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Python 這個月可能成功擠下 Java 奪冠嗎 ?

 
Google 的 John Mueller 七月九日證實了 Google 改變處理「軟 404」檢測和分類的方式：Google 會依據設備的類型查看網站中的每一個頁面，並且可能把一樣的 URL，依行動裝置與桌上型電腦上而分配不同的軟 404分類。詳情如以下的影片的第 22 分鐘開始：
 
 
軟 404 是什麼？
 
「軟 404」是指網頁返回的 HTTP 狀態代碼為 200 （代表網頁一切正常），但實際上該網頁並沒有載入內容或無法被找到，而應該回傳 404 「頁面不存在」的狀態。 當這種情況發生時，Google 會將這些頁面標記為「軟 404」，並將此 URL 視為真正的 404 頁面、不將該頁面編入索引。想要更深入了解軟 404 對 SEO 造成的影響，請看此篇。
 
「軟 404」的處理，將依桌機或手機而有所不同
 
而今天 Google 說他們處理軟式 404 分類的方式改為「按設備類型」來查看 URL 。所以若 Google 看到一個 URL 並透過桌上型電腦訪問其 URL，然後再使用行動裝置訪問同一個 URL 的話，有可能會為桌上型電腦而非行動裝置回傳「軟 404」。簡而言之，Google 不只依照 URL 來檢測軟 404 狀態，現在也依設備種類而有所不同。依據國外 SEO 媒體的報導，這些改變其實早在一個月前就發生了⋯⋯
 
所造成的問題
 
當 SEO 注意到以下兩件事之一時，問題就浮現了：

使用 Google 搜尋引擎進行查詢時，發現 Google 沒有索引該頁面

SEO 在 Search Console 中看見「軟 404」錯誤大幅增多，但在 Google 搜尋引擎卻沒有看到問題

 
到底是怎麼一回事
 
一個網頁在行動裝置中可以正常返回，並且不會在 Search Console 中顯示軟 404 錯誤。 Google 僅顯示基於行動裝置所抓到的軟 404 錯誤，因此若一個網頁能在行動裝置上正常運作的話，Search Console 就不會顯示錯誤——但 Google 可能會為同個頁面的桌機版本顯示軟 404 錯誤。在這種情況下，當你在桌上型電腦的 Google 搜尋時，可能就看不到這些頁面被編入索引並出現在搜尋結果中。 同時，Search Console 也會顯示一切正常——但僅限於行動裝置，在桌機上就不正常了。
 
放心！Google 正在修復錯誤
 
Google 團隊現在正致力於改善軟 404 分類的問題。如果你也在一個月前開始，開始注意到你網站的軟 404 錯誤大幅增加的話，則可能與這項改變有關。 請務必向 Google 提出問題、列出存在此問題的 URL，未來 Google 可望為你解決。 因為此次的變動可能會影響你網站的 SEO 成效，你可以至 Google Search Help Community 描述所遇到的問題，或是⋯⋯透過 Twitter 直接反映給 Google 的 John Mueller（@johnmu）。

AI 人工智慧視訊會議神器推出!解決過去各種煩惱,視訊會議體驗更完美!

新冠肺炎期間，WFH 已經是常態，全世界有數百萬人使用視訊來開會、學習、娛樂，甚至就診。IT 大廠紛紛發展視訊會議能應用的人工智慧技術。微軟甚至聯合美妝大廠資生堂，共同推出能「立即上妝」的視訊會議 AI 技術呢！
而顯示卡大廠 NVIDIA 去年末推出的雲端視訊串流 AI 人工智慧平台「Maxine」，能使用人工智慧視訊壓縮技術—只要從人臉上「抓到」幾個關鍵點後，就能在另一端依據這些臉部特徵關鍵點  (facial points)，重建人臉動畫。如此一來，就不需串流整個影像的畫素，大幅度降低視訊傳輸所需的頻寬。
以下影片為 NVIDIA Maxine 的各種功能介紹：
無需強大硬體，即可享有高解析．無噪音的視訊會議體驗
NVIDIA Maxine 是雲端原生的視訊串流 AI平台，其嶄新的 AI 功能可被導入到各式各樣的網路視訊會議中。視訊會議的服務供應商可透過 NVIDIA 的雲端 GPU（沒錯！此款 GPU 真的就在雲端上，因此你無需添購任何專業的設備～）上運行該平台，為用戶提供全新的 AI 功能，包括視線校正（Gaze Correction）、超高解析度、噪音消除和臉部打光等功能。
由於資料是在雲端而不是在本地設備上處理，因此使用者無需任何強大的硬體設備，即可享受高解析度、無背景噪音、自動修正的角度、甚至虛擬背景、替身、即時翻譯等進階功能！
AI 捕捉臉部關鍵點，所需頻寬減至原本一成
以下為 NVIDIA Research AI 視訊壓縮展示影片：
NVIDIA 使用的人工智慧技術可以分析每個會議參與者的臉部關鍵點（眼、鼻、口等周圍的要點 key points），並在接收器端運用所抓到的臉部要點來重建臉部動畫。如此一來就不需要傳輸完整的畫面，傳輸的資料減少了，所需的頻寬也因而大大減少。

透過上述人工智慧抓住臉部關鍵點的影像壓縮技術，視訊頻寬消耗減少至原本 H.264 串流視訊壓縮標準要求的十分之一，讓服務供應商的成本也跟著減少、終端用戶也可獲得順暢的視訊會議體驗。

 
本文為該系列的上篇，下篇（關於眼神接觸、臉部對齊……人工智慧提升視訊會議的體驗）請點此連結
 
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上篇介紹了幾項影片搜尋 SEO 的方法，這次我們將繼續介紹如何讓影片SEO搜尋最佳化！
 
允許 Google 擷取影片內容檔案
 
讓 Google擷取影片檔案是很重要，因為如果沒有事先設定，就算將影片編入索引中，還是無法讓「影片預覽」或「重要時刻」等功能顯示在搜尋結果中。想要允許 Google 擷取影片可以參考以下作法：
6. 以支援的檔案格式提供
例如：MOV、MP4、MPEG、WMV……等等。
7. 避免阻擋搜尋機器人
避免使用 noindex 標記或 robots.txt 檔案等方式封鎖影片內容網址或網域，這會讓 Google 無法擷取影片的檔案。
8. 確認頻寬
確認所選擇的網站主機代管​以及實際處理影片的伺服器擁有實際的頻寬，才不會在 Google 嘗試讀取影片時超過負荷。
9. 建立固定 URL
為影片與縮圖建立穩定的網址，免得因為網址過期、更動或失連而導致無法順利查找。
 
啟用 Google 特定的影片搜尋功能
 
上一篇我們提過幾個名詞，如「影片預覽」、「重要時刻」等，這些都是 Google 為搜尋使用者提供的「摘要」，能讓人對影片有個基本認識、預先了解是否有自己想要的資訊等，和沒有摘要的影片比起來，這樣更能夠讓人想點開影片。
這些功能各有什麼效果呢？要如何才能有效顯示？
10. 影片預覽
為了讓使用者對影片有初步了解，Google 會將影片中的幾秒擷取出來當作動態預覽。只要允許 Google 擷取的影片，就能使用這項功能，也可以使用 max-video-preview  指令，來設定你希望提供預覽的時間上限喔。
11. 重要時刻
這一項功能，就像是在看書時能在目錄中看到章節的標題、在第幾頁一樣，現在 Google 也能在搜尋結果中看到，從幾分幾秒開始是怎麼樣的章節、各章節時間長度等等。
不用特別設定，系統就會自動偵測內容與分段，也可以透過提供結構化資料來自行設定每個片段開頭跟結束的時間、要放上什麼標籤。
而如果是上傳到 Youtube 的影片，只需在說明欄中標記時間、標籤，就能夠自動產生了。
12.  直播標記
有的時候你會想要透過實況的方式，和觀眾、粉絲們有最即時的互動，這時如何讓大家知道你正在直播就很重要了！
可以在結構化資料中提供你的直播預計開始時間、結束時間等資訊，如此一來當你在直播時，就能將你的實況在搜尋結果中貼上「LIVE」的紅色貼紙。

 
被判定成敏感內容怎麼辦？！
 
有時會發生影片被判定為內容錯誤、有較為敏感的內容或是版權問題等狀況，此時需要將影片設定為不會被搜尋到，或是排除特定地區、年齡的使用者，這是為了保護網站中的其他內容，避免被預防性歸為敏感內容，導致整個網站的曝光度都受到影響。
可參考以下方式：
13. 移除影片的搜尋結果：
透過在網頁的 HTML 回傳 404 （Not found）狀態碼，或是將目標影片從索引中移除，亦可在結構化資料中指定到期日，如此一來，你的影片就不會被放在搜尋結果當中。
14. 依使用者的位置不同，顯示不同的影片搜尋結果：
在使用結構化資料描述影片時，能夠設定不同區域能見度的屬性，也可以從影片  Sitemap 的標記中設定是否要出現在特定國家、地區的搜尋結果中。
若是沒有設定的話，所有區域的使用者都能搜尋到這部影片。
15. 若有成人內容，最好針對安全搜尋進行設定：
有些使用者因年齡不足或是本身並不想看到煽情露骨內容，便會開啟安全搜尋的設定，這樣便能夠避免在 Google 搜尋結果中出現不想看到的圖片、影片和網站。
如果你的網站或影片有成人內容相關的元素，Google 會建議將其標上標記，並且要與其他全年齡向的影片有所區隔，才不會讓安全性演算法為了避免漏網之魚，而將整個網站的內容與影片都判定為敏感內容。
 
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更新了影片
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15
招
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新冠肺炎疫情衝擊之下，全世界電子產品的消費需求量提高，除了 IC 晶片需求量大增外，許多產線停滯、公司延遲出貨，也使得晶片更加供不應求。
除此之外，在晶片生產流程之中，「晶片設計」的環節曠日費時，是一門複雜的專業技術，主要由專業晶片設計公司進行規劃、設計，如台灣人熟知的聯發科，國際上的知名大廠如高通、Intel 等等。
過去可能需要許多位專業工程師、花上好幾個月的時間，才能規劃、設計出一張晶片。
然而，Google 日前在《自然》期刊中發表的一篇論文中表示，Google 新研發的一款人工智慧 AI，只要不到 6 小時的時間，就能設計出人類需要數月時間的晶片！
從 6 個月變成 6 小時
 
不僅如此，Google 於論文中表示，新的 人工智慧 AI 不只可以在六小時內設計出一款晶片，包括功耗、性能和晶片面積等各種指標，也都優於人類工程師所設計出的晶片。
即使目前的 IC 晶片製造流程中，已經有許多步驟能自動化了，不過在製造前的設計階段依然需耗費不少時間，因此 Google 號稱能自動設計出新晶片 人工智慧 AI，就如對整個半導體產業投下震撼彈。
Google 系統機器學習主管 Azalia Mirhoseini 稱：「我們的方法已經用於生產，設計下一代 Google TPU。」
TPU 為「張量處理器」，是 Google 開發的特殊應用積體電路（ASIC），專門用於強化機器學習，在 AI 相關領域的表現優異。由此可見，Google 正透過使用 AI 設計晶片，用來創建更快速、更完善的 AI 系統。

一張小小的晶片中，需要容納、整合上萬個微電子組件，並以總長達數公里長的極細線將其連接，而如何讓數量龐大的組件處於最佳位置，並且功能正常，是晶片佈局規劃中的嚴峻挑戰。
Google 研究人員使用了 10,000 張晶片布圖規劃（floorplan）來訓練 AI，讓 AI 歸納出怎麼樣的設計能讓晶片正常運作、發揮功能，怎麼樣的設計則會讓晶片短路、斷路、甚至燒毀，並且不斷優化出更好的設計。
而最終結果，與人類工程師呈現出方正、整齊的佈局圖相比，AI 的設計圖看起來雜亂無章，但是在使用的空間、電線和電力等資源上是相近的。
工程師又要被 AI 取代了嗎？
 
Google 預期，此一突破可能會對半導體行業產生重大影響，為產業節省下數千小時的人力，對加快供應鏈的速度有巨大幫助。但也有不少人擔憂，Google 新 AI 將會沖擊到工程師的飯碗。
畢竟，許多人對 AI 在某項領域超越、擊敗人類的例子還心有餘悸：如 DeepMind 推出的人工智慧「AlphaGo」就曾在 2016 年擊敗了南韓「棋王」李世乭，震驚世界。
對此 Google 則表示，當設計晶片的門檻降低後，對於自動駕駛、5G 通訊與人工智慧等諸多領域的發展，都能帶來相當大的推力與益處。
未來 AI 設計出來的晶片，能創造出更強大的 AI，擁有相關技術和專業知識的人才該何去何從？或許我們該開始思考，如何能夠創造出新的價值而不被 AI 取代！
 
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