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  1. EduVenture載有三千五百種供戶外使用的數碼教材. 老師也可透過系統開發電子學習教材,與同仁分享,並提出意見。 莊教授指出,這可鼓勵老師創作而並非單單消費電子教材。 在這個共享平台,不擅於使用新科技的老師也可向熟識操作者取經。 以往老師籌備考察時,為了節省預備材料的時間和成本,可能會選擇重複往年行程。 現在老師可透過Composer輕易為學生度身設計素材,而且素材都在網上,學生可以隨時下載。 以前戶外活動工作紙撕爛、濕透和遺失的情況不再。 只要準備充足,老師便能從容駕馭系統,不用擔心在精通科技的新一代面前大出洋相。 目前全港合共四百九十八家中小學和特殊學校以及二千六百八十二名老師使用EduVenture。 他們共享三千五百種供戶外使用的數碼教材,彷彿成立了一家「資訊銀行」。

  2. 深度學習是一套構築電腦網絡的方法由先後任職多倫多大學及Google的 Geoffrey Hinton 教授連同提出,透過平行計算在數以百萬計的運算單元中傳遞信息,模仿人類大腦神經網絡的運作。 一旦啟動單元之間的互動令電腦不需人類輸入指示程式也可以學習到大量參數造成的複雜性。 最常見的深度學習算式使用錯綜複雜的、非直線的以及滙集的層次來從數據中抽取特點。 這種多層次的運算方式已被廣泛應用在例如顯微圖像識別乳腺癌的可能成因、改善語音識別及辨識中文字。 由1940年代起,科學家一直研究如何模仿大腦的神經網絡。 在電腦開始普及的1980年代,更多研究者對這方面產生興趣;但當時的電腦運算能力有限,有關的研究也就不了了之。 另一個問題是當時缺乏大型數據庫來仿製參數動輒百萬計的複雜網絡。

  3. 離開房間時我會盡量關掉不用的電器如電燈電腦螢幕和打印機等我認為關掉電腦螢幕尤其重要因為人們往往忘記它跟電腦是要分開關上的在我的辦公室離開房間時關掉燈光和電腦是常規所以日常生活中履行中大綠色達人的環保行動不太困難

  4. 以往的解決方法,是預先在身後放置一幅綠色布幕。 這除了是為遮醜,也是要讓電腦抽取畫面綠色部分,移花接木,換上悅目的虛擬背景。 有賴近年開發的一項的視像處理技術,不靠綠幕,電腦亦能即時從畫面分離出原有背景,偷天換日。 除了近日備受關注的Zoom,市面上多款網絡通訊軟件亦已配備此技術。 如今我輕按一鍵,便能把身後的烏煙瘴氣遮蓋,換作合一亭的閒雲潭影,豈不美哉? 說這戲法是神蹟,大概亦不為過。 上至專家,下至凡人,都是知其然而不知其所以然。 周教授正是對此深感興趣,一直嘗試解開當中謎團。 周教授隸屬 信息工程學系 ,專攻人工智能。 在人工智能的大千世界,以機器學習這門方興未艾的科技,最令他着迷。 「所謂機器學習,就是令電腦學會理解數據、洞悉箇中玄機。

  5. 重塑昔日影像. 數碼相機普及,愈來愈多人能享受攝影的樂趣。. 雖然現時的相機多具備自動防震及影像對焦功能,但相信不少人都曾有因手震而令照片模糊掉的經驗,尤其是在光源不佳時,連專業攝影師也未必能確保影像清晰。. 如果使用現時市面上的應用圖像 ...

  6. 「你覺得自己會有被機器取代的一天嗎?」我問霍露明博士。 人工智能大勢下,孰吉孰凶、何去何從,霍露明心中有數。現為香港科技園公司人工智能、機械人技術平台及精密工程總監的她出身於中大,學到人工智能時,這門科技對常人來說還是科幻電影的橋段。那時連霍露明自己也覺得 ...

  7. Toeplitz是一種複雜的線性方程組系統,而陳教授開發的演算法是目前求解Toeplitz系統的最快方式。 他將圖像和信號處理轉換成數學系統,從而設計出電腦算法來大大提高望遠鏡圖像的質素,也可以辨別梵高名畫的真偽。 陳教授是中大數學系系主任,他指出:「當你見到不同的問題,嘗試找出問題的本質,而不同問題的本質往往一樣。 關鍵就在於以數學思維,將實際問題轉化成抽象邏輯。 在簡單的數學系統,例如2 x + 4 y = 8,2和4這兩個數值是隨意的,有無窮無盡的排列可能。 很多不同的計算方式可以產生相同的結果。 但在Toeplitz系統或矩陣中,無論系統有多複雜,數字之間存在特定關係。 數字的數值是固定的,取決於系統,因而高度可測,能用演算法快速自動解算。

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