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今年紅帽在4月底舉行的全球用戶大會當中，發表了3套代管服務，我們先前已介紹OpenShift Data Science，是用於機器學習模型開發的解決方案，接著再來看看另一套OpenShift Streams for Apache Kafka，它同樣緊密整合該公司發展的OpenShift Dedicated代管服務，能讓企業在使用現代化的IT環境之餘，也能藉助這樣的服務模式來減少維運複雜度，並且在橫跨開放式混合雲與多雲的架構下，獲得通用的功能組合。

值得一提的是，紅帽在推出的OpenShift Streams for Apache Kafka之前，在OpenShift平臺執行Kafka這類應用系統的部署、設定、管理等工作的簡化，其實，在2018年10月底，也曾推出一套專屬的解決方案，稱為Red Hat AMQ Streams，主要是透過多種Operator的搭配來達到這些要求。而如今透過全代管服務模式的提供，可幫企業進一步減輕支撐、整合、維護Kafka所衍生的工作負擔。

基於OpenShift代管服務與Kafka而成

顧名思義，OpenShift Streams for Apache Kafka這套解決方案，採用開放原始碼的事件資料流（event streams/streaming events）處理軟體Apache Kafka，透過雲端服務來簡化建置、執行、維運Kafka的流程。至於Kafka，本身是採用發布－訂閱模式來傳遞資訊的分散式訊息處理系統，能夠建立具有容錯能力的即時資料餵送機制。

有了這樣的代管服務，企業即可在幾分鐘之內，在OpenShift Dedicated的環境當中，啟動、執行Kafka執行個體，隨後開始設定組態，如此一來，企業軟體開發團隊更容易將連續資料流併入應用系統當中。同時，它還能橫跨分散式微型服務大型資料傳輸Volume，以及多個代管維運作業，提供一致的處理方式。

紅帽表示，每個Kafka執行個體包含了一個Kafka叢集，在單一叢集裡面，會執行多個中介器（Broker），而每個Broker又包含多個負責接收與儲存資料的題目（Topic）。以Topic而言，可區隔成多個分割區（Partition），而這些分割區會散布、複製到不同Broker，可提供容錯與增進資料存取吞吐量的成效。

此外，OpenShift Streams for Apache Kafka本身提供7天、24小時不間斷的持續運作，在服務等級協定（SLA）上，還可達到99.95%的上線時間（uptime）狀態量測方式、監控機制。

紅帽表示，OpenShift Streams for Apache Kafka主要是針對即時資料流（real-time data streams）的處理需求，不論其存在於何處，提供簡易的新增、探查、連接方式。以目前而言，這套代管服務會以開發預覽版的形式，提供試用，預計今年稍晚全面上線營運。

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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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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。

未來OpenShift Streams for Apache Kafka可能會有哪些發展？紅帽有意將這套代管服務綁定在結構描述登錄檔（schema registry）當中，多個工作團隊就能輕鬆探訪與連接其他團隊的串流資料Topic，而且公布他們本身的結構描述登錄檔，以便讓公司其他開發人員能夠運用。

簡化建置、維護與管理Kafka的工作，更快提供可用的服務

若企業決定採用OpenShift Streams for Apache Kafka，對於整個IT團隊而言，可大幅節省相關環境的作業時間。

舉例來說，管理Kafka服務的工作，將轉由紅帽公司的網站可靠性工程師（SRE）來負責，舉凡彙整事件記錄、系統升級、維持更長的上線可用時間，換言之，這些日常維運工作會轉交給紅帽的SRE人員主動處理，由紅帽來處理基礎架構，而隸屬於企業用戶的系統管理者，也可將心力放在其他任務上。

企業用戶的軟體開發人員也能更快聚焦在組建應用程式的工作，提升附加價值，以及擴充應用系統的執行規模。同時，他們也能在此自行建立多個Kafka資源池，從而獲得獨立運作能力與效率，而不需擔憂底層的資料收集與處理需求。

提供多種存取方式

事實上，在紅帽設計與建構這套解決方案時，他們表示，開發者體驗就是優先考量的部份，希望這些人員進行即時應用程式的組建、部署、擴大執行規模時，都可以流暢地操作。

因此，企業不需先建置OpenShift環境，就能開始使用OpenShift Streams for Apache Kafka，而這也是一般全代管服務的共通優勢；此時，開發者可透過紅帽提供服務繫結（service binding）的Operator，而能以簡易的方式，將OpenShift工作負載連接到Kafka的Topic。

而基於這樣的解決方案，不論應用程式部署在何種位置，開發者只需幾個動作，例如透過cloud.redhat.com的網頁操作介面、Red Hat OpenShift Application Services（RHOAS）的命令列介面，以及REST API，就能針對即時資料流進行新增、探訪、連接等處理。這也意味著，要將即時資料流連接執行在OpenShift之上的微服務，會變得更容易，而能將即時處理的操作體驗提供給用戶，並且以此來組建資料分析應用程式。

產品資訊

Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka
●原廠：Red Hat
●建議售價：廠商未提供
●版本：開發預覽版
●底層公有雲服務：AWS
●操作方式：網頁介面（cloud.redhat.com）、命令列（RHOAS CLI）、REST API
●服務組成：Kafka叢集，包含Kafka broker、ZooKeeper 執行個體、管理元件
●Broker組成：Topic、Partition、Partition leader、Partition follower、Replication factor（每個AZ至少配置3個）、In-sync replica（每個Topic至少配置2個）
●服務等級協定：99.95%

【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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單純貝氏分類（Naive bayes classifier）是基於貝氏定理，那麼，貝氏定理又是什麼呢？若不小心迷失在P(A|B)、P(A)等公式的符號中，不妨從生活實例開始理解，進一步地抽取現象的特徵作為計算，就可以應用單純貝氏分類。

貝氏定理與疾病檢驗

在機器學習的領域中，單純貝氏分類是諸多分類方法中的一個，它從貝氏定理P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)出發，其中P(A)、P(B)各代表A、B事件發生的機率，P(A|B)代表在觀察到B事件時，又觀察到A事件的機率，P(B|A)代表在觀察到A事件時，又觀察到B事件的機率。

對許多人來說，機率本身就是個難以捉摸的概念，用符號來認識貝氏定理，就更難以想像其意義了。我們可以從另一個角度來認識，抽菸且得肺癌的機率可以寫為P(肺癌|抽菸)，得肺癌而且有抽菸的機率可以寫為P(抽菸|肺癌)，貝氏定理告訴我們，P(肺癌|抽菸)與P(抽菸|肺癌)有正相關，從直覺上來想也是如此，抽菸容易得肺癌，相對地也表示，得肺癌的人很可能有抽菸。

但是，過多的直覺有時不代表事實，例如，若有個試劑可以檢驗某個疾病，試劑會有真陽（得病者被驗為陽性）、真陰（未得病者被驗為陰性）、偽陽（未得病者被驗為陽性）、偽陰（得病者被驗為陰性），若某檢驗後各自人數分別記為TP、TN、FP、FN，我們可以使用召回率（Recall）作為評估試劑的指標之一，計算方式為TP/(TP+FN)。

這裡所謂的召回率，簡單來說，就是得病且被試劑驗出陽性的機率，可以記為P(陽性|得病)，單純依賴直覺的話，若P(陽性|得病)很高，例如高達百分之99，想必P(得病|陽性)也很高吧！也就是檢驗出陽性的人，十之八九就一定有病嗎？畢竟根據貝氏定理，「P(得病|陽性)=P(陽性|得病)*P(得病)/P(陽性)」嘛！

P(陽性|得病)與P(得病|陽性)確實是有正相關，不過別忘了P(得病)與P(陽性)，P(得病)是總人口中得到該病的機率，可以從既有的資料中計算，假設計算後是百分之0.1，P(陽性)是被試劑檢驗為陽性的機率，也就是真陽性機率與真陰性機率的和，若計算後得到為0.022，依貝氏定理，P(得病|陽性)=0.99*0.001/0.022=0.045。

雖然，得病被試劑驗出陽性的機率高達百分之99，然而，在試劑檢驗為陽性的情況下，該人真正得病的機率卻只有百分之4.5，這還滿違反許多人的直覺，原因在於P(得病)只有百分之0.2，P(得病)就是俗稱的疫病盛行率，也就是說，在疫病盛行率不高的情況下，透過試劑檢驗來抓出真正的得病者在機率上並不高。

簡單的垃圾郵件分類

那麼，貝氏定理又跟機器學習有什麼關係了？

P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)這個公式，等號右邊其實代表著事前已經得知的各種機率，就像上述的例子，陽性、得病等各種機率，我們可以從既有的資料中計算；而貝氏定理等號的左邊，可以代表針對新資料預測的機率，例如在試劑檢驗為陽性的情況下，真正有得病的機率，也就是說，可以從既有資料中生成機率模型，從而預測某條件機率，

現在來換個例子，如果你的信箱從不篩選垃圾郵件，從收過的郵件中選出一封，郵件中包含「優惠」字眼的機率是P(優惠)，而任選出的郵件是垃圾郵件的機率若是P(垃圾)，是垃圾郵件且包含「優惠」字眼的條件機率是P(優惠|垃圾)，現在若收到了一封新郵件，其中包含了「優惠」字眼，那麼，它是垃圾郵件的機率有多高呢？

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當我們已經知道貝氏定理，此時，就可以用「P(優惠|垃圾)*P(垃圾)/P(優惠)」來計算，在進一步以實際數字說明前，我們可以再認識一個公式P(B)=P(B|A)*P(A)+P(B|not-A)*P(not-A)，其中not-A表示未發生A事件，如果A事件發生的機率是0.5，那麼P(A)就等於P(not-A)。

這時，貝氏定理P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)的等號右邊，就可以寫為P(B|A)*P(A)/(P(B|A)*P(A)+P(B|not-A)*P(not-A))，將相同的P(A)、P(not-A)抵消，最後就得到P(B|A)/(P(B|A)+P(B|not-A))。

也就是說，在假設任選出的郵件為機率是0.5的情況下，若P(優惠|垃圾)是0.6，P(優惠|not-垃圾)是0.1，那麼，包含了「優惠」字眼又是垃圾郵件的機率，就可以用「P(優惠|垃圾)/(P(優惠|垃圾)+P(優惠|not-垃圾))」來計算，也就是0.6/(0.6+0.1)=0.85，看來包含「優惠」字眼的話，滿有可能是垃圾郵件！

單純貝氏分類

當然，一封信件裡，實際上，可作為識別垃圾郵件的字眼不會只有一個，常用且簡單的文件特徵抽取方式之一是詞袋（bag-of-words）模型，例如，若字眼清單為「優惠、降價、限時、打折、好禮、領取、免費、好康」，對於一封郵件，基本的特徵向量可以用有或沒有出現字眼來表示，例如，特徵向量[1,0,1,1,0,1,0,0]表示信中同時出現了「優惠、限時、打折、領取」字眼。

若以xi表示特徵向量的第i個分量，信中同時出現「優惠、限時、打折、領取」字眼的機率，可以表示為P(x1=1,x2=0,x3=1,…x8=0|垃圾)。為了單純化，假設字眼清單中每個字眼的出現都是獨立事件，也就是出現某字眼與否，與其他字眼出現與否無關，對於獨立事件，P(x1=1,x2=0,x3=1,…x8=0|垃圾)等於P(x1=1|垃圾)*P(x2=0|垃圾)*…*P(x8=0|垃圾)。

也就是說，若X=[1,0,1,1,0,1,0,0]，「P(X|垃圾)/(P(X|垃圾)+P(X|not-垃圾))」就表示同時出現「優惠、限時、打折、領取」字眼的情況下，是垃圾郵件的機率，若假設字眼的出現是獨立事件，其中P(X|垃圾)、P(X|not-垃圾)的部份，都可以用垃圾郵件中個別字眼出現機率，以相乘的方式來計算，再根據得到的機率判定是不是垃圾郵件，這就是單純貝氏分類的基本原理。

實際上，字眼出現與否，彼此間還是會有些關聯，然而，單純貝氏分類假設它們是獨立事件，這就是其單純、天真之處，就方才談到的基本原理來說，單純貝氏分類實作簡單且執行快速，雖然有獨立事件的非現實假設，但是，單純貝氏分類通常還是有不錯的表現，特別是對於資料量不大的情況，這邊使用垃圾郵件判定為例，正是因為現實中也會使用單純貝氏分類，來作為垃圾郵件篩選器。

方才例子，字眼的特徵不是連續的，且未討論個別特徵分布的狀況，針對不同特徵與分布，有多項式單純貝氏、高斯單純貝氏、白努利單純貝氏等方法，像sklearn程式庫，就分別提供MultinomialNB、GaussianNB、BernoulliNB等實作，例如，人的身高、體重等具有高斯分布的連續型資料，或許可以採用高斯單純貝氏來處理分類的任務。

試著從生活實例中理解

在面對機率方面的問題或方法時，單看公式經常不易理解，其實生活中就有許多實例可循。例如，下雨通常伴隨著黑雲，這是屬於條件機率，只不過生活實例有時過於依賴直覺而不精確罷了，例如，如果看到黑雲，下雨的機會就高嗎？

這時可試想，這地區或季節下雨的機會是多少？出現黑雲的機會又是多少？試著多想幾個這類例子，就不難理解貝氏定理，而這些理解過程可以進一步擴展，將一些現象的特徵抽取出來作為計算基礎，就可以應用單純貝氏分類來做點分析了。

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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。

台大機械系教授孫珍理借調駐舊金山科技組組長，落地之後她親身經歷了矽谷生活被「演算法」主導的世界，反思矽谷和美國的成功方程式不是世界常態，台灣要有自己的論述。

「矽谷是一個變化很快的地方，離開多年，當地發生了什麼變化，我很想知道。」1972年出生的孫珍理畢業於中央大學機械系、史丹佛大學機械碩士、加州大學柏克萊分校博士。學成返台後在學術圈發展20年，今年9月由學界借調至國科會到矽谷擔任駐舊金山台北經文處科技組新任組長。

孫珍理近日接受中央社專訪有感而發，「演算法主導了我們的世界！」而那幾乎是任何外地人進入美國生活大教室的第一堂課。

一落地是「行」的體驗，她先面對矽谷重要交通脈動在尖峰時間無窮盡的塞車。她觀察，為了紓解高速公路的大量車潮，谷歌地圖的演算法把用路人導向地方道路，結果卻讓地方道路與高速公路都塞，居民飽受其苦。

以舊金山灣區佛利蒙特（Fremont）為例，市政府為了對抗演算法對交通的影響，採用最原始的方式，把原本單線兩個車道的地方道路縮減為一個、製造塞車，好讓谷歌地圖把車流導回高速公路，不過民眾也因為少一個使用車道而非常不方便。

外派矽谷之初的「奇遇記」還包括網路服務和台灣的反差。她從台灣帶到美國的蘋果智慧型新手機，竟然與當地電信服務商「水土不服」，以至於多天沒有網路。她向同事借網路熱點，只得到3G的訊號，相對於「台灣399元吃到飽、12G方案」，她說，同事每月付出80美元（約新台幣2480元）資費，「用美國的標準，還覺得很便宜」，

有點熟悉又有點陌生，成了這段駐外生涯的起點，也給了孫珍理許多有趣的故事和反思。

她和美國學者、官員的對話中觀察到，科技公司有能力把人類送上月球、加州高鐵卻蓋不成；美國能夠做星鏈（Starlink）通訊系統，但是柏油道路坑坑疤疤；加州的經濟體全球第5，社會階層卻愈趨兩極化；「時間即金錢、金錢可以買時間」，舊金山灣區的高速公路在今年實施「共乘車道」改名「快速車道」要收費，而費率是取決於隔壁車道的車流有多洶湧。

在近兩個月與矽谷近距離相處，她的心得之一是「台灣要有自己的敘事論述」。她認為，矽谷不是世界的常態

，在矽谷或美國有其成功的方程式，雖然美國文化影響很大，但不是每個國家都要走美國路線，而台灣用自己的方程式也走到了目前為止的成功。

她把台灣科技業定位為「全球領導群中的謹慎追隨者、特重精準投資」。她說，在過去歷任科技組組長的努力下已經有很好的傳統，連結台灣的新創事業是「基本盤

」，而現在台灣的半導體業與美國站在同一陣線，雙邊機會多，至於她的背景和人脈可以更著力貢獻的是串連學界的國際合作。

以為孫珍理一路是學霸嗎？她自嘲，當年大學聯考數學成績沒有達低標，很多需要數學加權的科系不能填，「非常感謝中央大學機械系收留我」。

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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還記得在史丹佛大學經過一年半繁重、緊繃的碩士課程，回台後孫珍理在台南老家過了近3個月「阿宅的生活」。直到她的姊姊、政大傳播學院教授孫秀蕙看不下去，出了一個獨特的點子，「妳去環遊世界，我幫妳出旅費」。

沒人逼她之下，孫珍理說自己「羞恥心頓生」，用最原始的求職方式「買份報紙，看徵才廣告、投履歷」，找到她的第一份工作。

在一年多效力科技業期間，她多次到日本與美國出差、接產學計畫，她自忖「什麼是適合自己一輩子做下去的志業？」她認真考慮研發或學術工作，加上小時候受祖父「多出國看看」的影響，決定攻讀博士班。

在柏克萊的研究生涯，她因個人因素感到掙扎，又是家人的一句話，她的母親、生前曾任成功大學都市計畫系主任黃秋月說，「唸不下去就回台」、「所有事情都很辛苦，喜歡又做得來是幸運的事」，有如一記對她的當頭棒喝。

彼時她的指導教授與美國國家航空暨太空總署（NASA）的研究計畫經費只有3年，她後來到電機系修課、當助教，由電機系幫她出學費。交出博士論文原稿那一刻，她收到「一根棒棒糖」，自問「就這樣？」，原來人生翻頁又是另一個篇章。

在和孫珍理的訪談中，她循循善誘的特質明顯，自帶幽默、動輒「金句大爆發」，擅長以她挫敗的小故事鼓舞別人。

她提到，在「麻雀雖小、五臟俱全」的國立台灣科技大學任教，對技職教育有深刻體驗，但也被台灣少子化的浪潮打到，「屢被學生分手頗傷心」。

有一年她只剩下一名研究生時，她覺得要對自己做出改變，本著「不論在什麼地方，做正確的事，都可以對某些人有幫助」，她主動向台灣大學投遞履歷表、獲聘機械系任教。

理工背景出身、帶著人文的關懷，孫珍理以愛貓出名。她這次帶著飼養10年的愛貓同行出國工作，結果貓咪時差嚴重、不好好進食。面對著與台灣迥然不同的環境，貓咪選擇躲在客廳的至高處好幾天，只是俯瞰新一切。

若說人貓有相通之處，那是「走出舒適圈、不斷翻頁才能看到新風景」。矽谷的塞車、海外住宿、網路與氣候變遷的適應等，對她都已經是駐外生涯翻過的前一章。

台大教授借調科技組組長，意味著時間要繞著太平洋兩端的時差走，學校與公務並行，但也是拜科技之賜，才讓這一切成為可能。跨國多工的成功心法，孫珍理分享另一個金句：「今日事、今日畢，今日不畢、永遠不畢」。（編輯：韋樞）1111024

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/realtimenews/20221024001190-260412

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歐盟10月初通過議案，2024年底，在歐盟販售的手機、平板等都必須使用Type-C充電規格，包含一直以來使用Lightning充電線的蘋果（Apple）。儘管蘋果對協議有不同的意見，但蘋果高層近期受訪坦言，蘋果「別無選擇」，雖然反對但也不得不接受歐盟的規定。

9to5Mac報導，蘋果全球行銷資深副總喬斯維亞克（Greg Joswiak）在《華爾街日報》年度科技論壇（Tech Live）首次表示蘋果會遵守這項新規定，儘管該公司並不同意這項規定。

喬斯維亞克說，Type-C和Lightning是全球最受歡迎的2種充電規格，其中有超過10億人使用Lightning規格。他強調，蘋果的信念，是透過使用一種可與充電線斷開連接的電纜以取得平衡，一端是Lightning，另一端則讓用戶彈性使用其它連接器，包括Type-C。

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喬斯維亞克指出，歐盟立法者與蘋果就充電規格監管存有一點分歧。他表示，歐盟的出發點是好的，但監管卻讓事情變得棘手。

喬斯維亞克也無奈證實，面對歐盟的規定，蘋果「別無選擇」。雖然他並未直言iPhone將使用Type-C規格，但這是唯一的解方。

根據2021年數據顯示，蘋果全年銷售2.41億iPhone手機，其中歐洲佔了5,600萬部。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/realtimenews/20221026004891-260412

選擇好的茶葉罐，有效地保持茶葉的鮮度與風味!

茶葉罐的一般有錫製、鐵製、陶瓷、玻璃、紙製等，其中以選用有雙層蓋的鐵製彩色茶罐和長頸錫瓶為佳，用陶瓷器貯存茶葉，則以口小腹大者為宜。

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示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

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聯發科（2454）26日舉行「發哥開講」主題為WiFi無線網路發展，聯發科指出，公司推出業界最先進的6奈米製程WiFi系統單晶片不論在頻寬、速率都勝過對手，且全球首創的單晶片多重連結模式（MLO）更能達到低延遲，預期2024～2029年的WiFi 7整體市場產值上看7,700億元，台灣供應鏈有機會拿下5,000億元商機。

聯發科舉行今年第二度「發哥開講」，聯發科智慧聯通事業部協理葉信忠引用WiFi Alliance釋出的資料顯示，預期2024～2029年，包含半導體、相關零組件與終端產值將高達約7,700億元，且其中台灣供應鏈有機會拿下5,000億元的商機，而次世代無線網路WiFi 7更能帶給使用者更快的速度、更低時延的體驗。

葉信忠指出，聯發科積極參與次世代無線網路標準制定、技術研發、測試規範，與標準機構Wi-Fi聯盟一直保持緊密合作，成為全球技術標準的貢獻者以及全球首批採用Wi-Fi 7的公司之一。

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

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好的茗茶,更需要密封性高的茶葉罐,才能留住香氣!

茶葉罐是用來存放茶葉的容器，有錫製、鐵製、陶瓷、玻璃、紙製的材質。

聯發科表示，公司在WiFi 7方案共提出搶市的五大創新，在快速方面，採用業界最先進的6奈米製程，並搭載全新設計的雙網路封包加速引擎，在飆網的時候無後顧之憂。在穩定方面，聯發科創下業界唯一單晶片MLO架構，大幅降低網路延遲，成果勝出同業100倍以上。

另外，在不斷網方面，聯發科技的多天線技術，可讓傳輸距離再增大30％。加上專利的多頻無線組網，能支援超過1,000個使用者同時上線，提供順暢運行零死角的體驗。

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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

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受惠北美大型雲端業者積極增建資料中心基礎設施，市調預估明年全球伺服器出貨量將再成長5.2％、突破1,900萬台，加上兩大晶片商英特爾、超微新一代CPU量產，亦有望帶動部分換機需求。

展望未來五年持續推升全球伺服器出貨成長的主要動能，仍將來自大型公有雲業者，DIGITIMES Research分析師龔明德預估，2022～2027年全球伺服器出貨量將持穩以5～7％的年成長率緩增，年複合成長率（CAGR）則為6.1％。

DIGITIMES Research預估，近年全球伺服器出貨總量直至2017年，都將年年創高，繼去年度突破1,700萬台後，今年將再年增6.3％、達1,800萬台以上，並於2024年超越2,000萬台。

由於原預期於今年第四季出貨的新平台伺服器訂單，在英特爾與超微紛紛因技術問題延後量產，不過隨著新一代的CPU或AI加速晶片陸續上市，仍為雲端資料中心及企業客戶端伺服器帶來增購或換機利多。

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

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

滑鼠墊適用各種文宣活動廣告曝光,專業客製服務

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。

此外，隨著全球5G資料中心基礎設施陸續建置，帶動核心（core）及邊緣端的電信伺服器發展，O-RAN聯盟亦積極推動採開放式商用現成設備（COTS）作為邊緣RAN端設備，預期自明年起亦將逐步帶動邊緣白牌電信伺服器產品出貨成長。

市調指出，大型雲端供應商為滿足對外雲端服務，或自家影音串流平台、電子商務及各種線上服務等需求，仍將繼續於全球各地擴建資料中心基礎設施，是帶動全球伺服器出貨增長最主要的動能之一。

同時隨著各應用領域企業用戶在雲端及邊緣端需處理日益龐大數據，將促使HPC、AI伺服器需求提升。

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各大百貨每波促銷贈品活動，限量知名LOGOL型資料夾，獨家販售中!!

Ｌ型文件夾是市面上最常見到的收納文具，有多層與各種厚度可選擇，也可客製化製作專屬自己的尺寸

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微軟日前於秋季新品發布中端出的Surface家族新一代產品，26日起在台灣由Surface Laptop 5筆電先發上市，接續推出的2-in-1裝置Surface Pro 9及AIO一體式電腦Surface Studio 2+，也將分別於11月8日及15日在台正式開賣。

微軟受惠於教育及商務專案帶動，加上先前受缺料影響較其它品牌廠大，部分專案遞延出貨效益動能加持下，今年在筆電產品出貨動能相較其它品牌廠有逆勢增長的表現，研調機構DIGITIMES Research估可達270萬台。

惟明年仍因整體PC市況持續疲軟，微軟全年筆電出貨動能估亦將年減3.7％、回到2021年度的260萬台水準。

台灣微軟首席營運長陳慧蓉表示，因應現在行動／混合工作需求，新一代Surface將微軟Windows11、Microsoft 365、Microsoft Azue及Al服務等能協助使用者提高生產力的軟硬工作集結於一，為使用者「賦能」，同時此回Surface 系列新品大舉採用環保材質，支持微軟及客戶朝2030年淨零排碳的目標邁進。

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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

台灣微軟Surface商務事業部副總經理周文英指出，Surface家族自2012年推出後，十年來持續以提供具安全、行動力、高效，且擁有最佳軟硬整合體驗的產品，來滿足專業工作環境和學習場域的需求，這也是Surface很重要的DNA。

Surface Laptop 5筆電及2-in-1的Surface Pro 9皆搭載第12代Intel Core系列處理器、支援Intel Evo平臺，並配備Thunderbolt 4，另Surface Pro 9 5G版本採用 Microsoft SQ 3處理器，提供高速5G連網及長達19小時的電池續航力。

至於Surface Studio 2+則採用英特爾第11代Intel Core 11370H處理器，及輝達NVIDIA GeForce RTX 3060獨顯，並透過1080p HD視訊相機、杜比視界（Dolby Vision）與杜比全景聲（Dolby Atmos）和雙重錄音室等級麥克風，提供劇院級的視覺和聽覺體驗。

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塑膠射出成型加工商品有哪些?

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諾基亞大中華區副總裁暨台灣區總經理劉明達26日表示，諾基亞去年宣布在台推動全球合作夥伴計畫之後，今年擴大與13家本土業者合作，除了中華電、台灣大、遠傳、亞太電信等電信商之外，還包括與台電、帆宣、華電聯網、富鴻網、敦陽、凌群、億宣應用、邁達特、皇輝、淮南寰宇、互動國際數位等台廠共同發展5G及相關應用。

其中，諾基亞已攜手帆宣系統科技及逢甲大學合作5G智慧城市實驗室，同時與帆宣合作智慧工廠，與華電聯網共同參與桃園機場5G智慧旅運空間服務實證計畫，參與華電聯網位在新北市寶高智慧產業園區的研發中心，並與台電合作5G專網計畫，與皇輝合作智慧防災。

相較於諾基亞去年與和碩、台朔汽車貨運、艾歐圖科技分別在智慧工廠、自駕車、車聯網等領域合作，今年諾基亞在台推動全球合作夥伴計畫的規模更大。

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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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全球企業正全面朝向淨零碳排方向努力，諾基亞也規畫出「2030科技願景」全球長期發展策略，今年加入RE100，2025年達到100％碳排淨零。除了從設備核心網做到減碳，也引導供應鏈落實做到碳排減量，具體做法包括自製晶片，比較耗能的設備或產品要求再生再利用，並以AI人工智慧輔助，從設計一開始就導入回收再利用，以及要求產品80％可再利用。

就全球產業發展趨勢來看，劉明達表示，數位孿生服務會在2026年為全球創造出500億美元的商機，由於5G及6G未來必須與低軌道衛星互相串連，才能容納未來下載及上傳量爆增趨勢，因此預期2030年之前全球企業發射的低軌衛星將達10萬顆，同時推升5G+ICT支出在2030年達到每年4.5兆美元，其中60％約2.7兆美元由邊緣運算驅動。

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