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今天看的是 NAVER DEVIEW 的 For Better Image Translation (Papago Image/AR Translation) tv.naver.com/v/23649339 #NAVER #DEVIEW
主要在講 Papago App (Naver出的翻譯軟體) 中對於圖片翻譯的改善技術。講得有條有理，而且投影片也做得很棒！
主要在講 Papago App (Naver出的翻譯軟體) 中對於圖片翻譯的改善技術。講得有條有理，而且投影片也做得很棒！
這幾張 slide 很清楚地描述了圖片(in-place)翻譯的四個步驟：1. 文字認識, 2. 組成單字, 3. 機器翻譯, 4. 重繪出結果。這個演講的主題主要是在講如何改善第二步和第四步，讓翻譯效果在某些情況下可以有更好的表現。最後還有一個 section 是在講即時翻譯的技術。 
在組成單字，句子，和段落時，如果遇到圖片是菜單、收據，或是商品包裝上的介紹時，換行的位置常常需要判斷是要當成同一行，還是是不同的項目。這邊利用了 BERT 技術來做這個判斷。從第三張圖可以看出來，有了精準的斷行分析後，在產出結果時，不會再把每行黏在一起。
今天看的是 NAVER DEVIEW 的這篇: 開發 CLOVA App 的 Android 開發者，後來也開發了 server side 所需要提供的相關 API。 tv.naver.com/v/23652504 後來發現 DEVIEW 介紹頁有英文版本，所以加減看了一下。結果發現竟然不是將韓文全部翻譯過來？連標題都不大一樣 #NAVER #DEVIEW
這頁原本還蠻想聽的， CLOVA 機器的演進和發表日期。結果講者竟然說因為時間的關係，所以直接跳過。這不是線下預錄的影片嗎？怎麼會有超過時間的問題。如果真的超過時間，那應該一開始就不放進投影片啊。圖片中 2017 的那個 CLOVA 機器，我家裡也有一台，好懷念啊。
這個講者的投影片特色是，文字一堆，而且塞得很滿。這張算是還好的，因為至少中間是圖，而且很像是手繪的。這應該不是 designer 畫的吧？這頁也是少數我比較聽得懂的。後來在講怎麼設計 server side API，確保在不同機器間可以有不同的相容性之類的內容，我全都聽不懂。
今天看的是 NAVER 在 2020 東京奧運時直播運用到的 NAVER LIVE CLOUD 介紹 (tv.naver.com/v/23651957)。簡單來說，流程大致上可以分為"發送訊號"，"中繼"，"生產"，"傳送"，"播放"等步驟。 #DEVIEW #NAVER
前三個步驟都還是一對一對關係，但後面兩個步驟就會是一對多，或是需要傳送到無限多的使用者去播放內容。
有趣的一點是，他有提到不同直播性質的活動，人員的流動模式也會有所不同：購物直播的話，會在開播時衝很高慢慢下降；運動比賽的直播的觀看人數會逐漸上升，並在不同局數休息間有起伏；新聞類直播的話，則是從頭到尾都會維持在一定的水準。這對於在安排 server 上，其實會有所影響。
今天聽的是 NAVER Live Commerce team 的演講 tv.naver.com/v/23651510 分享在疫情期間，針對遠端工作建立起來的工作文化。很多內容其實在非疫情期間也很適用就是了。影片中針對 LIVE Commerce 的服務只有稍稍介紹一下而已，第一張照片倒是讓我學到了什麼是 CBT (封測)和 OBT (公測) #NAVER #DEVIEW
1. 演講稿沒有好好 review，竟然有標題拼錯的情況發生。2. KPT 跟 Scrum 的 retro 步驟差不多，只是換個名稱而已。3. 4. 利用 gather town 來模擬實際上的上班場景和進行 workshop。
5. 這個蠻實用的，有講到怎麼在 IntelliJ 和 VS Code 中利用 plugin 來進行 pair programming。
整個演講的架構還不錯，雖然長達40分鐘，但有把 key phrase 利用縮寫列出來，方便聽眾掌握整個演講的重點。
整個演講的架構還不錯，雖然長達40分鐘，但有把 key phrase 利用縮寫列出來，方便聽眾掌握整個演講的重點。
