市調集邦指出，儘管有旺季效應和DDR5滲透率提升的支撐，第三季DRAM市場仍不敵俄烏戰事、高通膨導致消費性電子需求疲弱等負面影響，進而使得整體DRAM庫存上升，成為第三季DRAM合約價下跌3～8％的主因，且不排除部分產品別如PC與智慧型手機領域恐出現超過8％的跌幅。

在標準型PC DRAM方面，在需求持續走弱情況下，引發OEM廠下修整年出貨目標，同時也造成DRAM庫存快速飆升，第三季OEM廠仍將著重在調整與去化DRAM庫存，採購力道尚難回溫。同時，由於整體DRAM產業仍處於供過於求，因此即便PC需求不振，但供應商仍難以減少其PC DRAM供給量，造成供貨位元數持續小幅季增，故預估第三季PC DRAM價格將跌3～8％。

伺服器DRAM方面，客戶端的庫存7～8周略為偏高，而伺服器領域目前又為原廠銷售的主要出海口，但客戶端的位元需求量仍不足以完全消耗投片量增加與製程演進所帶來的位元產出。加上消費類別的PC DRAM及行動式DRAM下半年需求不明朗，迫使原廠將產能移轉至伺服器DRAM，導致供應商必須透過部分銷售策略如兩季度的價格綁定、提高在手庫存壓抑價格跌幅，預測第三季價格將再下跌0～5％。

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行動式DRAM方面，由於終端消費市場銷售仍不如預期，迫使原廠逐季微幅調降行動式DRAM生產比重，藉此穩定市場庫存及價格。但由於製程轉進挹注，行動式DRAM位元供給量並沒有因此明顯下降，加上單機平均搭載容量又未能顯著提升，導致供過於求狀態持續，跌幅會較第二季擴大至3～8％。

集邦表示，在歷經第二季智慧型手機需求低迷，品牌庫存又急待消耗的狀況，導致原廠出貨遲滯，在營收、庫存等雙重壓力夾擊下，對於價格將釋出更大讓價意願，力求6月底前先行談妥部份價格並出貨以解燃眉之急。

在消費性及利基型DRAM部分，由於俄烏戰事、中國疫情封控以及高通膨等因素衝擊消費性電子買氣，DDR3因價格屬於相對高點，買方在庫存與成本壓力之下，購買力道明顯收斂，預估DDR3與DDR4需求將同步下滑，市場拉貨動能持續走弱。韓廠退出DDR3供給的計畫不變，但在需求走弱、供給增加的情形下，賣方的議價優勢不再，難以支撐第三季價格，預測DDR3與DDR4價格將季減3～8％。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20220621000163-260204

常見的新北市轉軸有哪些?

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面對堆高的存貨，板卡廠自第二季起紛紛加速庫存去化，近期板卡三雄在華碩帶頭調降顯卡MSRP（官方建議售價）下，技嘉及微星也在部分市場跟進，其中針對中國市場三雄則是接連下修10％以內的價格以拉抬買氣，力拚第三季庫存「有感」下降至趨於正常水位。

儘管整體挖礦潮近期隨加密貨幣價格快速崩跌而下滑，不過依chainbulletin.com最新統計，北美地區加總美國及加拿大的算力仍占達全網算力的44％以上，至於去年年中算力一度幾近於零的中國，現亦已默默的以占達全網超過21％比重，位居全球僅次於美國（占37.8％）的第二大比特幣挖礦國。

看準中國板卡市場地下挖礦熱度未完全消退，及先前因挖礦排擠的換機需求未滿足，板卡業者在歐洲市場需求疲軟之際，也將資源更集中於美、中及泛亞太市場。其中，華碩繼先前率先於美國調降顯卡25％售價後，再針對中國電商618銷售檔期，於6月上旬帶頭調降包括輝達RTX 30全系列及超微RX 6600系列顯卡價格，同時對通路夥伴祭出針對上一代主板產品清銷獎勵。

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高價位跟低價位的示波器又有何差異?

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雖在挖礦相對熱絡的美國市場，技嘉及微星在價格策略上未躁進，但兩雄隨後則在中國市場跟進調降，同步衝刺618檔期至暑期間的產品周期尾段銷售力道。通路業者坦言，在挖礦潮走弱及華碩帶頭降價下，包括北美、歐洲及中國的通路現貨價格，皆已見逐漸被拉回正軌的走勢，尤其超微RX 6000系列顯卡現貨均價在德國更是首見降至低於MSRP的水位。預期顯卡售價的持續下修，將更有利各家板卡庫存去化。

微星董事長徐祥先前於3月預警俄烏戰爭已擴大影響周邊國家及歐洲整體需求出現雙位數降幅，對已堆高的庫存進一步帶來壓力。經近幾個月來加速消化庫存後，微星光5月就成功再去化了40餘億元的存貨，徐祥並期望到第三季就能降至約兩個月左右的合理水位。

華碩也正加快手上板卡庫存去化，不過共同執行長許先越對於顯卡全年營收動能保持成長態勢看法相對同業樂觀，不同於微星預期下半年顯卡新品效應將因未去化完的庫存，恐遞延發酵，華碩則正面看待輝達及超微新品上市的市場需求回饋。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20220622000217-260204

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什麼是POGOPIN?

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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。

訊連科技21日舉行股東會，會中通過110年度營業報告書及財務報表，並通過以公積配發每股現金股利1.72元。展望今年下半年營運，黃肇雄表示，2022年～2024年訊連正式啟動第二階段轉型，未來業務將聚焦AI人臉辨識引擎的市場拓展、訂閱服務的推廣及推動App業務的成長三大主軸。

訊連去年營收15.8億元、年減3.7％，稅後虧損5.63億元，每股虧損7.21元，主要是因為權益法認列旗下轉投資之玩美移動發行特別股帳面損失。

回顧去年營運，黃肇雄表示，新冠肺炎持續肆虐全球，對個人以及各產業的衝擊與日俱增，不過在疫情延燒之下，訊連受惠於居家辦公、居家學習及宅經濟趨勢，公司旗下多媒體創作、娛樂軟體也在疫情期間顯著成長。

目前訊連三大產品線營收比重逐年增長，至今年第一季已來到67％，相較於去年同期57.9％大幅增加，且其中來自訂閱制的營收達658萬美元寫下新高。黃肇雄表示，這代表訊連已轉型訂閱制成功，對公司長期發展來說健康且正向。

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展望今年下半年營運，黃肇雄表示，2022年～2024年開始訊連將啟動第二階段轉型，目標是要擴大投資、快速成長，一是加大力道孵化人臉辨識成為具有規模的事業體，目前人臉辨識已經切入FinTech、Smart Office（智慧辦公）、Smart Retail（智慧零售）等垂直領域。

黃肇雄表示，全世界的應用越來越多，且隨著全球B2B展會恢復，訊連也將積極參展拓展業務，力拚三年內人臉辨識營收要從現在的50萬美元成長至1,000萬美元的規模。

另外，黃肇雄也看好影片編輯市場仍有相當大的成長空間，接下來將推出在線編輯服務（online editing service）以及共享式的社交平台，他表示，2025年全年影音創意編輯軟體市場將有8％～9％的年複合成長率，看好未來仍有相當大的發展空間。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20220622000221-260204

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根據韓媒報導，三星智慧型手機銷售不如預期，三星手機成品庫存水位已經高達5,000萬支，並集中在三星銷量主力的A系列上，庫存比三星今年安全庫存量理論值（約2,700萬支）高了超過1.5倍。

業界推估，三星貢獻聯發科手機晶片出貨量約15％，神盾在A系列指紋辨識IC滲透率約達5～7成，估將首當其衝，而聯詠、瑞鼎也可能是三星高庫存下的隱性受災戶。

三星上周通知面板相關供應鏈即日起停止出貨，預計最快7月底才會恢復進料，而事實上6月初外界就已傳出，三星在智慧型手機銷售不如預期下，5月大砍手機產量35％，並將全年出貨量目標下修近10％，依據零組件訂單前置期與庫存水位的不同，零組件被砍單的幅度則在30～70％不等。

但是三星手機銷售到底有多冷？根據韓媒報導，三星手機成品庫存高達5,000萬支，大多數庫存是A系列。三星智慧型手機分為高階的S系列、折疊的Z系列、主打電商通路與CP值的M系列。不過，A系列才是貢獻三星銷售量最大的產品線，主力是300～500美元的中價位機種，產品線並有延伸至中高階與200美元以下的入門級產品，A系列也是三星對中國手機ODM業者釋出ODM與JDM訂單的重點項目。

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封口機就是指在包裝容器盛裝產品後，對容器進行封口的機械。製作包裝容器的材料很多，如紙類、塑料、玻璃、陶瓷、金屬、複合材料等，包裝容器的形態及物理性能也各不相同。

影響示波器測試準確度的五大因素

混合訊號示波器（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。

韓媒指出，三星智慧型手機的安全庫存量通常是出貨量的10％上下，以今年三星下修後的出貨量為2.7億支來說，安全庫存水位2,700萬支左右已經綽綽有餘，然而目前三星手機的成品庫存卻高達5,000萬支，可以看出銷售真的很冷。

以三星智慧型手機零組件來說，多半不是三星可以自製、就是優先採購韓國供應鏈產品，然而三星還是向台灣採購不少零組件，尤其是IC。聯發科是A系列手機晶片組的三大供應商之一，與三星、高通平分秋色，比如說，三星去年推出的4G手機A12、入門級的5G手機A22與A32，都是採用聯發科手機晶片組。業界推估，三星訂單在聯發科手機晶片出貨量占比達15％，三星手機庫存高、延後拉貨，對聯發科不可能沒有影響。

另外，神盾的電容式指紋辨識IC同樣橫掃三星A系列，外傳A系列5～7成採用神盾的電容式指紋辨識IC，三星打噴嚏，神盾很難避得開，而聯詠、瑞鼎則是三星手機面板的驅動IC供應商，都恐怕也都是三星手機成品庫存水位過高下的隱形受災戶。

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中古貨櫃屋設計案例?

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儲存和運算設備的成本是Uber大數據平臺最大的成本來源，在Uber大數據省錢術中，如何提高用來執行大數據工作負載的硬體成本效益，就是第一步，也就是先從大數據平臺供應端著手。

Uber手上的大數據資料量高達數百PB之多，所部署的Hadoop叢集、Hive叢集、Spark叢集、Kafka叢集、Presto叢集到Flink叢集的規模，都是全球最大規模的叢集。要降低硬體資源的成本，Uber第一步想到的作法就是採用容量更大也更便宜的傳統硬碟。

因為大數據運算大多是循序讀取，而非隨機存取，傳統硬碟仍然是高容量和IOPS高比值的好選擇，但唯一的問題是，超大容量硬碟會削弱了每TB可用的IOPS，可能進一步對應用程式效能帶來不利的影響。

Uber的HDFS叢集用了數千臺儲存主機，每一臺主機上都有數十顆傳統硬碟（簡稱HDD），這些機器混用了2TB、4TB、8TB和16TB容量的傳統硬碟，平均容量是4TB。Uber透過使用數據發現，只要善用負載平衡，就可以舒緩儲存主機滿載或IOPS滿載時對應用程式效能的影響。

Uber改善負載有幾項秘訣，一是主動預測HDFS區塊的資料熱度（存取頻繁度）。分析HDFS區塊建立時間，建立位置，HDFS資料結構和歷史存取模式，來找出區塊未來的資料熱度，提前先將熱區塊的資料，改放到IOPS利用率較低的主機上，來避免IOPS塞車。其次是，進行「讀取時間的負載平衡」作法，因為Uber的HDFS檔案都會儲存3份，傳統做法上，Namenode會選擇任一個Datanode作為讀取來源。一般以為透過叢集負載平衡機制，每一個硬碟的工作負載應該一樣，其實不然，根據Uber實測，要在很短時間讀取大量資料時，將3份資料分散到1,000個節點上的1,000顆硬碟時，Uber發現，37%硬碟竟然沒有任何負載，而忙碌的硬碟卻會有5倍或更多請求，Uber修正做法，先紀錄每一個Datanode的存取次數，當要讀取資料時，就避開儲存在忙碌硬碟上的那一份，改從其他兩份資料讀取。這個簡單的修正，可以明顯減少出現少量熱機的情況。同樣的做法也可以套用在「寫入時間負載平衡」，來避開寫入頻寬的區塊，改寫入如其他閒置硬碟上的區塊。
透過這些負載平衡的調整，Uber就可以在HDFS叢集上大量運用16TB容量超大硬碟，不只減少了每TB的成本，更重要的也降低了叢集所需主機設備的數量，也等於可以減少每TB所耗的電力。另外，就算搭配Hadoop 3.0的糾刪碼演算法，將3份資料量，減少到1.5倍，上述做法也同樣有效果。

原本在本地端準備三份備份的HDFS叢集，建置成本向來比雲端物件儲存貴上許多，但改將2TB,4TB,8TB硬碟都換成 16TB之後，Uber大幅縮短兩者之間的成本差距。

兩大專案善用閒置運算資源

除了改用便宜超大硬碟，Uber還發起了兩大善用閒置硬體資源的專案，來提高供應端的成本效益，一個是專案是善用HDFS節點上的閒置CPU和記憶體。因為有充沛網路頻寬，可以把HDFS儲存和資源管理的YARN放在不同的機櫃，讓儲存和運算各自獨立擴充，來因應不同的需求，但這個架構需要在HDFS節點上準備大量備用的CPU和記憶體，遠超過了Datanode的需求。因此，Uber將部分YARN的Nodemanager放到這些運算力充裕的儲存節點上，來減少對運算用節點的需求。

另一個專案則是善用線上服務主機上的閒置資源。Uber將線上服務中的閒置主機（用量低的主機），挪出一部分來支援大數據平臺的備援支用，在那些線上服務中安插一部分的大數據平臺的備援服務，只要掌握了線上服務用量的周期性，就能善用離峰時的運算資源來支援大數據運算。

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除此之外，Uber後來發現，光是做好機器記帳（Machine Accounting），清楚計算每一臺機器的分配和回收，就可以提高不少效益。因為過去幾年快速發展，Uber累積了大量獨立系統，有開發環境，測試環境，POC叢集等各式各樣的環境，甚至有些環境過度分配資源，或者用完沒有回收。「不只Uber，很多快速成長的企業，都會遇到這類的問題。」Uber大數據平臺資深主任工程師Zheng Shao強調。

Uber後來設計了集中式儀表板，可以從不同維度來看我們龐大硬體設備的利用情況透過這一組儀表板，半年內，就從好幾個團隊中，釋出了上千臺他們不用的機器。

 Uber大數據供應端省錢術 

1. 全面改用便宜的超大容量硬碟

2. 主動預測HDFS區塊的資料熱度

3 讀取時間和寫入時間的負載平衡

4. 善用HDFS節點上的閒置CPU和記憶體

5. 善用線上服務主機上的閒置資源

資料來源：Uber，iThome整理，2022年2月

https://www.ithome.com.tw/news/149335

選擇示波器的10 項考量因素

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Meta在周三（2/23）主辦的上，展示了該公司眾多的人工智慧（AI）進展，當中最受矚目的是與元宇宙（Metaverse）有關的BuilderBot，它讓使用者利用語音就能創造自己的元宇宙世界。

，當使用者呼叫BuilderBot之後，即可命令它創造各種虛擬場景或物品，從公園、沙灘、白雲、小島、樹木、桌子、飲料，或者是海鷗的聲音，播放各種音樂，一切都只需要出一張嘴。

而在一個地球村的世界裡，語言的交流不可少，Meta亦持續強化其翻譯能力，根據估計，全球仍有接近一半的人口無法以自己偏好的語言存取網路，因此，Meta的No Language Left Behind系統志在能夠翻譯所有能寫得出來的語言，。

關於愈來愈普及的對話助理，Meta的目標與其它業者相同，都是期許它與人類之間能有更自然的交流，。Project CAIRaoke將讓對話助理與人類之間有更自然且深入的交流，例如可以變更話題，回到之前的討論，溝通需要理解或脈絡的事件。

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圖片來源／Meta

其實Meta已經把CAIRaoke專案率先應用在Portal視訊裝置上，當你說要設6:30的鬧鐘時，Portal會問你是早上還晚上，你回答了之後，也能順便說出設鬧鐘的目的，時間到了Portal便會提醒你要做什麼。

另一個重要的宣布是，這是Meta替PyTorch開源機器學習框架所建置的函式庫，可用來打造推薦系統，它提供通用稀疏與平行原語，讓研究人員得以建立先進的個人化模型，並將它們部署到生產中。

https://www.ithome.com.tw/news/149552

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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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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

圖片來源: 

攝影／王若樸

臺北榮總揭露洗腎風險預測AI最新進展，三大階段中已進入第二階段，成功用AutoML工具來快速打造、迭代模型，並搭配邊緣運算設備，裝設在每臺洗腎機後方，就算沒有大量運算資源、離線也能預測洗腎心衰風險。接下來，他們要擴大試驗場域，與臺中榮總和關渡醫院輪番試驗，之後更要申請衛福部食藥書TFDA智慧醫材認證，要將這個自動化應用推廣到全臺醫院和洗腎中心，減輕洗腎醫護人力負擔。

前年展開第一階段，整合資料打造AI即時預測洗腎心衰風險

這項AI專案最初由臺北榮總內科部部主任唐德成發起。臺北榮總觀察到，臺灣洗腎人口密度居世界之冠，每年超過9萬人洗腎，其中有半數因心血管疾病死亡，心衰竭就是重要死因之一。此外，每次洗腎後的乾體重也是一大重點，乾體重是指患者洗腎後的正常體重，也就是無過度脫水、血壓正常狀況下的體重。乾體重設定不準確，就會造成脫水過多（引發肺積水）或脫水太少（引發血壓下降），對有共病的患者來說，更容易引發心衰竭。

然而，為掌握患者洗腎時的狀態，洗腎中心還是得仰賴醫護人員，每半小時抄寫一次生理量測值。

為自動掌握患者洗腎時的健康動態、降低洗腎患者心衰竭風險，唐德成聯手臺北榮總腎臟科主治醫生歐朔銘和臺北榮總資訊室工程師朱原嘉，找來數據分析廠商SAS來一起開發洗腎風險預測AI，要根據洗腎機的每秒參數變化，來進行風險預警。

於是，他們展開第一階段計畫，利用北榮大數據平臺的健保資料和洗腎機每秒產出的200組參數，來訓練心衰風險預測AI。當時，為了存放洗腎機每秒產出的大量資料，他們也建置了連續型資料庫，來儲存每分鐘寫入的130筆資料。這套風險預測AI的準確率達90%，團隊也進一步從上百組參數中，找出最關鍵的10組，最為心衰風險判斷的關鍵因子，並呈現在儀表板上，供醫護參考。

此外，團隊也用訓練這套AI的資料，來訓練乾體重預測AI，成功將設定乾體重的誤差值，從原本的400克降低為40克，誤差值降低80%。

第二階段導入AutoML，還借助邊緣裝置

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注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型，最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中，利用螺桿混鍊，然後注入模，在模腔中冷卻並固化成型。

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繼去年完成第一階段成果後，團隊展開第二階段，不只納入肺部影像強化模型辨識能力，也開始導入AutoML工具，來加速模型開發。臺北榮總資訊室主任郭振宗指出，這個AutoML工具有3大特點，一是資料前處理時，可自動轉換特徵，來解決資料品質問題。比如，系統會自動偵測資料偏態、遺漏值和共線性等，接著會自動建議轉換方式，再提取特徵。

另一個特點是，在模型建置和部署階段，系統內建最佳化框架可自動挑選模型、調整參數，只要30分鐘就能完成，比過去資料科學家需要3天建模，省下了9成開發時間。

不只如此，AutoML工具還在模型部署上線後，根據每次運算產出解釋性報告，讓醫護了解模型預測心衰竭的高風險因子，並依重要性排序，醫護人員也能再行驗證。郭振宗指出，過去，北榮資深的腎臟科醫師至少得花5分鐘，逐項檢查可能導致心衰竭的風險因子，如乾體重、肺積水（得看X光片）、血紅素和白蛋白等營養素是否異常等，才能決定治療策略，但AutoML可在1秒產生解釋報告，依個案情況列出風險因子排序，加速醫師擬訂治療策略。

北榮團隊還在第二階段，在每臺洗腎機後方裝設邊緣運算裝置，如一個小盒子般，讓AI模型透過這個小盒子的算力，直接在洗腎機端進行運算，不僅降低中央伺服器需求，就算是離線狀態，也能進行風險預測。郭振宗表示，這個方法讓醫院省下99%的硬體伺服器費用，未來可低成本大規模擴展，就算是沒經費添購伺服器的診所，也能使用。同時，北榮也打算在不同科別運用這種邊緣運算模式，來進行更多AI運算。

下一階段要在多場域試驗，拼TFDA認證推廣全臺洗腎中心

郭振宗透露，接下來臺北榮總有兩個目標，一是藉助商用工具實現模型維運管理，透過雲端架構來管理模型版本，同時監控模型上線後的效能指標，一旦異常就自動重新訓練再部署，達到模型生命周期的自動掌控。如此一來，可省下原本模型重新訓練再部署的3至6個月時間。他們預計，整個模型維運管理流程將建立在Azure上，避免淡旺季閒置浪費或不敷使用的問題，之後若擴展到其他院區，也能彈性共享。

另一個目標是，要在更多場域試驗搭配邊緣運算裝置的洗腎風險預測AI。目前，臺北榮總已與臺中榮總和關渡醫院洽談，準備在這兩處洗腎中心進行測試。接下來，他們還要申請衛福部食藥署的智慧醫材認證（即軟體即醫療器材SaMD），將這套AI推廣到全臺，不論是醫院洗腎中心、榮家還是洗腎診所，都能使用。

https://www.ithome.com.tw/news/149866

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不只在西洋棋以及即時戰略遊戲Dota，人類玩家打不贏電腦，現在連賽車遊戲也失守，人工智慧已經有能力在賽車遊戲中跑贏頂尖車手。

由Sony AI、Polyphony Digital和Sony Interactive Entertainment共同合作，所開發的，在知名賽車遊戲跑車浪漫旅（Gran Turismo）遊戲中，打敗全世界最厲害的玩家賽車手，而Sony正探索將這個人工智慧代理整合到跑車浪漫旅系列作的方法，與玩家展開對決。

Sony AI研究人員在Nature期刊發表論文，應用深度強化學習技術，開發出超越跑車浪漫旅車冠軍手的人工智慧代理。這個研究以跑車浪漫旅系列作品，2017年Polyphony Digital於家用遊樂器PlayStation 4上所發布的Gran Turismo Sport（GT Sport）版本為基礎，該遊戲逼真重現真實世界的賽車環境，由於GT Sport採用了最新的車輛動力系統模擬，遊戲中賽車的效能幾乎與真實世界的賽車相同，對空氣阻力、輪胎摩擦，甚至懸吊系統移動所造成的方向改變都進行建模。

再加上擁有來自車廠的指導，GT Sport中賽車車身曲線、方向燈和大燈細節都與實體車型相同，精確地重現車輛細節。遊戲也設計了明確的規則和判斷標準，是一個與真實世界接近且公平的賽車遊戲。

Sony AI在這個接近現實賽車的遊戲中，開發賽車人工智慧代理，其所使用的增強學習是一種機器學習技術，訓練人工智慧代理在環境中，透過獎勵和懲罰學習所要採取的行動。Sony AI以增強學習為基礎，發展了一種更先進的訓練演算法，稱為QR-SAC（Quantile-Regression Soft Actor-Critic）。

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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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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。

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深度增強學習技術早已被用來開發各種遊戲的人工智慧代理，研究人員提到，增強學習技術代理會考慮行為帶來的長期影響，並且可以在學習期間自己收集資料，免去人工編碼行為規則的繁瑣工作，因此很適合用來開發遊戲人工智慧代理，特別像是GT Sport這類複雜的遊戲。

QR-SAC演算法訓練人工智慧代理GT Sophy，成為一個技術高超，有謀略又有禮貌的賽車手，能夠掌握賽車控制、戰術還有禮儀技能。QR-SAC能夠推理出GT Sophy在高速行動下的結果，考慮到駕駛行為和後果，並在與不同類型的對手比賽時，考量複雜的可能性，GT Sophy能夠以高超的控制技巧，在一系列彎道組合，在未有接觸下貼著賽道牆面行駛。

GT Sophy雖然能夠自己收集資料，但訓練像是尾流超車（Slipstream Passing）這種特殊技巧，需要對手處與特定的位置。因此Sony AI還以混合情境訓練GT Sophy，除了手工製作每條賽道需要掌握的重點之外，也有協助代理人學習的專業陪練對手。

這些訓練使得GT Sophy獲得一些專業的賽車技術，包括處理賽車同時起步的擁擠情況，或是利用前車尾流彈射超車，甚至是防守動作。Sony AI特別展示了GT Sophy能夠精巧控制方向盤，在急轉彎中追趕前車。

除了有技巧之外，特別的是GT Sophy也具有賽車禮節，Sony AI研究人員找來書面和不成文的賽車規則，並且將其編碼成複雜的獎勵函式，使得GT Sophy不過於激進或是膽怯，能與人類展開具有競爭性的比賽。GT Sophy可以不阻擋其他車手，留給對手足夠機動空間的情況下超車。

Sony AI在自家開發的DART（Distributed, Asynchronous Rollouts and Training）訓練平臺訓練GT Sophy，DART平臺具有大量的CPU和GPU，能夠連接1,000多臺PlayStation 4，以收集訓練GT Sophy的資料集，同時DART還可管理代理運算資源和跨資料中心的GPU，研究團隊會在DART上同時進行數百個實驗，以探索提升GT Sophy效能的技術。

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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。

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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。

在2021年4月，英特爾發表，到了今年2月的2022投資者大會期間，該公司的資料中心與AI事業群（DCAI）公布此款產品的出貨量，已逼近2百萬個單位，而單是2021年第四季，就超過1百萬個單位。

同時，他們也公開2021到2024年Xeon處理器的發展藍圖，並預告Xeon處理器未來將走向雙軌制──區分為高效能核心型（P-Core based）處理器、高效率核心型（E-Core based）處理器，將兩種最佳化平臺結合，成為單一、通用、且開放而能讓產業來定義的平臺，提供最大的每瓦效能、市場區隔特性，以及整體產品競爭力。

英特爾首先介紹的伺服器級處理器產品，是今年第一季即將上市的Sapphire Rapids，資料中心與AI事業群執行副總裁與總經理Sandra Rivera透露，將於3月開始出貨，而且一如先前他們的預告，是採用P-Core運算技術的產品，並且導入Intel 7製程節點的設計，也將在伺服器平臺當中，引進新一代的系統與周邊規格，像是：記憶體DDR5、I/O介面PCIe 5.0、高速互連介面CXL。

而在投資者大會現場，英特爾也展示上述產品的機器學習運算的效能，觀察組為現行的第三代Xeon Scalable系列處理器，以及即將推出的Sapphire Rapids，而對照組是搭配Nvidia A100 GPU的執行個體。

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明年英特爾預計將推出下一代Xeon處理器，代號為Emerald Rapids，同樣導入Intel 7製程節點，針對既有平臺提供改善的效能、記憶體延伸，以及安全性效益。

到了2024年，他們除了推出新一代的高效能型Xeon處理器，也就是原訂於2023年登場的Granite Rapids，也將發表高效率型Xeon處理器Sierra Forest，而這兩種處理器架構將導入Intel 3製程節點。

對此，英特爾也表明它們的特性。Granite Rapids的製程是從Intel 4升級為Intel 3，Sierra Forest則鎖定高密度與超高能源效率的應用領域，是專為超大規模的資料中心環境客戶的需求所設計，能讓他們透過獨特的雲端工作負載最佳化運算核心，建構專用解決方案，以更有效率的方式來提供每瓦執行效能，可支援更高密度的部署，強化總體持有成本的效益。

英特爾企業副總裁暨Xeon與記憶體事業群總經理Lisa Spelman表示，Sierra Forest是專為雲端服務所設計的Xeon處理器，可支援雲端原生環境的部署。而除了具有更佳的每瓦效能執行效率，對於為何這個處理器架構適合高密度配置，她也提出解釋。英特爾認為，如果將單顆P-Core所占用的實體空間改為多顆E-Core的配置，就能在處理器插槽與機櫃等兩種伺服器層級上，提供更高的運算部署密度。

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臭氧的性質活潑，是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高，而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留，會自動回復成氧氣是優良的消毒劑，因此臭氧像是優良的工匠，工作時很有效率，離開時也不拖泥帶水，收拾的乾乾淨淨，沒有殘留副產物。

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為了提高語言模型的實際可用性，降低可能產生有害結果的機率，Google旗下人工智慧研究組織Deepmind，發明了以來產生測試使用案例，自動化發現目標語言模型可能出現有害結果，提高模型測試的效率與覆蓋範圍。

GPT-3和Gopher等大型語言模型，都具有生成高品質文字的能力，但事實上，這些模型都很難在實際使用案例中部署，研究人員解釋，語言模型具有生成有害文字的可能性，即使是很小的危害風險，在實際應用中都難以被接受。Deepmind利用經過訓練的分類器，來評估語言模型所產生的內容，並從2,800億參數的聊天機器人，發現數以萬計具有攻擊性的回覆。

由於有太多的輸入，可能使模型產生有害的文字輸出，因此很難在模型實際部署前，找出所有有害行為的可能性，過去有研究使用人工來手動探索模型失敗案例，Deepmind研究人員提到，這種方法雖然有效果，但成本很高，而且也難以發現所有有害的案例。

因此Deepmind想要以自動化方法，來快速探索模型失敗案例，補充手動測試所忽略的部分。研究人員使用語言模型來生成測試使用案例，並使用分類器測試使用案例中的各種有害行為，該方法找出的有害模型行為有4大類，分別是攻擊性語言、資料洩漏、聯絡資訊生成、分配偏誤（Distributional Bias）以及對話危害。

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攻擊性語言指的是仇恨言論、褻瀆、色情內容以及帶有歧視的回應等，而資料洩漏則是模型可能從訓練資料集中，生成受版權保護或個人隱私資訊，語言模型甚至有時候會生成聯絡資訊，引導用戶不必要地發送電子郵件和打電話給真實存在的人。而且模型也可能存在分配偏誤，以不公平的方式評論特定群體，或是可能在長對話中，出現冒犯性語言。

研究人員探索了許多方法來生成多樣化的測試使用案例，部分方法可以產生多樣化的測試使用案例，有一些則可以生成困難的測試使用案例，而Deepmind綜合這些方法，建立高測試覆蓋率的紅隊語言模型，自動發現語言模型的有害行為。

Deepmind將發現的有害輸出中，常出現的詞語建立成黑名單，避免模型生成包含高風險詞語的輸出，並且找出攻擊性語言所引用的訓練資料，在之後迭代模型訓練時移除該資料，研究人員也會輸入一些範例，來強化模型的特定行為。

研究人員提到，整體而言，以語言模型為基礎的紅隊，可在用戶之前發現和修復各種不良的語言模型行為。而Deepmind將紅隊視為負責任語言模型開發的一部分，加上其他工具共同發現和減輕語言模型存在的危害，未來Deepmind也會將這個方法，用於探索各種機器學習系統更廣泛的有害行為。

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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。

常見的新北市轉軸有哪些?

新北市轉軸鏈接產品零部主件必須用到的，用於轉動工作中既承受彎矩又承受扭矩的軸稱為轉軸。常見的轉軸有：手機轉軸（翻蓋或旋轉屏手機）；筆記本電腦轉軸；便攜式DVD轉軸；LED檯燈轉軸；LCD顯示屏轉軸；GPS等車載支架轉軸等等 。