財會工作秒殺技! 活用VBA，開啟你的自動化工作術!
學會微軟Excel VBA，您就能一鍵完成工作， 告別加班人生!!
本課程適合完全沒有程式語言撰寫經驗者學習，適合會計人、人資、客服、業助等資料量大但動作重複性高的人學習。會計出身的贊贊小屋老師以過去自身工作的實務案例進行講解，隨學即用，讓你工作效率大躍進，秒殺枯燥乏味的工作，實現你的工作自動化！
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數位分身正在快速提升企業自動化效益
對企業來說，投入轉型的流程必然少不了自動化，
不過，要完全達到自動化的過程並不容易。
自動化資產缺乏可視化，
致使管理階層無法了解成效，貿然投入更多數位投資。
自動化工具高昂的維護成本 讓人卻步，也可能造成資安漏洞
數位分身的出現能夠緩和自動化挑戰原因，
透過前期模擬來了解潛在挑戰，並及早應對。
👉🏻數位分身在消費者身上逐漸普及👇
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【限量:免費報名】利用AI自動化行銷｜直播講座
講座詳細資訊
時間：04/30（二） 20:00 - 21:00
講者：圭話行銷創辦人 何佳勳 / 業界資深的數位廣告行銷專家
主題：行銷新篇章：AI如何革新檔期活動策略
在這個數位化的時代，AI技術正以驚人的速度改變著我們的行銷方式。檔期促銷活動面對的受眾眾多，難以精準定位目標受眾，進而影響活動效果、每次規劃檔期活動都需要創造吸引人的內容和促銷方式，但長期以來，創意卻逐漸耗盡、想要掌握AI如何革新檔期活動策略的最新動向嗎？
你也在苦思如何創造不同以往、有別競品的檔期活動嗎？104學習精靈與緯育TibaMe，攜手邀請到數位廣告界專家 圭話行銷創辦人何佳勳老師。學員們都稱呼他為小圭老師，不僅熱愛與學員社群互動、對學員有問必答，更善於為客戶的製造許多驚喜及營收，一起期待老師分享如何透過 AI 工具提升30%的檔期活動成效吧~
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02/26 00:00
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給我五分鐘➤帶你讀完四年化工系！再也不搞混化工化學啦XD / 學系之星 /
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流體力學在機械設計中的應用
流體力學在機械設計中扮演著重要的角色，它涵蓋了液體和氣體在運動、壓力、溫度等方面的行為。以下是流體力學在機械設計中的一些常見應用：
流體動力學分析：
流體動力學分析用於研究流體在管道、管道系統、流道等中的流動行為。這對於確定壓力損失、速度分佈、流量等參數至關重要。
氣動力學：
在設計飛機、汽車、風力發電機等空氣動力學應用中，了解氣體（通常是空氣）的流動行為是至關重要的。這包括升力、阻力、升力係數等的計算和優化。
熱交換器設計：
熱交換器是用於熱能傳遞的設備，通常用於冷卻或加熱流體。流體力學用於確定在熱交換器中的流體如何分佈、傳熱效率等。
泵和風機的設計：
泵用於將流體送往設備或系統，而風機則用於通風或產生氣流。流體力學在這些設備的設計和選擇中起到了關鍵作用。
水力機械：
水力機械包括水輪機、水泵等設備，用於將水的能量轉換為機械能或反之。流體力學的知識可以幫助優化設計以提高效率。
油壓系統：
油壓系統在許多工業應用中被廣泛使用，例如起重機、挖掘機等。了解油壓系統中的流體行為對於系統的效率和性能至關重要。
冷卻系統：
在引擎、機器等設備中，冷卻系統用於確保正確的工作溫度。流體力學的知識可用於優化冷卻系統的設計。
管道系統：
在化工廠、能源工廠等場所，管道系統的設計需要考慮到流體的運動和壓力分佈，以確保系統的正常運行。
流體力學在機械設計中起著至關重要的作用，它影響著設計的效率、安全性和可靠性。通過合理地應用流體力學原理，設計師可以優化產品的性能，並確保其在實際應用中的順利運行。
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Google Cloud 為開發人員、企業和政府機關提供生成
本文作者：
Cloud AI 與企業解決方案副總裁 June Yang
Cloud AI 與企業解決方案副總裁暨總經理 Burak Gokturk
生成式 AI 將帶動一波互動式、多模態體驗新浪潮，改變我們日常與資訊、品牌以及彼此間互動的方式。Google Cloud 憑藉著 Google 多年以來在 AI 領域的研發、創新和投資成果，現在已經成為企業和政府機關的一大助力，讓他們能夠透過簡單的自然語言指令，自動生成文字、圖像、程式碼、影片、音訊等各種內容。
為了真正發揮出 AI 的潛力，就要讓每位開發者、企業和政府機關都能自由運用這項技術。但目前不少機構難以取得生成式 AI 技術，這讓打造出適合自己的人工智慧服務更加困難。而目前該技術存有產生錯誤資訊的可能性，也讓資訊可信度大打折扣。十多年前，行動裝置生態系的興起，是因為企業和開發人員獲得了安全、可靠且強大的工具，來因應全新的規格、介面和互動技術。如今生成式 AI 的成長，同樣也仰賴新一代的工具配合，才能讓機構輕鬆地打造出生成式 AI 應用程式。
為了滿足這些需求，Google Cloud 將推出一系列融入生成式 AI 的產品，讓開發人員以負責任的方式進行研發工作，同時兼顧企業層級的安全性和隱私。我們正式發布以下兩項新技術，為這個旅程揭開序幕：
Generative AI support in Vertex AI：能夠讓資料科學團隊使用 Google 和其他機構的基礎模型，並能夠在這些基礎模型上進行開發和自訂，而且只需使用他們自主開發的機器學習（ML）模型，以及機器學習維運（MLOps）時所用的平台即可。
Generative AI App Builder：讓開發人員可以快速推出新的服務，例如聊天機器人、聊天介面、自訂搜尋引擎、數位助理等等。開發人員可以使用 Google 基礎模型的 API 介面，並運用現成的範本，在幾小時、甚至是幾分鐘內快速製作出生成式應用程式。
除此之外，Google Cloud 也確保機構能全權掌控自家資料的使用方式和用途。
IDC 全球人工智慧與自動化研究集團副總裁 Ritu Jyoti 表示：「Google Cloud 透過 推出 Generative AI support in Vertex AI 和 Generative AI App Builder，將其數十年來在 AI 領域上的研發、創新和投資成果帶到世界每一處。在這個立足點之上，Google Cloud 已經做好準備讓新世代的建構者、創造者、開發人員和實踐者們，以新穎的方式發揮 AI 的潛力。Google Cloud 的願景是賦能工作團隊、帶動產業轉型，並讓世界變得更美好，這相當鼓舞人心，而他們膽大心細的作風深植於對負責任的堅守，更彰顯他們的與眾不同。」
透過 Vertex AI 建立、調整及部署基礎模型
作為 Google Cloud 訓練並部署機器學習模型及 AI 應用程式的平台，Vertex AI 將迎來空前的進化。
Generative AI support in Vertex AI 讓資料科學團隊能夠以最簡單的方式運用 PaLM 等基礎模型，同時給予他們最全面的掌控力和選擇權，包括：
選擇自己想解決的應用場景：開發人員現在可以輕鬆存取 Vertex AI 上的 PaLM API，迅速解決內容生成、聊天、總結和分類等需求。
選用 Google 最新的基礎模型：提供包含由 Google Research 和 DeepMind 研發的模型，支援文字、圖像、影片、程式碼和音訊等各種資料格式。
選用各種模型：隨時間演進，Vertex AI 將會支援開放原始碼和第三方模型，透過將最廣泛的類型與規模的模型整合在同一個平台上，Vertex AI 讓客戶得以根據自己的商業需求來彈性運用最合適的資源。
選擇如何調整、自訂和最佳化提示指令：使用商業資料來提高基礎模型輸出的關聯性，並維持成本控制能力，同時確保資料的自主權和隱私性。
選擇如何與模型互動：開發人員、資料科學家和資料工程師可以使用筆記型電腦、API 或互動提示指令等各種工具，來打造生成式應用程式和自訂模型。
CNA Insurance 全球數據分析長暨資深副總裁 Santosh Bardwaj 表示： 「自 Vertex AI 推出以來，已協助轉變 CNA 擴展 AI 的方式，能更好地管理在營運環境中的機器學習模型。有了 Generative AI support in Vertex AI，CNA 現在可以配合客戶和同事的獨特商業需求，提供更好的分析洞察。」
受信任的測試人員現已經可使用 Generative AI support in Vertex AI。如果你想搶先試用這項技術，請加入我們的 Google Cloud Innovators 技術社群。
運用 Generative AI App Builder 在短時間內建構出應用程式
不少企業和政府機關也希望透過此創新的 AI 技術，進一步改善與客戶、合作夥伴和員工之間的互動並提升效率。為此，我們推出全新的 Generative AI App Builder，協助開發人員在有限的技術支援下，仍可以用最快的速度打造出聊天機器人、通訊軟體、數位助理、自訂搜尋引擎等生成式 AI 應用，並帶來更多的開發優勢，包括：
將長達數年的作業時程縮短到幾小時甚至幾分鐘內完成：開發人員現在可以直接使用基礎模型 API，並透過現成的範本迅速展開工作，可以用在搜尋、支援、產品推薦與探索，以及媒體內容創作等應用場景。此外，開發人員還能透過預先建立的連接器，將自己的資料與基礎模型的智慧邏輯互相整合，同時確保資料隱私性。
結合運用機構中的數據和資料擷取技術以提供相關回覆：現在各機構可以建立應用程式判斷使用者提問的目的，將根據基礎模型取得的專有資料和相關訊息一起呈現，並在提供的回覆中標註出處以及來源，更同時確保資料的獨立性和自主權。
支援文字以外的搜尋和回覆模式：使用者可以採取文字、語音輸入、點擊介面或提供圖片等形式與 AI 互動，而數位助理、聊天機器人或其他生成式應用也能透過文字、聲音或多媒體內容提供回覆。
將結構化流程融入到自然對話當中：不論互動時間的長短，開發人員現在都可以透過精細的控制方式，將基礎模型的回覆與對話相互融合，從而引導用戶找出正確的答案。
在提供資訊的同時促進交易可能：除了提供資訊外，數位助理和聊天機器人還可以連接到採購和供應系統，並在適當的時機將用戶轉介給真人客服進行後續的接洽處理。
Toyota Connected 北美執行長暨總裁 Steve Basra 說明：「隨著語音助理在日常生活中日益普及，消費者對準確且一致的語音互動有越來越高的期望。Google Cloud 領先業界且採用 AI 技術的語音服務已經為 Toyota 和 Lexus 用戶提供高品質的語音服務，隨著最近生成式 AI 的發展，我們非常高興能拓展合作夥伴關係，探索如何運用基礎語言模型，實現我們為駕駛帶來更創新更美好的駕駛體驗願景。」
Mayo Clinic 資訊長 Christopher Ross 表示：「Google Cloud 的 AI 技術成為我們在推動疾病診斷治療和改善人們和社群健康方面的重要戰略合作夥伴。採用生成式 AI 技術的搜尋功能幫臨床醫生尋找、理解和解讀資訊，同時確保資料隱私和安全。我們期待繼續創新，並為臨床醫生和醫護人員提供解決方案，減少資訊超載的問題，藉此提高營運效率。」
STARZ DTC（Direct-to-Consumer, 直接面對消費者）執行副總裁 Robin Chacko 指出：「Google Cloud 領先的 AI 技術使 STARZ 客戶能夠發現更多相關內容，提高參與度以及完成提供給他們內容的可能性。我們對採用生成式 AI 技術的搜尋功能感到興奮，並期待這將幫助使用者以更輕鬆、更快速地方式找到最相關的內容。」
受信任的測試人員已經可以使用 Generative AI App Builder。如果你也想搶先試用這項技術，請加入我們的 Google Cloud Innovators 技術社群。
利用生成式 AI 建構模塊為企業創造價值
以下分享幾個案例，看看不同機構如何透過 Google Cloud 挖掘生成式 AI 的潛能：
自動內容生成：生成式 AI 可以促進腦力激盪、撰寫稿件及生成媒體素材。這代表電子郵件、行銷資訊和創意素材可以在幾秒內設計出原型，並在幾分鐘或幾小時內供用戶進行校對和審核，無需花費數個星期或更長的時間。各機構的行銷和創意團隊也希望運用這項技術來提升目前的工作流程，為行銷活動、計畫、廣告等專案帶來更多選擇、風格和原創性。
幾乎能勝任所有任務的 AI 體驗和助理：由於生成式 AI 能讓企業和政府將大量複雜的資料轉化為摘要、互動式多媒體體驗和擬人化的對話，我們看到許多客戶不僅有興趣將這項技術用於客戶體驗，如品牌或產品諮詢，同時有意願將其運用在更複雜的資料科學場景中。舉例來說，數位助理等生成式 AI 應用程式，可以幫助資料分析師或企業用戶提升技能，透過生成 SQL 查詢，使用者可以透過自然語言查詢來探索資料，以及更多功能。
搜尋和解讀橫跨多種來源的大型內部資料集：我們有許多銀行客戶需要分析各種內部和外部資料來源，以全面瞭解市場。他們正在探索如何運用這項技術，確保員工在不同來源管道進行搜尋時能獲得相關的結果、準確的大型文件摘要、嚴謹溯源的工具，以及標註和引用的根據。如此一來，員工才能相信搜尋結果，並在有需要的時候更加深入洞察資料。
為生成式 AI 應用程式的浪潮奠定基礎：Vertex AI 為生成式 AI 打造了公平的發展環境。Vertex AI 透過提供基礎模型 API 的存取權，減少了相關技術各種龐大且嚴格的資料需求，提供資料科學家和自學的開發人員等各種建構者與創造者，都具備打造下一代新創企業的潛力。
透過 Responsible AI 保護資料和塑造對話流程
當 Google Cloud 為我們的產品帶來了全新 AI 技術時，我們也許下了雙向的承諾：一方面提供能帶來革新的技術，另一方面同時確保技術能確切保護機構、他們的使用者和整個社會。為此，我們在 2017 年起草了AI 原則，約法三章並以此做為我們如何建構更先進的技術、展開研究和擬定產品開發政策。想瞭解我們如何將 AI 原則付諸實踐的更多資訊，請閱讀我們最詳細的報告。
我們的最新公告也不例外，均能夠滿足以下需求：
透明度和可解釋性：Vertex AI 和 Generative AI App Builder 都包含能用於檢查、理解和調整模型行為的工具。
資料隱私和主權：無論公司是在 Vertex AI 中訓練模型，還是在 Generative AI App Builder 上構建客戶服務體驗，都會確保私人資料的隱私，絕不會用在其他廣泛的基礎模型訓練資料庫中。機構始終可以掌握資料的儲存方式和位置以及使用方法，或是在需要運用大量資料作為用途的同時，確保遵循各種法規及資料主權規範。
真實性和及時性：Generative AI App Builder 使用資訊檢索演算法來提供最相關的資訊，並標記正確的出處和來源。
具備確定性工作流程控管機制的機率模型：許多機構希望將生成式 AI 的機率和互動特性，與具備可控性、確定性和可靠性的結果整合在一起。
因應各種需求的選擇：為了滿足機構的不同需求，我們的平台具備充足的靈活彈性，包括資料和模型的歷程可追溯性、結合安全和身分管理服務、支援第三方模型、模型和成本的選擇和透明度、整合式帳單和授權支援服務，以及多種語言的支援等。
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