【簡介】 《逆思維》作者亞當.格蘭特(Adam Grant)盛讚好評:「未來的你,將感謝今天的你讀了這本書。」 《心態致勝》作者卡蘿.杜維克(Carol Dweck)誠摯推薦:「你對於未來的思考,將會改變你現在的行為。」★Next Big Idea Club 2023年生產力好書 ★Behavioral Scientist 2023年好書推薦Q. 為什麼我們不管自己的膽固醇有多高,晚餐還是決定只吃肉、不吃蔬菜? Q. 為什麼我們寧可花大錢滿足欲望,卻不為未來打算、認真儲蓄? Q. 為什麼我們讀了很多書,卻還是很難做出改變?如果有一天能穿越時空,看見自己20年後的樣子,猜猜你會看見什麼?為了成為更好的自己,現在你最想做的事又是什麼?在日復一日的生活中,我們總是面臨著儲蓄與消費、運動與耍廢之間種種兩難的抉擇。正由於現在的我無法做出正確的判斷與選擇,因而往往事與願違,無法讓改變真正發生,讓理想的未來成真。行為科學家哈爾.赫許菲德教授長期致力於一項開創性研究:「未來的自己」(Future Self),他發現你對於未來的看法,會對當下及未來的你產生巨大影響。他還發現,人們在思考未來時經常會犯下幾種錯誤,例如:把未來的自己當作陌生人看待,認為事不關己,寧可選擇立即滿足欲望;以為自我是單一、恆定的,忽略只要今天做出更好的決定,就能創造更幸福的明天等等。本書為讀者精心規畫一趟心靈時空之旅,運用許多精彩實例與故事,探索「未來的自己」在生命中的意義,以及對於情緒與決策的影響,提出具體的解決方案與堅持之道,主動擘畫長期的健康管理、財務規畫和行為決策,活得更健康、更富足、更快樂! 【目錄】 專文推薦 和未來的自己合作/黃國珍 盛讚好評 導 言第一部 啟程THE JOURNEY AHEAD:我是誰? 第1章 隨著時間流逝,我還是原來的那個我嗎? 第2章 未來的我……那個人真的是我嗎? 第3章 現在的我與未來的我之間第二部 亂流TURBULENCE:從現在到未來,我們可能犯下哪些錯誤? 第4章 噢!我錯過班機了 第5章 糟糕的旅行計畫 第6章 做出錯誤的決定第三部 著陸THE LANDING:使現在通往未來之路更平順的方法 第7章 與未來的自己相遇 第8章 堅持到底的絕招 第9章 讓現在的自己好過一點結 語 致 謝 注 釋
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【簡介】 內容介紹 國際著名的人工智慧、影像處理和模式識別專家:施永強 教授 親授四十多年來在人工智慧領域的教學及研究經驗 【各界推薦】 ◆吳誠文 | 國家科學及技術委員會 主任委員 ◆沈孟儒 | 國立成功大學 校長 ◆涂醒哲 | 財團法人生物技術開發中心 董事長 ◆陳良基 | 前國家科學及技術部 部長 ◆傅楸善 | 國立臺灣大學資訊工程系 教授 ◆黃光彩 | 前國立臺灣師範大學 校長 (以上依姓氏筆畫排序) 本書深入探討人工智慧的當前創新及未來的發展趨勢,並描述 AI 將如何重塑我們的世界。書中詳盡介紹自然語言處理、電腦視覺、機器學習與深度學習、生成對抗網路、智慧城市、自動化與機器人以及 AI 醫療等多個領域,並提供 17 個研究案例,供讀者進一步學習和實踐。施教授是一位在科技與教育領域具有豐富經驗的專家,以精闢的見解和豐富的案例分析,向讀者展示 AI 在不同領域的應用與潛力。 施教授結合他四十多年來在人工智慧領域的教學和研究經驗,以通俗易懂的方式,為初學者、社會大眾、大學生以及碩、博士研究生提供了全面的人工智慧知識及研究方向的指導。希望透過此書,能幫助更多人掌握人工智慧的核心知識,並預見其在全球的潛在影響力。 【內容主題】 電腦視覺/數學形態學/影像分割/機器學習/深度學習/浮水印/隱寫術/自然語言處理/生成對抗網路/智慧城市/自動化與機器人/AI 醫療 【研究案例】 用於數學形態學的卷積自動編碼器/基於深度神經網路的全自動影像浮水印系統/用梯度提升樹進行行業分類/斷層掃描視網膜影像的深度學習分類/透過深度學習對生態數據分類/肺炎分割和分類的聯合學習/創新的胸部 X 光影像分類技術/用於土地覆蓋影像分割的頻率引導定位注意力網路/基於決策樹的高效能摩托車多車牌偵測辨識系統/透過機器學習預測藥物毒性/深度混合神經網路及其在息肉偵測的應用、……等 本書特色 ■ 由國際人工智慧專家執筆,一本就能掌握最完整的 AI 原理與應用 ■ 深入剖析人工智慧當下的創新技術及未來的發展趨勢 ■ 豐富的研究案例,並詳列各項訓練數據,讓讀者了解 AI 在不同領域的應用與潛力 【目錄】 第一篇 人工智慧的基礎 Ch01 前言 Ch02 人工智慧的歷史演變 Ch03 電腦視覺的基本原理 Ch04 影像處理 Ch05 機器學習 Ch06 深度學習 第二篇 人工智慧的應用 Ch07 影像分析 Ch08 浮水印 (Watermarking) Ch09 隱寫術 (Steganography) Ch10 自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) Ch11 自動化與機器人 (Automation and Robotics) Ch12 智慧城市 Ch13 使用人工智慧的健康醫療(Healthcare) 第三篇 人工智慧的研究實例 Ch14 數學形態學的深度學習框架 Ch15 深度形態神經網路 Ch16 基於深度神經網路的全自動影像浮水印系統 Ch17 根據公司基本資料訓練的梯度提升樹進行行業分類 Ch18 光學相干斷層掃描視網膜影像的深度學習分類 Ch19 透過深度學習對生態數據進行分類 Ch20 人工智慧在醫學影像進行肺炎分割和分類的聯合學習 Ch21 創新的胸部 X 光影像分類技術:自適應形態神經網路的應用 Ch22 基於單類二進位遮罩的土地覆蓋影像分割 Ch23 FPA-Net:用於土地覆蓋影像分割的頻率引導定位注意力網路 Ch24 基於隨機對抗式攻擊防禦的醫學影像退化標記激勵網路 Ch25 用於防禦的自適應影像重建對抗式攻擊 Ch26 基於決策樹的高效能摩托車多車牌偵測辨識系統 Ch27 透過機器學習方法預測藥物毒性 Ch28 統計小型車輛和人群的新型多資料增強和多深度學習框架 Ch29 深度混合神經網路及其在息肉偵測的應用 Ch30 利用全局限制對比度自適應直方圖均衡化增強醫學 X 光影像
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