月份: 2022 年 10 月

，除了能夠自定義模型的服務NeMo LLM，以及擴展大型語言模型在製藥和生物技術產業的科學用服務BioNeMo，同時Nvidia也推出NeMo Megatron端到端框架公開測試版，供開發人員訓練和部署大型語言模型。

NeMo LLM服務讓用戶能夠方便地利用Nvidia託管雲端API，或是在公有雲和私有雲，大規模自定義和部署大型語言模型，無論是由Nvidia還是社群建置的基礎模型，都能藉由該服務的即時學習功能進行自定義。Nvidia將會透過NeMo LLM服務對外開放Megatron 530B模型，該模型是基於GPT-3架構，擁有5.3兆個參數的超大型模型。

官方提到，NeMo LLM是一種計算效率很高的服務，能夠將脈絡嵌入到用戶查詢中，使得特定案例能夠實現更高的準確性，只要數百個樣本就能夠獲得高精準度。開發人員可以將NeMo LLM服務用於建構特定領域和用例的應用程式，像是文本摘要、釋義甚至是故事生成等。

而Nvidia同時也發布NeMo Megatron端到端框架，可用來訓練和部署數兆參數的大型語言模型，NeMo Megatron現在於Azure、AWS、甲骨文雲端上提供公開測試板。官方解釋，NeMo Megatron提供一種簡單且高效的建構和部署大型語言模型方法，由自動化分散式資料處理的端到端工作流程組成，可用來訓練大規模自定義的GPT-3、T5和多語言T5模型，以及部署大規模推理模型。

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NeMo Megatron的超參數工具能夠供用戶自定義模組開發，在特定的分散式GPU叢集配置上，自動搜尋訓練和推理的最佳參數配置。其使用張量、資料、工作管線平行化以及序列平行化等技術，達到高效能訓練，同時搭配高快速學習技術，使用戶能夠以最少的資料進行自定義，大幅改進效能和少樣本任務。

另一個Nvidia發布的BioNeMo服務，便是以NeMo Megatron為基礎建置，提供針對人工智慧藥物探索工作流程的統一雲端環境。現在科學家已經能夠運用人工智慧探索藥物，發明新的治療方法，同時了解這些藥物的特性、結構和功能。

而BioNeMo服務支援先進的化學和蛋白質組學Transformer模型，支援OpenFold方便擴展預測蛋白質結構工作流程，該平臺支援端到端模組化藥物探索工作流程，能夠加速研究，使科學家更好地了解蛋白質、基因和各種分子。

https://www.ithome.com.tw/news/153175

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GitHub

號稱其英文語音辨識能力已達到人類水準的Whisper神經網路，且它亦支援其它98種語言的自動語音辨識。

Whisper系統所提供的自動語音辨識（Automatic Speech Recognition，ASR）模型是被訓練來執行語音辨識與翻譯任務的，它們能將各種語言的語音變成文字，也能將這些文字翻譯成英文。

Whisper系統目前提供了9種模型，它們的參數數量與功能不一，這些模型總計經過68萬小時的語音訓練，以及比對了從網路上蒐集而來的文字轉寫內容，當中有68%的資料為英文語音與英文文字，另有18%的非英文語音及英文文字，以及17%的非英文語音及相對應的文字。而這些非英文的資料涉及98種不同的語言。

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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。

由此可知，Whisper模型主要的任務是語音辨識並將它們轉成英文，雖然支援98種語言，但僅於不到10種的語言中可達到強大的ASR能力。

Open AI表示，他們最初設想這些模型應該最適合AI研究人員，協助他們研究現有模型的穩健性、泛化性、能力、偏見或限制，但隨後發現，Whisper應該也適用於打造ASR解決方案的開發者，特別是用在英文語音辨識上。

Open AI也期望Whisper模型的轉錄能力可用來協助改善無障礙工具，儘管Whisper模型無法直接進行即時轉錄，但開發者也許可利用這些模型開始接近即時的語音辨識及轉錄應用，或是帶來實際的經濟影響。

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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

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DeepMind

Alphabet旗下的人工智慧子公司，DeepMind替Sparrow制定了規則，即時利用Google搜尋來尋找答案，亦透過人類與Sparrow的對話來改善機器人的對話內容。

DeepMind表示，近來各種大型語言模型（Large Language Model，LLM）已在問答、摘錄或對話等任務上頗有成效，其中，對話是一個特別有趣的任務，因為它具備靈活且互動的交流，然而，基於LLM的聊天機器人還是會出現不準確、虛構、歧視或鼓勵不安全行為的對話，為了讓聊天機器人更安全，必須藉由人類的回應來學習，採用基於人類參與者的強化學習，而Sparrow即是最新的產物。

Sparrow為一概念性驗證與研究模型，目的是讓聊天機器人得以更有用、更正確也更無害。因此，DeepMind透過人類的回饋來強化Sparrow學習，其中之一是向人類展示不同模型對同一問題的答案，並選出人類最喜歡的答案，也讓人類持續以中性或敵對等方式與Sparrow互動，同時持續擴大用來訓練Sparrow的資料集。

DeepMind團隊還替Sparrow建立了簡單的規則，確保Sparrow的行為是安全的。例如當人類要求Sparrow教他如何靠電線短路來發動汽車時，Sparrow會說這可能違法而拒絕回答；或者當人類問及Sparrow有關個人的問題時，Sparrow會坦承自己不是人類。而這是因為DeepMind所制定的規則中，有一則是禁止聊天機器人假裝自己是人類。

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圖片來源／DeepMind

雖然即便經過訓練，Sparrow在人類特意誘導它打破規定時，Sparrow還是會有8%的凸槌機率，但最初的對話模型凸槌機率是Sparrow的3倍。

DeepMind對Sparrow現有的期望，是打造一個得以遵守規範卻又靈活的對話機制，同時也強調，現階段所制定的都只是初步的規則，更完整的規則牽涉到更多的主題，並需要專家來協助，包括立法者、社會科學家及倫理學家等，也必須納入多元用戶及受影響族群的意思，此外，目前的Sparrow是以英文為主，未來的研究將會納入其它的語言及文化，以於不同的文化背景中達到類似的成果。

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微軟和Apache OpenNLP專案，在，於Java服務和應用程式提供經加速的自然語言處理（NLP）推理運算，也就是說，除了OpenNLP自己的模型格式之外，現在透過添加ONNX Runtime，來支援包括ONNX以及其他模型格式。

Apache OpenNLP是一個Java自然語言處理開源機器學習函式庫，被許多知名開源應用程式使用，包括Apache Solr、Apache UIMA和Apache Lucene等，同時也被應用在許多商業專案和學術研究中。而ONNX Runtime則是機器學習模型跨平臺加速器，提供高效能運算，並且和各種硬體、開發環境相容，適用於當前主流深度學習框架所訓練的模型。

Apache OpenNLP的發展要追溯到2000年代初期，其運用最大熵值和基於感知器（Perceptron）的演算法，進行語句偵測、標記化（Tokenization）、語言偵測和命名實體偵測等自然語言處理任務。

雖然最大熵值和感知器模型訓練方法不需要用到GPU，額外成本相對較低，但是訓練出來的模型，卻無法與使用Transformer架構的現代化自然語言處理模型效能相比，Apache OpenNLP團隊提到，儘管有許多自然語言處理開發已經轉移到Python生態系，但是Java開發人員也還是需要各種強大的自然語言處理功能，畢竟Java仍然是熱門的程式語言之一。

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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。

在2022年初Apache OpenNLP 2.0專案發布，目的是要縮小OpenNLP與現代深度學習自然語言處理模型的差距。而在Apache OpenNLP中整合ONNX Runtime，便可以不需要重複模型訓練工作，就能達成此一目標。

在Apache OpenNLP 2.0中，像是Hugging Face Hub中基於Transformer的模型，可以轉換成ONNX，並且從Apache OpenNLP透過ONNX Runtime直接使用，或是用戶也能使用Python生態系喜歡的工具訓練模型，之後再以Apache OpenNLP使用該模型。

Apache OpenNLP不提供任何模型訓練和評估功能，所有的訓練和評估工作，都需要使用者以其他工具和框架完成，同時Apache OpenNLP也不會要求用戶，應用特定的工具和框架創建和評估模型。另外，在Apache OpenNLP也不需要進行任何模型再訓練，當用戶已經利用外部工具準備好模型，只需要將其匯出成ONNX，便可以直接在Apache OpenNLP使用，並且也不會再需要外部服務，因此能夠簡化應用程式架構。

除了文件分類和命名實體辨識等任務外，開發團隊提到，在之後的版本，會繼續對諸如詞性標註和語言偵測等自然語言處理功能，提供OpenNLP介面的ONNX Runtime實作。

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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。

中古貨櫃屋設計案例?

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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。

Google釋出了一個專為存儲和操作N維資料設計的C++、Python開源軟體函式庫，其提供一個統一的API，讓用戶讀取各種陣列格式，像是zarr和N5，TensorStore原生支援多種儲存系統，並且具有強ACID保證，能夠以非同步API支援針對高延遲遠端儲存的高吞吐量存取。

TensorStore的出現，是要解決機器學習迅速發展，對大規模資料集的存取需求，許多先進的機器學習應用程式，皆需要用到多維資料集，像是在空間網格上測量大氣，並對天氣進行建模，或是醫學成像3D掃描等，而這些應用即便僅需要一個資料集，但規模也會屬於TB或是PB等級。

研究人員提到，要使用這類大型資料集極具挑戰，因為用戶可能以不規則區間，或是不同的規模讀取和寫入資料，並且還可能需要用到大量的機器。

而Google所開發的TensorStore，可用於儲存像是具有數十億立體像素（Voxel）的蒼蠅大腦3D圖像，TensorStore提供使用者簡單Python API，能夠輕鬆載入和操作大型資料庫，並以NumPy陣列存取小批次資料。

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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。

在用戶真正請求特定資料切片之前，TensorStore不會存取或是在記憶體中儲存實際資料，所以能夠支援用戶載入和操作任意大小的基礎資料集，不需要將整個資料集搬到記憶體中，就能夠使用與標準NumPy操作相同的語法進行索引和操作。TensorStore針對進階索引功能提供廣泛的支援，包括轉換、對齊和產生虛擬檢視表等。

研究人員提到，處理和分析大型數值資料集，需要大量的運算資源，透過平行化GPU和加速器核心實作，這些資源通常分散在眾多機器上。TensorStore的基本目標，便是要能夠對單個資料集進行安全平行處理，使這些資料集不會因為平行存取模式，而產生損壞或是不一致，但又同時維持高效能。在Google資料中心的實驗，隨著CPU數量的增加，TensorStore的高效能特性使讀寫效能可以幾乎呈現線性成長。

另外，TensorStore可以透過配置記憶體快取和非同步API，允許程式在執行其他工作時，在後臺繼續進行讀取和寫入操作，而當多臺機器同時存取同一個資料集時，TensorStore藉由樂觀並行控制（Optimistic Concurrency）技術，保持並行操作的安全性，且不會明顯影響效能。TensorStore也對單個Runtime的所有個別操作提供強ACID執行。

由於TensorStore整合諸如Apache Beam和Dask等平行運算函式庫，因此TensorStore的分散式運算，與企業現有資料處理工作流程高度相容。TensorStore的用例包括語言模型，可在訓練過程高效讀取和寫入模型參數，另外也能用於大腦映射上，儲存用於描繪大腦神經的高解析度映射圖。

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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

貨櫃屋也能做出衛浴設備?

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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。

雲象科技聯手國泰醫院、臺大醫院，共同開發大腸息肉即時偵測AI，並獲衛福部食藥署智慧醫材認證。

 

攝影／王若樸

專攻醫療影像AI的雲象科技聯手國泰綜合醫院、臺大醫院，耗時4年、用將近40萬張腸道內視鏡影像開發出大腸息肉即時偵測AI，準確率95.8%，近日獲衛福部食藥署（TFDA）智慧醫材認證，已可進入市場。該專案先由國泰醫院專家奠定訓練資料的品質基礎，接著臺大醫院加入，雙院提供少見、醫師難以辨識的病灶影像來優化，模型最終達到近96%的準確率。國泰醫院行政副院長林朝祥透露，國泰醫院健檢中心已在試算，將導入這套AI至健檢中心，來提供更準確、更快速的大腸鏡檢查服務。臺大醫院院長吳明賢也表示，臺大醫院健檢中心也會跟進，用這套AI來輔助醫師、提供民眾更好的檢查服務。

雙醫學中心聯手，2階段訓練模型揪出難以辨識的息肉

臺灣大腸癌發生率居世界之冠，而大腸鏡檢查是有效降低大腸癌發生率和死亡率，但，醫師進行大腸鏡檢查、偵測腺瘤時，仍有可能遺漏病灶，比如因腸道轉彎或病人清腸不徹底，而沒發現微小病灶。

為解決問題，在2018年啟動AI產學合作的國泰醫院，於當年與雲象展開大腸息肉偵測AI專案。國泰醫院消化內科主任洪志聖指出，當時，國泰醫院投入6名醫師，來先篩選自家品質較佳的腸道內視鏡照片和影像，作為訓練模型的資料。模型的目標是二元分類，揪出腸道中的腺瘤息肉。

為進一步讓AI偵測更多類型的大腸息肉，國泰醫院和雲象在2021年與臺大醫院聯手，展開AI息肉偵測和息肉形態辨識，由國泰醫院和臺大醫院提供大腸息肉動態影像圖片，以及動態影像中截取的圖片來強化模型。比如，團隊從5至15分鐘的大腸鏡影片中，每秒切1張照片。（如下圖）

這些圖片可分為三種，包括一般背景正常的腸道、增生性息肉和腺瘤。其中，增生性息肉和腺瘤先由專科醫師分類判讀，再根據病理組織形態來貼標。

有了這些資料，他們開始訓練殘差網路（Residual network），不斷循環訓練並優化參數。最終，訓練好的模型準確度達95.8%，召回率96.7%，可在大腸鏡檢查時，即時偵測並框出病灶。（如下圖）

買不起高檔茶葉，精緻包裝茶葉罐，也能撐場面!

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。

一般貨櫃標準尺寸?

金誠貨櫃尺寸種類分別為，20呎櫃、20呎高櫃、40呎櫃、40呎高櫃、20呎冷凍櫃、400呎冷凍櫃。

測試專家告訴你如何好好使用示波器

示波器主要由電源系統、同步系統、水平偏向系統、垂直偏向系統、延遲掃描系統、顯示系統和標準訊號源等部封包成。

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腸道息肉偵測AI自動揪出微小息肉，目前多中心隨機分派試驗中

臺大醫院綜合診療部健康管理中心主任邱瀚模表示，大腸鏡檢查的終極目標是偵測早期癌來減少大腸癌死亡，以及偵測、切除癌前病變，來減少大腸癌發生。在臺灣，每年有40萬人次實行大腸鏡檢查，是國內最廣為實行的內視鏡檢查，可見其重要性。

而用來判斷大腸鏡檢查的主要指標，包括盲腸到達率和腺瘤偵測率，其中，前者是指做到盲腸才徹底，後者的腺瘤偵測率，則是「大腸鏡的生命線，」邱瀚模引用國外研究，腺瘤偵測率每提升1%，將可降低鏡檢後發生大腸癌風險3%，死亡率甚至可以降低5%。這也是他們決定用AI輔助偵測的原因，來自動找出醫師難以辨識的息肉。

目前，這款AI也於多家醫院測試，包括臺大醫院、臺大醫院癌醫中心分院、輔大醫院、彰化基督教醫院、新光醫院等，進行跨院區的隨機分派臨床試驗前瞻計畫。

他點出臺大醫院下一步，不只要做息肉偵測，還要用於事後品質分析和病理部分，比如用AI來協助病理師判讀切片，完善AI大腸癌篩檢生態系。

下一步要導入健檢中心，瞄準國際市場

目前，該AI整合軟硬體、可在各廠牌大腸鏡儀器中使用，且已獲TFDA認證，是合規的醫療AI產品。但對於市場規畫，如計價方式，團隊仍在討論中。

不過，開發者之一的國泰醫院，其行政副院長林朝祥指出，國泰醫院正在試算計價，之後將導入這套AI系統至健檢中心。臺大醫院也表示，他們也計畫在健檢中心導入這套系統，來提供更快速、準確的檢查服務。

另一方面，對雲象科技執行長葉肇元來說，2家醫學中心聯手科技公司打造醫療AI並獲智慧醫材認證，是難能可貴的模式，因為有別於多數智慧醫材開發，大多是用單一醫療機構的資料。雙醫學中心合作，代表醫院願意貢獻資料，提供大量、多元的資料來開發系統。這款經多中心打造的AI，準確率更高、可判斷的病灶也多元，更能推廣到國際市場。他期望，未來不只是由臺灣多中心打造，還要有跨國多中心加入，打造更優質的醫療AI。

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隨時健康喝好水，高品質飲水機，優質安全有把關

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

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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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品質優益穩定,效率高成本低,並已獲得國內外大廠承認使用，品質合乎EIA國際標準, 此外也針對客戶端的需要代客Tape and Reel封裝服務。

找工作! 想知道堆高機駕駛日薪是多少嗎? 哪裡有職缺?幫你快速媒合

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。

國際「黃小玉」價格回檔，政府為了抗通膨，持續找飼料業者「喝咖啡」之後，國內飼料價格終於調降了！包括大成、卜蜂、福壽、福懋油等飼料大廠，最近陸續對客戶發出通知書，宣布10月1日起，飼料價格每公斤調降0.4元。此為今年國內飼料價格連四漲之後，首度迎來調降。

由於飼料為雞、豬等農畜養殖最主要的成本，是食品通膨最重要的上游源頭之一，此波飼料價格調降，有利雞肉、雞蛋、豬肉等價格跟跌，連帶下游餐飲業的成本壓力可望減輕，有助紓緩通膨壓力。

以蛋價為例，配合飼料價格節節升高，導致養殖成本增加，今年國內雞蛋產地價格總共漲了三波，從3月每台斤36.5元漲到7月42.5元，累積漲幅約16％。隨飼料價格回檔，接下來雞蛋價格也有機會跟著調低。

不過對於大成、卜蜂、福壽等飼料業者而言，雖然上游的黃小玉價格已見回檔，但仍處相對高點，而且庫存消化需要時間、是漸進式，現在成本都還來不及下降，飼料價格就迫不急待調降，將不利飼料業務營運。

據了解，此波飼料價格調降，政府壓力占很大一部分，畢竟飼料屬於民生消費上游，牽動甚廣。政府為了抗通膨，持續找飼料業者「喝咖啡」。

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示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

瀚誼科技致力於提供示波器多元化的專業測試和解決方案，範圍涵括無線通訊系統、RF量測儀器設備、高頻配件、電子元件

另方面，今年國內飼料價格連四漲，包括元月每公斤漲0.6元、3月漲0.5元、5月漲0.7元、6月漲0.4元，許多雞、豬農戶由於成本太高，已經有點撐不下去，考量農戶如果棄養影響更大，飼料業者決定共體時艱。

過去一年黃小玉價格峰迴路轉，從去年底開始因為疫情、極端氣候等因素，推升黃小玉價格大漲；今年2月碰上俄烏戰爭爆發，黃小玉價更進一步狂飆，以占飼料成本比重最高的玉米為例，從去年9月每蒲式耳約5美元，到今年4月一度漲破8美元，漲幅超過6成，不過玉米價格從7月急墜，最低跌到5.6美元，回到戰事爆發前，最近則回彈到6.8美元。對於飼料業者而言，目前成本仍處於相對高檔位置。

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延伸閱讀

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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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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。

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台灣汽車金融龍頭和潤企業（6592）自結9月合併營收19.69億元、年增25.71％，連續4個月站上19億元大關，9月營收更創歷史單月次高、同期新高；累計前九月合併營收165.61億元，年增28.72％，已超越去年營收的九成，今年全年合併營收有望挑戰歷史新高點。

和潤總經理林彥良表示，和潤今年前三季各項分期業務持續穩健增長中，例如中古車、機車、醫療設備等產品業績皆有20％以上成長。展望第四季，

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。

林彥良認為，進入傳統資金需求旺季，以及預期新車市場供應問題逐步緩解，分期租賃市場的動能仍是可以期待的。他表示，除汽車金融、企業金融外，和潤近來積極規畫無卡商品分期產品，包括3C、醫療輔具、傢俱裝潢、汽機車保修、精品、旅遊等，合作店家數約2,000家，店家目前持續增長中。

和潤秉持著服務的精神，滿足消費者購物需求，協助店家銷售，提高客單價，以打造食、衣、住、行、育、樂多元生活金融生態圈為目標，協助社會上各種服務、產品的供給與需求加速媒合，促使貨暢其流，經濟活絡。

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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

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