《文茜的世界周報》
美中貿易戰如火如荼開打,但真正關鍵的是,美中兩國競相投入未來科技競賽,為的是爭取全球量子電腦制霸地位。英國經濟學人雜誌說,量子電腦運算威力強大,能夠協助人類解決許多棘手的問題,但能夠應用在何種領域,如何應用,都是科學家仍在摸索的問題。量子電腦為人類社會勾勒出美好的願景,但基於仍在萌芽階段,仍毋須投入過多想像。
{內文}
(Mike Mayberry\Intel技術長 v.s 記者)
麻煩戴上手套和護目鏡。(謝謝。)我們在這裡所做的,就是嘗試想像未來的樣子,我們的目標是挑戰極限,走在技術趨勢的前沿,這樣我們就可以為未來做好準備。
這裡是美國奧勒岡州Hillsboro市Intel園區。工程師口中的未來科技,指的就是量子電腦。在他們眼裡,量子電腦不只是更好、更快的計算機而已。嚴格來說,這其實是種截然不同的東西,可協助解決當今世界上最棘手的難題,例如開發新藥、合成新物質、創造更精確的氣候預測模型、加速太空旅行、甚至進一步了解人類腦部意識的運作。一般超級電腦要花上千年運算的程式,透過量子電腦,只需幾秒鐘就可搞定。這項科技目前只能算是初步萌芽階段,但競爭已經漸趨白熱化。
(Jason Palmer\經濟學人雜誌主編)
一台標準電腦可能含有數十億個位元,每個位元可以是1或0,彼此之間是完全獨立的。 「量子位元(Qubit)」的運作原理則不同,主要來自於量子力學的特性。
什麼是量子(Quantum)?這是自然界裡質量和能量等各種物理量中的最小單元,以某種粒子的狀態存在,具有概率、不確定、不可分割和不可克隆(no cloning)等性質。至於量子電腦(Quantum Computer)指的就是利用量子之間彼此糾結(entanglement)和疊加(superposition)等獨特物理現象從事並行運算,創造出超乎想像的龐大運算威力。量子電腦的出現,被認為帶動了量子力學二次革命,是近年來物理界最夯話題之一,也是全球科技領域最熱門的關鍵字,包括Amazon、Google、IBM、Microsoft、Intel等重量級科技公司,加上許多小型新創企業,都在探索量子電腦的各種可能性和延展性,都在研發和商業應用上,投入前所未有的龐大資源。
(Jason Palmer\經濟學人雜誌主編)
理論告訴我們,有了量子電腦,雖然不是全部,但某些問題,特別是一些棘手的問題,會變得更加容易解決。其中之一就是加密功能。例如線上保護個人信用卡詳細資訊的代碼加密,或者像Whatsapp或Signal等社交軟體中訊息的加密。人們對量子電腦真正開始感興趣,並著手製造量子電腦的原因,是他們意識到,也許可以用來破解原本很難被破解的加密技術,因為普通電腦無法做到。這種能夠破解其他國家加密網路的能力,引起了各國政府注意。如同人工智慧領域,中國表示有意在量子科學領域占得世界領先地位,並宣布計劃將在2020年啟動國家實驗室。美國也很積極,打算創建一個國家量子計劃。量子電腦提供的獎勵,亦即潛在的戰略或商業優勢是巨大的。想像一下,如果我們能夠根據每筆交易的數據,做到分分秒秒進行實時股價預測,或者可以簡單地計算出一種新型燃料,或者開發出一種能戰勝可怕疾病的藥物的公式,這些都是量子電腦可以提供的承諾。世界上目前已有量子電腦存在,但還很像1950年代的陽春電腦階段,體積龐大,要靠一堆博士來操作,而且功能很弱。
像打字機一樣的鍵盤是主控工具,透過敲打鍵盤輸出訊息和指令,為電腦提供數據。
全球科學界充分認知到量子電腦的重要性,對於量子電腦如何被妥善應用而非誤用,也顯得小心翼翼。量子電腦潛力無窮、商機無限,目前各國政府無不致力尋求爭取量子電腦制霸地位。在美中貿易戰如火如荼開打之際,彭博新聞就點出中國政府真正的興趣不在貿易戰,而是要在量子電腦的終極競賽中占得先機。兩國緊密較量。在美國,除了來自高科技公司充沛的動能,國防工業同樣在量子電腦上挹注天價資源,最積極的當屬全球最大武器製造商洛克希德馬丁公司(Lockheed Martin Co.)。
(Kristen Pudenz\洛克希德馬丁公司資深量子應用工程師 v.s 記者)
我們正在研究最棘手的問題,這是傳統電腦難以解決的問題,意味著我們無法用現有的時間和資源來處理這些問題。(就是那些要花上好幾輩子來解決的問題。)沒錯。
洛克希德馬丁公司使用由加拿大D-Wave公司所開發的量子電腦,確保該公司生產的武器系統呈現零錯誤的完美狀態。愈先進的武器所需的軟體就愈複雜,例如台灣一直很想採購的F-35隱形戰機,整個內部系統得靠超過八百萬條線路碼來維持運作。
(Kristen Pudenz\洛克希德馬丁公司資深量子應用工程師)
軟體驗證是其中最困難的部分,因為這會消耗非常巨大的資源。對於所有實際在開發武器內建電腦系統的公司,不論是洛克希德馬丁公司或其他廠商,都很困難。(因為花費金額太高了。)花費難以計量。如果我們能將運算速度提高,那怕只是百分之一,這筆開銷都幾乎足以讓我們負擔整套量子電腦運算程式了。
另一方面,在中國,政府傾全力推進量子電腦的進程,絲毫不鬆懈。
(潘建偉\中國量子衛星計畫首席工程師)
在第一次科技革命浪潮中,中國只是追隨者。如今中國開始思考創建新領域,在未來科技中擔任領先者。這是整個中國發展量子科技的背景。
潘建偉,中國科技大學副校長,被稱為中國量子之父。他的團隊在安徽合肥市創建了世界上第一個規模化(四十六個節點)的安全量子通訊網路,為反制量子電腦駭入技術豎立了第一個里程碑。中國的企圖心還不只這樣。政府計畫在未來三年內投入一百億美元,用作量子電腦方方面面的應用開發。這個預算規模,是美國政府投入量子電腦研發的十三倍。量子電腦似乎為未來世界勾勒了一個美好的願景。然而英國經濟學人雜誌也提醒,距離量子電腦真正應用在日常生活的階段,目前看來還非常遙遠,對於量子電腦的全知全能,也許毋須過度想像。
(Jason Palmer\經濟學人雜誌主編)
當我們談論量子電腦時,人們傾向於想到一個可以執行任何程式、全知全能的機器,這就是所謂的普世通用的電腦。然而那仍然是遙不可及的前景。與此同時,會有更小的機器出現,具備著更特定的用途。量子電腦很難維護,必須在嚴格控制的低溫實驗室環境中操作,並非隨手可得。儘管量子電腦在解決某些問題上具有強大的功能,但一時半載不會取代現有的桌上型電腦或智慧型手機,因為我們不需要用量子電腦來編輯照片或發送電子郵件。實際上,可能會發生的情況是,有幾家公司擁有最好的電腦,讓我們在雲端中以某種分時方式使用它們,也可以發送出棘手的量子問題並得到答案。但是,我們現在能夠提出的問題種類,我們能夠得到的答案種類,都是無法想像的。這是為什麼政府、科技巨擘和一些活躍的新創公司會競相投入的原因。
含主持人陳文茜解說,請點閱【完整版】2020.10.03《文茜世界周報-亞洲版》
https://www.youtube.com/watch?v=7OXUX-4ROiE
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兩年前的文章,謝謝吳俊毅找出來分享。
我的大兒子是UCLA CSE (加州大學洛杉磯分校計算機科學與工程系)畢業的博士,他專注在移動應用軟體的開發。畢業後,他並沒有走入學術領域當教授,反而選擇進入企業,走軟體開發的技術路線。
他告訴我,在學校的教授每年都忙著寫論文,發表在專業雜誌或論壇上。如果沒有辦法找到大企業合作,通常教授的論文就會偏向理論,在發表過後,就永遠歸檔留存,無法商品化。
只有跟大企業合作,才能夠得到許多真實的案例和大數據,才能夠驗證教授論文中的理論和模型。但是和大企業合作,談何容易?由於牽涉到商業機密,如果不是很知名的教授,通常都找不到願意合作的大企業。
與其留在學校當教授,得不到企業的合作,每年寫一些理論性的論文發表,我大兒子選擇進入企業,接觸真實的商業領域,開發可以應用和使用的產品。
我的三兒子今年暑假從 UCSD CSE(加州大學聖地牙哥分校的計算機科學與工程系)畢業,八月下旬他就進入 USC(南加大)攻讀碩博士,他專注在 AI 人工智慧領域的類神經網路模型與算法。
他跟我分享人工智慧過去70年的發展,曾經三起兩落。最早在上個世紀50年代,就出現人工智慧這個名詞。經過一陣子熱潮以後,由於技術出現瓶頸,無法突破,因此逐漸衰退。
80年代透過「專家系統」的程序和「知識處理」的應用,「機器學習」(Machine Learning)成了熱門話題,人工智慧迎來了第二次流行。經過一陣子熱潮以後,由於做不到業界預期的應用,又逐漸冷卻了。
第三波熱潮開始於2006年,Hinton教授找到了解方,提出限制玻爾茲曼機(RBM)模型成功訓練多層神經網路,重新命名為「深度學習」(Deep Learning),人工智慧的應用出現了一線曙光。
真正的爆發點是在2012年10月,Hinton教授的兩個學生參加了全世界最大的圖像識別資料庫 ImegeNet 的比賽,以深度學習的算法加上GPU圖形處理器的運算速度,一舉拿下第一名。
其實從 2007 年 ImageNet 比賽創辦以來,每年的比賽結果、每家都差不多,錯誤率大致落在 30%、29%、28%... 瓶頸一直無法突破。結果這兩位學生以 16.42% 的錯誤率遠勝第二名的 26.22%。
從此爆發深度學習熱潮。先是 Google 在 2013 年收購了 Hinton 和他的兩位學生的公司,接下來一堆企業爭相投入深度學習的研究領域。後來,2015 年的冠軍 Microsoft ,以 3.5% 的錯誤率贏得冠軍,超越⼈類的 5%錯誤率,發展快速,一日千里。
2016年3月,AlphaGo擊敗李世乭,成為第一個不讓子而擊敗職業圍棋棋士的電腦圍棋程式。2017年5月,AlphaGo在中國烏鎮圍棋峰會的三局比賽中擊敗當時世界排名第一的中國棋手柯潔。
我的三兒子說,人工智慧能夠發展到今天的這個結果,主要的就是靠大量的「伺服器運算」和大量的「數據學習」。
我以上所說的大兒子和三兒子的例子,主要的目的就是指出大數據的重要性。而擁有各種大數據的機構,不外乎政府和大企業。
在未來互聯網和人工智慧爆發的時代𥚃,大企業擁有大量的伺服器和大數據,跟新創企業比起來,大企業擁有絕對的競爭優勢。
可是回顧歷史,在高科技領域的競爭中,反而是許多新創企業打敗了跨國大企業。為什麼呢?除了創業家和專業經理人的不同心態以外,我認為最主要的原因就是大企業不會創新。
大企業空擁有大量的數據和各種競爭優勢,但是大部分的專業經理人卻不懂得怎麼樣利用這些數據,產生策略和行動。
在上一篇文章當中,我提到過,80年代中期,我在惠普台灣分公司,負責電子測試儀器和電腦系統的銷售部門,主要市場就是台灣的電子產業。
在成立我的這個部門之前,測試儀器和電腦產品是隸屬於兩個不同的產品線業務團隊。雖然台灣的電子企業是共同的目標客戶,但是這兩個不同產品線的業務團隊,彼此很少交流合作。
我的這個部門在當時也是一個創舉,是第一次把兩個產品線放在一個部門裡。部門剛成立時,我首先到這兩個不同產品線的客戶資料庫裡面去做了一些統計分析。
當我將所有的測試儀器客戶和電腦產品的客戶列表出來以後,發現只有30%的客戶是兩種產品都有採購的。也就是說,有70%的現有客戶,我們可以推銷另外一種產品。
在軍事上來講,現有客戶就是我們已經佔據的山頭,如果競爭對手要取代我們,就是要攻山頭。攻山頭和守山頭的兵力,至少10比1才能打成平手。
例如我們的測試儀器現有客戶,或許使用競爭對手的電腦系統,但是我們和競爭對手都在一個山頭上了,比起重新攻打一個新山頭,要容易得多。
因此,我就把大部分資源集中在這70%的客戶上面,訂出目標,列出行動計劃,努力把這些現有客戶攻克。
一年以後,我們把同時向惠普購買測試儀器和電腦的客戶比率,從30%提高到80%。再加上我們還有新開發的客戶,當年的業績達成率遠遠超過我們年初所訂的目標。
另外,我在客戶資料庫裡又做了一些統計分析。我把過去三年買過惠普產品(包含配件、耗材、軟硬體維修合同)的客戶,定義為「現有客戶」(Installed Base Customers)。然後把過去一年曾經買過惠普產品的客戶,定義為「活躍客戶」(Active Customers)。
結果我發現,「活躍客戶」只佔了「現有客戶」的40%左右。所以我把這60%,在過去一年沒有跟惠普有過任何交易的客戶,叫做「冬眠客戶」(Dormant Customers)。
很簡單的數學公式:活躍客戶數+冬眠客戶數=現有客戶數。
這些冬眠客戶到底發生了什麼事?過去三年曾經是我們的現有客戶,可是卻在過去12個月當中,沒有跟公司發生任何採購交易紀錄?這些就是所謂 Low Hanging Fruits,應該是垂手可得的產品銷售對象。
80年代中期,還沒有互聯網和手機等等的通訊工具。我唯一可以使用的就是電子郵件和電話。
於是我組識了一個小小的電話行銷(Telemarketing)團隊,主動打電話給這些冬眠客戶,一方面更新我們的客戶資料庫,一方面介紹、推銷我們的新產品。這個計劃就叫做「叫醒」(Wake Up Call)。
除了極少數已經停止營業的小客戶之外,我們發現,有一些現有客戶已經轉投競爭者的陣營,也就是說,我們攻下的山頭並沒有好好守住,反而讓競爭對手攻佔了。
其餘大部分的現有客戶,都是由於我們沒有主動去好好照顧,也不了解到底我們有些什麼新產品,也不知道應該採購一些零配件或消耗品,因此在過去一兩年都沒有提出採購的需求。
經過我們一個一個的「叫醒」以後,我們得到了很大的收穫,重新連結客戶關係、更新了客戶資料庫、提高了客戶滿意度、取得了許多新的訂單。小投入得到大成果,關鍵就在於我們懂得利用數據做分析,然後採取行動。
回顧過去的經驗和歷史,我也重新學習,並且和各位朋友分享我的總結。
1)在中大型企業上班的朋友們,公司裡一定有許許多多的資料庫和大數據,各位可以發揮各種創新和創意,加以統計分析,或是找到新的「市場區隔」,或是找到新的「行銷策略」,都會得到意想不到的收穫。
2)對於新創企業,或許可以嘗試和政府、大企業合作,取得他們的大數據,加上創業者的創新生意模式和產品技術,增加創業成功的機會。
3)前一陣子,在網路上有許多爭論,對於台灣是否適合在人工智慧領域創業和投資,有不同的看法。我認為,人工智慧的領域非常廣泛,台灣一定有機會的。
最重要的關鍵是,擁有大數據的機構未必能夠創新,而想要創新創業的年輕人,又未必能夠接觸到這些大數據。
因此,擁有大數據的政府機構和大企業,應該把資源開放出來,鼓勵年輕人利用這些大數據來創新創業。
政府除了開放所擁有的大數據資源給新創者之外,還可以訂定一些優惠政策,鼓勵大企業將其擁有的大數據資源,開放出來給新創團隊。而大企業也可以透過合作、投資,達到輔導新創,建立雙贏的結果。
工程計算機公式 在 鰻魚家家酒 Facebook 的最讚貼文
《算術與數學是完全不同的東西!》
這是昨日,鰻爸在小*聯盟發的po文,應可讓迷惘是否該送孩子學珠心算,藉此提升「數學」能力的爸媽們,對算術和數學間差異點更清楚的分析。#2至6歲鰻魚數學啟蒙六階段這樣教👉https://pse.is/C9Z34
【原文如下】↓ ↓ ↓ ↓ ↓
小學低年級的數學,其實都是「算術」。數學固然需要算術的基礎,但算術的技巧是否精熟,跟往後數學能力其實並沒有任何關係。
這就是為什麼很家長都覺得,我小孩低年級的數學很好阿,為什麼到了中高年就快速衰退,到了國中就更是慘不忍睹。尤其是很多家長還誤以為上珠算心算對以後數學有幫助。這更是一種錯誤的觀念。
數學是一門高度「抽象化」的學科,從簡單的面積,集合;到複雜一點的幾何,代數與邏輯。其實都是在教如何做抽象化的思考。但珠算與心算只是算術的延伸,是種在電腦與計算機發明之前,操作大量算術計算的一種技巧。這種技巧需要大量具象化的反覆練習,而這樣的練習對於抽象化的能力不僅沒有幫助,對有些孩子甚至可能有害。
所以,擔心孩子數學的家長們,就不要浪費時間讓孩子學什麼心算珠算了。
#全文都沒有提到學珠心算好壞與否
#切勿用錯誤的邏輯自行腦補
**************************
由於這篇文章是發表在小*聯盟,鰻爸也針對諸多的提問,做了更近一步的解答和互動,節錄於下有助於爸媽能理解的更透徹。
Q:同意對數學似乎沒有直接幫助,但是珠心算讓小孩明顯有“數字感”(在計算上)~就像閱讀讓小孩有“語感”一樣。不能說全然無幫助。
鰻爸:要有數字感,不如拿錢幣教小孩管錢。要會算術,但不需要會心算。直式與橫式計算已經足夠。
Q:請問您要如何增強數學能力而不是算術呢?謝謝
鰻爸:這說來話長,也不是這篇發文的用意。但我反對學心算,是因為這是種「需要大量具象練習的技巧」,小孩花太多時間做這種技巧,是不利於創意也不利於抽象化思考的。
Q:長大後,心算用得上,數學用不到……
鰻爸:當今最高薪的幾種職業,資料科學家,分子生物學家,人工智慧,工程師,經濟學家,飛行員,甚至醫生...都需要數學。反而心算隨手叫siri 算就好。
Q:長智慧了,那有沒有算數很爛,但數學很好的。
鰻爸:有,很多。我同學是院士級的數學教授,他去買東西都要靠計算機。
Q:珠心算跟功文在國小階段著重在計算能力,到中高年級時會漸漸發現,需要思考的應用題無法立刻列式。有部分孩子還會因為覺得自己的計算能力強或覺得直接套公式解就好,然後拒絕筆算或運用邏輯畫畫看,這點是需要思考的。
鰻爸:是的,有太多孩子在低年級因為算的快,考的好,反而失去了認真做抽象思考的機會。到了高年級反而更糟。
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最近學到Chebyshev filter
很多問題我代公式結果不會求值= =
想請教板上各位
-1
cosh (值)=多少
這要怎麼按 或是怎麼算出來
麻煩大家了>""<
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