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Python演算法開發
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「Python演算法開發：負責設計、開發及優化基於Python的演算法，以解決數據分析和機器學習領域中的複雜問題。主要目標為提升系統效能和準確性，並有效支持商業決策。需具備扎實的編程基礎和數學統計知識，熟悉機器學習框架如TensorFlow或PyTorch，並具備良好的跨部門協作能力及溝通技巧，以促進技術需求的理解和推進專案進展。面對快速變化的市場環境，能靈活應對不斷升級的技術需求，並具備解決問題的創新思維，符合台灣職場重視團隊合作與技術應用的文化。」
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需要懂得因應場景選擇適當的演算法,才能夠建立有效率的程式。即便獲得的成果相同,但使用的演算法會讓處理效率大不相同。不過對演算法抱持著「看不出有什麼差異」「好複雜好像很難」排斥心態的學習者想必是大有人在。因此,本書中的每個主題皆是以跨頁,並搭配圖解的講解方式幫助讀者從零開始學習演算法的基礎知識。
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AI輔助垃圾執法上線！台北市用科技守護市容，準確率高達95%
你知道嗎？現在在台北市亂丟垃圾，不只會被拍到，還可能被AI「認出來」！
隨著城市治理科技化的腳步加快，台北市環保局攜手大同大學資訊工程團隊，打造一套結合人工智慧的「智慧垃圾辨識系統」，不但大幅提升執法效率，還讓違規行為無所遁形。
為什麼需要AI來管垃圾？
我們常在街頭看到行人專用的垃圾桶（又稱「清潔箱」），這些設施原意是為方便市民隨手丟棄小型垃圾。但你可能不知道，這些垃圾桶也經常被誤用或「故意誤用」，成為家庭垃圾的非法傾倒處，嚴重影響公共衛生與市容整潔。
傳統的檢舉方式多半靠民眾舉報或清潔人員巡查，但這不但耗費人力，也難以即時發現問題。
AI智慧系統怎麼運作？
透過設置在垃圾桶附近的監視設備，AI系統能即時辨識是否有民眾丟入過量或不符規定的垃圾，例如一整袋家用垃圾。系統不只會「看」，還會自動標記可疑畫面片段，讓後端人員快速查證。
- 準確率高達95%，大幅減少人工檢視時間
- 自動抓取違規片段，提供執法證據
- 結合現場錄影與行為分析，強化查緝流程
只要被認定違規，違規者將依《廢棄物清理法》面臨**3600元至6000元罰鍰**，不容小覷！
自試辦以來，AI系統已成功輔助多起違規行為的查緝，成效明顯，也獲得市府及居民的正面回饋。除了減輕清潔隊的負擔，這項科技也強化了市民對垃圾分類與丟棄規範的意識。
環保局也表示，未來將**逐步擴大AI辨識系統的應用區域**，並探索更多智慧監控在環境治理上的可能性，讓台北真正邁向「智慧城市」的願景。
AI不是監控，而是公共福祉的守門員
有些人會擔心科技執法會不會太過「大哥在看你」，但事實上，這套AI系統的本質是「減少人力浪費、提升效率、保障環境品質」。只要大家守規矩、做好垃圾分類，其實根本不用擔心被AI拍到。
你會發現，有了AI的幫忙，我們的街道更乾淨、垃圾處理更順暢，城市也變得更宜居。
下一次當你經過台北街頭的清潔箱時，不妨想想：這不只是個垃圾桶，而是一套高效運作的智慧執法系統的一環！
📌資料來源：
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