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這則問題是個人在8月23日下午2點接受我們104人資學院邀請主講「雇主財產權 vs. 員工隱私權」課程結束後，參與者所提出的問題。 對雇主而言，招募時最感頭痛的事，一是開放的職缺乏人問津；二是如何從眾多應徵者中找到「對」的人。後者的挑戰，考驗著雇主的選才能力。 俗話說「請神容易送神難」，想必很多雇主應是深有同感，也同是苦主之一，問題根源即在於「找錯人」，也就是識人不明或看走眼了。 台灣中小企業家數佔全體企業家數高達98%，惟因組織規模小，專業人資經驗匱乏，老闆、老闆娘或用人主管不見得人人皆是面試專家，光靠履歷表自然不足以辨識應徵者是否契合於自家企業的組織文化、價值觀與職務需求，即便進一步與應徵者面對面進行面試，常見缺失是面試流於聊天形式，最後還是依憑主觀印象與好惡擇人。 為了輔助雇主於招募人才時，獲有科學、客觀的參考依據，有的企業會依職務需求使用專業測驗、語言測驗、智力測驗、性格測驗、職能測驗等多元測評工具，使雇主對於求職者有更多面向上的認識，有助於從中甄選出適合該職務的人才。 依照《就業服務法》第5條第2項第2款規定：「雇主招募或僱用員工，不得有下列情事：2、違反求職人或員工之意思，…，或要求提供非屬就業所需之隱私資料。」 《就業服務法施行細則》第1條之1第1項規定：「本法第5條第2項第2款所定隱私資料，包括下列類別： 一、生理資訊：基因檢測、藥物測試、醫療測試、HIV檢測、智力測驗或指紋等。 二、心理資訊：心理測驗、誠實測試或測謊等。 三、個人生活資訊：信用紀錄、犯罪紀錄、懷孕計畫或背景調查等。」 雇主於徵才面試時所使用的數理邏輯測驗或性格、職能測驗即是屬於前述「智力測驗」或「心理測驗」的範疇，雇主可以蒐集嗎？ 《就業服務法》第5條第2項第2款規定「要求提供非屬就業所需之隱私資料」的反面解釋，若是屬於「就業所需之隱私資料」則不在禁止蒐集之列。只是雇主必須符合《就業服務法施行細則》第1條之1第2項規定：「雇主要求求職人或員工提供隱私資料，應尊重當事人之權益，不得逾越基於經濟上需求或維護公共利益等特定目的之必要範圍，並應與目的間具有正當合理之關聯。」 觀之該條項立法理由謂：「雇主基於經濟上需求的目的，例如為提高生產力、降低保險成本、避免雇主的侵權責任，以及維護公共利益的目的」，該等目的並須與求職者應徵職務間具有正當合理之關聯，且未與其他目的做不當連結使用，在此前提下，雇主是可以蒐集的。 雇主需要做的事，是先想清楚為何求職者所應徵的該職務，需要透過智力測驗或性格、職能心理測驗，做為甄選參考之用。如雇主確能說明其間的必要性與合理性者，當能適法邀請應徵者施測並蒐集測驗結果。

Meta 繼推出 Llama3 後，再次震撼市場，這次的主角是新一代電腦視覺模型——SAM2。在電腦視覺領域，影像分割技術一直是個難題。傳統方法需要大量人工標註，耗時費力。而 SAM2 模型的出現，將這一切變得簡單高效。這篇文章將帶你了解 SAM2 是什麼，如何利用其開源優勢，及其在影像分割上的革命性進展。 ▍SAM2 是什麼？ 去年，Meta 推出了首個「Segment Anything Model」（SAM），目標是自動化圖片分割，減少人工標註的需求。相比傳統的分類和物體檢測模型，SAM 能夠自主學習分類，不僅限於已訓練的物體。用戶只需提供範例，模型便能進行分類，無需大量訓練數據，特別適用於特殊物體的分割。 ▍SAM2 的突破 在 SAM 基礎上，SAM2 進一步簡化了模型架構，提升了性能。SAM2 不僅處理靜態圖像，還支持動態影片分割，每秒可處理最多 44 幀。更重要的是，SAM2 提高了分割精度，加速了數據集的創建，讓物體檢測模型的訓練更加容易。 例如，物流公司每天需識別大量物品，自動駕駛公司需實時識別路況物件，SAM2 的高效分割能力可大大提升這些應用場景的效率。 ▍時空遮罩與 Masklets SA-V Dataset Meta 隨 SAM2 發布了包含 51,000 個影片和超過 600,000 個「Masklets SA-V Dataset」的小型時空遮罩。這些遮罩是去背後的連續影像，經過 Diffusion model 切分成像素化的網格，轉換成 Transformer 模型可讀的資料元。這讓影像分割變得更加智能和精確，開啟了 Diffusion model 與 Transformer model 混用的新模式。 ▍SAM2 的開源策略 Meta 釋出 SAM2 的程式碼和模型權重，並使用 Apache 2.0 授權，這一舉動反映了祖克柏的願景——將 AI 模型免費提供給更多人使用。這對試圖商業化此類技術的公司是一大挑戰，但對開發者和研究者來說，無疑是個巨大機會。 開源的 SAM2 提供了強大的工具，讓開發者能在電腦視覺領域進行更多創新與探索。從提升影像分割效率，到推動新技術的應用，SAM2 將成為許多項目的基石。 SAM2 的推出，不僅在性能上有了飛躍性的進步，還大大簡化了模型設計，提升了分割精度和效率。通過開源，Meta 讓更多人能夠利用這項技術，推動電腦視覺的發展。 無論你是開發者還是企業主，SAM2 都能為你的項目提供強大支持，讓影像分割變得更簡單、更高效。Meta 的這一舉動，將AI技術推向了新的高度，也為未來的創新打開了無限可能。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

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林閔政-#就業服務乙級#人才學院 我竟然走進了 證券期貨基金會? 不是因為證券、不是因為期貨……竟然是因為就業服務! 沒想到吧，證劵期貨市場發展基金會很重視就業服務乙級證照，再說一個讓大家羨幕的事，考上就服乙級證照的內部員工，基金會還編列一筆5000元的獎勵金。 就業服務乙級100天全方位講解:https://23dreamhome.vip/courses/ONLINE111 …超棒的吧! 是不是很羨幕 ! 為什麼他們會需要上就服乙級的證照課程呢?因為他們要協助銀行金融機構招幕人員，需要知道國家政策的專業人才。 這麼好的單位，一有職缺一定會有很多人搶破頭，連我都看了心動。 當然我也在課程當中順帶的幫忙同學們爭取工作的機會。我特別提了一下，"下次有職缺也讓我們的同學有機會來爭取看看"。 不過，老實說，我認為要進這個單位工作的競爭難度真得很高，人才齊聚啊! 底下一名年輕剛來沒幾天的學員，還沒考證照，也不知道這張證照，我問了一下她是哪一家大學的…… 一問之下讓我覺得 5000元獎金根本就是準備來送她。 看起來文文靜靜的一個小女生，緩緩、客氣、慢慢、低聲的說出 "我念台大的"，然後我問她什麼科系的…想不到更驚人的答案出來了 … "台大商研所"…… 哇! 這不就是一直被認為很難考上的研究所。 所以各位知道 人才 就是人才，難怪可以在這麼優秀和令人羨幕的單位。 突然覺得 我在對一群"高高才生"上課，教讀書、考試記憶技巧，倒像是班門弄斧了。 我問了一下 "為什麼你們都這麼會讀書?" 她慢慢的說了，「自己做筆記」。 好吧!各位，方法有了，不要再問就服乙級證照考上要做什麼?，先考上再說吧! ※這裡的每一堂課 看起來都非富即貴啊! 不知道我可以報名考什麼? 董事?， 我至少 "懂事" …還明事理呢! 不知道如何報名的 可以查看一下 就服乙級備考全攻略 建議網路報名是最簡單的方式… #就業服務乙級備考全攻略:https://23dreamhome.vip/b/IdSj3OjwkVNUVIEYB95N #就服乙級人才學院

近年『資安』領域成為轉職熱門，本文給入門者或是完全沒概念的轉職者參考，你也能成為備受認可的資安工程師https://www.uuu.com.tw/Public/content/edm/240415_USETR_BC.htm

學習日文的過程中，你是否經常被「那裡、那邊、那個」這類詞語搞得一頭霧水？日文中，這些詞語有很多不同的表達方式，包括「あちら」、「そちら」、「あそこ」、「そこ」、「向こう」、「あっち」。在這篇文章中，我們將逐一介紹這些詞語的具體用法和差異，並提供一些實用的例句，幫助你更好地理解和記憶。 ▍あちら、そちら、あそこ、そこ、向こう、あっち的基本區別 首先，讓我們簡單介紹一下這六個詞語的基本區別： ● あちら(Achira)：指較遠的地方，通常在說話者和聽話者都離得較遠的情況下使用。 ● そちら(Sochira)：指聽話者那邊或離聽話者較近的地方。 ● あそこ(Asoko)：指離說話者和聽話者都較遠的具體地點。 ● そこ(Soko)：指離聽話者較近或聽話者所在的具體地點。 ● 向こう(Mukou)：指更遠或對面的地方，通常帶有超越障礙物的意味。 ● あっち(Acchi)：指較遠的地方，屬於較口語化的表達方式。 ▍あちら：那邊（遠離說話者和聽話者） 「あちら」主要用來指示遠離說話者和聽話者的方向或地點。它可以用於正式或非正式場合，通常帶有禮貌意味。 ➤ 例句： ❶ あちらに行けば、美しい景色が見られます。
 （如果去那邊，可以看到美麗的景色。） ❷ トイレはあちらです。
 （廁所在那邊。） ▍そちら：你那邊（靠近聽話者） 「そちら」用來指示靠近聽話者的方向或地點，通常在說話者和聽話者之間有一定距離，但比「あちら」近。 ➤ 例句： ❶ そちらはどうですか？
 （你那邊怎麼樣？） ❷ そちらの天気はどうですか？
 （你那邊的天氣怎麼樣？） ▍あそこ：那裡（遠離說話者和聽話者的具體地點） 「あそこ」用於指示具體的、遠離說話者和聽話者的地點。它比「あちら」更加具體。 ➤ 例句： ❶ あそこに見えるのは富士山です。
 （那邊看到的是富士山。） ❷ あそこに座ってください。
 （請坐在那邊。） ▍そこ：那裡（靠近聽話者的具體地點） 「そこ」指的是靠近聽話者的具體地點，與「そちら」相比，更具體、更直接。 ➤ 例句： ❶ そこに置いてください。
 （請放在那裡。） ❷ そこは危ないです。
 （那裡很危險。） ▍向こう：對面、另一邊（超過某個障礙物或更遠的地方） 「向こう」用來指示超越某個障礙物的對面或更遠的地方，經常用於表示視線範圍之外的地點。 ➤ 例句： ❶ 向こうの山が見えますか？
 （你看到對面的山了嗎？） ❷ 川の向こうに公園があります。
 （河的對面有個公園。） ▍あっち：那邊（口語化、非正式） 「あっち」是「あちら」的口語化表達，更加隨意，常用於非正式場合。 ➤ 例句： ❶ あっちへ行こう。
 （我們去那邊吧。） ❷ あっちの店に行ってみよう。
 （去那邊的店看看吧。） 透過本文的介紹，相信你對日文中的「那裡、那邊、那個」有了更清晰的理解和掌握。掌握這些詞語的區別，不僅能讓你的日語表達更加精確，還能提升你的語言溝通能力。在日文自學的道路上，希望這篇文章能成為你的一個重要幫手。

工作安全分析順序 1.決定要分析的工作 2.列出工作的步驟 3.找出潛在危害 4.決定工作方法 口訣 我們搶銀行一起“分工危法” 分=分析 工=工作步驟 危=淺在危害 法=決定工作方法 喜歡的小夥伴幫我拍手

不要太相信人脈…就算是新聞主管又怎樣! 不知道各位有沒有感覺，沒有背景的缺，是不是很不安穩，你背後沒有人啊! 在這個混亂複雜的世道中，就算我當記者十餘年，還當上了新聞部主管，看似關係很好，但真有狀況，背後的人情世故，馬上就看得出來啊!最後直接的結果就是 “無業”。 誰會鳥一個失勢的媒體主管，我深有感受。新聞工作並沒有真正建構出一份人脈實力，或許可以說，人脈其實很多是假的，在你需要時，走得比誰都快。 你的背景 有人能拱你當上董事長? 突然想到，台灣金聯董事長，上任三天請辭，背後的關係我們不會知道，但我們都可以想像”背後有人”。 當官有沒有能力已經不是重點，”有沒有人”才是上位的關鍵力量。 我猜想，只是猜想，一個董事長的職缺，背後會有多少力量在角力，沒有背景，誰會推你一把。推上去了，卻只有3天，是能力不足嗎?一定不是，鐵定背後有人，但有人出事了。 這些複雜的官位角逐，不是小職務的我們能去想像的。但我們可以看一下、想一下目前的職場，你的位子是怎麼來了，或許一開始運氣好，但如果沒有強而有力”家勢背景”的你，就算現在有了缺，也不要太過樂觀，上面的官會換，總不要到絕境時，才想新出路。 學習只是爭取有選擇工作的自由 被資遣的同學說，我工作六年的職場竟然是一場空。 她問我，考就服乙級是不是就真得比較能保護自己。 我不會過度強調就服乙級證照有什麼用，但這真得是一輩子都用得到的勞動法知識與觀念。 學習當然不限於只是考證照， 要提醒自己，這是你學習的開始，我們或許爭取不到董事長的職缺，但總是爭取讓自己有選擇工作的能力。 除非你很快就有能力達成財富自由，不然這時候的我們，努力的目的就是爭取一種有能力選工作的自由。 加油， 資遣或許是逼自已一把的契機。我是這樣走過來的，也希望同樣受苦的人，也要給自已一個機會。 沒有背景或靠山的情況下，請提升自己的競爭力 強化專業能力:https://23dreamhome.vip/courses/202503 持續學習和提升技能，讓自己成為某個領域的專家。例如，不斷精進你的專業知識，參加證照考試或進修課程，讓實力成為你最大的靠山。 建立人脈 人脈是成功的重要資源。參加相關活動或社群，主動與他人互動，建立信任與合作的機會，這樣在需要時能獲得支持與幫助。人脈還是很重要的，或許不能馬上有人拉你一把，但至少會有人一起給建議。 發展經濟獨立 自立自強，成為自己最大的靠山。無論是創業或積極存錢，讓自己不依賴他人也能穩健發展。 低姿態做人，高效率做事 保持謙遜但不卑微，私下努力提高效率，讓成果說話。在沒有顯赫背景下，穩紮穩打最為重要。 多元嘗試與堅持 如果創業或追求新方向，重點在於堅持下去並隨時調整策略。多嘗試不同方法才能找到最適合自己的成功之路。

醫院餐廳金雞母　百億大餅！美食街比看病賺更多-商場招商技巧-詹翔霖 台大醫院的美食街和停車場營收一年有2.9億，榮總醫院的美食街和停車場營收一年有1.18億，林口長庚醫院的美食街和停車場營收高達7.39億，高雄長庚醫院的美食街和停車場營收也有3億多，這些醫院的美食街和停車場營收都比醫務本業賺的還要多。 一般集團跟醫院簽約，以5到8年為限，約到重新招標，新業者進駐做改裝，也會吸引除了病患、家屬外的人潮，商機很大，各大集團搶進場，也讓美食街意外成為醫院金雞母。 有一些醫院的美食街營收甚至超過了醫務本業的結餘1。要招商的話，可以考慮提供多元化的餐點選擇，包括台式、中式、西式和異國料理「四大天王」，還有不可少的「素食店」1。此外，還可以考慮租用商業大樓或百貨公司美食街，並注意消費價格及定位是否符合該百貨美食街顧客群，以及已進駐餐飲業種的經營型態及營業狀況2並注意消費價格及定位是否符合該百貨美食街顧客群，以及已進駐餐飲業種的經營型態及營業狀況。您還需要注意租金或抽成的條件，有無設備費、管理費、水電費、冷氣、企劃費、廣告補助費、清潔費、道具費、裝潢費、場地費等又如何分攤。

Microsoft Outlook 是一款電子郵件管理軟體，用於發送和接收郵件、管理日曆和聯繫人等。它提供了豐富的郵件管理工具和應用整合，如日曆、聯繫人、任務列表和 Microsoft Teams，幫助使用者更好地管理工作和時間。以下是3個Outlook的功能介紹: 一、將郵件設為待辦事項，並在指定時間提醒你 1.當你想推遲處理某些郵件時，可以使用 。這個功能允許你設定一個特定時間，讓郵件在那時重新出現在收件匣的頂端，提醒你現在是處理它們的時間。 2.Gmail 也有「延後」的功能。它能幫助你排除不重要郵件的干擾，使你能更集中精力在當下需要處理的工作上。 二、封存處理「完成」或「不需要處理」的郵件： 1.有些郵件只是用來參考，不需要進一步處理；有些郵件則是已經完成處理的。這些郵件如果留在收件匣裡，會影響處理重要郵件的效率。因此，可以將這些郵件封存起來。 2.在 Outlook 中，有一個預設的「封存」按鈕。點擊後，郵件會從收件匣消失，移到「封存」資料夾。這樣做不會刪除郵件，以後仍然可以透過搜尋關鍵字找到它們。 3.Gmail 也有類似的「封存」功能。善用封存功能，可以讓我們的信箱更簡潔，有助於提高工作效率。 三、自動分類郵件：啟用焦點收件匣 在 Outlook 中，郵件會自動分類為「焦點郵件」和「其他郵件」，這對工作已經非常實用。 *焦點郵件是單獨發給你的，來自重要聯絡人的郵件，有助於你優先處理重要訊息。 *其他郵件則是資訊類或通知類的郵件，不需要立即處理。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧！

【免費報名說明會 】 非工程師背景18週也能轉職AI工程師。線上說明會 你是否曾應徵AI工程師，卻沒有收到任何面試邀約? 你是否想轉換跑道當AI工程師，但又不知道該如何開始? 緯育TibaMe 現正舉辦【轉職AI領域工程師。課程說明會】 透過「AI智慧應用開發實戰養成班」18週培訓課程， 從基礎 → 進階，從進階 → 完成專題作品，協助您成功轉職！ 本週課程為實體課程，只要你符合政府補助標準， 即可享有１００％補助，還可以每個月拿到學習獎勵金 【 產業新尖兵計畫通過 】政府補助最高學費10萬元： ◆ 年滿15歲至29歲之本國籍青年通過審核扣除自負額一萬元之外課程全額免費 ◆ 培訓期間勞發屬發給每月最高8千元生活津貼 ◆ 培訓期間享勞 (訓) 保 這堂課程適合怎樣的學員? ◆ 想要入門AI大數據領域的人 ◆ 剛畢業或退伍還在迷惘的人 ◆ 有相關經驗但專業不足的人 【非工程背景，你也迷惘?是否要轉職AI工程師嗎?】 透過500小時，18週的培訓，完成專題作品，透過企業與104就業媒合！協助你成功轉職吧！！ 趕緊來報名 10/1、10/8 說明會｜https://user266414.pse.is/6gf7cf

常常對雜亂的收件匣感到困擾？找不到重要郵件時是否感到焦慮？透過簡單的操作，您也可以輕鬆地將Outlook 中重要郵件轉化為可跨裝置同步的待辦事項。而Outlook 的自動分類規則功能就像一個強大的函數，能夠為您自動整理和管理郵件，讓混亂的收件匣變得井井有條。以下將要介紹快速將郵件轉換為待辦事項（To-Do）和日曆事項，以及設定自動郵件分類規則。 ▍將收到的信件丟到行事曆 步驟1：點選網頁右上角「行事曆和打勾」的圖案 步驟2：將郵件按著不動移到右側 上半部為新增到TODO 下半部為新增到行事曆 步驟3：即可在TODO列、行事曆中看到 ▍設立條件使郵件自動分類 步驟1：點選網頁右上角「設定」的圖案 步驟2：點選規則中「新增條件」，可以根據多種可選條件，來進行後續的決策與動作 📍條件包含： 「收件人是XXX」 「主旨、郵件內文包含XXX」 「郵件大小、收件的時間」 📍動作包含： 「刪除」、「移至」、「釘選到頂端」 「轉寄至…」 「標示為垃圾郵件」 步驟3：即可完成郵件自動分類 🔍歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧 ✨如果喜歡這篇文，也歡迎免費加入共學✨

輝達（NVIDIA） 2024 AI高峰會於10月7日至9日，在華盛頓特區的羅納德·里根大樓和JW萬豪酒店舉行。本次高峰會重點探討AI如何重塑關鍵行業，並吸引來自AI領域的領導者、政策制定者和創新者，共同探討AI在醫療、網絡安全、工業自動化等領域的實際應用影響。 活動將舉辦超過50場會議與現場演練，內容涵蓋生成式AI、遙感技術、機器人技術及可持續發展技術等話題。NVIDIA企業平台副總裁Bob Pette將發表專題演講，重點介紹AI應用的新突破，包括感測器處理、數字孿生技術等領域的創新。此外，NVIDIA企業行銷副總裁Greg Estes也將探討公司如何通過深度學習研究院等項目推動開發者生態系統的成長與AI人才的培育。 其他亮點還包括美國網絡安全與基礎設施安全局（CISA）的Lisa Einstein探討AI在網絡安全中的應用，天氣公司首席執行官Sheri Bachstein介紹AI在氣候監控中的作用，以及美國能源部的Helena Fu分享AI在國家安全與可持續技術中的應用。 參會者還將有機會參加數據科學、生成式AI等主題的實作工作坊與認證課程。微軟與洛克希德馬丁等行業巨頭也將展示其基於AI的解決方案，並推動跨產業合作【11†source】【12†source】。 從NVIDIA 2024 AI高峰會的內容來看，AI在生成式AI、邊緣計算、網絡安全等領域的應用正在加速拓展。技術層面提升商業效率，還改變醫療、工業和國防等多個產業。 -AI未來發展轉變因素- 1. 生成式AI的爆發性增長：NVIDIA在生成式AI領域的投資，特別是在A100和H100 GPU上的技術優勢，讓企業能夠更快速且有效地訓練和部署AI模型。這意味著無論是在內容生成、客製化營銷，還是數據分析方面，生成式AI都有巨大的商業應用潛力，並且市場對此技術的需求只會不斷增長。 2. AI技術的廣泛應用：AI正在滲透進越來越多的行業，如醫療中的AI診斷、零售中的個性化推薦系統、自動駕駛和智能製造等。NVIDIA展示的數字孿生技術可以模擬現實世界中的各種情境，這將徹底改變許多行業的運營方式和生產力。 3. 政策支持與投資環境：隨著美國和其他國家對AI研發的政策支持不斷增強，AI技術創新的法規和基礎設施會愈加完善。政府和私營企業也在AI技術的基礎設施（如數據中心和雲端技術）上進行大規模投資，這些舉措將為AI的商業化進程提供更穩定的基礎。 -市場潛力與挑戰- 目前AI市場正處於快速增長階段，據市場研究公司Gartner預測，到2030年，AI技術的全球市場規模將達到約1260億美元。NVIDIA已經是這一領域的主要受益者，特別是在硬體（GPU）和軟體平台（如CUDA）的領導地位鞏固了其在AI應用中的核心角色。然而，市場挑戰仍然存在，如供應鏈限制、能源消耗以及法規挑戰，這些可能會對AI技術的廣泛應用產生一定的影響。 -AI股表現- 在AI技術強勢發展的背景下，NVIDIA的股票被視為市場中的領跑者。隨著AI應用不斷擴大，NVIDIA的市場價值已經達到新高。在本週的高峰會之前，投資者對NVIDIA未來增長潛力的看好推動了股價上揚。預計隨著生成式AI、自動駕駛和高性能計算的需求增長，NVIDIA的未來表現仍然有望持續增強。 總體來看，AI的發展潛力在未來十年是相當可觀的。NVIDIA的技術創新、政府政策的支持以及市場需求的增長將繼續推動AI的發展，並為未來的經濟和產業變革提供巨大的動力。儘管有一些挑戰，例如能源消耗和監管問題，但AI行業的前景仍然充滿機遇，投資者和企業都應該密切關注這一領域的進展。

0.001%是多少ppm？ 甲苯85mg/m³是多少ppm? （甲苯分子量=92.14） 不懂沒關係，想了解的下方留言板留言。