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Google教你深度學習：中小企業如何利用會自己學習的電腦?

為了解決GCP 評價的問題，作者日經大數據 這樣論述：

你要聽特斯拉馬斯克的或是臉書祖克伯的？ 前者認為人工智慧（AI）會毁滅人類，後者說不會！ 其實你應聽Google的， 它提供平台讓中小企業也可以搭上人工智慧的特快車！ 　　將衝擊世界的人工智慧類型基本上是指會自己學習的電腦，也就是所謂的機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep learning），而非過去大家習慣的電腦依程式行事。前者是指機器自己由大量資料中，得出某結論，如給電腦一堆貓的圖片，他會自己替貓做定義，進而由一張被切割的照片中，判斷那是不是貓。而深度學習則是電腦自行處理多層結構的訊息，而進行判讀。 　　人工智慧用5000部影片，就可以自己學會讀唇語！

　　曾有研究單位利用「深度學習」學習唇語的判讀，他們將英國BBC電視頻道的多個節目系列、合計約五千小時的影片做為學習的資料。學習後的電腦，在兩百支影片測驗組合中，光靠唇部動作便成功解讀出大約百分之五十的單字。而即使是在法庭上擁有十年以上經驗的唇語術專家，在相同的測驗中也只能判讀四分之一左右的單字。 　　電腦具備自主學習及判斷能力的事實將對人類社會產生重大衝擊，本書不只以一般人能理解的方式說明人工智慧在技術方面的進展，更以大量的實例，說明目前全球各種規模的企業如何利用會「學習」的電腦，來改變企業的運作。例如客戶服務的工作，原本極為依靠人力，但是，現在只要投入大量過去的QA，電腦會自己學會如何

對應客戶；如語文的翻譯，電腦也可以自己由大量的翻譯資訊中學習，讓翻譯的品質提升。 　　善用人工智慧技術的企業，將在企業的經營上（至少成本的控制上），取得領先。問題是人工智慧的發展是否有很高的技術門檻？阻擋一般的中小企業於門外？其實不然。 　　中小企業也可以利用Google平台提供的應用程式介面，發展自己的深度學習運用 　　谷歌在其雲端服務「Google Cloud Platform（GCP）」中，將谷歌研究開發至今的深度學習成果透過兩種方式開放一般大眾使用（Google目前將人工智慧用在公司一千種服務以上）：一種是將機器學習訓練完畢的模型，以應用程式介面 (Application Pro

gramming Interface；API)方式提供服務。另一種是提供機器學習程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」。 　　應用程式介面（API）一般是指能將擁有特定機能的電腦程式由外部程式叫出使用的介面。透過應用程式介面與電腦程式連結，就可以直接利用其功能。 　　谷歌將許多不同種類具有「機器學習」或是「深度學習」能力的「模型」放在「谷歌雲端平台（GCP）」。中小企業可以利用應用程式介面，直接利用其功能。而這些「模型」已經經過基本的「訓練」，因此使用者只要提供少量的資料，就可以達成學習的目的。 　　因為有了應用程式介面（API）的提供，使得「機器學習」與「深度學習」為一般

企業所用的門檻大幅降低了。只需以程式介面（API）程式將「模型」叫出，就能使用圖像辨識與語音辨識的最新成果，真的很方便。 　　不過另一方面，許多太專業的運用，如人體器官病徵的辨識或是機械故障的預兆判斷等，無法以應用程式介面（API）套用現有的「模型」。谷歌所準備的機器學習程式庫「開源機器學習系統 TensorFlow」將派上用場。使用者可以下載程式，自行發展所需要的功能。「使用TensorFlow最大的好處，是只要以Python語言寫出簡單的程式碼，就能運用深度學習」。 　　本書不只告訴你人工智慧是什麼？將改變什麼？更告訴你可以做什麼，讓公司保持在科技的浪潮尖端。 本書特色 　　從定義

到駕御：讓你徹底搞懂將對人類產生鉅大影響的科技 　　本書在觀察大量企業的運用後，在第五章《架構活用篇》提出導入的深度學習的具體架構，讓讀者不只能懂，也能縮短運用時摸索的時間。本書發現人工智慧（機器學習、深度學習）的風潮席捲全球，不過其在企業運用的目的不外以下幾種：1、刪減成本。2、提高附加價值創造出新的商機。3、提升創意性。而在觀察幾百家企業的操作後，發現以刪減成本的目的最容易產生效果。 　　用案例讓讀者完全理解 　　對沒有技術背景的民眾而言，最關心的是人工智慧（機器學習、深度學習）要如何運用，本書以實際的案例說明相關問題： 　　■ 安藤HAZAMA――用以判斷隧道工程之岩盤硬度 　

　為了建設隧道工程時能兼具安全與效率，安藤HAZAMA與日本系統軟體共同開發的「隧道開挖面AI自動評價系統」。將挖掘隧道時最尖端之開挖面照片輸入後，該系統就會自動評價其岩盤的硬度、脆性等工學特性。透過人工智慧帶來的岩盤工學特性評價自動化，即使沒有專家或資深技師在場，也能給予正確的判斷。 　　在學習之際，將五百張左右的相片進行分割，製作成五萬張的相片資料。結合相片岩石所代表的彈性波速度，一起讓機器學習的結果，在拍攝開挖面相片後，就能得到彈性波的速度值。新系統在從開挖面的相片辨識其相對應的彈性波速度上，正確率大約有百分之八十五。 　　■ AUCNET IBS――從車輛相片就能鎖定款式 　　深

度學習特別適用於圖片的識別。從事支援中古車等業者間交易的AUCNET（位於東京都港區）系統開發子公司之AUCNET IBS就是圖片識別運用的例子。該公司運用深度學習技術，開發了能自動將車輛不同部位照片歸類上傳到網站的系統「konpeki（紺碧）」。二〇一六年十一月集團旗下的中古車經銷商FLEX（東京都港區）採用了這個系統，提升網站上資訊登錄作業的效率。 　　中古車經銷商經常需要為購入的中古車拍攝許多相片、進行上傳到自家網站或資訊網站的作業。車子的左斜前方、右斜前方、右側、左側、後方、還有車內的前座及後座、儀表板、導航等……。這些相片如果由店員手工整理的話，大概要花個五分鐘左右。Konpeki

系統只要經銷商店員將拍攝的相片登錄，就立刻能自動依部位別分類，輕鬆地上傳至中古車資訊網站。 　　它將車輛外部區分為十八種、内部區分為十二種。它也會將包含車輛的相片、但並非銷售對象的圖像（如廣告）區分出來。甚至還能鎖定某品牌、車名、款式，顯示平均銷售價格帶。 　　「konpeki（紺碧）」系統的開發便是採用了谷歌的「谷歌雲端平台（GCP）」上為了開發深度學習模型的程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」、讓機器學習大量圖像資料而成。 　　■ 以少量的訓練資料構築出車輛台數檢測的系統 　　Aerosense與大數據的BrainPad公司共同合作、運用了深度學習技術的作法。開發了

從空拍圖像中測出停車車輛數的系統。先從實驗結果來看的話，使用了深度學習的空拍圖辨識汽車模型，在顯示了一百一十六輛汽車的測試圖資料中，測岀結果為一百二十二輛。 　　Aerosense的汽車辨識模型，其特點在於其從空拍圖辨識汽車用的深度學習模型，並非是從零開始打造的。研發人員說明：「若要製作專用的模型，將需要大量的訓練資料。即使有一萬張也不夠吧！這次是運用了現有的模型，大約只有一百三十張的少量訓練資料，就顯示出其高精確度，很有價值。」 　　在深度學習模型的開發上，活用了谷歌的深度學習程式庫「TensorFlow」。利用TensorFlow中名為「Inception-V3」之一般圖像辨識模型，從

圖像資料中製作抽取了特徵值的向量。此時，使用約一百三十張的汽車空拍照作為訓練資料。抽取了特徵值的向量，再以一種名為SVM（支援向量機；Support Vector Machine）的機器學習進行學習，得出結果。 　　結合500家企業的導入經驗，系統化說明著手運用深度學習的方法 　　作者輔導了500家以上企業導入深度學習於工作之中，他用資料×目的的矩陣，描繪出活用展望圖，協助讀者理清頭緒，讓公司縮短導入摸索的時間。  

藥品質量管理（第2版）

為了解決GCP 評價的問題，作者王曉傑胡紅傑（主編） 這樣論述：

《藥品質量管理》的內容共八章，以突出專業性、職業性和實用性為特色，以培養高素質技能型人才為目標，重點介紹了藥品研發、生產、流通及使用過程中GLP、GCP、GMP、GSP、GUP等管理規范的要求和實施要點，以及生物制品質量控制等內容。書后附有相關法規供讀者參考，以便獲得較全面的了解。本書引用新版法規資料，確保了內容的先進性，同時引入大量行業實例，使理論和法規性的內容更具體、形象、生動。王曉傑，北京電子科技職業學院，系主任、副教授。曾主編國家「十一五」規划教材《藥品質量管理》及《免疫技術》。2010年獲北京市中青年骨干人才培養項目資助，主持和參與多項教研和科研項目，獲得北京市教育教學成果一等獎1項

、北京市加工制造類師資培訓基地說課比賽一等獎、全國高職高專生物教指委說課比賽創新獎。其「免疫技術」課程被評為北京市精品課程。 第一章 緒論1（學習目標）1（學習方法）1鏈接1第一節藥品2一、藥品的特殊性2二、藥品的分類3第二節藥品質量5一、藥品質量的定義5二、藥品質量特性5第三節藥品質量管理概述6一、藥品質量管理的定義6二、實施藥品質量管理的意義6三、藥品質量管理的發展歷史7四、藥品標准8五、藥品工作質量的管理9要點解讀14知識拓展美國藥品法律的發展歷程14思考題16第二章 質量管理的科學基礎17（學習目標）17（學習方法）17鏈接17第一節質量與質量管理17一、質量17二

、質量管理18第二節質量管理體系20一、國際標准化組織20二、ISO9000族質量管理體系21三、質量管理體系運行方式22第三節質量管理原則24一、以顧客為焦點24二、全員參與24三、過程方法25四、持續改進26五、互利的供方關系27要點解讀28知識拓展ISO14000系列標准29思考題30第三章 藥物非臨床研究質量管理規范31（學習目標）31（學習方法）31鏈接31第一節GLP總論31一、GLP的產生與發展31二、GLP實施的目的和意義32三、GLP的適用范圍32第二節GLP分論32一、組織機構與工作人員32二、實驗設施34三、儀器設備和實驗材料35四、標准操作規程35五、研究工作的實施36

第三節GLP的認證39一、GLP的認證依據39二、GLP的認證程序39三、GLP認證中發現的問題40第四節實踐——GLP認證實例41一、申請GLP的資料41二、撰寫藥物非臨床研究試驗方案42三、撰寫藥物非臨床研究總結報告43要點解讀43知識拓展GLP在美國、日本、歐盟的實施概況44思考題46第四章 藥物臨床試驗質量管理規范47（學習目標）47（學習方法）47鏈接47第一節GCP總論47一、GCP的產生與發展48二、GCP實施的目的和意義49三、GCP的適用范圍49第二節GCP分論49一、臨床試驗49二、GCP的主要內容50第三節臨床試驗機構的資格認定62第四節實踐——臨床試驗機構的資格認定實例

62一、准備申請臨床試驗機構的資格認定資料62二、准備現場檢查的資料及自查評分63要點解讀68知識拓展赫爾辛基宣言——涉及人類受試者的醫學研究倫理原則69思考題72第五章 藥品生產質量管理規范73（學習目標）73（學習方法）73鏈接73第一節GMP總論73一、GMP產生與發展74二、GMP實施的目的和意義75三、GMP的適用范圍75四、GMP的分類75五、2010年版GMP的結構和內容說明76第二節GMP分論77一、機構與人員77二、廠房與設施79三、設備83四、物料86五、衛生89六、確認與驗證94七、文件95八、生產管理97九、質量控制與質量保證97十、委托生產與委托檢驗100十一、藥品發

運與召回100十二、投訴與不良反應報告101十三、自檢102第三節GMP認證103一、與GMP認證相關的檢查104二、GMP認證機構104三、GMP認證過程104四、GMP認證結果評定107五、GMP證書的有效期107第四節實踐——GMP認證實例108一、申請GMP的資料108二、撰寫企業實施《藥品生產質量管理規范》情況的綜述108三、實施現場檢查109要點解讀110知識拓展國家食品藥品監督管理總局介紹112思考題117第六章 藥品經營質量管理規范118（學習目標）118（學習方法）118鏈接118第一節GSP總論119一、GSP的產生與發展119二、我國現行GSP的基本內容120三、GSP的

適用范圍121四、實施GSP的重要意義121五、GSP認證管理122第二節GSP分論122一、質量管理體系123二、對各類人員的要求123三、組織機構與質量管理職責125四、質量管理體系文件126五、必要的設施與設備127六、校准與驗證130七、計算機系統130八、藥品采購質量管理130九、藥品驗收入庫的質量管理136十、藥品儲存和養護的質量管理141十一、藥品出庫與運輸的質量管理152十二、藥品銷售與售后服務的質量管理154第三節GSP認證158一、GSP認證機構和認證檢察員159二、GSP認證報送資料159三、GSP認證過程160四、GSP認證結果評定160五、GSP證書的有效期161第四

節實踐——GSP認證實例161一、申請GSP的資料161二、撰寫企業實施《藥品經營質量管理規范》情況綜述161三、實施現場檢查161要點解讀167知識拓展藥品零售企業質量管理的特別規定167思考題169第七章 醫院藥品質量管理171（學習目標）171（學習方法）171鏈接171第一節醫院藥品使用質量管理規范172一、機構與人員172二、醫院藥品管理173第二節醫療機構制劑配制管理181一、醫療機構制劑的注冊管理181二、醫療機構設立制劑室的許可管理183三、醫療機構中藥制劑的委托配制管理184四、藥品不良反應監測管理184要點解讀185知識拓展中美醫療機構藥品監管比較185思考題187第八章

生物制品質量控制188（學習目標）188（學習方法）188鏈接188第一節生物制品188一、生物制品的基本概念188二、生物制品的基本分類189三、生物制品的發展歷史190第二節生物制品的質量管理192一、生物制品管理規范192二、生物制品批簽發制度202三、生物制品人體考核評價及副反應監控203要點解讀207知識拓展法國和美國生物制品管理的介紹208思考題210附錄一中華人民共和國藥品管理法211附錄二藥品生產質量管理規范220附錄三藥品經營質量管理規范247參考文獻261

由歐盟一般資料保護規則論資料控制者義務

為了解決GCP 評價的問題，作者任 帥 這樣論述：

歐盟一般資料保護規則自生效開始，已經過了一年的時間。在這段時間裡，這個被稱為最嚴格的資料保護規則受到了褒貶不一的評價。在整個規範中，「資料控制者義務」不僅是該規則的重點之所在，更體現了立法者在保護目的、保護手段上的選擇。故本文從歐盟規範出發，以「資料控制者義務」作為本文的研究中心。如今的時代，是一個科技大發展的時代。民眾在享受著便利的同時，風險也接踵而至。面對這種變革，法規無可迴避，必須迎頭趕上。歐盟作為全球最重要的政治、經濟體之一，立法本就廣受關注，加之歐盟一般資料保護規則管轄權之廣大，對全球的資料保護立法無疑會產生重要的影響，甚至可能會成為他國效仿的標準。在這種背景下，從其受到的評價出發

，思考資料保護的目的及手段對資料治理的立法具有現實意義。本文首先從歐盟資料保護的背景開始談起，逐漸將焦點聚集至資料控制者義務。通過對其價值及缺失的討論，找出其面臨挑戰的原因。義務的設立往往與權利相對應，而兩者又皆與規則所要保護的目的直接相關。歐盟以「個人資料權」替代了長久以來「隱私權」的位置，從而擴延了資料主體對其個人資料的掌控力、課予了資料控制者超乎以往的嚴格義務。與此同時，各國目前也正在積極的討論如何對個人資料進行保護，但不論是選擇嚴格還是寬鬆的規制方式，義務的設立必須要以足夠的正當性及有效性為基礎，以配有落實法規的有效手段為前提，才能最終達成資料治理的目的。