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近年來無論我在企業、大學院校或公部門授課，或是和「Vista寫作陪伴計畫」的夥伴們討論寫作的相關課題時，總會有很多朋友問我有關下標的問題。 所以，在今天的節目就讓我來跟您聊聊：如何寫出能夠抓住讀者眼球的標題？ https://youtu.be/BovTJxOSsZM

看到picture，大家是不是直接想到「照片」呢？ 其實，在職場上，我們或許比較常使用Photo（照片）或Image（圖像）來稱呼照片或照片型的，而當我們聽到「Picture」，往往都不是指「照片」，而是指「情況」來用，所以”get the picture”就是「了解(情況)」的意思，比較深一點的涵義，還有「識時務」的意味。 那，當你不理解現在情況時，可以說”I`m out of the picture.”「我不在狀況內。」，但out of the picture也引伸為死去的，使用時請注意。當你不清楚別人有沒有聽懂時，你可以說”Do I have to draw you a picture?”「我需要講得再清楚一點嗎?」，這些都是picture延伸為「情況」時的用法。 下次老闆說Do you get the picture？別再拿出相機啦！（笑） （製作人/知識提供者：林靖）

伊隆·馬斯克（Elon Musk）創立的SpaceX公司推出了一個名為星鏈（Starlink）的項目，旨在透過龐大的衛星網絡為全球提供高速互聯網服務。本文將詳細介紹星鏈是什麼、它如何運作、收費標準、使用者群體及其對空間擁堵和天文學的影響，以及它在烏克蘭戰爭中的應用。 ▍星鏈是什麼？如何運作？ 星鏈是一個由數千顆低軌道衛星組成的衛星網絡，這些衛星被發射到距地面約550公里的近地軌道上。這種設計能確保衛星與地面之間的連接速度盡可能快，從而提供高速互聯網服務。傳統的互聯網供應商需要大量的基礎設施如電纜和桅桿，但星鏈利用衛星來解決這一問題，特別適合於偏遠和難以鋪設基礎設施的地區。 星鏈衛星的數量龐大，據悉總數可能達到1萬到1.2萬顆，目前已有約3000顆衛星自2018年以來陸續升空。這些衛星共同運作，形成了一個能覆蓋全球的互聯網網絡。 ▍星鏈的目標用戶 星鏈的主要目標用戶是那些居住在無法獲得高速互聯網服務的偏遠地區。儘管英國96%的家庭、歐盟和美國90%的家庭已經可以連上高速互聯網，但仍有許多地區需要依賴星鏈提供的服務。目前，SpaceX表示星鏈在36個國家/地區擁有40萬用戶，主要集中在北美、歐洲和澳大利亞，使用者包括家庭和企業客戶。 ▍星鏈的全球覆蓋計劃 星鏈計劃在2023年進一步擴展其覆蓋範圍，將服務延伸到非洲、南美洲和亞洲等互聯網覆蓋率較低的地區。雖然星鏈的收費對於非洲許多家庭來說可能過高，但在連接偏遠地區的學校和醫院方面，星鏈可以發揮重要作用。 ▍星鏈對空間擁堵的影響 星鏈並不是唯一一個在近地軌道上部署大量衛星的公司，還有OneWeb和中國公司銀河航天等競爭對手也在實施類似的計劃。這些低軌道衛星的增加使得空間擁堵問題日益嚴重，增加了衛星相撞的風險，並可能產生大量的太空垃圾。這些碎片在高速飛行時可能對其他太空船隻造成損害，甚至影響到未來的太空任務。 ▍星鏈對天文學的影響 星鏈衛星在日出和日落時可以被肉眼看到，衛星外翼反射太陽光，閃閃發光，這可能對天文學研究帶來影響。天文學家擔心這些衛星會在望遠鏡圖像上留下條紋，模糊恆星和行星的視野，進而影響科學研究。 ▍星鏈在烏克蘭的應用 在俄羅斯軍隊進攻烏克蘭期間，烏克蘭的互聯網服務受到了嚴重影響。馬斯克在衝突開始後立即在烏克蘭推出了星鏈服務，向該國運送了1.5萬套天線接收碟和路由器。烏克蘭軍隊使用星鏈進行通信，這些衛星信號不易被干擾，且設置簡便，只需15分鐘即可完成。 ▍星鏈的收費標準 與傳統互聯網供應商相比，星鏈的服務費用較高。客戶需要支付每月99美元（英國為每月89英鎊）的月費，此外，連接衛星所需的碟形天線和路由器的成本為549美元（英國為529英鎊）。這樣的定價可能對一些家庭來說較為昂貴，但對於偏遠地區的學校、醫院等公共設施來說，星鏈無疑是一個重要的解決方案。 星鏈項目為全球特別是偏遠地區提供了一個高速互聯網的解決方案，這一創新技術正在改變世界的互聯網格局。然而，隨著衛星數量的增加，空間擁堵和天文學研究受到影響等問題也需要我們高度關注。星鏈的出現，不僅為普通用戶提供了更多的互聯網選擇，也在戰爭和緊急情況下發揮了重要作用。我們期待星鏈在未來能夠持續發展，為更多的人帶來便利和希望。 ➤ 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！

現代辦公中，你是否經常需要處理各種文件、圖片，卻苦於找不到高效的工具？ Gamma 全新功能震撼登場，讓你事半功倍！本文將深入介紹 Gamma 的最新功能，包括匯入 PDF、網頁和圖片，以及圖片背景移除等，助你輕鬆處理各種數位內容。 ▍全面提升工作效率：Gamma 的最新強大功能 Gamma 近期推出了一系列新功能，旨在提升用戶在處理數位內容時的效率和便利性。這些功能包括匯入 PDF、網頁和圖片，圖片背景移除，新的主題選項，以及購買自訂網域等。無論你是需要轉換現有文件，還是創建專業的頭像和產品照片，Gamma 都能幫助你輕鬆達成目標。 ▍匯入 PDF、網頁和圖片 Gamma 的匯入功能一直以來都是其強大的亮點之一，現在這項功能更是得到了全新升級。用戶現在可以輕鬆地匯入 PDF、網頁和圖片，將這些內容轉換為 Gamma 支援的格式進行編輯和使用。這意味著你可以從部落格文章、登入頁面或 Notion 文件開始操作，將其轉換為可編輯的格式，大大提高工作效率。 這對於那些經常需要處理各種文件的人來說是一大福音。無論你是需要轉換現有的 PDF 文件，還是將網頁內容轉換為易於編輯的格式，Gamma 都能幫助你輕鬆完成。而且，Pro 方案中的詞元上限更高，讓你可以匯入更長的文件，不再受限於文件長度的問題。 ▍圖片背景移除 圖片背景移除功能是 Gamma 新增的一個非常實用的工具。只需按一下，你就可以輕鬆移除影像中令人分心的背景。這對於需要製作專業頭像和產品照片的用戶來說尤為重要。無論是拍攝不完美的照片，還是需要快速製作高品質的影像，這項功能都能幫助你輕鬆達成目標。 ▍新主題選項 Gamma 為用戶新增了16個專業設計的主題，讓你的內容更具吸引力和專業感。這些主題不僅外觀精美，而且具有高度自訂空間，可以完美配合你的品牌形象。你可以更顯眼地展示標誌，並對字型、顏色和設計進行更多控制，確保每一份內容都能完美契合你的品牌風格。 ▍購買自訂網域 Gamma 現在還支持用戶在平台內購買自訂的網域名稱。這意味著你可以直接在 Gamma 內購買並管理你的網域，方便快捷。這對於需要發佈網站的用戶來說是一大便利，讓你可以更專注於內容創作，而不必為網域購買和管理操心。 ▍更多實用功能 除了上述主要功能，Gamma 還新增了一些非常實用的小工具。例如，新增了表意文字，讓你可以用文字創建高品質的圖片。在簡報模式中，按一下左鍵即可聚焦，按一下右鍵即可編輯，極大地提升了簡報效率。此外，還可以快速建立及嵌入 QR 代碼，以及改進了圖表功能，讓你可以更靈活地調整欄位類型，從標籤、數字、貨幣或百分比中進行選擇。 ▍加入 Gamma 聯盟計劃 如果你對 Gamma 的功能感到滿意，還可以加入其聯盟計劃。只需將 Gamma 推薦給你的好友和追蹤者，你即可賺取所有推薦付款的30%。這是一個賺取額外收入的好機會，沒有上限，越推薦賺得越多。Gamma 提供多種價格方案，適合不同需求的用戶： 1. 基本方案：適合個人使用，提供基本功能，月費僅需 $USD 9。 2. 專業方案：適合小型團隊，包含高級功能和擴展存取，月費 $USD 29。 3. 企業方案：適合大型企業，提供全套高級功能和客製化服務，月費需聯繫客服詢價。 無論你選擇哪種方案，都可以通過推薦獲得額外收益，讓你在享受 Gamma 強大功能的同時，還能賺取額外收入。 Gamma 的這些全新功能不僅提升了用戶在處理數位內容時的效率，還提供了更多便利和可能性。無論你是需要轉換文件、移除圖片背景，還是創建專業簡報和網站，Gamma 都能幫助你輕鬆達成目標。立即體驗 Gamma 的最新功能，讓你的數位工作更高效、更輕鬆！ ➤ 立即使用：https://gamma.app/ ➤ 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！

TikTok抖音近期推出「Bold Glamour」 的美顏AI濾鏡效果 Bold Glamour可以自然的緊貼著臉部，就算在鏡頭前揮動手部、摸臉..等干擾 都還是能自然的呈現，此款濾鏡效果真的讓人印象深刻！ 俱AI專家推測該濾鏡可能是使用生成對抗網絡GAN（Generative Adversarial Networks）的技術 雖然GAN不是最新的技術，但將它使用在手機APP讓人們廣泛的應用 也是一項全新的突破，未來AI濾鏡將會不斷的產出，令人期待 但越來越多數據證明，這樣的濾鏡會讓人產生心理的傷害 人們會過度依賴這樣美好的假象，產生不切實際的期待 假象的美看久了就會覺得移除濾鏡後自己變的更難看@@ 所以請謹慎使用，「自然還是最美的」XD ================================== GAN是什麼AI技術（以下來自ChatGPT)： 生成對抗網絡 (Generative Adversarial Networks，簡稱GAN) 是一種深度學習模型，由 Goodfellow 等人於 2014 年提出。GAN 主要由兩個部分組成：生成器 (generator) 和判別器 (discriminator)。生成器負責生成逼真的假樣本，判別器則負責區分真實樣本和假樣本。 GAN 的訓練過程是一種雙人博弈 (minimax game)，生成器和判別器互相對抗，並且互相提高彼此的能力。生成器盡可能地生成逼真的假樣本，以欺騙判別器；判別器則盡可能地分辨真假樣本，以檢測生成器生成的假樣本。通過反覆迭代，生成器和判別器都不斷改進，最終生成器可以生成非常逼真的樣本，判別器也變得更加精確。 GAN 廣泛應用於圖像生成、影像合成、風格轉換、超分辨率等領域。它也為深度學習模型的生成能力開啟了全新的研究方向。 https://www.theverge.com/2023/3/2/23621751/bold-glamour-tiktok-face-filter-beauty-ai-ar-body-dismorphia