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玉山銀行信用卡暨支付金融事業處副總經理劉美玲公開了玉山布局電支的關鍵戰略，她指出，經營支付必須以數據為核心，跳脫金融之外的場景，消費者生活場景的消費數據，玉山也要有能力了解。（攝影／洪政偉）

「痛點、痛點、還是痛點！」玉山銀行信用卡暨支付金融事業處副總經理劉美玲，點出玉山銀行起心動念經營支付的關鍵，就是鎖定消費者在交易上遇到的痛點。

早在20年前，玉山銀行就開始經營支付領域。當時，臺灣的消費市場上，信用卡是消費者較大額交易的主流工具，尤其因成本考量，店家或銀行通常也會建議消費者小額支付盡量不刷卡。

然而，開始觀察到消費者越來越多小額支付的需求後，玉山銀行在2001年推出可提供小額付款的電子付費機制eCoin，當年在國際上也鮮少有小額付款的機制。劉美玲表示，eCoin讓玉山成為支付的先驅。

不過，2009年金管會發布電子票證發行管理條例，所有規範如儲值、安控等都以線下付款為主，也導致eCoin無法無法新法規的要求，隔年，玉山便停止了這項服務。

eCoin雖然以失敗收場，但玉山沒有因此停下腳步，仍持續關注顧客在支付上的痛點。2010年，兩岸政策的開放使得彼此的交流更為頻繁，玉山快速瞄準這項商機中潛在的支付痛點，比如，陸客來臺消費前，得先在如機場等地方換取新臺幣，又或者大陸的消費者上網購買臺灣伴手禮時如何付費，都是玉山所看到的跨境交易痛點。

不只如此，當時臺灣許多民眾開始上淘寶網消費，但因臺灣民眾申請支付寶作為支付工具並不容易，當時就發生了多起代儲值詐騙事件，跨境購物的便利面臨了交易安全的考驗。

「兩岸支付痛點，比本土的痛點更大。」這是玉山選擇優先解決兩岸支付問題的關鍵。劉美玲提到，2010年，玉山銀行先後與大陸的支付寶、財付通等大型第三方支付平臺洽談，進行兩邊支付業者的橋接，讓兩邊消費者以在地熟悉使用的支付工具，達到安全與便利。

缺乏專法，早年得爭取主管機關個案核准支付服務

2012年，金管會以個案形式准許了玉山銀行與支付寶合作的「兩岸支付通」服務，這個服務目標是串聯電子商務資源，整合金流與資訊流，讓臺灣中小企業能透過網路將產品銷售到大陸。

緊接著，玉山隔年更推出「跨境e指購」服務，讓臺灣消費者可到淘寶網消費交易。劉美玲坦言，當年eCoin服務的系統、架構與能量，成為了後續支付寶與淘寶選擇與玉山銀行合作的關鍵。

滿足兩岸中小企業的支付需求後，玉山的焦點轉向經營美國、歐洲生意的臺商，都會使用第三方支付平臺PayPal的帳戶，但他們頭痛的是，如何讓金流回到臺灣的帳戶。所以，玉山銀行在2014年與PayPal合作，推出「玉山全球通」服務，讓臺灣商家可提領出在PayPal帳戶的款項。

不論是兩岸支付通到玉山全球通，劉美玲提到，這些基於消費者痛點所發展的支付服務，當時沒有一套法規可依循，都是玉山與主管機關溝通採個案核准。直到2015年，電子支付機構管理條例問世，主管機關便將玉山與第三方支付等境外機構合作的部分，一併納入電子支付機構管理條例的授權子法中。可以說，玉山銀行是臺灣電支產業發展跨境支付的拓荒者。

劉美玲認為，ATM在臺灣隨處可得，因此，電子支付的發展若只是要取代現金，對於消費者沒有太大的誘因，使用電支的動機及附加價值還是不足。「支付需源於消費者的痛點，以及未滿足的需求，奠基在此基礎來發展支付，才會有推波助瀾的效果。」她說。這個思維也徹底落實到玉山推出的雙向跨境支付服務。「因為需求強烈，進而快速推升玉山在跨境支付的發展。」

劉美玲進一步揭露，玉山電子支付目前已累積了137萬用戶。而跨境合作對象包括PayPal、支付寶、微信、Razer Fintech等大型業者，合作特店數超過2萬家，平均每年跨境交易金額達到臺幣140億元，並於2019年曾達到一年172億元的跨境交易規模。玉山表示，跨境交易金額包括了消費者在淘寶網購物、支付寶收款、PayPal提款等服務的交易。

未來，劉美玲透露，玉山將聚焦東南亞、新加坡、馬來西亞等臺商前往經營生意，或是國人旅遊想去的幾個重要市場，來擴大跨境支付的規模。

玉山下階段聚焦境內支付，鎖定交易高頻的超商場景

玉山在雙向跨境支付交出了亮眼的成績單，下一階段，則鎖定發展境內支付市場，也就是與全家便利商店與PChome集團旗下子公司拍付國際資訊共同合資成立的「全盈支付」，要深入超商場景來發展支付。

以往，金融業大多數的金融服務如房屋貸款、基金申購等，與顧客往來的頻次都很低。劉美玲認為，以現今的潮流，光靠低頻的金融服務來了解顧客，對銀行來說是一種阻礙與瓶頸。相對來說，與顧客往來頻次最高的便是支付，對銀行來說可較為容易的從消費者的支付行為，推估背後的消費動機。

她提到：「支付的關鍵是場景」，而場景金融正是玉山發展Fintech的3大主軸策略之一。這正是為何玉山下一階段的支付發展策略，選擇與消費者影響最大的超商場景結盟，關鍵就是為了切入支付前期的交易市場、商流市場，「進入場景有了交易後，支付才是那最後一哩路。」不只在臺灣，從國際視野來看，玉山也觀察到，全球支付發展上，金融科技公司一窩蜂投入相當微利的支付產業。

劉美玲提到，如何將支付變現，全球有兩大商業模式，一是「以支付為主的生態圈」，另一個則是「切入金融服務」。比如，從新加坡以共乘服務起家的Grab平臺，後續更發展外送、線上購票等，及推出支付金融服務GrabPay，讓用戶使用GrabPay在平臺的各式場景進行支付。又好比支付寶，則是以大零售交易起家，之後在自家平臺發展出花唄、借唄、餘額寶等金融產品。

「大零售交易起家的業者，在既有的場景中少了金融的元素，看見金融創造獲利的可能性較高，於是紛紛跨足金融服務。」這是劉美玲的觀察。

從全球支付產業這些商業模式中，玉山反觀自身的優勢，「金融服務正是玉山的強項」，相較與顧客互動低頻的金融場景，藉由玉山的金融服務，結合交易高頻的場景，讓用戶與玉山互動的頻次變得更高，當互動頻次越高時，就代表有機會更了解消費者。這正是玉山與全家合作的策略布局。

「便利、快速、彈性都是零售業的強項。」玉山銀行信用卡暨支付金融事業處副總經理劉美玲認為，包括對消費者的了解，在行銷上的活力，乃至顧客體驗方面，零售業其實都比金融業更強，也是零售業獨特的優勢，因此，全家會將這樣的力量注入全盈支付。　（攝影／洪政偉）

獲取金融場景以外的數據，完整顧客360度全方位資料

玉山在整體的支付發展有3大關鍵策略：用戶忠誠、多元場景、創新商業模式。

在用戶忠誠這項策略，劉美玲解釋， 創造忠誠顧客的前提，需奠基在銀行多了解用戶，因為，必須具有顧客360度全方位的資料，才能進一步分析，做到精準行銷，提供能夠吸引用戶且個性化的金融服務。

不過，以往只靠顧客金融資料，來了解其金融行為與消費後的交易數據， 玉山認為，要做到360度全方位了解顧客，仍然缺少了很大一塊數據。以信用卡產品來說，玉山信用卡用戶到新光三越的商家消費，玉山所收到的僅有該名用戶造訪這家百貨公司消費的資訊，並不會得知顧客在哪家商店消費以及消費明細。

劉美玲提到，直到玉山踏入跨境支付的領域，基於外匯申報程序，必須申報顧客的交易項目，這時，玉山才透過電子支付了解顧客購買的品項，比如某位顧客經常購買傢俱、電器等。

為了更了解用戶，玉山採取切入場景的作法。這是玉山在發展支付的第二項策略，結合多元場景，並在場景背後扮演金融產品提供者的角色。玉山在尋找場景時，目標是先找到顧客會前往消費的「剛性場景」，作為進一步了解用戶的重要基礎。最後，玉山決定鎖定零售端中與消費者互動頻次最高的便利超商，透過合資成立全盈支付， 來共同經營用戶。

劉美玲強調：「經營支付必須以數據為核心，跳脫金融之外的場景，消費者生活場景的消費數據，玉山也要有能力了解。」尤其，電子支付是實名制交易，這種實名的數據，將對金融業、零售業了解顧客的目標上，扮演越來越重要的作用。

如何布局剛性場景，掌握用戶在異業場景消費的關鍵數據，後續能否設想出消費者下一步的行動，這是玉山目前正在思考的課題。玉山發展支付的另一項策略便是創新的商業模式，劉美玲坦言，以往玉山在打造新的商業模式時，是由內部專業團隊自行發想；但，現在改採取「混業」的商業模式。

玉山與全家、拍付國際策略聯盟這步棋，並不只單單是3家公司合資成立新電子支付品牌，更多的是希望能夠透過三方企畫人員深入的討論，共同為全盈支付激盪出截然不同的創新商業模式。劉美玲認為，這是玉山未來在支付發展中，能贏得顧客認同相當重要的關鍵。

三方聯手創新商業模式的關鍵，要靠共生經營

她提到，全盈支付會以「共生」概念來經營，就像生態共生需要彼此依靠一樣，這3家公司能夠注入各自擅長的能力、各自擁有的數據，透過三方的合作創造更多交易機會，經營共同的用戶，提供用戶更多附加價值，藉此對消費者有全方位的了解。「這是玉山對於全盈支付寄予厚望的原因。」

有別於以往異業合作，只是將各自有的服務全部攤開給用戶選擇。劉美玲表示，全盈支付的經營模式，會先共同了解用戶的需求，思考哪些需求是這3家公司能提供的服務，再藉由不同合作夥伴來提供顧客真正需要的產品。比如說，藉由超商對顧客的認識，得知顧客有保險或特殊信貸服務的需求，就能將玉山金融服務在超商場景提供，快速回應顧客的需求。

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甚至，玉山認為，全盈支付未來應朝向平臺化經營，不只跟玉山一家銀行合作，同時也可跨出超商領域，以創造用戶最有利，以及這家新公司最大的價值。

不過，她坦言，玉山仍在學習這種新的經營模式，但，與超商場景的合資模式是一定要走的路，後續具體的策略走向仍須進一步探索與嘗試。

3家合資方將挹注不同資源到全盈支付

目前，全盈支付已取得設立專營電子支付機構許可，得以經營電子支付機構業務，未來正式成立開業後，玉山銀行、全家便利商店、拍付國際資訊公司，又將為這家電支產業的生力軍，挹注哪些資源？

劉美玲提到，全盈支付仍屬於金融機構，需遵循金融業的相關法規、風險、內控等要求，這部分銀行的能力最強， 因此，玉山可以在風險管理、帳戶監控、內稽內控、消費者保護、資安等部分賦能。

「便利、快速、彈性都是零售業的強項。」劉美玲認為，包括對消費者的了解，在行銷上的活力，乃至顧客體驗方面，零售業其實都比金融業更強，也是零售業獨特的優勢，因此，全家會將這樣的力量注入全盈支付。

此外，未來全盈支付不只要服務線下客群，她提到，同時也要服務線上用戶，這部分就得借重隸屬於PChome集團的拍付國際，在電商領域的優勢與能力。

她透露，玉山先鎖定兩大面向來賦能全盈支付。由於電支未來會有各種型態的交易，所以，玉山會將自己的AI 交易監控、反洗錢（AML）等風險面向的應用技術，導入這家新公司。另一面向則是精準行銷，深耕數據分析領域的玉山與全家，將共同討論可著墨的地方。

甚至，新版電子支付機構管理條例，開放了專營電子支付機構可在海外增設分支機構來經營海外市場。她提到，待全盈支付在國內市場站穩腳步後，往更長遠來看，「國際化也會是全盈支付的重點」， 到那時機點，玉山現有在跨境支付、外匯的優勢，都能成為全盈支付的助力。

長遠來看，國際化也會是全盈支付的重點，玉山未來也希望善用現有在跨境支付、外匯的優勢，成為全盈支付的助力。（圖片來源／玉山金控）

玉山如何看待銀行與電支的競合？

以往，電子支付機構能夠經營的業務項目僅有3項，包括代理收付實質交易款項、收受儲值款項、電子支付帳戶間款項移轉。新版電支機構管理條例上路後，電支機構也能經營金融商品或服務的代理收付款項，只要不是法規禁止的交易以外，電支機構都能代理收付。

劉美玲表示：「這賦予電支一個更接近金融機構的角色。」在這樣的狀況下，讓銀行與電支機構，產生既競爭又合作的微妙關係。

她提到，銀行長期支持電支機構時， 扮演了兩種重要角色。一是電支可透過銀行帳戶這個載體，進行用戶的身分驗證；另一個角色，則是作為電支的資金來源。

對銀行來說，希望透過電支機構累積的用戶基礎，將電支作為銀行金融服務的出口之一。雖然，劉美玲認為，電支可經營金融服務的代理收付，可是，許多金融服務本身不是由電支機構來提供，像信貸產品，電支機構不能墊款，那群有信貸需求的顧客還是得回到銀行來才能獲得服務。

在這樣的關係下，不只會產生更多的合作機會，對銀行來說，也能有更多管道與平臺，來行銷自家的金融服務與產品。在連結過程中，銀行有機會擴大帳戶的用途，甚至獲取新用戶，這些都是玉山看到的利基與機會。

劉美玲提到，在賽局理論中，當有新的競爭者進入市場，有些人會視為一種機會，也有些人將其視為更多的挑戰與威脅，這時就得各憑本事，如何把競爭與挑戰轉化為新的商機與機會，改變遊戲規則，創造對自身有利的機會，才是成為贏家的重要關鍵。

玉山認為，既然難以阻擋新的競爭者加入賽局，若將新加入的競爭者通通視為威脅，壁壘分明的結果不見得占得到好處。她表示，不如樂觀看待這場新賽局，將競爭轉化成新的合作機會，對金融業來說，會有更多延伸自家服務平臺的機會。

跨機構共用平臺採取先轉帳後消費，搶攻消費者心占成為電支重要挑戰

綜觀國內整體零售交易，劉美玲表示，2020年零售交易達9兆元的規模，其中信用卡交易占近3.2兆元，電子支付交易僅占585億元，顯示臺灣民眾以現金交易的比例還是很大。

不過，「這兩年疫情的驟變，助攻了臺灣電子支付的發展。」不只現金，民眾連拿出信用卡或金融卡消費，都覺得有所接觸，反而用電子支付掃碼結帳更為方便且安全，她提到，疫情為電支產業帶來不可忽略的力量，電支已連2年達到百分之百以上的成長率，這也意味著越來越多人開始採用電子支付。

新版電支機構管理條例在今年7月1日正式上路，整併了電支、電票機構兩大管理條例，所有業者往後統稱為電子支付業者，而電子票證則變成電子支付的其中一項業務。

目前，市場上共有9家專營電子支付機構，以及20家兼營電子支付機構，包含銀行與中華郵政公司。劉美玲提到，在如此多業者競合的生態圈，電子支付的基礎建設變得相當重要，就如同政府打通了銀行間跨行轉帳一樣，讓電支帳戶也能跨機構互轉。

由財金公司建置的電子支付跨機構共用平臺，目前將分為兩階段推動，採取先「轉帳」後「消費」。第一階段將上線跨機構間「轉帳」，所有電支機構間的帳戶都能夠互轉，同時，也能與銀行帳戶互相轉帳。劉美玲認為，這樣的基礎建設是必要的，對支付長遠的發展有益。

第二階段才是「消費」，未來，消費者有望使用同一款電支App，便能到各個電支業者談下的特店掃碼付款。作為銀行公會電子支付業務委員會主任委員的劉美玲坦言，銀行公會內部討論時，多年努力累積了龐大特店的電子支付業者，的確對於將特店貢獻出來存有疑慮。

她表示，電支業者對於加入電子支付跨機構共用平臺第二階段仍存有的疑慮，需要花時間溝通一些機制，讓業者做好必要的因應，並心甘情願加入平臺，才能配合整體基礎建設的發展。

劉美玲進一步提到，從特店的角度切入，各家電支業者如果都能加入共用平臺，特店與一家電支業者簽約，讓電子支付錢包的所有用戶，都能在同一家特店中消費和支付。

對特店來說，以後也無需與不同的電支機構逐一對帳。這項支付的基礎建設，不只要滿足特店，也讓民眾在消費時不用再詢問店家接受哪幾款電子支付來付款。「支付永遠要思考如何解決痛點與創造附加價值，這是一大關鍵。」

相對的，劉美玲表示，打通了跨機構共用平臺這項基礎建設，電支業者須思考如何留住用戶，提供更多功能與附加價值來圈粉。這個角度也讓電支業者必須回頭思考，如何將顧客的服務體驗做得更好，滿足用戶的需求及增加用戶使用的價值，來搶占消費者的眼球和消費者心占（在消費者心中的評價），是每家電支業者未來幾年面臨的重要挑戰。

業界觀察：未來臺灣電子支付產業發展靠3大推力

玉山銀行信用卡暨支付金融事業處副總經理劉美玲認為，未來幾年臺灣電子支付產業會以三股力量來發展，包括「場景」、「交通」、「早期進入者」。

具場景優勢的電支業者，是其中一股力量，場景業者本身具備了場景優勢，比如全家、Uber、Grab等業者。

她提到：「以場景業者為主的支付品牌，是未來電支發展上不可小覷的力量。」今年，從零售場景進軍電支領域的全盈支付、全支付，將成為臺灣電支產業的2家生力軍，都是未來值得密切觀察的支付業者。

另一個力量則是早期進入的電支業者，比如街口電子支付，在用戶群的累積上已有領先的優勢，但隨著場景為主的新進者進入市場，下一步則是需思考如何留住用戶，甚至再拓展新用戶。

以交通為主的電支業者則是第三股力量，像是以支持交通場景為大宗的悠遊卡與悠遊付，以及一卡通的電子票證業務，與電子支付業務Line Pay Money。

劉美玲表示，這三股力量在未來3年仍會是強勢的電子支付品牌，競爭者多元，也會使得業者更憑本事來激盪出更多不一樣的服務，包括與銀行間的合作也會更為密切，對於消費者、特店，以及臺灣支付發展將產生正面影響。

https://www.ithome.com.tw/news/146774

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Just Walk Out整合了攝影機、感測融合（sensor fusion）、電腦視覺與深度學習技術，消費者只要從貨架上拿了商品就可以走人，不需排隊結帳。這套AI系統會辨識及偵測從貨架上拿出或放回的商品，並以虛擬購物車來計算。消費者拿了商品後可以直接走出店門，系統會依據虛擬購物車的商品金額，從綁定Amazon帳號的信用卡扣款。

不過不像Amazon Go需要下載專用App，產生QR Code後刷進閘門。部署Just Walk Out的店家中，消費者是以刷信用卡來通過閘道進入店內。

在最新的測試中，Amazon更新了Just Walk Out的演算法以支援Whole Foods所有商品，包括自助機臺的商品，也整合Whole Foods現有結帳支付處理系統，因應消費者的支付喜好

要使用Just Walk Out結帳的消費者可透過三種方式進入商店，包括以Whole Food或Amazon App刷QR code、以Amazon One掌紋識別系統，或是在Just Walk Out閘道插入綁定Amazon帳號的信用卡。在上述兩家店家內，消費者仍可選擇以現金、商品券、或信用卡消費。以Just Walk Out結帳的用戶會在之後，經由Whole Food App接到電子化收據。

在此之前，Just Walk Out方案已經在美英地區多家Amazon Fresh超市，以及部署使用。

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Uber列出開源平臺大數據分析省錢戰略，鎖定供應、需求、平臺效率等三部分，來著手改善。

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重點新聞(0903～0909)

Uber     開源平臺     大數據分析  

Uber數百PB資料分析全靠開源平臺，如何思考省錢戰略？

大數據分析是Uber業務的核心，他們仰賴AI、ML和大數據分析來優化顧客體驗。在過去四年來，Uber資料量從幾PB暴增至上百PB，全仰賴Hadoop、Kafka、Spark和Hive等開源平臺來分析。這是因為，開源軟體能快速擴展、滿足業務需求，讓團隊不必閉門造車。

但Uber坦言，大數據分析平臺是自家三大平臺中最燒錢的工具。於是，Uber採取一套省錢戰略，先在2019年底節省數百萬美元的硬體成本，再於2020年初，制定未來兩年的成本節省藍圖，來降低大數據分析支出。

這個省錢戰略鎖定供應（Supply）、需求（Demand）和平臺效率三部分。供應是指執行大數據儲存和運算所需的硬體資源，比如本地端與雲端運算、災難復原架構。Uber成立11年來，大部分運算工作都在本地端資料中心執行，只有少數專案在雲端執行。對他們來說，上雲能不能明顯降低硬體成本，是第一個要思考的議題。團隊認為，本地端搭配適度的雲端運算，能有效降低成本。而在災難復原設計上，Uber採用AA架構來確保運算不中斷，但也因此產生兩倍運算成本，這是他們面臨的另一挑戰。

在需求部分，Uber考量的是運算工作負載，像是多租戶問題。Uber大數據分析平臺擁有數千名內部使用者，包括後端工程師、產品工程師、ML 工程師、數據工程師與分析師、資料科學家、產品經理、業務分析師等，他們來自不同部門、從事不同業務。

這麼龐大複雜的用戶群，也讓資源利用效率不彰，比如Uber無法深入了解所有使用情況，或因大數據儲存、運算能力有限，因此難以決定優先給哪些使用者資源，也難以決定哪些使用者該為此付費。

平臺效率部分則考慮P99和硬體資源的平均使用率。Uber用P99利用率來描述在叢集中的高負載節點比率，他們認為，低延遲系統需要低P99值，來避免花更多時間處理請求和查詢，但P99卻有可能比硬體平均使用率高上好幾倍，在硬碟空間使用率、CPU/記憶體使用率、網路使用率等場景都會發生，影響處理效率。他們的目標，是要縮短P99和平均使用率的差距，來讓機器資源有效運用。

歸納出這些原因後，Uber從這三大領域下手，展開一系列的開源平臺省錢實驗。

  資料管理      Tableau    擴展性  

繼無程式碼ML功能後，Tableau再添企業級資料管理功能

Salesforce旗下數據分析工具Tableau透露，即將推出的2021.3版將新添資料管理和平臺擴展功能。

在資料管理部分，使用者現可在Tableau Catalog中，直接在網頁創作流程中查看衍生描述（Inherited descriptions）。使用者也能透過Email訂閱，來掌握資料品質警示，能直接從Email連結打開儀表板，查看品質受影響的資訊。再來，Tableau資料流程管理工具Prep Conductor也新增加了多任務排程功能，除此之外，Prep Conductor也能利用日期、時間、整數值來判斷資料表中遺漏的筆數，來幫助使用者補填資料、完善資料集。

Tableau也預告，今年還將推出企業級架構新功能，明年初則將推出資源管理、支援容器的動態擴充功能。進一步來說，企業級架構具階層結構的拓樸，能讓IT團隊標準化部署Tableau，來實現可用性、安全性、合規性以及可擴展性。在這個架構中，伺服器應用功能的每一層，都受到子網的保護和控管，不論企業是部署在本地端還是雲端，是用VM還是容器，都能靈活地跨子網管理、擴展分層架構。

  醫療AI     可解釋性     聯合學習  

北榮AI推手呼籲，醫療AI下一步瞄準可解釋性、可信任的FL

北榮近年來打造了四大科別的AI醫療診斷工具，範圍橫跨心臟科、神經外科、骨科和眼科，比如心房顫動復發率預測、脊椎節骨折之確切位置預測、青光眼和視網膜病變預測等，這些AI系統，已在北榮AI門診實際派上用場。

開發這些AI門診專用系統的核心成員、交大陽明統計學研究所教授盧鴻興在5日智慧醫療高峰會上指出，這些AI工具的判讀時間可比醫師快，像是從25張電腦斷層掃描（CT）影像辨識心房顫動來源只需15秒，從1張彩色眼底鏡分類是否罹患青光眼只需15秒。

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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。

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但他強調，醫療AI接下來要重視可解釋性的AI（即XAI），來說明模型判斷的依據，並納入醫學教科書中的新章節。同時，他也呼籲發展可信任的聯合學習（FL），透過整合多家醫院、多位醫師的專業知識，產出更好的AI系統，來超越「一位醫師、一家醫院的經驗。」

  Google    分層神經       遮罩  

連細節都能分離！Google用分層神經開發影片圖像遮罩新方法

連細節都能分離！Google開發一種產生圖像和影片遮罩的新方法，利用分層神經渲染，將影片中的物體和背景分開，產生Omnimatte遮罩。有別於傳統方法，這個遮罩不僅能分離物體本身，還能分離與物體相關的細節，比如影子、部分透明的軟效果，甚至是輪胎摩擦地面產生的煙霧。與傳統遮罩相同的地方是，Omnimatte為RGBA圖像，因此能夠用於廣泛的圖像和影片編輯工具。

另一方面，Omnimatte也能控制物體在影片中出現的時間（Retime）。研究團隊指出，這項效果常用於電影，但傳統方法必須在受控的環境中執行，而分解成為Omnimatte後，即便是日常影片，也能簡單操縱物體時序，只需更改每一個圖層的播放速度，就能達到過去必須要對每個物體重新拍攝才能達到的效果，且由於Omnimatte是標準的RGBA圖像，因此能使用傳統的影片編輯軟體來編輯物體時間軸。

  機器學習平臺     低延遲     Vertex AI  

IoT資料回傳更即時，Google機器學習平臺Vertex AI開始支援私有端點

Google機器學習平臺Vertex AI上新添私有端點（Private Endpoints）功能，透過VPC對等連結，用戶可配置專用的連接與端點通訊，資料不必經過公開的網際網路就能運算、預測，如此也更安全、更快速。

Vertex AI是Google在今年發布的全託管機器學習平臺，要來簡化企業部署和維護機器學習模型工作。為解決即時機器學習模型預測的延遲問題，他們利用VCP對等連接來提供低延遲的網路連接，降低系統收到請求的時間，還可以創建私有端點，讓資料永不穿過網際網路來提高安全性。Google指出，在私有端點部署模型的額外開銷很小，且效能幾乎與在GKE或GCE的服務相同。

  Nvidia     語音合成     Flowtron  

Nvidia新技術連語音都合成得唯妙唯肖

Nvidia應用深度學習研究部門副總裁Bryan Catanzaro盤點Nvidia對話式AI成果，如輕量級語音合成系統、專屬資料集、降噪模型，以及GTC大會登場AI旁白系統Flowtron。Flowtron中有套關鍵的文字轉語音模型RAD-TTS，不只能產生語音，還能轉換語音風格。開發時，團隊借鏡語音合成重要技術自迴歸流概念，以此改善經典語音合成模型Tacotron，來提高語音合成品質。

另比如，RAD-TTS能更好地控制音高、音調、語速、節奏和口音，甚至能轉換聲音，將A男說話的聲音同步轉換為B女，並保留A男說話的特徵。如此一來，使用者可錄製自己讀出的影片腳本，再用Flowtron將說話內容改變為不同性別的聲音，或是透過系統調整合成語音，來強調特定字眼或放慢節奏。Bryan Catanzaro指出，這個AI模型不只用於配音，還能用在遊戲、協助語言機能障礙者理解，甚至能以使用者自己的聲音，翻譯成不同語言。

 

 

圖片來源／Uber、盧鴻興、Tableau、Google、Nvidia

 AI趨勢近期新聞 

1. Automation Anywhere發布RPA成熟度工具

2. 知名語言學習廠商Duolingo用AI配對學習資源

3. Boston Dynamics分享人形機器人的技術挑戰

資料來源：iThome整理，2021年9月

https://www.ithome.com.tw/news/146616

如何將貨櫃屋變身活動展場空間?

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高價位跟低價位的示波器又有何差異?

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

塑膠射出成型不良品原因及改善對策 !

隨著技術的不斷提升新觀念、新技術、新設備的不斷加入。

深度學習函式庫TensorFlow提供相似性（Similarity）功能，這是一個Python套件，讓TensorFlow開發者可以簡單地訓練相似性模型，開發推薦相似衣服，或是辨識當前播放歌曲等系統。官方提到，用起來相當簡單，在MNIST資料上訓練、索引和搜尋的小範例，只要不用20行程式碼就可以完成，而且即便使用次優模型，搜尋和配對結果仍然相當好。

尋找相似物品的能力，在現實世界中有各種應用，像是多媒體搜尋、推薦系統或是分類工作管線等，能夠快速檢索相關項目，是這類資訊系統的重要核心功能，TensorFlow Similarity如同其他這類系統，同樣使用對比學習（Contrastive Learning）技術，官方解釋，對比學習教模型學會一個嵌入空間，在這空間中相似的樣本很近，不同的樣本則很遠，屬於同一類的會被拉進在一起，不同的則被分離開來。

對比學習應用在整個資料集的時候，對比損失讓模型可以學習，將物件投影到嵌入空間中的方法，方便以嵌入之間的距離，來代表輸入樣本的相似程度。在訓練結束後，開發者就能夠獲得一個分類空間，相似的物件距離很近，不同則距離很遠。

接著對所有想要搜尋的項目嵌入建構一個索引，在查詢時，TensorFlow Similarity就能夠利用快速最相似鄰近搜索（Fast Approximate Nearest Neighbor），在次線性時間內，從索引中檢索最接近的相符項目。由於TensorFlow Similarity能夠藉由計算嵌入點的距離，就可以比對相似度，而距離度量滿足三角不等式，使得空間適合使用快速最相似鄰近搜索，進行高準確度檢索。

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官方解釋，其他像是使用模型特徵擷取的方法，需要使用精確的最鄰近搜索（Nearest Neighbor Search，NNS），尋找相關的項目，但是又可能不如相似模型一樣精確，而且因為執行精確搜尋，需要花費搜尋索引平方次的時間，因此不適合大規模應用。TensorFlow Similarity內建最相似鄰近搜索索引系統仰賴NMSLIB，能夠搜尋數百萬個索引項目，並在數分之一秒內檢索前K項相似項目。

除了準確性和檢索速度的優勢之外，相似性模型的另一個主要優勢，是可以讓開發者在索引添加無限數量的新類別，而不需要重新訓練，只需要計算新類別中代表性項目的嵌入，並加到索引中就可以了，官方提到，這種動態添加新類別的能力，在解決未知且不斷變化的問題時特別有用，像是音樂應用能夠協助用戶，不斷發現喜歡的新歌曲。

TensorFlow Similarity提供所有必要的元件，讓開發者能夠直覺地進行相似性訓練評估和查詢，在本機支援上，TensorFlow Similarity添加了一種新的Keras模型SimilarityModel()，支援本機嵌入索引和查詢，供開發者快速地執行端到端訓練和評估。

TensorFlow Similarity支援Keras API，並且可使用現有Keras架構，官方表示，他們還會繼續發展TensorFlow Similarity，在現有基礎上，支援BYOL、SWAV和SimCLR等半監督式和自我監督方法。

https://www.ithome.com.tw/news/146704

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。

好的茗茶,更需要密封性高的茶葉罐,才能留住香氣!

鴻和興精密工業股份有限公司，是由在台灣專業生產茶葉罐、奶粉罐具有領先地位的光華金屬所投資組織成立的一家專業製造包裝材料之馬口鐵罐製造廠，秉持的專業、品質、服務、效率為各大客戶服務。

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圖片來源: 

iThome

 電支業者類型  跨界整合者

 代表性業者 

一卡通票證

 業務屬性 

以電子票證起家，與Line Pay合推電子支付Line Pay Money，同時經營兩項業務。電支電票兩法合一後，電子票證改稱為儲值卡業務

 支付領域強項 

擅長交通場域，電子支付更為聚焦零售支付、生活繳費

 用戶數 

1 . 儲值卡（ 原電子票證）：2 ,721萬張
2. 電子支付：393萬人（截至2021年7月）

 特店數／支付據點 

1. 儲值卡（原電子票證）：近5萬支付據點
2. 電子支付：約30萬支付據點

 跨境支付業務 

2019年底，LINE Pay臺灣和一卡通公司聯手以Line Pay Money，結盟日本LIne Pay、泰國Rabbit Line Pay、韓國Naver Pay與PAYCO，成立行動支付跨境聯盟，籌備跨境交易服務，目前仍持續保持溝通

 跨境支付用戶數 

無

 跨境支付交易金額 

無

 未來策略 

1. 電子票證與電子支付用戶「歸戶」，藉此將用戶的使用歷程與消費記錄，收攏在同一可查詢平臺，以利會員經營時，能有一致性分析
2. 挖掘支付數據，描繪消費者日常與更多新業務發展空間，找出獲利模式
3. 善用龐大會員基礎、特店基礎、金流3大優勢，與異業合作提供中小型企業數位轉型解決方案
4. 與Line生態圈持續深化合作
5. 計畫建立點數整合交換平臺，讓有發行點數的業者加入， 協助將點數轉換成Line Points，或一卡通儲值金

 技術準備 

1. 從電子票證與電子支付兩套系統的異質資料庫，將用戶偏向靜態的資料單獨抽離，整合到第三資料庫來歸戶
2. 兩法合一後，因應更多新業務與更多異業合作、同業合作，今年已啟動系統優化工程，聚焦三大面向：系統擴充性、系統穩定性、系統復原力

 電支業者類型  數金領先群

（攝影／洪政偉）

 代表性業者 

玉山銀行

 業務屬性 

銀行兼營電子支付業務

 支付領域強項 

專攻跨境支付，與多家國際大型業者合作

 用戶數 

電子支付：137萬人 （截至2021年9月3日）

 特店數／支付據點 

逾2萬特店

中古貨櫃屋設計案例?

金誠運用中古貨櫃屋，重新改造各式活動展場、代銷中心、旅遊渡假空間，皆可依顧客需求製作。

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雅高環保提供最適用的廚餘機，滿足多樣需求。

塑膠射出成型技師工作甘苦談

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；
隨著技術的不斷提升新觀念、新技術、新設備的不斷加入。亦得因需應各界之需求，運用了管理。技術達到每個客戶希望的目標。

連續封口機購物網-不怕你比價,就怕你買貴!

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。

 跨境支付業務 

國內最早經營跨境支付服務之業者，跨境支付合作對象為PayPal、支付寶、微信、Razer Fintech等國際大型業者

 跨境支付用戶數 

透過玉山電子支付進行跨境交易已有137萬用戶

 跨境支付交易金額 

跨境支付交易金額平均一年為140億元，包括消費者購買淘寶、支付寶收款、PayPal提領等服務

 未來策略 

1. 持續擴展跨境支付業務規模
2. 與全家便利商店、拍付國際資訊公司共同合資成立新電子支付品牌「全盈支付」，跳脫金融場景，走入具剛性需求、交易高頻的零售超商場景，來完整顧客360度全方位數據，才能進一步分析做到精準行銷，提供吸引用戶且個性化的金融服務
3. 將與全家、拍付國際，以「混業」模式，為全盈支付激盪出創新的商業模式；三方將各自挹注擅長的能力、擁有的數據，創造更多交易機會，經營共同的用戶

 技術準備 

1. 將玉山在AI的交易監控、反洗錢（AML）等風險面向的應用導入全盈支付
2. 跨產業聯手精準行銷。擅長數據分析領域的玉山與全家，將共同討論可以聯手發揮之處

 電支業者類型  數位新勢力

 代表性業者 

街口電子支付

 業務屬性 

專營電子支付機構

 支付領域強項 

以支付起家拓展街口生態圈，一站式提供叫車、美食外送、外帶點餐、繳費等服務。同時，提供跨境電商結帳服務

 用戶數 

電子支付：492萬人 （截至2021年9月3日）

 特店數／支付據點 

18萬特店

 跨境支付業務 

國內唯二經營跨境支付之電子支付業者，合作對象為蝦皮購物

 跨境支付用戶數 

蝦皮跨境電商結帳服務使用者人數超過200萬人

 跨境支付交易金額 

蝦皮跨境電商結帳服務交易金額，2年累計共超過100億元

 未來策略 

1. 善用龐大用戶基礎，找出價值變現的商業模式
2. 持續擴展跨境電商結算服務
3. 持續以街口券提供大型通路業者與中小型特店精準行銷方案
4. 跨足金融商品跨售；預計申請附隨電子支付儲值卡，計畫綁定3大國際行動支付
5. 發展生態圈戰略，將以街口App打造應用場景平臺，異業可借助街口的用戶基礎，以及串接平臺所提供的技術能力，在街口介面提供服務。預計下半年將上線旅遊服務、街口保險服務

 技術準備 

邁向開放式平臺化經營與開發。去年底啟動「開放平臺」建置，將街口技術能力標準化，整合到同一平臺中，一站式提供給異業合作夥伴串接。初期已與5~10家合作夥伴探索需求中，未來將逐步對外開放，採取申請核准制

資料來源：iThome採訪整理，2021年9月

註：上述資訊為截至2021年9月中旬之情況描述，後續訊息更新請逕洽相關業者。

https://www.ithome.com.tw/news/146784

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通過SGS環保認證，無毒無害 環保材質符合歐盟RoHs、REACH認證

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。

特殊造型滑鼠墊去哪買?

滑鼠墊是滑鼠的好夥伴，可使滑鼠游標穩定滑順，多樣的材質

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。

美國商務部成立國家AI諮詢委員會，正招募來自產學界AI專家，要給總統和聯邦政府AI發展策略建議。

圖片來源: 

螢幕截圖

重點新聞(0910～0916)

AI國力     國家AI諮詢委員會     競爭力  

深化AI國力，美國正組成AI委員會來給總統和聯邦機構建議

美國商務部最近宣布成立國家AI咨詢委員會（NAIAC），要針對美國AI競爭力現狀等一系列議題，來向總統和聯邦機構建議。NAIAC是根據美國2020年發布的《國家AI倡議法案》，連結了商務部部長、白宮科技政策辦公室、國防部長、能源部長、國務卿、司法部長和國家情報總監共同成立。

NAIAC鎖定的AI議題不只有美國AI競爭力現狀，還包括落實國家AI計畫的程度、AI就業情況和AI倫理等，以及AI可解釋性、安全性等。該組織目前正招募來自產學界、聯邦實驗室和非營利組織的AI專家成員。

  臉書      語音合成    原始音檔  

語音合成新成就！臉書新NLP模型不需文本和標籤、單靠音檔就能合成語音

臉書AI再進擊！臉書最近揭露一款生成式語音模型GSLM，單靠原始音檔就能合成語音，完全不需要文本資料。臉書直指，這個研究開啟了無文本NLP的新時代。

近年來，GPT-3、BERT這類基於文本（Text）的NLP模型帶來不少突破，可根據輸入文字產生逼真的文本，還能作為預訓練模型，讓使用者用少量標籤或表徵（Representation）就能解決多種NLP任務，如情感分析、翻譯、摘要生成等。但這類模型有個缺點，也就是只適用於擁有龐大文字資料集的語言。

臉書打造的GSLM可解決這個問題。GSLM透過表徵學習來處理原始音檔訊號，完全不需文本資料和標籤，也不必先打造傳統語音合成所需的自動語音辨識ASR系統，就能以原始音檔的語音產生新話語。也就是說，即便是沒有大量文字資料集的語言，GSLM也能照常生成。

該模型由3大部分組成，一是將原始語音切割為聲音單位的編碼器，二是用來預測下個單位的語言模型，最後是將聲音單位轉換為單字的解碼器。臉書用6千小時的語音資料集Libri-Light和Librispeech來訓練編碼器和語言模型，過程中也不用文本資料和標籤。臉書將現有的GSLM語音合成成果，團隊表示，GSLM研究還在持續中，未來將開源程式碼，也要將GSLM發展為預訓練模型，讓使用者用少數標註資料，就能有效訓練下游任務，比如口語摘要、資訊檢索。

  程式碼生成     Salesforce     CodeT5  

又有程式碼生成工具問世！Salesforce開源可即時產生程式碼的模型

Salesforce近日開源一套即時程式碼生成模型CodeT5，這是繼GitHub的Copilot、微軟CodeBERT之後，另一個程式碼生成工具。Salesforce指出，程式碼生成技術雖然越來越成熟，但仍有其挑戰，比如這些生成模型不是極度仰賴編碼器（如BERT）就是解碼器（如GPT），因此不是最有效的方法。

為解決這個問題，Salesforce打造一套具備編譯器和解碼器功能的預訓練模型CodeT5。該模型架構與Google的文字生成預訓練模型T5相似，但它改寫了文字轉換架構，讓輸入值和輸出值都是文字串，因此對程式碼的理解力更好。

團隊用835萬個範本來訓練AI，包括使用者在GitHub上的書寫評論。在訓練時，最大版本的CodeT5具2.2億個參數，花了12天才訓練好。不過測試後，CodeT5在各種下游程式碼任務都展現SOTA水準，不論是生成還是理解部分，比如自然語言轉程式碼（NL-PL）任務、程式碼轉自然語言（PL-NL），甚至是不同程式語言間的轉換。

  Google    胸腔X光片       異常  

更通用了！Google新模型能揪出訓練資料集未見過的肺部異常

Google開發一套新模型，能從去識別化資料集中，區分正常和異常的胸腔X光片，而且，對沒有出現在訓練資料集的肺結核病和COVID-19，還能發現其異常之處，對於未見過的案例具有通用性。

目前的醫療AI，已有大量演算法可用來偵測特定疾病，如肺癌、肺結核和氣胸，但這些模型在臨床上仍有所限制，像是氣胸偵測器就無法顯示癌症的病徵，而肺結核偵測器可能無法辨識出肺炎。

影響示波器測試準確度的五大因素

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;即，含邏輯分析儀的數位示波器

封口機購物網-不怕你比價,就怕你買貴!

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。

飲水機品牌迷思?有牌代表最好?錯! 了解用途才能買對!

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。

總是為了廚餘煩惱嗎？

雅高環保提供最適用的廚餘機，滿足多樣需求。

因此，Google開發一套深度學習系統來解決這個問題。他們使用EfficientNet-B7架構的深度學習系統，在ImageNet上進行預訓練，接著用來自印度阿波羅醫院的20萬張去識別化胸腔X光片訓練模型。後來，Google使用各種資料集來測試這套系統，發現該系統能夠精確地區分常見的胸腔異常，同時還能偵測未遇過疾病，能以非常高比例的發現肺結核病，也能揪出COVID-19病徵。

  智慧製造     華碩     品質檢測  

瞄準智慧製造！華碩推出兩大AI產品

華碩進攻智慧製造市場，旗下華碩IoT團隊推出兩大AI產品「人工智慧視覺軟體工具包」和「人工智慧波形異常分析應用軟體」，要來加速製造業AI化腳步。

其中，AI視覺軟體工具包瞄準金屬沖壓、塑膠射出及電子零件組裝等產業，利用零件光學和物理元件表現特性資料來訓練AI模型，進一步辨識瑕疵產品，如刮痕、壓傷、髒污等，甚至還能分辨藏在同心圓、髮絲紋中的微小瑕疵。華碩指出，該工具包還導入異常偵測（Anomaly Detection）技術，能將原本耗費數小時的模型訓練時間，縮短為數分鐘。另一方面，AI波形異常分析應用軟體則鎖定動件產線業者，利用機器運轉產生的震動波形資料訓練模型，來判斷馬達、風扇等產品品質。

  Uber     大數據分析     開源平臺  

Uber大數據省錢術（上）：開源分析平臺效率優化3大關鍵

Uber坐擁數百PB資料，全都靠開源平臺分析，但這樣的大數據分析平臺，卻是內部最燒錢的工具。為此，：供應、需求、平臺效率，接著，Uber並進一步從平臺效率，說明團隊如何透過大數據檔案瘦身、HDFS抹除碼、YARN排程優化等方法，來提高開源平臺效率。

檔案瘦身第一步是格式優化。Uber內部Hadoop檔案系統（HDFS）空間大都被Hive表格佔據，這些表格以Parquet或ORC格式儲存，這些格式是基於區塊的列式格式，每個區塊包含大量的行數（約1萬）。為進行瘦身，團隊研究出幾個格式優化方法，比如用 GZIP Level 6演算法壓縮Parquet檔案，或是定期刪除從Kafka抽取的日誌列，或是手動調整行的排序，來減少表格大小，最高可降低50%。＜/p>

再來，Uber利用Hadoop 3.0 HDFS抹除碼，來進行瘦身第二步。HDFS抹除碼是一種資料容錯技術，可大量取代大小檔案中的重複性資料，大幅釋放容量。接著，Uber設計一套動態MAX演算法，來優化YARN容量排程，來應付佇列尖峰時段的負載。

此外，Uber還嘗試其他方法來提高平臺使用率，比如他們雖使用Hive-on-Spark、Spark、Presto等三種查詢引擎，但團隊正將所使用的檔案格式改為Parquet；另一方面，他們也利用Apache Hudi頂級專案，來保持數據新鮮度，不必每天掃描好幾天份量的舊資料。

  EdTech     語言學習     Birdbrain  

語言學習App大廠Duolingo揭露內部AI應用

擁有5億使用者的語言學習App業者Duolingo近期舉辦教育科技大會Duocon，分享了自家App使用的AI技術，包括動態出題、語音合成、AI調整動畫角色。Duolingo公司由卡內基美隆大學研究員於2009年成立，目前提供了40種語言共100多種自學課程和測驗，這些課程能根據使用者程度出題，也會在題目中提供例句、單字朗讀。

Duolingo表示，他們打造一套最新的AI題目排程系統Birdbrain，來預測使用者答對下一個題目的機率，進而動態調整、提供相對應程度的題目，讓使用者保持學習興趣。此外，他們也正部署優化過的語音合成演算法，來提供更像人類的發音。另一方面，團隊也用AI輔助設計一系列的卡通人物，來直接與使用者對話，讓需要死背硬記的課程不再單調。

圖片來源／臉書、Salesforce、Google、Uber

 AI趨勢近期新聞 

1. 中鋼啟動AI挑戰賽、鎖定字元辨識，廣邀各路AI好手參賽

2. 交通部用無人機、影像辨識技術維護路口安全

資料來源：iThome整理，2021年9月

         

https://www.ithome.com.tw/news/146738

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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。

ML基準測試套件MLPerf最新推論評比在9月22日出爐，最新一輪推論測試共有20個組織參加。

圖片來源: 

圖/MLCommons

ML基準測試套件MLPerf最新推論評比在9月22日出爐。Nvidia首度以GPU搭配不同CPU架構來參加MLPerf Inference v1.1的測試，比較兩種組合在6種AI應用中的成效。實際結果顯示，搭配Arm架構的A100效能與搭配x86架構相差無幾，僅略低於x86架構的效能，但在醫療影像識別評比中，Arm架構效能更勝過x86架構。

MLPerf推論評比共分為6種AI應用，分別是用於推薦的DLRM框架、用於NLP的BERT、用於語音辨識的RNN-T、用於醫療影像辨識的3D U-Net、用於影像分類的ResNet-50 v1.5，以及用於低解析物件偵測的SSD搭配MobileNet-v1、用於高解析物件偵測的SSD搭配ResNet-34。

Nvidia指出，相較於去年MLPerf Inference v0.7的推論評比，A100 GPU在這次v1.1版本的評比中，於各項AI應用的效能均有所提升，尤其在語音識別與醫療影像識別的領域，效能更分別較去年提升了3成與5成。Nvidia AI推論與雲端部門的產品經理Dave Salvator指出，這些效能的提升，並非基於硬體的改良，而是來自於軟體對於硬體效能的優化。

MLPerf推論評比又可依據在雲端或邊緣端運算，分為兩大評比類別；而在雲端資料中心進行推論的類別，又可分為完全無延遲的離線運算（Offline）與低延遲的伺服器運算（Server）。在雲端資料中心的測試中，若以A30 GPU為基準，來比較單一加速器（Accelerator）的效能，可以發現A100 GPU效能幾乎領先了所有加速器。

進一步來看，這次領先的A100 GPU分別搭配了x86架構與Arm架構的CPU。評比結果顯示，搭配Arm架構的A100效能僅略低於搭配x86架構的效能，其中在離線的雲端推論類別，Arm架構伺服器在醫療影像AI的推論效能，更勝過x86架構。

Nvidia在今天發布的指出，全球資料中心正在加速採用Arm架構，因Arm架構具有低耗電、高效率與高效能的優勢，還有持續擴展的軟體生態系統。在這個趨勢下，Nvidia提交Arm架構的A100伺服器來參加MLPerf推論評比，評比成果更顯示，基於Arm的GPU加速平臺，已經準備好處理資料中心的各種AI工作負載。

攻戰消費者第一視覺,包裝設計很重要!

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。

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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。

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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

評比結果顯示，搭配Arm架構的A100效能略低於搭配x86架構的效能。

除了在雲端推論評比取得領先地位，在邊緣端的推論評比上，Nvidia也以A100 PCIe取得了最佳成績。若以Nvidia嵌入式邊緣運算晶片Jetson Xavier NX的效能為基準，可以發現A30與A100 PCIe遙遙領先其他晶片效能，尤其A100 PCIe在醫療影像識別、NLP與高解析物件偵測等推論成效，大幅領先其他晶片。

Dave Salvator也特別強調軟體在推論評比中扮演的加速角色。在AI推論上，Nvidia靠深來最佳化AI模型，透過稀疏性與量化感知訓練兩大功能，在不影響推論準確率的情況下，縮減模型權重與精度，來加快模型運算效率。

同時，Nvidia也透過開源推理軟體Triton，簡化AI模型在生產環境的大規模部署。Dave Salvator解釋，Triton主要可以自動化基礎架構的管理，具有彈性化擴展（auto scaling）及負載均衡（Load balancing）兩大功能，尤其將AI模型部署到推論環境中執行時，對於運算資源的需求可能突然來到高峰，若運算資源已經飽和，就會延長模型推論時間。但透過Triton，當運算需求突然增加時，可以自動將工作分配到閒置的CPU資源上執行，最佳化利用CPU或GPU，來加速模型推論。

Dave Salvator也揭露一張圖表，比較使用Triton來部署AI模型，以及透過客製化程式碼來部署AI模型的效能差異。Nvidia指出，使用Triton的A100推論效率，可以達到客製化程式碼的93%，使用Triton的A30更可達到與客製化程式碼相同的成效。

在這項推論評比中，Nvidia也運用多實例GPU（Multiple Instance GPU，MIG）來進行評比，MIG可以將每個A100 GPU最多分為七個執行實例，各自獨立且具備個別的記憶體、快取和運算核心，來執行不同的AI工作負載。由於MLPerf推論評比只有六項應用，Nvidia還多執行了一個影像分類的AI應用，將7項應用同時在A100中執行。得到的結果是，每項工作負載的推論效能均達到獨立執行的95%。Dave Salvator指出，能達到這個成果，Triton功不可沒，因為Triton可以讓不同框架的多個模型同時在單一GPU或CPU上執行，而不需增加額外的程式碼。

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什麼情況下需要設計隱形門？隱形門的做法有哪些？細節解析

11:00:05
現在空間設計中，隱形門的出現是一種時尚的藝術表現形式，無需要五金配件的點綴，自成一派兼具實用與美觀，常常讓人產生到底能不能開的幻覺，那麼家中什麼情況下需要設計隱形門呢？隱形門的做法有什麼呢？一起來具體看看吧！

現在空間設計中為了營造私密空間，實現空間分割，隱形門設計的出現吸引了大多數年輕人的注意，但是對於工藝要求以及材質選擇也有一定的要求，那麼隱形門的做法有什麼呢？一起來了解一下吧！

什麼情況下需要設計隱形門？

1、分割公私空間

如果你的客戶不想讓外人進入自己的私密區域（如：書房中的休息室，卧室中的衣帽間等），那麼隱形門絕對能贏得他的青睞。

2、洗手間正對進戶門或卧室

這種情況一般都是戶型缺陷導致的，需要破除風水禁忌時使用。或者是單純地覺得某些位置不好看，可以利用隱形門來遮蔽“缺點”。 

3、為了保證牆面完整

想在一整面牆上做造型的話，無門框無把手的隱形門可以達到不破壞美感的效果。

隱形門的種類

1、平開式隱形門

平開式是最常見的隱形門開門形式，也是最常使用的。它一般將合頁裝於門的正面，向內或向外開啟，適用於卧室、書房、儲藏室等各種功能空間。

設計巧妙、不露痕迹的隱形門真的可以迷惑人們的眼睛。設計師一般會將隱形門和背景牆融為一體，營造一體化的視覺效果。 

2、推拉式隱形門 

輕盈的推拉式隱形門設計，不但可以劃分居室空間，而且盡可能地保留了空間的開闊感，因而通常用在小戶型設計中。

推拉式隱形門的顏值較平開式更高，與空間環境的融合也更加巧妙，造型上也更能彰顯藝術感。

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3、旋轉式隱形門 

旋轉門需要佔用的空間較前兩者更大，一般用於別墅豪宅等較大的空間里。它兼顧了門、隔斷和造型的三重需求。視覺效果和趣味性上也更勝一籌。

4、借用傢具的隱形門 

很多隱形門都出現在一大排收納架的後面，一來用作收納使用，二來收納架上的紋路剛好可以為隱形門提供很好的偽裝。

5、隱藏在地面的隱形門 

這個分類不太實用，只有部分家庭會有這樣的情形。像公寓之類的商品房，不可能在地下再創一個新空間。

隱形門的工藝構造

1、通過合頁來實現開合設置

通過裝配暗合頁+木基層來讓門達到隱形效果的處理方式。優點是：安裝成本低，易於施工，安全穩固，可開啟角度大。缺點是：所承載的門扇重量輕。

這是在內裝中使用最廣泛的暗門處理方式，沒有之一。適用於木飾面隱形門，乳膠漆隱形門，金屬飾面隱形門等。

2、通過天地軸+鋼架基層實現開合設置

使用需焊接的天地軸對門扇進行開合作用。優點：承受荷載大，材料成本低，性能穩定。缺點：安裝較麻煩，可開啟角度小，開啟不便。

主要針對重型飾面材料為隱形門時所採用的措施，也就是說不能用合頁時才會考慮使用天地軸。

門開啟的角度大小是由軸心的居中程度來決定的，軸心越居中，門的可開啟角度越大。在純石材飾面的隱形門情況下，沒有拉手，想開門只能在反方嚮往里推。

以上就是這次為大家分享的隱形門的做法方面的介紹，希望對你家的裝修有所幫助！

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小衛生間也想做乾濕分離怎麼辦？那你一定要試試摺疊淋浴房。那麼摺疊淋浴房好不好？摺疊淋浴房安裝方法是什麼呢？跟隨小編了解一下吧

一、摺疊淋浴房好不好

1、摺疊淋浴房

這種淋浴房也叫做雙扇轉軸淋浴房，和普通淋浴房相比，在不使用時，它的兩扇玻璃門是可以內推靠牆的，因為框上有安裝轉軸，可以實現隔斷180°自由旋轉開啟，來節省衛生間使用空間。

是不是很拉風？玻璃通透的視覺，也不會讓衛生間因為多了個隔斷，而採光不好顯擁擠。

除圓弧玻璃門之外，還有這種直面玻璃組成的淋浴房設計。相對前者而言，它需要預留的門開啟弧度更大些。

2、單扇轉軸淋浴隔斷

它其實是單扇玻璃隔斷的進階版本，以前一旦安裝上就不能移動，於是在此基礎上多加了一個轉軸設計，從而在使用上更加靈活。就像下面案例所展示的一樣，也可以很好防止洗澡水飛濺，保護潔具不被淋濕的作用。

3、多扇摺疊淋浴房

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看完以上三種方案，不知道你們有沒有發現之間的共性，地漏的位置，要麼在淋浴房玻璃最低處，也就是淋浴區的牆角，要麼玻璃門下面有擋水膠條，地漏安裝在花灑正下方，這樣排水更加快速通暢不易積水。

二、摺疊淋浴房安裝方法

1、首先我們需要準備安裝的基本的工具。 

2、整理好底盆得相關零件，優先進行底盆水平的調節，從而進一步確保盆內和盆底沒有任何的積水。軟管可隨距離遠近伸縮，將盆底與地漏連接牢固。  

3、裝好后需要進行試水的測試，用來確保下水的暢通無阻。隨後我們使用鉛筆和尺確定靠牆鋁材的鑽孔位，進一步將孔位打好。  

4、我們還需要在孔位敲進去膠粒，再用螺絲把鋁條鎖於牆壁。而後將玻璃夾緊鎖於底盆的孔位，使用螺絲來進行固定。    

5、然後我們進行摺疊門的玻璃安裝，將摺疊的玻璃門進行螺絲固定在原有的牆面的鋁條上。隨即安裝其地面的滑道，打孔在地面上，調整位置，隨即將螺絲裝好固定滑道。  

6、我們還需要按照要求在玻璃間隔的位置安裝好吸條或擋水膠條。用硅膠將鋁材與牆體、玻璃與每個摺疊部分玻璃的接縫處密縫。  

7、最後要將鋁條卡入貼牆鋁材內，從而來保證它們的外觀簡單大方。  

8、將五金的門把手安裝在固定的位置上，調整具體的家人合適的使用位置。  

9、以上的安裝步驟結束之後，我們需用抹布來將整個的淋浴房的玻璃以及五金件都擦拭乾凈。

以上就是關於摺疊淋浴房好不好的全部內容了，希望對您有所幫助！

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