精英董座鍾依文：拚打造更多鑽石

2022.06.23 精英。圖／本報資料照片

精英電腦今天舉行股東常會，董事長鍾依文提出經營策略3階段布局，到今年3月為止的第一階段以厚植實力為主，第二階段將把技術和能力發揮到能賺錢的領域，第三階段將打造更多顆「鑽石」，有望拓展電動車、互聯網等應用。

精英2021年合併營收約新台幣319.38億元，年增22.86%；歸屬於母公司業主淨利7152.7萬元，年增15.21%；每股盈餘0.13元。董事會決議不分派股利。

鍾依文進行營業報告表示，去年精英毛利率降至8.33%，低於2020年10.51%，但稅後淨利不減反增，主因費用率下降。他去年7月21日上任時，精英面臨很多挑戰，但他接手做出成績，今年第1季營收達74.6億元，為2016年以來同期新高，第1季獲利相當於去年全年2倍，雖然大環境蠻艱難，還是交出不錯的成績單，「未來只有更好」。

鍾依文並提出經營策略的3階段布局，第一階段實施到今年3月，要「把石頭擠出水」，現在精英產品線面臨蠻大競爭，需要厚植實力。第二階段要「把石頭變成鑽石」，把技術和能力發揮到一些真正可以賺錢的領域。到第三階段，精英不能只有一顆或幾顆鑽石，需要打造更多顆鑽石，有關電動車、互聯網等應用，精英都在注意。

不過，他也指出，去年因為COVID-19（2019冠狀病毒疾病）疫情，可能在採購部分超買，因此現在通路上累積很多庫存。未來無論俄烏戰爭、美中貿易摩擦或疫情變化都是不確定因素，但他保證，精英體質已經有辦法應付未來挑戰。

鍾依文坦言，去年因為組織上有很多變化，有些員工求去，精英透過很多方式穩定員工信心。人事薪水方面，目前精英待遇約為業界中位數，未來2年內會提升，希望員工能感到自豪。

來源鏈接：https://ctee.com.tw/realtimenews/cna/665554.html

資策會

數位轉型浪潮襲來，資策會執行長卓政宏認為，「數位國家」是台灣必然要走的趨勢，而在新的未來當中，數位化、智慧化的方向也將愈來愈清楚，也將深入到每個產業。他表示，資策會針對數位轉型提出「三部曲」，強調數位轉型不只是技術問題，更重要的在於整體社會的調適，以及弭平城鄉之間的數位落差。

台灣正在朝數位國家、智慧島嶼的方向前進，卓政宏說，數位轉型的浪潮已經深入各產業，政府、產業到民間，都應該要擁抱改變。他強調，數位轉型並不純粹是技術問題，更大一部分在於社會調適，甚至包括法規的修訂與更新。

卓政宏以近兩年來疫情帶起的遠距工作與遠距學習舉例，「過去雇主與職員之間是一種『買時間』的關係。但當遠距打破了原本工作的模式，雇主無法管員工的時間，僱傭關係也隨之改變的時候，未來勞基法是否需要調整？特別是對知識型的工作者，都是值得探討的議題。」

若以社會的角度來看，遠距教學也突顯數位落差。弱勢與偏鄉地區的家庭，通常因為資源不足，因此在新興數位科技興起時更顯弱勢。對於這一類議題，卓政宏認為，不管是產業、政府與社會，都應該加倍努力協助調適。

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而數位發展部即將掛牌，各界都抱有高度期待，卓政宏則認為，數發部扮演的角色應該是在創新以及監理之間取得平衡，當可以在這兩者當中取得平衡，新科技出現時，外界會對新科技更有信心、社會更接受時，也能刺激更多的新嘗試。

例如，「以FinTech應用舉例，監理的部分應回到金管會，創新的部分給數發部去做，數發部應代表民眾、產業與創新，去跟原本的監理機關對話，」，這樣才能創造可以信賴的新科技環境。

卓政宏表示，針對數位轉型，資策會提出「三部曲」，當出現了新的技術與商業模式（如自駕車、NFT、虛擬貨幣等），接下來就是數位調適，最後才是數位轉型。卓政宏認為，談數位轉型不能只談數位創新，要進一步考慮相關利害關係人的多樣性，不同社會有各自的生活文化、地方法規與產業生態特性，在推動時需要從不同角度全面思考，才能提供創新能快速普及的機會。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20220620000127-260204

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蘋果一項未公開販售的產品通過認證。（圖／NCC網站）

蘋果近期一項產品通過NCC認證，但它並沒有出現在任何銷售通路上，而在認證的頁面中，產品名稱為無線網路配接器，測試報告也寫道，該產品具連接網路路的功能且內建記憶體等，引起關注。

NCC在9日透過該產品的認證，相關測試報告也提到，支援藍牙、NFC，也會附USB Type-C 對USB A型的連接線，此外，內部也有可充電的電池並內建Type-C連接孔，該裝置的尺寸則將近10公分長與4公分寬。

常見的新北市轉軸有哪些?

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全自動飲水機與一般飲水機差異在哪?

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貨櫃屋優勢特性有哪些?

由於貨櫃屋［可移動／施工快速／可組裝、堆疊（延展性高）／可回收／未來擴充便利］等特性，二手貨櫃屋已普遍被應用於展場活動、居家住宅、工業商辦上。

值得一提的是，該裝置的外觀上印用「僅供開發使用」的簡體中文與英文，並內建iOS15、32GB的儲存空間與1.5GB的記憶體，甚至還可以連接MacBook使用，但整體看來，此產品並非公開販售的商品。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220620002277-260412

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永續人才行動當道，佳世達響應ESG精神，鼓勵員工變股東、促進公司績效與員工利益結合，並可照顧員工退休生活，自2020年起推行佳世達員工持股信託，目前員工參與率已接近90％。今年更進一步擴散到集團艦隊成員的眾福、聚碩等，讓大艦隊有更多員工都能享受這項福利。

根據國發會統計，台灣65歲以上人口已經超過16％，預計2025年就會超過20％，進入超高齡社會。為了幫員工的退休金福祉「超前佈署」，佳世達2020年就和台新銀行攜手合作，提供優於業界的公司獎勵金和彈性制度，鼓勵員工參與，開辦至今吸引接近90％員工加入，今年有更多關係企業跟進導入。

佳世達指出，員工是企業永續最重要的資產，佳世達向來重視創造互惠多贏的夥伴關係，在ESG的社會（S）層面，營造員工幸福職場，員工持股信託計畫提供員工退休基金的來源。在ESG的公司治理（G）層面，則是促進企業績效與員工利益結合，使員工持股信託計畫的制度規劃達到共好多贏的永續精神。

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什麼是POGOPIN?

POGOPIN是一種應用於手機等電子產品中的精密連接器，廣泛應用於半導體設備中，起連接作用。

飲水機設備有哪些?

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如何利用一般常見的「L型資料夾」達到廣告宣傳效果?

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為了使員工持股信託計畫切中吸引和留任優秀人才、累積員工退休金財富等目的精神，佳世達的持股信託計畫採自由參與制度，由員工自主性加入，並且約定每月從員工薪資提撥員工提存金，公司相對地也提供優於業界的公司獎勵金，相當於額外薪資加給效果，每月定期定額的於公開市場長期投資佳世達股票，且累積至今已為員工創造優渥的資產報酬率。

此外，合作銀行每月提供員工資產明細，供員工瞭解資產狀況，還提供24小時服務零打烊的「員工福利信託網」平台，供員工查詢信託資產庫存和資產報酬率。讓員工得以共享佳世達業績發展的成效。

公司為了保有員工資金運用彈性，約定員工可在參與計畫屆滿一年，申請返還部分比例之股票庫存，以協助員工買車、購屋、結婚、生子等人所需。佳世達網羅來自世界各地的優秀人才，佳世達也開放具有居留證的外籍員工，亦可加入員工持股信託計畫，體現全球性的留才計畫。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20220621000166-260204

如何將貨櫃屋變身活動展場空間?

金誠貨櫃屋設計，結合生活理念、發揮無限的創意及時尚的設計，顛覆以往「貨櫃」給人骯髒、簡陋、四方無聊的印象、打造出獨一無二的展示空間。

高價位跟低價位的示波器又有何差異?

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隨著技術的不斷提升新觀念、新技術、新設備的不斷加入。

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇，需要高度設計專業，以酒為例，酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種，需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等，至於酒的外盒，提袋等，同樣是包裝設計的範疇，但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

橘子集團（6180）近期營運穩健，旗下兩款遊戲《新楓之谷》、《天堂M》保持強勁成長動能，是今年兩大營運主軸。加上高毛利的端遊比重提升，在產品組合調整以及費用控制之下，法人估橘子今年後續毛利率表現將有望維持在第一季高水準表現。

橘子董事長劉柏園表示，展望下半年，今年除兩款主要重點遊戲以外，也將以beanfun!平台為核心，擴大生態系影響力，看好全年營運表現。而對於外界期待的橘子自製《便利商店》IP手遊，劉柏園則指出，該遊戲目前規畫將於2023年推出，將是明年主要動能之一。

橘子旗下遊戲以《新楓之谷》、《天堂M》兩款為主要產品，上半年營運主要動能來自兩款遊戲表現強勁。其中《新楓之谷》大幅成長，帶動高毛利端遊比重提升。端遊相較手遊沒有雙平台抽成，毛利率較高，也帶動集團第一季毛利率達46.74％，較去年同期成長。

以營收占比來看，首季遊戲占比85％，其中端遊占六～七成，其他則為手機遊戲；若以產品來看，以《新楓之谷》占約五成、《天堂M》占近三成，為兩大營收動能。法人估，在產品組合調整之下，今年後續毛利率有望與第一季切齊，維持高水準表現。

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品質優益穩定,效率高成本低,並已獲得國內外大廠承認使用，品質合乎EIA國際標準, 此外也針對客戶端的需要代客Tape and Reel封裝服務。

橘子表示，第二季雖是淡季，但第三季將進入傳統旺季，再搭配活動，將有望為營運帶來新動能。《天堂M》近期則推出改版，同時也公布新代言人陳金鋒，期望透過球星以及新內容為營運增溫。整體而言，橘子表示，今年對遊戲事業正面看待。

在其他業務部分，橘子2022年將以beanfun!平台為核心，擴大生態圈影響力。橘子表示，目前beanfun!商業模式逐漸成形，營運效益開始顯現。近期橘子與野火娛樂共同出品的選秀節目「原子少年」也獲得粉絲迴響，強化beanfun!的用戶黏著度。

此外，橘子近期跨入Web3領域，推出Baas區塊鏈一站式整合服務，提供所有欲投入NFT應用的企業用戶、遊戲業者等一站式整合服務，搶攻元宇宙商機。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20220621000162-260204

常見的貨櫃種類?

金誠貨櫃屋尺寸均依國際標準組織ISO (International Standardization Organization) 認定標準，並區分成鐵貨櫃、冷凍貨櫃和特殊貨櫃三種類型。

掌握產品行銷策略,帶你認識商品包裝設計基本要素

包裝設計是兼具美感和實用、設計和製作印刷的精緻工藝。包裝設計包含了結構規劃、視覺設計、材質選定及後續的生產加工

真空封口機該不該買?使用心得分享

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數位浪潮興起，零接觸消費、無現金交易日趨成熟，momo富邦媒最新統計，momo卡上市至今累積發卡量已逾66萬張，穩居市場第一大電商聯名卡。

另外，上半年momo卡友客單價，也較全站平均客單價高出33％，凸顯卡友專屬的筆筆高回饋率，持續吸引許多新卡友加入「刷手」行列。

富邦媒表示，2022年下半年，momo卡將維持「momo通路消費5％回饋無上限」策略，可望持續擴大momo卡發行量，最近618檔期，富邦媒甚至祭出momo各類3C家電及生活用品等指定精選品牌，最高10％momo幣回饋無上限。

根據富邦媒最新資料統計，截至今年第一季為止，富邦媒累積註冊會員1,120萬，相較去年同期增加9.1％，其中，女性占比65％，男性占比35％，主要消費年齡層介於25～54歲、占比8成。目前momo站上品牌數達2.35萬，第一季的總交易訂單量相較去年同期增加28％。

經濟部最新統計，今年第一季國內整體零售銷售額年增率3.9％，其中，線上零售年增率達16.5％，但從近一年線上零售年增率來看，以2021年第二季年增率達34.7％最高，去年第三季及去年第四季各有27.8％、19.1％年成長率，法人分析認為，去年五月台灣啟動三級警戒，帶動線上購物爆發成長，由於去年基期已高，今年線上購物業績仍持續增長，但成長比例已不若去年。

台灣2021年線上零售滲透率約14％，反觀亞洲主要國家，包括大陸去年線上零售滲透率27％、南韓38％、印尼24％，歐美主要國家如美國2021年21％、英國25％，市場並推估2023年台灣線上零售滲透率成長至15％。

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GitHub

重點新聞(0225～0303)

  GitHub     安全漏洞     程式碼掃描  

GitHub優化程式碼掃描功能，自動揪出潛在安全漏洞

GitHub以先前開發的程式碼掃描工具CodeQL為基礎，利用機器學習來強化這個規則式工具，讓它也能揪出較難察覺的潛在安全漏洞。他們先用已訓練的ML模型，來辨識部分程式碼的安全風險，先確認效果。結果顯示，監督式學習效果較好，GitHub接著用CodeQL當作規則，來判斷數百萬的程式碼片段是否安全，等於輕鬆標註10萬多個開放庫中的程式碼。這些資料，也用來開發模型，作為訓練資料集。

GitHub也設計一套方法，來測試模型是否能偵測新漏洞，而非只限於現有的CodeQL規則。他們用之前產生的標籤來訓練模型，再用CodeQL最近偵測的新漏洞來測試模型，測驗召回率為80%。特別的是，GitHub所用的檢測方法，並不是把程式碼視為文本，以NLP方法來辨識，而是用CodeQL規則來辨識特徵，比如存取路徑、API名稱、封閉函式主體等。

Meta AI     推薦系統     TorchRec  

Meta開源用來訓練參數破兆的超大推薦系統函式庫

與NLP和電腦視覺相比，推薦系統相關的開源資源一直是比較少的。Meta旗下AI研究院最近就釋出一款推薦系統專用的領域函式庫，內含常見的稀疏性和平行化基本程式碼，開發者可用來打造大型推薦系統，也能用這個函式庫來訓練模型，特別是擁有跨多GPU的大型嵌入式表格。

TorchRec的架構專為大規模推薦AI而生，更用來驅動Meta內部複雜的推薦模型。比如，Meta用它來訓練一套1.25兆參數的模型，今年1月上線，目前還正訓練一套3兆參數的模型，準備在近期上線。

  防災      屏東縣     行動數據資料庫  

屏東縣政府打造智慧防災系統，分秒就能掌握災情應對

屏東縣政府近日揭露智慧水管理成果，借助大數據分析和AI打造一系列防水災應用系統，將以前需要數天、數小時以上的反應時間，縮短為數分鐘、數秒鐘。

比如，他們有套系統能根據地層下陷區域的淹水深度，來提供快速退水的策略，像是抽水機布設調度和水門操作等。另一個則是全時的預警系統，每小時自動提供未來1至3小時的河道水位早期預警，來保留黃金疏散避難時間。到今年為止，這個預警水系已涵蓋10條共15個鄉鎮。另外也整合34處內水感測器和聊天機器人、智慧定位技術，來打造行動數據資料庫，讓執勤人員快速掌握鄰近地點的水情、災情和建物資訊。

  通用翻譯     LASER     FLORES  

Meta發起通用翻譯專案，要用AI打破語言翻譯障礙

機器翻譯系統在這幾年快速進步，但模型仍需從大量的文本中學習，因此資源稀少的語言，仍然是機器翻譯的一大挑戰。為解決這個問題，Meta做了兩件事，一件是發起No Language Left Behind專案，也就是一套新AI模型，專門針對文字翻譯，能從少量樣本中學習，進行高品質翻譯。適用語言可達上百種，從阿斯圖里亞斯語、盧干達語再到烏爾都語都包括在內。另一件則是通用口譯專案，要即時將源語翻譯為目的語。這個專案，對沒有正規書寫系統的語言非常有幫助。

為自動打造低資源語言資料集，Meta先是開發一套開源工具包LASER，涵蓋125種語言。LASER將多種語言句子整合為單一的多語言表徵。接著，團隊用一個大規模多語言搜尋器，來定位表徵相似的語句，或是不同語言中，意思相似的句子。為克服資料稀缺性，團隊也開發了師生模型，讓LASER可跨多種語言大規模運作。這種訓練方法，也讓LASER能專注從少量樣本學習資源稀缺的語言。

團隊也用LASER來處理語音翻譯，讓使用者可從源語語音和目的語文字間抽取翻譯。Meta也用其他方法來優化模型訓練，提高大模型的訓練效率，同時，這種大量多語言的模型，還需要獨特的基準測試來評估模型表現，因此，團隊也採用涵蓋101種語言的FLORES-101資料集，來評估大量多種語言的翻譯效能。目前，他們一邊改善模型，也一邊擴展FLORES的語言種類。

測試專家告訴你如何好好使用示波器

示波器主要由電源系統、同步系統、水平偏向系統、垂直偏向系統、延遲掃描系統、顯示系統和標準訊號源等部封包成。

隨時健康喝好水，高品質飲水機，優質安全有把關

飲水機的問題主要有三個方面，一是水沸騰溫度不足，絕大多數的飲水機最高溫度是95度，再沸騰溫度是90度，泡茶殺菌的溫度不夠

無毒橡膠墊片哪裡買的到?

橡膠傳入英國後，人們發現這種物料能很有效地擦去鉛筆留下的痕跡，於是發明了橡皮擦。橡膠英文名rubber是由1770年時英國普利斯特里因發現此物質能擦去（rub off）鉛筆筆跡。按照製成方式的不同，橡膠可以分為合成橡膠和天然橡膠兩種。

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紫砂茶葉罐是多孔性材料製成，透氣性非常好，因為罐子多微小氣孔，用來存放茶葉，不僅能保鮮鮮，還能消除茶葉中的異雜味。 但也是因為多孔，所以紫砂茶葉罐容易吸收茶葉的香味。

  DeepMind    核融合       發電  

DeepMind成功用AI控制環磁機，推進核融合發電研究

Deepmind成功用深度強化學習和模擬環境學習架構，來控制瑞士洛桑的可變配置環磁機（TCV）控制器，順利控制核融合電漿。DeepMind不只能用系統保持電漿穩定，也能精確雕塑成各種形狀，意味著強化學習可用來控制過熱物質，讓科學家更理解核融合反應爐。

進一步來說，在地球上進行核融合很難，一般使用環磁機裝置，在甜甜圈形狀的真空外圍包覆電磁線圈，來把比太陽核心更熱的氫電漿約束在真空中。但這樣的氫電漿很不穩定，控制系統得協調環磁機中的電磁線圈，必須每秒數千次調整線圈電壓。

而Deepmind的深度強化系統能自動控制線圈，將電漿穩定約束在環磁機中。他們先在模擬環境中控制TCV，再在真正的TCV上驗證。在模擬器中，Deepmind以單個神經網路，一次控制所有線圈，自動學習可達到最佳電漿配置的電壓，同時建立一系列電漿形狀，來試驗能量生產的可用性。除了實際驗證都成功外，他們也發現，深度強化學習能實現TCV過去做不到的事，像是在穩定容器內同時維持兩個水滴形狀的電漿；研究員只改變要求，演算法就能自動找到適合的控制方式。

  雲象     淋巴瘤     奇美醫院  

雲象揭露淋巴瘤偵測AI成果，超高準確度接近最佳演算法效果

專攻數位病理AI的雲象科技與奇美醫院共同打造T細胞淋巴瘤偵測AI，可準確框出淋巴瘤細胞核、計算面積，AUC值達到0.966（完美演算法為1.0）。進一步來說，T細胞淋巴瘤是少見的疾病，其中又有兩類難以分別，一是單形性上皮腸T細胞淋巴瘤，另一是腸道T細胞淋巴瘤，非常仰賴經驗豐富的病理科醫師，根據細胞核大小變異度、形態分布和免疫表現型來判斷。

為解決問題，奇美醫院醫學中心病理部部長兼解剖病理科主任莊世松聯手雲象，用數千顆細胞核的標註資料來訓練模型，來偵測淋巴瘤細胞核、描繪輪廓，並進一步計算每個細胞核的面積、長短軸比例，再根據這些資訊來判斷是哪一種淋巴瘤，預測水準可高達AUC 0.966。這項研究成果，最近也刊於國際知名醫療期刊《Cancers》。

  Google     碳排放     4Ms  

碳排量最多減少1000倍！Google新ML碳排量預測法能找出更省碳的運算配置

機器學習已成為企業標配，但它產生的碳排量，也開始成為焦點。Google在IEEE Computer發表一篇機器學習碳足跡論文，可透過準確的資料來評估機器學習實際碳排量，並提出4Ms原則，最多能降低使用能源的100倍，減少碳排放量1,000倍。Google也用這些方法，將機器學習所占的總能源使用量壓低在15％以下。

4Ms原則分別指模型（Model）、機器（Machine）、機械化（Mechanization）和地圖最佳化（Map Optimization）。Google指出，用高效機器學習模型架構，如稀疏模型，不僅能提高機器學習品質，還能夠降低3倍到10倍運算量。而機器是指，採用機器學習專用處理器與系統，能將效能提高至2倍到5倍。

機械化的配置，讓資料中心效率比企業本地端配置要高上許多，使用雲端運算可減少能源使用，碳排放量減少1.4倍到2倍。地圖最佳化則是雲端可讓用戶選擇使用能源最乾淨的位置，進而將總碳足跡減少5倍到10倍。Google自己也落實4Ms原則，在4年內總共減少747倍碳足跡。

圖片來源／GitHub、屏東縣政府、Meta、DeepMind、Google

  AI近期新聞 

1. 美著作權局判定AI不具有繪圖著作權

2. 新竹縣7處將啟用影像辨識科技執法

3. Google Docs內建AI自動產生文件摘要

資料來源：iThome整理，2022年3月

https://www.ithome.com.tw/news/149661

一般貨櫃標準尺寸?

金誠貨櫃尺寸種類分別為，20呎櫃、20呎高櫃、40呎櫃、40呎高櫃、20呎冷凍櫃、400呎冷凍櫃。

找工作! 想知道堆高機駕駛日薪是多少嗎? 哪裡有職缺?幫你快速媒合

堆高機，又稱叉架起貨機或叉式起重車，香港稱為鏟車，中國大陸稱為叉車，台灣國語稱為堆高機，台語俗稱豬哥（ti-ko），是指工廠、倉儲等地方對成件托盤貨物進行裝卸、堆垛和短距離運輸作業的各種輪式搬運車輛。國際標準化組織ISO/TC110稱為工業車輛。堆高機的發展於1920年代，今天在生產和倉儲運營過程中它已成為不可或缺的設備。

攻戰消費者第一視覺,包裝設計很重要!

包裝設計是指對包裝的形狀、大小、構造及包裝材料等方面進行創造或選擇並以適當方式吸引消費者的注意力，進而增加購買率，以及對使用者友善之特性。

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品質優益穩定,效率高成本低,並已獲得國內外大廠承認使用，品質合乎EIA國際標準, 此外也針對客戶端的需要代客Tape and Reel封裝服務。

跨產業共同合作，建立必要的網路基礎設施，以支援元宇宙（Metaverse）應用之所需，Meta表示，要實現元宇宙，必須滿足許多網路條件，包括改善網路延遲、對稱網路頻寬，以及提升整體網路速度，而沒有任何一家公司和單一產業可以獨立完成，需要更多公司一起加入。

臉書（Facebook）在2021年10月的時候，將公司名稱從臉書更改為Meta，以宣示其致力打造元宇宙的決心。Meta所定義的元宇宙，可供全世界不同的用戶，在虛擬空間中一起工作、學習、遊戲或是交流，共同創造與探索新事物。

Meta提到，過去由於網路相關產業，努力建構行動優先網際網路的基礎設施，造就了現在的遠端工作、遠端學習，還有串流媒體娛樂以及線上遊戲等網路應用，但是新的產業挑戰已經出現，企業們必須要重新建構能夠支撐未來運算平臺的基礎設施，為元宇宙做好準備。

元宇宙讓分散在世界各地的參與者，能夠獲得逼真的空間感知體驗，使得虛擬內容能夠融入到用戶的真實世界中，並且得以感受到之間緊密的連結。Meta表示，要提供這樣的體驗，要混合本地和遠端運算，包括即時渲染、視訊壓縮和邊緣運算等，在網路連接上，需要針對元宇宙建立新的連接和蜂巢式網路標準，並且改善裝置和無線接取網路（Radio Access Networks，RAN）間的延遲等。

對元宇宙來說，網路延遲是影響互動體驗的一大挑戰，不同類型的應用對延遲有不同的要求，Meta提到，視訊通話和雲端遊戲，延遲通常在75到150毫秒之間，在多人遊戲中，延遲需要降至30毫秒，但是在頭戴式混合實境裝置上，由於顯示器上必須要呈現圖形，來即時回應使用者眼睛聚焦的位置，因此延遲需要再提升一個量級，延遲僅能是10到20毫秒，甚至是個位數毫秒。

臭氧機的滅菌效果如何?

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雖然在本地端要實現這樣的低延遲並不困難，但是前提是要預先下載整個虛擬事件、特效以及虛擬人物，對於有大量虛擬人物的複雜場景，Meta提到，以當前的網路速度來計算，下載可能需時數小時。Meta認為，在未來幾年內，邊緣雲端渲染或是混合本地端和遠端的渲染形式，將扮演重要角色，而要進行遠端渲染，就需要重新建構固網和行動網路。

另外，沈浸式影片串流也存在需要彌平的鴻溝，Meta解釋，在標準智慧手機螢幕上串流720p的影片，需要1.3到1.6 Mbps的下載頻寬，而只要720p解析度的螢幕，距離眼睛一隻手臂的距離，就能實現人類視網膜解析度，但是要在距離眼睛只有幾公分的頭戴式螢幕上，實現視網膜解析度，需要提升影片解析度好幾個量級，甚至超過4K解析度，而要應付這麼大的下載流量，需要更多的硬體和軟體堆疊創新，以及巨大的網路吞吐量提升。

因應元宇宙發展帶來的挑戰，Meta提到，下一個十年的目標，是要建立元宇宙就緒網路，在提高網路速度的同時，還能維持穩定且極低的延遲，而這需要跨網路層與跨領域的最佳化，該公司舉例，目前應用層所使用的協定和演算法，無法從實體層存取網路品質和擁塞指標，同樣的，目前用來最佳化流量擁塞的協定，也都各自獨立運作，甚至部分由內容供應商處理，一部分由網路營運商處理。

Meta則認為，要擺脫這種孤立，並且進行最佳化，需要在OSI網路層和網域之間，開放介面並且共享指標。而且Meta也指出，目前產業需要一個通用框架，來衡量和評估不同的元宇宙就緒等級，以提供通用的體驗品質指標，以及網路服務指標。

Meta正與電信公司Telefónica合作，在馬德里建立元宇宙創新中心，著手開始試驗，並且使用Telefónica的網路基礎設施和設備，運作元宇宙端到端測試平臺。

https://www.ithome.com.tw/news/149625

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在過去一年中，，Google開發了一個機尾分配求解器，幫漢莎航空集團旗下的子公司瑞士國際航空，最佳化機隊調度，而Google預期這將明顯減少該航空公司的碳排。所謂的機尾分配問題，是指派特定飛行器，飛行特定航班的問題，而每臺飛行器是以機尾編號為作為識別，因此稱為機尾分配。

世界各地的航空公司都正以各種策略，探索滿足國際民用航空組織（ICAO）所制定二氧化碳排放政策的方法，這方面更是歐洲的執行重點，尤其是航空業占運輸業排放量的13.9％，主要的推行動力來自歐盟《歐洲綠色政綱》，該政綱要求2051年前，交通運輸碳排量要減少90％。

而漢莎航空集團則更進一步設定目標，承諾要在2030年將碳排放量，降低到2019年的50％，並且在2050年時達到淨零排放。航空公司可以降低碳排放的其中一種手段，便是最佳化飛機調度，也就是以最小化總營運成本來分配飛機。

燃料占總營運成本的一大部分，當營運飛機需要更多的燃料，就意味著需要更高的營運成本，而這也會產生更多排放到大氣中的二氧化碳，超過4,100公里的典型長途飛行，約會產生一噸的碳排放量。

Google提到，用於飛行兩地的燃料量差異很大，例如較大的飛機需要更多的燃料，而較新的飛機因為使用新技術，往往更省油，而且燃料本身的重量也很重要，飛機在飛行初期油箱滿載，燃油效率較低，在經過一段時間後燃油量減少，效率才會恢復正常。

另外，機隊調度一大重要因素是飛機上的乘客數量，由於預訂數量的變化，可能需要改變飛機的大小。其他影響燃料消耗的因素，還包括風向和發動機年齡，或是不同的機身設計等。

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示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真，測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。

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Google利用網路流（Network flow）來解決這個機尾分配最佳化的問題，網路流本身是一個有向圖，其特徵是擁有一組節點（Node）和一組弧（Arc），並且可以對節點進出的流量設定限制。網路流通常被用來類比道路系統的交通量、管中液體或是電路中的電流等事物。

Google研究人員決定使用網路流，是因為網路流的物體（Commodity）、弧和節點，與機尾分配中的飛行器、航段和機場有簡單的對應關係，網路中的弧對應航班時刻的每個航段，每臺飛行器是沿著網路流動的物體，網路中每個飛行器與航段的配對都有其關聯的分配成本，而模型的目標是選擇有效的飛行器與航段配對，來最小化分配成本。

除了標準的網路流量限制之外，Google所設計的模型，還考慮了航空公司特定的限制，來針對漢莎航空量身訂做解決方案，像是考量飛機周轉時間、餐飲裝載等這類因航空公司不同的因素，而且當航線有更多的度假旅客，就需要考量這些旅客，可能需要比商務旅客更長的登機和下機時間。

另一個限制是，每架飛機都必須要在指定的機場維修中心，進行夜間檢查，以接受規定的維修或是清潔工作，每家航空公司也都有各自的維護計畫，諸如飛機每隔幾晚就要進行一次例行性維護檢查，而這也能幫助飛機保持燃油效率。

在瑞士國際航空開始使用求解最佳化機隊調度後，該航空公司有望每年節省瑞士法郎350萬元，相當於新臺幣一千萬元，並減少6,500噸的二氧化碳排放。Google預估，當這個運算模型擴展到漢莎航空集團其他航空公司，且客流量恢復到新冠肺炎疫情之前的水準時，節省的成本將會以倍數成長。

這項研究接下來的工作，還需要收集更大的可用資料集，並將機組人員和乘客也考量進去最佳化系統中，來改善乘客和機組人員的航班時刻表。現在Google提供開源軟體OR-Tools，使其他用戶也能夠以網路流來建構類似的解決方案。

https://www.ithome.com.tw/news/149894

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多年前，Google開始在ML維運中導入SRE的作法，確保系統的服務可靠性，在2年前一場OpML ’20技術大會上，Google ML SRE維運負責人Todd Underwood與另一位團隊資深成員Daniel Papasian實際以Google搜尋服務維運為例，公開分享他們從搜尋服務ML當機經驗中，發展出一套因應對策，除了希望改善大型ML系統當機的問題，還要幫助Google建立更有韌性的ML維運策略，甚至還發現到，許多ML當機事故並非真的ML服務出錯，而是系統管理的問題。他們更依據超過10年Google ML維運歸納出19種ML出錯情境的分類，來提供企業借鏡參考。

從老舊ML系統當機經驗中找解方，成了Google ML維運團隊研究新課題

搜尋引擎可說是Google最重要核心服務之一，如今近半數全球人口都在用，平均每秒就要處理高達7萬次使用者搜索查詢的請求，從回答各種生活大小事，到天氣、交通資訊都難不倒它。

早在多年以前，Google就已經在搜尋引擎中加入各種ML演算法，提供更精準的搜尋結果，像是分析搜尋字詞、搜尋比對、網頁實用性排名的演算法等，只要依據使用者查詢字詞、網頁的關聯性和實用性、資訊來源的專業度分析等綜合不同考量，就能從搜尋索引中的上兆個網頁排序裡，決定查詢的搜尋結果，來貼近使用者搜尋查詢。

Google搜尋引擎演算法核心有個大型排名及推薦系統，這套系統經過多年發展，其中有套用了超過15年的老舊ML系統，也是Google使用最久且規模最大一套重要ML系統，但多年下來，這套系統屢屢發生當機的事故，無法用ML模型進行推論，來優化排名及推薦內容，導致服務品質不穩定。這也成了Google所要面對的ML維運大考驗。直到兩年多前，Google ML維運團隊終於找出了對策。

Google最老舊一套大型ML系統，建有上千個模型優化排名及推薦服務

以系統規模來看，這套大型ML系統中，每天同時要執行上千個ML模型，來優化排名及推薦服務，而且不只ML模型數量眾多，模型訓練更是個大問題，只要新資料進來，就必須不斷更新生產環境中的ML模型，光是上千個模型同時訓練，需存取和運算用的模型參數累計就高達1,000億個，才能用於全部模型訓練，加上這套系統歷經多次翻新，系統越來越複雜，就在這樣一個龐大且複雜大型系統架構下，有時只要ML工作流程或環節稍有差錯，就可能造成ML系統當機。

為了探究長期以來造成ML系統當機的原因，Google ML維運團隊兩年前嘗試進行研究，希望能找出適當的解法，避免相似問題再發生。他們分析過往所有ML系統當機事件，要從這些歷史事件中找到問題的根本原因，作為改善ML系統可靠性的參考依據，正好這套ML系統過去10年當機過程的詳細記錄都有完整保留在資料庫中，提供包含後設資料（metadata）在內的完整事後的調查分析，可供團隊研究使用。

這段期間，Google ML維運團隊一共分析近百起ML當機事故，從這些實際發生的事件中，自行分析歸納出19種ML出錯情境要注意。其中，最常見的一種就包辦了15起當機事故。

具體來說，這19種ML出錯情境的分類，有流程調度問題、後端系統過載、預期性資料匯入臨時出錯、CPU 硬體出錯、快取失效問題、模型推論參考的抽樣分配出現改變、組態配置改變導致的混亂、資料結構沒有最佳化、跨叢集分派工作的挑戰、訓練策略執行沒有按照預期順序、過於頻繁調整ML模型超參數、組態變動而沒有妥善試驗或驗證、用戶端對模型的推論做出錯誤臆測、模型推論時間過長、在程式碼中使用不正確assert巨集、誤用標註錯誤的數據來訓練模型、embedding向量空間維度不匹配、測試任務與正式環境的溝通不正確，以及無法調度必要的頻寬、記憶體、CPU資源。

基本上，從系統當機歸納出的原因中，可以看見有些出錯原因較單純，像是快取失效問題，還有一些是不易察覺的錯誤，如跨叢集分派工作的問題。另外有些錯誤則是與ML相關，例如embedding向量空間維度不匹配就是屬於這一類，甚至在複雜大型分散式系統環境下，也有可能因為使用的CPU晶片出錯，導致ML系統當機的情況出現。

當完成近百起ML當機事故調查，歸類成19種ML出錯情境後，還進一步以分組方式加以畫分，並分成兩個組別來進行比較，一組是純ML與非純ML工作流程兩者的比較，另一組則是單一系統或分散式系統間的比較。例如系統調度出錯造成當機，就是屬於分散式系統管理的問題。

維運團隊經過比較後發現，許多ML系統當機事故和其出錯原因，並非歸因於ML本身的問題，大多是系統管理所造的錯誤，才有後面當機的結果。從系統架構角度來看，他們則發現，若是ML系統有採取分散式架構設計，發生當機事故比例會比單一系統時更高，甚至多達6成出錯都跟分散式ML系統處理有關，這也可以用來說明，ML當機和其系統採用單一或分散式架構，彼此之間有一定的關聯性。

要維運一套大型ML系統，不能只懂ML，分散式系統管理更重要

從這些研究結果，Google ML維運團隊也找到一些方法，來改善ML系統可靠性，像是要求對ML工作流程進行全面監控及追蹤，包含監測資料吞吐量、ML系統執行率，以及結合各種診斷測試等。對於不同源頭的訓練數據、ML模型及檔案，也要建立系統化版本控管機制，以便發生當機事故時，團隊馬上能修正。重新訓練的ML模型部署前，也要確保能正常執行沒問題才能放行，避免影響到整體系統效能與利用率。

正因為許多當機事件都與分散式ML系統密切關聯，也讓Google ML維運團隊更加意識到，一套大型系統中，從建置到維運管理，除了必須有專門團隊來負責，對於維運團隊組成，不能只有ML工程師，還必須要有分散式系統的工程師加入，甚至人數比例要比ML工程師都還高，來負責大型系統測試和診斷，透過這樣的系統管理方式，才能提升系統的可靠性，甚至幫助Google建立起更有韌性的ML維運作法。

儘管，Google ML維運經驗不一定適用每一家企業，但從這家公司多年ML維運和思考策略，也能提供企業借鏡來參考。Todd Underwood就建議，企業可以根據歷史ML當機事件，按影響程度、對公司衝擊、事故持續時間和原因來進行分類，建立自己一套ML維運作法，除了經由分析找出根本原因，每年可以定期重新審視，持續改進內部ML工作流程。

 Google ML維運經驗：19種ML出錯情境 

1. 流程調度問題

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使用真空封口機常見問題?

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2. 後端系統過載

3. 預期性資料匯入臨時出錯

4. CPU硬體出錯

5. 快取失效問題

6. 模型推論參考的抽樣分配出現改變

7. 組態配置改變導致的混亂

8. 資料結構沒有最佳化

9. 跨叢集分派工作的挑戰

10. 訓練策略執行沒有按照預期順序

11. 過於頻繁調整ML模型超參數

12. 組態變動而沒有妥善試驗或驗證

13. 用戶端對模型的推論做出錯誤臆測

14. 模型推論時間過長

15. 在程式碼中使用不正確assert巨集

16. 誤用標註錯誤的數據來訓練模型

17. 向量空間維度不匹配

18. 測試任務與正式環境的溝通不正確

19. 無法調度必要的頻寬、記憶體、CPU資源

資料來源：Google，iThome整理，2022年3月

https://www.ithome.com.tw/news/149859

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橡膠，或稱樹奶，是一種有彈性的聚合物。橡膠可以從一些植物的樹汁中取得，也可以是人造的，兩者皆有相當多的應用及產品，例如輪胎、墊圈等（可與乳膠製成橡皮筋），逐漸成為重要經濟作物。橡膠的種植主要集中在東南亞地區，如泰國、馬來西亞、印度尼西亞。

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