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」 防疫旅館雖非公部門，但是受公務機關之委託而執行公共事務，就像是政府委外民間營造公司修路時，馬路上如果因路障標示不明或有凹洞造成民眾傷亡，即有國家賠償之適用。

此外，能夠提供量化數據的項目也傾向於擺在前面，讓人資或是面試官有更多數據佐證你對該工具的熟悉度。履歷是給提供職缺的公司人員看的，所以也要根據他們開的職缺需求來撰寫。

工作經驗勿成流水帳，為自己當一回細節控 其實在網路上搜尋關鍵字（resume template、resume writing guide、resumb verbs）就能找到許多資料，美國各知名大學也都有公開的「Resume Writing Guidance」指導學生寫履歷，但鮮少有文章教你怎麼整理自己的工作經驗。你可以獨立和其他不同崗位的人協調出一個大家都滿意的解方──你可能被分配到多種不同的工作項目，而你能夠自己跟PM或客戶溝通工作項目的優先順序，甚至是協調產出長什麼樣，而不至於讓大家有錯誤的期待。而為了達成這些需求，你會使用不同的工具，像是用Node.js開發後端、React.js開發前端、Python分析資料、JaCoCo計算測試涵蓋率、AWS發布產品。或是你可以獨立解決開放式問題的答案──自己為一個複雜的問題設計解法。文：Mia Chen 如何從繁雜的工作經驗中抓重點？ 如果你在網路上搜尋「Resume Template」，會發現英文履歷的格式雖有百百種，但脫不了幾個重要的主題：學歷（Education）、工作經驗（Work Experience）、技能（Skills）、榮譽成就（Honors and Achievements）、領導能力（Leadership）。

系統設計能力包山包海，例如API與資料結構設計、資料庫和server如何溝通、哪種資料該選擇哪種資料庫存取、cache資料如何更新、資料如何備份等等。經過濃縮後的公式在此： Active Verb + Context (what has been done) + Result (metrics, outcome, impact) 動詞一定要在句子開頭，但Context和Result的順序可以對調。在這些點上，可以討論出藉由編修刪去弱動詞的意義。

通常我會點出廣泛常見的問題─過度複雜的語法。姑且不論個人的喜好，草稿的口語修辭，和專精領域的書面詞彙間有相當大的差距，這樣的差距會讓作者在想要盡可能表達自己的內容描術時，雜亂地組合出過度複雜的句子，導致編修時，會無法找出其中的複雜性，這是因為閱讀自己的文字時會被自己大腦意識的預期內容所引導。靜態動詞由於缺乏動作，所以凸顯出主動語態動詞較常出現的主詞「述語功能」。用動作動詞可以為句子的語意注入活力或動態，但是用靜態動詞卻做不到。

「靜態」一詞代表動詞非活動性的「存在狀態」。這就是為什麼靜態動詞是伊種缺少動作，且需要用更多字來描述，因而很容易產生編修上的需要。

例如：「I feel sick.」中不包含動作，而「I feel every towels texture before I buy it.」中有包含動作。這種句子結構的變化其實也需要加入額外、非必要的用字才能呈現完整的描述。有關英文Be動詞的編修範例 下面段落提供最常見的靜態動詞Be動詞範例。文：Steve Wallace 一般來說，這類動詞屬於靜態動詞（static verb）的範疇，有時容易造成語法過度複雜的問題。

這一篇文章中，也會指出容易犯錯的狀況，思考某些子句中與動詞相關的述語部分Photo Credit: Waldmann, 2016. 左側為四個放入貝氏神經網路的系外行星光譜，右側則是經神經網路分析後所得出各種組成分子存在的機率。光靠恆星的亮度曲線無法得知這一點，科學家得靠著系外行星系統的「光譜」來斷定：如果系外行星的表面有大氣（例如地球的大氣有氮氣、氧氣與水汽），這些大氣分子會吸收或放出特定波長的光，於是我們透過系外行星的「光譜」推測它們的大氣組成，以及是否與地球雷同。C、D為「射頻干擾」（Radio frequency interference，RFI）圖樣，是來自地球人類文明的干擾。

科學家找到系外行星系統之後，再從中篩選出類似地球的行星，並進一步觀察、分析。因為行星本身不發光，當我們觀測到一顆恆星，想要知道是否是一個行星系統時，只能從恆星的亮度變化旁敲側擊：當行星公轉繞行到恆星前方（靠近地球一側）時，該恆星的亮度會稍稍降低。

不過，這可不是件容易的任務。很明顯的，如果外星人真的存在而我們至今還沒找到外星人與我們溝通的證據，很大一部分是因為我們處理大數據的效率實在太差。

因為一些物理機制，宇宙中許多天體會「自然地」產生無線電波，只要我們「過濾」掉這些有著「自然起源」的無線電波訊號，剩下的便不排除可能來自於某種地外生物或文明。而光譜在本質上與上面提到的「恆星亮度曲線」類似，都可以當作單維度的圖像，以人工神經網路進行分類。Photo Credit: Shallue et al., 2018 經分類過後的恆星亮度曲線。畢竟這些系外行星都距離地球相當遙遠，科學家只能「間接」透過光譜推測各行星的大氣組成，從而選出適合生命生存，或有生命存在跡象的星球進一步觀測。此外，在地表所接收到的無線電波訊號，勢必受到人類文明的干擾。「含有行星系統」的恆星亮度曲線（標示為藍色）在平面上的位置相近，形成一個聚落，科學家可以藉此確認所使用的機器學習模型是可靠的 確定哪些恆星有行星系統之後，下一步就是要找出哪幾顆行星比較「像」地球了。

這種神經網路運用了統計學裡面的「貝氏定理」（Bayes Theorem），輸出除了系外行星光譜的分類（大氣組成）之外，還另外包含了「機率」（Probability）與「不準度」（Uncertainty）等資訊（如下圖）。B則是一種連續發射的無線電波圖樣，較有可能來自地外文明，值得更深入的研究。

這種方式最大的優勢在於，經過多次「篩選」，資源可以更精確地放在數量相對較少的目標行星上。如何排除這些雜訊，也是另一個必須要面對的問題。

這些「凹口」，正是機器學習模型可以用來當作特徵（feature）的分類依據。而所謂的「篩選」，其實就是機器學習常見的「分類」（Classification）。

即使後續的研究最終否定了B來自地外文明的可能，但也讓天文學家得以善用有限的資源與時間，「更聰明地」尋找外星人。另一種則是尋找太空中非自然的無線電波訊號源，也許就有機會「接收到」我們先前都錯過的外星訊息。首先，天文學家必須善用有限的時間與資源，準確地對著天空特定方向觀測，並確保有能力處理所接收到的大量無線電波數據。如此龐大的資料量，傳統的人工分析勢必無法負荷。

在後者的問題上，人工神經網路倒可以助天文學家一臂之力，例如將下圖中稱為「瀑布圖」（Waterfall plot）的無線電波觀測數據分類：A只是單純的雜訊。這個計畫運用了許多著名的地表望遠鏡來蒐集各方無線電波數據，包含不久前剛損毀的阿雷西波電波望遠鏡（Arecibo Observatory），與專為SETI計畫而設的艾倫望遠鏡陣列（Allen Telescope Array，ATA）。

CNN是深度學習網路的一種，常用於電腦視覺（Computer vision），藉由圖樣獨有的特徵為圖像分類。也就是說，如果我們根據恆星在各個時間點的亮度作圖，便能發現所畫出的變化曲線會規律地出現「凹口」。

尋找系外類地行星 「系外行星系統」，你可以理解為遠方的「太陽系」。科學家可以利用這些資訊得知輸入的光譜是否含有太多雜訊，以及所得到的大氣組成有多「靠譜」。

著名的「搜尋地外文明計劃」（Search for ExtraTerrestrial Intelligence，SETI）解決了前者硬體上的困難。恆星的亮度曲線，在此便可以視為一種單維度的「圖樣」。不同的是，這裡天文學家運用的是「貝式神經網路」（Bayesian Neural Networks， BNN）。文：Balboa Crenshaw（現職為數據科學家） AI的崛起，讓我們能更有效率地分析大量天文觀測資料，不再只是毫無頭緒地在數不盡的星系、恆星與行星中尋找地外生命。

借助深度學習網路能夠「即時」分析「大量」數據的優勢，本文將介紹兩種在天文界逐漸開始普及的方法：一是分析太陽系外行星（Exoplanets），找出其中的類地行星。可以看見第一顆（第一列）系外行星的大氣中也許含有水（H2O），第二顆也許含有甲烷（CH4）

不同的是，這裡天文學家運用的是「貝式神經網路」（Bayesian Neural Networks， BNN）。在後者的問題上，人工神經網路倒可以助天文學家一臂之力，例如將下圖中稱為「瀑布圖」（Waterfall plot）的無線電波觀測數據分類：A只是單純的雜訊。

另一種則是尋找太空中非自然的無線電波訊號源，也許就有機會「接收到」我們先前都錯過的外星訊息。這種方式最大的優勢在於，經過多次「篩選」，資源可以更精確地放在數量相對較少的目標行星上。