人工智慧（AI）雖然可以創作出音樂、繪圖等作品，但卻無法成為著作權人。一個AI系統對其創作的藝術作品，並不具備著作權，也不受美國著作權法保障。

，美國著作權局審查委員會上周針對美國人Steven Thaler在2018年，為其開發的AI演算法Creativity Machine提出的著作權人註冊復議案，做出駁回的決議。

爭議的作品是由Creativity Machine創作的作品《接近天堂的入口》（A Recent Entrance to Paradise），是由該AI演算法重新處理圖片成為一幅以「模擬瀕死經驗」的超寫實繪畫（如下圖所示）。Thaler於2018年向美國著作權局提出申請，並指該作品是由「機器上的電腦演算法獨立創作」，並希望註冊為「Creativity Machine持有人聘僱Creativity Machine所產生的電腦創作作品」。不過當局於2019年8月以這申請案「欠缺支持著作權宣稱所需的人類著作人（human authorship）」為由，首度拒絕其申請。

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什麼是POGOPIN?

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Thaler先後在2019年9月及2020年5月提出復議，並稱著作權局提出的「人類著作人」要求違憲，並稱著作權法已有准許非人類受僱為創作著作人的前例。

在本周的審查中，審查委員會接受了Thaler所爭取「該繪畫是由人工智慧在沒有任何人類創意性投入下的獨立創作」的事實。但是委員會仍然堅持，著作權僅保護「人類創意心靈的智慧勞動成果」，Thaler的說法並不足以說服改變「人類著作權」為美國著作權保護的先決條件，因此只要作品不是由人類創作，便會拒絕其申請。

2018年美國著作權局也對一宗猴子自拍照著作權爭議做出判例。一隻猴子用了他的相機自拍，該照片著作權應屬猴子。不過當局認定只有人類的作品才受美國著作權法保護，因此判定猴子也不能控告攝影師侵犯牠的著作權。

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高價位跟低價位的示波器又有何差異?

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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。

圖片來源: 

攝影／王若樸

玉山銀行深度仰賴AI，內部使用了超過100個模型。為自動化管理模型，他們去年開始使用商用模型效能監控工具，來客製出自己的模型維運管理工具，透過視覺化儀表板來追蹤模型運作，還能自動發送模型異常通知，監控報表產生速度也從3天縮短到數分鐘，來加速模型維運管理。

數十年大數據經驗轉攻AI，負責打造5大領域模型

玉山銀行全力發展AI，還有賴於長年累積的大數據分析經驗。玉山銀行科技長張智星指出，玉山早在2006年就發展大數據分析業務，成立客戶風險與加值分析小組（CRV），來以客戶資料開發預測模型和客戶價值模型，找出商機洞察，並與資訊處合作打造分析資料庫。這個大數據分析模式，在玉山內部持續到了2014年。

2015年，玉山數位金融處成立，大數據業務模式轉向，改為與數金處和業務單位合作為主，分析的資料也更多元，將KYC數位足跡和爬文資料等納入分析範圍。這時，他們也開始聚焦非結構化資料的收集與分析，更展開一些AI專案來試水溫。

驗證AI成效後，2018年，玉山銀行成立智能金融處（簡稱智金處），專門打造各類AI應用程式，來給業務單位使用，要以AI解決商務問題。這時，他們的業務範圍更廣了，舉凡與業務相關的分析都包括在內，還要負責訓練模型、上架模型給業務單位使用。

那幾年，玉山定調5大AI發展領域，包括用來強化行員服務能力的賦能AI（如信貸檢核系統）、結合語音辨識和文字理解的風控AI（如信用卡防盜刷偵測模型、反洗錢偵測）、用來簡化工作流程的流程AI（如RPA加速紓困專案審核）、協助精準推薦商品的行銷AI，以及能與顧客即時互動的服務AI（如房屋估價系統），這些也是智金處的AI業務範圍。

為了加速AI開發和應用，智金處也自行打造了2款工具：AI研發雲和MLaaS平臺，分別來訓練模型和部署模型。至此，智金處有如玉山內部的AI供應商。

模型破百管理複雜，打造模型維運平臺讓效能監控更自動化

智金處4年發展，玉山內部AI專案不只有50、60個，所使用的AI模型還超過100個。但，光是部署一個AI模型的工作，就非常複雜。張智星解釋，用來部署AI的MLaaS平臺架構分為3部分，首先是數據加工層，將原始資料進行特徵工程、寫入特徵資料庫，接著是服務提供層，也就是AI推論層，當業務應用層系統（如信用卡處系統、財富管理、風險管理等）接收客戶資料，就會以API呼叫服務提供層的AI模型，讓模型抽取數據加工層的特徵後，來計算輸入資料，之後再透過API，將模型計算結果回傳給業務層系統。

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張智星指出，最費功夫的是監控這些模型的表現，當模型偏移時盡快下架，得重新訓練後再部署上線，否則會對業務造成極大影響。舉例來說，信用卡盜刷偵測模型在2019年上線後備受好評，但去年疫情嚴峻期間，模型越來越不準，後來發現，不只是消費者習慣改變，從實體店家轉往電商消費，詐騙集團手法也因疫情改變。「這種變化讓模型難以即時因應，因此失準。」

但要監控模型，不僅得跨部門、投入大量人力和時間，模型失準後可能還得再花3至6個月重新訓練，這對擁有上百個模型的智金處來說，是個大問題。

因此，玉山決定打造一套模型維運平臺，來管理模型生命周期，更要建立一致、標準化的模型監控作業。為了加快開發，採用商用產品SAS Viya平臺模型效能管理應用程式，透過內建的模型量測評估指標，像是準確率、F1分數、靈敏性、特異性等多種指標，來追蹤模型是否偏移。

蒐集到模型效能數據後，玉山智金處再客製出視覺化儀表板，來追蹤上線模型的異常狀態（如廠商產品畫面示意圖），每個模型都有預先定義的閾值，當模型表現偏移，系統就會自動發送Email通知管理者。監控報表的產製時間也從原本的3天，縮短到數分鐘。

導入中央儲存庫追蹤各詮釋資料，記錄管理稽核軌跡

除了模型維運，智金處還肩負資料治理的任務。張智星表示，智金處得制定全行的資料治理計畫，不只要管理玉山成立30年來累積的資料，也得建立各種詮釋資料（Metadata）的管理制度，尤其是模型詮釋資料。

過去，他們採用Azure DevOps工具來管理程式碼，後來，為補足詮釋資料的管理，他們在去年開始採用Viya平臺上的中央儲存庫，來集中管理原本散落各處的詮釋資料。因此，只要是模型相關的詮釋資料，如開發者、開發時間、採用的演算法類型等20多種資料，甚至是模型版本、模型檔案、模型屬性和變數，都能在中央儲存庫中找到。

這個儲存庫，能根據不同模型設定權限，再讓相關人員參與、協作，查看模型狀態或簽核把關模型品質。這個儲存庫平臺，也能記錄管理和稽核軌跡，進一步滿足法遵需求。

至此，玉山銀行的AI模型開發、部署和前端服務應用等三大階段，都已能借助自動化工具來監控，掌管模型生老病死。

玉山AI模型自動化管理工具可以貫穿開發到服務三階段流程

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，說明了他們如何運用深度增強學習，和模擬環境學習架構，在瑞士洛桑的可變配置環磁機（Variable Configuration Tokamak，TCV）上建置並運作控制器，成功控制核融合電漿。

研究人員不只可以使電漿保持穩定，還可以精確地將其雕塑成各種形狀，該研究成果代表著，增強學習系統可以用來控制過熱物質，讓科學家研究電漿在不同條件下的反應，提高對核融合反應爐的理解。

這項研究的意義，在於推進科學家在核融合發電的研究。科學家為了解決全球能源危機，希望能找到乾淨且無限的能源，而核融合目前看起來是一個絕佳的選項，透過融合隨處可見的氫元素，來獲得融合過程中所釋放出的強大能量，而這也是宇宙中，活躍恆星的能量來源。

要在地球上建立適合核融合的嚴苛環境並不容易，科學家使用托克馬克（Tokamak）又稱為環磁機的裝置，該裝置在甜甜圈形狀的真空外包覆電磁線圈，來將比太陽核心更熱的氫電漿約束在真空中。

但是環磁機中的電漿並不穩定，要維持可進行核融合所需條件非常困難，控制系統必須要協調環磁機中的電磁線圈，並且每秒數千次調整線圈電壓，避免電漿碰觸到容器壁，以免造成熱量損失和器材損壞。

而Deepmind與洛桑聯邦理工學院的瑞士電漿中心合作，開發了第一個深度增強系統，能夠自動控制線圈，將電漿穩定約束在環磁機中。

目前科學家在核融合的研究，仍受到許多限制，全球有數十個環磁機，這些裝置昂貴但需求量很大，TCV一次實驗只能維持電漿3秒，需要冷卻15分鐘，之後才能再次進行實驗，不僅如此，多個研究小組通常需要共用環磁機，而這也限制了可實驗的時間。

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如何正確使用飲水機?

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由於實體環磁機難以取得，於是研究人員轉而使用模擬器來加速研究，Deepmind先在模擬環境中控制TCV，接著才在真正的TCV上驗證結果。經過實驗證實，他們已經有能力將電漿雕塑成需要的形狀。雖然模擬環境更便宜更方便，但仍然需要克服許多障礙，像是電漿模擬器速度非常慢，一秒的模擬需要數小時的運算，此外，TCV的狀況每天都不同，研究人員需要開發演算法，來改進模擬結果以適用於真正的硬體上。

而且現有的電漿控制系統也很複雜，TCV上的19個電磁線圈皆安裝獨立的控制器，每個控制器都使用演算法即時估算電漿特性，來調整為相對應的電壓，而Deepmind的新方法，則以單個神經網路，一次控制所有線圈，自動學習可達到最佳電漿配置的電壓。

Deepmind在研究中，創建一系列電漿形狀，而電漿物理學家正在研究這些形狀的電漿，在產生能量上的可用性，像是雪花形狀的電漿，就被認為可以將廢能散布到容器壁的多個點上，有助於降低冷卻成本。另外，深度增強學習也能達到過去TCV從未做過的事，像是在穩定容器內同時維持兩個水滴形狀的電漿，研究人員提到，他們只改變要求，演算法就能自動找到適合的控制方式。

人工智慧再次展現推進科學研究的潛力，在能源領域上，人工智慧加速並協助發展核融合發電，而利用增強學習自動控制電漿的方式，也將改變未來TCV的設計。

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特殊造型滑鼠墊去哪買?

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Google新的機器人研究，訓練了一個稱為的系統，讓機器人可以在經過一連串訓練後，具有解決陌生任務的能力。研究人員以100種任務來訓練BC-Z系統，並且使用28種未出現在訓練中的新任務來考驗BC-Z，結果BC-Z能夠成功完成其中24個任務，研究人員認為簡單的模仿學習，就可使機器人具泛化能力，零樣本解決新任務。

研究人員提到，要實際應用在真實世界的機器人，難免需要解決新的用戶指令，或是處理訓練過程沒有看過的狀況，因此機器人除了要能夠在各種情況下執行多項任務外，還要能夠根據人類用戶的要求解決新任務，即便機器人過去沒有針對這些任務，進行明確的訓練。

要機器人完成全新的任務指令，目前這方面的研究進展仍很少，研究人員表示，這類問題很困難，因為機器人除了需要理解新指令，還必須要在沒有任何訓練資料的情況下完成任務，而且當機器人需要同時泛化多個軸向的問題時，像是要在不同的場景以及物體位置執行任務，情況變得更加複雜。

Google研究人員為此開發了BC-Z系統，期望讓機器人能泛化解決未經訓練的任務，該系統具有兩個重要的部分，分別是涵蓋100種任務的大規模示範資料集，另外則是以語言和影片作為任務指令條件的神經網路政策。

要機器人泛化解決一項新任務，比保留部分訓練任務的泛化困難的多，研究人員提到，他們希望機器人具有更多的泛化能力，而這需要使用不同且大量的資料進行訓練。人工操作員透過虛擬實境頭戴裝置，遠端操作機器人收集資料，操作員紀錄每個任務的完整示範，接著一旦機器人學習了初始政策，便會在監督下部署該策略，當機器人犯錯或是卡住，操作員則進行干預，並且示範一次正確的操作。操作員使用這個方法，總共收集了100種任務。

這種結合示範和干預的訓練範例收集方式，在實驗中證明，能有效減少錯誤提高效能，與只仰賴人工範例的方法相比，這種新的資料收集策略能獲得2倍效能。

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飲水機，又稱純水機，是一個機器裡面裝滿了純淨水、礦泉水或其他飲品，供大家飲用的機器。飲水機還有很多種類型，例如噴嘴式飲水機、按壓式飲水機等。跟熱水器不同的是，飲水機會提供兩種不同的水溫給人飲用，機器本身應該有降溫及冷卻，抑或是加熱及保溫的功能。

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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。

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在收集完所有100種任務後，研究人員使用這些資料訓練神經網路政策，以便將相機圖像的朝向和方向，對應至機器人手臂和爪子，而且因為要讓這些政策能夠解決100個訓練任務以外的新任務，研究人員還對各任務輸入描述，包括語言命令的形式，以及人工操作任務的影片。

藉由在100個任務中訓練政策，並根據描述調整政策，研究人員成功讓BC-Z系統能夠解釋和完成新指令。研究人員提到，語言模型能夠翻譯拿起杯子和推碗這兩個動作，該模型也應該能正確翻譯推杯子，而且語言編碼器的組合泛化能力，也能夠轉移解決機器人的問題。

即便在訓練中，只有機器手臂拿起葡萄做其他事，以及將其他物體放進紅色碗中兩種任務，而且在過程，葡萄也未曾和紅色碗出現在同一個場景中，但在解決新任務實驗中，機器人可以正確地將葡萄放進紅色碗裡（下圖）。

研究人員強調，神經網路需要正確解釋指令，並在視覺上辨識該指令相關的物體，還要忽略場景中的其他雜訊，將解釋後的指令和感知，轉化為機器人動作空間，這個過程非常困難。但機器人在經過100個範例任務訓練後，能夠成功完成研究人員所設定的28個新任務中的24個，成果比研究人員預期的還要好，並且證明了自然語言模型，不僅可以提供機器人靈活的輸入介面，預訓練的語言表示，還可以給予下游政策新的泛化能力，將不曾見過的物體組合在一起。

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貨櫃屋也能做出衛浴設備?

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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。

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旋蓋封口機：這種封口機的成品封蓋事先加工出內螺紋，螺紋有單頭和多頭之分。藥瓶多用單頭螺紋，罐頭瓶多用多頭螺紋。該機是靠旋轉封蓋，而將其壓緊於容器口部。

目標是要將Ponicode的程式碼分析AI引擎，整合到CircleCI現有的持續整合和交付（CI/CD）服務中，以減少開發人員的開發錯誤，提高程式碼品質。

CircleCI是一個持續整合和交付平臺，可供企業用於實踐DevOps，而Ponicode的AI引擎則提供編寫測試、程式碼註解和分析程式碼品質等服務，透過結合Ponicode和CircleCI，可使開發人員程式碼更快投入生產，加速企業創新。

CircleCI提到，除了注重程式碼覆蓋率（Code Coverage）之外，開發者還要知道需要優先測試的程式碼。而Ponicode的AI引擎則可以找出程式碼庫重要的部分，並且替用戶編寫測試，CircleCI認為，這不只減輕開發人員最不喜歡的工作負擔，並且賦予他們大規模交付高品質軟體的能力。

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。

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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

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買不起高檔茶葉，精緻包裝茶葉罐，也能撐場面!

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。

目前CircleCI向開發者提供軟體建置、測試、部署和發布解決方案，而併購Ponicode也不只是為了提供新功能，更可以將CircleCI現有的功能，交付到開發者的本地端開發環境，或是IDE中，也就是說，CircleCI能夠利用單元測試和程式碼覆蓋優先度，來擴充現有工具，接著將這些功能送到開發者每天用來編寫軟體的工具和環境，並使開發團隊將會以持續整合和交付平臺為中心，與其他成員和組織成員共同協作。

單元測試是用來測試最小程式碼片段的方法，而創建單元測試是一件枯燥乏味的工作，開發人員需要撰寫大量的測試，盡可能提供函式需要的資料。而Ponicode則提供簡單的單元測試方法，開發者只需要將函式、子程序和方法貼到工具中，接著按下按鍵，就能開始進行單元測試。

在CircleCI整合Ponicode的AI引擎之時，官方提到，用戶可以先下載適用於VS Code的Ponicode擴充套件先熟悉Ponicode提供的服務，並且試用Ponicode單元測試遊樂場沙盒應用程式，搶先用到Ponicode的單元測試功能。

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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。

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。

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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。

由Apache Spark創建者所創立的Databricks，推出了針對。湖邊小屋是Databricks將資料倉儲和資料湖結合在一起的架構，在使用開放格式的雲端儲存中，實現與資料倉儲類似的資料結構和資料管理功能，而金融服務湖邊小屋更多提供了預建置解決方案加速器、資料共享功能和開放標準等功能，以滿足金融服務機構的獨特需求。

Databricks提到，金融行業在面臨資料轉型時，通常會面臨幾個重大挑戰，包括擔心遭到特定供應商鎖定，過度仰賴單一雲端供應商，又或是缺乏資料集支援等，而湖邊小屋的特性能夠解決這些問題，執行即時商業智慧資料存取，並且供企業開始推動人工智慧應用，讓銀行、保險和投資市場等企業，都可以利用資料產生影響力，最終使資料和人工智慧技術，成為各業務的核心。

除了原先Databricks所提供的湖邊小屋功能，像是即時分析、商業智慧和人工智慧功能之外，金融服務湖邊小屋特別提供了經過審查的資料模型框架、合作夥伴解決方案，和14個預建置的加速器和開源函式庫。

加速器和開源函式庫涵蓋金融服務的重要用例，包括交易分析和市場監控，函式庫會利用高效能市場資料時間序列處理引擎，結合核心市場資料和各種資料來源，使資產管理公司能夠大規模預測投資策略，並進行交易成本分析。

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

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提供素面及多風格的設計，供客戶自行運用，選擇性多亦可少量訂購。

協助客戶導入半導體設備、工業型機械手臂以提高產能及加工技術

加速器也提供了地理空間資料庫，可支援超個人化零售銀行業務，更好地理解用戶行為，進行客戶分割，以及制定現代詐騙預防策略。對於監管報告方面，加速器簡化遵循開放資料標準，和開放資料共享協定的監管資料收集、處理和傳輸等工作。

同時，加速器也提供遵守被遺忘權法規的技術需求，賦予企業嚴謹的稽核能力，協助用戶遵守GDPR法規。而金融服務湖邊小屋還提供一組通用資料模型框架和加速器，來協助用戶克服整個企業內，標準化資料方面的挑戰。

Databricks也在這項新產品發布的同時，宣布加入成員包括高盛、摩根史坦利、瑞銀和摩根大通的FINOS（FinTech Open Source Foundation），以促進金融服務領域的創新和協作。Databricks提到，由於企業希望避免使用複雜、昂貴且專屬於特定供應商的資料格式，開源成為金融服務資料戰略的核心。

Databricks整合湖邊小屋與FINOS的Legend平臺，來促進銀行生態系的金融資料處理和交換，並協助制訂下一代產業標準。此外，Databricks在去年推出跨組織即時共享資料的開放協定Delta Sharing，也使得企業更容易消費、共享資料，並利用資料獲利。

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建南和著重於工業用機械手臂、工業型無線充電裝置、精密加工元件等產品之經銷、代理、進出口貿易

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。

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Alphabet旗下AI公司DeepMind又有新進展了。該公司設計的AlphaCode AI系統具備能撰寫程式的能力，且在程式競賽中證明已經具備人類中等程式設計師水準。

DeepMind發展的AlphaCode系統是機器學習系統，可學習解決問題能力。DeepMind利用過去程式碼及資料集訓練後，AlphaCode的變換器（transformer）語言模型產出極大規模的程式碼後，從中產出特定程式。透過評比，AlphaCode 被認為具「中等參賽者」的水準，也是AI程式撰寫系統首次達到具競爭力的水準。

DeepMind指出，程式競賽本質上是程式設計師解決問題的過程。參賽者接到多個問題描述，並被要求在幾小時內撰寫程式解決問題。贏得程式競賽需要的問題解決能力超出現有AI系統能力，而這集結了分析思維、邏輯、演算法、程式撰寫及自然語言理解。為此，DeepMind結合了大規模變化器（transformer）模型大量程式取樣（sampling）及篩選（filtering）試圖開發出能解決未知問題的AI系統。

在作法上，DeepMind預先以GitHub上公開程式碼來預訓練模型，並以少量高品質的程式撰寫資料集（programming dataset）來微調。在評估階段，他們為程式競爭主辦單位給定的問題各建立了該公司歷來最大量C++和Phyton程式，然後開始針對這些程式進行篩選、集合及重新排名，最後完成10支最有希望的程式，並且提交給主辦單位。DeepMind指出，這套自動化系統運作不同於一般競爭者使用的嘗試錯誤（trial and error）過程，即除錯、編譯、測試及提交。

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圖片來源／DeepMind

最後，他們在主辦單位同意下，模擬參賽近年10次競賽，每一次AlphaCode都必須開發出新式解決方案。總結而言，AlphaCode能力在所有參賽者中，大約名列前54%的水準，居中等能力。雖然無法贏得大賽，但DeepMind認為AlphaCode已顯示深度學習模型解決分析思維任務的能力進展。

DeepMind相信這有助於推進問題解決型AI的研究。，包括每一次測試的資料供外界使用。

https://www.ithome.com.tw/news/149181

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今年2月起，特斯拉（Tesla）上的全自動輔助駕駛（Full Self-Driving，FSD）設置，而被美國政府要求召回的主因是當中的「Rolling Stop」功能，允許汽車在行經設立停車標誌的交叉路口時，以滑行的方式低速通過，而非完全停止。

，但美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）發現，其FSD測試版含有允許駕駛滑行通過具停車讓行標誌的功能，儘管迄今尚未出現因此而發生的車禍，但與該公司討論之後，車商決定自願關閉該功能。

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「Rolling Stop」必須由駕駛主動啟用，而且須在許多條件成立之後，才會讓汽車以時速最高9公里（5.6哩）的滑行狀態通過設立停車標誌的路口，這些條件包括：路口附近未偵測到行人或移動車輛、路口須有足夠的能見度、交叉路口的所有道路限速為時速48公里以下，綜合這些現場狀態，汽車才能夠滑行而不直接停止。

根據美國的交通規則要求，車輛行駛時，只要遇到設有停車標誌的路口，都必須先停車，確認無風險之後，才能通過。此一召回影響所有安裝FSD測試版的Model S、Model X、Model 3與Model Y。

基本上，FSD中的「Rolling Stop」功能，始於2020年10月釋出的2020.40.4.10韌體版本，特斯拉已準備在最新的2021.44.30.15版本中關閉該功能，並於今年2月起陸續發布通知，同時，該公司也決定，未來上市的新車都將不會具備「Rolling Stop」功能。

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隨著疫情降溫，百貨人潮回流、業績相對增溫，遠百營運長林彰豐指出，百貨業去年6月正值三級警戒業績基期低，對比今年同期多數增長，但較前年呈現持平；以遠百來說，今年以來全台業績增長逾18％，其中竹北店開幕不到半年即衝出近29億業績，預期首年上看55億元，成為全台第三大店。

據悉，遠百正評估拿下竹北店斜對面的「竹北巨蛋」新竹體育園區BOT案，屆時有望為竹北店添新營業面積近萬坪，未來全年貢獻70億~100億不是夢；遠百亦強調，「竹北巨蛋」案預計年底前明朗化。

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遠百年初開出竹北店，在GUCCI等精品業績帶動下，至今業績近29億元，全年可望達高標55億元，進一步挹注遠百全台12店，前五月業績增逾12％，前六月目前為止則有18％成長，估計自23日起至7月4日，全台遠百55周年促銷下，有望帶動上半年全台業績成長逾二成。

目前遠百全台破百億大店包括台中大遠百與板橋大遠百，其中台中大遠百國際精品挹注貢獻達56％，精品營業額持續增長三～四成，目前為止業績已突破90億、全年上看180億元；而板橋大遠百去年受疫情影響，全年業績93億元，今年截至目前為止仍增長2％，加上月底前GUCCI改裝、新引進餐廳MOMO paradise上月開幕，10月更將引進「初魚」鐵板燒、12月有乾杯集團一口氣進駐「黑毛屋」、「老乾杯」等，有望帶動全年業績目標重回100億元。

來源鏈接：https://ctee.com.tw/news/industry/664571.html

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運輸塞港、極端氣候，外加俄烏戰爭，飼料暨肉品大廠卜蜂董事長鄭武樾21日表示，雖然上半年國內飼料價格調了三波，但這個漲幅，連運費成本都無法cover，下半年漲價壓力持續。

鄭武樾指出，台灣的「黃小玉」等農糧原料幾乎全部仰賴進口，過去一年運費飆漲，據公會統計，飼料主要原料像是黃豆、玉米，每公斤成本因此增加2元；相較之下，今年以來台灣飼料價格總共漲了三波，包括元月每公斤漲0.6元、3月漲0.5元、5月漲0.7元，合計漲1.8元，還沒辦法cover運費增加。更不用說黃小玉價格漲幅驚人，且今年新台幣貶值，加重原料進口負擔，食品廠成本壓力持續破表。

但由於政府對於民生消費物價持續緊盯，鄭武樾對下半年是否漲價不願鬆口，只表示「走一步、算一步」，現階段會先透過各種食品加工技術的研發，提高產品附加價值。

卜蜂23日將召開股東會，公司去年遭遇國內疫情三級警戒，及原物料高漲墊高成本，卜蜂去年營收248.41億元，年增11.9％；但稅後純益13.55億元，年減18.2％，EPS為5.06元。卜蜂預計每股派發現金股息3元、外加股票股利1元，合計4元，將待23日股東會拍板通過。

卜蜂泰國母公司Charoen Pokphand Foods Public Company（簡稱CP）20日公告，經由私人間受讓方式，取得卜蜂高達10.45萬張，持股比例高達39％。大手筆轉讓動作，引發外界好奇。鄭武樾解釋，這只是集團簡化投資架構，方便管理。卜蜂的泰國母公司卜蜂集團（CP），原本是透過多家投資公司控制台灣卜蜂，現在把中間的公司拿掉，改由泰國母公司直接控制，完全不影響公司營運。

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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

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