微軟發布了高效能可用來促進大規模深度神經網路（DNN）模型的開發Tutel藉由支援多樣化靈活的MoE演算法使得跨人工智慧領域的開發人員可以更高效地執行MoE。

MoE是一種深度學習模型架構可以讓不同專家網路來處理相同領域的異質問題以電腦視覺來說就可以結合偵測人類的神經網路以及姿勢評估的其他神經網路。微軟提到要將深度模型擴展至數兆參數MoE是目前唯一一種方法能夠讓模型學習更多的資訊使電腦視覺、語音辨識、自然語言處理和機器翻譯系統等模型更加強大。

Tutel針對微軟新發布的Azure NDm A100 v4系列執行個體進行最佳化透過與Meta最先進的MoE實作fairseq相比Tutel加速可達到2.75倍。以端到端的效能來說Tutel獲益於全體對全體（All-to-All）通訊最佳化功能比起Meta擁有1.1兆參數的MoE語言模型在同樣使用64個NDm A100 v4節點上可以實現40％以上的加速。

臉書解釋Tutel作為fairseq、FastMoE和其他進階MoE解決方案的補充Tutel的重點擺在MoE特有運算和全體對全體通訊的最佳化並且支援各種靈活的演算法。Tutel具有簡潔的介面可以簡單地整合到其他MoE解決方案中又或是開發人員可以使用Tutel從頭開始將獨立的MoE層合併到自己的DNN模型中並直接獲得高度最佳化的MoE功能。

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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。

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示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號，轉換為時間域上的曲線，原來不可見的電氣訊號

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由於目前缺乏基於MoE的DNN實現通常都必須仰賴PyTorch和TensorFlow深度學習框架的多個現成DNN運算器經過組合來執行MoE運算官方提到由於冗餘計算的緣故這樣的做法會明顯提高效能開銷而Tutel特別實作了多個經最佳化的GPU核心提供MoE專用的運算子。

另外Tutel還實作了快速cumsum-minus-1運算子與fairseq中的實作相比達到了24倍加速Tutel也利用CUDA C++ Runtime編譯函式庫來以JIT最佳化自定義的MoE核心。

針對Azure NDm A100 v4叢集上的大規模MoE訓練Tutel最佳化了其全體對全體通訊其使用CPU-GPU綁定技術和自適應路由調校同樣在512 A100 GPU上運算Tutel比起fairseq加速可達2.56倍到5.93倍。

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什麼是POGOPIN?

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飲水機設備有哪些?

步步經營服務始終如一於雲嘉南地區，建立優質的飲水機之品牌

疫情讓全球航運運輸需求大增美國貨輪塞港問題日益嚴重像美西兩大港今年11月初排隊等待入港的滿載貨櫃船多達七八十艘甚至得等上2周才能駛入碼頭。

但有一艘載滿面板的臺灣貨輪一點都不擔心它能根據即時資料演算盡量避開雍塞港口來停泊卸貨面板供應商與物流業者也能掌握船舶動態在船隻靠港與卸貨時即時安排清關人員與貨車接應就連面對緊張的缺櫃問題都能透過包材設計優化及貨櫃裝載最佳化來最大化貨櫃裝載量將物流資源調度效率發揮到最大。

這家面板製造商就是群創光電去年底透過一個數位轉型專案將商品從自家出貨、經手貨運代理人、船運公司等物流資訊全部打通建立一套物流管理系統目標透過更透明的資訊流縮短物流週轉天數與運送成本。今年群創更在這個基礎上開發了最佳物流路線規劃演算法能即時根據美國各港壅塞情形彈性選擇最佳的停泊港口。

去年此時誰都沒想到一個數位轉型專案竟成了今年貨運塞港危機的最大功臣成了避免交期延誤的關鍵。「我不知道明天會發生什麼但我有沒有準備好面對明天的挑戰？」群創光電資訊總處總處長李義兵直言這正是群創數位轉型的意義所在。

數位轉型第一部曲：智慧製造

群創的智慧化發展隨著5、6年前智慧製造濫觴而展開。2017年群創協同周邊事業群大力邁向智慧製造在原有IT基礎架構之上結合物聯網、大數據分析、雲端運算、物流全自動化等新興技術驅動生產流程各階段改造尤其要提升製造業最在意的生產效率與產品良率打造自動化無憂工廠。

比如群創從2013年開始逐步試驗AGV搬運機器人後續在智慧製造時期更於各廠區全面導入AGV與其控制中心AGVC（AGC Controller）不只能自動將貨櫃碼頭卸載的物料搬運到倉庫中還能依據產線用料需求在廠區內、產線間自動搬運物料再結合人力或自動化設備來投料。

對現在的群創來說自動搬運已經不是挑戰了「但剛開始建置時很難很多細節要設計。」李義兵回想為了導入無人搬運系統從物料物流動線、臺車、貨架、搬運器材到物料包裝都得根據AGV規格重新設計；在感應技術的選用上也得根據搬運物件重量考量以磁條還是激光來導航避免負載過重的AGV導致磁條脫落。不只如此連廠區Wi-Fi與射頻設計都得從頭摸索。

物料送到組裝線後進行產品組裝時原先得靠人力執行的精細動作包括撕膜、塗膠等現在也能以機械手臂或自動化設備來取代背後所用的應用系統更是IT的關鍵任務之一。

在決定生產排程時為了以自動化取代人工排程群創更利用AI與大數據分析技術開發了一套智慧排程系統能根據個別廠區的物料量、產能、良率以及當前所需的生產總量決定不同廠區的每日生產量。

面板製造完成後群創則利用AOI光學檢測結合影像辨識技術自動找出數百種瑕疵型態來確保品質達標取代了人工目檢作法部分瑕疵更可結合雷射來自動修復。

時至今日群創智慧工廠的發展相當成熟了從生產前的生產排程、實驗設計（DOE）、派工等一直到生產中後段的設備健康診斷、虛擬量測、參數監控、回饋控制到物流與監控等環節都導入了智慧化技術。李義兵指出原先由個別製造組織推進的智慧應用現在改由中央更全面的統籌規劃並與IT搭配積極向下推動。

數位轉型第二部曲：智慧營運

「如果沒有工業4.0我們也沒有想到數位技術竟可以帶動營運改變。」李義兵點出群創數位轉型的策略轉變。

幾年來群創不遺餘力地投入智慧製造但大多聚焦工廠改造的角度來推動直到2019年面板產業進入景氣寒冬。李義兵回憶當時營運狀況面臨瓶頸不禁讓高層思考能否奠基於智慧製造的基礎透過新技術來驅動智慧營運？恰巧隔年又面臨疫情衝擊讓講究現場主義的工廠與供應鏈管理得在短短幾周之內改以數位科技來遠距支援。

種種因素讓群創決定從2020年開始將數位轉型擴大到全公司營運管理靠數據來支持更彈性、正確的決策。「2020年是一個好的時間點來尋求更多突破。」李義兵說。

為了推動智慧營運發展從物料、物流到庫存管理群創IT團隊均與多方角色合作要透過打造更透明的資訊流來支持更彈性的營運決策。

比如在商品庫存管理方面一項商品在群創製造完成後會輾轉經過公司倉庫、貨輪、客戶倉庫甚至是客戶的銷售通路最後才販售到消費者手中整個流程週轉天數可能長達4～5個月。為了縮短周轉天數群創首要任務是和客戶合作取得通路即時的進銷存資料以及物流業者的船運及當地倉儲資料將整體庫存週轉的作業流程資訊透明化。

為了取得這些資料過程中群創先與各家業者達成共識共同商議資料標準開發API來串接資料。在接入資料時也會透過自動化資料檢查機制來確保資料品質以供後續應用無虞。為了與國際接軌群創IT更採購了國際知名的B2B應用程式整合工具基於該工具向合作夥伴提供資料交換服務以取得資料供應方的信任。

打通資料流後群創也開發了一套庫存管理系統讓相關單位了解每批貨的庫存位置與週轉時間再找出庫存積累的問題點依據通路狀況及市場需求來優化供應鏈計畫。現在群創已經能將原先要上百天的庫存週轉天數降低到90天加速商品變現。

重審IT基礎架構啟動數據再造

啟動智慧營運的時間點正逢李義兵接任資訊總處總處長。甫上任他先回頭檢視了IT的不足之處發現群創過去發展工業4.0時較偏重新技術的發展但在底層基礎架構上鮮少重整與強化。尤其在產線擴張後資料分析需求日益繁複資料倉儲系統已面臨多次效能瓶頸既存的資料孤島問題更無益於仰賴即時數據分析的智慧營運發展。

李義兵指出缺乏穩健的資料處理基礎架構更會影響AI採用不僅較難快速取得數據來開發模型也難以建立自動化模型迭代流程。「大家在談AutoML無非是要讓AI更紮實」但要讓AI模型開發與部署更容易執行就得回過頭來重整基礎架構能力。

因此群創2020年中啟動數據再造汰換掉沿用了15年的資料倉儲系統並整合了生產營運系統、品質資訊系統、各廠區MES與ERP等資料打破長期存在的資料孤島問題。

轉換過程中IT也將各類應用程式與後臺應用服務與新系統對接比如集合了多個數位轉型專案的智慧平臺（INIP）現在能根據新系統資料來開發智慧應用；各業務單位也更容易根據需求取用已經定義好的標準格式資料來進行BI分析。這套新系統儼然成為支持群創數位轉型的核心基礎架構。

攝影／洪政偉
群創光電資訊總處總處長李義兵表示數位轉型是部門先轉型、IT再去輔助轉型規劃是部門的責任能不能提供相應的科技工具則是IT的責任。

培養部門轉型思維作業流程也要靠IT改造

除了轉換IT基礎架構群創推動數位轉型時也用IT大幅優化既有作業流程。這項任務對於過去併購了統寶與奇美電兩家公司的群創來說也格外有感觸。

三家公司合併正是IT挑戰的開始。李義兵回憶公司整併後為了讓全公司有一套共通的管理標準IT先定義出資料格式與管理工具來集合三家公司的系統資料讓高層與相關單位能依據管理目的來取用。進入系統整合階段後IT也逐步將三套系統整併為一套隨之整合的還有與系統相關聯的作業流程讓企業內不同組織在相仿的作業流程上遵循一致的作業標準。

但是在統一系統與作業流程後過去長期遵循的作業標準也可能還有改造、優化的空間。因此群創透過全集團數位轉型推動讓業務單位開始思考如何優化作業流程再由IT提供流程優化所需的科技工具來支持轉型。

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「在權責分割上部門先轉型、IT再輔助。轉型規劃是部門的責任提供相應的科技工具則是IT的責任。」李義兵點出IT在數位轉型階段扮演的角色。

比如群創去年受到疫情影響外部原物料供應緊縮由於群創的臺南、寧波、佛山、南京、上海等生產基地各自有其生產目標並分別向相同的供應商提出各自的物料需求李義兵點出在未能妥善統籌分配供應商產能的情況下各廠區發生互相搶料的問題導致各廠區長短料狀況不一更連帶影響了群創整體的生產結果。

找出這個問題點後群創建立了中央統籌的物料調度單位IT團隊也與業務單位協作共同梳理物料採購流程並開發一套供應商管理平臺及物料管理系統改由中央統籌配置供應商產能各廠區再依配置結果向供應商採購物料。透過這套系統供應商也能取得各廠區最新物料需求並回覆交期。

展開作業流程優化時李義兵也進一步思考過去將多套作業流程統一為一套是為了讓企業遵循同一套標準來打破部門間的穀倉效應但在統一作業流程後能否在一套共構的系統與基礎流程下讓各部門根據自己的業務邏輯來創新作業流程或相關應用？「在技術架構、資料定義層面一致但在應用發展上更多元。」李義兵點出這是群創現階段的發展方向。

手握技術不受技術供應商制約

群創在邁向智慧化的過程中也採購了許多技術廠商的服務這些經驗讓群創格外注重對委外軟體服務的技術掌握因為舉凡廠商經營不善、雙方終止合作、系統架構不利大企業應用等因素都可能迫使企業IT接手系統維運「只有自己掌握技術才能更快速、彈性的發展。」李義兵說。

 經理人小檔案 

群創光電資訊總處總處長李義兵

經歷：具有近30年IT工作經驗於奇美及群創工作期間曾擔任中國廠區及供應鏈系統管理處處長等職務2020年上任群創資訊總處總處長帶領團隊規劃並落實數位轉型所需的現代化架構鑽研領域包括AI、數據分析、新世代數據中心、安全防護及5G企業專網智能應用的雲端運算、儲存等

 公司檔案 

群創光電

地址：南部科學園區臺南園區環西路1段3號

成立時間：2003年

主要業務：TFT-LCD液晶面板供應商

員工數：55,920人（2020年）

年營收：2,699億元

資本額：971億元

董事長：洪進揚

總經理：楊柱祥

 資訊部門檔案 

資訊部門名稱：資訊管理總處

直屬主管：總經理楊柱祥

資訊部門人數：數百人

 IT大事記 

•2010年 ：配合群創、奇美、統寶合併進行資訊系統3合1整合

•2013年：智慧營運平臺INIP上線

•2014～2015年：導入雲平臺基礎架構 、發展企業行動應用、IoT數據採集架構、建構雙活資料中心

•2016年：導入大數據平臺ERP整併（Oracle轉換為SAP）

•2017～2018年：發展INX 4.0引領智能工廠推進建置自動組裝線、自動檢測、虛擬量測、智能物流、製程參數自動調整

•2019年：雲平臺（K8s）架構導入以提供敏捷開發之微服務應用設計

•2020年：推動智慧營運並擬定數據資本的策略強化數據保護建立主動式資安防禦架構及資安戰情平臺

•2021年：數據平臺資料倉儲服務再造以5G企業專網應用發展智能視覺監控系統

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掌握產品行銷策略,帶你認識商品包裝設計基本要素

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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。

用戶現在可以在Nvidia AI Demo上體驗最新生成對抗網路以文字創建圖像的功能而且也不只可以使用短語用戶還可以加入簡單的草稿引導人工智慧創建出更精細的自定義場景。

Nvidia在2019年GTC大會的時候揭露生成對抗網路GauGAN能夠將使用者簡單的草圖轉換成為驚人的風景畫而現在新的GauGAN2則進一步讓用戶輸入「sunset at a beach」等短語人工智慧就會即時生成場景圖畫只要用戶額外增加形容詞像是「sunset at a rocky beach」或是將sunset改成afternoon或是rainy day模型就會立刻修改圖片。

官方解釋GauGAN2在單個模型中結合了分割映射、圖像修復和文字到圖像生成功能使其能夠根據文字和手繪來創建逼真的藝術而且這個最新釋出的範例展示是第一個在單個對抗網路框架中結合文字、語義分割、草稿圖和樣式等多個模式這樣的方法讓藝術家能夠以更豐富的方法指引人工智慧快速生成圖像。

用戶不需要描繪或是想像場景中的每個元素只要輸入簡單的短語模型就能夠快速生成圖像並且符合短語的關鍵特徵和主題用戶可以另外使用手繪圖來自定義景物像是讓山更高或是前景添加幾棵樹甚至是天空多一些雲彩。

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用戶利用GauGAN2繪製圖是一個迭代的過程在文字框中輸入的每個單字都會讓人工智慧在圖像中添加更多的內容Nvidia提到GauGAN2背後所使用的人工智慧模型應用了Nvidia Selene超級計算機並且使用1,000萬張高品質風景圖進行訓練研究人員利用神經網路的特性讓人工智慧學習單字和視覺效果間的關聯像是冬天、霧或是彩虹等。

與其他文字生成圖像或是分割圖生成圖像的應用程式模型相比Nvidia認為GauGAN2可以生成更多種類以及更高品質的圖像。

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影響示波器測試準確度的五大因素

合訊號示波器（MSO）有兩種輸入，一小部分（通常是2個或4個）的類比通道，更多（通常為16個）的部份是屬於數位通道;即，含邏輯分析儀的數位示波器

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本公司專業於生產茶葉罐、禮品罐、鳳梨酥專用鐵盒、太陽餅專用鐵盒、奶油酥餅專用鐵盒及各種需要 精緻鐵盒包裝產品的開發設計，為現在各種伴手 禮增加產品的收藏及實用性。

探針的用途呢?

精騏有限公司專精新北市探針,其用途可分為1.光電路板測試探針。2.在線測試探針。3.微電子測試探針。

貨櫃屋也能做出衛浴設備?

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攝影／王若樸

衛福部食藥署昨日（11/23）展示智慧醫材專案辦公室成果自5月初成立至今輔導了10家ICT廠商、醫院和學研機構申請AI醫材許可證如廣達、宏碁、華碩、英業達、長佳智能以及童綜合醫院、林口長庚、臺大醫院和成大創新中心等。食藥署署長吳秀梅也預告近期將展開明年度智慧醫材專案收案預計2022年1月完成收案並以10個月時間來輔導取證、上市推動臺灣醫療AI發展。

5月成立智慧醫材專案辦公室輔導、法規、人才和媒合一手包辦

AI大浪衝擊醫療產業多年不只科技巨頭投資研發醫療AI醫院和ICT業者也發展各類AI應用。但醫療是個高度監管產業為把關這類醫療AI應用各國政府都在摸索一套監管機制來審核、商品化這些醫療AI解決方案。

在這個背景下臺灣在今年5月成立智慧醫材專案辦公室來管理、輔導AI/ML醫療器材的申請。吳秀梅指出專案辦公室執掌涵蓋諮詢輔導、法規制定、人才以及供需媒合等範圍提供一站式服務從最初始的產品規畫、臨床前資料準備、臨床試驗再到查驗登記送件諮詢、取證和媒合落地等都包括在內。

半年來輔導產業、醫院和學研界共10件專案預計年底結案

諮詢輔導來說智慧醫材辦公室採取3種策略包括主動徵求輔導案、專案諮詢以及電話輔導來鎖定尚未於國內外上市或仍在研發中日後預計要申請食藥署TFDA查驗登記的國產第二、三級AI/ML醫材。輔導完成後申請者即可送件辦理查驗登記。

以主動徵求輔導案的成果來說專案辦公室自4月至6月公開徵求專案共收了45件申請案其中產業提出27件、醫院11件、學研界6件法人1件。經過幾周篩選7月選定其中10件包括產業6件、醫院3件、學研1件協助他們展開撰寫客製化計畫書、定期追蹤進度預計年底結束輔導轉而協助取證而專案諮詢有18件申請其中17件已完成輔導。

獲得食藥署輔導的機構包括AI Labs旗下臺灣醫學影像公司、廣達、宏碁智醫、華碩、英業達、長佳智能以及童綜合醫院、林口長庚、臺大醫院和成大創新中心等。其中臺灣醫學影像中心接受輔導的AI應用是DeepMets腦瘤偵測AI系統這款是以AI Labs與臺北榮總共同打造的腦轉移瘤辨識AI軟體為基礎後經聯合學習優化大幅提高系統通用性和準確率。DeepMets可在30秒內自動偵測、標註腦部MRI中的病灶並統計病灶數量和面積。臺灣醫學影像公司經理洪梓容分享專案輔導幫助他們建置QMS品質管理系統做好認證前資料備製更協助團隊簡化臨床試驗降低試驗時間和執行成本。

臭氧機的滅菌效果如何?

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另一個例子是臺大醫院聯手臺大打造的胰臟腫瘤判讀AI系統PANCREASaver可揪出醫師肉眼難見、小於2公分的病灶準確率達91.4%。這款系統今年8月展開臨床前驗證11月正式進行臨床試驗和評估預計12月申請TFDA查驗登記、明年取證。臺大醫院內科部暨健康管理中心醫師廖偉智指出食藥署這次主動輔導專案協助臺大醫院規畫產品研發上市期程也共同研擬出臨床試驗計畫並完成不少文件準備工作如產品說明書撰寫、品質管理系統文件、軟體確效文件等。

除此之外其他專案還包含了童綜合醫院的氣胸輔助辨識系統、成大痰液抹片檢測AI、長庚醫院舟狀骨骨折偵測軟體以及宏碁智醫的老年性黃斑部病變偵測AI、廣達的智慧胸腔X光系統、英業達的傷口辨識AI英愛膚、長佳智能的急性心肌梗塞偵測軟體。

未來將公布智慧醫材製造商指引還要培養更多跨域人才

再來AI醫材法規也是專案辦公室的另一重點執掌。吳秀梅表示專案辦公室負責管理智慧醫材相關指引和文件可分為技術指引、產品屬性指引和問答集三類別舉凡醫用軟體分類分級、AI/ML技術之醫療器材軟體查驗登記技術指引、智慧科技醫療器材查驗登記常見問答集等都包括在內。

她透露目前專案辦公室也正擬定2大文件包括智慧醫材製造廠工廠品質管理指導文件、智慧醫材品質系統QA問答集一個鎖定智慧醫材製造商一個針對品管來說明預定日後公布。

不只如此人才也是專案辦公室工作重點。為輔導申請機構（如醫院、學研單位和業界廠商）食藥署建立一套AI醫材專家人才庫來提供產品發開、臨床驗證等意見協助智慧醫材專案辦公室進行主動輔導、專案諮詢和查驗登記審查。

這還不夠吳秀梅強調為推動醫療AI食藥署還要培養更多跨領域ICT產業人才讓大家更理解智慧醫材法規。至今智慧醫材辦公室已提供67場初、中、高階醫材管理法規訓練課程並舉辦品質管理實地輔導來協助對醫療AI有興趣的機構了解申請取證規範和細節。

為加速醫療AI發展智慧醫材辦公室也提供智慧醫材資訊平臺和媒合平臺以前者來彙整最新消息和法規後者則提供醫院、廠商異業結盟機會來加速分流開發。

吳秀梅點出未來智慧醫材專案辦公室要持續培育更多跨域人才、建置完善的法規環境還要強化媒合、加速智慧醫材上市時程推動臺灣醫療AI產業發展。

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圖/Line臺灣

Line臺灣近期預告將在明年釋出3大數位行銷新產品分別是Line Clova涵蓋的3大AI解決方案、鎖定集團企業用戶的Line Business Manager、瞄準中小商家App開發需求的Line Mini App今年Q4也即將在Line貼文串推出Line Voom短影音貼文要透過這些新增功能讓品牌主深化官方帳號與Line廣告平臺（Line Ads PlatformLAP）的行銷運用。

Line三大AI服務終於落地整合官方帳號強化行銷運用

Line臺灣去年底就預告發佈AI解決方案Line Clova其中包括了Chatbot、OCR與Face人臉辨識三項服務不只能夠以獨立軟體形式販售Line更聚焦這三大服務與官方帳號的整合應用情境瞄準超過200萬個官方帳號持有者來推動服務「跟Line產品深度整合是我們初期販售的賣點之一。」Line臺灣直言與自家API相關產品的整合就是Line AI服務差異化優勢之一。

比如Chatbot能結合官方帳號管理後臺CMS的功能自動以貼圖或多元訊息格式來回覆讓對話更加生動；Chatbot也能與官方帳號API整合從智能文字機器人切換為真人文字或語音客服甚至能擴展到品牌的自有媒體上如品牌官網、部落格等成為品牌全溝通管道的智能客服。

OCR也可以結合官方帳號的行銷活動來運用比如品牌舉辦抽獎活動時可以讓顧客將實體抽獎券的序號拍照、上傳官方帳號再結合OCR自動識別序號字元讓顧客不需要手動登打序號內容即可參加抽獎。

Face功能同樣能用於官方帳號的活動報名流程中未來品牌若舉辦實體活動報名者只要透過官方帳號填入基本資料並上傳自己的照片後續實體活動報到時即可透過人臉辨識服務識別報名照片與實際參與者是否為同一人。

官方帳號結合Face人臉辨識功能的活動報名流程。

另一大優勢則是在技術層面上這三大AI技術都正在針對臺灣場景在地化比如臺灣團隊提供了40萬組對話來訓練中文NLU引擎推動Chatbot服務落地；OCR這項服務不只支援中文Line臺灣也建立了多種臺灣常見證件或文件的特製辨識模型包括了臺灣的身分證、駕照、健保卡、行照、發票、車票、罰單、提款卡等；就連人臉辨識都針對東方人的臉孔加強訓練讓精準度再提升。

目前這三大AI解決方案都已經與限定品牌主展開合作測試預計在明年4月正式推出。

瞄準多品牌經營集團新推跨官方帳號顧客資料整合服務

此次發布上Line臺灣也揭露了一項瞄準多品牌集團企業的服務稱為Line Business Manager這項服務要讓集團企業在符合個資法規的前提下交互運用旗下各品牌採用Line服務所累積的顧客數據。Line臺灣企業解決方案事業部策略企劃資深總監許嘉真指出這項服務除了打通官方帳號、LAP與促銷活動解決方案（Line Sales Promotions）讓數據可在三個平臺中互相串連更關鍵的功能是讓同集團不同品牌所持有的官方帳號與LAP累積的顧客數據更容易交互分享運用。

許嘉真解釋大多擁有多個品牌的集團會透過自身的CDP或CRM來整合不同品牌的顧客資料並進一步用於跨品牌的廣告行銷但這些數據的整合運用過去得靠品牌自己媒合用戶資料來進行行銷操作。

為了讓集團可以更直接媒合不同品牌的用戶數據Line推出Business Manager功能讓跨品牌的數據媒合更便利比如同集團A品牌與B品牌在廣告投放上的受眾類型相似透過Business Manager當A品牌在LAP上投放廣告時除了能將自家官方帳號的用戶打包匯入LAP平臺作為目標受眾未來也能將B品牌官方帳號用戶打包匯入相互媒合後作為廣告投放之用；反之若兩品牌的受眾類型不相似也能在A品牌投放廣告時把B品牌用戶打包從A品牌用戶中排除再將剩下的用戶用於廣告投放。

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Line新推瞄準多品牌集團企業的服務Business Manager這項服務要讓集團企業在符合個資法規的前提下交互運用旗下各品牌採用Line服務所累積的用戶數據包括Line官方帳號、廣告帳號等數據均能交互運用。

許嘉真也強調Line臺灣目前正在與品牌合作試驗這項功能明年產品正式上市前會進一步釋出同集團跨品牌數據運用規範「我們會進一步釐清什麼狀況下可以使用數據、什麼狀況下不行」以確保跨品牌的數據運用符合臺灣法規及Line的個資政策「一定會在取得用戶同意、符合個資法規範的情況下實施。」

現階段Business Manager這項服務已經整合了Line廣告解決方案的所有資料包含官方帳號、Beacon、Mini App等並能與客戶第一方資料包括CRM、Web與App資料串連未來更要整合Line家族服務資料與第三方資料實現數據完全整合的目標。

Line小程式開發平臺Mini App正式進軍臺灣

Line這次也將去年已於日本推出的OMO解決方案Line Mini App正式帶進臺灣。為了確保應用情境與流程的順暢性目前仍採審核制度僅申請並通過審核的企業能夠使用該服務預計在明年初才會正式推出。

Mini App是Line日本在2019年就發布的一項產品這是基於Line的Web應用程式平臺鎖定中小規模商家的應用程式開發需求讓商家不必從頭開發一個App或網頁只要透過Line就能開發簡易的Web應用程式直接在Line上提供如點餐、發送優惠券、辦會員等服務目標要將實體購物的顧客導流到Line官方帳號實現OMO服務串連。

比如手搖飲料連鎖品牌迷客夏就打造了一個線上點餐程式讓消費者在實體店掃QRCode能開啟基於Line的線上點餐服務完成點餐後還能由這項Mini App服務官方帳號提供對應的通知訊息比如消費收據訊息讓消費者能依據通知在實體店取餐。運用這項服務迷客夏新好友數增加了5.4倍封鎖率也僅有5～8%。

又或是日本生活用品連鎖品牌3Coins則是以Mini App打造了掃描QRCode就能加入會員的流程讓消費者不必如過去下載應用程式、填寫資料能直接在掃描QRCode之後從官方帳號認證用戶身份來加入會員將原先要3～4分鐘的流程縮短到5秒現在更已經有8成以上的新客都是透過這個做法來快速成為會員。

而Line 2018年就已經在臺推出了類似的Web應用程式平臺稱為Line LIFF App（Front-end Framework）同樣讓中小企業商家能在Line上開發簡易的Web應用程式來打造多元行銷應用比如抽獎、瀏覽網頁、發紅包等這項服務上線至今許多品牌都已用來打造相關應用。Line臺灣指出Mini App可視為LIFF App的延伸兩者都需要在Line中整合LIFF軟體套件才能進行應用程式開發。

雖然都是Line提供的應用程式開發服務Mini App與LIFF App的一大不同之處在於Mini App更強調從外部環境連入Line來呼叫服務比如透過QRCode掃碼串連線上線下流程LIFF App則大多從品牌官方帳號中開啟應用程式URL來使用相關服務；另一大不同之處則是Mini App擁有服務訊息聊天室的功能所有透過Mini App開發的服務都會從這個聊天室來發送通知比如迷客夏回傳的消費收據就會從該聊天室回覆。

由於要打造Mini App服務需要程式開發的能力Line臺灣企業解決方案事業部資深副總經理王俞蓉也表示有意願採用的商家可以先尋求Line技術合作夥伴的支援在共同討論合適的服務場景與流程後並經Line臺灣審核通過再投入開發。而這些多元的服務場景未來也能在Mini App應用更加成熟後加速複製到其他品牌與產業中。

預計Q4改版貼文串新推短影音創作社群平臺

最後面對短影音當道Line臺灣預計在今年Q4改版既有的貼文串推出影音創作社群平臺Line Voom讓用戶在發布原有的圖文內容之外還能夠發布15～20秒的影音內容；而對品牌主來說則多了一種廣告內容形式未來能自製短影音來作為廣告素材再透過LAP進行即時競價與廣告投遞以觸及Line臺灣用戶群。

2021/11/25 更正啟事：文中原先提及針對Line Clova三大AI技術已經完成在地化的說明有誤Line臺灣來信指出三大AI技術尚未完成在地化目前仍在開發中。

https://www.ithome.com.tw/news/147979

臭氧機的滅菌效果如何?

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去年Line重新改造了使用者人格（User Persona）預測系統這是一個用來推測用戶屬性的系統可以利用機器學習技術自動預測使用者的興趣、特質、特徵等作為內容推薦或目標行銷等需要用戶分類資訊的應用場景。

這個系統有多重要？負責打造這套系統的Line資深機器學習工程師渡辺哲朗舉三個場景來說明。因為在這套系統中記錄了兩大類使用者屬性資料一種是與人口變項有關的屬性例如性別、年齡或是使用者所用裝置資訊例如OS平臺另一種則使用者的心理屬性例如興趣喜好等。

常見用途是廣告發送Line廣告發送時外部廣告主可以瞄準目標用戶在特定可用的屬性中指定想要行銷的目標對象的屬性這個屬性就是使用者人格系統中記錄的使用者屬性之一。或者是官方帳號訊息推播也能簡單指定特定條件的對象這些條件包括性別、年齡、所用OS類型地區、訂閱持續期的資訊也來自人格系統的屬性記錄。

還有一項Line自己常見作法是用來解決新服務的冷啟動（Cold Start）問題。當新服務上線時Line會透過推播訊息來吸引可能有興趣採用的潛在用戶但是新服務的Log資料有限無法用於推薦就能使用者人格系統中累積的推測屬性（非真實而是由機器學習模型抽取的推測屬性）作為推薦對象的篩選縮小推播範圍。「這對新服務上線的成本控管有很大幫助。」渡辺哲朗說。

但Line用戶全球將近2億人光是日本就有8,900萬個用戶臺灣每月活躍帳號也有5千萬個其中不少是一人有多個帳號。很難一一要求用戶填寫各式各樣的資料甚至一些心理傾向的屬性如何標記是一大挑戰。

這些用戶屬性資料在Line機器學習訓練中也是一項重要的資料。在Line統一資料平臺IU中有一個Z-feature特徵資料集內有所有用戶可用來提供模型訓練用的使用者特徵資料例如日本8,900萬名用戶的特徵維度高達480萬維而臺灣5千萬名用戶的特徵維度則有140萬維。這些龐大的使用者特徵維度正是Line各種與使用者相關的機器學習模型用來訓練的重要資料集讓Line的訊息推播服務、廣告發送服務或是各種內容推薦能夠更精準鎖定目標對象的關鍵。

如何用機器學習自動推測出龐大使用者的人格特徵

如何產生龐大的使用者特徵資料庫Line的作法是利用機器學習建立一個可以從使用者的原始Log資料來推測其特徵屬性的自動化推測機制再套用到所有使用者而且可以不斷自動化進行再定期更新例如每天這些特徵資料儲存到UI平臺的Z-feature特徵資料集中讓各項服務的機器學習模型都能有最新的使用者特徵資料可用也可用於各種推播或推薦篩選目標對象條件之用。

不過要建立這樣的自動抽取用戶人格特質特徵的機器學習模型也需要先有一個用戶人格特質資訊正確答案的資料集作為訓練機器學習之用的Groud Truth資料。Line過去的作法是利用問卷調查來蒐集特定用戶的人格特質的正確答案做為校正用的參考資料。不過這種作法成本太高效率太慢也不容易累積夠多的訓練樣本。

Line還有一套自動化蒐集校正資料的作法是利用廣告點擊行為來找出少量使用者的興趣再用這一群少數使用者的特徵來自動推測出其他使用者的興趣特質。

要採取這個作法需要進行兩套機器學習模型分兩階段進行。一套是用來自動標記各種廣告內容的屬性用來蒐集對這些廣告有興趣的使用者第二套是再利用這群使用者來自動推測出其他沒有點擊廣告的使用者的興趣。

第一階段Line先利用人工對特定廣告或網頁內容進行特徵標記或註解例如將一批遊戲廣告由人工在這些廣告的屬性標籤上標記出「遊戲」類再用這批已標記廣告來訓練一個自動標記廣告特性的ML模型（例如比對廣告描述、圖片、關鍵字等）稱為AD ML模型用這個模型來自動標記大量廣告內容可以找出其他也屬於「遊戲」類的廣告這些廣告可以得到一個AI推測而來的「遊戲」標籤。

透過第一階段可以找到大量同類屬性的廣告例如找出大量「遊戲」標籤的廣告再將這批遊戲廣告推播到Line的遊戲頻道上來吸引使用者點擊就可以較快找到一群對「遊戲」有興趣的使用者。

Line會將點擊了這些「遊戲」廣告的使用者在他們的人格特質檔案中的「興趣」屬性中加上「遊戲」這個標籤換句話說就是透過點擊以得廣告的行為來得知「遊戲」是這個使用者的興趣之一。

接這利用這群有「興趣」標籤的使用者的人格特質檔案視為有正確「興趣」資料的人格特質Ground Truth資料集搭配沒有興趣標籤的使用者人格特質檔案來訓練人格特質預測模型就可以得到User ML模型用來推測所有使用者的人格特質的興趣屬性。反覆進行同樣的流程不只是「遊戲」興趣可以找出一批各種興趣類型的廣告再找出有這些興趣傾向的使用者利用這群已經興趣傾向的使用者人格特質特徵再來自動推測出其他所有使用者的各種特徵。運作流程如下圖：

市面十大品牌封口機!該如何選購?

市面上的封口機一般分為兩種：一種是要預熱的，一種是不用預熱的(插電後即可直接使用。)而瞬熱式就是不用預熱的封口機

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使用真空封口機常見問題?

封口機用途廣泛，各產業袋類包裝，食品包裝、豆乾、喜餅、咖啡豆、咖啡粉掛耳包、鳳梨酥等等

不過不是所有的使用者人格特徵都可以用廣告點擊行為來預測但是只要可以透過機器學習預測的特徵Line都會盡量這樣做來取代用調查建立標記的做法「用點擊行為蒐集只需要少量標記工作而不用大規模調查。」渡辺哲朗表示：「這種兩階段蒐集資料來訓練模型的做法有一個問題是很難調校優化模型因此每一次打造模型時都要特別講究優化。」

Line在2014年就打造出第一代的使用者人格推測系統當時利用Scrath實作出用推測人格特質的神經網絡模型程式碼為了處理大規模資料後來進一步導入了MPI平行處理技術2016年更進一步使用深度學習框架Theano和Mesos叢集打造出一整套系統這就是第一代的使用者人格推測系統。

第一代系統的運算以CPU為主所用的Theano深度學習框架經過幾年反而漸漸沒落甚至無法使用新的主流機器學習函式庫例如就無法使用PyTorch。

隨著使用者規模越來越大推測系統老舊的問題越來越嚴重所以去年夏天Line決定導入GPU運算技術也將整套系統轉移到現在主流的容器管理平臺K8S上。為了善用這個環境Line還自行發展了一套分散式計算的機器學習函式庫稱為ghee可以使用最新的主流深度學習函式庫來進行使用者人格特徵模型的訓練和推測之用。

去年夏天打造第二代系統採用GPU和K8s

不過去年夏天完成了第二代系統後Line還不滿意尤其日後要因應與日本Yahoo整併後暴增的3億人用戶規模得讓這套使用者人格預測系統更有效率也要更容易擴大規模Line後續還展開了幾項系統改造工程。

為提高效率處理更龐大用戶規模展開多項系統改造

為了提高推論預測的準確度Line將去年夏天所用的單層DNN改為多層架構的CNN卷積神經網絡中的ResNet深度殘差網絡也針對不同類型的服務來區分不同的embedding層進行不同的嵌入處理程序進而改善準確度 另外還採用了MLP-Mixer作法來讓模型更快速達到SOTA等級的預測效果。渡辺哲朗解釋不是每一個用戶都會用到Line的所有服務MLP-Mixer這種作法可以彌補用戶所用服務有限時資料不足的影響能讓對這類少量服務用戶也能達到SOTA等級的預測效果。

除了改善模型另一方面還需要維持屬性推測的穩定性。渡辺哲朗表示因為採取自動化作法來推測用戶屬性有時模型推測的結果差異很大例如昨天推測的40歲族群有10萬人但隔天模型推測有此特徵的人卻是7萬人但業務人員可能還來不及調整推播策略的設定導致這波行銷對象的人數就會少發送3萬人而不是原本預期的10萬人。「模型輸出不穩定會對業務團隊產生很大的影響。」他強調。

所以Line後來也採用了一些作法來避免單日波動過大。例如開發了一個數據平滑化API採用逐日分階段釋出新模型預測結果的作法例如新模型雖然預測這項屬性的人有10萬人但Line不會一天就將10萬人的屬性都套用新值而是分幾天每天只更新部分使用者的屬性來避免突然一天出現增加 10萬人異動的大波動避免業務團隊來不及因應。

另外Line也打造了一套MLOps系統稱為Lupus可以用來追蹤模型品質來監控是否出現推論極端變化的情況例如自動透過SQL指令來查詢不同屬性的用戶數量來判斷新模型預測屬性是否出現劇烈變化。

因為第二代使用者人格預測系統可以針對不同的資料來源或屬性類型來採取不一樣的特徵抽取處理程序但不同流程各自抽取特徵時處理流程中會有類似的階段或步驟例如特徵抽取訓練、建立資料集作法或是進行模型再訓練的作法也會類似。

因此Line建立了一套可以讓不同處理流程都能共用的機器學習函式庫ghee還提供了一套共用的Model API來進行訓練甚至是連預處理都有一套處理API方便開發者快速進行特徵屬性的資料預處理作業。「經過這些改造Line才有了一套成熟的使用者人格預測系統。」渡辺哲朗指出。

下一階段Line要將ML函式庫擴充方式也標準化和自動化建立一個機器學習模型的基礎框架內有一套可共用的基礎程式碼配置檔。

專案團隊中的資料科學家只需要添加額外的程式碼或者是這次專案特殊的配置設定資訊就可以建立新處理流程的模型來加速建立新模型的速度未來還要打造一套Auto-persona API能用來處理所有用戶的屬性預測自動產生各種服務的使用者屬性預測。

https://www.ithome.com.tw/news/147923

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飲水機皆有含淨水功能嗎?

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飲水機選購技巧大公開!!

機器上方放桶裝水，與桶裝水配套使用。桶裝飲水機在20世紀中期之前就出現了，這種飲水機被設計為機身頂部的一個專門的連接器倒放置水桶

Niantic

已獲得來自科技投資管理公司Coatue Management的3億美元資金估計Niantic的市值已達90億美元。

Niantic在2015年脫離Google成為獨立的公司當時Google、任天堂與寶可夢（The Pokémon Company）公司在Niantic的A輪投資中總計投入了3,000萬美元Niantic在2016年推出了風靡全球的《Pokémon Go》遊戲迄今該遊戲已創造超過50億美元的營收。

Niantic於2019年1月進行了C輪增資募集了2.45億美元當時的市值為37億美元不到3年的時間隨著元宇宙（Metaverse）概念的竄起再加上讓Niantic的身價三級跳。

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滑鼠墊是用於放置和移動滑鼠的一個墊子。它的主要功能是防止在玻璃等特殊材質的表面上移動時的反射與折射影響滑鼠感光器的定位，提供一個方便滑鼠感光器系統計算移動向量的平面；次要功能是為了美觀，上面可印有精美、個性化的圖案；還有一些滑鼠墊增加了腕托以提高手部舒適度。

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金誠貨櫃實業社

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Niantic的創辦人暨執行長John Hanke表示該公司正在打造一個由數位覆蓋現實世界的未來那裡充斥著各種數位創作、娛樂與資訊更有趣也更神奇而這需要針對人才、技術及想像力進行大量的投資很高興Coatue決定參與。

Coatue合夥人Matt Mazzeo則說他相信Niantic所建立的AR平臺將會在下一個運算的轉變扮演關鍵角色它將支持元宇宙並用來推動網路的下一個創新。

有了充裕的資金Niantic亦宣布成立Niantic Ventures將利用2,000萬美元的資金來投資未來的AR創新與技術。

https://www.ithome.com.tw/news/147984

選擇示波器的10 項考量因素

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號，轉換為時間域上的曲線，原來不可見的電氣訊號

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Nvidia發布了用於控制物理方程式和模擬的神經網路訓練平臺Modulus框架可生成強大且高度逼真的模型加速多物理系統的設計探索非常適合用於開發數位雙身（Digital Twin）。

根據Nvidia的解釋Modulus是一種神經網路框架可以將物理學和偏微分等強大功能和人工智慧相結合以建構出更加強大的模型進行分析運算。無論是開發者想要以人工智慧解決物理問題又或是以複雜的非線性、多物理系統設計數位對映模型Modulus都能夠派上用場。

Modulus主要針對工程師、科學家、研究人員和學生設計使用方法簡單而且容易擴展適合用來解決廣泛的問題並且可快速迭代加快系統探索和開發的速度Modulus可同時解決多個假設情境的參數化系統用戶僅需要訓練模型一次即可解決多個問題。

基本上傳統的數值求解器目的都在一次求解一種配置但是Modulus卻能夠一次處理多個單一幾何或是參數幾何神經網路可以同時在多個情境間進行訓練並且在推理過程即時評估每個配置這使得用戶可以更有效率地探索設計空間。

示波器鮮為人知的使用技巧?

一個典型的示波器通常是盒狀螢幕，有多個輸入連接，示波器至少包括探頭、顯示器和控制面板三部分

塑膠射出成型加工商品有哪些?

塑膠粒預熱進料 : 將塑膠粒放入漏斗中，並且加溫預熱。可以乾燥塑膠粒並節省熔化時間

貨櫃屋改裝後可應用在哪些地方呢?

金誠貨櫃屋裝潢，可依客戶需求設計，不論是渡假屋、含廁所小套房、檳榔攤、警衛室、小吃店、展示間、辦公室、工具材料間、車庫，皆可依顧客需求搭配設計

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由於Modulus利用了人工智慧方法融合物理學和機器學習領域考量到訓練資料和控制物理方程式Modulus訓練出來的模型封裝了物理公式並成為可用於各種應用程式的高度逼真模型。

同時Modulus中的資料準備模組會將觀察到或是模擬的資料還有標準幾何格式的資料作為輸入官方提到Modulus特別的地方在於不僅可使用特定的幾何系統還能夠輸入顯示參數化空間做為幾何輸入這讓模型能夠對參數進行探索並且最佳化設計空間。

Modulus也提供以Python為基礎的API供使用者方便地實作物理和幾何運算還有詳細的使用者指南範例。訓練引擎模組則接受所有輸入並且利用PyTorch和TensorFlow來訓練最終模型透過cuDNN進行GPU加速用戶還可使用Magnum來進行多GPU或多節點擴展。

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環顧整個FPGA加速運算領域目前擁有最多款資料中心等級產品的賽靈思（Xilinx）今年11月中期間舉行的全球超級電腦年度大會SC21期間他們發表新款頂級FPGA加速卡Alveo U55C。

這款產品目前已經上市除了可透過賽靈私與認證經銷商取得也可經由公有雲廠商推出的FPGA即服務來進行簡易評估或由特定的代管資料中心業者提供封閉預覽。

相較於先前最高階的Alveo U280外形為雙槽、全高全長尺寸的PCIe介面卡、內建8 GB容量的HBM2記憶體以及225瓦的最大功耗Alveo U55C則以單槽、全高半長尺寸的PCIe介面卡以及150瓦的最大功耗搭配16 GB容量的HBM2記憶體提供與U280同樣的邏輯運算配備像是130.4萬張查詢表（LUT）、260.7萬個暫存器、9,024個DSP切片實現更大的運算密度（U280內建32GB DDR4-2400記憶體U55C則未搭配DDR4記憶體並提供多一倍容量的HBM記憶體賽靈思表示這樣可以節省功耗）。

此外在網路傳輸介面的部分U55C也額外支援了RoCEv2以及資料中心橋接（Data Center Bridging Capability Exchange protocolDCBx）等規格可串接數百張U55C達成超大規模的橫向擴充並且能結合與既有的伺服器基礎架構、網路配置。

在這樣的搭配之下用戶可將網路存取頻寬合併成200 Gbps建構基於FPGA而成的高效能運算叢集環境並憑藉著高效能、低延遲以及相對開放的特性與InfiniBand網路解決方案競爭。

若採用多張Alveo U55C串接的組態以及訊息傳遞介面（Message Passing InterfaceMPI）的整合開發者可運用賽靈思發展的統合軟體平臺Vitis將Alveo資料處理流程的規模橫向擴展開來使得高效能運算的應用可橫跨不同的伺服器平臺與網路基礎架構共享工作負載的執行以及記憶體的存取。

關於U55C的叢集應用解決方案賽靈思表示目前已開放封閉預覽預計於2022年下半正式推出。

在實際應用的部分賽靈思目前揭露3個高效能運算案例。首先澳洲聯邦科學與工業組織（CSIRO）他們將U55C用於平方公里陣列（SKA）的無線電望遠鏡訊號處理透過這種以網路連接大量FPGA加速卡的部署方式能夠在整個高效能運算訊號處理叢集環境當中提供超大規模的資料吞吐能力能面對13.1萬臺的天線即時執行資料的彙集、過濾、整備、處理而且可橫跨數百張FPGA加速卡進行分散式處理。

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十大封口機人氣排行榜-烘焙必備幫手!

主要用於對塑料杯、塑料盒以及塑料瓶的填料，相應材料複合膜封口製品的生產。如果凍、果汁、牛奶、酸奶、飲料、快餐食品等物料的填充及封口。可適應於不同粘度的液、漿的充填物，可適應不同形狀，容量的包裝容器。

臭氧機推薦

臭氧是世界公認的廣譜高效殺菌消毒劑。新一代綠色環保高科技產品活氧機，採用大自然空氣為原料以電子方式高頻高壓放電產生高濃度臭氧比氧分子多了一活潑的氧原子臭氧，化學性質特別活潑，是一種強氧化劑，在一定濃度下可迅速殺滅空氣中的細菌。

這裡面總共使用了21臺伺服器、420張U55C（每臺節點20張U55C）以及20臺支援P4語言的100GbE交換器整體吞吐量可達到15 Tb/s；在IT運算資源與電力的成本上FPGA交織網路執行上述工作的同時還可保有一半的頻寬餘裕以及HBM記憶體容量具有足夠的可靠度而就每張U55C而言平均耗電為90瓦CSIRO在此搭配的是太陽能發電以及柴油發電機提供備援電力。

第二個案例是電腦輔助工程（CAE）賽靈思透過每家汽車公司都必用的碰撞模擬軟體：Ansys的LS-DYNA來展現成效。根據他們的測試若以x86處理器平臺為基準搭配多張U55C之後效能可提升至5倍以上因此能在單一資料流程處理過程的每個運算時脈週期中執行更多工作。

賽靈思認為x86架構之所以表現較差關鍵在於：其配備難支撐大量I/O以及頻寬的使用；在記憶體階層的使用上彈性不足而導致非必要的負擔；在面對資料搬移時缺乏效率。

第三個例子則是圖學資料分析的處理有一家圖學資料庫軟體廠商TigerGraph他們搭配多張U55C、建立叢集以此來加速執行兩種可創造最多用途的演算法促成圖學式推薦處理以及叢集式的運作引擎。

在這樣的應用情境當中U55C可加快推薦引擎的查詢與預測速度將所需時間從幾分鐘縮短至幾毫秒。

相較於基於CPU而成的叢集系統多張U55C可帶來強大的運算能力與記憶體頻寬以詐騙偵測與反洗錢的應用為例圖學資料的查詢速度能因此提升至45倍同時還可以將誤判率大幅降低至個位數所以在品質評分上可增加35％。

產品資訊

賽靈思Alveo U55C
●原廠：賽靈思
●建議售價：廠商未提供
●外型：全高半長PCIe介面卡
●I/O介面：PCIe 3.0 x16或2個PCIe 4.0 x8
●搭配記憶體容量：無DDR記憶體16 GB HBM2記憶體
●傳輸介面：2個QSFP28埠（100GbE）
●搭配處理器：無
●FPGA運算晶片：UltraScale+ XCU55C
●耗電量：115瓦

【註：規格與價格由廠商提供因時有異動正確資訊請洽廠商】

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示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號，轉換為時間域上的曲線，原來不可見的電氣訊號，就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號，因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

五金製品代工原理?

五金製品代工機械零件是從機械構造學和力學分離出來的。隨著機械工業的發展，新的設計理論和方法、新材料、新工藝的出現，五金零件進入了新的發展階段。有限元法、斷裂力學、彈性流體動壓潤滑、優化設計、可靠性設計、計算機輔助設計（CAD）、系統分析和設計方法學等理論，已逐漸用於五金零件的研究和設計。

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貨櫃屋可短期出租?

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全球迎解封潮，歐美率先開放，日韓台也從9月起相繼鬆綁國門，歷經2年疫情黑暗期，航太業終於迎來復甦春燕，全球航空雙雄波音和空巴也看好未來20年新機需求量將達3~4萬架，而供應鏈因疫情重新洗牌，台廠有望迎來2~3年的高成長期。分析師看好疫情後的全球商用機交機潮及國機國造的軍機潮，點名4檔航太、軍工題材：漢翔（2634）、晟田（4541）、全訊（5222）和雷虎科技（8033）。

萬寶投顧分析師賴建承表示，航太業終於迎來復甦商機，全球二大飛機製造商波音和空巴對未來20年新機需求量預測分別為43610架、39020架，尤其波音預期，未來20年亞太新機需求量逾43%，而中國3大航空公司也大買空巴292架客機，總價372.57億美元，說明了航太業趨勢轉折向上，而疫情已使產業供應鏈重新洗牌，台廠具備強大韌性、競爭力存活，迎來2~3年的高成長期。

漢翔（2634）是最純航太股，超過9成營收來自航太，先前受到全球疫情籠罩、邊境封鎖，航太需求銳減，導致部分航太廠退出市場，造成全球航太供應鏈重整，拿下不少新零組件訂單，前7月營收158.68億元、年增25%，第二季EPS 0.63元，優於市場預期。

展望後市，儘管全球經濟因通膨而陷入衰退疑慮，但漢翔受惠於疫情後的全球商用機交機潮及國機國造的軍機潮，不受外在全球經濟影響，營運將處在長期上升階段，今、明兩年營運逐年成長。股價量縮整理，隨時將帶量突破月線走強。

晟田（4541）：是半導體設備、航太零件加工廠，上半年航太佔營收44%、半導體佔43%、其它精密零組件12%；就年增率來看，航太成長26.4%、半導體成長45.4%、其它則成長21.3%。下半年航太成長較強勁，預期全年航太佔比將達47%，航太訂單也滿到明年第二季，近期新台幣貶值有利毛利率，今年獲利有望回升至2019年高點，股價創下波段新高。

全訊（5222）：是砷化鎵暨功率放大器廠，為國內最純軍工概念股，訂單來自國防部，主要客戶為中科院，負責雄三、天弓等飛彈內的雷達模組。在「國防自主」政策加持下，近3年國防產品出貨年增逾2成，國防訂單能見度已達2024年。此外，政府提前編列5年2400億的國防特別預算，全訊可望再取得多項軍工航太相關產品訂單，推升營運成長。

全訊8月營收9463萬元，月增41%、年增80%，隨下半年國防標案進入出貨旺季，營運可望逐步增溫，而明年國防預算比去年多13.9%，全訊也受惠，股價完成底部，投信買超。

賴建承指出，近期台灣一直受到中國無人機干擾，而烏克蘭抵禦俄羅斯入侵，就是用「無人機」頑強撐住，而國防部編列43億預算，就是要建置無人機防禦系統。

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選擇示波器的10 項考量因素

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。

臭氧機的滅菌效果如何?

多加科技公司前身─多加企業社於2000年設立於高雄市，從事水處理、加水站設計規劃營運，以臭氧機、紫外線燈作水質淨化、殺菌設備

雷虎科技（8033）：從遙控模型轉向軍工業發展，結合國內軍用設備廠技術，開發軍工級無人機。而空中基地台無人直升機，獲NCC和中華電信5000萬元訂單，T-200直升機搭載無人機專用中繼設備，飛行時間可達50分鐘，打造由空中覆蓋的通訊網路，並且持續開發新無人機和潛艇ROV產品。股價維持盤整，若盤勢有漲到軍工概念題材時，可以留意。

※免責聲明：文中所提之個股內容，並非任何投資建議與參考，請審慎判斷評估風險，自負盈虧。

（旺得富理財網 馮恩惠）

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