大樹（6469）受惠防疫商品需求強勁，前三季營收已突破百億大關，交出年增38％佳績，加上外資看好目標價達315元激勵，12日吸引三大法人合計買超843張，帶動股價強漲6.54％，終場上漲18元、以293元作收，成交量1,600張。技術面上，股價重回季線之上，KD指標也向上，若295元能順利站穩，後市仍有續航力道。
9月營收12.27億元，年增27.5％，第三季36.19億元，年增24.3％。公司繼續擴張台灣門市，預估2022～2024年營收年複合成長率為20.3％，淨利率年複合成長率為22.5％。
https://ctee.com.tw/news/industry/734305.html
潤泰新（9945）受惠金管會鬆綁壽險業資本重分類，南山人壽淨值危機解除下，12日股價跳空開高，不到10點即強攻漲停，終場大漲5.1元、56.6元漲停作收，成交量10,244張，惟外資賣超2,503張。該股在5日線附近出現止跌，雖跳空大漲，但即將面臨季線反壓，目前仍處空頭格局，上檔63.7元賣壓不輕，暫以跌深反彈視之。
公司27日將除權，配股5元，前三季營收創同期新高；轉投資南山人壽未實現損失最多只要再認列80億元，另外旗下Citylink迎接第四季零售消費旺季，現階段已利空出盡。
https://ctee.com.tw/news/industry/734307.html
13日起邊境解封，票價大戰先登場炒熱買氣，國人喜愛的日本航線又是搶票殺盤焦點，星宇航空雙十連假祭出優惠折扣碼促銷，反應熱烈，長榮航、華航也拉近票價距離應戰，近來華航日本線的訂位數呈現倍增。
日本11日起恢復自由行免簽證，市場發現，在星宇折價後，最大降幅為5,000元，從台灣飛東京，若搭配雙十節折扣碼現折1,010元，在11月15日以後出發只要約1.3萬元，沖繩來回1萬元有找。
華航近日票價約在1.4萬元，長榮日本線全面降價約3,000～5,000元後，台北來回含稅票價，飛東京成田機場只要約1.5萬～1.6萬元，換言之，三大國籍航空公司日本線票價，差距僅在千元拔河。
星宇航空表示，許多人悶壞了，想出國，但觀望者不少。星宇趁著雙十連假，人們紛紛出遊導致線上銷售較淡，推出全航線優惠折扣碼吸引注意，同時也刺激人們行動，這次優惠折扣碼促銷主要針對會員，目前會員近10萬人。旅行業者也發現，日本邊境解封後出入境旅客沒有想像多，約有6成或以上都在觀望。
針對星宇票價促銷，華航表示，10月起東北亞航線由每周30班增至130班，台灣、日本陸續宣布放寬入境政策後，近來日本線的訂位數倍增，票價也將隨市場供需狀況彈性調整。
長榮航則表示，票價均依市場機制調整，目前飛往日本航班的票價，均維持在疫情前以上的水準，另為滿足不同客層需求，提供更彈性的票價產品選擇，包含機票價格、飛行哩程累積與升等、免費託運行李限額、座位選擇及票務服務費用等。
不只日本航線，隨著人氣回籠，航空業是全線增加航班，華航第四季規劃再增班5成，每周提供近300班客運來回航班，整體訂位成長約5成；星宇航空28日增闢日本沖繩、札幌及復飛越南峴港航線，11月除馬來西亞檳城、菲律賓馬尼拉航線每周3班，其餘各航點預計穩定增至每日1班，整體航班數月增近5成。
延伸閱讀
https://ctee.com.tw/news/industry/734358.html
白宮
，以協助指導人工智慧（AI）與其它自動化系統的設計、發展與部署，保障美國大眾的權利。該法案的最終目的是在利用AI推動進步以及保護人類之間取得平衡。
OSTP表示，AI技術可用來推動各種偉大的創新，像是早期癌症檢測，或協助農夫更有效率地種植作物，但同時，有愈來愈多的人們在工作、學校、住家、金融、健康醫療或法律制定上開始受到自動化系統的監控與排序，許多領域所使用的演算法都有著偏見與歧視的困擾，這些演算法既未納入所有社群，也未考量現實世界的後果，正在威脅數百萬人的權利，傷害那些被邊緣化的社群。
因此，在花費一年的時間與各領域專家進行溝通及研究之後，此一AI權利法案藍圖列出了五大保護原則，包括建立安全及有效的系統，避免演算法的歧視，保護個人隱私，闡明自動化系統的依據與用途，以及允許使用者退出。
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圖片來源／美國白宮
OSTP希望此一藍圖可在AI系統建置之前就嵌入對人類的保護，讓被邊緣化的社群於開發過程中擁有發言權，也讓設計者可確保AI技術能嘉惠所有人，不再有人因為演算法的錯誤而被逮捕或無法享受社會福利，期望美國未來所打造的AI系統可適用於每一個人。
，表示美國的法令與政策已提供一系列適用於AI技術及其所造成危害的保護措施，至於AI權利法案藍圖則可在相關法令與政策力有未逮之處，指引未來政策的制定方向。
https://www.ithome.com.tw/news/153460
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Line生活服務布局再邁出關鍵一步，推出了發票管家新服務，來補齊消費結帳場景中的數據缺口。Line臺灣服務企劃部資深總監林慶達預告，未來將在用戶同意下，發展發票資訊的運用方式，例如分析消費習慣的趨勢，與電商、官方帳號等其他Line服務結合等。甚至，也可能推出去識別化的消費習慣資料模型，作為訓練其他AI應用之用。
林慶達指出，Line發展策略是Life on Line，發票管家也是其中一塊拼圖，為了涵蓋更完整的付費結帳場景，發票是必須做的功能。
只靠自家電商平臺或金融服務，只能看到顧客局部消費行為，如何建立顧客360使用行為與費樣貌，是近幾年金融業與零售業的重要戰略，尤其為了掌握顧客在自家服務之外的行為和消費樣貌，正是各業者積極發展生態圈與異業合作的重要目的，就是希望蒐集到更多元的顧客數據。
如何持續蒐集更多顧客消費資訊，尤其是現金支付的消費記錄，發票向來是重要來源。財政部從2018年開始力推的雲端發票，更讓業者多了一個顧客消費資訊的新管道，這是過去透過市場調查或者小樣本使用者研究難以累積的龐大數據，光是2021年雲端發票數量就高達了31億張，約占發票總數的4成。疫情之下，消費者更習慣在消費時提供載具條碼，而不索取紙本。林慶達指出，2022年1～８月期間，臺灣雲端發票比例更是達到45%，光是零售業的發票也有38%是雲端發票。
力推雲端發票同時，財政部也強化了電子發票API，讓第三方更容易整合，取得使用者授權提供或上傳的發票資訊，這也催生了許多下載數破百萬的發票App，其中如麻布數據科技集團旗下發票存摺用戶超過600萬人，每個月能紀錄數千萬張發票，至今累計高達15億張的龐大消費數據，更衍生出了消費者行為樣態的市調服務，可以分析十萬個通路上千項商品類型，來提供去識別化的即時零售消費行為趨勢。
Line臺灣也加入了消費者發票大數據的搶奪戰，在10月4日在自家通訊平臺推出了發票管家，綁定手機條碼，授權後串接財政部API取得使用者雲端發票紀錄，也能掃描實體發票。發票管家能自動分析這些發票紀錄，產出消費圖表，提供自動對獎機制，也推出了吸引用戶啟用的激勵賓果活動。
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林慶達表示，發票擁有龐大的後設資料，可以補足付費結帳流程的完整性，第一階段，先全力擴大發票管家的使用者規模。未來在用戶同意前提下，才會思考發票資訊的運用方式，例如發在用戶同意下，將發票後設資料與Line其他服務如電商，官方帳號結合。
從發票管家使用者條款可以看到更多Line未來如何運用發票資料的可能性。發票管家將會蒐集到來自雲端發票或實體發票上的發票號碼、日期、時間、商店資訊、購買品項、價格及數量等資訊，也能彙整使用者手動輸入的消費與記帳數據。Line會在合規範圍下，另外獲得使用者同意後，將願意分享的用戶的個人資料，提供給Line關係企業。
另一方面，Line可以透過去識別化技術來處理用戶資料，可將發票管家服務產生的匿名資料、統計資料或資料模型提供給合作夥伴。只要使用者啟用發票管家等同同意匿名資料的分享，不用另行取得同意。 林慶達表示，發票紀錄有助於提高用戶消費資料的完整性，透過去識別化技術，也可以產生一種對「一般性用戶消費習慣的行為模型」，也就是使用者條款中提到的資料模型，可作為其他AI訓練或程式化應用之用。
不過，林慶達坦言，目前，Line臺灣對資料模型還沒有明確的計畫，只有未來可能的方向。若Line臺灣日後要發展這類分析或AI模型，也會需要經過一套內部審查流程，來確保在符合法尊和使用者授權條款的可用範圍內。
https://www.ithome.com.tw/news/153466
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可將深度神經網路（Deep Neural Networks）轉為C++程式碼以加速推理服務的AITemplate（AIT），這是一個Python框架，目前支援Nvidia與AMD的GPU，但未來也不排除支援英特爾（Intel）的GPU產品。
Meta AI團隊說明，在交付部署AI模型的運算需求時，GPU扮演一個很重要的角色，特別是執行大規模預訓練模型時，但現階段AI業者在選擇高效能GPU推理解決方案時的彈性非常有限，因為這些方案都集中在特定平臺的封閉黑盒子中，使得針對某個品牌的GPU所設計的機器學習系統必須要完全重新實現，才能於不同供應商的硬體上運作。
此外，AI生產流程通常需要快速開發，且諸如TensorRT等提供客製化的工具卻無法滿足，再加上這些封閉且私有的解決方案不容易快速除錯，使得Meta打造了AITemplate來解決上述難題。
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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分別是高效能，以及統一、開放與靈活。它在TensorCore（Nvidia GPU）與MatrixCore（AMD GPU）上執行各種主要模型的效能都可達到Roofline FP16，如ResNet、MaskRCNN、BERT、VisionTransformer與Stable Diffusion等；此外，它同時適用於Nvidia GPU或AMD GPU的FP16深度神經網路模型，且完全開源，與這兩個平臺上現有的解決方案相較，它支援更廣泛的融合。
這意味著AITemplate在Nvidia與AMD的GPU上執行各種AI模型時，可達到近似於原生硬體的效能，相較於PyTorch中的Eager模式，AITemplate在Nvidia CPU的效能改善了12倍，在AMD GPU上改善了4倍。
Meta已在Nvidia A100及AMD MI200的GPU系統上啟用AITemplate，它們也是目前全球科技業者、研究實驗室及雲端服務供應商在資料中心中最常使用的GPU。
https://www.ithome.com.tw/news/153480
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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高價位跟低價位的示波器又有何差異?
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不讓Meta的專美於前，Google也在本周發表兩款文字轉影片工具，分別是強調影片品質的，以及主打影片長度的。
其中，Imagen Video奠基於Google的上，採用串連擴散模型（Cascaded Diffusion Models，CDM）來產生高解析度的影片。先透過自然語言處理預訓練模型T5嵌入使用者所輸入的文字後，由一個基本的影片擴散模型以每秒3幀的速度產生一個解度析為24×48的16幀影像，之後再利用多個Temporal Super-Resolution（TSR）與Spatial Super-Resolution （SSR）模型，最終產生每秒24幀，總長128幀且解析度高達1280×768的5.3秒影片。
，並宣稱Imagen Video可用來創造類似梵谷（Van Gogh）水彩畫風的影片。
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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。
至於Phenaki則可用來建立總長多達數分鐘的影片，只是影像品質不若Imagen Video。可將一段具備一定長度的提示文字變成任意長度的影片，或許只是一段一直騎著摩托車的影像，或者是有一頭獅子奔馳在長型的辦公桌上，最後卻穿上了西裝辦公。令人驚喜的是，Phenaki所呈現的影片非常貼近文字描述，而且Google認為它不僅可用來產生描述單個概念的影片，還能可根據一系列的文字，產生有連貫性的多個影片。
圖片來源／Google
由於圖像資料集的數量遠大於影片，使得不管是Imagen Video或Phenaki都同時利用影片與圖像進行訓練，並發現它的確對產出的品質與多樣性都有所助益。
有鑑於用來訓練Imagen Video的資料中可能含有許多不適當的內容，因此Google目前並不打算釋出或開源該模型。
https://www.ithome.com.tw/news/153491
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真空封口機該不該買?使用心得分享
各式封口機、包裝機械、客製化訂做、特殊改造
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常見的貨櫃種類?
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DeepMind
了最新的AI系統AlphaTensor，可用來找出更有效率的矩陣乘法演算法，該AI系統的基礎為擊敗全球三大棋藝AI的AlphaZero，使得DeepMind相信AlphaZero不僅可應用在遊戲領域上，也能用來解決懸而未決的數學問題。
高中就學過的矩陣乘法是代數中最簡單的運算之一，它在現代運算中無處不在，也對數位世界帶來巨大的影響，例如該運算被用來處理手機上的圖像、辨識語音命令、替電腦遊戲產生圖形、進行模擬以預測天氣，或是壓縮資料及影片以於網路上傳遞等。這使得全球的企業都耗費了許多成本來開發可有效執行矩陣乘法的運算硬體，因此，就算只是在效率上有微小的改善，都能帶來廣泛的影響。
幾個世紀以來，數學家們都相信標準的矩陣乘法是最有效率的演算法，一直到德國數學家Volken Strassen在1969年發現了更快的演算法。然而，DeepMind團隊卻利用AI技術，找出許多新的、而且優於人類設計的矩陣乘法演算法。
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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。
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如何正確使用飲水機?
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AlphaTensor為AlphaZero的延伸，AlphaZero是個完全未經訓練的神經網路，經由自己對戰來進行強化學習，而奠基於此的AlphaTensor一開始也未被灌輸任何既有的矩陣乘法演算法，而是藉由自我學習日益進步，重新發現了歷史上的各種快速矩陣演算法，包括Strassen的在內，最終超越了人類，找到比現今更快的演算法。
舉例來說，倘若傳統的學校教學中要計算一個4×5乘以5×5的矩陣要乘100次，之後人類的進步將它減少至80次，AlphaTensor所發現的演算法只需要乘76次，這代表AlphaTensor的演算法突破了50年前由Strassen所建立的紀錄，還能以AlphaTensor所發現的、用來乘小型矩陣的演算法作為基礎，放大至任何規模的大型矩陣，也印證了矩陣乘法的演算法領域比原先以為的還要豐富。
此外，DeepMind也利用AlphaTensor來替特定的硬體尋找最適當的演算法，包括Nvidia V100 GPU與Google TPU v2，而AlphaTensor也不負所望地在同樣的硬體上，在乘以更大矩陣的速度上比常用的演算法快了10%~20%，展示了AlphaTensor的靈活性。
更快的矩陣乘法除了能應用於現今的許多運算任務上，改善各種領域的運算效能之外，，啟發其他人利用AI來發現其它基本運算任務的演算法。
https://www.ithome.com.tw/news/153495
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。
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中古貨櫃屋設計案例?
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Boston Dynamics
，宣誓不會把通用的行動機器人或相關軟體武器化，也不會支持其他人這樣做，並歡迎其它業者或領域加入此一陣營。這6家機器人公司分別是Boston Dynamics、Agility Robotics、ANYbotics、Clearpath Robotics、Open Robotics與Unitree Robotics。
這些機器人公司表示，新一代的機器人不僅更容易操作、更自動化、更便宜，適應力也更強，而且可導航至過去無法靠自動化或遠端控制進入的區域，然而，新技術除了帶來新的能力以外，也造就了被濫用的可能性，有些人可能會利用它們來侵犯公民權利，或是威脅、傷害與恐嚇其他人，其中一個領域就是武器化。
倘若讓這些自動化或可遠端控制、被廣泛使用且可進入辦公及生活空間的機器人配戴武器，將會引起新的傷害風險，以及嚴重的道德問題，也會波及大眾對機器人技術的信任。
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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。
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因此，這6家業者誓言不會武器化它們所製造的通用型行動機器人，不管是在硬體或軟體上，也會儘可能地檢查客戶的應用，避免自家產品被武器化，同時將探索與開發可減輕被武器化風險的技術。
其中，，該公司一向反對自家機器人被武器化，其銷售條款便明確禁止把該公司的產品當作武器，或讓它們能夠作為武器使用，也會深入了解客戶的預期應用，協助客戶以安全、有效及合乎道德的方式部署行動機器人。
不讓通用機器人武器化之所以必須立誓，是因為坊間已有人利用既有的機器人來承載武器，例如，影片中的機器狗揹負著不斷掃射的衝鋒槍，而俄羅斯今年8月的軍火展上，也有開發人員，而讓機器人製造商作出了反武器化的承諾。
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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
攻戰消費者第一視覺,包裝設計很重要!
窩窩以「數位行銷」「品牌經營」「網站與應用程式」「印刷品設計」等四大主軸，
為每一位客戶客製建立行銷脈絡及洞燭市場先機。
微軟研究院啟動稱為的專案，透過發展一套針對農場應用的技術，以支援永續農業發展，主要包含人工智慧演算法、無限網路連接技術、無人機資料收集和聊天機器人等技術，目前微軟先開源FarmVibes.AI演算法，供農民得以資料驅動農業發展。
農業發展是造成氣候變遷的重要產業，也是最受氣候變遷影響的產業，農業大量利用土地資源，並且砍伐森林，同時消耗全球約70％的淡水資源，但同時又受到因氣候變遷，所產生的極端氣候等事件影響。
微軟希望透過實踐永續農業，包括除碳以及協助農民因應極端氣候變遷所帶來影響，但是過去缺乏農場資料使得進展有限，碳排估算方法成本又非常高，而微軟Project FarmVibes的目的，便是要建構農民可負擔的數位技術，來估算農場碳排放量、預測天氣變化並且實行可改善土壤健康同時營利的管理實踐。
微軟研究院與美國華盛頓東部的農場合作，在超過3,000公頃的農地上試驗Project FarmVibes。廣闊的農地上首要解決的是網路連接問題，除了衛星資料外，他們還需要利用來自農地土壤感測器以及空中無人機收集的資料，而這些都需要網路連接傳輸。
Project FarmVibes中的FarmVibes.Connect便是可將網路，擴展到偏遠地帶和農村其他區域的無線網路技術，FarmVibes.Connect藉由使用電視空白頻道頻譜提供寬頻，農民只要電視天線就能發射無線電訊號，像是Wi-Fi路由器一般，使無線電訊號覆蓋廣大的農地，並且將收集來的資料應用在FarmVibes.AI。
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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。
FarmVibes.AI是該專案的另一個重要成果，該演算法可以預測農民使用化肥、除草劑的量，以及施用地點，藉由預測田地的溫度和風速，演算法可以算出種植作物和噴藥的時間和地點，FarmVibes.AI能根據不同土壤水分含量，建議播種的理想深度，以及使農民透過不同耕種方法和作物，將碳留在土壤中。
Project FarmVibes的工具還包括FarmVibes.Edge，其運用智慧技術壓縮無人機所收集的大量資料，無人機會空拍田間的雜草以及一些田間小路，FarmVibes.Edge則會將照片壓縮成足夠小的圖像，透過FarmVibes.Connect上傳到雲端。
該專案已經在示範農場獲得初步的成果，像是根據演算法推薦的農藥噴灑方法，節省與該年農作賺取相同的金額，另外，當倉庫的感測器偵測到二氧化碳含量增加，農民便會透過打開風扇吹散水器，來保護收成的農作，同時透過感測器追蹤作物，以確認作物被運往正確的目的地。
雖然Project FarmVibes中的工具，將一一在GitHub上開源，但是多數農民不會從GitHub上下載並使用這些工具，因此這項專案更重要的部分，是微軟希望促進學術和產業合作夥伴，將這些研究轉化成可供所有農民使用的工具，包括發展中國家的小農們。
https://www.ithome.com.tw/news/153523
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