雲端應用--電子發票智慧好生活

課程 : 專題講座
日期 : 2011.11.04
時間 : 14:00 ~ 15:30
地點 : S516
作者 : 資工產碩(一) — 00366520
講者 : 財政部財稅資料中心-高級分析師盧志山


近來我們陸續在便利商店收到了除了發票之外的另外一種東西，店員們遞給我們小小紙張，長的又像從ATM印出來的單據，在詢問之後才知道這種東西稱之為電子發票。


在本次演講主題當中，講者提出了雲端、電子發票、稅務問題、政策的推動等等的一些菱菱角角問題，在此我以下歸納幾個重點...


雲端:
雲端這個主題在這幾年來發燒了起來，在IT人員的眼裡來看實在不是個很新的技術，但在應用方面加上現在的網路技術發逹，頻寬的加大，讓過去的技術結合起來，就像隨手可觸的一朵雲，任何人都可透過網路抬頭看到這朵雲。


電子發票：
民國99年12月18日起政府陸續推動一連串電子發票相關政策，這是我們最近可以知道的消息，在講員的解說下我們更得知這一連串的政策是近十年來早就開使策劃，從網路的問題，設備流量的問題，到配套性，RFID，信用卡，認證的問題，讓我們了解到我們最近開開使知道的東西，在這背後是這麼一串的幸苦與挑戰。




稅務問題：
電子發票的推動與雲端技術所影響的層面不只是民眾購買所領取的票據問題那麼簡單，所謂有買方就會有賣方，在過去紙本作業時代已沿用二十~三十年，當中有很多稅務公平性的問題，票據在現代仍是主要的財務依據，進而也衍伸許多手法，手段來減免，逃避一些稅務的問題，在雲端技術的利用下，看似將所有的資料電子化後將會更公開透明的讓人們檢視，但我們每個人深深的可以預測的到沒有一種方法是十全十美的，有上有政策，總有一天一定有對策，在未來還會遇到什麼手段，我們身為學習IT技術人員將來必定要有一定的警醒與遠見來面對未來不可預期之事。


推廣問題：
政策的推廣在執行上必定會有一定的陣痛期，人們的習慣上，政治的因素上，利益的關係上，目前仍像個新生的小嬰兒一樣，需要強而有力的人們去扶持，成長，才能成熟，我們還有很多問題待解決，如政策的改變但又不能放掉原有的流程下必定要同步進行，必然加重執行人員的負擔與混亂的發生。
該項作業的推廣必定使得一些產業得利，一些產業沒落，如機器設備的更改，印刷廠可能訂單越來越少，這些的平恆性與公平性都還有待考驗......


未來展望：
最後的結論與反思，電子發票對我們IT人員有什麼商機?有什麼發展?看本次的演講我們絕對是肯定的，對於理想來說，減少紙張的使用，更方便的生活看似對未來的下一代來說也是應該給于肯定，在政策來說更公開透明的資訊與投資上或許可以更加的公平，在這些誘因下與現在的環境下我們是該支持並正視這項政策，未來如果在隱私與公開中得到保障，偏遠地區與都市都共同發展與推動，失落的公司和員工如何扶持和轉形.........
說起來問題還很多，但很慶幸的近年來漸漸的看到有一些成效，我想在演講者的口中提到已經在這條路上的人們也多少感到欣慰了。

人類運動捕捉資料之特徵描述與資料檢索

人類運動捕捉資料之特徵描述與資料檢索
課 程 : 書報討論
班 級 : 產碩資工一
日 期 : 100年 9月30日
演講者 : 義守大學資工系杜維昌主任
題 目 : 人類運動捕捉資料之特徵描述與資料檢索
姓 名 : 蔡宇斌
學 號 : 00366520

        杜教授在演講的開頭以前陣子熱門大片”阿凡逹”的片段內容與介紹來導入本次所演講的主題，在影片中阿凡逹的導演說了這麼一段話：”這部片的構想和所有演片內的生物早在十幾年前就活在他的腦海中了”，經由這段話可以讓我們感受到，在科技影中，3D影像的呈現，一連串動畫的展示在過去是多麼難以實現的技術，過去曾學過3D動畫製作的我也體會過，除了學習靜態的3D圖像已經是一件非常麻煩且耗時的一件事，何況動畫制作是要完成一連串的動做而成的，過去的我印像很深的是，制作一個整體不到2秒的動作，就可能花上我一整天的時間，更不用說像阿凡逹這種3個小時以上又制作靈活靈現的影像，若皆以人工手繪的話，所花的成本鐵定比用人來演還可觀。

        在現代，動畫技術與資訊科技飛快的進步，漸漸的發展出將3D物體模組化後，再用感應或偵測的技術來使3D模組模仿感應系統所感應到的行為，而人體的動作也可以這樣來利用，本次演講主題也是在說明人類運動捕捉的方式與展示，在教授的演講中不只是說明有那些做法，也展示了許多演算法，連續動作切割的理論與實作來一步步證明學生做出來的成品上是成功的。

         關於這個議題在我認知上因該還是很新的且可以討論很久的，像現在的遊戲從以前俗稱的手指頭運動，到前幾年wii體感遊戲，一直到最近microsoft的Knect人體影像捕捉動作就是類似這個方向，已不再只是一個聽說的理論，也越來越多實際運用到生活當中，演講中也有提到結合科技來偵測犯罪行為與保全強化等等的議提，這些在未來工作上與實務上都是很好的發展空間與研究方向。

平行視覺與GPGPU/CUDA

課程 : 論文研討

日期 : 2011.10.07

時間 : 13:50 ~ 15:40 PM

地點 : S516

演講者 : 輔仁大學電機工程系王元凱教授

作者 : 資工產碩一 蔡宇斌

學號:00366520

        在過去十年來的電腦硬體產業上，硬體的運算能力與處理速度越來越快，平均每18個月電腦的運算速度就會提升一倍，技術上升所需的代價也隨之浮現，例如：因速度需要提升，在過去的理論當中處理器的時脈就要上升，時脈上升的代價就是溫度也隨之上升，然而散熱的處理反而成為阻礙硬體發展的關鍵之一，在時脈競爭的年代，人們發現若要以現實環境中最佳考量，時脈在4G已算是極限，除非有人希望未來抱著跟主機一樣的散熱系統跑來跑去，因此在這樣的環境下，過去只有在伺服器或超級電腦上可以聽到的多平行緒CPU逐漸開始嶄露頭角，並隨著制程的進步而開始普級化，單一封裝的CPU可存比以前2倍4倍….以上的電晶體，電晶體的數量平均分佈且數量越來越多，不但可以分散熱能，也可以共同處理程式來增加效能，也就是成為現在人們最常聽見的多核心電腦。

         在近年來，各家公司已爭相開發多核心CPU/GPU 然而我們最常聽到的代表中，CPU以intel為頭，GPU方面目前以NVIDIA為首，這兩家廠商所生產的處理器所使用角度不同，在這裡我們提到的是以影像處理為主，所以主要目標是放在Nvidia的CUDA的運算處理方面。

至於多執行緒的硬體即使可以使用，但仍需有軟體上的配合，在程式設計上，目前已經有許多語言和lib都可以支援多執行緒，這裡身為資工系我們在未來的軟體設計上，也勢必是未來要注意的地方。

        最後王教授以影像處理的運算方式來展示程式在執行多執行緒的硬體下操作，在效能的表現上至少也會有4倍以上的進步，在這樣結果的展示下的結論成為現代為什麼大多無論到智慧型手機，個人電腦，筆電都會支援多執行緒的原因下最有力的證明。

Fractal Analysis and Medical Image Applications-碎形分析與醫學影像應用

課 程 : 論文研討

班 級 : 資產碩一

日 期 : 100年 9月16日

演講者 : 黃博惠院長

        在聽完整個演講後，先針對主題的專有名詞上，我這裡提出了幾個需要去了解的項目，最後在第三點中演講者怎麼應用，第四點中我認為我們因該還可做些什麼來做心得報告與未來可能可以討論的方向。

1. 碎形?
2. 那碎形分析？
3. 演講中碎形分析如何與醫學影像來做應用?
4. 呈上題，我們與醫學雖無關但得到了這個資訊我們或許可以再做什麼?

 1.碎形
在聽完演講與查閱過資料以後，得出以下個人心得結論：

• 碎形，就字面上來說就是零碎，破裂的意思，在人可以找到的形容詞中，已沒有任何的詞彙可以形容他，比如不是圓，也不是方，連偏圓或有點圓這種詞彙也都稱不上
• 以我們實際上一致公認為碎形的有如下：a. 海岸線 b.浪花 c.雲 d.閃電......等等

2.碎形分析?
        人類的碎形分析：過去判斷碎形物時使用的是人類肉眼與經驗來做比對，例如在癌症細胞的比對，例如雲系的變化，這就是一般人為的碎型分析
電腦的碎形分析：將這些碎形影像再度的細分切碎，利用演算法做影像與數據的比對。

3.演講中碎形分析如何與醫學影像來做應用?
        在演講中所說的，同一個人的分析同一樣種類似的碎型會因為人時地物等總總因素造成分析結果的不同，且又加上經驗的因素每個人所表現出的應對方式也不同，然而在機器的分析當中，同一部機器分析類似的行為並不太會出現不同的結果，在相同的環境下分析結果也比較穏定。
        但這不能當做人的分析判斷可以被機器取代，因中間仍有太多的模糊地代且不夠客觀，這些都還只能用人腦判斷來補其不足，這過程中，機器僅能當做輔助目的是為了減少人為判斷時的不安定因素。
         這裡演講中所提到的是以檢測細胞的型狀來判斷是否得到癌症與分析目前投影出的細胞畫面是處於第幾期的狀態下，在人的見睛下來看正常細胞與癌細肥第一期的情況下人眼實在很難比對的出來，這裡討論來說以人的角度和習慣來說很容易就將此誤判成正常的細胞，而忽略目前的情況可能有了變化，所以更需要精密的機器來協助判斷其中的差異性，在演講者提到他們已共同研究出一套演算法搭配各種目前常見的檢測方式所比對出來的精確性在目前來看是很高的，在碎形分析上的幫助與數據上的呈現所示是有一定程度的進展。

4.我們所學與醫學雖無關但得到了這個資訊我們或許可以再做什麼?
         在聽過演講與介紹後得到了新的知識，或許實際上我們的財力與使用上沒有管道取得那麼精密的醫學儀器，但在實際可行的應用上還是有的，以下就是我想到的發展空間：

• 氣像的研究：氣像千變萬化，大從衛星雲圖到北極冰層或火山地形的觀查這種碎形圖像因該仍很多是靠人為經驗去判斷，或許在之中可以發現一些端倪。
• 通關辨視人臉辨視等等：即然教授所提的演算法辯視度如此高，是否在系統運算下也有一定的速度，在需要減少時間上功能上，能否又快又精準的去執行所要的需求

產碩一 蔡宇斌報到 00366520

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