月份: 2022 年 11 月

美國衛生部AI長（CAIO）Oki Mek表示，衛生部AI策略沿襲美國白宮2年前提出的《美國AI計畫》，加強計畫的醫療AI發展。

美國衛生部（HHS）AI長Oki Mek日前在一場上，揭露美國衛生部未來醫療AI佈局，不只在今年1月發布AI策略，還鎖定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。他也期望透過這個策略，在符合法規的前提下，來改變人們不願分享資料的心態，「因為沒有資料，就沒有AI。」

一年預算等於世界第13大GDP國家，AI策略有4大目標

Oki Mek表示，美國衛生部旨在於保障美國人民的健康福祉，而衛生部本身是一個有1.3兆美金預算的部門，「若以GDP排名來看，我們相當於全球第13大國家。」這個資金雄厚的衛生部，還有8萬多名職員來維持運作。

衛生部今年1月發布AI策略，共有4大目標，首先是成立AI委員會（AI Council），「來做好AI發展所需的團隊合作。」Oki Mek解釋，他們希望整合不同政府部會的專家，來協助衛生部執行AI策略。再來，他們要建立AI實踐社群（AI Community of Practice），來交換AI實作心得、制定醫療AI規則，更重要的是，他們要以此克服醫療AI的兩大難題，也就是資料取得和資料準備（Data preparation）。

衛生部AI策略的第3個目標，則是要做好AI的治理和法遵，確保醫療AI不違背相關法規，比如資料隱私、資安、程式碼偏差等。

AI策略的最後一個目標，是要建立研發能力R&D，要透過沙盒實驗環境，來了解AI應用的成效和成本。而且，衛生部還要藉此集中化管理作業，比如「AI工作管線（Pipeline）、框架，」並將一些該去中心化的作業去中心化，像是應用案例等。

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。

與此同時，衛生部也將聚焦AI可解釋性，以及利用區塊鏈技術，來實現可信任的AI機制。他們參考了聯合國的Building Blocks專案，聯合國先用虹膜辨識技術，來辨識沒有身分證的難民，再透過區塊鏈，來交易難民所需的食物和捐款，免除與中介機構（如銀行）的酬庸。

Oki Mek感性表示，自己從小就是難民，4歲時隨著父母從寮國逃到泰國難民營，過了3年才有幸來到美國。因此他對這樣的應用特別有感觸，也希望用這種技術組合，來實踐可信任AI。上述這4大目標，就是美國衛生部AI策略要實現的核心概念。

美國政府大力推動AI，國家計畫還要廢除不必要的法規

美國衛生部這項AI策略並非空穴來風，他們延續了2年前美國白宮發布的《美國AI計畫》（American AI Initiative）和美國國防部的AI計畫（DoD AI Strategy），以及《使用可信任AI》和《以AI維持美國領先地位》等2大行政命令。

可說是美國政府推動AI的核心。它涵蓋4大面向，像是AI創新研究、產業AI應用、工作場所AI應用和可信任AI。以AI創新研究來說，白宮以2倍預算加碼投資非國防AI研究，包括核心AI技術研發、創新AI應用研發、支援AI的運算系統研究，以及AI所需的網路基礎設施和資料集。

在產業AI應用上，則聚焦於交通、航太、自駕車、醫療、製造業，以及金融、農業、氣象預測和國防等。特別的是，在金融方面，。

另一項則要改善美國人工作場所的AI應用上，要透過自動化，來降低處理例行繁瑣作業的勞動力，讓美國人可進行更多有價值的工作。而可信任AI的重點，則在於建立透明、可解釋且穩健安全的AI系統，並且要考量這種AI對工作環境的影響。

美國政府也在今年初，為《美國AI計劃》成立國家專案辦公室，作為跨聯邦政府、學術界、產業界的技術研發和政策制定核心，來實現以上重點AI研究。

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花蓮慈濟醫院的行動巡房App整合HIS和PACS，醫師更可直接在行動裝置上查看原始醫學影像，或是AI判讀過的影像。

圖片來源: 

花蓮慈濟醫院

，他們將醫師專用的MobiHIS行動巡房App，整合醫院兩大核心系統：醫療資訊系統（HIS）和醫療影像儲傳系統（PACS），來即時調閱患者病歷、就醫紀錄和醫學影像，同時也導入在醫療AI開發框架Clara上訓練的AI模型，來讓醫師直接在手機或平板上快速判讀疾病，像是肝臟腫瘤、COVID-19肺炎病灶等。接下來，花蓮慈濟還要用App上的標註系統，來訓練更多醫療AI，讓醫師用單一App掌握更多病況、及時診斷。

全力發展醫療AI，要用單一App串接HIS、PACS和AI

花蓮慈濟去年開始全力發展醫療AI，先是在2020年中買下Nvidia超級電腦系統DGX A100，再利用Nvidia NGC雲端平臺上的預訓練模型和醫療AI開發框架Clara，來打造AI模型。他們首先導入應用的AI，就是2020年下半年，在NGC平臺上開發的COVID-19肺炎偵測AI，以及另一套能從電腦斷層掃描（CT）中，揪出微小病灶的肝臟腫瘤偵測AI。

這些模型，全都導入到花蓮慈濟原有的行動巡房App，也就是他們發展行動醫療和AI的核心。花蓮慈濟醫院人工智慧醫療創新發展中心副主任Andy Chen指出，這款App是他們與PACS大廠商之器一起開發，整合了醫院兩大核心系統HIS和PACS，讓醫師不受時間和地理位置限制，就能直接在行動裝置上查看關鍵資訊，像是病歷資料、護理紀錄、用藥紀錄、手術紀錄、檢查檢驗報告，甚至是CT、X光片、MRI、超音波等醫學影像。（如下圖）

在這些基礎上，他們進一步整合Nvidia NGC和Clara，將微調過的平臺預訓練模型導入行動巡房App，讓醫師用手機或平板就能查看AI判斷的結果。不只如此，為加速影像標記作業，他們還在App中加入自動輔助標記系統XAnnotation，結合Nvidia的AI自動輔助標註（AIAA）機制，來讓醫師利用零碎時間，標記AI學習所需的影像材料。

Andy Chen指出，XAnnotation除了能自定義AI標籤外，還可讀取不同格式的醫學影像，像是DICOM、JSON和PNG等。對醫師來說，他們也可手繪來標註影像，而且，醫院也能選擇要在雲端或本地端使用XAnnotation。

最後，醫師能看見AI判讀結果，還有賴於行動巡房App整合的另一個系統，也就是獲得臺美TFDA和FDA認證的UDE App。UDE App由商之器研發，除了串接了PACS，也整合Clara AI模型，將模型判讀結果呈現給醫師。

這個流程聽來也許複雜，但從下圖可看出，當醫院PACS產出醫學影像後，會送至商之器的小型醫療影像儲傳系統mini-PACS，再以DICOM格式送到商之器的AI整合引擎。此時，影像會再送到Clara平臺，讓平臺模型來判讀，並將輸出值傳送至UDE App，讓醫師查看判讀結果。

要是AI判讀有誤、須重新標記，就可透過XAnnotation App來操作，而XAnootation也會呼叫AIAA來自動輔助標記。標記過的資料，就會送至Clara平臺，作為模型反饋，讓模型更精進。

這支App推動花蓮慈濟醫療行動化的同時，也用SSL加密方法來兼顧資安，因此醫師不會有一套固定的密碼，而是每次登入時，都得使用不同的密碼，來保障資料不外洩。

2021年10月29日勘誤：內文提到花蓮慈濟醫院資訊部副主任Andy Chen職稱有誤，正確應為花蓮慈濟醫院人工智慧醫療創新發展中心副主任，內容已更正。

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隨著深度學習技術的普及，網路視訊會議平臺也開始不斷強化各種AI輔助功能，以Webex為例，我們在2020年上半曾介紹這方面的特色，而其中的可促進人員認識彼此的工作經歷背景，以及更有成效的協同作業，而受到相當大的矚目，也成為Webex不可或缺的部分。

到了2020年底的WebexOne全球用戶大會，思科宣布為People Insights擴充新功能，可基於Webex Graph圖學分析技術，產生個人化的洞察分析資訊，以及可行的推薦措施，提供給個別使用者與團隊使用。

以個人而言，People Insights可以突顯每天工作時間的配置趨勢分析，標記日常的上工與下班時間，以及耗費在視訊通話與其他通訊的時間走勢。而對於團隊而言，這項分析功能可以讓你在Webex裡面，將團隊的互動模式以圖表的方式呈現，以確保我們身處的工作小組採用正確的溝通與關係模式，以及是否持續維持。

在2021年3月底舉行的Cisco Live全球用戶大會期間，又有Webex People Insights添加新功能的消息。思科表示，這項輔助機制提供個人、團隊、組織等3種檢視方式，以因應會議、工作與生活整合、人際關係聯繫，以及專注等不同的時間安排，他們將秉持以人為本的設計心態，並以隱私與安全為前提，希望能確保相關資訊僅能由用戶來存取。

之所以推出這樣的強化功能，思科所持的理由是他們觀察到混合工作型態正在崛起的趨勢，想要協助用戶管理時間和工作方面的人際關係。

 

用於個人的洞察檢視功能，Cisco稱為Personal Insights，只有使用者自己能夠存取，這裡會呈現每日趨勢與互動情況，像是重要的合作人員與活動。使用者可以在此設定與監控自己的個人偏好，以便裁量與同事之間的協作，並將時間聚焦在最重要的工作上。舉例來說，我們可以得知一些統計資訊，像是：自己接受會議邀請、之後卻無法與會的頻率，在開會當下同時進行其他工作的頻率，以及我們未共享自身視訊畫面的頻率。

此外，Personal Insights也能協助使用者決定何時該拒絕開會或重新安排開會時間，以確保自己能滿足個人自定的工作表現與目標。若要全力投入開會，這項機制也能讓你在開會期間，顯現自己正在同時處理多個工作，以及共享視訊畫面，以便留意自己對其他與會者是否給予更大的關注與參與。

 

針對團隊的洞察檢視，思科稱為Team Insights，能讓每個成員掌握整個團隊的聯繫、合作習慣，以及工作與生活的整合狀態，同時，也維持每個人的隱私。

對於所有團隊成員而言，這項功能可讓團隊共同調整實務作業方式，培養團隊合作的關係，而能帶來更加強大與涵蓋範圍更廣的工作體驗。舉例來說，我們可以查看團隊在工作時間以外召開的會議比例，或是確保團隊與正確的人員與團隊聯繫，促使彼此具有強健的工作關係。

 

在組織的洞察檢視上，思科則稱為 Organizational Insights，能讓使用者綜覽整個組織的協同作業趨勢與模式，協助標示出孤立的人員與團隊，找出可能提供額外協助的團隊，或是監控工作模式進行的作法，讓企業能夠採取行動來縮短溝通隔閡。

 
產品資訊  

Cisco Webex People Insights
●原廠：Cisco
●建議售價：廠商未提供
●適用視訊服務：Webex、Webex Meetings、 Webex Events、Jabber
●系統需求：Webex Identity Services或Webex Control Hub、企業目錄服務同步
●資料來源：從網頁收集到的公開資料、企業目錄服務資料、使用者產生的資料，各自存放在虛擬私有雲環境中的不同資料庫
●加密方式：傳輸時採用TLS加密，儲存時採用AES-256加密，金鑰管理微AWS KMS
●支援語言：英語
●資料存放位置：美國
●遵循法規：GDPR

  【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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微軟釋出內部AI安全風險評估工具Counterfit，這是一個基於命令列的工具，可用來評估各種機器學習系統的安全性。（圖片來源／微軟）

圖片來源: 

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。

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臉書最近發表一款新演算法DINO，結合了自監督學習、不需標註訓練資料的優點，以及Transformer架構的自我注意力機制優勢。用DINO訓練出來的模型，不需任何標註資料，就能辨識圖片和影片中的物件，也能進行語意分割。特別的是，模型還能揪出複製圖，準確率達96.4%。

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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

協助客戶導入半導體設備、工業型機械手臂以提高產能及加工技術

臭氧機的滅菌效果如何?

多加科技公司前身─多加企業社於2000年設立於高雄市，從事水處理、加水站設計規劃營運，以臭氧機、紫外線燈作水質淨化、殺菌設備

建南和著重於工業用機械手臂、工業型無線充電裝置、精密加工元件等產品之經銷、代理、進出口貿易

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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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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