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ai軟體的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦河野英太郎寫的 沒人能躲過的第十年職涯卡關：職位高不成、待遇低不就的職場尷尬期，我該離職還是留下? 和林惠君,黃筱珮,吳佩琪的 訂製你的無病生活：30問掌握預防、診斷、治療、照護對策都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自大是文化 和天下文化所出版 。
國立雲林科技大學 科技法律研究所 袁義昕所指導 許姨嫻的 人工智慧在稅捐稽徵應用之研究 （2021），提出ai軟體關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、稽徵經濟、協力義務、推計課稅。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電機工程系 黃科瑋所指導 顏俊杰的 基於深度學習技術之玻璃瑕疵檢測 （2021），提出因為有 玻璃檢測、影像辨識、深度學習、瑕疵檢測、YOLO的重點而找出了 ai軟體的解答。
最後網站秒懂設計師最愛軟體，AI與PS應用差異！ - 有事青年實驗室則補充：你是否有這樣的疑問 Photoshop(PS)、Illustrator(AI). 同樣都是繪圖軟體到底差別在哪裡? 我該學哪個?何時應用哪個?哪個更有效率使用 ❓ ...
沒人能躲過的第十年職涯卡關：職位高不成、待遇低不就的職場尷尬期，我該離職還是留下?
為了解決ai軟體 的問題，作者河野英太郎 這樣論述：
◎出社會差不多十年了，我說不出任何代表作。 ◎聽到同期同學誰誰誰年收入多少，我又悶又煩躁，天呀，怎麼跟他差這麼多！ ◎我不想當主管，老闆卻說要提拔我，錢沒有變多但責任多很多！該不該拒絕？ ◎公司引進新系統，新人又做我在做的事，我的工作是不是要被取代了？ ◎主管又問：「你對未來有什麼想法？」唉，我要是有想法，現在就不會卡關了。 出社會第十年，聽起來很厲害呢！ 但對多數人而言，十年，常常是既非菜鳥又不夠資深的職場尷尬期。 特別是跟你同期進來的人晉升了、去了你想去的部門，或是薪水大躍進， 自己卻還在原地踏步……。 作者河野英太郎曾任職日
本電通、埃森哲等公司， 並在日本IBM負責新進人員培訓部長等職務長達17年。 之後自行創業人力培育顧問公司，並在日本東京全球商學院一年MBA── 格洛比斯大學（GLOBIS University）擔任教職。 在看過數千人的職涯履歷表後，他發現， 每個人的職場第十年，都有各自迥異的卡關之處： ◎面對升不上去又彎不下來的第十年關卡，我該跳槽還是留下？ 工作駕輕就熟，但職位沒升上去，薪水幾乎沒成長。 父母常問：「你要繼續做這工作，還是要轉行？」不知該怎麼答？ 工作內容被主管調來調去，偏偏沒有一次是自己想要的， 心中不免開始疑惑：我該什麼都學一點，還是專精一
項？ 作者建議：如果這是你待的第二家或第三家公司，你該留下。為什麼？ ◎我不想當主管，但公司還是升了我 「部屬不想聽我的」、「老鳥根本叫不動」、 「以前主管這樣要求我，現在部屬完全不甩我」、 「老闆只出一張嘴、後輩只會問怎麼辦……每天忙得好厭世」…… 許多新手主管剛上任的煩惱，怎麼處理？ 從被人管變成管人，你需要的是換位思考。 所以，不要劈頭就罵「現在的年輕人呀……」，這話以後別再講。 職場第十年，既非新人，又不夠資深，你可能會遇到 升遷卡關、待遇卡關、不想當主管但身邊同事年紀越來越輕…… 這種高不成低不就的職場尷尬期，怎麼突破？ 要離職
還是留下？作者有明確的答案。 本書特色 升遷卡關、待遇卡關、不想當主管但身邊同事年紀越來越輕…… 這種高不成低不就的職場尷尬期，怎麼突破？ 名人推薦 TYCIA臺灣青年職涯創新協會發起人／何則文 「人資小週末」社群創辦人／盧世安 OL最愛厭世圖文新媒體／OL365
ai軟體進入發燒排行的影片
本週漏網東西軍角逐的選項是：「海灘成破口」vs.「蝙蝠背黑鍋」。經過24小時的刺激票選之後呢，「海灘成破口」獲得53%的票數。全球Covid-19確診人數已經突破千萬大關，死亡人數也超過50萬人，我這幾天又看到一個更嚇人的數字：路透社說，從6月1日算到27日，平均每18秒，世界上就有一個人因為感染Covid-19而喪命。但現在各國民眾似乎已經被關到不耐煩，解封之後又開始到處亂跑，WHO就警告，約有30國在解封後疫情反彈，而且現在民眾瘋狂往海灘衝，令人擔心海灘會不會成為防疫破口。
英國在6月25日當天是熱浪來襲的第二天，非常高溫炎熱，民眾顧不得防疫規定與社交距離，只要能沾的到海水就好，都紛紛湧入號稱「英國最美金色沙灘」的伯恩茅斯（Bournemouth），還一口氣湧入50萬人。結果這些人不但違規停車、亂丟垃圾、酒醉打架，還直接非法在海邊隔宿露營，氣得當局痛批民眾「超不負責任」，還直接宣布「重大事件」，啟動緊急應變措施，調派額外警力前往支援。後來當地議會更表示，光是25日當天就開出破天荒的588筆違停罰單，創下單日記錄，還沿著海岸線清出33公噸的垃圾。
講到歐洲哪裡可以享受陽光、沙灘、比基尼，大家通常都會想到西班牙，對西班牙人來說，不能去海灘真的是一件非常痛苦的一件事情，所以他們6月21日正式解除緊急狀態之後，就有很多人迫不及待要去曬肉了。那部分地方政府就規定民眾必須提早預約才能進入海灘，或者是只開放不到一半的進場人數。
還有一些地方祭出「高科技防疫」，出動無人機在海灘上空巡邏，確保沒有出現超過人數限制的聚會，順便監視大家有沒有乖乖保持社交距離，而且無人機裡面內建AI軟體，可以監控海灘人潮，遊客造訪海灘前可以先上市政府的網站查詢人數，再決定要不要前往。像是西班牙南部的馬拉加，就在洗手間安裝紫外線自動消毒系統，而且規定每個使用者之間必須間隔15分鐘。
比利時也建立了一個新的手機追蹤系統，上面會顯示沿海10個地區的擁擠程度，深綠色就代表沒什麼人，橘色代表很多人，希望民眾不要太白目，去海邊沒關係，但也至少挑人少一點的時段去。
美國的話，因為最近確診人數又開始飆了，尤其是佛羅里達州，所以7月4日美國國慶，佛州的邁阿密、羅德岱堡和棕櫚灘的海灘都乾脆統統關閉，連防疫措施都不用做了，免得弄不好確診人數又暴增。
本來大家都預估，第一波疫情在夏天可望逐漸消退，但如今隨著各國逐步解封，新增確診人數又跟著攀升，現在連第一波疫情是否已經到尾聲，恐怕都還很難說，如果各國無法控制疫情，台灣也是無法置身事外的。
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人工智慧在稅捐稽徵應用之研究
為了解決ai軟體 的問題，作者許姨嫻 這樣論述：
摘要隨著人工智慧儲存運算能力的精進，各行各業開始思考將人工智慧導入應用，然而在稅務領域的應用卻是屈指可數，因此本文以人工智慧在稅務應用為主，來討論如何將其運用於稅捐稽徵應用。人工智慧的運用和大數據有著很大的關連，在大數據的取得下應考慮我國的個資法，我國個資法和一般個人資料保護規則（GDPR)皆是師承經濟合作暨發展組織（OECD)個人資料保護原則，且我國「個資法」的修訂過程，不少條文意旨參考GDPR前身之個人資料保護指令（Directive 95/46/EC4)的相關規定，而目前我國個資法中尚無「資料可攜權」及「隱私保護預設」的概念。稅法為了稅務稽徵經濟原則採取推計課稅和推計課稅下的擴大書審制
度，在人工智慧技術下的應用，更能符合量能課稅原則，更因人工智慧的運用，縮減地下經濟所造成的稅源流失。
訂製你的無病生活：30問掌握預防、診斷、治療、照護對策
為了解決ai軟體 的問題，作者林惠君,黃筱珮,吳佩琪 這樣論述：
30道與你有關的健康提問 藉由更精準的個人化醫療服務 邁向無病無痛的快樂生活 每個人的基因、生活環境、飲食習慣、生活作息等不盡相同，造就獨一無二的個體，以往一體適用的治療方式，忽略個體化的差異，也就是「同病同治」，但未必有相同的治療結果。 所謂「精準醫療」，是指依據個體基因差異、個體的生活型態、外在環境等不同，給予精準的個人化治療，也就是從以往的「同病同治」，走向「同病異治」。現在的精準醫療範疇已經全面開展，邁入精準健康層次，以精準預防、精準診斷、精準治療及精準照護四大面向為主軸，提供更精準的個人化服務，照顧社會大眾的健康。 本書集結三十個關乎健康的提問，除了以淺顯
易懂的方式帶讀者了解各病症的起因與現行療法，也將細數目前精準醫療的發展，在這些疾病的預防診治上有何創新與突破。 名人推薦 這兩年新冠肺炎疫情衝擊全球，面對後疫情時代，精準健康更顯重要。現在，發展精準健康的腳步不僅沒有變慢，反而迅速轉為疫苗研發及防疫策略規劃，側重在新興傳染病的防護與監控，共同為台灣精準健康產業開創新局。——張文昌，臺北醫學大學董事長 精準健康是跨領域的醫學專業範疇，需要各方面基礎、臨床跨域人才，以及專家共同參與。透過此書，集結三十個關乎民眾健康的提問，分享給社會大眾，也希望拋磚引玉，加速精準健康的發展與創新。——林建煌，臺北醫學大學校長
基於深度學習技術之玻璃瑕疵檢測
為了解決ai軟體 的問題，作者顏俊杰 這樣論述：
現代的各項產品都存在著瑕疵風險，為避免這類的風險存在，在產品出廠前都會進行嚴密的瑕疵檢測，以確保產品的品質。傳統工廠中，大多都是採用人工目檢的方式來檢查產品是否有瑕疵，但檢測過程中不僅耗時、耗力，人員也會因為疲勞而有LOSS的風險，為避免這類情況發生，進而衍生出自動化影像辨識系統，針對產品做出各項檢測，檢測該產品是否有瑕疵風險。 在本論文中，我利用JETSON NANO製作一個玻璃瑕疵檢測模型，藉由玻璃各類影像圖進行預測辨識之途，由於影像圖是我自行拍攝，在訓練途中，容易有辨識率偏低的狀況。因此本論文在第一部分會先進行圖像處理，讓整理過的影像圖能夠更好的訓練模型；再來第二部分是使
用目前最新的YOLOV5演算法，以性能上來說YOLOV5是略顯弱於YOLOV4，但是靈活性與速度上是高於YOLOV4，於是我便選擇使用YOLOV5來做為我影像辨識的演算模型。 玻璃為易碎品，只要有些微的表面缺陷，就容易有破裂的風險，進而導致購買的顧客有受傷的可能性，本研究以玻璃為檢測目標，在拍攝玻璃缺陷時，容易有反射光以及光源入射角的問題，導致拍攝時玻璃缺陷會不夠明顯，透過不斷嘗試，發現越近距離拍攝，反光的面積會減少越多，在以傾斜的角度拍攝，玻璃瑕疵顯現度會較高，讓機器在訓練時，效果會更好。