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沒有「經濟科學」,只有「經濟政治學」
經濟變化不是一個邏輯推理的過程,而是各種勢力,政治的、政策的、技術的、經營管理的、文化價值的、運氣的等等要素,相互激盪排擠的動態過程,其間若有顯著效果,不管是正面的還是負面的,都至少得有10年時間才成顯著。
然而,幾乎所有的經濟學課本、教材甚至經典巨作,都將經濟學描述為一套邏輯嚴謹、因果可定義的「學問」。打個不甚恰當的比方,人生極其複雜,想用動態的電影來表達已經夠勉強的了,若僅僅想用靜態的相片來闡述人生,再敏銳的高手得到的也不過是一組切片罷了。
甘冒大不諱,我一直感覺,「經濟學」及「經濟學家」這樣的名詞得非常謹慎得使用,否則難免令人產生「經濟」就是一套具有固定因果關係的知識,或是一套必須依循某種操作「原理」進行的活動。然事實上,任何經濟效果和「權力」(Power)的直接關係,遠遠大於任何歸納出的「原理」或邏輯。
對於學經濟的,以上所論可能只是一種數百年來很多人說過的老掉牙的觀點。持這觀點者,通常不認為經濟學是一門科學,其本質上只是政治活動下的一個分支(雖然可能是最粗大、最重要的分支)。而政治活動呢,如果一定要冠以「學」的桂冠,本質上就是一種「權力經營學」或「權力運籌學」。
彈此老調,因為我感覺2021年就是一個「定調年」,此老調將成為未來數十年甚至上百年的常調。即使「經濟學」還繼續有生命力,給予其養分的也不再將是當下的「經濟學家」,而是一日千里的AI、量子計算、大數據技術;當前經濟學家所定義的問題,很快將被基於大數據的AI重新定義,過去經濟學家所提出的原理,將很快的被動態的流程取代。人,還是最重要的,但重要性不在其知識或判斷上,而更接近赤裸裸的權力及意志力。
用誇張的比喻講,在日益迫近的新常態下,鮑威爾(Jerome Powell)可能就是美國的「末代美聯儲主席」,葉倫(Janet Yellen)可能就是美國的「末代財政部長」。他們的續任者,雖然可能沿用這兩個職稱,但實質角色將轉變成基於赤裸政治意志力的「信用(credit)操盤手」,一個負責美元信用的油門,一個負責美元信用的煞車。
當赤裸政治意志力對「經濟學」下手時,九成的「經濟學家」都會變成與經濟現實不相干的一群文人,只剩下那一成左右具有足夠政治感的人,順著權力的意志開發出自圓其說的「原理」。
貨幣理論也許是最好例子,其於整個近代就是政治意志的副產品,從二戰前1933年羅斯福總統的「禁黃金令」、二戰期間1944年的「布列敦森林協議」實施美元金本位制,1971年尼克森突然取消美元金本位制,1974年美國迫使沙烏地阿拉伯簽下「石油美元協議」,1985年強迫工業發達國家劇烈貨幣升值的「廣場協議」,無一不是政治力對總體信用體系的操弄,經濟學家翻騰其間,何有原理可言?
環顧2021年的地球,在權力重置的大勢下,貨幣信用體系再次面臨乾坤大挪移,附屬其下的利率、息差、匯率、債務、資產價格等各種原理都將隨之失效,各類金融工具都將脫軌。此情此景,經濟學家是無能為力的,恐怕只有政治的嗅覺才能降低損失。
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近幾個月,在AI賦能未來醫療的思考特別多,受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網:
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/
中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22
新冠大流行將加速醫療AI革新
—————————————
2020年元旦前夜,一家位於加拿大多倫多市的人工智能(AI)企業BlueDot捕捉到一些異常:中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例,BlueDot迅即反應,運用自然語言處理、機器學習等技術,結合大數據和定位追踪,迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀,正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎(Covid-19),這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。
BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用,過去幾個月裡,AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用:從疫情預測到篩檢,從接觸警示到快速診斷,從前線無人配送到實驗室藥物研發,人工智能助力防疫派上了不少用場,為特定場景應用賦能。
隨著疫情在全球蔓延,AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國,基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具,當人們靠近確診病例時,就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸,阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例(比人類檢測快了近60倍),準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景,代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州,電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統,一旦老人出現身體異常症狀,系統就會發出即時警報。
不過,目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說,過去四個月內,AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出,我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性:預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然,AI的零散表現也有客觀原因:醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種;且在新冠疫情襲來之前,我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性,沒有提前採取相應的技術預防措施;最為關鍵的是,我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。
把目光看向未來,我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。
首先,作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說,機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫,名為CORD-19。它將相關數據進行彙編,並把最新研究集中收錄,匯總的格式可被機器讀取和解析,以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS(非典型肺炎)、MERS(中東呼吸綜合症)等關聯術語的醫學專業學術文章。
其次,眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)估計,全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中,他們正在進行數以萬計的實驗,並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。
3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」,匯集與疫情相關的大量信息,包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓,幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況,以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次,下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月,阿里巴巴便推出了一種AI算法,該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練,並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後,阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源,與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據,推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。
據估計,現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計,AI醫療市場的年複合增長率為41.7%,從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元,主要分佈在六大領域:醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發,新冠疫情期間浮現的種種需求,將加速AI賦能醫療的場景落地。
在後疫情時代,我期待AI將加速融入醫療體系,賦能並推動醫療改革。其中深度學習(Deep Learning),即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力,是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡(Deep Neural Networks)作為AI的一個子領域,已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查,以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
AI賦能醫療,首先能簡化及優化現有的醫療流程,例如醫院的作業流程,保險履約的繁複流程。將AI與RPA(Robotic Process Automation 機器人流程自動化)結合,可對某項工作流程進行智能拆解及優化,進而大大提高醫療系統的運營效率,預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化,AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量,無論在數量上還是精度上都是機器級別,遠非人類所及。
有了充份的醫療大數據作為基礎,AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據,就可以根據跟踪動態數據的波動變化,進行數據驅動的診斷,並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而,再先進的技術系統要做到真正有效,勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接,此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。
再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR(基因編輯)等醫學突破方面,AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業,研發一種新藥往往需要付出高昂的投入,某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗,也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在,科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量,測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響,這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一,這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子,以複製主要病毒蛋白為靶標,早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代,用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本,整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。
不久的將來,隨著醫療科學和電腦科學進一步融合,我們將進入一個全面自動化的AI時代,到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高,將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來,下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。
或許再過15年,許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們,幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門,如果需要進行手術或者外科治療,通常會由機器人操作,或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來,醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上,醫療專業人員及富有同情心的護理人員,將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統,但更多的時間會與患者溝通,安撫他們的傷痛,為他們提供情感扶持。在我的想像裡,15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的:
***
2035年一個冬季早晨,我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間,刷牙的時候,洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘,我的私人AI醫師助理發出了警報,顯示我的唾液樣本部分指數異常,並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時,醫師助理返回了分析結果,判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後,我的AI醫師助理建議,如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話,有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前,家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息,她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛,一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
***
當然,凡涉及到患者的醫療記錄,就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為,任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步,是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題,應該有更為創新的技術方法來應對。
好消息是,近年聯邦學習(也被稱為分佈式學習)已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術,患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備,機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理,再進行後續整合。聯邦學習、同態加密,結合可信硬體執行環境等技術,將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好,以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。
這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實:整體人類命運是共同體,人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上,國際合作曾消滅了全球延燒的天花,也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界,控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域,每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進,全球化的數據科學,將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。
AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作,也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。
經歷這次疫情,我們應清醒地意識到,要將人類醫療體系推往新的高度,著實需要傾盡全球之力。
創新工場董事長兼首席執行官
李開復博士
ai切片工具 在 俠醫楊智鈞/ 苗栗大千醫院心臟血管外科 Facebook 的最佳解答
感謝老爺子又幫我們帶來新知識,不過我稍微更正一下:
1. 心臟手術沒有危機四伏,至少在我這裡動刀,成功率幾乎 100%。
2. 你講的那個像是「TAVI 經皮主動脈瓣膜置放術」,嚴格來說不算「開心手術」。
3. 至於主動脈瓣膜狹窄要怎麼治療的議題,我近期會彙整一下寫一篇分析。
#科技發展總體來說是好的
#但不代表每個面向都是有幫助的
#當然我能體諒科技公司採取比較炫的說法可以募到比較多的融資
復活死亡大腦、在心臟“自動駕駛”……醫療科技正在重新定義死亡
有史以來,人們對於“死亡”的理解和定義在不斷更新。
最早判斷一個人是否死去是大喊患者的名字三聲,或者把鏡子貼到他們鼻子下面,看鏡面是否會生成霧氣。到了19世紀,法國科學院甚至推出了一項“明斷生死,防止活埋最佳方法獎”,集思廣益,來幫助醫療機構確定死亡標準。
今天跟大家分享近期醫療科技取得的一系列進展:機器人引導心臟瓣膜手術、腦波合成語音、AI工具能預測病人死亡時間、豬大腦在“死亡”4小時後復活……
隨著醫療科技的發展,更多不治之症被攻克將是大勢所趨。這些突破一次次刷新人們的認知,讓人疑惑並且期待著——在未來,醫療科技會不會再次推進人類對生命的認識,重新定義死亡?(耐心看,文末有彩蛋哦)
▍機器人引導手術,在跳動的心臟裡“自動駕駛”
心臟是人體循環系統的核心,是脊椎動物最重要的器官之一,為心臟做手術危機四伏。目前,治療心臟瓣膜疾病需要進行導管插入術,要求醫生手動把導管送到心臟瓣膜的漏點。人類醫生在手術中會受到心跳的強烈干擾,稍不小心就會出現差錯。
近期,哈佛醫學院的研究人員用機器人自動完成導管的引導至心臟瓣膜的漏點,完全不用人類醫師的導航。
心臟這樣複雜的環境裡,機器人是如何找路的呢?
科學家說,是蟑螂和老鼠給了他們靈感。當然,也少不了機器學習演算法的助力。一方面,機器人具有視覺處理能力。研究人員設計了一種基於機器學習的圖像分類器,可以區分血液、心室壁組織和生物假體主動脈瓣膜,準確率高達97%;另一方面機器人具有蟑螂觸角一樣的觸覺。研究人員在前端加入了“光須”(optical whisker),機器人可以像蟑螂用觸角、老鼠用鬍鬚探測物體一樣,通過力的大小來計算導管前端與心臟內壁的距離。結合視覺、觸覺兩種感知能力,它可以在心臟內自動遊走,尋找心臟瓣膜洩漏的位置。所以科學家們把它叫做“觸覺視覺自主機器人”。
機器人導管在跳動著的豬心臟裡進行了測試,在完成時間和效果上表現可媲美人類醫生。但研究人員表示,這項技術進入手術室還需要幾年的時間。一旦觸覺視覺自主機器人導管技術成熟、投入使用,可能給心臟外科手術帶來不小的變革。將為醫生省去手動導航的步驟,專注在更加關鍵的手術步驟上,避免疲憊造成的動作變形,保證手術品質。就像飛機的自動駕駛,解放了飛行員那樣。
另外,雖然現在這項研究是用於心臟,但“在人體裡自動駕駛”的做法,還可以有許多其他用處。研究團隊指出,腦血管、氣道、胃腸道、腦室系統等不同部位的病症,都可以用這種方法來做微創手術。
▍腦波合成語音,語言障礙者的福音
只要靜靜坐著,世界就能聽到你的聲音,這樣的畫面你可曾想像過?
是的,不必動手,也不必開口,只要你的腦波流轉,AI就能以每分鐘150個詞的速度幫你說出心聲。
2019年4月24日,Edward Chang團隊在Nature雜誌發表了腦電波合成語音的研究成果。據悉,研究人員設計了一種神經解碼器,採用迴圈神經網路的方式將記錄的皮質神經信號,然後編碼咬合關節運動的表徵,以合成可聽語音。也就是說,不需要任何一塊肌肉參與,機器就能直接讀懂大腦,解碼腦中所想,實現流暢交流。
Edward Chang團隊也放出了一段清晰可理解的語音例子:前半部分是參與實驗的閱讀者讀出的句子,後半部分是通過記錄患者大腦活動,自動產生的句子的。
用外部設備生成輔助語音輸出早已有之。我們之前所熟知的,例如霍金使用的語音合成器,是通過人類眼睛和面部動作來拼寫單詞,在理想情況下,可以説明癱瘓者每分鐘輸出多達8 個單詞。但這個新的裝置每分鐘能生成150 個單詞,接近人類的自然語速。
語音障礙者廣泛存在。由於各類事故、中風或神經退行性疾病(如肌萎縮側索硬化症或肌萎縮側索硬化症)中受傷而導致言語能力喪失,成千上萬的人無法進行正常的交流。這些病患可以使用基於該技術的產品通過大腦皮層活動更有效地向任何人發送文字資訊,必須說明的是,這項技術使用的腦電電極陣列需要通過開顱手術來放置到大腦中,對於飽受疾病、意外之害而失去語言能力的患者來說是福音天降,但更大範圍的臨床應用還有很長的路要走。
▍AI工具預測病人死亡時間
2018年1月,斯坦福大學與互聯網巨擘Google,合力研發出一套革命性的人工智慧系統。該系統透過醫療記錄、年齡、種族、體溫、呼吸率和心跳等資料,設計全新演算法預測病人的死亡時間。
很多病人臨終前希望在家裡度過,但大部分會在醫院中死亡,如果能提前知道病人的死亡時間,醫院和患者家屬就能及時做一些準備,給病人更好的關懷。
斯坦福大學的研究團隊用醫院的健康記錄訓練了一個深度神經網路,資料包含200 萬名患者,這些實際資料可以説明建立一個「死亡預測」模型,結合醫生的評估,就可以在病人臨終前做出更合理的規劃。
斯坦福大學團隊希望系統收集更多資料後,可正式投入使用。當資料規模足夠大時,就可以建立一套全死因死亡率(all-cause mortality)預測系統,而非只局限於某種疾病或某些年齡段。
▍死亡似乎不再神秘,成了可以被計算、被預估的事情。
毫無疑問,人工智慧將在個性化醫療的發展中扮演關鍵角色,這項技術在一定程度上可以幫助醫生進行更精准的判斷。但我們也希望在這個過程中,能夠保證的是病人從AI 技術中受益,而不是面對更多面對死亡臨近感的壓力。
死亡豬大腦復活,“腦死亡”能否宣告生命終結?
4月19日,Nature封面重磅發佈耶魯大學最新研究:豬大腦在死亡4小時後成功“復活”,恢復了腦迴圈和部分細胞功能,並維持了至少6小時。
該系統名為BrainEx,是一套類似透析機一樣的體外人工迴圈程式,研究者將大腦從頭骨上移開放入一個特殊的腔室,然後用導管將實驗溶液泵入大腦。研究人員測試了豬大腦在六小時內的功能。結果發現,神經元和其他腦細胞重新開啟了正常的代謝功能,不斷消耗糖並產生二氧化碳。而且,大腦的免疫系統似乎也在發揮作用。
1950年,腦電圖(EEG)誕生,顛覆了人們對死亡的認知,“腦死亡”被學界認定為判斷死亡的新標準。從那時起,腦死亡即宣告著生命活動的終結。這個觀點在醫學界和法律界也盛行已久。但復活死亡大腦的實驗卻對“腦死亡”的不可逆轉性提出質疑。
目前而言,這項技術雖不能讓人長生不老,但在醫學領域是一項重大突破。該技術並非旨在實現腦移植或大腦功能的長期維持,而是用於提高我們對大腦組成和功能的理解,並為昏迷患者、癌症患者和患有癡呆症的人以及其他神經系統疾病開發潛在的療法。同時這項技術未來有潛力對人類心臟病或中風等疾病導致的腦死亡發揮作用。在世界大多數國家中,當大腦活動停止或心肺停止工作時,可以認為人已經“合法死亡”。
但現在,技術正在攻克越來越多的不治之症。也許到了未來的某一天,心臟停跳與腦死亡也不再是生死的界限。到那時,人類必須重新思考,到底什麼才是不可逆轉的“真正”死亡。
▍One more thing
one more thing,給大家介紹一下創新工場人工智慧工程院醫療AI實驗室和醫療投資團隊,及聯繫方式。
醫療AI實驗室關注“AI + 醫療”領域中多門類大健康資料的積累與標注,並在此基礎上利用AI技術幫助醫生提升診療效率和效果,幫助患者提升健康認知水準,幫助醫療機構提升就診過程中的醫患整體滿意度。
醫療AI實驗室涵蓋醫美整形、醫學影像輔助診斷、病理切片病灶識別、人體骨骼關鍵點檢測、人體行為估計、腫瘤基因圖譜基因拷貝數變異分析等多個領域,涉及電腦視覺、3D建模、AR & VR、自然語言處理等核心技術。
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ai切片工具 在 [問題] ai的切片工具fever200977 PTT批踢踢實業坊 的必吃
[問題] ai的切片工具. 作者: fever200977 (fever200977) 2021-11-12 12:53:43. 我要製作網頁在排版 ai比較習慣製作完也畫了參考線然後要切片可以完全切不準也有用直接 ... ... <看更多>
ai切片工具 在 [討論] 關於網頁切板的training - 看板Web_Design - 批踢踢實業坊 的必吃
想請問一下
最近要訓練及規劃網頁這部份的工作流程
很可惜的我是菜逼八Leader 對這方面也不是專業
(本身為程式設計師出身...略懂HTML及CSS而已 美術設計完全沒碰過)
在使用工具方面我大致上開了些常用的Tool
但是工作流程讓我有點煩惱
以我的經驗看過兩種製作網頁(切板)的步驟
第一種是先畫好圖(Illustrator)之後 匯出成JPG 再由規格表去製作各部分的網頁內容
(也就是照著圖去切版及規劃CSS)
第二種是由Photoshop畫好圖之後 利用PS的功能進行切板
然後再用Dreamweaver 去轉成網頁 但這種方法我沒接觸過
其他的我就沒看過了 請問一下有哪種方法比較適合大型平台或是社群開發?
因為頁面實在很多 而且這工作流程未來是訂製成SOP 不太想隨便做做
我想請問一下 一般大型網站開發公司
有甚麼標準的工作流程或是規範 可以快速開發及設計
因為不想把以前SOHO的那一套導入公司當成工作流程
感謝@@~
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