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讓AI安全上工：新觀念隱私保護機器學習

為了解決ai雜訊效果的問題，作者王力,張秉晟,陳超超 這樣論述：

結合時下熱門人工智慧與必備的資訊安全 基本觀念到實際應用層層堆疊 智慧學習與隱私保護環環相扣   　　▍本書主要內容 　　本書深入分析機器學習與資訊安全，屬於進階的結合應用。然而基於讀者可能會有資安跨機器學習或者機器學習涉及隱私應用等可能，故在各章節前都有充分的引導，例如基本的機器學習模型有哪些；各類神經網路的初步介紹；安全計算的技術層面逐一帶入，由秘密分享而至加密處理。前幾章的充分介紹足以建立讀者探究本書所需的資訊。   　　本書中章將觀念更進一步，私有集合交集是如何不揭示交集之外的結果；主流安全多方計算框架裡在取捨優缺點後，如何傾向底層的電腦語言編譯，又或者以隱私保護為軸心出發。視覺化

的樹模型和數學上直觀的線性模型在計算能力突破後迎來的神經網路是如何深入我們的日常。常見的關鍵字搜尋後各網站與應用程式的推薦就盡是相關事物，一探隱私保護推薦系統如何無所不用其極地避免取用不公開資料的情況下，將最精確的商品或資訊提供給使用者。　　   　　▍本書特點 　　1.機器學習各基本模型介紹 　　2.混淆電路最佳化分析 　　3.秘密分享與加密觀念引導 　　4.私有集合各演算法應用 　　5.計算框架與協定 　　6.各模型實際應用與神經網路 　　7.了解推薦系統 　　8.安全多方計算的現況與未來要點

ai雜訊效果進入發燒排行的影片

基於統計準則式方法強化出版物參考元數據提取方法之研究

為了解決ai雜訊效果的問題，作者楊庭豪 這樣論述：

出版物字串是描述資源資訊以讓其他研究者可以搜尋到該資源的一種特殊格式字串，通常用於論文最後引用資料描述以及研究者個人的著作資料整理。我們延續過去的研究基礎，提出結合統計技術與知識規則的方法，透過自動化的準則生成演算法與匹配演算法將出版物字串資料轉換為結構化資訊。出版物參考元數據提取作為學術資料結構化的基本任務，除了用於文獻檢索的精確資訊萃取以外，對於研究學術社群活動網路關係也有助益。然而文獻引用格式的變化性大，且文獻格式也以驚人速度增加，這對於出版物參考元數據提取造成障礙。在這一篇論文中，我們將針對此議題作探討，尋求方法來提升參考元數據提取的效果。此篇論文將研究方向集中在兩個議題上：(1)

整合統計技巧與知識本體之系統設計：我們建構了一套知識表達與應用的環境。該環境包含了知識管理環境與整合式方法核心模型，整合式方法核心模型結合了階層架構式的知識本體與統計方法。在簡化了標記工作的同時仍可以保有資訊提取效能。結合知識的系統架構也使得專家能夠分析各階段的錯誤,並針對關鍵處快速改善系統。我們以此環境開發了出版物參考元數據提取模型。(2) 以統計準則式方法(Statistical Principle-Based Approach, SPBA)強化出版物參考元數據提取： 過去實驗室發展了幾個系統來處理出版物參考元數據提取的任務，在發展過程中我們針對準則產生方式改進並嘗試用於不同任務，最後發展

出了SPBA。SPBA方法有三個步驟，第一步為建立知識本體(Ontology)，並用這些知識對文本進行語意標注(Semantic Labeling)。第二步將前一步驟生成的樣板(Pattern)透過準則生成演算法(Principle Generation Algorithm)將樣板們整合成具有代表性的準則(Principles)。最後用準則批配演算法(Principle Matching)提供彈性比對機制以處理多變的引用格式在本論文中，我們以出版物參考元數據提取任務的公開資料集與專家編輯過的雜訊資料集來驗證SPBA方法的可用性，實驗測試了四個期刊論文引用字串資料集跟一個會議論文引用字串資料集。

我們也比較了當前技術的CRF與Bi-LSTM-CRF方法，SPBA方法在元數據提取任務的效能上在各資料集都獲得了改進。在使用較少訓練資料的實驗中也驗證了SPBA的強健性。大多數的出版物參考元數據提取研究少有提出整合機器學習與知識規則的方法，SPBA可填補此空缺。本研究的貢獻可歸納為下列幾點：第一是結合精簡標記與批配，可以減輕標記工作的負擔。第二是讓從資料中生成準則，可以減輕專家撰寫準則的負擔。第三是我們分享了新的出版物參考元數據提取任務資料集，讓後續研究可以有新的發展材料。SPBA作為一個結合知識本體與統計方法的的技術，能夠產生有可讀性的準則，也能夠讓從各步驟中理解出錯誤的原因，這種具可解釋性

的特性將有助於拓展到未來其它需要細緻處理語意的資訊萃取任務。

亞馬遜貝佐斯的外星人思維法：快速輸出各種創意，工作不再焦慮，給你源源不絕的問題解決力

為了解決ai雜訊效果的問題，作者西羅．布凱,尚-路易．巴梭,麥克．韋德 這樣論述：

在天才眼裡，怪異是能力，發呆是紀律，浪費時間才有創意！ 　　►百萬暢銷書《獲利世代》、《思考的藝術》作者聯名推薦。 　　►瑞士洛桑管理學院10年研究大公開。分析50多個案例，破解成功祕徑。 　　►收錄「外星人思維」檢測表，10種創意練習，讓靈感隨叫隨到。 　　「大家一起腦力激盪，但爭相提供意見後，問題反而更複雜了！」 　　「這個點子明明超棒！主管不了解就算了，幹嘛還拼命打槍？」 　　「明明已經每天加班花時間思考了，怎麼想都還是跳不出老方法！」 　　如果有上述困擾，那你應該換一顆「外星人」的腦。 　　★ 靈感可以製造！只要你「廢」得夠科學 　　我們總將豐富的想像力與靈感和天才畫上等號

， 　　好像創意是種天分，天生注定沒有，再怎麼努力都無濟於事。 　　但愛因斯坦曾說：「創意是浪費時間時的殘餘物。」 　　換言之，正因為你不懂如何正確地「浪費時間」，靈感才沒辦法說來就來。 　　神經學家馬庫斯．賴希勒（Marcus Raichle）研究發現， 　　當受試者不再思考後，思緒會開始游移， 　　啟動大腦另一個截然不同的精巧區域──白日夢網路（DMN）。 　　相較於正在苦思的大腦，休息時大腦的「白日夢網路」更加活躍， 　　而這裡正是推動創意的關鍵區域。 　　忙到沒時間休息，就是工作效率大減、創意堵塞的主因； 　　而放空時故意找事做，或用錯誤的方式休息，也是創意的殺手。 　　若不能創新

，工作與生活將會一天比一天枯燥難耐， 　　對人生各層面大大有害。 　　★ 外型醜、螢幕爛、價錢貴，初代Kindle為何能賣到斷貨？ 　　2007年，Kindle正與索尼（SONY）進行電子閱讀器大戰。 　　當年索尼的新閱讀器外型優美、輕薄小巧、便於攜帶， 　　使用的電子墨水更像在看紙本書； 　　而初代Kindle則是厚重不便，螢幕品質差，價格還比對手貴。 　　正當大家以為亞馬遜輸定了時，Kindle卻在發售六小時內賣到斷貨。 　　原因出在索尼閱讀器只能用USB線下載檔案， 　　而貝佐斯不將焦點放在外型，轉而與網路公司合作建立無線網路、 　　解決出版業害怕的盜版問題，說服他們提供數百萬份電子

書檔， 　　重整閱讀生態，賦予讀者「想看就載」的立即性體驗。 　　貝佐斯在面對問題時，捨棄了多數人關注的陳舊思維， 　　以如「外星人」般的特質衝破僵局， 　　不僅打敗對手，更開闢了一片新藍海，稱霸至今。 　　★ 天才都是外星人？五大科學步驟，隨時叫出創意的神燈精靈 　　貝佐斯為什麼能馬上找出關鍵問題， 　　用充滿創意的思維解決這些從沒人想過的事？ 　　瑞士洛桑國際管理學院三位教授，研究創意的祕密十多年， 　　與世界各國大小企業合作後，確立了「外星人思維法」。 　　有了它，無論是在人生或工作上遇到什麼問題， 　　你都能在需要時馬上叫出創意的神燈精靈， 　　在危機中保持平靜，找出最佳解決辦法。

　　★ 外星人（ALIEN）代表的是── 　　▍專注一意｜Attention 　　X觀察主流動向，用自己擅長的觀點加以分析。 　　〇拉近拉遠切換視角，找出容易被忽視的微弱訊號。 　　▍脫離情境｜Levitation 　　X休息等於偷懶，要贏過他人就必須不斷向前衝刺。 　　〇休息是工作的一部分。徹底放空大腦，替創意留些時間。 　　▍豐富想像｜Imagination 　　X不做無意義的遊戲，也不要去碰觸自己不熟悉的領域。 　　〇結合兩種以上無關的領域和概念，從他處刺激靈感。 　　▍嘗試實驗｜Experimentation 　　X實驗是用來驗證自己的論點是否正確，實驗失敗就毫無意義。 　　

〇做實驗是要改進你的想法，而非證明自己是對的。 　　▍導引向前｜Navigation 　　X這個點子超棒，就算和別人發生衝突，也要捍衛它。 　　〇要讓大家加入你，而不是樹立敵人。 　　更多外星人思維法的祕密，都在本書中── 　　￭ 一位非專科醫師，如何一舉降低伊波拉的死亡率？ 　　￭ 樂高（LEGO）創立70年，點子永不枯竭的奧祕在哪？ 　　￭ 不論你在沙漠還是南極，這款APP總能找到你。 　　￭ COVID-19的口服藥，由AI最先發現？ 激讚推薦 　　亞歷山大．奧斯瓦爾德｜《獲利世代》作者 　　魯爾夫．杜伯里｜《思考的藝術》作者 　　羅伯特．羅森伯格｜Dunkin’ Donuts前

執行長 　　克里斯．強森｜雀巢副總經理 各界讚譽 　　「實際應用本書後，你將能及早看見機會，並將之轉變為衝擊人心的解決方案。本書提供各種令人信服的觀點與有力的例證，帶領讀者改進創意流程，讓我在閱讀時沉浸其中。」──亞歷山大．奧斯瓦爾德（Alexander Osterwalder），兩百萬冊暢銷書《獲利世代》（Business Model Generation）作者 　　「在創新時遇到瓶頸嗎？只要閱讀這本傑作，你就能擺脫困境！」──魯爾夫．杜伯里 （Rolf Dobelli），百萬冊暢銷書《思考的藝術》（The Art of Thinking Clearly）作者 　　「本書將帶領你找到

並實踐創新構想。作者們藉由許多清楚易懂的例子，描繪了每個突破性思維應用於真實世界時的效果。我推薦所有願意花心力創造並實踐突破性思維的人，都該讀這本書。」──博納德．羅斯（Bernard Roth），史丹佛大學設計學院（Stanford d.school）學務主任暨《把成功變成習慣》（The Achievement Habit）作者 　　「相較於其他同類書籍，本書最特別之處在於強調創新的『情緒面向』，創新者們將能在本書中找到同理的引導。」──凱斯．索耶（Keith Sawyer），《Z字點子爆發術》（Zig Zag）與《團隊的天才》（Group Genius）作者 　　「在這個日新月異的世界

中，創新是成功的必要條件。本書作者們借鑒了他們的豐富經驗，提供一種嶄新的架構，大幅提升讀者創意思考與獲得突破性進展的機率。」──羅伯特．羅森伯格（Robert Rosenberg），鄧肯甜甜圈（Dunkin’ Donuts）前執行長暨《在街角環遊世界》（Around the Corner to Around the World）作者 　　「真希望我能更早讀到這本書！本書架構既實際又令人耳目一新，能協助讀者將創意變成足以改變格局的現實。無論你在小型新創公司或大型跨國企業皆適用。」──克里斯．強森（Chris Johnson），雀巢公司（Nestlé）副總經理 　　「本書對創新的傳統觀念做出了

敏銳的批判，同時也針對如何做得更好，提出了引人深思的建議。」──傑克．納普（Jake Knaap），「設計衝刺計畫」（Design Sprint）的創辦人暨《紐約時報》暢銷作家

利用深度學習加速磁振指紋造影之影像重建流程

為了解決ai雜訊效果的問題，作者洪佳聖 這樣論述：

目的：基於回波平面成像（echo-planar imaging，EPI）的磁振指紋造影（magnetic resonance fingerprinting，MRF）為快速定量磁振造影波序，可以在五分鐘的掃描內，同時獲得全腦的T1和T2*鬆弛時間定量參數圖。然而MRF實際掃描後，需要和大量訊號模擬資料進行匹配，才能重建出定量參數影像，這導致額外的時間成本，阻礙其於臨床的應用。本研究將利用深度學習模型加速磁振指紋造影影像重建，使磁振指紋造影能夠符合臨床的造影效率要求，提升磁振指紋造影波序的臨床應用可行性及其價值。研究提出三階段的深度學習模型，首先去除MRF訊號雜訊，接著透過學習模擬字典進行參數圖

重建，最後輸出經過影像失真校正的參數圖、腦組織分割結果、以及合成磁振造影影像。材料與方法：利用MRF-EPI波序掃描取得MRF影像，並通過內積法進行模擬字典匹配重建出T1和T2*參數圖作為參考標準。我們用信噪比（signal-to-noise ratio）來評估模型去除雜訊前後的掃描信號差異。學生t檢驗（Student’s t-test）被用來檢驗訓練和測試數據集以及深度學習模型去除雜訊前後的信噪比差異。類內相關係數（intraclass correlation coefficient）用於測試字典匹配的標準參數圖和提出的模型預測參數圖之間的一致性。相關係數（correlation coeff

icient）與布蘭德－奧特曼差異圖（Bland-Altman analysis），用以比較標準和預測的結果。平均絕對百分比誤差（mean absolute percentage error）被用來比較標準與預測參數圖之間的差異；Dice分數用來評估模型在組織分割的表現；歸一化互相關（normalized cross-correlation）與梯度互相關（gradient correlation）來量測合成磁振造影在標準與預測間的相關性。結果：通過第一階段的降噪卷積神經網路模型去除雜訊號後，信噪比明顯增加，並具有統計顯著性。第二階段的特徵金字塔模型搭配第一階段去除雜訊後的訊號，能夠準確地重建出

T1與T2*定量參數圖。相較於單一模型所有切面，每個切面一個模型的表現在重建定量參數圖的整體表現較佳。在測試資料集的灰質、白質和病變位置，標準和模型預測的平均絕對百分比誤差分別在T1為3.1%、3.2%和1.9%，在T2*為2.6%、2.3%和2.8%；類內相關係數在測試資料集中三種組織內的T1與T2*分別大於0.99與0.95。在第三階段基於U型卷積網路架構的模型中，影像失真校正在測試資料集有效果，但沒有訓練資料集來得好。腦組織分割與合成影像在測試與訓練資料集都有不錯的結果。Dice分數在訓練與測試資料集中皆大於0.8，而歸一化互相關與梯度互相關都大於0.8。結論：本研究將MRF影像重建流程

，透過深度學習方法框架建立模型，不僅能提高重建速度，更能免除模擬字典所需的龐大存儲空間；而基於模擬字典學習的參數影像重建模型，能夠確保模型學習到足夠的數據量與T1和T2*數值精度及範圍大小。研究提出的深度學習模型可以有效地去除雜訊，準確地重建MRF-EPI參數圖，並輸出經過失真校正的定量參數圖、腦組織分割結果、與合成磁振造影影像。