[心得] 資訊工程概論 W1-W5
100502205-楊翔雲
今日演講探討關於類神經網路，講到這一類的主題很明顯地會聯想到 AI 的設計，期望想要做出與大腦智慧的功能，大腦的結構恰好與電腦結構相反，海量的細胞雖然只有少數功能，但因為海量的細胞個數造就了高度精緻的行為。然而電腦卻是單一元件就做了數種的功能，而且不可能海量，要完全模擬大腦的行為有點不可能。
講講手語辨識發音，使用者手指的彎曲藉由手套上的電阻值改變去辨識，從類比轉換成數位，其中不只是要程式，而且還要與硬體上的結合，才能適當將類比訊息(手語)轉換，如何偵測與五感有關的反應就是一大挑戰，偵測出來後的處理不能太慢，太快又怕錯誤，才能符合人性的使用。有時科技產生雖然有用，但卻是不切實際，例如可能會侵犯人的隱私權、或者是儀器太過笨重。
關於數位科技的產品，有些是要協助於那些身心障礙者所製作的，目的是要協助或者是改善他們的病情，其中教授最注重的是影像處理，很多零件都必須要使用影像辨識的功能，如影片中感覺影像辨識的功能還有很大的改善空間。其中也有談論關於學習器材的改善，從原本傳統的教學方式轉換成數位系統教學，將原本面授換成面對螢幕，有些數位的器材可能會增加學習效率，但同時也可能會因為沒有具體實作而缺少經驗。而且最長見就是對於學習動機也會下降，沒有同儕的討論，無法實體去確認學習狀況，缺少人際上的互動、實體操作。長時間使用電子設備也是個健康問題。尤其是對於兒童的學習更是影響深遠，協助學習的方式，可能會影響使用者的心理狀態，因此在設計時要考慮人為的心理因素。
科技產品雖然不錯，但對於一個正常人來說，可能會因為太方便而逐漸喪失某項能力，使用時怠惰思考，或者沉迷使用，沒有真正的去省思其背後真正細節。當科技越厲害越有智慧時，我們也要省思道德抉擇。
100502205-楊翔雲
網路安全的攻防戰，駭客幾乎能在任何的地方植入病毒碼，透過檔案的讀取與解碼而將病毒程式片段執行，最簡單也就是做得不安全的留言版，可以被留言HTML的代碼導致下一個人不小心誤觸了跳窗程式的病毒，即使是圖片檔也是不安全的，除了txt的文字檔外，都有可能被塞入一些奇怪的代碼。
其實我們的私密資料早就已經被惡意程式給偷光了，網站會員的註冊，那時填的資料網站就會好好的保管？使用越多個網站就越容易洩露出自己的私密資料，我們並不了解網站是否沒有被駭客攻擊過。常常有遊戲公司臨時公告遊戲需要維修，那很有可能是伺服器遭受到駭客的攻擊而停擺，雖然表面上看不出來發生了什麼事情，常常會被隱瞞起來。
有些電腦因為中毒而可以被遠端操控，那麼駭客要那麼多電腦做些什麼事情？他們可以使用阻斷式攻擊讓某一台伺服器當機，藉以進行詐騙。或者是用這些電腦進行密碼的破解嘗試。
電腦由防毒軟體保護，那防毒軟體由誰保護，因此常常會有病毒會先打算關掉防毒程式再進行惡意行為，因此防毒軟體本身需要有完善的設計，如此一來才不容易被惡意程式關閉。
其實程式是很脆弱的，教授說 buffer overflow attacks 是很危險的，程式將所有行為都存在buffer 中，stack進行程式的模擬也是，因此只要buffer中其中一個數值是錯誤的，就會使得程式崩潰。或者是程式沒有邊界限制，因此只要使用超過原先的記憶體就會造成RE(runtime error)記憶體區段錯誤，這種情形若發生太多次，即使再好的電腦可能都必須重新開始初始化。因此編程的時候嚴謹很重要，雖然C速度很快，那是由於邊界限制由使用者自行去規劃。相較之下JAVA程式語言是一個較安全的，漏洞較不易被抓到，即使被抓到也不容易使主機當機。駭客只需要一個簡單的漏洞，就可以將整個程式搞砸。
老師也說了一個國外學習的方式，一個認真的學生可能已經打了數十萬行的程式碼，而相較之下我們過得太過於幸福了，可能到畢業之時打還沒有打過一萬行的程式，這值得好好地省思我們對於程式的熱忱。讀完這個大學說不定才會發現自己並不是真正適合寫程式，參加社團也許是不錯的，但若失去其本質是不太妙的，如果因此而不好好地讀書去學習這項領域，還不如好好地去別的領域發揮。
| 班 級 | 資工2B | 學 號 | 100502205 | 姓 名 | 楊翔雲 |
| 演講題目 | Distributed Compressive Data Aggregation in Large Scale WSNs | ||||
| 演講者 | Min-Te Sun, Ph. D. | ||||
| 演 講 心 得 | |||||
| 對於一個無線感測網路，由於成本低，散布的區域廣，使用的感測器多，如何善用有限的資源有效地傳送資料，如何建構傳送的路徑與方法就成了很重要的關鍵。通常不會使用人工的方式放置感測器，而感測器的位置也可以隨著移動，傳送路徑也會隨之改變，每個感測器的運算能力沒有那麼強，解決傳送路徑的問題就是個NPC問題，而且要事先獲得所有感測器的資源資料才能運行，如何用較少的複雜度獲得近似最佳解，這個MRT(Minimum Relay Tree)以及MAT(Medial Axis bases Data Aggregation Tree)可以獲得區域的最佳解，再利用local minmum逐步更新優化解。有時候我們無法在有限的資源下獲得全局最佳解，如何善用 Greedy 貪婪法加上部份最佳解是一個不錯的選擇。 原本以為這是一個fortune's algorithm去求一個最佳解，但經過教授的講解我發現解法是不同的，由於傳遞的資料量是累加的，這個問題很明顯的不一樣，雖然可以利用一個很像複利葉轉換方成獲得一個比較離散的數據，這方法可以將很多連續的資料壓縮成某一特定的離散圖形，這也是讓我第一次了解複利葉轉換方程的用法。之前曾聽說過傳播也是如此，更在演算法得到連數字相乘也可以使用FFT去加速，這一些方法真的是非常的奇妙，居然是一個可以逆轉換的方法，在資料壓縮跟計算效率上都有很好的運用。 有時候去比程式設計競賽時，也常會賭賭這些看似不合理的演算過程，我們大部份選手稱這個叫作假解，但有些 NPC 問題真的是無法在有限時間內完成，只好用假解去卡卡看，做到一半就好，或者是離散化選擇部分擴張求解，甚至隨機化演算法都會出現，看到實例與應用挺趕到驚奇的。 | |||||
| 班 級 | 資工二B | 學 號 | 100502205 | 姓 名 | 楊翔雲 |
| 演講題目 | Introduction to Multimedia | ||||
| 演講者 | 蘇柏齊教授 | ||||
| 演 講 心 得 | |||||
| 在多媒體領域中，最常接觸的區塊就是在娛樂，隨著技術的進步，娛樂產品的聲光效果隨之進步。多媒體結合影像、聲音、…等訊息，用簡單的操作供我們使用。從現在看來以前用很突兀的動畫技術展現在電影中，就知道這十幾年來多媒體的技術進步迅速。這項技術的發展不僅僅只是用於娛樂，在網路訊息的溝通(skype)、教育(e-learning)、醫學手術 … 等都可以發現他們的蹤跡。 其中最大的影響者是電視，原本我們的電視是採用類比技術，但多年之後的現在已經全面改用數位電視加掛數位機上盒，而大部份電視都已經搭配網路連線功能。原本類比就比數位的還要清晰，畫質也不錯，但是因為頻寬的限制而無法再進行服務，而且數位形式的影像就可以做加密，需要特殊條件才可觀看，但唯一的缺點是取樣時會失真。 隨著影音資料越來越多，如何儲存與搜尋就相當的重要，儲存可以使用壓縮格式去減少記憶體的使用，但最重要的是判重，將重覆的資料刪除，文字檔在這一方面很容易做到，在影音檔卻不是那麼簡單，壓縮率與判重的效能往往不如預期。搜尋依照傳統關鍵字搜尋，但隨著資料過多，關鍵字的效率就會逐漸下降，最後就比較難搜尋到需要的影音，以圖搜圖、圖搜影、影搜影…等是未來的發展。 有時我們並不用完整的影像顯示，傳送的成本過高的時候，只要傳送到一定程度可以讓使用者辨識某些特定物時即可，因此漸進式的編碼傳送就相當地重要，不用等到全部訊息都傳送完畢即可行動。這可運用在軍事行動、災害探勘或者是資源挖掘。 當網路資源越來越多的時候，智權人就必須維護他的數位智權，要防止如何被盜拷或者是適當地被複製。曾經Sony公司有研發這項技術，但會因為被視為病毒而鬧了許多官司(註:在使用者不知情的情況下，阻止使用者操作)如何適當使用保護目前仍沒有定論，目前唯一展望就是商業轉型，網路資源當廣告散播，而智權人則使用實體講座或者演唱會的型式進行獲益。 而在圖片智權有浮水印(WATERMARKING)的形式，這項技術雖然很早就聽過了，但沒想到現在已經做得那麼完善，即使是翻轉或者是修改都可以被判定出來是原圖修改版本。利用特徵點找到被破壞的圖形，是項新的想法。 | |||||
| 班 級 | 資工二B | 學 號 | 100502205 | 姓 名 | 楊翔雲 |
| 演講題目 | 物件導向實驗室 | ||||
| 演講者 | 鄭永斌教授 | ||||
| 演 講 心 得 | |||||
| 開發軟體工程現在都是以物件導向為主體，以我們現在的課程，在台灣很難有這樣的能力，即使懂這些概念，也不見得會做得好。藉由高中的資訊學科能力競賽，現在已經有取多編程經驗的高中生，我也不例外，也是藉此學習到程式的基礎，但若以開發軟體就並不是那麼簡單，說是兩件事情也不為過。 不過其中提到幾個編程經驗是心有所感 l 有新的 idea 可以馬上 try l 錯了可以馬上改 l Internet 到處都可以抄 第三點可以說是啟蒙的開始，當我接觸程式未深的時候，我的確是抄起來的，但並不是為了交作業而抄，玩ACM的人都知道，解題是個成就，為了這些成就，抄是一種途徑。但抄了一年之後，我才逐漸成為那個提供者，第一點與第二點大概到了大學才正式開始，以前好像著了魔似的在解題，因此有新的idea就想馬上寫寫看，發現哪裡錯了就可以馬上改。這不外乎是每個ACMer的興趣了。 但事實上玩ACM都是在寫小程式，都是在玩演算法、資料結構、幾何數學、…等，一般來說都不會破百行，上千行的屈指可數，但很明顯地這些程式碼的使用率並不高，實用性也不夠，能重新編寫的大致上也只有自己，遇到的輸入情況都是已經被設限了，但事實上的軟體並不是這樣，他們需要一個可以擴充與修改的程式碼，因此如何將程式碼寫得正確是理所當然，如何將程式碼寫得漂亮才是個重點，變數亂設的情況在ACM比賽中可是常有的，反正也不會動輒上千行的程序。 其中教授講到他面試研究生時所問的問題「你是怎麼樣 debug的？」的確，身為一個程序員debug是常有的事情，常常玩程式的ACMer或許還動輒不到debugger去進行debug，不過居然會有人認為編譯錯誤也算是debug，這讓我大吃一驚了。雖然我個人沒有使用debugger進行debug的經驗，但手工的中斷點(system(“pause”))與查看變數值也是常用的，還沒有進化到用debugger的地步，大概以後就要新增這一項技能了。 教授蠻注重如何協助debug的debugger的製作，根據統計一個程序員消耗1/3的時間都在debug，也有1/3的時間在等待編譯，因此這些時間只要一減少，編程的效率就會高，通常會希望能將物件實體化進行debug，也就是在2D或者是3D展示，講到二元樹的輸出，就心有所感，之前也曾經出一道題目要求輸出一個二元樹的表示法，用圖形去表示他，光是用文字介面去表示就使得一堆人望之卻步，看到教授所展示的2D表達方法，就很吸引我的目光，不過從沒做過破千行程式的我，大概沒有辦法一次進展那麼多。 教授打算在中央資工開一個不看成績的軟工所，以甄試的方式進行，上機測試真實力，之前就常常看到有些人真的程式實力不錯，道理也懂，但是在科目考試中每次都考得不理想，這種考驗真實力獲得的學習機會已經不多了。就像今年我考的轉學考，哪一個大學不會考國英微積分？但我偏偏在這上面的分數有些偏頗，英文是理工學生必要的科目，但我偏偏沒有辦法學好，但我想換個地方好好學習程式技巧，卻被這個門檻被卡住，真的是不想在四年之後，因為學習環境的關係而拉開實力的距離。
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