講者及講題介紹
行動網路之數據平台與經濟模式中央大學資工系 張嘉惠教授智慧型手持裝置產業的快速成長，使得行動通訊的需求益發重要。行動數據平台所能帶來的經濟效益更是GOOGLE等網路公司成功的關鍵，各方業者無不積極投入行動數據的建置與應用。台灣4G寬頻雖已開台，然而個人行動通訊費用的增加，使得大部份年輕族群的使用者都會設法尋找免費的無線網路熱點。但是行動裝置俱然驟增，使得網路登入變得相對困難；另一方面，免費無線網路對縣市政府而言是單向的成本支出，如能將此一便民服務轉變成行動數據平台，將可更有效的發揮其效用。本場演講中我們將介紹在中央大學所推行的NCUFREE新型態的無線網路訪客系統，以及WiFi登入通應用APP。前者讓使用者得以透過手機的應用程式取得上網權限，並應用此APP提供訊息推播的功能，讓免費行動通訊有合理的營運模式，藉以帶動定位服務 (Location-Based Services)消費市場；後者則在開放式網路中協助瀏覽器導向指定登入頁面，讓系統可以自動儲存每個無線網路的登入腳本，幫助使用者自動輸入帳號密碼 進行登入，同時更加入共享經濟概念，讓分享熱點的用戶，得以使用免費無線網路或推播訊息，藉此擴大免費無線網路熱點，讓台灣持續成為全球免費無線網路密度最高的國家。
以網路探勘技術智慧化地圖搜尋服務
中央大學資工系博士候選人 莊秀敏
隨著智慧裝置及無線網路的普及，行動應用已受到消費市場的重視。將日常生活的需求提供適性化服務，成為創新應用之議題。Point-of-Interest搜尋是很常見的需求，然而現今服務的資料庫規模仍較小。Google Maps是當前最普及的地圖搜尋服務，仍有找不到POI的情況。政府的商工服務與開放資料時有查詢不到或不正確的對應。從另一個面向思考，目前Web上大數據呈指數成長，大量的使用者貢獻了地點相關資訊，許多地圖上搜尋不到的POI，反而在Web上找到。這次演講中，將描述擷取Web上的資訊與運用Web資源，以智慧化地圖搜尋服務。
未來商務 現在實現-以位置為核心的行動廣告
勝義科技 林宏儒營運長
勝義科技HyXen Technology為大中華區領先的位置服務公司，長期創新研發行動定位技術及累積位置資料庫，至今該資料庫擁有全球超過20億筆位置資料，每月以5千萬筆資料量持續增加，基於創新的技術，將純粹的LBS進化至Location Business Service以及Location Behavior Service,並已獲得多項專利。目前以運營AdLocus行動廣告服務及授權行動定位服務技術為商務主軸，同時也發展愛度無限全方位社會關懷平臺，善盡企業社會責任。
行動廣告中的計算廣告學威朋廣告數據科學 彭智楹博士大綱: 介紹大數據廣告公司Vpon，行動廣告商業模式的歷史，以及這些商業模式需要處理的幾個核心問題。並從大方向介紹我們在Vpon是如何解決這些問題，以及我們的演算法所帶來的價值。同時分享一下這個課題在未來可能的發展方向。
個人簡介: 彭博士現任Vpon威朋大數據廣告的Chief Data Scientist，領導數據科學家團隊開發與Vpon產品相關的核心數據處理技術和數據科學研究。彭博士擁有十年以上的統計資料分析、機器學習方法、統計軟體系統開發的經驗，分析過的資料類型包括腦影像、生物影像、時間序列資料、互聯網資料，並發表過多篇國際期刊論文。
行動趨勢下電子商務如何有效行銷
宇匯知識 周培林總經理
周培林政大企管系畢業，曾任職工研院、精英電腦，為宇匯知識創辦人之一。
資訊科技邁向智慧型社會關懷之路
中央大學計算中心主任 蘇木春教授
「科技來自人性，更應出自關懷」 。 除了政府政策的推動及愛心捐款之外，更需用資訊科技來解決身心障礙族群生活上會造遇到的困難，才能為他們打造一個真正的無障礙的智慧城市。
中大穿戴復健APP-手錶與擴增實境眼鏡中央大學資工系 吳曉光教授
「本團隊研發的“藍牙手錶復健輔助系統”在研發的過程中，最具挑戰的部分在於將復健的常規動作轉譯為手機ＡＰＰ裡的程式碼，將偵測器傳輸的參數加以判斷是否符合原動作的軌跡及角度。輔助系統初步完成後，除了反覆檢測系統內元件資料傳遞的正確性外，更需要專業復健治療師反覆測試，不斷與資訊工程師討論修正。目前市面上的穿戴裝置種類繁多，多針對運動期間的心跳，用於計算里程及消耗的卡路里。本團隊未來研發的目標在於整合內含多項偵測器及無線傳輸的穿戴裝置及內含可處理相關生理訊號的手機ＡＰＰ，利用雲端強大的儲存及運算能力，發展適合病患使用的相關醫療復健動作，並可依照不同階段及目標提供客製化的醫療處方。
Advertising for Complex Task Search
成功大學資工系 盧文祥教授
The fast development of Web is resulting in great growth of online advertising. Thus, how to design efficient ways to deliver suitable online advertisements (ads) to consumers while they surf or search the Web has become an important issue. In this talk, I will present a novel online advertising work, complex task search advertising. When a user searches a complex task involving several subtasks, it is hard for search engines to recommend suitable ads covering the diverse subtasks using conventional query-to-ad matching methods. For example, the complex task “prepare for wedding” contains several subtasks, such as “buy wedding dress”, “reserve wedding venue”, “buy wedding rings”, etc. Thus, we address the new issue of identifying comprehensive subtask consumption needs for users’ complex tasks and then recommending suitable ads to help search providers facilitate users in purchasing desired products or services.
Discovering big value from small sensing data
交通大學資工系 彭文志教授
Recent advances in wireless and embedded technologies usher in a new era for our lives. It is expected that an increasing number of small and inexpensive wireless devices (referred to as sensor nodes) are deployed for monitoring various measurements. Many applications of wireless sensor networks have been proposed such as field data collection, remote monitoring and control, smart home, factory automation and security. In this talk, there are three types of sensing data mentioned in this talk: Sensing data from sensor networks, sensing data from social media and sensing data from smart devices. According to three types of sensor data, I will briefly present some frameworks of mining user behaviors. These frameworks aim at discovering trajectory patterns, mobile apps. usage patterns and appliance usage patterns.
