For models trained using opt.impute single imputations with 50% data missing, the average out-of-sample R^2 is 0.339 in the regression tasks and the average out-of-sample accuracy is 86.1% in the classification tasks, compared to 0.315 and 84.4% for the best cross-validated benchmark method.論文中的參考文獻大都來自醫學，看了 Y. Zhuo 的資料後，才知道和 D. Bertsimas 開了家新創公司 Interpretable AI，也可以從中了解美國大學的產學運作機制，如何將最新的研究轉成商品或軟體公司。
進一步來說，創業家兄弟的AI系統，在篩選好賣又利潤高的商品（他們稱為高性價比商品）時，會透過一星期的觀察，來分析商品銷售率、退貨率，以及消費者比價（包括評價星數和文字評價）等指標，來自動調整架上的品項。而這攸關創業家兄弟營收的7,000品項選品過程，完全由AI操作，不需要人為介入。另一方面，公司在選品時，也會偏好毛利相對高的非標準品，也就是變化性多元、沒有標準規格的商品，比如居家用品和服裝等，以與綜合型電商產生差異。
此外，創業家兄弟也將AI選品系統，運用在限時特賣上。該系統分析過往商品銷售資料，找出在特定時節銷售量特別好的商品，來進行限時特賣。不過，所以，創業家兄弟發言窗口坦言，由於限時特賣會受到許多變因影響，還需人為介入。
除了將AI和大數據分析用在選品策略上，創業家兄弟也用於客製化廣告和個人化精準行銷。廖家欣指出，透過採集商品點擊數據和消費者行為資料，自家公司的資料科學團隊可用來分析購買過程，提高個人化商品推薦。而創業家兄弟的關係企業松果購物，也已運用AI來開發「猜你喜歡」功能，也就是根據消費者行為軌跡，來推薦可能感興趣的商品。
「現在我們是日本傳動零件第二大在地供應商，占有率超過日本精工（NSK）、東晟（IKO）和椿本（Tsubaki）。」別看卓永財說得一派輕鬆，要讓台灣製造敲開由日本製造掌握的技術局面，甚至後發先至，其實困難重重。
日本市場，是上銀整體營運的縮影。今年前三季，上銀營收近二二七億元、每股稅後純益（EPS）十五．五九元，雙雙超越去年全年水準；法人預估，二○一八年營收更可望寫下新高的三百億元，有機會挑戰賺進兩個股本。
此外，卓永財也因一九二一％的總股東報酬率、市值增加一二三六億新台幣等綜合績效，在九月摘下《哈佛商業評論》「二○一八台灣執行長五十強」第八名。...
即使漁民頻繁巡察蝦塭，也難以精確掌握蝦子生長進度，必須靠撈蝦檢視的方式抽樣整個蝦塭生長進度，加上台灣養殖業主高齡化，高齡漁夫冒惡劣天氣巡察也讓人驚心，中山大學海洋科學系教授洪慶章推動跨學系專案，與資訊工程系教授黃英哲合作，要讓AI應用落地，解決老漁夫痛點。
Millions of tonnes of clothes end up in landfill every year—it’s one of the fastest-growing categories of waste in the world. How can the fashion industry continue to grow while addressing the environmental need for people to buy fewer clothes?
Otto’s work stands out because it is already automating business decisions that go beyond customer management. The most important is trying to lower returns of products, which cost the firm millions of euros a year.
Its conventional data analysis showed that customers were less likely to return merchandise if it arrived within two days. Anything longer spelled trouble: a customer might spot the product in a shop for one euro less and buy it, forcing Otto to forgo the sale and eat the shipping costs.
We detail our ongoing work in Flint, Michigan to detect pipes made of lead and other hazardous metals. After elevated levels of lead were detected in residents' drinking water, followed by an increase in blood lead levels in area children, the state and federal governments directed over $125 million to replace water service lines, the pipes connecting each home to the water system. In the absence of accurate records, and with the high cost of determining buried pipe materials, we put forth a number of predictive and procedural tools to aid in the search and removal of lead infrastructure. Alongside these statistical and machine learning approaches, we describe our interactions with government officials in recommending homes for both inspection and replacement, with a focus on the statistical model that adapts to incoming information. Finally, in light of discussions about increased spending on infrastructure development by the federal government, we explore how our approach generalizes beyond Flint to other municipalities nationwide....
Through an analysis of about 160 AI social impact use cases, we have identified and characterized ten domains where adding AI to the solution mix could have large-scale social impact. These range across all 17 of the United Nations Sustainable Development Goals and could potentially help hundreds of millions of people worldwide. Real-life examples show AI already being applied to some degree in about one-third of these use cases, ranging from helping blind people navigate their surroundings to aiding disaster relief efforts.
TFT-LCD panel manufacturers rely on experimental design and engineering experience for process monitoring and quality control throughout the production line. To shorten production and reduce the cost of labor resources, this study proposes a three-phase data science framework embedded with several data mining and machine learning techniques, which can identify the variables affecting yield, predict the metrology result of photo spacer process, and suggest the process control in the color filter manufacturing process. An empirical study of Taiwan's leading TFT-LCD manufacturer is conducted to validate the proposed framework. The results indicate that the proposed framework effectively and quickly selects the important variables, predicts the metrology result with higher performance, and identifies the main effect and interaction effect of the selected variables for yield improvement.
一開始，楊正大就明白自己不是要開補習班，而是「個性化的網路教學平台」，原本以實體為主、數位為輔，但2003年的SARS事件，學員大量轉移到線上，不少使用者發現「原來數位比實體更好用！」楊正大看見「數位教育」發展潛力，2004年成立TutorABC，全力進攻線上。
2006年是轉捩點。楊正大以數據為基礎、AI為核心，開發出的「動態課程系統DCGS （Dynamic Course Generation System）」，能精準配對學生、老師與教材，獲得專利。
這個結合大數據和演算法的人工智慧系統，快速比對學生需求、老師背景、教材內容，以及學員的人格特質，達成「讓任何人在想要的時間，找到喜歡的老師，搭配合適的同學，上需要的教材內容」，「個性化教育，從此變可能！」楊正大回憶。...
Advanced programming languages like Python and domain-specific languages like TensorFlow have dramatically improved programmer productivity by increasing software reuse and by raising the level of abstraction.
由中國權威財經作家吳曉波撰寫，他被譽為「最會說故事的財經作家」，內容深入卻不流於枯燥艱澀。
切實分析從2008～2018年各年度中國在社會、國內外政經情勢所面臨的挑戰、變化與後果。
博引眾多時事、企業案例、風雲人物興衰等實際事件，可清楚看出中國是如何在這十年內成就「水大魚大」的新經濟環境。
自動光學檢測（Automatic Optical Inspection，AOI）是利用機器視覺作為檢測技術的產業，由於光學影像檢測系統高速、失誤率低，不需要輪班，比人工更自動化，已經成為半導體業如IC載板、顯示器業者、封裝測試業重要設備，而「由田」正是台灣營收規模最大的AOI業者。...
到底缺陷分析系統有什麼威力，讓大廠小廠都看上？鄒嘉駿說，由田設備賣出累積超過2500台，這些機台所需要複檢（VRS）操作人員約4000人，若改採用AI VRS的話，客戶可以節省70%以上人力。
也就是說，原本一台設備放在客戶端，客戶要雇三人負責維修，但導入AI VRS，可以節省兩名人力，只要聘1人管理即可。
客戶端若一天兩班運作，就等於幫客戶省一天四人費用，以一個人月薪三萬元，加上退休保險等費用，一台三年總計約可以省300萬元，那麼由田可以用省下的費用以五折或七折跟客戶收取AI軟體費，他也估這部分老客戶買AI軟體市場產值約25到30億元。...
儘管2019年AI貢獻營收還不多，對由田卻是關鍵的一步。「 客戶對軟體竟然要收錢這件事要充分接受，還是需要時間的。 」鄒嘉駿說，台灣客戶都是製造業，即使瞭解上面所說可以節省的人力成本，但對軟體要付一筆錢，還是很難接受，現在拿到的客戶，也都花了至少八個月場測後才願意購買。
America has long outdone others in its level of inequality, but in the past 40 years it has reached new heights. Whereas the income share of the top 0.1 percent has more than quadrupled and that of the top 1 percent has almost doubled, that of the bottom 90 percent has declined. Wages at the bottom, adjusted for inflation, are about the same as they were some 60 years ago! In fact, for those with a high school education or less, incomes have fallen over recent decades. Males have been particularly hard hit, as the U.S. has moved away from manufacturing industries into an economy based on services....
import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture('vtest.avi')
while(cap.isOpened()):
# Capture frame-by-frame
ret, frame = cap.read()
# Our operations on the frame come here
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# Display the resulting frame
cv.imshow('frame',gray)
if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()
error: ..\..\..\modules\imgproc\src\color.cpp:7456: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::ipp_cvtColor看了 stackoverflow 上的說明，還是不行。只好找出 cv.VideoCapture 中，read() 的說明和使用。
IC Insights 12日發表研究報告指出，若以8吋晶圓來計算，台積電(2330)、格羅方德(GlobalFoundries, GF)、聯電(2303)與中芯國際(SMIC)這四大專業晶圓代工廠的每片晶圓平均營收(average revenue per wafer)預料會在2018年達到1,138美元，跟2017年的1,136美元大致持平。分析也顯示，四大晶圓廠的每片晶圓平均營收在2014年觸頂(1,149美元)後，便一路緩跌至2017年。
報告預測，台積電2018年的每片晶圓平均營收將達1,382美元，比格羅方德的1,014美元多出36%；聯電則僅有715美元、僅約台積電的一半。不只如此，台積電是四大專業晶圓代工廠中，唯一一家2018年每片晶圓平均營收高於2013年的業者，成長率達到9%。相較之下，格羅方德、聯電與中芯國際2018年的每片晶圓平均營收則預料會比2013年下滑1%、10%與16%。
他說明，目前回收液晶的主要來源有兩類，一是製程中的不良品，二是電子廢棄物裡液晶，但一片面板只有幾公釐，裡頭卻有超過 10 種材料，把兩片玻璃基板分開後，還得把其他材料排除，才能把液晶萃取出來，光這項技術的研發就將近十年。
取出液晶後，下一道關卡則是如何讓它「變乾淨」。難度之高，連液晶原廠都認為不太可能。...
張懋中校長認為，「偉大大學」要能夠──
辨識人才：發現學生的潛能、適性與熱情；
挑戰人才：給予學生挑戰，激發提升自我的能力；
準備人才：提供辨識與挑戰的環境，使學生成為未來世界的先驅與領導者。
他更強調，在邁向偉大大學時，ACT（行動力）不可或缺。
A是主動式教育（Active Education and Active Placement）：由教學方法出發，著重學生與教授的互動式身教，以引導討論為核心的教育方法；
C是跨領域（Cross-Disciplinary Research）：科系與人才的跨界合作，提升團隊的研究能量；
T是推動大學信託化（Trustees for Institution and Endowment）：讓高等教育的經營更靈活、更有效。
張校長很喜歡一句非洲古諺：「If you want to go fast, go alone. If you want to go far, go together.」（想要走得快，自己走；想要走得遠，大家一起走。）台灣的確面臨許多難題，但挑戰並非壞事，以「飲水思源」（交大校訓）與「同行致遠」的合作精神，台灣一定能穩健前進。
露天拍賣擁有超過 1.9 億個物件以及 200 萬個賣家、1,000 萬名會員。透過深入挖掘會員的購買行為、瀏覽軌跡以及每日外部環境的變化等資訊，針對買家與賣家兩個方面推出兩項 AI 產品。
買家方面，推出「 個人化推薦商品 」，模擬消費者未來可能發生的瀏覽行為和採購需求，預測出最有可能成交的產品優先推薦給消費者。這部分除了深入追蹤使用者的軌跡之外，曾薰儀提出了一個案例，「也許在會員註冊時是男性，但是瀏覽軌跡以女性用品為主，我們還是會推送女性用品給他。」
除了內部的資料探勘之外，也結合每日外部環境的變化，包含天氣、趨勢等來建立預測模型，這是讓露天拍賣個人化推薦與一般純網路數據追蹤最不一樣之處。目前個人化推薦上線後，流量轉換率成長了 4 倍。
賣家方面，則推出 關鍵字代操機器人 。露天拍賣的賣家只需提供預算、走期、平均出價就能享有自動的廣告投放服務。人為操作與代操機器人的比較上，AI能夠達成流量成長 2.2 倍、交易金額 1.8 倍的成績。
但曾薰儀也承認，露天拍賣有很多極具經驗的投放者，AI 目前還沒有辦法贏過頂端的那群人，不過已經能贏過大部分的人工投放者。
A Siemens subject matter expert - an engineer with no background in AI - built an AI model that autotuned a real-life CNC machine more than 30x faster than the best operators. The machine was calibrated with expert-level precision, with one axis calibrating in just 13 seconds.
This achievement marks one of the first real-world industrial applications of deep reinforcement learning since DeepMind’s notable HVAC results in 2016.註冊後可以讀 Siemens Case Study
At our company, Autonomous Healthcare, based in Hoboken, N.J., we’re designing and building some of the first AI systems for the ICU. These technologies are intended to provide vigilant and nuanced care, as if an expert were at the patient’s bedside every second, carefully calibrating treatment. Such systems could relieve the burden on the overtaxed staff in critical-care units. What’s more, if the technology helps patients get out of the ICU sooner, it could bring down the skyrocketing costs of health care. We’re focusing initially on hospitals in the United States, but our technology could be useful all around the world as populations age and the prevalence of chronic diseases grows.
The benefits could be huge. In the United States, ICUs are among the most expensive components of the health care system. About 55,000 patients are cared for in an ICU every day, with the typical daily cost ranging from US $3,000 to $10,000. The cumulative cost is more than $80 billion per year.
Tencent, the Chinese social-media giant and maker of WeChat , is one of our favorite examples of this new business model. A Tencent executive told us last fall: “We are the only company that has customer data across social media, payments, gaming, messaging, media, and music, and we have this information on [several hundred] million people. Our strategy is to put this data in the hands of several thousand data scientists, who can use it to make our products better and to better target advertising on our platform.” That unique data set powers a model factory that constantly improves user experience and increases profitability—attracting more users, further improving the models and profitability. That’s a model-driven business....
和碩技術長黃中于是和碩集團技術研發幕後推手，內部同仁暱稱「黃博」，他接受《數位時代》訪問指出，未來汽車將有四大趨勢，分別是：自駕車、新能源、通訊技術（如SOS智慧緊急求助Intelligent Emergency Call、道路救援Breakdown cover）及共乘。
和碩布局車用電子多年，今年COMPUTEX上展示曲面玻璃接合技術，用在車內裝儀表板電腦，並預告開發自駕車關鍵行動車聯網技術V2X（Vehicle-to-everything）及5G車載通訊技術，該通訊技術由高通、奧迪、福特及5G汽車協會（5GAA）共同推出，是自駕車關鍵技術。
V2X車聯網技術預計2020年成熟，被視為自駕車的關鍵技術，是因可以讓行駛於道路上的自駕車輛，對周遭的車輛、行人與各項設施進行資料傳輸與分享，讓駕駛提早獲得潛在危險警示，避免意外事故，比方在十字路口，預先知道對向車道有來車，特別的是，警訊靠的不是影像技術，而是通訊技術，所以不會有機器視覺「盲點」。...
A/B tests are often used as one-shot experiments for improving a product. In our paper Constrained Bayesian Optimization with Noisy Experiments, now in press at the journal Bayesian Analysis, we describe how we use an AI technique called Bayesian optimization to adaptively design rounds of A/B tests based on the results of prior tests. Compared to a grid search or manual tuning, Bayesian optimization allows us to jointly tune more parameters with fewer experiments and find better values. We have used these techniques for dozens of parameter tuning experiments across a range of backend systems, and have found that it is especially effective at tuning machine learning systems....
We have used the approach described in the paper to optimize a number of systems at Facebook, and describe two such optimizations in the paper. The first was to optimize 6 parameters of one of Facebook’s ranking systems. These particular parameters were involved in the indexer, which aggregates content to be sent to the prediction models. The second example was to optimize 7 numeric compiler flags for HHVM. The goal of this optimization was to reduce CPU usage on the web servers, with a constraint on not increasing peak memory usage.
早期介入，尤其是低年級及學前的介入，幼兒仍未有太多學習挫折的經驗，沒有習得無助的問題，也不會抗拒介入；即使真有落後，和優勢同儕比較起來，尚未落後太多。在執行技術層面，幼兒園的課程較有彈性，小一小二下午不必上課，介入時間容易安排，這些因素都可以降低介入的難度及成本，提高成功的機會。
結論是，解決教育機會不均等的契機，並不在高等教育階段；升學制度改變，只能對現狀做出微調。真正會造成改變、真正能給弱勢學生帶來希望的，都在學前及國小教育階段。
用藥錯誤的情況有多嚴重？從數據來看，2013年美國因醫療疏失死亡的人數約為25萬人，高居全美前三大死因。但醫療疏失涵蓋甚廣，其中，因用藥不當導致死亡者，約在1萬7千人到3萬5千人之間。每年，美國政府需花費300億美元處理因用藥錯誤衍生的醫療問題。
台北醫學大學醫學科技學院院長、萬芳醫院皮膚科主任李友專表示，原則上，用藥錯誤可能來自四個階段，依發生時序分別是處方錯、調劑錯、給藥錯以及病人錯誤服用。其中，最嚴重也最常發生的，是醫師在處方開立階段就出現錯誤，「這很難挽救，藥師也救不回來。」
台灣方面，李友專預估，一年約有1千7百萬張的不適當處方，若以每人每年平均看診15次計算，台灣每年3億4千5百萬處方箋中，不適當處方率近5%，這個比例和美國相當，接近全球平均。...
這方案的一大亮點，在於能即時監測長輩的身體數據，上傳雲端同步至護理人員的平板電腦、手機與護理站，減輕傳統紙筆紀錄、半夜巡房的人力負擔。
友達頤康智慧床墊，搭載壓力和振動兩種感應器，能隨時偵測長輩呼吸與心跳，也能設定警示範圍，提醒護理人員多加留意。特別的是，這款智慧床墊，能整合家中現有的床墊，不排除未來會單獨銷售，直接推向消費者市場。
由於安養院裡有許多行動不便的老人家，友達也設計了室內定位按鈕，提供長輩隨身攜帶，系統則會在螢幕上顯示移動軌跡，定位誤差範圍小於30公分。若擔心長輩停留在同一位置過久，則能夠設定警示時間，讓系統發出推播警告。
另外還有這台健康促進機，看起來跟一般健身房器材相似，卻能夠紀錄使用者的力道，逐漸變化阻力，最終達成穩定平衡，可以幫助長輩維持肌力；使用後，則會生成專屬的肌力報告，讓園區的復健治療師安排專屬運動課表。
Several barriers might hinder rapid adoption and absorption (see video, “A minute with the McKinsey Global Institute: Challenges of adopting automation technology”). For instance, late adopters might find it difficult to generate impact from AI, because front-runners have already captured AI opportunities and late adopters lag in developing capabilities and attracting talent.
Nevertheless, at the global average level of adoption and absorption implied by our simulation, AI has the potential to deliver additional global economic activity of around $13 trillion by 2030, or about 16 percent higher cumulative GDP compared with today. This amounts to 1.2 percent additional GDP growth per year. If delivered, this impact would compare well with that of other general-purpose technologies through history.
我們深入檢視19個產業和9個業務職能裡，超過四百個實際的人工智慧使用案例，發現有一句古老的格言，最能回答應將人工智慧用在何處的問題，那句格言就是：跟著錢走。
傳統上，對企業提供最多價值的業務領域，往往是人工智慧能產生最大影響的領域。舉例來說，零售組織中，行銷和銷售經常提供重大的價值。我們的研究顯示，在顧客資料上使用人工智慧，將促銷活動個人化，單是實體零售商店的新增銷售（incremental sales）就會增加1％到2％。相較之下，在先進製造方面，營運活動往往產生最多的價值。這方面，人工智慧能夠協助根據需求背後的因果驅動因素，來做出預測，而不是根之前的結果來預測，因而改善預測準確度達10％到20％。這可能會使得存貨成本降低5％，營收提高2％到3％。
銷售績效頂尖、超越同業的公司，在定價決策上，通常是贏在以下的三個做法：確實為個別顧客和產品，量身制定價格；讓第一線銷售人員的獎勵制度，和定價策略協調一致；提供培訓和工具，持續培養銷售與定價團隊的能力。...
平均定價永遠是錯的
What Jim designed works a lot like other examples of machine learning, like speech recognition: a computer analyzes large amounts of data to recognize patterns and “learn” from them. In a dynamic environment like a data center, it can be difficult for humans to see how all of the variables—IT load, outside air temperature, etc.—interact with each other. One thing computers are good at is seeing the underlying story in the data, so Jim took the information we gather in the course of our daily operations and ran it through a model to help make sense of complex interactions that his team—being mere mortals—may not otherwise have noticed.After some trial and error, Jim’s models are now 99.6 percent accurate in predicting PUE. This means he can use the models to come up with new ways to squeeze more efficiency out of our operations. For example, a couple months ago we had to take some servers offline for a few days—which would normally make that data center less energy efficient. But we were able to use Jim’s models to change our cooling setup temporarily—reducing the impact of the change on our PUE for that time period. Small tweaks like this, on an ongoing basis, add up to significant savings in both energy and money.
為因應年底亞太防制洗錢組織(APG)來台評鑑，金融業者無不投入大量成本做到合規，Synergies董事長張宗堯舉例，以對全球銀行業者來說，過去一年至少增加20%的反洗錢（Anti Money Laundering，AML）法遵成本。
只不過就算花大錢導入AML系統，系統只能初步篩選出可疑的人物、公司或交易，後續還是得仰賴大量人力審查案件的風險高低。敦陽科技董事長梁修宗指出，衍生的人力需求和成本甚至比系統建置成本還高，而敦陽和Synergies合作結合AI推出的AML解決方案，就是瞄準這塊缺口，提高案件處理效率。
而華碩最後一個挑戰，在於華碩手機流程管理，由於華碩前兩代手機都遭遇產品開發延遲問題，導致手機上市時間都在下半年，跟兩大手機品牌三星跟蘋果旗艦機硬碰硬，好不容易，ZenFone 5產品上市時間對了，提早到4月放量，ZenFone 5及5Z都獲得不錯好評，大電量Max Pro也表現不俗，然而華碩卻一路面臨缺貨窘境，而主要原因竟是轉換供應鏈，由中國代工廠組裝，導致出貨不順，令人扼腕。
沈振來坦言，手機的供應鏈管理，要在成本控管與量產交期間取得平衡，確實不易，第2季起會由華碩今年初挖角英特爾前高層的營運長趙允明協助管理，組成200人左右供應鏈團隊，進行專業改善，把供應鏈短缺問題解決，第3季逐步改善，直至第4季全面解決，確保新品未來導入量產時能做得很好，而未來將由專門供應鏈主管操盤。
而據了解，華碩採購過去除採購共通平台操盤外，去年組織改組後也釋出部分零件採購權限到各事業單位上，直至今年初才又決收回統一集中，權責變動頻繁，過去零組件廠商就透露，產品要打入不同產品線，面對的華碩採購窗口多元，困難度很高，如今採購事權大統一，能否克服新品遲到，交貨不及困境仍待觀察。
區塊鏈在許多產業持續發燒，科技廠IBM與船運公司快桅（Maersk）共同開發了一套區塊鏈船運資料交換系統 TradeLens，將全球船運資料數位化，帶進即時、視覺化的資料溝通工具。
在過去，每間船運公司都有自己的一套系統，他們只看得到自己旗下某項貨品的運輸起點至終點，但是無法得知他家廠商、某個特定碼頭的運輸資料。這樣的情況下，假設某家公司聘請兩三家船運公司運輸貨品，他們得不斷打電話、寫E-mail到這些公司，才能追蹤到所有物品。
以區塊鏈為基礎開發的TradeLens，希望改變這個現況，利用區塊鏈資料儲存保存且容易回溯追蹤的特性，讓全球船運公司、貿易公司，都能透過這套系統掌握所有運輸資料，從運輸業者、運輸航線、到達港口，到內陸運輸路線、海關資料等。...
IBM表示，TradeLens在一個把包裝材料運送到生產線的例子上，將整體運輸資料透明化，省去10個步驟與5人關卡（如打電話問我的貨在哪），這樣快速的溝通模式共節省了40%的運輸時間。
There are different approaches to predict the results of FIFA World Cup. One approach is to simulate every single match in a paired comparison in terms of team’s capabilities and the winning odds. Zeileis, Leitner, and Hornik (2018) used the same technique, and they predicted that Brazil would win the FIFA World Cup 2018 with a probability of 16.6%, and it is followed by Germany (15.8%) and Spain (12.5%) [1].
它的網站每天改版上千次執行長：永遠在了解消費者要什麼
我們站在Booking.com位於運河旁的總部，這裡，前身是荷蘭皇家銀行，大樓內部的裝潢風格仿如網路新創，有一千八百名工程師在此工作。每天，大家最重要任務只有一個：對網站進行永無止境的改版測試。大家一天至少會做一千次以上的A/B測試。
A/B測試指的是，針對某項網站上的功能，提供兩種版本給消費者使用，若數據顯示，某個選項最能留下消費者、或是減少後續客服次數，就會被正式採用。...
牧場主人居斯基(Ogden Driskill)認為，區塊鏈技術能保住牛肉供應鏈上各個環節的價值，若能向最後買主證明，他們買的牛是在擁有陽光、草原上飼養的放山牛，每頭將可淨賺700美元，利潤近30%。
59歲、7年前曾當選懷州州議會參議員的居斯基說：「我們的產品比別人好，但是總有人會混水摸魚摻進來，就像凱迪拉克、賓士汽車中摻著福斯；未來，我們的品質就能在市場上脫穎而出。」
今年初即在全家發表剩食專案的公共事務暨品牌溝通室部長林翠娟分析， 主因有三：
第一生鮮食品的訂購單位太小。... 例如一間門市共訂購15個麵包，但每一口味只有一到兩個。當銷量好壞的數量差僅限於一或二時，很難進一步預測。
第二生產配送考量。... 但鮮食因有效期問題，訂購數量較少，一旦出現缺口，以現行的生產配送循環，將無法即時補齊。
第三衡量廣告預算。... 「我們就發生過啊！2016年酷繽沙大缺貨，到隔年才完全補起來，損失難以估計，」林翠娟坦言。...
第一章人工智能:新時代的開啟深入淺出好書
第二章牛刀小試:察異辨花
第三章別具慧眼:識圖認物
第四耳聽八方:析音賞樂
第五章冰雪聰明:看懂視頻
第六章無師自通:分門別類
第七章識文斷字:理解文本
第八章神來之筆:創作圖 畫
第九章運籌帷幄:圍棋高手
從國家建設到個別組織的競爭力，其成敗關鍵，歸根究柢就在於人力素質。人力素質的表現除了個人的品德操守，還包括專業、思維、溝通、解決問題等方面的關鍵能力，以及在工作中可以持續自我成長的習慣與潛能。這些關鍵知能，都可以經由互動式個案教學來強化與提升。備受各界敬重的司徒老師，利用個案教學，培養學員聽說讀想的能力。40年來，依然持續努力與精進，令人感佩。
個案教學是「聽說讀想」的修鍊。本書即是希望透過個案教學方法的普及運用，對國家社會整體能產生正面的作用。在社會開始更重視教學、更重視思想能力的培養、更重視理論與實務結合的此時，本書是最完整的實用指南。而當數位時代潮流對教師傳統教學角色產生擠壓，大家為了維持教師的附加價值，而深感在教學方法上必須有所調整時，更能彰顯本書的價值。
本書不只是企業個案教學師生提升學習效益的必讀經典，對企業內部希望改進培訓技巧及會議主持風格的各級管理人員，甚至包括對互動式教學有興趣的各科教師，本書也是培養其整合、思辨及提問能力，協助自我反思其討論過程中內隱心智流程的絕佳參考。
辦駕照、繳學費，跑好幾個部門才辦完
數夢工場 打通四千政府網站，推「跑一次」改革
經銷商亂開黃牛價，供貨量難控管
雲起科技 茅台酒上雲端，誰囤貨、哪缺貨全掌握
交通堵、警力缺、公車專用道成效低
華芸科技 建「城市大腦」，紅綠燈秒數自動調
尤其，一九九八年設立的在地啤酒餐廳，來客數僅預估的四分之一，短短三個月就關門大吉，不僅賠掉當時近半的營收，「旭酒造撐不下去了」的消息在當地開始流傳，釀酒師「杜氏」團隊離開酒廠，公司也陷入釀不出酒的危機之中。
日本清酒產業中，酒廠僅負責銷售，杜氏（釀酒職人的稱呼）才是每支清酒的靈魂人物，與釀酒相關的知識與技術，都刻在他們腦子裡，不外洩也不傳授，在釀造現場有絕對權力。他們游走在各個酒廠之間，每年只在寒冷且不易滋生細菌的冬天釀酒。
隨著杜氏離開，逾九成的員工因看不到公司未來，紛紛離職，這對當時的櫻井而言，無疑是一記重鎚，「我甚至把腦筋動到保險金頭上，如果自殺，是不是就能償還借款了？」櫻井回憶。
全家公共事務部長林翠娟進一步解釋，根據全家的大數據分析，到超商買麵包的客人併買率（編按：連帶購買其他商品的比率）高達8成，是超商消費很好的「帶路雞」，所以當今年1到4月，包括麵包、吐司、甜點、三明治等烘焙商品比去年成長近2成時，就能發揮帶動鮮食或飲料等品項的消費，使零售業績成長。...
“Many industries are going from centralized to decentralized to the sharing economy,” Tan told CNBC Make It. “We see the energy industry as no different.”
In the same way that Airbnb and Uber have opened up the travel and transport industries, Tan said Electrify gives customers access to more providers — both big firms and independents — on one central platform so they can easily find and compare different deals. Digital, or "smart," contracts can then be written on the blockchain, removing the need for lawyers and accountants and saving around 30 percent in transaction costs....
By pooling together different energy options, they hope to make it easier for people to select their preferred energy source, including renewable options. That's increasingly important as populations rise and energy demand grows. In Asia alone, annual energy expenditure is expected to rise from $700 billion to $1.6 trillion by 2035, according to the Asian Development Bank.
However, Tan said the pair doesn't "plan to enforce our ideals."
Instead, the company is using artificial intelligence to match people with the right plans for them based on their budget and energy usage.Technical Whitepaper by Electrify.
本書將談德國在東西德統一後最受矚目的三大領域，政治、能源政策與轉型正義。這是深入瞭解德國，且掌握德國的三個重點。
本書由駐德資深記者林育立歷經多年採訪而成，以冷靜而熱情的視角，講述的是一個遭遇各種極端困境卻始終勇於面對的國家，從廢墟中重建，重返榮耀的故事。諶淑婷，為何德國已經轉大人，台灣仍是憤怒不安的青少年？──專訪林育立《歐洲的心臟》，2017-03-16
從1998年開始旅居德國，擔任過駐德代表處的新聞編譯、十年駐德記者，林育立自認是「比較了解德國的台灣人」，但他最討厭的一句話也是「德國好棒棒」。「我們總是在說德國行，為什麼台灣不行？但我們不知道別人怎麼做到的，所以必須爬梳歷史、找出脈絡與背後條件。當我們總是羨慕德國能源政策，也不能忽視台德之間科技水準、環境條件、環保意識的差異。」
Some AI researchers think that human beings can be dispensed with entirely. “It’s quite obvious that we should stop training radiologists,” said Geoffrey Hinton, an AI luminary, in 2016. In November Andrew Ng, another superstar researcher, when discussing AI’s ability to diagnose pneumonia from chest X-rays, wondered whether “radiologists should be worried about their jobs”. Given how widely applicable machine learning seems to be, such pronouncements are bound to alarm white-collar workers, from engineers to lawyers....
國內超商近來被自家加盟主指浪費食物，因總公司規定進貨量須超過銷貨量一定比率，以致每天很多賣不出去的食物被迫丟棄，IFRA中華國際連鎖加盟者交流暨權益促進會上月為此發動陳情行動，提出「進貨適量」、「拒絕強制進貨」等訴求，目前已有逾三百家加盟店加入，盼四大超商總公司能正視浪費食物問題。
IFRA說，若以每間超商平均每天約丟棄兩千元食物，換算全台超過一萬家超商，等於每年共浪費七十多億元食物。
但超商業者強調，並無強制進貨，都有採數據分析，依各商圈個別需求輔導店長調整訂購量。
台灣便利超商密度全球第二，僅次於南韓，走進超商，飯糰、三明治、關東煮、水果等食物琳瑯滿目，甚至有新鮮蔬菜可供選購。但IFRA會長陳縯家說，四大超商總公司常以市場需求，要求店鋪增加進貨，包括銷貨量不可超過進貨量的九成五，形同約有百分之五的進貨可能賣不出去，過期只好丟棄。
特選影響社會、企業與人心的9個知名案例，還原事件前因後果。以「善念」為經、「法理」為緯，和大家分享圓滿解決企業與人生困境的心法，並與台大研究生進行17堂100分鐘的思辨與對話。
聯電8吋晶圓代工產能供不應求，近期正式漲價，旗下對岸8吋廠和艦並將啟動三年多來最大規模擴產，幅度達15%。業界透露，聯電這次採「一次漲足」，漲幅達二成，漲幅前所未見，加上大動作擴充和艦產能，透露對後市看好。
聯電昨（12）日舉行股東會，財務長劉啟東會後證實，已啟動「一次性漲價」，主要考量全球8吋晶圓代工產能吃緊，加上先前上游矽晶圓材料不斷漲價，以反映市場機制與成本波動。
聯電目前產能利用率約95%，整體訂單能見度約二至三個月，4、5月營收均符合預期，本季營運平穩。該公司去年營收1,492億元，創新高，預期今年全球半導體市場年增率可逾10%。儘管目前聯電仍處於調整體質及產品線階段，使得今年成長力道可能低於整體市場，但仍預期可個位數成長，再寫新猷。
1998年入主全聯後，林敏雄開始巡店，每巡一次店，他就受到「驚嚇」，「別人店開美美的，我的店卻黑黑臭臭，」他回顧，走訪北投的店，在暗暗的地下室，彰化田中店，則在一棟房子的四樓，沒有電梯，大熱天的，他爬得滿頭大汗。「接手一個月後，真的有點後悔，」他笑著說。
身為1000個全聯社前員工之一，賴淑子回想自己第一次當店長的彰化溪湖店，位在市場三樓，員工每天開門第一件事就是灑水，讓粗胚的水泥地板降溫，當時整個賣場只有一台水冷氣。
悟出商機〉便宜、省錢是兩大堅持
不過林敏雄也從中悟出，為什麼黑黑臭臭的店，還是有生意？關鍵就是：便宜。而便宜的前提，是省成本。從此他堅持「賣便宜」和「省錢」兩個理念。...
最近一週，香蕉因為產地一公斤剩下六元，低於成本的6.4元，且價格是近五年來最低點，台北市有菜市場一斤只賣10元，等於一個超商茶葉蛋的價格，蕉農為低價心急如焚。
農委會繼5月底啟動第一波救助措施，以優於市場行情向農民收購2000公噸，6月4日宣布，擴大促銷1000公噸，準備消化1萬1000公噸的香蕉。...
我們常說有問題的不是演算法，而是餵養給演算法的訓練資料，最近在麻省理工學院媒體實驗室（The MIT Media Lab）的一項研究中，研究人員用大量不安的素材訓練一個叫「諾曼（Norman）」的人工智慧，成功訓練出帶有偏見的模型，誕生了第一個如同患有神經病的AI。
The new machine is capable, at peak performance, of 200 petaflops—200 million billion calculations a second. To put that in context, everyone on earth would have to do a calculation every second of every day for 305 days to crunch what the new machine can do in the blink of an eye. Summit is 60 percent faster than the TaihuLight and almost eight times as fast as a machine called Titan, which is also housed at Oak Ridge and held the US supercomputing speed record until Summit’s arrival.
But it isn’t just national pride that’s at stake here. Supercomputers are already being used in industry for everything from designing new aircraft to creating new materials. Others are employed by the military to design nuclear weapons, and by scientists to conduct fundamental research. If the most powerful one is in the US, American researchers and the country’s armed forces will have an extra edge.The team at Oak Ridge says Summit is the first supercomputer designed from the ground up to run AI applications, such as machine learning and neural networks. It has over 27,000 GPU chips from Nvidia, whose products have supercharged plenty of AI applications, and also includes some of IBM’s Power9 chips, which the company launched last year specifically for AI workloads. There’s also an ultrafast communications link for shipping data between these silicon workhorses.
If the detection AI is looking for the corner of the eyes, for example, it adjusts the corner of the eyes so they’re less noticeable. It creates very subtle disturbances in the photo, but to the detector they’re significant enough to fool the system.論文 Avishek Joey Bose and Parham Aarabi, Adversarial Attacks on Face Detectors using Neural Net based Constrained Optimization, arXiv:1805.12302v1.
台灣的超市賣場競爭激烈，除了大家熟悉的全聯、頂好外，還有一家隱身巷弄「現代柑仔店」美廉社也殺出重圍，不僅計畫2019年IPO掛牌，日前還被日商住友商事（Sumitomo Corporation）以45億日圓（約12.3億元台幣）買下22%股權，擴大布局台灣市場。
美廉社據點設在社區巷弄裡，外觀看似不起眼，但麻雀雖小、五臟俱全，全台逾600家門市，這間長青小超市能不畏本土超市全聯、頂好，以及外商好市多、家樂福的夾擊而屹立不搖，有網友歸納4大存活的原因。
國衛院今日召開「肝癌防治新方向」記者會，分子與基因醫學研究所黃秀芬研究員級主治醫師指出，肝癌中大部分是肝細胞瘤，而在台灣有8成5以上的肝細胞癌是慢性病毒性肝炎感染，包括B肝和C肝有關，為找出其他危險因子，國衛院和台大、長庚等5大醫學中心合作研究，分析「沒有慢性病毒性肝炎」的肝癌患者。
研究收集411例沒有慢性病毒性肝炎肝癌患者的生物樣本和臨床資料，並和840例有慢性病毒性肝炎感染有關的肝癌患者做比較，結果發現，代謝性疾病風險因子和非病毒性肝癌有關，其中最重要的三個風險因子就是脂肪肝、糖尿病史和三酸甘油脂過高。
研究也進一步發現，在沒有酒癮、沒有肝硬化的群體中，如果有脂肪肝、糖尿病史和三酸甘油脂過高等三個風險因子中的兩個因子以上，男性有接近7成以上的肝癌患者都是無慢性病毒肝癌者，而女性中則高達9成，顯示出除了酒精、肝硬化之外的肝癌風險。
業者表示，一台電動車約需要1萬顆MLCC，比起一台筆記型電腦約600到700顆MLCC，車市需求量大，加上車市利潤高，不少被動元件業者近年紛紛把產能從消費電子轉往「高容質、高電壓」的車用MLCC領域發展，使消費性MLCC供給緩步減少。
然而根據工研院智慧車輛與系統研究部報告，2017年全球電動車（含公共運輸）才剛突破300萬輛，以一台1萬顆需求推算貢獻300億顆需求，對月供給3600億顆MLCC市場而言，應該不至於造成立即性大額需求，最終探究，MLCC利潤太低，不少業者退出，市面上新科技產品設計上逐年增加用料，都是造成缺貨關鍵。
IDC研究總監江芳韻表示，今年MLCC所有規格都吃緊，跟車用市場需求有正相關，很多供應商把產能挪去車用MLCC市場，這現象不止被動元件，電池產業也有類似現象，電動車對消費電子市場的排擠效應正持續上演。...
禮客時尚館董事長翁素蕙曾邀請好友張淑芬和張忠謀夫婦，一起參觀她位於台北木柵「159文創莊園」裡的《紅樓夢》壁畫屏風，當大夥看到劉姥姥進大觀園的畫作時，張忠謀是唯一點出劉姥姥三進大觀園的人。此後，翁素蕙邀請友人看畫，一定會補上這個問題：「你知道劉姥姥幾進大觀園嗎？」至今仍未有人答出來過。最近正在學 Python，也準備開新課。突然想到上一段話，就寫個程式來執行一下。因為還不熟，暫時避開有分頁的網頁。選定的網頁是維基文庫。程式碼
據《華爾街日報》透露，H&M已經運用了商店的收據、退貨和會員卡數據，更好地調節供需，同時還能達到降低促銷幅度的目的。因此，一些商店已經開始售賣更多的時尚款式，減少基礎款T恤和緊身褲的進貨。
報導舉了位於瑞典斯德哥爾摩 Östermalm 社區附近的一家門市作為例子，這家店過去售賣的商品一直以男、女性和兒童的基本款為主，這些是管理人員認為當地消費者所需要的產品，但透過更細緻的購買和退貨數據分析，公司發現該店的大部分消費者都是女性，像色彩柔和的春季裙裝和價格較高的時尚單品銷量反而不錯。
於是去年年底，H&M砍掉了該店40%的原有產品，尤其是男裝類，增設了餐具區、咖啡廳和鮮花售賣亭，在6美元的T恤和12美元的短褲旁，也擺上了118美元的皮包、107美元的羊絨衫等更高檔的服裝，更符合這個以中產階級人群為主的社區的消費水平和需求。...
H&M甚至還分析了大量社交網路、搜索引擎的數據，以提前3-8個月了解流行趨勢，以往這都是由設計師們決定的。
就連產品的定價，也離不開演算法的幫助。H&M將貨幣波動、原材料成本等因素都考慮在內，用演算法來保證商品在到店時就能有正確的定價。
我們Stitch Fix的商業模式很簡單：把我們認為你會喜歡的服飾寄給你；你留下你喜歡的品項，退回其他的。我們善用資料科學，大規模提供個人化服務，因而超越傳統的實體和電子商務零售體驗。顧客樂於有專業造型師為他們採買，而且讚賞這種服務既便利又簡單。...
更糟的是，受到營收規模萎縮、良率較差影響，大立光今年首季毛利率66.33%，創 2016 年首季以來新低。
或許股價腰斬、毛利率表現不佳壓力使然，在今天 (4月12日) 登場的法說會上，林恩平罕見針對投資人疑慮一次說清楚。
焦點一：良率將提升
這也才把六福皇宮的營運績效雖名列全台飯店前十強，但七年來營收成長根本追不上租金成本，從2.9億飆升70％到去年4.9億，占集團營收四成，導致累積虧損超過13億的事實，攤在陽光下。
「光房租就四成，加上食材成本三成五，人力成本控制好的話能壓到三成五，怎麼能不賠？」一位台北五星級飯店總經理分析。...
美國食品藥物管理署 (FDA) 周三 (11日) 首度核准利用人工智慧裝置偵測糖尿病引發的眼疾，允許一般醫生診斷患者病情，完全不必解讀數據或影像。
這種叫做 IDx-DR 的裝置能偵測糖尿病視網膜病變 (Diabetic Retinopathy)，這是美國逾3000萬糖尿病患視力受損的最常見原因。...
以 900 位糖患尿病患眼部影像進行的有效性臨床實驗發現，這種裝置能準確辨識問題比輕度視網膜病變嚴重的機率達 87%，沒有比輕度視網膜病變嚴重者的準確率高達 90%。
衛生福利部部長陳時中表示，台灣有完善的疫情監測系統和健保資料庫，運用這些資料導入大數據分析，讓流感預報站在預測類流感就診人數的準確度，遠高於國外類似的預測模式，使疫情預測更具參考價值。例如，目前國際一般誤差約20%，流感預報站準確率誤差在 10% 以下，表現相對穩定。而除了提供各地衛生局與醫療院所做為在地防疫決策、疫情應變與就醫分流參考外，也可讓民眾提早準備自我防護措施。
翻桌次數打趴群雄
信義本店周末營業12小時 翻桌18次
鼎泰豐排隊現象是一幅日常風景。60年前信義路上的一家油行，如今已是挺進亞、美、大洋洲11個國家、全球（含台灣）有146個據點的國際名店。楊紀華透露，台灣鼎泰豐的年營業額差不多30億元。換算下來，平均單店年營業額可達3億元，對比香港來的名店添好運，單店營收高出至少1億元以上。
It is futile to speculate how much Russia’s efforts succeeded in altering the outcomes of votes and poisoning politics. The answer is unknowable. But the conspiracies are wrong in themselves and their extent raises worries about the vulnerabilities of Western democracies. If the West is going to protect itself against Russia and other attackers, it needs to treat Mr Mueller’s indictments as a rallying cry.
富邦金控董事長蔡明興表示，momo從電視走向虛擬平台，過去幾年就想規劃物流中心，這次北區物流中心花15個月完工，總投資金額合計超過 41 億元，面積約 2萬 5000 坪，可容納350萬件以上的庫存量，並導入包括「自動倉儲 (AS/RS)」、「快速揀貨系統 (Shuttle Rack)」、「自動標籤 (DAS) 系統」、「自動分貨機(Sorter)」等自動化物流技術。
蔡明興表示，透過自動化設備能大幅提升作業效率，將商品從下單到包裝好上碼頭的流程，從原先的30分鐘縮短到最快10分鐘，看好北區物流中心能帶動 momo 每日處理的出貨量最高可達14.4萬件，一年 5,000 萬件。另外，自動化倉儲在人力成本上約可節省約30%。momo 總經理林啟峰就指出，導入自動化設備後的物流中心，人力需求從原先的500人減少到300多人。
傳統電信依靠利潤愈來愈低的上網資費以及加值內容，對公司轉型助力不大。Astra 從大數據角度切入，搭配人工智慧近年蓬勃發展的電腦視覺演算法，分析攝影機接收到的畫面，並整理成客戶資訊，讓 NTT 東日本還能再利用這些資訊幫助中小企業分析客群與消費行為，一口氣達成虛實數據整合與未來商務行銷的應用。...
他舉例，亞馬遜 AWS 也有提供臉部辨識的服務，採每分鐘計價 0.1 元美金，一個月很容易就破 500 元美金。而 Astra 與 NTT 東日本合作提供的服務採包月制，提供店家的方案每個月定價 2500 元日幣，大約 20-30 元美金，每張辨識成本更幾乎只有亞馬遜方案的 1/200。對日本商家來說只消一個工讀生 2-3 小時的薪水，就能換得豐富的客戶數據分析，相當划算。...
初期研發團隊甚至曾經 3 個月內就看了 300 多篇影像分析論文，再像拼積木一樣把不同功能的演算法湊在一起，團隊 2 個多月都睡在公司沒回家。經過不斷嘗試和失敗，加上對前後細節的優化及參數調整，才完成了這項低成本下仍能達成任務的「產品」。而這樣的產品比單純監測人流路徑和停留時間，或者僅抓取三個定位點來判斷有沒有人等常見的商店人流系統要精密得多，不僅能計算不重複客數，未來還能推測年齡、性別，甚至紀錄熟客臉孔。
高宏鈞再舉例，若要計算不重複客流量，傳統做法可能是用客人的臉部圖像一張一張比對，「2 萬人就要比對 2 萬次」，非常耗費運算資源。而 Astra 組合既有的群聚分析演算法，就能免除這些消耗。
法律 AI 平台 LawGeex 與史丹佛大學、杜克大學法學院和南加州大學的法學教授合作進行一項新的研究，讓 20 名有經驗的律師與經過訓練的法律 AI 程式比賽。比賽內容是 4 小時審查 5 項保密協議 (NDA)，並確定 30 個法律問題，包括仲裁、關係保密和賠償。如何準確界定每個問題是比賽的得分要點。
頂級律師輸了
在這場比賽裡，人類律師平均準確率達 85%，而 AI 的準確率達 95%。AI 也在 26 秒內完成任務，人類律師平均需要 92 分鐘。人工智慧在一份合約也達到 100% 準確率，其中最高分的人類律師得分僅為 97%。簡而言之，人類律師被機器，「虐」了。...
PART 1 FUNDAMENTALS OF DEEP LEARNING
1 What is deep learning?
2 Before we begin: the mathematical building blocks of neural networks
3 Getting started with neural networks
4 Fundamentals of machine learning
PART 2 DEEP LEARNING IN PRACTICE基於 Keras 的開發環境，有趣的例子、清楚易懂的說明和程式碼，本書適合當成大學部的課本或自學。作者 François Chollet 是 Keras 的創造者 (Creator)。
5 Deep learning for computer vision
6 Deep learning for text and sequences
7 Advanced deep-learning best practices
8 Generative deep learning
9 Conclusions
從 2014 年誕生開始，Pepper 就成為了引領「情感機器人」的代表性產物，並且引發不間斷銷售熱潮。但短短三年，機器人產業變化巨大，而 Pepper 已經風光不再。 上週，日經新聞報導了一則關於 Pepper 的消息：
「軟銀集團向財務省關東財務局提交的 2016 財年（截至 2017 年 3 月）有價證券報告書顯示，軟銀旗下開發和銷售 Pepper 的軟銀機器人控股公司（Soft Bank Robotics Holdings Corp，下稱 SBRH）負債已經超出資產 314 億日元（約台幣 85.5 億）。而根據過去媒體給出的一系列數據顯示，SBRH 至今已經連續三年虧損 ，2014 財年虧損 23 億日元，2015 年淨虧損則高達 117 億日元。 據悉，Pepper 機器人的低利潤和巨大的研發投入是造成高額虧損的主因。...
Google將在旗下廣告平台推出「Auto Ads」，系統會透過機器學習（machine learning）幫助「閱讀」網頁，思考廣告擺放的位置、數量，最重要的是放在哪裡才能獲得最佳的用戶體驗。
事實上，AdSense本身就已經是一個高度自動化的廣告系統，基礎的能力就能分析用戶在網路上的偏好，投放用戶感興趣的廣告內容，而現在則能更精準地針對位置、瀏覽體驗進行優化，預計將幫助廣告主省去不少時間成本。Google在2017年四月嘗試加入機器學習元素，並進行小規模beat測試，據Google說法，先前beta版測試平均讓用戶營收增長10%。
不過「Auto Ads」的缺點，是廣告主必須放棄投放版位的控制權，全權交由AI接手，不過Google認為在拿出亮眼的營收成長數字後，大部分的廣告雇主應該都會樂意嘗試。廣告業務可說是Google的金雞母，根據母公司Alphabet最新一季營收，廣告業務就貢獻了270億美元。
透過新的「Auto Ads」，幾乎可以說是為廣告主完成了所有工作，機器學習不僅可以為廣告選擇效益最大的位置，也會透過分析廣告成效，反過來再教育系統，讓投放能力不斷優化。
但根據部分參與beta的成員表示，當廣告數量過多時，有機會助長不恰當廣告內容，被擺放在顯眼的位置，甚至讓惡意內容或「假新聞」誤導用戶；根據2017年的一份報告，Google共撤下了17億則不良廣告，以及從AdSense上封鎖了200個廣告主。
這個月20日， 春節假期的最後一天， 一份名為「人工智慧的惡意使用 ： 預測、 預防和減輕」 （ The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting, Prevention, and Mitigation） 報告， 在國外媒體傳布開來... 。
報告中指出， 包 括無人機虛假影音 、 和 ， 將是有心人士惡意使 駭客攻擊 用 人工智 慧最普遍的三 大 途徑 。
舉例來說，孤狼式攻擊者只要一台無人機，運用臉部辨識軟體強加訓練後，就可以鎖定特定人物攻擊，把無人機變成殺人工具。而透過機器學習，自動放送的虛假或不雅影音內容，人們很 難分辨 其真實性，可能被用於 政治抹黑，操控公眾輿 論。...對 此，該報告提 出四點建 議。首先，政策制定者和AI專家應共同合作，徹底 掌握可能的惡意利用。第二，雖然AI帶來很多正面的應用，但它就像一把雙面刃，人工智慧研究員和軟體工程師應預先推敲其被誤用的可能性，在開發階段就設下保護機制。
第三，從歷史經驗中汲取教訓，像是資安、電腦科學等，歸納出新技術帶來的負面影響。第四，積極擴大並拉攏相關產業利益者，以預防和減輕惡意使用AI的風險。
