月份: 2022 年 10 月

裕隆自主品牌事業在新能源車時代重新出發，明年將上市的納智捷n7電動休旅車成為新起點。裕隆集團執行長嚴陳莉蓮說，這是裕隆轉型升級的重要里程碑，煥新的納智捷與n7等新世代電動車的推出，象徵裕隆朝數位
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納智捷轉型首款電動車n7人氣夯，頂著市售唯一百萬元內國民電動車的光環，第二波預售啟動三天，吸單逾8,000張，估兩波預售要拚3萬張訂單，納智捷董事長左自生喊出n7上市後，要拿下台灣電動車市場半壁
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邊境解封，台灣機械工業公會與外貿協會共同主辦的「2023年台北國際工具機展」，報名參展爆棚，包括友嘉集團、東台、上銀、永進、台中精機、程泰及德國西門子等國內外廠商均表態參與，目前已一位難求，貿協
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迎接疫情常態化，國境於10月13日正式解封，飯店旅宿業對此開放措施卻是憂喜參半，一方面歡迎解封商機報到，但產業卻爆出缺工潮。據1111人力銀行20日公布的最新調查，目前國內民生服務業有近20萬筆
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「2022 ITF台北國際旅展」將於11月4日至11月7日於台北南港展覽館登場，這是全台年度規模最大、歷史最久的旅展，更是邊境解封後第一場實體旅展，為搶攻商機，許多已參展甚至未參加實體展的旅行社
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談到資料處理器（Data Processing Unit，DPU）的產品，當前聲勢最盛的廠牌是併購Mellanox公司的Nvidia，，自此之後，原本有些性質相近、但主要訴求彼此略有出入的產品，例如：NSP（Network Services Processor）、IPU（I/O Processing Unit）、SmartNIC，紛紛都開始往DPU靠攏。

我們現在要介紹的Octeon系列，就是很典型的例子，Marvell公司在2018年7月完成Cavium公司的併購，而取得了這系列產品，他們在2020年9月宣布，基於Octeon晶片的LiquidIO SmartNIC，產品的出貨量已經達到100萬套（應該是從Cavium公司在2004年發表開始計算），並強調Octeon系列是最廣泛採用的DPU。

而當時最新的SmartNIC產品LiquidIO III，採用的DPU是Octeon TX2，也是Marvell的第6代DPU，這當中搭配了36顆Armv8核心、5個100GbE網路連結、2個PCIe 4.0 x16、6通道的DDR4-3200記憶體控制器。

基於這樣的硬體架構，LiquidIO III能夠卸載多種工作負載，像是：加密處理、封包處理、安全協定、虛擬交換器、流量管理，以及加密通道處理，適合的應用場景，包括資料處理、軟體定義網路、虛擬無線存取網路（vRAN）。

除了Octeon TX2、Octeon TX2 LiquidIO III，Marvell也將多款產品納入旗下的DPU解決方案，像是採用MIPS64多核心架構的Octeon III、適用於5G小型基站與分散式單元設備的Octeon Fusion，以及Armada 7040 DPU。

到了今年6月，Marvell發表新一代DPU產品Octeon 10，也就是Marvell的第7代DPU，預計下半年開始出貨，而當中最受各界矚目的特色，就是導入目前仍相當罕見的台積電5奈米製程，在DPU類型的產品首開先例。

在市場需求的對應上，Marvell表示，隨著5G網路服務的崛起，以及雲端業者、電信商、企業資料中心開發與維運各種應用系統的負擔大增，這款產品可針對資安、網路、儲存等多種工作負載，提供廣泛加速與協助處理的能力。

在處理器的搭配上，Octeon 10採用Arm甫於4月底推出的Neoverse N2核心，而這運算平臺本身的架構也相當新穎，是Arm稍早在3月底發表的v9架構，因此，能運用第二代可擴展向量延伸指令集（SVE2）。

示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

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同時，Octeon 10也內建DDR5記憶體控制器，以及PCIe 5.0的I/O介面，還內建了線內（inline）機器學習硬體加速引擎、

向量封包處理（Vector Packet Processing，VPP）硬體加速器，

以及近1 Tbps的乙太網路交換器（16個50GbE）。

若將前一代產品做為比較基準，Marvell表示，Octeon 10可提供3倍的效能，節省50％的用電。

產品資訊

Marvell Octeon10 DPU
●原廠：Marvell
●建議售價：廠商未提供
●機型：CN103XX、CN106XX、CN106XXS、DPU400
●處理器：採用Arm Neoverse N2核心，可搭配8顆、24顆、36顆核心
●處理器最高時脈：2.5 GHz
●記憶體：支援DDR5-5200，最多可搭配8支記憶體
●I/O介面：PCIe 5.0
●網路介面支援：10G/25G/50G、400G（DPU400）

【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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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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OpenAI訓練了一個可以，該模型藉由先總結書本的一小部分，再總結這些總結，以獲得更高層次的摘要，如此便可對任何長度的書籍進行摘要。研究人員提到，這個研究在書籍摘要的進展，是第一個對於縮放對應問題的實證工作。

研究人員藉由微調GPT-3語言模型，以生成整本書合理的摘要，其品質甚至能夠與人工編寫的摘要品質相比擬。該模型在BookSum資料集的書本摘要中，也獲得最佳的成果，而新的模型還能夠與其他模型搭配使用，像是與零樣本問答模型一起，就能夠提供良好的書本問答結果。

之所以OpenAI要進行這項研究，為得是要研究機器學習的對應問題（Alignment Problem）。研究人員提到，為了安全地部署通用人工智慧，研究人員必須要確保機器學習模型，完全按照人類的意圖動作，而這個問題被稱作對應問題。

而研究對應問題的困難之處，在於人類難以評估模型的輸出，特別是在大規模的任務中，因此OpenAI研究人員，想要藉由總結書本內容的任務，來測試可擴展的對應技術。

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這項新的模型研究，結合了人類的回饋以及遞迴任務分階，研究人員提到，大型預訓練模型並不擅長摘要任務，在過去，雖然借助人類的回饋，可以有助於模型根據人類的偏好，對貼文或短文進行摘要，但是要直接判斷整本書的摘要，並不是簡單的事，因為人類閱讀整本書，需要數個小時。

為了解決這個問題，研究人員使用遞迴任務分解方法，在程序上將複雜困難的問題，分解成簡單的任務，藉由將長文本的總結分解成較短的文本總結，使用書中較小部分的摘要，而不需要閱讀所有來源文本，也就允許人類更快的評估模型的摘要，研究人員提到，這個方法可以用來總結無限長度的書籍，不受轉換器模型對上下文長度的限制。

這項研究結果有助於推進人類評估模型的能力，研究人員提到，隨著模型可以完成更複雜的任務，人類對模型輸出的評估也就越困難，這使得在部署這些模型的時候，由於難以檢測模型輸出，因而可能產生負面的後果，因此人類必須要隨著模型能力提升，獲得更佳的評估能力。

研究人員目前解決這個問題的方法，是讓人類獲得模型的協助，來評估機器模型的輸出，而透過讓新模型產生書本個別章節的摘要，能夠節省人類閱讀文本評估摘要的時間。

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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。

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圖片來源: 

Original Photo by Basil Samuel Lade on Unsplash

，人工智慧（AI）系統可能對人權帶來威脅，呼籲在取得適當的保障之前，各國應該要暫停銷售及使用AI系統，且它對人權的威脅愈高，相關的法令就應該愈嚴格。

Bachelet的擔心奠基在聯合國人權辦公室在最近發布的《數位時代隱私權》（）調查報告，該報告分析了各種AI技術如何影響人們的隱私或其它權利，包括健康、教育、行動自由、言論自由或集會自由的權利。

Bachelet說，AI現在已經滲透到人們的身、心，甚至是情緒狀態的每個角落，人們利用AI系統來決定誰可以得到公共服務，決定誰可以獲得特定的職位，更影響了人們在網路所看到或能夠分享的資訊。

什麼是POGOPIN?

POGOPIN是一種應用於手機等電子產品中的精密連接器，廣泛應用於半導體設備中，起連接作用。

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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。

《數位時代隱私權》揭露了AI系統如何仰賴大量的資料，這些資料集所含的資訊通常是藉由不透明的方式來蒐集、共享、合併及分析個人資料而來，它們可能是錯誤的、歧視的、過時或不相關的，此外，長久儲存這些資料還會帶來額外的風險，因為不確定這些資料未來是否會被以任何不明的方式所開採。

此外，研究也發現因為AI的失誤而被不公平對待的許多案例，例如被拒絕領取社會福利或是遭到逮捕等。

Bachelet認為，有鑑於AI系統的持續及快速成長，如何填補上述的缺口已成為當務之急，由AI執行的決策可能改變、定義，甚至是危害人類的生活，因此需要針對AI的影響力進行系統化的評估與監控，以降低它對人權所帶來的風險，不應再放任人們在毫無限制或監管的狀態下使用AI，並在它帶來嚴重後果時才加以彌補。

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高價位跟低價位的示波器又有何差異?

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如何將貨櫃屋變身活動展場空間?

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AWS宣布正式推出，這是QuickSight中的一個新功能，讓使用者能以自然語言提出業務問題，並藉由相關的視覺化，獲得準確的答案。QuickSight Q目前僅支援英文問題，現在先於美東、美西、歐洲地區推出，其他AWS雲端服務地區還需要再等等。QuickSight Q讓企業不需要承諾使用量，僅按用戶或是查詢數量支付費用。

AWS在2016年的時候，正式推出雲端可擴展商業智慧服務Amazon QuickSight，讓企業能夠簡單地導入商業智慧技術，快速創建和發布互動式商業智慧儀表板，而新發布的QuickSight Q，降低應用商業智慧的門檻，不僅讓用戶能以自然語言提問，還能獲得準確的答案和相關視覺化結果。

QuickSight Q的目標是讓企業中任何人，都有能力進行資料分析工作，只要使用自然語言對資料查詢業務問題，數秒鐘後便可獲得解答，用戶僅需要將問題輸入至QuickSight Q，就可以開始進行查詢，在查詢的時候，QuickSight Q還提供關鍵字和業務術語自動完成建議，並自動執行拼寫檢查、首字母略縮字和同義詞配對，用戶不需要擔心錯字，就算無法切確技記住業務術語，仍可以進行準確的查詢。

常見的貨櫃種類?

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。

真空封口機該不該買?使用心得分享

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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

包裝設計是兼具美感和實用、設計和製作印刷的精緻工藝。包裝設計包含了結構規劃、視覺設計、材質選定及後續的生產加工

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用戶的查詢可以像是「按地區劃分，每周銷量最高的商品為何？」AWS提到，QuickSight Q會根據用戶選擇的自動完成關鍵字，不斷改進結果，讓企業中即便沒有技術背景的人，也能以簡單地方式提出問題並且獲得直覺易懂的答案。

QuickSight Q運用機器學習技術，來理解業務資料間的含義和關係，迅速提供準確的答案和視覺化結果，讓商業智慧團隊不需要在每次用戶有新問題時，更新計算、視覺效果、報表和儀表板。用戶還可以使用編輯器，簡單地改進QuickSight Q理解問題的方式，不需要在進行查詢之前，先執行複雜的資料準備工作。

而且因為QuickSight Q不仰賴預先建構的控制面板和報表，因此用戶可以瀏覽所有資料，並且提出廣泛的問題，以獲得需要的結果。AWS提到，QuickSight Q機器學習模型針對各領域，包括銷售報告、廣告行銷、金融服務、醫療保健和體育分析的資料進行預訓練，因此可以理解複雜的商業語言，並提供準確的答案。

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從2007年發展至今的Python機器學習函式庫，這代表該版本已經擁有足夠的穩定性，用戶已經可用於生產環境中。的確，官方在第一個主要版本，把更新重點擺在穩定性，使多項用戶常用功能更加強健，並讓Scikit-learn可以應付更多複雜使用場景。

而在功能更新上，第一項scikit-learn的重要更新便是關鍵字參數，官方解釋，scikit-learn API提供許多需要輸入大量參數的函式和方法，但是過多的參數常會造成混淆，閱讀程式碼的人需要搞懂每個參數的位置和意義。

而官方為了提高scikit-learn程式碼的可讀性，現在用戶需要提供大多數參數的名稱，作為關鍵字參數，而非原本以位置作為識別方法的位置參數。這樣的改動更具可讀性，位置參數從0.23版本已經被棄用，現在則會出現類型錯誤。

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。

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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。

另外，官方在新類別SGDOneClassSVM，加入了使用隨機梯度下降方法，實作的One-Class SVM線上線性版本OneClassSVM。One-Class SVM是用來檢測異常資料的演算法，而結合核心逼近技術，SGDOneClassSVM可用來逼近在OneClassSVM中，實作的核心化One-Class SVM的解，其運算時間的複雜度和樣本數量呈線性關係。

官方提到，由於核心化One-Class SVM的複雜度，最好為樣本的二次方，所以SGDOneClassSVM適合用於樣本數大於一萬的大量訓練資料集，其中的SGD變體能夠快上幾個數量級。

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一間在新竹耕耘超過20年的塑膠射出成型公司，初期以硬質pvc起家與模具開發設計；
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如何正確使用飲水機?

電解水部份採用美國NSF認證通過之過濾系統，再加上超強白金電解槽並採用日本九州日立的電解元件，安全性高，品質有保障。