104學習

物理

物理
關注
邀請朋友
邀請朋友

Line

Facebook

複製連結

取消
理解自然界基本定律及現象,能應用力學、熱學、電磁學等原理解決實際問題。具備分析數據、建立模型和進行實驗的能力,有助於提升產品設計、品質控制與技術創新效率。這項技能在科技研發、工程製造、半導體產業及能源領域特別受重視,能強化問題解決能力與跨領域合作,提升職場競爭力。
關於教室
關注人數 69 人
104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室,提供大家進行共學互動。
學習主持人
持續分享知識,
有機會成為官方教室主持人
教室標籤
關於教室
關注人數 69 人
104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室,提供大家進行共學互動。
學習主持人
持續分享知識,
有機會成為官方教室主持人
教室標籤
Hi~ 歡迎分享學習資源,有學習問題可匿名向Giver發問!
我要分享
我要提問

物理 學習推薦

知識貓星球

喵星人

2024/08/15

Excel 單位轉換教學:使用 CONVERT 函數輕鬆轉換距離、重量、時間等
想知道如何在 Excel 中快速轉換單位嗎?無論是轉換溫度、距離,還是物理化學所需的能量、壓力等單位,Excel 的 CONVERT 函數都能幫助你輕鬆完成。本文將詳細解釋 CONVERT 函數的語法和功能,並提供實用範例,讓你在處理不同單位的數據時更加得心應手。
CONVERT
➤功能:單位轉換
➤語法:CONVERT(儲存格,”原單位”,”新單位”)
➤舉例:
CONVERT(B3,"yr","day")表示從B3儲存格中的值,從年份轉成天數
CONVERT(B4,"hr","mn")表示從B4儲存格中的值,從小時轉成分鐘
CONVERT(B5,"hr",”sec")表示從B5儲存格中的值,從小時轉成分鐘
▍支援的單位
Excel 支援許多可轉換的單位。以下是一些常用的單位:
- 距離/長度:
- "m"(公尺)
- "km"(公里)
- "mi"(英里)
- "yd"(碼)
- "in"(英吋)
- "ft"(英尺)
- 重量/質量:
- "g"(克)
- "kg"(公斤)
- "lbm"(磅)
- "ozm"(盎司)
- 時間:
- "sec"(秒)
- "min"(分鐘)
- "hr"(小時)
- "day"(天)
- 溫度:
- "C"(攝氏)
- "F"(華氏)
- "K"(開爾文)
- 能量:
- "J"(焦耳)
- "kJ"(千焦耳)
- "cal"(卡路里)
- 壓力:
- "Pa"(帕斯卡)
- "psi"(磅每平方英寸)
- "atm"(大氣壓)
🔍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✨
看更多
0 0 5461 0
詹翔霖

商學院兼任副教授

2024/06/14

寵物店規劃與經營管理教材-- 寵物生命紀念的創新顧客服務-第二節提綱
寵物店規劃與經營管理教材-- 寵物生命紀念的創新顧客服務-第二節提綱
對寵物生命紀念產業的見解主要包括以下幾點:
科技的發展和社會的變遷,寵物生命紀念的方式可能會有新的變化和創新。如:
1.虛擬實境(VR)和擴增實境(AR):這些技術可以創建一個虛擬的紀念空間,讓寵物主人可以在任何地方隨時訪問和紀念他們的寵物。
2.DNA保存:一些公司已經提供將寵物的DNA保存下來的服務,這種方式可以讓寵物主人在物理上保留寵物的一部分。
3.生物降解骨灰盒:這種骨灰盒可以將寵物的骨灰轉化為肥料,幫助植物生長,這種方式既環保又能讓寵物以另一種形式繼續存在。
寵物店規劃與經營管理教材-- 寵物生命紀念的創新服務-詹翔霖副教授
看更多
0 0 358 0

熱門精選

104學習

產品

04/28 10:35

AI 工作流是什麼?上班族提升效率的入門指南
AI 工具越來越普及,許多上班族已經開始用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具協助工作。但真正能提升效率的關鍵,不只是「會不會問 AI 問題」,而是能不能把 AI 放進日常工作流程裡,形成一套可重複使用的「AI 工作流」。
過去使用 AI,很多人可能是想到什麼就問什麼:請 AI 幫我寫一封信、改一段文案、摘要一篇文章。這些做法當然有幫助,但如果每次都從零開始,效率仍然有限。
真正的 AI 工作流,是把工作拆成幾個步驟,讓 AI 在不同環節協助你處理初稿、摘要、整理、分析與發想,再由人來判斷、修正與決策。
簡單來說,AI 工作流不是讓 AI 取代你,而是讓 AI 成為你的工作助理。它可以協助減少部分重複整理的時間,但最後的品質把關、事實查證與責任判斷,仍然需要由人完成。
一、什麼是 AI 工作流?
AI 工作流指的是:將 AI 工具整合進日常工作流程中,讓它在固定任務中扮演特定角色。
舉例來說,如果你每週都要寫週報,過去可能需要回想本週做了什麼、整理資料、歸納成果、撰寫文字。導入 AI 工作流後,你可以先把已確認可使用的工作紀錄、待辦清單、專案進度整理後提供給 AI,請它協助分類成:
本週完成事項、遇到的問題、下週計畫、需要主管協助的地方。
接著,你再檢查內容是否正確,補上實際成果、數字與自己的判斷。
這就是一個簡單的 AI 工作流:
資料整理 → AI 協助產出初稿 → 人工檢查與修正 → 完成正式內容
AI 負責加快整理與初稿產出,人則負責確認事實、補充脈絡、做出判斷。
二、為什麼上班族需要學 AI 工作流?
許多人學 AI 時,最常遇到的問題是:「我知道 AI 很強,但不知道工作上到底怎麼用。」
其實,上班族最需要 AI 協助的,通常不是非常高深的技術,而是每天都會遇到、但很耗時間的工作,例如:
會議紀錄整理、Email 回覆、簡報製作、報告撰寫、資料摘要、Excel 分析、SOP 整理、專案進度追蹤、週報月報撰寫、學習筆記整理等。
這些工作都有一個共同特色:它們不一定困難,但常常需要大量整理、歸納與文字產出。
如果能把 AI 放進這些流程中,就有機會減少部分重複工作時間。對新手來說,AI 可以協助建立架構;對資深工作者來說,AI 可以協助加快第一版產出;對主管來說,AI 可以協助整理資訊、統整進度與提高溝通效率。
但需要注意的是,AI 工作流的目的不是讓工作「完全自動化」,而是讓人把時間留給更重要的判斷、溝通與決策。
三、AI 最適合協助哪些工作?
AI 很適合處理「文字整理、資料歸納、初稿撰寫、格式轉換、初步分析」類型的任務。以下是上班族最常見的應用場景。
1. 會議紀錄整理
開會後最麻煩的事情,往往不是開會本身,而是會後整理。AI 可以協助把會議筆記、逐字稿或已取得同意的錄音內容,整理成會議重點、決議事項、待辦清單與負責人。
適合請 AI 協助的內容包括:
會議摘要、討論重點、行動項目、決策紀錄、下次會議追蹤事項。
不過,使用 AI 整理會議內容時,必須特別注意資安與隱私。若要錄音、轉逐字稿或上傳會議內容,應先確認參與者知情,並遵守公司內部規範。涉及客戶資料、薪資、人事、合約、未公開商業資訊時,不建議直接上傳到一般 AI 工具。
AI 整理後,也需要人工確認人名、日期、數字、決議內容與責任分工,避免錯誤資訊被當成正式紀錄。
2. Email 與商務訊息回覆
很多上班族每天都花不少時間在回信、回訊息。AI 可以幫你把口語想法改成正式語氣,也可以幫你將太長的回覆縮短,或將生硬的文字改得更有禮貌。
例如你可以輸入:
「請幫我把以下內容改成正式但不冷淡的商務信件。」
「請幫我回覆客戶,語氣要專業、清楚,並委婉說明目前無法提前交付。」
但 AI 不一定知道你公司的實際政策與承諾範圍。涉及價格、合約、交期、賠償、客訴、法律責任等內容時,務必由負責人確認後再寄出,避免產生誤解或過度承諾。
3. 報告與簡報製作
許多人做報告或簡報時,最卡的是「不知道怎麼開始」。AI 可以協助產出大綱、整理架構、優化標題,甚至把長篇資料濃縮成簡報頁面重點。
例如你可以請 AI:
「請把以下資料整理成 8 頁簡報大綱。」
「請幫我把這段內容改成主管簡報用語。」
「請依照問題、原因、建議、下一步的架構整理。」
AI 很適合協助完成第一版,但真正有說服力的簡報,仍需要你補上資料來源、商業判斷、實際案例與具體數據。
4. 資料蒐集與摘要
當你需要快速理解一個新主題時,AI 可以協助整理你提供的資料,摘要文章重點、比較不同觀點,或產出初步觀察方向。
不過,AI 不一定能取得最新資訊,也可能產生錯誤或過時內容。若是涉及新聞、數據、法規、價格、政策、職缺條件、產業趨勢等資訊,仍應回到官方網站、原始報告或可信來源查證,不建議只依賴 AI 的回答。
比較安全的做法是:先由人提供可靠資料,再請 AI 協助摘要與整理;最後由人確認內容是否適合使用。
5. Excel 與數據分析
不熟 Excel 公式的人,也可以用 AI 協助理解公式、產生函數、整理欄位、設計分析方向。例如你可以問:
「我想統計每個部門的平均銷售額,Excel 公式怎麼寫?」
「請根據這份表格欄位,建議我可以分析哪些指標?」
「請幫我解釋這張報表中可能代表的趨勢。」
AI 可以協助你更快理解資料,但不能取代你對資料來源、計算邏輯與商業背景的判斷。若牽涉財務決策、營運績效、人事評估或對外公布數字,仍需由負責人確認資料是否正確。
6. SOP 與知識管理
很多公司都有一種狀況:工作流程靠資深同事口頭傳授,真正要交接時才發現文件不足。AI 可以協助把零散說明整理成 SOP、檢查表、教學文件與新人訓練資料。
例如你可以把一段操作流程整理後提供給 AI,請它產出:
步驟說明、注意事項、常見錯誤、檢查清單、交接提醒。
這類工作流很適合行政、人資、客服、行銷、營運、專案管理等職能。只要搭配人工確認,就能讓知識更容易被保存與傳承。
四、建立 AI 工作流的 4 個步驟
想開始使用 AI 工作流,不需要一次學會所有工具,也不需要從複雜自動化開始。建議從最常遇到、最耗時間的任務切入。
步驟一:找出重複性高的工作
先觀察自己一週內最常做、最花時間的工作。
例如:每週寫週報、每天回信、每次開會都要整理紀錄、每月要做報表、常常要寫社群文案。
只要是「重複出現、格式類似、需要整理文字或資料」的工作,就很適合先嘗試導入 AI。
步驟二:把工作拆成小步驟
不要只對 AI 說:「幫我做報告。」這樣的指令太模糊,AI 產出的內容也容易不符合需求。
你可以把任務拆成:
先整理重點 → 再產出大綱 → 再寫初稿 → 再優化語氣 → 最後檢查是否有遺漏。
拆得越清楚,AI 越容易協助你完成真正需要的結果。
步驟三:建立固定 Prompt 模板
當你發現某個任務常常會重複出現,就可以把好用的指令存成模板。
例如會議紀錄模板:
「請根據以下會議內容,整理成:
1. 會議目的
2. 討論重點
3. 已決議事項
4. 待辦事項
5. 負責人
6. 截止日期
7. 需要追蹤的問題
請用條列式呈現,語氣清楚、適合寄給團隊成員。請特別標註不確定或需要人工確認的地方。」
最後一句很重要,因為它能提醒你不要把 AI 產出直接當成正式答案。
步驟四:人工檢查與優化
AI 產出的內容不能直接視為最終版本。使用前,建議檢查:
內容是否正確?
語氣是否符合公司文化?
數字、日期、人名是否有誤?
是否有過度承諾?
是否遺漏重要脈絡?
是否包含不該外流的資訊?
是否適合對外發布?
AI 工作流的核心不是「全自動」,而是「半自動加速」。人仍然要負責最後品質。
五、使用 AI 工作流前,先做 5 個安全檢查
在把資料丟給 AI 前,建議先問自己 5 個問題。
1. 是否包含個資?
例如姓名、電話、Email、身分證字號、薪資、病假紀錄、客戶資料等,都不建議直接輸入一般 AI 工具。若真的需要整理,應先去識別化,或依公司規範使用指定工具。
2. 是否包含公司機密?
例如未公開財報、合約條款、商業策略、產品 Roadmap、內部報價、客戶名單等,都應依公司規範處理,不應任意上傳。
3. 是否需要取得同意?
若要錄音、轉逐字稿或整理會議內容,應確認參與者知情,並遵守公司政策與相關規範。
4. 是否需要查證?
涉及新聞、法規、數據、價格、職缺條件、政策與專業建議時,都應查證原始來源。AI 可以協助整理,但不應被視為唯一依據。
5. 是否可以直接對外發布?
AI 產出的文字應經人工審稿,確認沒有錯誤資訊、過度承諾、侵權疑慮或不符合品牌語氣的內容。
六、上班族可以先從這 5 種 AI 工作流開始
如果你是 AI 新手,建議不要一開始就追求複雜工具串接,可以先從以下 5 種最容易看到成效的工作流開始。
1. 會議紀錄工作流
適合對象:專案經理、主管、業務、人資、行政、行銷。
流程:取得同意的會議內容 → AI 協助摘要 → 產出待辦 → 人工確認 → 發送團隊。
這是日常工作中很實用的場景,但務必注意錄音同意與資料保護。
2. Email 回覆工作流
適合對象:業務、客服、主管、行政、跨部門溝通者。
流程:輸入背景 → 說明對象與語氣 → AI 草擬 → 人工修改 → 寄出。
重點是要告訴 AI:收件人是誰、你的目的、希望語氣是正式、委婉、積極還是簡短。
3. 簡報大綱工作流
適合對象:企劃、行銷、產品、專案、主管。
流程:輸入主題與可使用資料 → AI 產出架構 → 補充案例與數據 → 轉成簡報頁面。
AI 很適合幫你打開第一步,避免卡在空白投影片前。
4. 週報與績效整理工作流
適合對象:所有需要回報工作成果的上班族。
流程:彙整任務清單 → AI 分類成果 → 整理成週報 → 補充數字與影響 → 送出。
這個工作流也能幫助你累積年度績效資料,避免年底考核時才回想自己做過什麼。
5. 資料摘要與學習工作流
適合對象:需要快速吸收新知、追蹤產業趨勢、準備提案的人。
流程:提供可信資料 → AI 摘要 → 請 AI 提出重點與應用方向 → 人工查證與判斷 → 形成自己的觀點。
這很適合用在閱讀產業報告、研究競品、整理課程筆記或準備內部分享。
七、AI 工作流不是工具問題,而是工作方法問題
很多人學 AI 時,會一直追最新工具。但對上班族來說,更重要的是先理解自己的工作流程。
同一個 AI 工具,在不同人手上會產生不同效果。差別不只在工具,而在你是否知道:
我想解決什麼問題?
我有哪些資料可以安全提供?
我希望 AI 幫我做到哪一步?
哪些內容需要我自己判斷?
產出後要用在什麼情境?
是否需要查證或主管確認?
當你開始用這些問題思考,就不只是單純「問 AI」,而是在設計自己的工作流。
把 AI 當成工作助理,而不是標準答案
AI 工作流的價值,不是讓工作完全自動化,而是幫助上班族從重複、瑣碎、耗時的工作中,找出可以被輔助的部分。
從今天開始,你可以先選一個最常見的工作場景,例如會議紀錄、Email 回覆、週報整理或簡報大綱,試著建立自己的第一套 AI 工作流。只要能把一個任務變得更清楚、更容易重複使用,就已經是很好的開始。
未來的職場競爭力,不一定是誰使用最多 AI 工具,而是誰能更有效率地結合 AI 與自己的專業判斷。
AI 可以幫你整理資訊、產出初稿、提供方向;但真正做出選擇、承擔責任、創造價值的人,仍然是你。
使用提醒
本文提供 AI 工具應用的學習建議,實際使用時仍應依公司資安規範、個資保護要求與工作情境調整。AI 產出內容可能有錯誤或過時資訊,重要資料、對外訊息與正式決策,仍需由使用者查證與確認。
看更多
1 0 1892 1
知識貓星球

喵星人

2024/05/09

你知道AI,但你有聽過AGI是什麼嗎?
人工智慧(AI)的發展日新月異,而通用人工智慧(AGI)作為其中的一個重要分支,在近年來引起了廣泛的關注。AGI的本質是什麼?它又有哪些潛力和挑戰呢?讓我們一起來深入了解。
【AGI的定義&重要性】
通用人工智慧,即AGI,是指具有與人類同等智慧甚至超越人類的能力的人工智慧。與目前較為常見的狹義人工智慧(ANI)不同,AGI的目標是實現機器的自我意識和全面智慧,使其能夠處理各種複雜任務,並在不同領域展現出與人類類似的認知能力。
AGI的發展對於人類社會有著深遠的影響。它可以幫助我們解決眾多現實生活中的難題,提高生產力和效率,同時也可能帶來全新的倫理和社會問題,需要我們持續思考和探索。
【AGI的應用&能力】
AGI涵蓋了許多不同領域的研究和應用。從創造力到自然語言理解,再到導航和遷移學習,AGI的潛在應用無所不包:
1. 創造力:
AGI可以幫助人們在藝術、設計和創新領域中創造更多新奇和有價值的作品。例如Sora可以透過文字描述自行產生不存在的影像。
2. 圖像/影像識別:
通過對圖像和影像的理解和處理,AGI可以應用於醫療、安全監控等領域。
3. 精細運動:
AGI的精細運動能力使其適用於外科手術、製造業等需要高度精準操作的領域。
4. 自然語言理解(NLU):
AGI可以幫助我們更好地理解和應用人類語言,例如ChatGPT、Gemini、Claude 等生成式AI。
5. 導航:
AGI可以透過全球定位系統精準的定位並配合計算,做出精確度與人類相符的物理空間投射運動。對於自動駕駛汽車、無人機等技術有著重大意義。
6. 遷移學習:
AGI可以在不斷學習和適應中解決新的問題,促進技術和知識的創新和發展。
【Google Deepmind的AGI分級&原則】
Google Deepmind在《通用人工智慧等級:實現通往AGI之路的進展》中提出了對AGI的六大原則和分級,這些原則和分級為我們更好地理解和評估AGI的發展提供了框架和指導。
➤ 6 大原則
1. 專注能力而非流程:AGI的核心在於其能力而非僅僅模仿人類思維。
2. 注重通用性及效能:AGI需要在不同領域和任務中展現出通用性和高效能。
3. 關注認知和後設認知任務:AGI需要具備對自身認知和學習過程的反思能力。
4. 專注於潛力,而非部屬:AGI的價值在於其潛力和未來發展的可能性。
5. 注重生態效度:AGI需要在真實世界中展現出其實用性和生態效應。
6. 專注於通用人工智慧之路:AGI的發展應該是通往通用智慧的道路上的一步,而非僅僅停留在某一個端點。
➤ 5種等級
在等級的部分Google Deepmind將其定義分成俠義及廣義。狹義指的是該工具可完成單一或特定的任務;而廣義指的是該工具可完成廣泛非體能的任務。
Level 0:非人工智慧
Level 1:等於或略於無技能的人類
Level 2:超越 50%有技能的成年人
Level 3:超越 90%有技能的成年人
Level 4:超越 99%有技能的成年人
Level 5:超越所有人類
計算機軟體、編譯計算機軟體、編譯器是屬於Level 0;目前常見的AI像是ChatGPT、Gemini、Claude等,皆屬於Level 1。而逛易上來說,目前還未出現 Level 3 的 AGI,人類暫時還不用擔心會被取代(汗)。
通用人工智慧(AGI)是一個充滿挑戰和潛力的領域。隨著技術的不斷進步和探索,而在未來實現更加強大和智能的AGI系統,為人類社會帶來更多的便利和價值。讓我們共同期待和努力,探索AGI的無限可能性!
➤ 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!
看更多
2 0 930 2
你可能感興趣的教室