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03:13
英國失業率飆升,年輕工人受衝擊最大 - BBC News (UK job losses soar with younger workers hardest hit - BBC News)
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06:30
用顆粒模型表示合金|AP化學|可汗學院 (Representing alloys using particulate models | AP Chemistry | Khan Academy)
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06:05
英國科學顧問因英格蘭鎖國的證據受到質疑 - BBC News (UK scientific advisers challenged over evidence for England lockdown - BBC News)
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23:43
Node.js Core中的Web APIs。過去、現在和未來,由Joyee Cheung主持|JSConf EU 2019 (Web APIs in Node.js Core: Past, Present, and Future by Joyee Cheung | JSConf EU 2019)
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42:35
Inside TensorFlow:TF模型優化工具包(量化和剪枝)。 (Inside TensorFlow: TF Model Optimization Toolkit (Quantization and Pruning))
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11:34
美国购物中心的兴衰(The Rise and Fall of American Malls)
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33:02
TensorFlow for JavaScript (TensorFlow @ O'Reilly AI Conference, San Francisco '18) (TensorFlow for JavaScript (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18))
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B1 中級
04:31
ScienceCasts:為什麼超新星不會爆炸? (ScienceCasts: Why Won't the Supernova Explode?)
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04:02
萬物理論:第一部分--排除宇宙膨脹的可能性 (The Theory of Everything: Part I - Ruling out an Expanding Universe)
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03:39
三星的Galaxy Books可以作為無線充電器使用 (Samsung’s Galaxy Books double as a wireless charger)
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05:58
這位女權主義導演正在改變我們對色情的看法[內幕]。 (This Feminist Director Is Changing How We View Porn [INSIGHTS])
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04:08
AI 的笑話會比人類的還好笑嗎? (Can AI tell better jokes than a human? | BBC Global)
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13:15
關於可再生能源的最大謊言 (The Biggest Lie About Renewable Energy)
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17:09
使用TF模型優化工具包優化您的模型(TF Dev Summit '20)。 (Optimize your models with TF Model Optimization Toolkit (TF Dev Summit '20))
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478:22
TensorFlow開發峰會2018 - Livestream (TensorFlow Dev Summit 2018 - Livestream)
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86:38
Jennifer Listgarten:CRISPR生物信息學--用於指南設計的機器學習預測模型 (Jennifer Listgarten: CRISPR Bioinformatics - Machine learning predictive models for guide design)
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260:18
TensorFlow World 2019 | 第2天生活流 PM (TensorFlow World 2019 | Day 2 Livestream PM)
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03:26
機器人會搶走我們的工作嗎?| CNBC解讀:機器人會搶走我們的工作嗎? (Will robots take our jobs? | CNBC Explains)
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17:40
Runway的介紹。創客的機器學習(第一部分 (Introduction to Runway: Machine Learning for Creators (Part 1))
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如果我們知道自己滅絕的時間呢? (What If We Knew the Time We Go Extinct?)
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科學家剛剛見證了兩顆恆星誕生的驚人細節。 (Scientists Just Witnessed the Birth of Two Stars in Stunning Detail)
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05:57
PEST分析 (PEST analysis)
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08:31
為什麼歐盟對大科技的態度越來越強硬 - CNBC報道 (Why the EU is getting tough on Big Tech | CNBC Reports)
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10:10
TFRT:一個新的TensorFlow運行時(TF Dev Summit '20) (TFRT: A new TensorFlow runtime (TF Dev Summit '20))
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08:18
Lawyer Explains How AI Is Shaking Up Copyright Law | WSJ
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13:06
2017/05/06:Indiegogo活動:最後一天。 (2017/05/06: The Indiegogo campaign: last day)
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用TensorFlow負責任的AI(TF Dev Summit '20)。 (Responsible AI with TensorFlow (TF Dev Summit '20))
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當你覺得要放棄的時候,請這樣做! (When You Feel Like Giving Up, Do This!)
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2020年總統候選人楊元慶支持全民基本收入。 (2020 presidential candidate Andrew Yang supports universal basic income)
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03:07
失眠者的大腦如何與眾不同呢? (What Makes Insomniac Brains Different?)
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03:54
注意技能差距:英国铁路的工程挑战(Mind the skills gap: UK rail's engineering challenge)
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用TensorFlow構建AI:概述(TensorFlow @ O'Reilly AI大會,舊金山'18)。 (Building AI with TensorFlow: An Overview (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18))
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TensorFlow Extended (TFX)概述和預訓練工作流程(TF Dev Summit '19) (TensorFlow Extended (TFX) Overview and Pre-training Workflow (TF Dev Summit '19))
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16:04
远程医疗是医疗保健的未来吗(Is Telemedicine The Future Of Health Care?)
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ChatGPT 是如何讓 OpenAI 成為最有價值的 AI 新創公司? (How ChatGPT Made OpenAI One Of The Most Valuable AI Startups)
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05:14
【科技】5G 是什麼?一次解釋給你聽! (What is 5G? | CNBC Explains)
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05:11
北約(NATO Military Spending Amid the Ukraine War, Explained)
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11:10
【商用英文】如何談論你的職業生涯 (Business English - How to talk about your career)
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06:39
Firebase for Unity入門 - Firecasts (Getting Started with Firebase for Unity - Firecasts)
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10:24
楊元慶預演第二輪民主黨辯論會 (Andrew Yang previews second round of Democratic debates)
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10:21
什麼是機器學習,它是如何工作的? (What is machine learning, and how does it work?)
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在NBA總決賽的道路上將會經歷猶他爵士隊--斯蒂芬-A.印象深刻|第一時間報道。 (The road to the NBA Finals will go through the Utah Jazz - Stephen A. is impressed | First Take)
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03:30
本視頻是關於紅眼樹蛙? (This Video is about Red Eyed Tree Frogs?)
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處理動態數據 - Computerphile (Dealing with Dynamic Data - Computerphile)
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赫爾-懷特模式 (The Hull-White model)
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B1 中級
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Yann LeCun博士,"機器如何能像動物和人類一樣高效地學習?" (Dr. Yann LeCun, "How Could Machines Learn as Efficiently as Animals and Humans?")
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