104學習精靈

花語是一種通過花卉的種類、顏色、以及數量等來表達情感和意義的方式。不同的花朵在不同的文化和傳統中可能有著不同的花語，以下整理出30種花語： 1. 玫瑰：愛情、熱情、浪漫。Rose: Love, Passion, Romance. 2. 向日葵：忠誠、愛、希望。Sunflower: Loyalty, Love, Hope. 3. 康乃馨：母愛、關愛、尊敬。Carnation: Motherly Love, Affection, Respect. 4. 郁金香：真愛、優雅、尊重。Tulip: True Love, Elegance, Respect. 5. 櫻花：美麗、幸福、短暫的美好。Cherry Blossom: Beauty, Happiness, Fleeting Beauty. 6. 洋牡丹：富貴、權威、自尊。Peony: Wealth, Authority, Self-esteem. 7. 香水百合：純潔、祝福、幸福。Calla Lily: Purity, Blessings, Happiness. 8. 蘭花：高貴、尊嚴、神秘。Orchid: Nobility, Dignity, Mystery. 9. 洋桔梗：永恆的愛、希望、心靈的平靜。Bluebell: Eternal Love, Hope, Inner Peace. 10. 鬱金香：完美的愛、真誠、忠誠。Hyacinth: Perfect Love, Sincerity, Loyalty. 11. 天堂鳥：自由、夢想、希望。Bird of Paradise: Freedom, Dreams, Hope. 12. 吊籃花：平靜、和平、寧靜。Lavender: Serenity, Peace, Tranquility. 13. 鬱金香：思念、豐富、忠誠。Tulip: Longing, Abundance, Loyalty. 14. 桔梗：祝福、感恩、希望。Balloon Flower: Blessings, Gratitude, Hope. 15. 牡丹：富貴、繁榮、幸福。Peony: Wealth, Prosperity, Happiness. 16. 芍藥：美麗、獨立、自信。Peony: Beauty, Independence, Confidence. 17. 大丽花：熱情、激情、勇氣。Hibiscus: Passion, Courage, Enthusiasm. 18. 繡球花：思念、思考、懷舊。Hydrangea: Remembrance, Reflection, Nostalgia. 19. 马蹄莲：潔淨、清純、無暇。Lotus: Purity, Innocence, Flawlessness. 20. 曼陀羅：神秘、奇幻、夢幻。Mandala: Mystery, Fantasy, Dream. 21. 藍雪花：神祕、奇妙、幸福。Bluebonnet: Mystery, Wonder, Happiness. 22. 銀杏花：友誼、永恆、溫暖。Ginkgo: Friendship, Eternal, Warmth. 23. 紫羅蘭：謙虛、純潔、真誠。Violet: Modesty, Purity, Sincerity. 24. 向日葵：陽光、活力、愉快。Sunflower: Sunshine, Vitality, Joy. 25. 玉蘭花：高雅、清新、優雅。Magnolia: Elegance, Freshness, Grace. 26. 薔薇：激情、浪漫、敬意。Rose: Passion, Romance, Admiration. 27. 雛菊：忠誠、希望、純真。Daisy: Loyalty, Hope, Innocence. 28. 馬鞭草：堅強、勇敢、自信。Liatris: Strength, Courage, Confidence. 29. 玉米花：甜蜜、溫馨、愛情。Cornflower: Sweetness, Warmth, Love. 30. 蝴蝶蘭：幸福、祝福、美好未來。Orchid: Happiness, Blessings, Bright Future.

請先完成104職業適性測驗，再根據對作答的過程、引導、結果....的省思，回應以下幾個問題。 1. 請你針對以下幾個問題，說明你對104職業適性測驗的實作心得與建議 （1）施測動線（含指導語）、題目呈現、題目內容有哪些地方需要改進？你會建議要如何改進？ （2）請主觀以 0-100分，評估104職業適性測驗結果的準確度？並請問說明為何你會給出這個評價分數？ （3）請主觀以 0-100分，評估104職業適性測驗結果解釋報表的滿意度？也請你說明你為何會給出這樣的評價分數？如果要提高滿意度，你會做哪些調整？ 2. 你會用什麼方式 （1）鼓勵求職者完成104職業適性測驗，探索自己的性格是否適合從事那個領域的工作？ （2）鼓勵求職者運用104職業適性測驗的結果，為自己爭取更多的適才適性的工作機會？ （3）鼓勵求才廠商運用104職業適性測驗，用來篩選或甄選人才？ 附檔為104職業適性測驗的簡介。 104職業適性測驗的網址是：https://guide.104.com.tw/personality 回應的成果，請整理到 Jamboard 相對應的位置。 Jamboard 的網址是：https://pse.is/104ptestfeedback

日本獨特的文化受到國內外趨勢和力量的影響。了解這些以及它們如何塑造日本社會將有助於您與日本人民、企業和整個社會打交道。對於尋求在日本市場開展業務的澳大利亞企業來說， 日語課程有助更好了解一些基本的日本文化至關重要實踐，特別是當它們適用於業務環境時。https://www.wednesdayeducation.com/%E6%97%A5%E8%AA%9E%E8%AA%B2%E7%A8%8B 年齡和地位 尊重年齡和地位在日本文化中非常重要，等級制度影響著社會交往的方方面面。日本人最願意與他們認為平等的人交流。地位取決於某人在組織中的角色、他們為哪個組織工作、他們上過哪所大學以及他們的婚姻狀況。 商業名片 交換名片（meishi）是日本初次會議的重要組成部分，並遵循嚴格的協議。它使日本人能夠快速確定對方最重要的職位、頭銜和等級。在站著的時候，你應該禮貌地用兩隻手遞出一張名片，並收到一張作為回報。交換時通常會微微鞠躬以示尊重。不要簡單地將卡片放入口袋；而是花幾秒鐘來查看姓名和頭銜，如果時間允許，請對其發表評論。如果您正在坐下，請在會議期間將其放在您面前的桌子上。如果可能的話，將最高級別的對手的卡片放在頂部，下屬的卡片在下方或左側。 日本名字 與亞洲許多地方一樣，日本姓氏排在首位，然後是名。例如，如果某人被介紹為 Tanaka Hiroshi，則 Tanaka 是姓氏，Hiroshi 是名字。通常以姓氏稱呼某人，然後是敬意的san，例如Tanaka-san。雖然 san 與英語中的 Mr、Mrs 和 Ms 相似，但 san 的用途更廣泛，因為它可以用於兩種性別，並且與姓氏或名字完美搭配，但在提及自己時不要使用 san。

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！

112 年度臺北市政府社會局居家服務機構評鑑基準--詹翔霖教材-評鑑委員