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在processing語言這個產品中，有92篇Facebook貼文，粉絲數超過266萬的網紅MediaTek Taiwan，也在其Facebook貼文中提到， #多核心人工智慧處理器（Mobile APU：AI Processing Unit）， 是 #聯發科技針對AI運算研發設計，將影像辨識、語音辨識、生物特徵辨識、自然語言處理等…，配合機器學習(Machine Learning)技術，進行高度複雜、大量AI運算的ASIC晶片（Application...
　同時也有4部Youtube影片，追蹤數超過100萬的網紅Taiwan Bar，也在其Youtube影片中提到，『黑啤跟著多多了解了區塊鏈與貨幣價值的由來，突然間…黑啤的手機被入侵了👾？！』 30多年前還是科幻電影的題材，為何現在AI人工智慧已在生活中實踐？ 🤖機器怎麼透過大量數據像人一樣思考...還會說話？ 🤖「人工神經網絡」與「深層學習」又是啥？ 最近好多產業都引進了AI，而AI也正在影響大家的未來選...

processing語言 在 MediaTek Taiwan Facebook 八卦

MediaTek Taiwan By MediaTek Taiwan

2018-12-27 18:00:00 有 3,480 人按讚
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#多核心人工智慧處理器（Mobile APU：AI Processing Unit），
是 #聯發科技針對AI運算研發設計，將影像辨識、語音辨識、生物特徵辨識、自然語言處理等…，配合機器學習(Machine Learning)技術，進行高度複雜、大量AI運算的ASIC晶片（Application-specific integrated circuit）。

從處理器的發展來看，傳統的單核心處理器存在些瓶頸，如：時脈的提升造成無法負擔的溫度、多工處理的需求，藉由多核心的架構，提升單一處理速度，對比傳統單核心處理器，單位時間內能處理的線程數增加代表同時處理的服務就越多，每顆核心都有相同的效能，表示該處理器的效能越高。
舉個例子：如果單核APU在同一時間內有人臉辨識的需求及拍照的需求，這時候單核APU就只能透過排程技術來服務您的要求，由於需要單核APU在時間內處理一個以上的服務，人臉辨識及拍照需求就必須要排隊個別處理，最後的結果就是服務不流暢，實際用起來覺得卡卡的。但多核APU就不同了，將每個服務交由不同的APU處理，大大增加使用的流暢度，提高服務的品質。

多核心人工智慧處理器，透過核心數量的增加、針對AI運算研發的APU，減少中央處理器（Central Processing Unit：CPU）的負擔，滿足因應AI產生的大量運算需求；透過異構運算處理，將合適的任務交付由最適合的處理器上，提升效能與整體服務品質，為使用者提供更棒的AI體驗。

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MediaTek Taiwan

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聯發科技相信科技能夠激發人們的內在潛力，每個人皆可創造無限可能（Everyday Genius）。
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processing語言 在 江孟芝 I MengChih Chiang Facebook 八卦

江孟芝 I MengChih Chiang By 江孟芝 I MengChih Chiang

2020-08-17 22:00:02 有 2,728 人按讚
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《寫程式的設計師》
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去年有個不知名的網友說：
「江孟芝的作品一看就是CS背景人士做出來的成品，不會寫程式是不可能做出來的。」因此他自己「推論」我的作品一定是有其他人幫我寫的。
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這句「這是CS背景人士做出來的」是正確的。我在美國電腦藝術（Computer Arts）研究所裡主修的是介面設計跟程式藝術，也因為電腦藝術研究所裡有大量的程式課程，被美國政府列為符合Science, Technology, Engineering and, Mathematics的標準，在畢業後享有OPT EXTENSION實習簽證長達29個月，所以我的背景完全符合這位網友所提的「CS（Computer Science）背景」。
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他的第二句其實也沒錯「不會寫程式是不可能做出來的。」如果不會寫程式，我不僅無法做數據視覺化，更無法畢業了吧！我學習寫程式的歷程，要從我大三開始說起。
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我大三的時候，已經認知到自己是非典型的美術系學生，對各種不同的設計領域充滿好奇，於是我大量地往外系修課，甚至跨校學習。那時我在外系接觸到了Flash網頁（Flash年代啊，遠目），也學到了初階的計算機概論，那是我認識程式的起點。
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畢業後找工作的期間，發現網頁設計都需要具備程式的技巧，因此我開始大量買Dreamwaver、CSS、ActionScript的書籍，一行一行照個書上練習，於是我在畢業的那個暑假架設了自己人生第一個網站。
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工作後，因為業務需求，我更專精在前端工程上，對CSS跟HTML鑽研至深，雖然那時候超級討厭大魔王 IE 6，但是每次Debug完，卻升起一種成就感，我甚至有一份完整紀錄Debug的文件，分析著今天遇到什麼問題、用什麼方法解決。也因如此，申請國外研究所的時候，我申請科系都是數位藝術、電腦藝術、資訊設計相關的領域，因為我很清楚，#自己想走程式藝術的路。
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一般的人可能對設計師有刻板印象，直接「推論」設計師都是一群不會寫程式的人，但是美國大多的設計領域，#都強調程式的重要性，SVA、Parson、Pratt都是如此，有時候我甚至寫程式寫到我以為自己在念資工系，從前段到後端的語法，像是PHP、Html5、Javascript、Actionscript、JQuery、MySQL、Processing......等等，我都覺得十分有趣，因為在研究所大量接觸到這些語言，成為我數據視覺化作品的基石。
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這位網友直接「假設」我不是CS背景，也不會寫程式，其實是自己先入為主的推理，導致後面產生不正確的謬論，然後在沒有事實根據的情況下就製造了一條假消息。我常常在想，當「爆料」 淪為有心人製造假新聞的農場，我們每個人是否可以有獨立思考的能力去判別事實呢？
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下個月《我們與惡的距離》的舞台劇要演了，文宣上的標語就是：「你自以為是的正義，可能把另一個人推向地獄。」
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我相信這個社會不是二元論，非黑即白，如同我之前所說的：「台灣並不需要更多的對立了，階級的對立、窮富的對立、政治的對立、世代的對立，我們不需要用對立去分化彼此，讓自己的力量越來越渺小。」相反的，每件事情都是有灰度的，最好的跟最惡的人都不存在，有好的壞人也有壞的好人；有會寫程式的設計師，也有會藝術創作的工程師。
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如何化解對不同領域的偏見跟誤解，學習用擁抱跟溝通去傳遞溫暖，是我們身為人一輩子的課題。
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IG: mengchih

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江孟芝 I MengChih Chiang

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旅美設計師 / 暢銷作家 / 研究所教師 / 跑者，著有《不認輸的骨氣》一書。
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processing語言 在 文茜的世界周報 Sisy's World News Facebook 八卦

文茜的世界周報 Sisy's World News By 文茜的世界周報 Sisy's World News

2017-07-10 20:00:00 有 2,073 人按讚
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《文茜的世界財經周報》

【"把抗癌交給科技" MIT開發醫療影像運算軟體 MIT教授巴茲蕾43歲被判定罹患乳癌 人生重大轉折 巴茲蕾投入"量身訂做"抗癌方案 人工智慧如此全能 醫療AI比例仍低 機器可精準消化大數據 "量身訂做"抗癌方案 四名患者同一療法 醫學影像運算可找答案 87%腫瘤為良性 醫學數據運算可降低手術率】

在MIT(麻省理工學院)，數字，很重要。

課程6.036，地點26-100，是MIT最大的一間教室，教授來自32號建築，也就是電腦科學與人工智慧實驗室，課程名為"對人工智慧的真實熱情"，由4位教授與15位助教一起管理這門課。這是今年MIT人數最多的一門課，教室座位566個，但選課的人有700個，所以第一堂有部分學生只能在其他教室看著轉播螢幕上課。

授課的四名教授之一巴茲蕾教授(Regina Barzilay)，在MIT專教機器學習，尤其是NLP(Natural Language Processing)，也就是自然語言處理，簡單來說就是教電腦聽說讀寫人類語言。市面上所有的智慧語音助理，例如蘋果的Siri，或是亞馬遜的Echo，就需要NLP技術，巴茲蕾教授正是這個領域的佼佼者。

1971年出生在以色列的她，大學和研究所畢業於以色列知名學府班古里恩大學，後來赴美在哥倫比亞大學取得電腦科學博士學位，也許正因為母語是古老的希伯來文，她對於解碼失傳語言特別有興趣。寫博士論文時甚至開發了可以自動生成新聞摘要的軟體NewsBlaster，雖然她謙稱這款軟體不可能取代深度報導或是洗練文字，卻為哥大留下令人讚嘆的資產。

而如明日之星般的美女教授，在43歲那一年，人生突來晴天霹靂。

MIT電腦科學與人工智慧實驗室瑞吉娜巴茲蕾教授：我之所以進入數位醫療的領域 是因為三年前我被診斷出乳癌

巴茲蕾教授本身因為乳房組織密度較高，屬於乳癌高危險群，因此每半年做一次乳房攝影檢查，為期兩年的檢查周期最後一次，卻發現了惡性腫瘤。事後她一直想問，第一，"為何是我?" 因為沒有家族病史。第二個問題是，這兩年的檢查當中，難道無法從影像醫學的細微變化，看出她的乳房組織可能進化成癌細胞?

瑞吉娜巴茲蕾教授：現在治療癌症病人的方式，都有"人"的在裡面。不管是做超音波還是病理切片，都是由人來判讀，把病情做一下分類。因為這些醫學影像不是直接交給醫生去看，而是由受過訓練的專業技師去判讀，當他們在做判讀的時候，會用他們所依循的"項目"去分類患病的婦女，只用幾個簡單的指標去判讀的時候，很多病況訊息其實是被忽略的。

如果AlphaGo可以擊敗人類圍棋冠軍、Amzon可以依照你的網路行為推薦你會買的商品，巴茲蕾教授不禁想問，這麼多現代人工智慧，為何沒有拿來解決醫療上的盲點。於是她開始與被譽為全球最好的麻省總醫院(MGH)合作，希望未來癌症治療也能「量身訂做」。

瑞吉娜巴茲蕾教授：試想當亞馬遜跟你推薦一本書的時候，是把所有網購消費者，依照十個不同的習性分類，決定這本書適不適合你? 還是依據你個人過往的消費記錄，加上他人評價，再根據你是怎麼樣的人、而不是把你簡單分類去推薦這個產品呢? 當我們把病患簡單分類的時候，我們就會錯失很多資訊。機器可以做到而人類做不到的，就是可以同時看數百萬張醫學影響，然後做出人類做不到的更準確的預測。

以乳癌為例，根據醫學影像以及切片病理報告，會區分為四種亞型，一張極為複雜的器官影像，在技師判讀後，可能直接被簡化成幾種數據、幾行判讀文字，四張完全不一樣的乳房攝影圖像，檢測分類後的資訊可能一模一樣，醫學影像中人眼所不及之處，可能就隱藏著很多警訊而不可知。而因為這四張圖像的患者被分為同一型，因此被施以同樣的治療方案，但這四個患者，三個成功了，一個沒有，問題出在哪裡，巴茲蕾教授認為，這就是圖形運算可以幫助醫生的地方。

瑞吉娜巴茲蕾教授：你看得出這隻狗和這個癌細胞的差別嗎? 狗占了整張照片的30% 癌細胞(在大畫素影像中)只占不到1% 所以影像傳達的訊號完全是不成比例的

癌細胞的生成與醞釀是需要時間的，如果半年一次的醫學影像，或甚至過去十年的病歷記錄能，夠用交叉運算，也許機器可以比人眼更早發現生理組織得病變，預防和提早治療就不會只是口號而已。

一份研究指出，高危險群乳癌病患在照出腫瘤後，無法確定是良性還惡性，多半都會在同意直接開刀切除，最終其實有87%的病理切片是良性的。以MGH(麻省總醫院)為例，無法確診良性或惡性的腫瘤，進手術房的比例是100%，透過巴茲蕾教授開發的這套系統分析，至少可以在術前判讀出30%的良性組織，大幅減少侵入式醫療的機率。這套軟體也可以分辨哪些乳房組織比較可能發展成癌細胞，藉此提高醫生投藥的劑量與準確度。同時機器學習和數據運算也可以應用在製藥上面，透過化學物與病患醫療史的交叉運算，可以容易的組合出製作成本低、效用更好的藥品。

瑞吉娜巴茲蕾教授：我想提供這項工具可以改變醫療護理人員的分工，在很多醫療體系中，病人真正缺乏的就是從醫療照護提供者這邊，獲得「個人化」的集中照顧，有時間跟醫生好好合作。機器永遠不能取代醫生護理師，但透過運用這種工具，可以讓醫生有更多時間跟病患一起，就治療方案好好相互配合。

巴茲蕾教授強調，開發醫療運算法不是要來取代影像醫學判讀的技師，而是想找出人眼無法判讀的病變，讓機器來幫助醫護人員執行更準確的治療。2011年在益智問答節目中擊敗人類的IBM人工智慧系統華生，其實當年是為了發展醫療雲端服務而開發出來的，一度在各大醫療院所引起熱潮，但當時人機合作的並不理想，最近優化後的華生，再度挑戰醫療領域並取得初步成果。其他像是Google母公司Alphabet，以及飛利浦等科技大廠，加上輻射出來的新創公司，醫療生技產業的科技創新，預估2021年以前可達每年成長40%，產值達66億美元的規模。人工智慧將為醫療帶來革命性的影響。

瑞吉娜巴茲蕾教授：這麼多年來，我們一直深信癌症會由生理醫學家治好，如今該是我們(電腦科學家)把這個機會拿回來 給醫療領域帶來重大改變的時刻。

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processing語言 在 Taiwan Bar Youtube 的評價

Taiwan Bar By Taiwan Bar

2018-02-01 20:00:06 有 167,337 人看過 有 2,554 人喜歡
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『黑啤跟著多多了解了區塊鏈與貨幣價值的由來，突然間…黑啤的手機被入侵了👾？！』
30多年前還是科幻電影的題材，為何現在AI人工智慧已在生活中實踐？
🤖機器怎麼透過大量數據像人一樣思考...還會說話？
🤖「人工神經網絡」與「深層學習」又是啥？
　
最近好多產業都引進了AI，而AI也正在影響大家的未來選擇，不無論是生活品質甚或是就業😱😵 希望這次簡單介紹能給捧油們一個去了解AI的契機～如果喜歡的話，歡迎讓更多捧油知道喔！👍🙌
　
#原來是阿姨呀失敬失敬
#黑啤該不會想要自動烤香腸機器人吧🍖🤤
#芬特克 #Fintech #AI #人工智慧
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每月1日晚間8點準時上映！
《芬特克 💎 Fintech》
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本集關鍵字：人工智能、AI人工智慧、Artificial Intelligence、機器人下圍棋、大數據、機器學習、Machine Learning、人工神經網路、Artificial Neural Network、深層學習、Deep Learning、自然語言處理、Natural Language Processing、自然語言生成 、Natural Language Generation、投資組合及資產配置、asset allocation

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Taiwan Bar

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processing語言 在 江孟芝 I MengChih Chiang Youtube 的評價

江孟芝 I MengChih Chiang By 江孟芝 I MengChih Chiang

2017-02-17 12:38:57 有 25,875 人看過 有 339 人喜歡
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主持人：黃子佼
首播：週一至週二 晚間九點至十點
重播： 週三至週五 晚間九點、週一至週五 凌晨3點、下午1點
節目類別：創新

節目介紹：
旅美新媒體藝術家-江孟芝，ㄧ位從屏東鄉鎮長大的女孩，從小就熱愛畫畫的她，鎮上唯一的一家書店成了她挖掘藝術寶庫的地方，積極自學也成了她開創一番成就的利器。留學紐約視覺藝術學院時期，她開始嘗試用ActionScript、Processing等程式語言融入藝術創作，並以《陌語莫語》數位作品在美國、法國、德國、義大利等國履獲佳績。今天她將在節目中分享數位媒體藝術的新視野與在美國留學的奮鬥故事。

孟芝FB粉絲頁：https://www.facebook.com/mengchihc/

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江孟芝 I MengChih Chiang

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江孟芝 I MengChih Chiang An artist, author, runner and educator. 旅美設計師 / 作家 / 研究所講師 / 跑者。目前在紐約工作。 _ 土生土長台灣屏東縣屏東市人。母親一人獨立撫養三個小孩長大，家境清苦，22歲後堅持不花家裡一分一毛，24歲考取教育部留學獎學金獨自赴紐約視覺藝術學院(School of Visual Arts)攻讀電腦藝術碩士，經濟獨立自己籌措留學學費與紐約生活費，並在27歲時以一己之力還清135萬留學貸款，隨後一肩擔負起家計在美籌措雙親的醫療費，是一個鄉下女生從留學到紐約工作的奮鬥故事。 _ Meng Chih Chiang was born in Pingtung, Taiwan. Due to the poverty of her family, she have never spent a penny from parents since she’s 22. In 2011, Meng won Studying Abroad Scholarship, Ministry of Education, Taiwan to School of Visual Arts, MFA Computer Art in New York. During the studying abroad period, she was financially independent and responsible for school tuition and living expense totally by herself. At age 27, she have paid off $45, 000USD for student load. It’s a story about a country girl who chasing her dream. _ 設計／演講／品牌合作等工作邀約，請聯絡 [email protected]
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processing語言 在 李根興 Edwin商舖創業及投資分享 Youtube 的評價

李根興 Edwin商舖創業及投資分享 By 李根興 Edwin商舖創業及投資分享

2019-05-31 17:33:18 有 13,916 人看過 有 171 人喜歡
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【足本版】《Blue Ocean Strategy 藍海策略: 三部曲》

做生意有兩個海。 紅海，就是人做你做，價格競爭，互相廝殺，血染大海。 藍海, 就是你費時同人爭，自己游開去， 當競爭對手無到。

一般的公司，要識得 compete， 片低競爭對手，可惜 ，搞到個海紅曬。真正叻嘅公司，係應該識得 create, 做大個餅，唔使理啲競爭對手， 享受自己嘅碧海暢泳， 因為佢已經游出咗個藍海 。點做? 聽落去你就明。
........
Invitation: Blue Ocean Breakfast @ American Club Central

2019年6月 (星期六 10-12pm) (約4/5位)
報名方法: 請WhatsApp你的卡片到
9218 5223 (聯絡Suki/Monica)
Free, 我請食早餐!
......
而家係法國 INSEAD 商學院嘅 Blue Ocean Strategy Institute  讀書。 自2005年出版以來，呢本 Blue Ocean Strategy 書就翻譯咗44個唔同語言， 全球賣出咗400萬本。 根據Thinkers50, 作者INSEAD 教授 W. Chan Kim 同埋 Renee Mauborgne 都連續五屆成為全球頭五名 Business Thinker 最具影響力嘅商界智囊。

係呢本書，佢哋研究咗全球108間公司推出嘅新產品，發現86%都係一啲叫做紅海嘅產品，即係人做佢做。只得14%係藍海產品。 但係嗰14%嘅藍海產品， 對整體公司收入嘅影響就增加咗38%， 對利潤嘅影響仲增加咗61%。 換句話說，如果你推出藍海嘅產品，你賺錢嘅比率係比紅海高出接近十倍。

咁點樣先能夠搵到藍海呢? 三部曲:

(1) 先要知道邊個係你批客
(2) 了解佢哋由購買、使用、至保養、棄置嘅痛點 Pain Point 喺邊度
(3) 透過ERRC (Eliminate, Reduce, Raise and Create) 去重新佈局自己嘅產品

Step (1) 你先要知道邊個係你批客

係嗰行做生意，好多人覺得最緊要知道嗰行頭嘅核心客人喺邊個。Who are the core customers? 服務得佢地好，咁就賺大錢啦。錯啦!

根據藍海策略，你要打低行家，賺大錢，比 core customers 更加重的就係要知道邊個係 non-customers 非客戶。 你唔係要去 compete, 而係要去 create. 你搵到呢班non-customers喺邊度，吸引佢哋過嚟幫襯你。

Non-customers (非客戶) 有三種。

Tier 1 : "Soon-to-be" non-customers. They are noncustomers who are on the edge of your market waiting to jump ship. 佢哋好唔滿意個行業嘅現況，好想離開唔玩。

Tier 2: "Refusing" non-customers who conciously choose against your market. 呢班人已經決定咗唔幫襯你個行業。

Tier 3: "Unexplored" non-customers who are in markets distant from yours. 呢班人諗都冇諗過幫襯你嗰行。

以我自己為例。喺香港買間街舖平均要三千萬港幣，就當買舖投資係個行業。 有啲人覺得買咗間舖之後租唔出，好煩，以後都唔會再買多間。呢班就係 Tier 1 "soon-to-be" non-customers. 佢哋已經入咗嚟個行業啦，但係好唔滿意個行頭，好想走，以後可能唔再返來。Soon to be not customers anymore. 

有啲人睇嚟睇去都冇從入手， 覺得買舖好難， 都係買返住宅工商物業好啲。呢班就係 Tier 2 "refusing" non-customers. 佢哋已經決定咗唔幫襯呢個買舖行業。

Tier 3 "unexplored" non-customers， 呢班人完全諗都冇諗過要買舖投資。 佢哋只有買一般股票、債券，或者將啲錢放銀行就算數啦。

如果我只係target嗰班 core customers 核心客戶, 即係買開舖嗰班老手或者抄家， 咁我間舖就要特別平或者特別靚，core customers 先至會買。 蘋果對蘋果，又要平又要靚，我梗係賺唔到錢啦。

但如果我 target 班 non-customers, 只要我係能夠滿足佢哋想降低風險，唔想煩，但又要有合理回報嘅需求，我charge 嘅收費同埋畀佢批貨就可能好唔同。 而家就係用緊個橙同蘋果比，無得直接比較，咁先有我哋嘅獨特價值。 呢個，亦都我公司商舖基金專注行緊嘅方向。

再講下班入面另一個你同我都一定玩過嘅行業 - 打機。 喺電子遊戲機呀。

一諗起打機，可能你就會覺得 core customers 核心客戶就係嗰班十零廿歲靚仔，日打晚打，坐喺度對咗個screen淨係用隻手指係咁篤。 咁多年最出名嘅應該都係Sony Playstation 同埋 Microsoft Xbox。如果你係第三間打機公司，咁點打低佢哋兩個呢?

咁你要試下 target non-customers。諗真啲其實市場上有三班 non-customers.

Tier 1 soon-to-be non-customers 就係嗰班打開機嘅靚仔，日打夜打已經打到好悶， 分分鐘屋企人又反對，想試下啲新嘢。 佢哋就嚟想離開個行業。

Tier 2 refusing non-customers 就係嗰班女仔或者鍾意運動嘅靚仔， 唔想日日坐喺度篤篤篤打機， 佢哋特登就係唔想玩 Playstation或者Xbox。

Tie 3 unexplored non-customers 就係嗰班老人家，父母， 好似我咁，從來冇諗過要係屋企打機， 仲成日反對個仔女打機㖭。

咁點樣可以吸引到呢三班人呢? Nintedo 就喺2006年推出咗 Wii， 我相信你都可能玩過Wii。Wii 就係唔單止坐係道篤篤篤， 而係配合有好多全身嘅運動， 先至打到tennis ，出到拳， 閃到身。

佢就吸引咗個班已經玩到厭，想試下新嘢嘅 Tier 1 soon-to-be non-customers, 較鍾意運動喐下嘅 tier 2 refusing non-customers, 同埋想同屋企人一齊玩而本身年紀較大嘅 Tier 3 unexplored non-customers，好似我咁。 我當時自己都買咗部Wii同屋企人玩。但Paystation Xbox? 我從來都無買過， 亦都唔打算買。

講完 Step (1) 班客係邊個，再Step (2) 了解班客由購買、使用、至保養、棄置嘅痛點 Pain Point 喺邊度

Wii 點解我會買? 因為解決咗我同好多人嘅痛點， 就係覺得另外嗰兩個牌子啲遊戲太複雜， 唔鍾意成日坐喺度淨係搵手指篤， 但係又唔想好似同時代脫節，見到啲靚仔玩自己又唔識玩。 因此點都要買返部覺得自己 "in" 啲。Wii 就係成功行咗第二步，(2) 了解 non customers 嘅痛點 Pain Point 喺邊度，解決咗佢，吸引新嘅客源。

做生意有本事，你就樣樣嘢都做得好過人。但咁樣，通常成本會過高。樣樣嘢都慳 ，產品就會太渣。 必須要喺一個取捨，就要行第三步

Step (3) ERRC. Eliminate 刪除, Reduce 減少, Raise 增加 and Create 創造，去重新佈局自己嘅產品

呢個就係Wii 當年嘅 Strategy Canvas 戰略佈局圖。佢 eliminate 刪除咗高解像度嘅圖像，eliminate 咗打機以非必要functions 同埋接駁 HDTV 嘅功能。 佢 reduce 減少咗 processing power and online gaming 嘅能力， 由於部機簡單咗，所以價錢亦都比當時嘅入門版 Playstation 3 (賣緊美金$499或599 )同埋 Xbox (賣緊美金$299或399) 平，Wii 2016年推出嘅時候只賣美金249，平均平咗4成半。

雖然平啲，Wii 就 Raise 增加咗部機嘅設計美感，感覺比較有型，同埋推出更加多不同嘅遊戲比玩家選擇。佢create 創造咗 motion gaming ，要全身旭先至能夠打到機， 同埋家庭友善，可以全家人一齊玩嘅遊戲。

亦都因為咁佢就搵到佢嘅藍海 Blue Ocean, 2006年一推出就大受歡迎， 吸引咗嗰班從來無買過Playstation同埋Xbox嘅客戶去買。推出頭一年， Wii 全球賣出咗超過二千萬部， 有超過五成嘅市佔率, 多過playstation同埋Xbox兩個加起嚟。

如果當初Wii 係諗住吸引返同一班打開機嘅核心客戶 core customers ，即係嗰班hard core 打開機嘅靚仔嘅話，肯定冇咁嘅成績。Wii 唔單止 compete, 而係create 咗個新市場叫做 Motion Gaming.  雖然近年少咗人玩Wii，但佢推出短短十年就全球賣出咗超過一億部，come on, I have no complaint， man! 

最後，好重要嘅就係藍海嘅產品，例如上面嘅 Wii，係會同時令公司嘅成本降低，但人客嘅價值提升。呢個先係 value innovation 價值創新。 如果你嘅成本無降低到，或者人客嘅價值無提升過，你只係停留緊喺個紅海入面， 鬥平或者鬥靚，未游到出去個藍海。

記住，做生意唔一定要 compete，而係要 create 呀。唸下班 Tier 1, 2, 3 non-customers， 有乜嘢可以降低自己成本，同時又提升客戶嘅價值，吸引班 non-customers 過來， 解決佢哋嘅痛點， 透過ERRC 做大個餅。 我嗰班買舖嘅客，好多都唔會自己單獨去買。 你批客呢? 你個海又係紅定藍呢?

總結 Summary: 

《Blue Ocean Strategy 藍海策略: 三部曲》

(1) 尋找到那班 non-customers (非客戶)

Tier 1 : "Soon-to-be" non-customers. 
Tier 2: "Refusing" non-customers.
Tier 3: "Unexplored" non-customers.

(2) 了解班 non-customers 由購買、使用、至保養、棄置的痛點 Pain Points 在那裏?

(3) 透過ERRC (Eliminate, Reduce, Raise and Create) 去重新策略佈局公司的產品，游出藍海。

#藍海策略三部曲，#BlueOceanStrategyIn3Steps，#最簡單地解釋藍海策略



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#2. [Day2] - Processing基本介紹- iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題

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#3. Processing語言權威指南（第2版） - 博客來

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#4. 程式設計與動態影音圖像用程式來畫圖—Processing入門

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#5. Processing – 讓程式碼說設計語言| Hahow好學校線上課程

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#7. processing - Dreye權威釋義

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#10. 作業成果- Processing - 讓程式碼說設計語言- Hahow 好學校

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#11. Processing 語言權威指南, 2/e | 天瓏網路書店

書名：Processing 語言權威指南, 2/e，ISBN：7121361752，作者：王學昭等，出版社：電子工業，出版日期：2019-06-01.

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