【2021 AIA 台灣人工智慧年會 x PROFET AI 杰倫智能科技】
杰倫智能科技 PROFET AI INTRODUCTION
Profet AI is a software solution company which is established by a group of experts who worked for international software companies and high-tech manufacturing companies.
Our vision is to provide a world-class, end-to-end AI/ML automation solution designed and optimized for manufacturing to accelerate digital innovation.
ProfetAI是一間由國際軟體公司與高科技製造業工作多年的專家所組成的軟體新創公司。
我們的使命是打造製造業專屬且一流的端到端 基於AI 機器學習技術打造虛擬資料科學家解決方案,協助製造業加速數位化與創新。
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Reinventing Workers for the Post-COVID Economy
The nation’s economic recovery from the COVID-19 pandemic will hinge ( ) to some extent ( ) on how quickly show managers can become electricians ( ), whether taxi drivers can become plumbers ( ), and how many cooks can manage software for a bank.
This is likely to prove especially problematic for millions of low-paid workers in service industries like retailing ( ), hospitality ( ), building maintenance and transportation, which may be permanently impaired ( ) or fundamentally transformed. What will janitors ( ) do if fewer people work in offices? What will waiters do if the urban restaurant ecosystem never recovers its density ( )?
Their prognosis ( ) is bleak ( ). Marcela Escobari, an economist at the Brookings Institution, warns that even if the economy adds jobs as the coronavirus risk fades ( ), “the rebound won’t help the people that have been hurt the most.”
Looking back over 16 years of data, Escobari finds that workers in the occupations ( ) most heavily hit since the spring will have a difficult time reinventing themselves. Taxi drivers, dancers and front-desk clerks have poor track records moving to jobs as, say, registered nurses, pipe layers or instrumentation technicians.
COVID is abruptly ( ) taking out a swath ( ) of jobs that were thought to be comparatively ( ) resilient ( ), in services that require personal contact with customers. And the jolt ( ) has landed squarely on workers with little or no education beyond high school, toiling ( ) in the low-wage service economy.
“The damage to the economy and particularly to workers will probably be longer lasting than we think it is going to be,” said Peter Beard, senior vice president at the Greater Houston Partnership, an economic development group.
What’s more, he said, COVID will intensify underlying ( ) dynamics ( ) that were already transforming ( ) the workplace. Automation ( ), for one, will most likely accelerate ( ) as employers seek to protect their businesses from future pandemics
The challenge is not insurmountable ( ). Yet despite scattered ( ) success stories, moving millions of workers into new occupations remains an enormous ( ) challenge.
“We need a New Deal ( ) for skills,” said Amit Sevak, president of Revature, a company that hires workers, trains them to use digital tools and helps place them in jobs. “President Roosevelt deployed ( ) the massive number of workers unemployed in the Great Depression on projects that created many of the dams ( ) and roads and bridges we have. We need something like that.”
勞工轉型以因應後疫情時代經濟
美國經濟能否從新型冠狀病毒影響下復甦,將在一定程度上取決於表演經理們要多久才能變成電工,計程車司機能否化身為水管工,以及有多少廚師能替銀行管理軟體。
這對零售業、餐旅業、建築維修和運輸業等服務業數百萬低薪工人來說,問題恐怕特別大。這些行業可能受到永久性損害或發生根本性改變。若辦公室裡人變少了,工友要做什麼呢?若都市餐廳生態系統繁盛不再,服務生又該如何?
他們的前景是黯淡的。布魯金斯學會經濟學家Marcela Escobari警告說,即使就業機會隨新型冠狀病毒疫情風險消退而增加,「經濟反彈也幫不了那些受創最重的人」。
Escobari檢視16年來的數據發現,今春以來受衝擊最大的一些職業,勞工將很難自我改造。計程車司機、舞者和櫃檯人員轉行從事護理師、舖管工或儀器技工等工作者十分有限。
新型冠狀病毒突然帶走了一大批原本被認為較不容易永久消失的工作,即需與客戶面對面接觸的服務工作。這一衝擊直接打擊到那些僅受過高中教育、在低薪服務經濟區塊中掙扎的勞工。
經濟發展組織大休士頓商會資深副總裁Peter Beard表示:「經濟、尤其是勞工們受害的時間,可能比我們預期的還要更長。」
他說,更重要的是,新型冠狀病毒疫情將強化已經在改變職場的潛在動力,自動化即為一例,由於雇主力求讓自己的企業未來不受大疫情影響,自動化極可能加速。
這項挑戰並非不能克服。然而,儘管有少數成功的例子,讓數百萬勞工轉業仍是巨大的挑戰。
雇用勞工後培訓他們使用數位工具,並幫他們找到工作的Revature公司總裁Amit Sevak說:「我們需要一項針對職業技能的新政。小羅斯福總統大蕭條時期把大量失業勞工投入工程計畫,興建了我們現在使用的水壩、道路與橋樑。我們需要這樣的東西。」
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軟體工程師進入科技大公司的的另類通道- 學徒計畫 (2021/09/16 更新)
各大科技公司目前都在前仆後繼地開啟學徒計畫,目的是更廣納各式背景的軟體工程師,希望招攬更多女性、少數民族、或是非傳統 CS 出生的軟體工程師加入。 一般學徒計畫會比初階軟體工程師的面試稍微再簡單一些,有些都還不用實地去公司面試, 被錄取後大概會有為期數個月的帶薪學習/工作,並證明自己能力的機會。 如果表現的好的話,許多人也是可以順利轉為正職軟體工程師, 省下了不容易得到面試機會、或是通不過面試的不確定性。
目前我知道有軟體工程師學徒計畫的公司有:
Plaid: Apprenticeship Engineer - October 2021 (San Francisco) (2021/09/16 更新)
Fintech starup Plaid 產品是讓各種應用程式能容易的連結使用者的銀行帳號,協助開發人員建置金融相關的應用。 之前 Visa 想要用 53 億美金收購, 但最後被司法部擋下, 但從這裡就可以看出公司的前景很好!學徒計畫要找非傳統出生的候選人, 希望至少有 2 年工作經驗、會至少一種語言, 最酷的是申請必須用 post API 來申請!一定程度刷掉不會的人!
DFINITY : Software Engineer Apprentice, SDK (2021/09/16 更新)
非營利科學研究機構的目標是 build the Internet Computer, thereby reinventing the Internet as a computer that hosts secure software with superpowers。 其實我看不太懂他們的產品,但他們現在也有一個學徒計畫, 希望找至少會 JavaScript, Typescript, and Rust 其中一種語言, 並且對區塊鏈有興趣的人。 學徒計畫會在 11月開始, 12 月結束後有機會變正職。
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別人稱讚你的時候,你常常覺得很羞愧嗎?害怕停下來,總覺得不做什麼,就會被大家給遺忘嗎?面對成就,卻總是覺得自己僅是僥倖嗎?國外研究顯示,70%的人曾有冒牌者症候群(Imposter Syndrome)在工作職場上相當普遍,不只是員工,甚至是一級高管、企業家都受此困擾。在一項研究中,冒牌者症候群(Imposter Syndrome)被認為是全球高階主管最常擔心的事情,60% 的高管表示這個問題對他們的自信與領導能力產生負面影響,甚至有九成的女性主管都受此情結所苦。
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★ 本集分點章節:
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(00:01:00) 語速問題回答
(00:01:25) 本集開始,你有這幾點冒牌者症候群嗎?
(00:02:16) 什麼是冒牌者症候群?Imposter Syndrome
(00:04:23) 讀書會:每個人偶爾都有冒牌者症候群
(00:10:05) 未來延續四大主題
(00:10:57) 一分鐘商業英文: Struggle
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作者:Facebook 產品設計副總 Julie Zhuo 的十年管理心法。
★ 本集重點摘錄:
冒牌者症候群(Imposter Syndrome亦稱冒名頂替現象、冒名頂替綜合症、騙子症候群)是心理學家在 1970 年代創造的術語。會影響從運動員和科學家到辦公室工作人員的每個人,患此症狀的人即使有充足外部證據證明他們的能力,仍然深信自己「不配」、甚至覺得自己是個騙子、很怕被拆穿。此症狀在出色的女性當中特別普遍。一直到最近幾年才被正式承認,但還不被列入正式疾病,是疾病的前身,冒名頂替綜合症是一種普遍現象,在大多數人的一生中至少會影響一次。如果嚴重的話,尋求心理諮商會有幫助。
為什麼冒牌者症候群 對管理者的打擊如此之大?
有兩個 原因。
1.首先是你經常被尋找答案。
2. 你經常被放到 你以前沒有做過的事情的位置。
根據專家Valerie Young 博士的個人研究,發現了冒牌者情節的幾種典型的“能力類型”
1.完美主義者
2. 女超人/男超人:經常會強迫自己超負荷的工作
3. 天生的天才
4. Soloist獨奏者
5. 專家
★ 本集補充資料
:: 冒牌者症候群:面對肯定、讚賞與幸福,為什麼總是覺得「我不配」?https://shoppingfun.co/2ry7o (博客來)
:: 為什麼我無法坦率地擁抱成功? — 冒牌者症候群 https://reurl.cc/dG644D
(by Jasmine Lin)
★ 一分鐘商業英文 Struggle (by Zach)
"Struggle" is both used as a noun and as a verb.
當名詞時As a noun, struggle means= a very difficult thing
ex:
Making updates to the software was a big struggle for the company. They could only release one update every 3 months, which was not fast enough to keep up with the market.
當動詞時 as a verb, we usually say, “struggled to do something” or “struggled with something”__(had trouble to do something)
The company struggled to provide timely updates to its software. They could only release one update every 3 months, which was not fast enough to keep up with the market.
The new intern struggled with time management. He was late to every meeting last month.
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歐美國家的物業與居家服務產業需要能管理臨時人員進出,樂邦安控看到現有門禁和房產服務應該做更有效地結合,將門禁管理透過4G/5G連上雲端,提供更完整的權限管理以及連結相關房產服務,以因應日益增多的物業管理及居家服務自動化需求。整體解決方案包含硬體、管理軟體及雲端平台三要件。硬體解決方案為電子化鑰匙盒,其重要的環節是身份驗證,樂邦安控使用的動態二維碼識別已在美國申請專利,透過這樣的驗證方式,不只安全度提升、免除許多物業管理雜務,更有助於串連各項物業管理服務與居家服務,同時達到服務創新的目的。
At Lubn, we are enabling data-driven property management through an integrated hardware & software platform.
Did you know there were 138M properties in the US and near half of them were being managed by realtors or property managers last year? Yes, we want to help Property Manager’s and Realtors become more efficient at managing the properties. We developed an intelligent property management platform by integrating hardware, software and services. The hardware is an LTE connected smart key box with an embedded camera. The device collects the data with its embedded sensors and sends to Lubn Dashboard where we can provide Managers business intelligence. During the pandemic, Lubn enables contactless property management with our wireless technology.
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智慧貼紙股份有限公司(Smart Tag Inc.)正式成立於2020年3月,由創辦人/CEO張焜傑與其他四位共同創辦人一同經營,為各行業提供工業4.0無痛升級方案– Smart Tag解決方案,包含軟硬體技術。由軟性電路板黏貼至機器表面,進行多點位資料蒐集,例如:震動、溫度以及濕度等紀錄,再串接至客戶端系統或者上傳雲端數據中心,藉由機器學習及數據模型進行分析,預測機器的運作模式,將由智慧貼紙解決工廠產能及良率的問題。
Smart Tag helps clients to upgrade their manufacturing lines, or machines immediately with minimum learning cost and high ROI. We’re providing a total solution for the manufacturing industry, which includes both hardware product and software as a service. For the hardware part, Smart Tag is our core technology- thermal thin film PCB, the most flexible PCB ever. The main purpose of this Smart Tag is monitoring, collecting and uploading data onto our cloud platform- the machine learning platform via Bluetooth gateway..
With this machine learning mechanism, when continuing monitoring the vibration, this platform can easily predict and detect the “danger zone”, which means the timing that the machine/production line needs to be maintained or be fixed. Or, companies can also forecast the quality of the products, based on these dataset.
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