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AI+物聯網 釀酒業再創高峰

  (文章於2019年7月11日在香港經濟日報刊登) 釀製啤酒是世上最古老的行業之一,中世紀在歐洲,不少啤酒是由寺院僧侶釀造。工業革命後出現了比重計和溫度計,令啤酒生產工序更穩定,大量生產也變得可行。

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迎接5G時代 科企須早作準備

(文章於2019年6月24日在香港經濟日報刊登) 今年較早時間於巴塞隆拿舉行的世界流動通訊大會中,談到 5G 改變企業和生活的巨大潛力。作為高速、低延遲的下一代流動網絡,它可望帶來高度情境化、個人化及保真程度高的體驗。從無人駕駛汽車、遠程手術、智慧城市,以至活動與行業間互聯互通,5G 將奠定新基礎,令現在看似遙不可及的場景變為現實。

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AI 要成功 先要值得人類信賴

(文章於2019年6月3日在香港經濟日報刊登) 近代科技界出現幾波影響深遠的發展,像晶片半導體密度兩年翻倍,還有網絡用戶數量為網絡價值創造幾何增幅,都對人類生活帶來重大改變。下一波浪潮,很可能是 AI。 聯合國世界智慧財產組織(WIPO)今年一月發表研究指出,AI 已進入幾何增幅階段,最近六年全球註冊的 AI 專利項目,超過人類自 1950 年代起數十年總和。全球至今有 17 萬個 AI 註冊專利項目,其中一半在 2013 年後發表。

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AI更開放普及 企業靈活使用

(文章於2019年4月29日在香港經濟日報刊登) 大家有沒有這樣的經歷:點菜明明選了 A 餐,又想吃 B 餐的頭盤,但餐廳卻不容許混搭選配,只能遙望鄰桌的菜興歎。 資訊科技世界也常有這情況。AI 具強大應用潛力,環球審計機構羅兵咸永道預測,AI 到 2030 年的全球經濟價值將達 16 萬億美元,但業內評估目前 AI 的企業滲透率只得 4%。AI 就像一道很吸引的菜,為甚麼大家不能隨心享用呢? 從業內觀察所得,企業的顧慮主要有三點:第一,現代數據龐大複雜,企業不敢太快引進變革;第二,請不到建立和營運 AI 系統的人才;第三,AI 應用程式介面(API)與特定平台扣連,難以移到企業既有數據平台運行。

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數據科學家搶手 IBM推資歷認證

(文章於2019年4月8日在香港經濟日報刊登) 在數據急速膨脹的今天,各行各業都需要數據科學人才,幫助機構從海量數據中,挖掘重要的洞見。「數據科學家」 (Data scientist) 供不應求,職場社交網站 LinkedIn 去年8月的勞動力報告指,單在美國,數據科學家空缺就有 15.1 萬個。 新的專業範疇,需要新的資歷評定指標。今年一月底,IBM與跨平台的技術標準及資歷認證機構 The Open Group 合作,宣布創立全新的「數據科學家」資歷認證,評核數據科學家的專業水平。

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AI 教學平台 邁向「有教無類」

(文章於2019年1月10日在香港經濟日報刊登) 同班學生的學習差距,向來是令教師頭痛、學生灰心的問題。新一代的人工智能教學平台,正悄悄改變教與學的重要環節。 去年四月獲網龍網絡﹝港交所:777﹞收購的 Edmodo,是全球最大的 K-12 教育網絡,在 190  國擁有 8,500 萬名教師、學生和家長會員,及 6 億項教學資源。Edmodo 去年與 IBM 合作,結合認知運算技術和海量的教材,開發內容推薦引擎,逐步將引擎結合到其平台上。

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區塊鏈追蹤食物來源 吃得安心

(文章於2018年11月29日在香港經濟日報刊登) 消費者通常希望多取得食物的產品資料,了解自己吃的是甚麼。愛吃魚的芬蘭人,現在已能一路追蹤市面上的魚柳,查出魚從哪個湖泊捕來。 芬蘭零售合作社 S-Group 在今夏開始,測試他們的「梭鱸雷達」(Pike-perch radar)方案,提高食物鏈透明度,為客戶由源頭到貨架提供食品的全程路線資料。當地消費者可用「本地白魚柳」包裝上的二維碼,或登錄追蹤網站,追踪一條淡水梭子魚或鱸魚,查出牠的家鄉水域位置。

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善用區塊鏈 追蹤珠寶供應流程

(文章於2018年8月23日在香港經濟日報刊登) 身為消費者,如何避免買到含化學毒物的食品、魚目混珠的冒牌皮包、盜竊轉手的贓物,或為內戰國提供軍事經費的鑽石?現代消費品供應鏈很複雜,單靠產品標籤和商戶品牌,難獲百分百保證。但未來數年,區塊鏈將帶來巨大變革。

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深度學習:拆解健康密碼

(文章於2018年8月16日在香港經濟日報刊登) 用內窺鏡和大腸鏡檢查人體內部,始自1880年代,病理學家須接受長期訓練,用顯微鏡和侵入性測試辦別腫瘤。隨城市人口與內科疾病增加,診斷專家日漸吃緊,肉眼有時難免誤診。能否將深度學習 (Deep Learning) 技術用於診斷影像?

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