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微軟

微軟本周了內部所使用的AI安全風險評估工具，這是一個基於命令列的工具，且為一通用自動化層，可用來評估各種機器學習系統的安全性，可用來執行紅隊演練、滲透測試、漏洞掃描，也能紀錄攻擊事件。

，AI系統日益被應用在各種關鍵領域，諸如健康照護、金融或國防等，消費者必須確認這些關鍵領域的AI系統是安全的。根據Gartner的預測，在2024年時，未部署AI風險管理控制機制的組織，得到負面AI結果的風險是有部署相關機制者的兩倍，然而，在微軟針對28個組織所進行的調查中，有25個並未部署得以正確保全AI系統的安全機制，意謂著安全專家正在尋找該領域的具體方針。

Counterfit是微軟為了評估內部AI系統漏洞所發展的工具，初期是為了對抗針對個別AI模型所撰寫的攻擊腳本程式，繼之擴大為可捍衛多個AI系統的通用自動化工具，現在微軟仍定期利用Counterfit作為AI的紅隊演練工具，亦可用來掃描生產AI服務的漏洞，或是在AI部署階段就逮住漏洞。

圖片來源＿微軟

目前的Counterfit已可適用於不同的環境、不同的AI模型與資料格式，例如它能評估位於任何雲端環境、就地部署或是邊緣的AI模型，也可抽象化AI模型的內部作業以讓安全專家能專注於安全評估，並支援基於文字、影像或通用輸入等AI模型。

微軟標榜Counterfit是替安全專家所設計，因此它能針對AI系統展開滲透測試及紅隊演練，還能掃描各種AI系統的安全漏洞，同時在AI系統遭到攻擊時進行紀錄。

此外，微軟亦建議安全專家在使用Counterfit時可搭配其它資源，涵蓋、將攻擊分類的、，以及。

https://www.ithome.com.tw/news/144196

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臉書

重點新聞(0430～0506)

臉書     自監督學習     Transformer  

臉書新模型融合自監督和Transformer，不需標註資料還能揪出複製圖

臉書聯手法國國家電腦科學研究院Inria，共同設計一套新訓練方法DINO，融合了自監督學習（Self-supervised learning）和Transformer的注意力機制優點，來訓練電腦視覺模型Vision Transformer（ViT），不需要標註資料就能完成訓練。用這個方法訓練出來的模型，能準確辨識圖片和影片中的物件，也能進行語意分割，完全不需標註資料。

臉書指出，近幾年AI突破性的成就來自兩大技術，也就是自監督學習和Transformer。自監督學習的好處是，AI模型能從未標註的資料中學習，省下標註所需的人力和時間成本。而Transformer的優點是，AI模型可從輸入值中，將注意力聚焦於所選的區域，來更有效率地推論。

於是，臉書結合這兩大技術，設計出DINO演算法。他們將自監督學習的兩大優點：老師網路（Momentum teacher）和多剪裁訓練（Multicrop training）整合到DINO框架中，來搭配ViT的自我注意力優勢。團隊發現，融合自監督學習和Transformer的DINO，對視覺世界的理解和人類很像，能辨識出物件的部分組成和圖片中的共同特徵；他們以ImageNet不同類別的影像來測試，發現DINO會以人能理解的方式，來分類影像，將相似的類別擺在一起。

這個方法，能讓模型快速執行k-NN分類任務，且不需要繁瑣的微調或學習分類器。在ImageNet的測試中，團隊也發現DINO比其他自監督學習模型還要好，而且，DINO還有能力識破複製圖和本尊的差異，未來可用於版權保護的偵測器上。

 AWS    DeepRacer    迷你賽車 

擴大推廣AI賽車活動，AWS決定開源迷你賽車DeepRacer模擬器

AWS宣布要開源迷你賽車DeepRacer的裝置軟體，開發者可進一步擴展DeepRacer功能，讓賽車裝置可執行更多行為。DeepRacer是一個雲端虛擬賽車模擬器，開發者可在雲端上訓練、調校ML模型，並載入到1/18大小的迷你自駕車，讓它在設計好的軌道中行駛，克服各種轉彎與直線道路組合。

DeepRacer所使用的機器作業系統ROS是用Ubuntu開發，而開源DeepRacer程式碼，可讓有Linux程式開發能力的開發者，創造出新的車輛用途，實現更多創意。開發者也可在社群媒體中，用#deepracerproject標籤分享自己的開發專案，AWS會將這些專案收集到DeepRacer GitHub Organization中，並在之後的部落格介紹。

  MIT    電腦視覺      材料壓力 

MIT新材料分析AI工具，靠一張外觀照片就能估算出材料壓力

麻省理工學院（MIT）開發一套AI，可用電腦視覺辨識材料內部結構圖，來快速計算材料部份特性，像是應力（Stress）與應變（Strain）值，省下繁瑣的物理計算。

MIT指出，一般來說，工程師需耗費大量時間來計算材料內力，就算有電腦輔助，還是會遇到長達數天甚至數月的模擬問題。為解決問題，研究團隊看上生成對抗網路（GAN），先使用上萬組圖像訓練網路，這些圖組由兩張圖組成，一張描繪材料內部在機械作用下的微觀結構，另一張則以顏色編碼標示該材料的應力和應變數值，讓AI網路反覆迭代，算出材料的幾何形狀和其所產生應力之間的關係。這個方法，讓AI只要看一張圖片，就能預測材質的內力，解決過去需要撰寫程式碼，求解偏微分方程式的麻煩。

  美國衛生部     AI策略     資料共享  

美國衛生部揭露未來醫療AI布局

美國衛生部AI長Oki Mek日前揭露美國衛生部未來醫療AI佈局，要執行今年1月提出的AI策略，共有4大目標，包括成立AI委員會和AI實踐社群、做好AI治理和法遵，以及建立沙盒，來衡量AI成效和成本。

進一步來說，美國衛生部一年有1.3兆美金預算，若以GDP排名來看，相當於全球第13大國。這個資金雄厚的衛生部，還有8萬多名職員來維持運作。在4大目標中，成立AI委員會的用意是做好AI發展所需的團隊合作。」再來，建立AI實踐社群是要交換AI實作心得、制定醫療AI規則，還要以此克服醫療AI的兩大難題，也就是資料取得和資料準備。

而第3個目標是要確保醫療AI不違背法規，比如資料隱私、資安、程式碼偏差等。最後一個目標則是建立研發能力R&D，除了要建立沙盒實驗環境，還要藉機集中化管理一些作業，比如AI工作管線（Pipeline）和框架，並將一些該去中心化的作業去中心化。Oki Mek更強調，衛生部也想藉AI策略，來改變人們不想分享資料的心態。「沒有資料，就沒有AI，」衛生部希望在合法的前提下，來與相關組織共享資料。

 商之器     UDE App     醫療影像  

商之器UDE App讓iPad Pro化身行動醫療影像伺服器，離線也能判讀影像

國內從事醫療影像儲存與傳輸及雲端醫療平臺開發的商之器，近期展示一款UDE App，能將iPad Pro平板電腦當成行動醫療影像伺服器，可在離線狀態下檢視乳房攝影影像，並由AI模型來輔助揪出乳房腫瘤。這個做法，可將原本需要2周以上的篩檢流程縮短為1周左右，目前已有一家北部醫學中心準備採用。

這套UDE App不僅獲得美國FDA第二級認證，也通過臺灣TFDA認證。商之器解釋，這款乳癌判讀AI是去年與資策會聯手開發，結合iPad Pro內建的CoreML技術，即使不連網，也能即時進行AI判讀，商之器表示，今年不只在國內落地UDE App，還要推廣到國外。

甲骨文  分析雲    機器學習  

甲骨文推出分析雲，強化ML可解釋性和自然語言搜尋資料特色

甲骨文日前推出分析雲服務（ Oracle Analytics Cloud），強化了機器學習（ML）模型的可解釋性，使用者可查看影響模型決策的原因說明，比如，銀行拒絕給特定對象申請貸款，使用者可查看占比最重的原因。此外，使用者也能手動微調模型，來查看產出結果和變化。

而且，甲骨文分析雲也採用自然語言處理（NLP）技術，讓使用者用說的或打字就能查找所需的資訊，分析雲也會以自然語言方式回答。這是因為，甲骨文自建一套自然語言生成（NLG）引擎，可根據問題來掃描資料、圖表等，再組成答案給使用者。目前，該功能支援28種語言。

除此之外，甲骨文分析雲還有其他特點，包括自動化資料前處理、文本分析、關聯分析、圖表分析和客製化的地圖分析。其中，自動化資料前處理的意思是，由內建的資料分析引擎來對使用者資料掃描、取樣，找出潛在的資料質量問題，並主動通知使用者，比如對信用卡資訊等敏感訊息進行混淆處理等。除了這些特點，甲骨文分析雲也推出行動版應用程式，使用者也能在行動版上使用這些功能。

攝影／蘇文彬

圖片來源／MIT、AW、臉書、Nvidia、商之器、甲骨文

 AI趨勢近期新聞 

1. 疫情升溫！AI Labs社交距離App告訴你防疫最佳距離

2. 臉書發表半監督式學習新模型，影像辨識表現再突破

資料來源：iThome整理，2021年5月

https://www.ithome.com.tw/news/144208

Google發表了最新的機器人研究，同時也開源一個名為的模擬基準，目的是要加速操作可變形物體的研究。DeformableRavens內含12個任務，包括操作線材、編織物以及袋子，同時附有一個模型基礎架構，可供其他研究人員，藉由圖像來指示機器操縱可變形物體。

目前機器人的研究，進展到了讓機器人可以抓握各種剛體，但是針對可變形物體的研究卻相當少，而抓握可變形物體的困難之處，在於很難指定這類物體的配置，研究人員舉例，剛性立方體可以確定固定點的配置，會與物體的中心點有關，因此能夠有效地描述其3D空間，但這種演算法很難描述編織物的狀態。另外，即便能夠具體描述可變形物的狀態，但其牽涉的動態力學仍然非常複雜，因為可變形物體在執行特定操作之後，很難預測其未來的狀態。

DeformableRavens專案所提供的基礎架構，能夠讓機器人重新排列線材，使其與目標形狀相符，也能把編織物平整地放到目標區域，甚至是把物體插入到背包中，研究人員提到，這是目前第一個模擬器，可以讓機器人將物品裝入袋中，這個挑戰的難處，在於機器人必須學會複雜的相對空間關係。

DeformableRavens是以Google先前在排列物體上的研究作為基礎，其12個模擬任務套件，針對1D、2D和3D的可變形結構，每個任務都包含一個模擬的UR5機器手臂，和一個抓捏的模擬抓取器，並與腳本演示程序綑綁在一起，可用來自動收集模仿學習（Imitation Learning）的資料。

對可變形物體來說，指定目標配置的操作任務可能更為有挑戰性，因為其複雜的動力學特性，和高維度配置空間，目標不如剛體的姿勢容易指定，而且像是把物品放進袋中這種任務，還涉及複雜的相對空間關係。因此除了腳本演示的任務之外，DeformableRavens基礎測試還包括以目標圖像指定的條件任務。對於有條件的任務，機器人必須操縱給定的物體，使其狀態與圖像中的物體配置相符。

研究人員提到，為了在模擬基準中補充目標條件（Goal-Conditioned）任務，他們將這些目標條件整合到了之前所發布的Transporter Network基礎架構。這個基礎架構是以動作為中心（Action-Centric）的模型基礎架構，可以透過重新安排深層特徵，從視覺輸入推測出空間位移，以便良好地操縱剛體。

該基礎架構需要將目前環境的圖像、目標圖像以及最終物體配置作為輸入，計算這兩個圖像的深度視覺特徵，藉由組合這些特徵，以操作場景中的剛體以及可變形物體。研究人員解釋，Transporter Network基礎架構的優勢在於，其保留了視覺圖像的空間結構，可以提供歸納偏置（Inductive Bias），將圖像為基礎的目標條件，重新建構成為一個更簡單的特徵配對問題，進而提高了卷積網路的學習效率。

Google的研究顯示，目標條件的Transporter Network基礎架構，能夠良好的操縱可變形物體到指定的配置，研究人員也對2D和3D變形物體測試，Transporter Network基礎架構處理變形物體的能力，比過去方法大為進步，機器人所學習到的策略，可以有效地模擬裝袋任務，研究人員透過提供目標圖像，可讓機器人自己推測需要將物體放進哪一個袋中。

https://www.ithome.com.tw/news/144477

結合電腦視覺、機器學習、空間音頻與即時壓縮等技術，再加上一個具備立體感的光場（light field）顯示系統，讓使用者在65吋的大螢幕前視訊，試用過Starline的。

根據Google對Starline專案的定義，這是個結合先進硬體與軟體，可讓就算是身處不同城市或國家的親友與同事，都能感覺到彼此是在一起的通訊技術，使用者像是透過一個神奇的窗口，看到一個實際大小且立體的對象，且彼此能夠自然地對話、比手勢，還能夠有眼神的交流，而且完全不必配戴特別的眼鏡或頭戴式裝置。

受邀去參觀該專案的Wired編輯Lauren Goode，則把Starline形容為視訊電話亭（Video Booth），它像是個較大的電話亭，一邊有長椅，另一邊是個65吋的螢幕，有燈光也有攝影機，而出現在螢幕上的Google產品經理，彷彿就坐在她面前。

由於Starline專案需要客製化的硬體與高度專業化的設備，因此目前Google只在部分辦公室部署，供灣區、紐約與西雅圖的員工交流與測試，也已向健康照護及媒體等領域的合作夥伴展示，計畫今年就會與特定的合作夥伴進行試用部署。

https://www.ithome.com.tw/news/144493

南瀛農產行銷公司透過台南市農業局向農委會爭取7億元補助，在玉井區更新芒果蒸熱設備並建立中央冷鏈物流中心，其中蒸熱設備已完工，明年蒸熱良率可達百分百，冷鏈中心2024年完工，青果冷凍處理量每年可大幅提升至5500噸。

台南市年產芒果7萬8000噸，其中650噸透過玉井蒸熱廠處理後外銷日、韓，是台南芒果外銷的重要處理工廠。蒸熱廠成立17年，內部設備老舊，處理良率下降，南瀛農產行銷公司向中央爭取全額補助7億元，其中6280萬用在更新蒸熱設備，另闢5.7公頃地，編列6億多元建立冷鏈物流中心。

南瀛農產行銷公司總經理余清永以「山區大發展」形容這筆數億元的設備投資，冷鏈物流中心2024年完工啟用，每年可處理5500萬噸的青果，大幅提升山區農產外銷量。

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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。

余清永表示，蒸熱廠因設備老舊，過去良率僅維持7成5，蒸熱時間約4.5小時，設備升級後，良率可達百分百，蒸熱時間縮短至3小時，提高檢疫處理量與效率，有利於台南青果外銷海外市場，提高競爭力。

農委會主委陳吉仲表示，玉井擁有冷熱雙引擎後，台南市所有農產品與加工品，都可以在這裡處理，農產品的水準與價格都會更提升。

台南市副市長戴謙表示，台南市是6都中的農業大城市，蒸熱廠房設備更新不僅提升效能，更提高產品信譽，冷鏈物流建立後，所有水果都有國際競爭力。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/realtimenews/20221118003302-260405

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臭氧機的滅菌效果如何?

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AR技術是跨向元宇宙的前驅，要深入未來的元宇宙，必須先對AR有更多的理解。宇萌數位科技公司總監楊淑圓表示，從2016年台灣風靡寶可夢之後，AR應用就如雨後春筍盛行起來，在過去，AR只被視為一種程式，但現在AR在台灣已經發展成一個產業，宇萌數位科技在早期就已投入並專注在研發AR技術的公司。

楊淑圓笑說，自己所接觸的廣告行銷公司不下於150家，但需要製作AR的產業，豈止是廣告業，連教育、零售、醫療、金融、工業都在廣泛的使用AR。近年來政府大力推動數位科技發展，尤其是AR、VR、體感互動、數位雙生、5G，等新型態科技應用在各產業的成功案例與實績，大大助長台灣AR風潮的興起。

許多人疑惑的是，AR、VR、MR與XR有區隔嗎？楊淑圓解釋，VR屬於沉浸式體驗，也就是走進完全的虛擬世界，不被外界干擾。它所使用的載具以全罩式頭盔及感應裝置如手把或手套等為主。AR屬於虛實交互的場景，也就是在現實環境裡看到虛擬物件，其優點是人不需要和脫離現實世界，不論在工作或生活中能被容易的接觸與體驗。它所需載具以手持裝置或AR眼鏡為主。而MR也是在虛實空間中進行交互，它使用的穿戴裝置以半罩式頭盔為主，能達到解放雙手，在工作中更能發揮極大的輔助功能。至於XR則泛指上述三者。

目前，AR技術在廣告上的運用已無所不在。楊淑圓舉例，汽車廠商最常運用在行銷品牌活動中，它可以透過手機，使消費者直接在自己家裡看到3D擬真車款，連內裝都可一覽無遺。又例如，與臺北市政府推出「Taipei Friendly Go台北友善店家的城市AR尋寶活動，與台北市650個友善店家合作，旅人或市民只要透過手機開啟AR LBS互動，即可在空間中看到友善店家的地標進行導航，即可在店家門口進行抓寶與集章互動即可獲得店家優惠，達到促進商圈導流、導購的目的。另外也例舉國外的案例，一輛公車上掛滿了各種虛擬廣告，乘客可以任意點選虛擬廣告或開啟直播主的影片，讓瀏覽廣告更具互動與促動力，使搭公車玩互動式廣告變成一件很有趣的事。

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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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射出成型機按外形特徵可分為立式、臥式、直角式、旋轉式和偏心式等多種，目前以臥式最為常用。

楊淑圓說，根據研究顯示，AR的廣告活動帶來的轉換率約6%，產生的轉貼分享是25%，而民眾願意將自己與品牌的合影拍照儲存到手機裡的則高達91%，英國神經行銷與分析公司Neuro-insight研究發現，大腦記憶對AR與非AR任務的反應，人們記得有AR體驗的訊息比一般沒有AR的內容高出72%，在參與度、左右腦記憶和注意力、情感反應強度上，AR體驗更具吸引力，也具有極高的後續發酵力。楊淑圓強調，現在廣告、行銷、品牌人員已將AR視為一種創意資產，相關廣告從業人員也能透過AR思維，使設計廣告更具想像力與創意！現在製作AR更加便利，宇萌數位將AR各種互動模組如3D模型、刮刮卡、集章、優惠券、AR遊戲、LBS抓寶、哈利波特特效等以堆疊積木方式組成互動流程，製作AR成本大幅降低外，也更加快速有效率。

更多有關於AR在廣告裡的運用，可到《時報大師會館》規劃的「AdTech：數位轉型的關鍵方案」系列課程之中，由楊淑圓主講的「實戰Meta 必懂AR技術與心法」有更詳細的解析與分享。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/realtimenews/20221121000007-260412

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國科會與美國家科學基金會（NSF）共同徵求「台美先進半導體晶片設計與製作合作研究計畫（ACED Fab Program）」正式啟動，以高額研究經費，鼓勵台美學者合作研究前瞻半導體技術，獲選團隊將每年獲得最高新台幣1,400萬元研究費，為期三年。

國科會指出，台美科技合作協定（STA）於2020年12月簽署後，國科會與美國NSF即選定半導體領域開始研議合作細節，經過近二年討論協調，終於在2022年8月簽署執行協議，並於9月下旬共同徵求本項台美半導體合作（ACED-Fab）計畫，為台美STA簽署後第一項關鍵性成果。

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另外，國科會與美國國務院規劃於近期內，共同舉辦第一屆台美科技合作（STC）會議，這次先進半導體晶片設計合作計畫先行啟動未來台美科技合作新的里程碑。依據雙方規劃，國科會和NSF各提供每年新台幣3,000萬元研究經費，期程為三年，其中預算經費的50％，將使用於晶片下線製造使用。同時，國科會還會另案核定國研院半導體研究中心相關經費。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20221122000157-260204

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11月下旬面板報價

市場研究機構TrendForce公布11月下旬面板報價，電視面板全面上漲2～3美元，這也是電視面板價格連續兩個月上漲。至於IT面板價格跌幅則是持續收斂。TrendForce研究副總范博毓表示，在季底庫存調整效應的影響之下，預期12月面板價格欲漲不易，面板價格觸底盤整的格局可能將延續到第一季。

在面板廠強勢議價之下，電視面板價格在10月反彈，由於明年農曆春節時間早在1月下旬，因此11月電視面板拉貨動能還不錯，也支撐面板價格在11月續漲。11月32吋～55吋電視面板價格全面調漲2美元，32吋面板價格回到29美元、55吋面板價格則是漲到83美元。

至於超大尺寸電視面板價格也反彈，65吋面板價格調漲3美元、報價約110美元，75吋面板價格則是止跌持平。

IT面板價格在跌破成本價位之後，跌幅也持續收斂。21.5吋監視器面板價格持平、維持在41.3美元，主流的23.8吋、27吋面板價格跌幅縮小到0.3～0.5美元，報價分別為48.3、62.2美元。筆電面板亦然，HD TN面板價格跌幅來到0.1美元，FHD IPS面板本月的的價格跌幅約0.3美元，11.6吋筆電面板報價約24.8美元、14.4吋面板價格約26.3美元、15.6吋面板約40.5美元。

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范博毓表示，第三季面板廠大動作減產，10月、11月面板需求有所回溫，面板廠產能利用率增加，不過整體來看，第四季面板廠的產能利用率仍在低檔，平均約在70％以下。

需求面來看，雖然11月有元春備貨的需求支撐，但是12月進入季底庫存調整期，拉貨動能減弱，12月電視面板價格要持續調漲的難度較高，預期電視面板價格可能持平。

到了第一季傳統淡季，面板價格在觸底之後將維持平穩，預期要等到第二季品牌開始為新品備貨，價格將有機會反彈向上。

IT面板來看，以23.8吋監視器面板為例，從年初至今已經跌掉了30美元、跌幅高達40％，許多尺寸都已經跌破了成本線，面板廠也積極要穩住價格，預期12月IT面板有機會止跌。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20221122000149-260204

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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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。

中華電信工會21日上午集結約500名員工到總公司抗議並要求再加薪，中華電董事長謝繼茂回應表示，先前已全面調薪，並額外加發激勵金，將與工會持續理性溝通，不排除以各種獎勵方式與員工共享經營成果。

中華電信更預告育兒福利加碼，自2023年1月起，每胎生育補助提升至2萬元，0～6歲的托育津貼提升至每月1,000元。

工會提出兩大訴求，一，2021年未依照對外宣稱幅度加薪，應立即補足2,500元，加上今年年初加薪5,000元，總共加薪7,500元。二，應立刻調整新制勞退提撥率由6％調高至15％以上。工會希望資方給予正面回應，否則將為全面罷工行動展開第一場暖身。

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謝繼茂強調，中華電信一向將員工視為公司重要的資產，因此將確保員工工作權益、照顧員工福祉，除每年依據考核調升薪資外，已於2020年全面調薪3％～5％，2022年1月1日起調薪4％，並額外加發一次性激勵金。

另外，今年6月亦調高新進人員起薪約6％，並推出「全方位福利措施」以減輕年輕同仁生活上的負擔及壓力，也特別在今年陸續推出許多員工照顧方案，包括配合政府政策完成全台六都共計九處16班職場教保中心的設置，甚至更優於法令，讓撫育3歲以下幼兒的員工可申請每日減少一小時工時，也陸續提高了陪產及陪產檢假與產檢假的天數至十天。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20221122000159-260204

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世界盃足球賽終於在20日於卡達開幕，正式引爆全球世足狂潮！根據中華電信最新統計，開幕戰地主國卡達對上厄瓜多，MOD頻道吸引超過60萬人線上觀戰，Hami Video訂戶數及觀看流量亦創下新高，付費訂戶數成長2.2倍，開幕戰觀賽流量更較上屆高出3倍，並吸引更多新用戶加入，相比上一屆，新用戶更成長2.7倍。

中華電信MOD、Hami Video將獨家直播64場賽事，為迎接四年一度的世界盃足球國際運動盛事，中華電信個人家庭、網路技術、資訊技術及國際電信四大分公司與中華電信研究院，在開賽前兩個多月即成立300餘人的世足應變專案團隊，進行多次測試及建置完整備援機制，賽事期間並就行動、固網、數據、國際電路、海纜及衛星等網路設備，進行24小時監控及優化作業，確保近一個月的世足賽事，MOD及Hami Video的觀賽服務品質。

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中華電信針對這次世足賽，推獨家資費方案「Hami Video金球大禮包」888元，同時祭出特斯拉電動車抽獎獎項，前5,000名訂閱金球大禮包並登錄，就有機會參加特斯拉電動車抽獎。

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