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重新丈量世界：二十一世紀數位時代知識論

為了解決google雲端容量學校的問題，作者JamerHunt 這樣論述：

　　★ 一種新的思考模式，一種認識世界的方法＝二十一世紀數位時代知識論 　　★ 針對大數據、量子研究、生態浩劫到網絡恐怖主義，提出本質性思考。 　　★ 跨領域設計法則，為數位規模失控和意義爆炸，尋求因應之道。 　　尺度讓人類掌握了看不見的世界 　　我們形塑了尺度，尺度也形塑了我們！ 　　複雜多變的網路時代，生活充斥著無法計量的數據和超載的資訊。 　　當事物規模大到打破理解的框架，我們要依據什麼來掌握世界的輪廓？ 　　1GB的硬碟容量有多大？1Mb的文字檔有多小？「雲端」是在天上嗎？ 　　電子郵件一秒鐘就發送到地球的兩端，是一種魔術嗎？ 　　當你盯著電腦螢幕，度量衡完全失

靈，如何感知事物的輪廓？ 　　日常生活中，我們依賴各種尺度標準來選擇、判斷和行動。例如，精準調配雞尾酒成分，考慮要不要舉起一個小小孩童，開車時查看速限，挑一雙合腳的鞋，或準時赴一場約會。尺度的運作讓我們得以比較、推理，從微小到巨大，從縮影到全局，從不完整到完整，掌握知識的輪廓。 　　然而，數位化改變了一切。電腦運算打破了時空規模，超越想像邊界，讓原本熟悉的經驗都變了樣。此外，網路的高度連結讓所有問題環環相扣，每個個人選擇都會影響到全球範圍的社會、經濟和政治。例如，一名青少年駭客可以造成國際高度緊張的情勢；結帳要刷卡還是付現的決定，可能引發全球性環境浩劫……這些失衡與失序代表了尺度比例的混亂

，以及我們陷入不安處境的原因。 　　「這本書，就是要你看見尺度，以及它變形破壞的作用。」從大數據、生態危機、網路攻擊到維基百科和Linux作業系統，作者從規模的巨量化和複雜化突顯出有趣的悖論：我們擁有一個觸手可及的資訊世界，但越瞭解現況，就越無從掌握。 　　作者透過藝術作品、照片記錄、科技影片、戰爭圖表、空拍街景等案例，揭露計量思維的危險性，並進一步反思，恆動串連的網路為何讓我們變得更麻木與無感，失去了定位。同時，書中以各種策略將身體和感官經驗導入系統，並鼓勵我們在宏觀與微觀之間保持彈性，用全新視角思考問題，找尋新的槓桿點。 　　‧海岸線悖論： 　　要測量一段佈滿了礫石沙岩、曲折破碎的海

岸線長度，用來量測的尺規單位越小，量出來的海岸線就越長？ 　　‧螞蟻難題： 　　螞蟻無法閱讀或識字，不能像人類一樣發展文明，這跟智商沒有關係，因為所有生物體的能力條件都受限於牠們身型比例的大小？ 　　‧維基百科是如何練成的： 　　Google上免費的知識和建構力是怎麼來的？網路串連加上超規模使用者的「認知剩餘」，讓維基百科計畫獲得史無前例的成功和聲望？ 　　‧十之乘冪： 　　1977年，設計師伊姆斯夫婦製作了一部關於「尺度縮放」的影片，至今成為美國中小學科學課必備教材。這部模擬從10的24次方到10的負16次方視野的經典動畫，有何神奇之處？ 　　‧Netflix成功學： 　　從郵寄DV

D的業務發展成世界上數一數二的媒體王國，Netflix掌握觀眾習慣品味的大數據分析背後，有什麼看不見的規模價值？ 　　從讓我們陷入癱瘓的日常小決策，到解構各種現象的大數據，本書是一種非常規的思考模式。如何活化並駕馭「尺度」概念，除了對企業管理、政策設計、社會新創等領域極具價值，對身陷網路泥沼、困惑迷惘而無所適從的你我來說，更是明確而即時的救援與指引。 名家推薦 　　․萬毓澤╱國立中山大學社會學系教授 　　․宋世祥╱國立中山大學助理教授，《百工裡的人類學家》作者 　　․李明璁╱社會學家、作家 　　․大人學共同創辦人／張國洋 　　․矽谷阿雅/創業家、前矽谷臉書產品經理 　　․超級歪Super

Y（說書人、影評人）  ——爆炸觀點推薦 媒體評論 　　洪特為我們所有人提供了接受和掌握模糊性和複雜性的可能策略，除了揭示了人類理解極限的危險性，同時對人類智慧對環境的適應性充滿信心。全書的思考充滿睿智、趣味性和希望，是一份獻給所有致力於讓現在和未來生活更美好的人的禮物。——Paola Antonelli，建築與設計（Architecture & Design）資深策展人暨現代藝術博物館（Museum of Modern Art）研究與發展部主任 　　這本書充滿了不可思議的洞見與啟發，簡直讓我的腦細胞跳起舞來，多麼令人興奮！洪特這本關於規模力量的迷人故事，提供了一種史無前例、爆炸

性的視野，所有人都可以從中獲益。——Bruce Nussbaum, 藝術設計組織NEW INC駐點顧問，《商業週刊》與美國《FastCompany》雜誌專欄作家

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大專青年低薪議題之社群媒體資料初探：非結構化資料探勘技術

為了解決google雲端容量學校的問題，作者許伊萱 這樣論述：

受全球化趨勢影響，全球產業結構轉變，釋出大量的剩餘勞力，在自由市場的運作下，企業為追求最大利益為主要考量，紛紛遷移到勞動力相對廉價的國家。為因應多變的市場需求與降低成本支出，傳統的長期雇用關係也逐漸被「非典型聘僱」取代，而這波勞動市場結構的轉變所帶來衝擊，首當其衝的便是初入職場的青年族群。我國整體實質平均薪資比19年前低，許多職位的薪資比幾年前同樣能力的職位低，青年在勞動市場所面臨的困境，可能進一步影響其在社會參與、人際互動等其他面向的行為反應，甚至使其產生自我懷疑、缺乏生活目標、喪失生活的希望。國內自2008年金融大海嘯後，歷任的總統都將青年低薪視為重要的國家問題，根據文獻回顧，多數學者將

青年低薪問題歸咎於1994年「高等教育擴充政策」與2009年至2011年實施的「大專畢業生至企業職場實習方案」。近年來，資訊技術的條件許可，大數據分析逐漸興起。在社群媒體上，因為虛擬的社群網路空間，使用者容易隱藏真實身分，更願意對對於社會現象、生活經驗、訊息交換暢所欲言，讓研究者更容易收集到更為真實的情緒與見解，故研究者將運用社群媒體分析的方法進行我國大專青年低薪議題的初探性研究。本研究主要是針對教育部大專教育政策中的「高等教育擴充政策」與「大專畢業生至企業職場實習方案」進行青年低薪議題之探討，並透過社群媒體分析的方法對大專青年低薪的社會觀感做初探性研究，透過台灣地區的社群媒體平台資料，以大數

據分析中的文字資料探勘技術，將網路聲量數據進行量化數據與質性內容分析的多重分析，瞭解大專青年在社群媒體上的發言聲量與情感趨向等變化，以掌握青年對於低薪化議題的社群意見分佈情況，作為決策當局制訂青年相關政策之決策參考。

圖解 AI 人工智慧大未來：關於人工智慧一定要懂得 96 件事

為了解決google雲端容量學校的問題，作者三津村直貴 這樣論述：

　　對於人工智慧的發展大家都看在眼裡, 但也都一知半解, 就算有心了解, 翻閱書籍網站恐怕也難以找到看得懂又正確的資料。人工智慧將如同電腦、網路、手機一樣, 逐步融入我們的日常生活中, 也許你會懷疑這樣的說法, 然而它卻早已經在進行了。 　　本書將人工智慧發展的來龍去脈做詳細的解說, 解答你心中的各種疑問, 搭配圖解示意, 就算是沒有理工基礎的一般人, 一定也都可以輕鬆理解相關的基礎知識。對於所有想了解 AI 的人來說, 本書將是最適合的入門書。 本書特色 　　「人工智慧是什麼？跟我有什麼關係呢？」 　　「大數據、機器學習、神經網路、深度學習，和人工智慧有什麼關係？」

　　「人工智慧未來可以發展到什麼程度？會不會取代人類呢？」 　　96 則關於人工智慧的必備知識, 搭配生動活潑、化繁為簡的圖解說明, 不管是中學生、文科生、上班族.., 人人都能秒懂「原來這就是 AI」！ 　　● 從古早的 AI 草創期一直到近期 AlphaGo 崛起, 細心整理蒐羅 AI 的相關基礎知識 　　● 言簡意賅、一看就懂的最強科普圖解, 降低理解人工智慧的門檻 　　● 內容跟上 AI 人工智慧技術發展的腳步, 吸收新知不落伍！ 　　● 人工智慧博大精深, 為確保內容正確無誤, 全書由 中華民國人工智慧學會/中央大學 蔡宗翰教授審閱 專業推薦 　　中華民國人工智慧學會理事長

/淡江大學工學院院長 許輝煌 　　台灣人工智慧學校 執行長 陳昇瑋 　　AI 大數據智慧應用促進會 會長 張榮貴 　　台灣最大科普網站「PanSci 泛科學網」總編輯 鄭國威

「自動化與控制系統」領域中人工智慧文獻之資訊計量與研究前沿分析

為了解決google雲端容量學校的問題，作者林珈玄 這樣論述：

1956年由John McCarthy正式提出人工智慧一詞，確立此一新興學科後，相關研究即迅速成長。人工智慧為一跨領域之學科，人工智慧的發展也為諸多領域帶來突破性的成長，自動化與控制系統領域可謂首當其衝，甚至可說人工智慧技術是自動控制系統運行的基礎，人工智慧進入自動化與控制系統領域後，產生了智慧控制，改善工業自動控制系統的問題、提高自動化的效率，也促成了工業4.0時代。儘管目前已有不少人工智慧文獻的資訊計量學研究，但尚未有人工智慧應用於「自動化與控制系統」領域的相關資訊計量學分析，故本研究自SCIE資料庫檢索1956至2019年間「自動化與控制系統」領域中的人工智慧文獻並下載書目資料進行資訊

計量學分析，以綜觀其文獻特性與研究前沿。本研究歸納1956至2019年間「自動化與控制系統」領域中的人工智慧文獻分析結果如下：(1)整體文獻呈指數成長模式，但不同國家呈現不同的文獻成長模式；(2)交叉研究領域以電機電子工程為主；(3)產出最多篇文獻的作者為Ge, Shuzhi Sam，多數高生產力作者以平等法計算出的文獻產出數量遠大於以第一作者法計算出的文獻數量；(4)產出最多篇文獻的機構為中國科學院，且中國有最多文獻產出排序在前100所的機構，中國的文獻產出篇數也為所有國家中最多，文獻高度集中在少數國家；(5)刊載最多相關文獻的期刊為《Robotics and Autonomous Syst

ems》，由IEEE與Elsevier所出版之期刊刊載多數文獻；(6)多數文獻未曾被引用，文獻被引用次數最多的作者為Pedregosa, Fabian，被引用次數最多的機構為美國的加州大學系統，美國與中國被引用次數排序在前100所的機構數量最多，被引用次數最多的國家為美國，被引用次數最多的期刊為《IEEE Transactions on Automation Science and Engineering》；(7)被引用次數排序會受到文獻產出數量、平均每篇文獻被引用次數、是否產出高被引文獻與未被引用文獻數量等數據而有所差異；(8)期刊分布符合布萊德福定律，且與布萊德福─齊夫定律曲線圖吻合，進一

步驗證核心期刊後發現，布萊德福分區所區分出的三區期刊，僅能彰顯出第一區影響力優於第三區，但大致可辨識出核心期刊；(9)作者生產力不符合洛卡定律、普萊斯平方根定律，此外作者與期刊生產力不符合80/20定律，機構與國家生產力則符合80/20定律；(10)作者關鍵詞之共現分析以「神經網路」與「自適應控制」為重點作者關鍵詞，但「神經網路」的關注度已逐漸被後者取代；(11)文獻共被引以Slotine, J.的著作《Applied Nonlinear Control》總連結強度最強，作者共被引以Ge, Shuzhi Sam為主的叢集內彼此連結強度較強。期刊共被引以《Automatica》的總連結強度最強，

《IEEE Transactions on Automatic Control》次之，且兩者連結強度強；(12)作者合著研究中有二位以上作者合著一篇文獻的比例達91.323%，Ge, Shuzhi Sam叢集內的作者合著關係較強；機構合著研究中有二所以上跨機構合著的文獻為46.858%，亞洲國家機構合著關係較強，相較於亞洲國家機構進入此研究領域較晚，歐美等國在此領域發展較為成熟。國家合著研究中有二個以上跨國家合著的文獻為21.507%，中美兩國合著關係最強。本研究依據前述研究發現，針對資料庫、視覺化軟體、圖書資訊服務界、「自動化與控制系統」領域人工智慧研究人員，以及相關產業人士與政府提出相關建

議，最後提出後續研究建議包括擴大資料庫檢索範圍與資訊計量學範疇研究、以不同計算方式綜整比較生產力與被引用次數、比較多種視覺化軟體並驗證分析結果之可信度、針對領域學者與產業界人士進行訪談與質性分析。