook、Digg、Twitter,雖然各自擁有大批死忠用戶,但是一直以來他們的獲利能力卻一直無法與用戶人數成正比,只能靠著Venture Capital募集來的資金維持主力營運;但是現在,這些幕後出資的大老闆們都自顧不暇了,哪還有餘力管得了這些Web 2.0網站?

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GPS 淺介

近年來,GPS 可說是發展相當迅速的一個產業,除了以往的車用導航專用設備外,PDA 也加入了 GPS 功能(雖然 PDA 功能也被併入手機內了),而手機內建 GPS 功能已經不是什麼新鮮事,連相機也要內建 GPS 定位功能。 本文將介紹 GPS 的原理以及生活上的應用。

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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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《黎明破曉時》寫的是最完美的「遇見」,《日落巴黎時》則是嘆最扼腕的「錯過」。那曾有的靈魂悸動一直都在,但整整九年的流逝卻是難以追回的。世故、成熟、細膩而又彼此瞭解如他們,要如何面對這樣的現實?

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因為溝通是如此地充滿可能,我們才會在一生中不斷地尋找能夠互相訴說的,能夠彼此傾聽的,能時而頜首地同意、時而耐心地辯談的,讓自己像打乒乓球一樣過癮的他者。 雖然已經十三年過去了,但此時此刻,若要選出一部「ALL-TIME」的愛情經典,我相信《愛在黎明破曉時(Before Sunrise)》依舊會出現在許多資格比我老、眼光比我透徹的前輩的名單上。對至愛銘心的嚮往、靈魂頻譜的共鳴與交集,儘管是無數詩歌與戲劇、耽美的意象所追尋的命題,但在這過去的十三年裡,再無一部片能追上它的質純與細密。那完整地從交會、尋得、言說到蝕融的過程,穿針引線在兩片靈魂的交界區,不只真切更是珍稀,將片中的種種燒成了永恆、烙印在多少觀眾的心底。

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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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