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NVIDIA Inception 計畫的數據顯示，美國在 AI 新創公司數量（佔近 27%）和募資金額（累計超過 270 億美元）均位居全球的領先地位。
總部位於美國的新創公司中，有 42% 位於加州，超過十分之一的 AI 新創公司都在這裡，而其中 29% 位於舊金山灣區，這凸顯了該地區對新創公司創辦人和創業投資基金的長期吸引力。
以產業來看，醫療照護、IT 服務、智慧影像分析（IVA）、媒體與娛樂（M&E）和機器人是 NVIDIA Inception 的前五名。醫療照護領域的 AI 新創公司佔 Inception 成員的 16%，IT 服務佔 15%、IVA 為 8%，M&E 和機器人皆佔 7%。
NVIDIA 的深度學習與 AI 新創公司培育計畫
NVIDIA Inception的數據顯示，
美國在 AI 新創公司數量（佔近 27%）
和募資金額（累計超過 270 億美元）
均位居全球的領先地位，
以產業來看，醫療照護、IT 服務、
智慧影像分析（IVA）、媒體與娛樂（M&E）
和機器人是 NVIDIA Inception 的前五名。
＃人工智慧
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#主題並非熱門題目
#想獲得刊登得要特別之處
工作坊後，雖然完成了兩篇文章，但這篇論文是第一次由自己構想成形的。常規參與肺癌團隊會議的我，想要探討葡萄糖正子掃描（FDG-PET）在肺癌罕見類別 lymphoepithelioma-like carcinoma (LELC) 中，能扮演的角色為何。
我從文獻找靈感，發現此主題過去僅有三篇 case reports 發表，然而並不是第一篇 original article 就能被成功刊登，題目怎麼訂是關鍵、要提出臨床待解決的問題。
跟科內師長多次討論後，發現過往文獻 pretreatment stage 不一定能預測患者預後，同時我們手上的資料顯示 stage I-IVA LELC 患者預後較其他類別肺癌好上許多，這是舊版 AJCC staging system 未能反映出來的表現。
可惜患者數量不多，因此師長建議將其他院區的資料納入，果然其他院區也有相同的表現。我們結合了正子掃描和新版 AJCC 8th edition staging system 後，便能有效預測 LELC 患者的分期，臨床醫師也能參考檢查結果給予 stage I-IVA LELC 患者積極的治療。
#論文撰寫與投稿
題目訂立後，論文結構依照工作坊所教原則逐步完成，圖表也用上過去論文常見格式來設計，撰寫完成的速度快多了。投稿到 Clinical Nuclear Medicine 的過程也十分順利、僅需 minor revision，從投稿到論文接受僅隔了一個月。
#新思惟領進門
參加完工作坊後，我恍然大悟，真正的高手是努力不懈的。除了大量閱讀論文外，更要了解編輯和審閱者的心，包含期刊定位和走向、投稿和信件的視覺設計、是否認真跟審閱者對話，之前也沒發現「審閱者就是不喜歡」在退稿原因中名列前茅。
此外，寫作類型不局限於 case report、original article，letter 和 review 也是很好的對話型態。論文撰寫方面，工作坊的老師們也分享了許多寶貴經驗、與每一段落的重點。
互動實作時間同學們親手跑統計和設計圖表，課中提出自己的問題，課後還有蔡校長針對圖表和同學提問的回饋影片。這些授課內容與互動，至今仍能給我提醒和啟發。
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