曲家瑞的肖像畫尺幅許多是150x110公分，她認為這是觀看肖像最舒適的尺寸，而且也最容易和畫中人物產生連結，都像是認識、或身邊再平凡不過的人。

雖然楊紫瓊是1983年馬來西亞小姐冠軍，美貌算是經過認證，但放在當年的香港娛樂圈的審美標準，她黝黑健康的外型不算主流。《宋家皇朝》主線始終是張曼玉飾演的宋慶齡。

殘酷地說，這些電影甚至也稱不上楊紫瓊的閃光代表作身為猶太人的烏克蘭總統澤倫斯基（Volodymyr Zelenskiy）則說，拉夫羅夫的說法代表莫斯科當局已經忘了或從未汲取第二次世界大戰的教訓。他將宣布總額達3億英鎊的新一波對烏軍援，強調英國對身為烏克蘭盟友感到自豪。烏克蘭則表示，自從戰爭爆發以來，已有數以千計民眾被強行送往俄國。歐洲足總下球季賽事封殺俄隊 歐洲足球總會（UEFA）2日宣布，現已禁止俄羅斯各球會參加下個球季的歐洲冠軍聯賽（Champions League）和其他歐洲賽事。

傳俄計劃入侵摩爾多瓦，從西側闢攻烏新戰線 烏克蘭國家通訊社（Ukrinform）引述英國「泰唔士報」（The Times）提到，俄羅斯高層擬定即將入侵摩爾多瓦的詳盡計畫，可能重演「頓巴斯」（Donbas）劇本。美方也認為俄羅斯正考慮在赫爾松地區實施類似計畫。國立台灣大學資訊工程學系教授兼系主任洪士灝出席《DIGITIMES》、人工智慧基金會、IC之音、《科技報橘》共同主辦的2022 Taiwan AI EXPO時，接受《關鍵評論網》專訪。

現在則是以「Data定義AI」，兩者導致的結果差距極大。洪士灝強調，中國政府支持的大企業（或國營企業）坐擁龐大資料庫，往往被歐美企業認為是「不公平的競爭」。例如：停車場自動辨識，無論是車牌扭曲變形髒污都還可以辨認。中國科技巨頭手握龐大數據，在AI產業上取得優勢 依照目前以Data所定義AI的典範，許多大公司都在想辦法收集各式各樣的Data，只要數據越多就能發展出更強大的AI。

不過，他也直言，台灣在發揮優勢時也要避免人才都集中在一個地方。洪士灝強調，雖然台灣無法硬碰硬的競爭，還是有一些優勢可以利用，例如：許多人才在資通訊產業，在學校上可以鼓勵跨域、產業的結合。

」洪士灝強調，不過這一次AI不同了，因為它讓我們看到實際的應用。「經歷過兩次泡沫化後，大概有20年的時間，大家絕口不提AI，因為只要提到了都會被當作是騙錢的。還可留言與作者、記者、編輯討論文章內容。其餘的「高大上」（高階AI產業發展）的事情而言，台灣或許沒有太多能夠著力的地方，畢竟就數據規模上，就是沒有強權國家這麼大。

Photo Credit：AP / 達志影像 2018年4月，Mata（FB）執行官長馬克祖克柏因為數據隱私問題，遭到華盛頓國會山舉行的商業和司法委員會聯合調查。此外，中國也投入了非常多的人、物力，同時亦培養了許多優秀人才和先進技術，洪士灝說：「中國也不失為一個可敬的對手，但近年已經有越來越多人（企業、國家等）擔心中國對他們造成威脅。」 在台灣方面，除了台積電能在半導體產業扮演關鍵的角色外。同年，中國華為6月6日承認臉書和其他製造商共享社群數據，但它從未收集或儲存。

Photo Credit：AP / 達志影像 2000年9月6日，麻省理工學院人工智能實驗室的博士後研究員Cynthia L. Breazeal博士在麻省理工學院舉行的IEEE Humanoids2000會議期間與人工智慧機器人Kismet互動。他指出，大數據推動第三波人工智慧（AI）熱潮，同時中國不受到隱私數據相關法條限制，成為該產業的領頭羊，亦被許多歐美企業認為是「不公平的競爭」。

他觀察到現在越來越多這樣的結合，有些經營不錯的資通訊產業公司開始結合生技，或者智慧醫療，從本業出發走出一條不同的路。最早可以追溯到1950年代電腦開始發展的時期，當時民眾認為電腦太強大，計算能力比人腦快許多，衍生出許多的幻想

國立台灣大學資訊工程學系教授兼系主任洪士灝出席《DIGITIMES》、人工智慧基金會、IC之音、《科技報橘》共同主辦的2022 Taiwan AI EXPO時，接受《關鍵評論網》專訪。此外，中國也投入了非常多的人、物力，同時亦培養了許多優秀人才和先進技術，洪士灝說：「中國也不失為一個可敬的對手，但近年已經有越來越多人（企業、國家等）擔心中國對他們造成威脅。現在則是以「Data定義AI」，兩者導致的結果差距極大。十年「算力」成長一百倍，大數據造就第三波AI熱潮 AI並不是一個新興的名詞，其實在半世紀就已經出現。例如：停車場自動辨識，無論是車牌扭曲變形髒污都還可以辨認。洪士灝強調，中國政府支持的大企業（或國營企業）坐擁龐大資料庫，往往被歐美企業認為是「不公平的競爭」。

洪士灝強調，要讓AI深度學習成本高昂，上世紀許多人都在嘗試以大數據發展AI，但是都以失敗告終，起因於算力太低。中國科技巨頭手握龐大數據，在AI產業上取得優勢 依照目前以Data所定義AI的典範，許多大公司都在想辦法收集各式各樣的Data，只要數據越多就能發展出更強大的AI。

以及在語音識別也有突破，過去必須對齊一字一句，如今無論是各種的方言，還是口吻都不成問題。洪士灝說：「利用Data做AI的定義，進而訓練出AI模型，影像辨識上，任何歪七扭八的文字都可以提供給AI，它都能夠了解文字代表的意義，進而找到對應的關係。

立刻點擊免費加入會員。洪士灝強調，雖然台灣無法硬碰硬的競爭，還是有一些優勢可以利用，例如：許多人才在資通訊產業，在學校上可以鼓勵跨域、產業的結合。

Photo Credit：AP / 達志影像 2000年9月6日，麻省理工學院人工智能實驗室的博士後研究員Cynthia L. Breazeal博士在麻省理工學院舉行的IEEE Humanoids2000會議期間與人工智慧機器人Kismet互動。其餘的「高大上」（高階AI產業發展）的事情而言，台灣或許沒有太多能夠著力的地方，畢竟就數據規模上，就是沒有強權國家這麼大。Photo Credit：AP / 達志影像 2018年4月，Mata（FB）執行官長馬克祖克柏因為數據隱私問題，遭到華盛頓國會山舉行的商業和司法委員會聯合調查。其實，這些技術在以前難度相當高，洪士灝告訴我們這是AI典範轉移（Paradigm shift），過去是用「規則定義AI」。

然而，由AI所衍伸的倫理問題，包含AI自動化咎責問題、運算平台是否透明及數據隱私等，儼然成為AI是否能更上層樓的關鍵，也是亟欲解決的哲學問題。他觀察到現在越來越多這樣的結合，有些經營不錯的資通訊產業公司開始結合生技，或者智慧醫療，從本業出發走出一條不同的路。

洪士灝說：「有時候他們（其他產業業者）需要長期的研究，才有辦法開花結果，這累積的人事，對於正在發展的公司都是很大的開銷。過去有許多研發團隊設在中國，不過近年來有轉移到台灣的情況，這些對AI技術的研發都相當有利。

」洪士灝強調，不過這一次AI不同了，因為它讓我們看到實際的應用。「經歷過兩次泡沫化後，大概有20年的時間，大家絕口不提AI，因為只要提到了都會被當作是騙錢的。

就台大資工系來說，學生都被資通訊產業（所謂賺錢的行業）吸去了，那台灣生技產業要運用AI的話，究竟是要搶人，還是企業跟企業間合作值得深思。相形之下，中國在資料運用、隱私保護的法規上，還有一些進步的空間。後來則是80年代電腦普及後，又開始第2次AI革命，但最終仍以泡沫化收場。隨著時間推進，算力每一年半成長一倍的速度，十年下來就是成長一百多倍，算力得到長足進步，硬體才能夠跟上海量計算，AI突破了傳統的限制，成就了近年的風潮。

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他指出，大數據推動第三波人工智慧（AI）熱潮，同時中國不受到隱私數據相關法條限制，成為該產業的領頭羊，亦被許多歐美企業認為是「不公平的競爭」。但是，這一件事情在歐美等先進國家屢傳出爭議。

」 但是這一波的AI熱潮，並不是僅靠著大數據就可以帶動，還需要「算力」相輔相成，意味著設備的運算速度成為關鍵。」 在台灣方面，除了台積電能在半導體產業扮演關鍵的角色外。