104學習精靈

生物科技研發人員

Responsive image
不分產業
生物科技研發人員
檢視符合度
掌握更多技能,提高你的薪資水平
生物科技研發人員 工作年資 不拘、地區 不拘
平均月薪 5.1萬
P25 4萬
P75 5.8萬
企業所需技能
全部關注
關注教室,同業交流提升競爭力
TOP 1
臨床試驗
TOP 2
細胞培養
TOP 3
實驗室設備操作
TOP 4
生物
TOP 5
免疫
TOP 6
研發
TOP 7
動物實驗
TOP 8
GMP
TOP 9
ELISA
TOP 10
生命科學
職業關鍵職能
全部關注
關注教室,加強軟實力吧!
溝通協調
分析思考
團隊合作
自我發展
誠信正直
品質導向

生物科技研發人員 學習推薦

不知如何開始學習嗎? 先進行技能挑戰吧~
我要挑戰
職涯診所

09/19 16:05

0 0 99 0

熱門精選

104學習精靈

產品

09/10 11:01

🌟找尋讓你發光的職涯天賦|AI 個人化報告 x 專業測驗解析
你是否曾經在工作中感到迷茫,不確定自己真正適合什麼樣的職業?還是你已經在職場多年,卻覺得找不到發揮天賦的機會?
現在,機會來了!
透過AI專業測驗與職涯規劃課程,幫助你重新認識自己,挖掘最適合你的職場定位。不論你是正在求職、職涯轉型,還是想要突破職場瓶頸,這堂課都能給你全新的啟發和方向!
👩‍🏫 課程亮點:
✅ AI個人化報告,精準解析你的職涯優勢
✅ 專業測驗幫助你找到真正適合的工作方向
✅ 超強實作課程,引導自我評估與回顧心流,找出專屬的天賦才能
🎁 特別加碼:
參加課程還可獲得專屬100點 LINE POINTS獎勵!
4 2 14338 1
104學習精靈精選課程
看更多課程
想提升職場競爭力?專業技能課程看起來👇
學習精靈

12/08 00:00

586 2
職場力

09/18 17:08

1 0 361 0
學習精靈

11/27 00:00

437 0

推薦給你

知識貓星球

喵星人

1小時前

NotebookLM 是什麼?結合Google sheet、docx各種雲端格式,如何使用介紹
NotebookLM 是 Google 開發的一個實驗性 AI 工具,旨在幫助用戶更好地管理筆記、提取資訊以及進行知識管理。其設計目的是透過機器學習技術來輔助用戶從筆記中迅速提取關鍵內容、理解重點,並提供簡要的總結和相關建議。
📌主要功能包括:
1. 自然語言查詢:用戶可以用自然語言向 NotebookLM 詢問問題,系統會從用戶筆記中找到相關答案,而不必手動查找筆記中的具體內容。
2. 自動總結:它可以幫助用戶總結筆記或文章,提取出最重要的內容。
3. 內容延伸與建議:NotebookLM 不僅可以幫助整理筆記,還可以根據已有內容提出相關的見解或建議,從而進一步激發創意。
4. 個性化筆記分析:NotebookLM 能夠學習和適應每個用戶的筆記風格,提供量身定制的分析和建議。
【支援的檔案類型】
目前Google NotebookLM 支援上傳的檔案格式主要包括 Google 文件(Google Docs)和其他基於 Google 雲端的文件格式。具體支援的格式可能會隨著工具的發展而有所擴展。
一般來說,以下幾種格式應該是支援的:
1. Google Docs (GDoc)
2. PDF (可能需轉換成 Google Docs 格式)
3. Microsoft Word(經 Google Drive 轉換為 Google Docs 格式)
其他格式如 Excel、PowerPoint、或純文字檔案,則需要經由 Google Drive 進行轉換成 Google Docs 格式,以便 NotebookLM 進行處理。如果有其他具體格式的需求,建議檢查 Google NotebookLM 的最新支援檔案列表或透過 Google Docs 進行格式轉換。
【使用範例】
假設你在使用 Google NotebookLM 來幫助整理和分析文件,以下是一些具體例子:
1. 使用 Google Docs 上傳會議筆記
- 場景:你有一份會議紀錄,記錄了多個團隊的討論和決策細節。
- 操作:將會議紀錄寫在 Google Docs 中,然後上傳到 NotebookLM。
- 功能:你可以詢問 NotebookLM「這次會議的主要決策是什麼?」或「有哪些待完成事項?」系統會自動提取答案,節省你閱讀長篇內容的時間。
2. 處理研究文章
- 場景:你有一篇 PDF 格式的研究文章,希望提取其中的關鍵數據和結論。
- 操作:將 PDF 上傳到 Google Drive 並轉換為 Google Docs 格式後,匯入 NotebookLM。
- 功能:NotebookLM 可以幫助你摘要文章中的重要觀點,或回答「這篇文章的主要發現是什麼?」等問題,幫助你迅速了解文獻內容。
3. 分析產品規劃文件
- 場景:你有一份 Microsoft Word 格式的產品規劃文件,想快速總結出產品的主要功能。
- 操作:將 Word 文件上傳至 Google Drive 並轉換為 Google Docs 格式,再將其匯入 NotebookLM。
- 功能:NotebookLM 可以從文檔中提取產品的主要功能點,或根據你的需求,提供功能建議,幫助進一步完善產品規劃。
這些例子展示了 NotebookLM 如何利用不同格式的文件,從簡單筆記到專業研究,來自動化管理和提取重要資訊。
0 0 45 0
職場力

09/18 16:48

0 0 101 0
學習精靈

03/31 00:00

84 0
職場力

09/06 15:22

0 2 2534 0
學習精靈

03/10 00:00

65 0
工作機會

臨床試驗專員

朗齊生物醫學股份有限公司

台中市南屯區 1年以上 大學

待遇面議

臨床試驗助理

朗齊生物醫學股份有限公司

台中市南屯區 1年以上 大學

待遇面議

推薦給你

104學習精靈

產品

6小時前

Python 適合初學者嗎?3大優點你要知道! 5堂Python課程從初級到進階,原來可以這樣學!
Python 是目前最受歡迎的編程語言之一,特別適合想要自學 Python 的初學者。它擁有簡單易懂的語法、豐富的Python 課程學習資源,以及廣泛的應用領域,讓初學者自學Python 能夠輕鬆上手Python 並快速進入實際應用。
1. 簡單易懂的語法
Python 的語法設計簡潔明瞭,接近自然語言。相較於其他編程語言,Python 去除了許多複雜的語法規則,減少了初學者的學習負擔。這種易讀性使得初學者能夠更快地掌握編程概念,減少在語法細節上的困擾。
2. 豐富的資源和社群
Python 擁有龐大的社群和豐富的學習資源,無論是官方文件、線上課程,還是各種開源庫,初學者都能輕鬆找到所需的教學內容和支持。這意味著,即使你在學習的過程中遇到問題,也可以輕易地從社群中獲得幫助,讓學習過程更加順利。
3. 廣泛的應用領域
Python 的應用範圍非常廣泛,包括網頁開發、數據分析、人工智慧、機器學習、網絡爬蟲、遊戲開發等。這種多樣性意味著,學會 Python 後,你可以根據自己的興趣和職業規劃,進一步深入不同的領域,從而找到適合自己的方向。
5堂推薦課程:從初級到進階:
為了讓初學者更好地學習 Python,以下是五堂從基礎到進階的推薦課程,幫助你逐步深入學習 Python:
Python程式設計入門實戰
這堂課適合剛接觸 Python 的初學者,課程內容涵蓋 Python 的基本語法和實用範例,帶你快速掌握 Python 的基礎知識。
從零開始:Python程式語言
透過循序漸進的教學方式,幫助你從零開始學習 Python,逐步深入,從基本語法到實際應用,適合希望系統學習 Python 的學員。
Python資料處理與網路爬蟲
當你掌握了 Python 的基礎知識後,這門課將帶你進一步學習如何使用 Python 進行資料處理和網絡爬蟲,適合想要進一步學習數據分析的學員。
Python 資料科學與機器學習
本課程專注於 Python 在資料科學和機器學習中的應用,帶你深入了解 Python 在數據分析和人工智慧領域的強大功能。
Python全方位應用開發
想要成為全方位的 Python 開發者?這堂課將帶你學習如何使用 Python 進行網頁開發、應用程式開發等,讓你成為一名全能的 Python 開發者。
Python 是初學者絕佳的編程語言選擇。簡單易懂的語法、豐富的學習資源以及廣泛的應用領域,讓 Python 成為編程入門的首選。如果你想要開始學習 Python,不妨從以上推薦的課程開始,逐步深入,掌握這門強大的編程語言。
更多Python相關課程推薦:
0 0 149 0
職場力

09/12 17:03

0 0 890 0
學習精靈

05/25 00:00

26 1
知識貓星球

喵星人

09/12 09:00

AI 技術破解嗅覺奧祕:Osmo 如何用氣味圖譜推動未來香氛和醫療市場
你知道嗎?嗅覺的神祕比我們想像的還要複雜,兩種看似相似的分子結構竟然可能散發出截然不同的氣味。隨著 AI 技術的進步,這一切似乎開始有了答案。本文將深入探討新創公司 Osmo 如何運用 AI 技術開發氣味圖譜,解開人類嗅覺奧祕,並展望其在香氛、醫療等市場中的應用潛力。
▍AI 嗅覺的研究突破
氣味,是一種難以量化和標準化的感官體驗。兩種化學結構相似的分子可能產生完全不同的氣味,而完全不同的結構卻可能擁有相近的氣味特徵。這使得從化學結構角度解讀氣味的挑戰極大。人類鼻子內的嗅覺受體多達約400種,每種受體能夠識別不同的氣味分子,這些受體如何相互協作,產生具體的嗅覺感受,至今仍是一個未解之謎。
隨著 AI、結構生物學和數據分析的發展,科學家開始逐漸解開嗅覺的奧祕。從研究動物如何利用氣味尋找食物或伴侶,到研究嗅覺如何影響人類的記憶、情緒和健康,這些研究的結果將帶來許多應用,像是新型診斷設備、驅蟲劑或香精香料市場的新產品。
▍Osmo 開發氣味圖譜的前沿研究
在這樣的背景下,從 Google Research 分拆出的新創公司 Osmo 脫穎而出。由前 Google Brain 研究科學家 Alex Wiltschko 帶領的團隊,致力於開發一種能夠將氣味「數位化」的氣味圖譜。2023年,Osmo 與美國莫乃爾化學感官中心合作,利用數千個來自香氣目錄的分子結構數據及其對應的氣味描述(如牛肉味、花香等)訓練 AI 模型,以預測分子結構的氣味特徵。
為了測試這個 AI 模型的準確性,他們邀請了15位氣味專家,使用55種形容詞對數百種氣味進行評分,然後與模型的預測進行比較。結果顯示,AI 模型在辨識氣味方面的準確性超越了專家們的平均水平。這項成果表明,AI 可以依據化合物的分子結構,精準地預測其氣味。
▍AI 如何改變嗅覺市場與科技
Osmo 的 AI 模型擁有超過250個維度的氣味圖譜,能夠細緻地將氣味分類,如肉類、酒精、木質等類型。Joel Mainland 和 Osmo 團隊的下一個研究目標是檢驗模型是否可以根據單一化合物的成分來預測多種化合物混合時的氣味。這不僅對香精香料市場具有革命性意義,還可以為醫療和其他領域提供精確的氣味數據。
AI 在氣味預測上的突破,使得氣味數位化成為可能。未來,我們可以用 AI 來設計特定的香氛分子,或是創造更安全、更永續的驅蟲劑和消毒劑。此外,AI 技術還可以應用在根據病患氣味診斷疾病的設備上,帶來更快速和精確的診斷。
▍嗅覺受體研究的最新進展
人類鼻腔內的嗅覺神經元數量達數百萬,每個神經元專門表達一種氣味受體。這些受體的基因結構早在1990年代初期被發現,並為 Linda Buck 和 Richard Axel 贏得了2004年的諾貝爾獎。研究發現,每一種受體能夠識別多種氣味,而一種氣味也能被多種受體識別。了解這些受體的構造以及它們如何與化學分子結合,是解開嗅覺奧祕的關鍵。
在這方面,加州大學舊金山分校的生物化學家 Aashish Manglik 的研究引人注目。他們成功解析了人類嗅覺受體 OR51E2 的蛋白質結構,並進一步研究了另一個受體 OR1A1,這個受體能夠識別多種氣味,包括水果香味和花香。透過計算模型和 Google DeepMind 的 AlphaFold 技術,他們進一步探索了哺乳動物氣味受體的結構,這些研究將為生物和醫藥科技帶來巨大進步。
▍AI 與嗅覺科學的未來
隨著 AI 技術在氣味分析領域的不斷進步,我們正走向一個可以數位化描述氣味的時代。從香氛市場的創新應用到醫療診斷設備的發展,AI 的介入將徹底改變我們理解和應用嗅覺的方式。Osmo 等公司在這一領域的前沿探索,無疑將為未來開啟更多可能性。
➤ 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!
0 0 343 0
學習精靈

08/16 00:00

27 0
職場力

09/05 13:17

0 0 763 0
不知如何開始學習嗎? 先進行技能挑戰吧~
我要挑戰