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校園最狂？你不知道這種社團竟然存在！--台大9個酷炫社團彙總
這個社團是任務導向，會花一年的時間密集籌備下一年暑假的Global Initiative Symposium（GIS）。這個論壇為期五天四夜，全英文進行，由演講與趣味活動組成，每年會定下約莫4-5個符合潮流的主題，再找適合各主題的講師來分享。最著名的就是邀請過蔡英文擔任講師。
本文章發表於：社團
1 則回應
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應用AI人工智慧幫助環境永續和減少碳排
積極的氣候行動和管理環境相關議題是愛立信永續發展策略的核心部分。 基本分析 適合 長線投資 本議題是三個主要永續發展重點領域之一，另外兩個議題為負責任經營和數位包容（閱讀更多內容，請點擊此處）。 隨著全球暖化的威脅不斷提升，碳排放的負面影響成為全世界關注的一個緊迫問題。 企業面臨的加快氣候行動和限制全球變暖壓力從未如此普遍，而企業界紛紛承諾在其價值鏈中實現淨零排放的決心。 根據美國環境保護署2019年氣候變化報告，運輸業佔據全球溫室氣體（GHG）排放的百分比達到驚人的29%。對愛立信而言，我們非常嚴肅看待零碳排承諾。 為了正面應對這一威脅，愛立信承諾在2040年實現價值鏈零碳排。愛立信正努力達成首個關鍵里程碑，即在2030年減少供應鏈和產品組合中50%的碳排放量，同時在自身經營活動中實現零碳排。 產品運輸則是降低供應鏈碳排放的關鍵之一。 為了滿足降低二氧化碳排放量的積極目標， ITAI和自動化專家與供應部門一起確定了包括監測、預測和減排在內的產品運輸優化方案，其目標在於透過大膽應用AI讓想像成真。
如何測量和分析運輸過程的二氧化碳當排放量
這一階段有助於規劃企業當前的二氧化碳排放場景，包含客戶供應鏈、產品供應鏈、本地運輸和各種流程在內的多種複雜產品運輸流程。 開發這類解決方案的主要難題在於可用數據不足，缺少不同來源的相關數據以及計算二氧化碳排放量的精確邏輯。 借助各種分析技術以及基於燃料、基於距離、基於成本的方法，我們已經能夠計算出與運輸過程相關的碳排放。 在經過多次試錯之後，我們發現基於距離的方法是最適合愛立信進行運輸管理的方法。 我們通過對諸如採購商品量、行駛距離、不同運輸模式和類型的標準排放係數等常見參數進行建模，即可獲得二氧化碳排放量值。 該模型的通用性讓其可以用於大多數類似的運輸服務中。 計算不同運輸方式的二氧化碳排放量的簡化公式如下：
將數據轉化為未來洞察能力：預測階段
在獲得數據和基本分析之後，依照邏輯下一步就要通過捕捉重要模式和趨勢對未來業務進行預測，該階段稱為“預測”階段。 由於存在大量的細分貨運流，預測不同運輸路線的運輸量和重量非常複雜。 而運輸服務的不確定性、多樣化流程和非標準化程序，則讓實現運輸資源最佳利用以及分配規劃更具挑戰性。
該解決方案的建模部分由多個在學習速率、最大深度、n\u估計量和子樣本特徵上，具備各種超參數調整功能的提升演算法組成。 由於數據存在波動性和不一致性，任何單一模型均無法輸出結果，因此具有不同超參數的機器學習模型的集合框架應運而生。 該框架的設計思路是，在運行時以動態模式提取最佳模型（對精通技術的人來說，這是通過最低加權平均絕對百分比誤差（WMAPE）實現），並將其用於預測相關的重量/體積。