月份: 2022 年 11 月

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今年調查，我們詢問企業2021年將持續發展的新興技術，並整理出8項AI相關技術。結果顯示，4成大型企業視大數據分析為必備技能，2成認為解放勞力的RPA流程自動化重要，而年年夯的AI/ML應用則緊追在後，在各產業幾乎名列第3。出乎意料的是，產業呼聲高昂的AIOps和MLOps，在大型企業眼中是墊底兩名（5.7%和3.9%），儘管技術新潮，但還不普及。

這是因為，當企業的AI採用程度到達一定水準後，才會需要自動化管理ML模型生命周期的MLOps服務。而今年CIO大調查數據顯示，臺灣AI領先企業占比為36.4%，其中19.2%處於導入驗證階段，等於真正上線使用AI的企業只有17.2%，因此，只有極少數人需要MLOps。對多數企業來說，MLOps還未到實用階段。

整體來看，今年各產業對AI技術的期待相似，但仍有不同。比如，高達50%的大型金融企業視RPA為Top 1必備技能，緊接才是大數據分析。這是因為，金融業有太多繁瑣、需要人工的作業，如收帳、開戶等，透過RPA，金融機構最多能省下8成工作時間，解放勞力。

然而，這不只需要IT人員投入，也需要業務人員配合，共同釐清每個業務環節才能發揮自動化作用。即便有這樣的門檻，RPA在臺灣持續普及，除了大力擁抱的金融業，近3成高科技企業也視為重要技能。甚至，醫療業也開始對RPA有興趣。

另一個不同是，AIoT在醫療業排名Top 2，AI/ML應用和行動AI也以相等的比重緊追在後。這是受到疫情衝擊，零接觸和遠距照護需求風生水起，再加上政府力推，醫療機構加碼發展具AI功能的IoT穿戴裝置，來縮短疾病風險判定時間和診療流程。

最後，AIOps和MLOps在整體產業和各產業的採用率極低，但醫療業反而是所有產業中，最重視這兩項技術的產業（皆為7%），更有趣的是，去年，醫療業對AIOps和MLOps的需求度是0%。文⊙王若樸

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示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

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 問卷說明 

大調查執行期間從2021年3月8日到4月5日，對臺灣大型企業、歷屆CIO大調查企業、政府機關和大學IT與資安主管進行線上問卷調查，有效問卷439家，其中74.3%填答者為企業IT最高主管。

https://www.ithome.com.tw/article/144838

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由Apache Spark技術團隊所創立的資料科學公司Databricks，發布了能夠簡化建置機器學習模型的工具，AutoML可自動化進行預處理、特徵工程，以及模型訓練與調整，用戶能完全以使用者介面來選擇資料集、配置訓練，和部署模型。

官方提到，現有許多AutoML工具都是黑盒子，用戶無法切確知道模型訓練的過程和方法，因此當需要進行特定領域的修改，或是出於監管理由，用在需要受稽核的產業時，這些工具的使用便會遭遇到困難。而資料團隊投入時間對這些AutoML工具創建的模型，進行逆向工程，則抵消了AutoML所帶來的生產力提升。

Databricks則形容自家AutoML是一個玻璃盒，對每個經訓練的模型，都提供Python筆記本，資料科學家可以在這些筆記本中，添加或是修正單元格，並且還能利用這些筆記本快速開發，不需要重新編寫一些樣板程式碼。

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除了模型訓練和選擇之外，Databricks AutoML也提供方便的資料分析功能，該工具創建了一個資料探索筆記本，來提供資料集統計資訊，利用自動化來減少繁瑣的資料探索工作，Databricks AutoML可快速檢查資料集是否適合訓練，大幅減少資料科學家的時間。

AutoML也與追蹤指標和參數API—MLflow整合，並使用機器學習最佳實踐來提高團隊的生產力，從實驗頁面，用戶就可以試驗模型，並且在Databricks模型註冊表內註冊和提供模型。AutoML會產生訓練筆記本，提供所有訓練模型的程式碼，從載入資料到分組測試模型，再到調整超參數，甚至是顯示可解釋性SHAP點圖，這每一個步驟用戶都可取得程式碼。

目前Databricks AutoML進入公開預覽的階段，能平行訓練sklearn和xgboost模型，以解決分類和迴歸的問題，並且支援具有數值、分類和時間戳特徵的資料集，會自動處理獨熱編碼（One-Hot Encoding）和空值填充（Null Imputation）。

https://www.ithome.com.tw/news/144725

快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型，最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中，利用螺桿混鍊，然後注入模，在模腔中冷卻並固化成型。

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Google發布最新的人工智慧偏見改善工作，在Open Images資料集，添加更具，這個系列包含更完整的定界框註解，每個註解具有公平性屬性。這項工作是Google負責任人工智慧研究的一部分，Google希望能夠透過這項工作，鼓勵已經採用Open Images資料集的研究人員，把公平性也納入研究中。

Open Images資料集在2016年的時候發布，內含900萬張圖像以及600個類別的定界框註解，過去該資料集經過多次更新，以提高註解的多樣性。雖然Open Images資料集的標籤範圍很廣，但是缺乏敏感屬性，以至於用該資料集訓練的機器學習模型存在公平性疑慮，尤其是在電腦視覺領域的應用。

原始Open Images資料集中的每個圖像，都存在註解以描述定界框中的物體，而為了避免同一個物體存在太多定界框，於是當時Google使用了標籤候選集，利用階層去除重複資料的方法，移除了不具體的類型，像是圖片內容有貓和洗衣機，則定界框會被註解為貓和洗衣機，但是原本描述貓的動物標籤便被移除。

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貨櫃屋改裝後可應用在哪些地方呢?

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但是這種階層刪除重複資料的方法，從原始註解中加入根本限制，強化了女性/女孩和男性/男孩之間的區別，Google舉例，當註解者被要求對一張班級照片，加上上女孩的註解，註解者會跳過所有男孩，並且可能會在女性人物上加上女孩註解，決定加上註解與否，取決於註解者的文化背景，以及對於年齡的評估，導致每張圖像的標籤可能不一致。

而Google新的MIAP資料集，則是要解決Open Images資料集中，人、男人、女人、男孩和女孩共5個人物階層類別的問題，避免註解者自身對於性別和年齡的偏見，影響資料集的公平性。新的資料集不再要求註解者添加性別和年齡相關的屬性註解，而是僅加入無關性別和年齡類別定界框。

Google提到，性別並非二元，每個人對自己的性別認同，與他人的預期可能不符，因此這個註解方法的改變，也可以降低無意識偏見對註解的影響。MIAP增加了大量過去沒有採用的定界框屬性，在包含人物的10萬張圖片中，人物定界框的數量，從36萬上升到45萬，這些定界框對人物偵測模型，提供了更多基本事實資訊，並且使得電腦視覺可以更具公平性。

https://www.ithome.com.tw/news/145058

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示波器鮮為人知的使用技巧?

一個典型的示波器通常是盒狀螢幕，有多個輸入連接，示波器至少包括探頭、顯示器和控制面板三部分

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優化營運決策、流程自動化、設計新產品…各種企業對內對外的業務場景背後，都離不開AI。經過幾年發展，AI已成為大型企業的標配。

那麼，第一個問題來了，臺灣大型企業的AI發展到底多成熟？

真正運用AI的企業近4成，導入驗證占大宗

今年3、4月展開的iThome 2021 CIO大調查中，我們針對AI發展成熟度，來詢問臺灣2,000大規模的企業。數據顯示，在有效樣本439家企業中，已採用AI的企業達36.4%，等於近4成的臺灣大型企業都已擁抱AI。

這群AI領先者們，還可進一步分為4類，其一就是進入導入驗證階段的企業（19.2%），他們一方面尋找合適的AI應用場景，一方面用小型專案來練兵，熟悉相關技術和開發工具的使用。

當然，還有不少企業走過摸索驗證階段，開始在正式環境上使用AI（10.2%），例如在自家產品或服務上採用AI。同時，還有少數6%的企業感受到AI威力，進一步建立系統化流程和架構，來加速AI開發、進一步擴大應用範圍。更有極少數1%的臺灣大型企業，加深AI應用力道，盡可能將AI深化到更多AP。

甚至，AI成為企業決策的重要輔助手段，在這次調查中，高達24.8%的CIO將「用AI強化分析與決策」納入2021年度目標之一，幾乎是去年2倍之多，部分是受到COVID-19疫情影響，企業開始反擊，要藉AI提高自動分析和輔助決策的能力。

整體來看，今年，臺灣大型企業的AI發展比去年更成熟，不只尚未運用AI的企業比去年少，而且不論是計畫使用AI，還是已經運用AI的企業，都比去年多。甚至，AI領先企業比去年高出近5%。這說明，臺灣企業今年擁抱AI的力度，比去年還強。

然而，臺灣還有近5成大型企業尚未使用AI。在這之中，15.1%的企業對AI持「不需要或不知道」態度，對AI毫無需求，另外一些企業雖然意識到AI的需求，但尚未具體規畫（20.9%）。還有些企業對AI興趣濃厚，也進入計畫階段，但尚未展開實際行動（27.6%）。

企業導入AI目的不再是降低成本，而要創造更多價值

滑鼠墊適用各種文宣活動廣告曝光,專業客製服務

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。

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Ｌ型文件夾是市面上最常見到的收納文具，有多層與各種厚度可選擇，也可客製化製作專屬自己的尺寸

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

今年，企業導入AI的目的也開始改變，和去年的優先順序明顯有所不同。

根據今年調查，企業今年導入AI想實現的目標，是優化內部流程，多達25.3%，這個去年名列第四的目的，今年成了第一。四分之一的企業想要先打好基礎，其次才是用AI來改良既有產品或服務（24.4%）。

特別的是，不少大型企業開始注重員工價值，想藉AI解放束縛，讓員工從事更有價值的工作（24.1%）。這個目標去年只排第7，今年也一躍躋身第3，選擇該項的企業幾乎與改良既有產品或服務的比例相當。

這凸顯出，臺灣企業採用AI的心態開始轉變，從去年以降低成本、解決人力不足為主的減法態度，轉換為以創造價值為主的加法策略，設法用AI讓員工創造更多有意義的價值。

而去年名列前茅的降低成本，今年退了3名，降到第5名。不只如此，去年排名第8的「用AI設計新產品」，在今年跌出前10，再次凸顯企業採用AI的心態轉變，改以深化內部發展為主。也因為這樣的改變，臺灣大型企業CIO認為今年度的AI投資額，平均會比去年少23%。雖然，這兩年企業投資AI的優先順序維持第4，但在金額上，從904萬元下降至693萬元。文⊙王若樸

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選擇示波器的10 項考量因素

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圖片來源: 

Nvidia

美國國家能源研究科學計算中心（National Energy Research Scientific Computing Center，NERSC）在5月27日宣布，已於其勞倫斯伯克利國家實驗室正式安裝了全球最快的AI超級電腦Perlmutter，Perlmutter又名NERSC-9，是由HPE與Nvidia及AMD聯手打造的GPU加速超級電腦，理論上可提供接近3.8 exaflop/s的AI效能，或是60 petaflop/s的尖峰高效能運算。

根據全球500大超級電腦名單，位居第一名的是日本的理化學研究所（RIKEN）和富士通共同合作打造的Fugaku，它的尖峰高效能運算為537 petaflop/s，HPL-AI效能為2 exaflop/s。

至於Perlmutter的尖峰高效能運算在只能排在第十名左右（正式排行榜採用混合精度效能），但。

，以彰顯新興的融合式高效能運算（HPC）與人工智慧（AI）任務。

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茶葉罐是用來存放茶葉的容器，有錫製、鐵製、陶瓷、玻璃、紙製的材質。

使用真空封口機常見問題?

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飲水機皆有含淨水功能嗎?

採ｅ化保養管理，用戶資料建檔完整售後服務，服務區域內深受各大機關團體、百大企業等等知名企業採用

Perlmutter奠基於HPE的Cray Shasta平臺上，同時採用GPU加速器與CPU-only節點，它的效能是該中心現有旗艦系統Cori的3倍以上，將分成兩階段部署，第一階段採用GPU加速器，今年春末就會開始進行科學運算，第二階段則會加入CPU-only節點，也預計在今年上線。

，Perlmutter採用了6,159個Nvidia A100 GPU，以及1,500個AMD Milan CPU，且該系統未來將支援專門探究暗能量對宇宙膨脹影響的暗能量光譜儀（Dark Energy Spectroscopic Instrument ，DESI）計畫，可用來協助描繪橫跨110億光年的宇宙圖，在早期的測試中，NERSC研究人員發現使用Perlmutter的GPU效能可達20倍，可將原本需要數周或數月的運算任務，大幅縮短至以小時計算。

此外，材料科學也可能受惠於Perlmutter。NERSC的效能專家Brandon Cook表示，過去要針對諸如電池接口等大型系統進行全面的原子模擬是不可能的，但現在科學家計畫要利用Perlmutter來達成此事。

另一方面，Nvidia早已是500大超級電腦排行榜的常勝軍，該公司所打造的Selene超級電腦系統，，且在500大排行榜中，有147個系統採用了加速器或協同處理器技術，當中就有132個使用Nvidia的晶片，比例接近90%。

https://www.ithome.com.tw/news/144750

飲水機選購技巧大公開!!

機器上方放桶裝水，與桶裝水配套使用。桶裝飲水機在20世紀中期之前就出現了，這種飲水機被設計為機身頂部的一個專門的連接器倒放置水桶

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微軟更新其機器學習推理引擎ONNX Runtime，釋出1.8版本，這個版本更新加快了ONNX Runtime，在Android和iOS行動裝置上的推理和訓練速度，並且添加ONNX Runtim對網頁支援，此外，這個版本還推出用於加速PyTorch工作負載的官方套件。ONNX Runtime是一個跨平臺機器模型Runtime加速器，能夠使用硬體加速功能，在一系列裝置上，高效能地執行機器學習推理和訓練。

的新功能之一，便是提供ONNX Runtime的網頁支援。官方提到，網頁端推理有許多好處，包括減少伺服器和客戶端的通訊，能保護使用者的隱私，同時也能減少程式安裝，而且跨平臺的瀏覽器，可以快速地將應用帶上各平臺。ONNX Runtime Web能夠讓人工智慧開發人員，使用CPU和GPU建置網頁機器學習應用。

對CPU工作負載來說，WebAssembly能夠以接近原生的速度執行模型，ONNX Runtime Web使用Emscripten將原生ONNX Runtime CPU引擎編譯成為WebAssembly後端，這將能夠執行任何ONNX模型，並且支援幾乎所有原生ONNX Runtime的功能，包括多執行緒和量化等，甚至是行動裝置版本的ONNX Runtime。

在加速GPU任務的部分，ONNX Runtime Web使用了存取GPU的瀏覽器新標準WebGL，另外，微軟也在探索使用WebGPU等新技術，來進一步加快在GPU上的ONNX Runtime Web推理。

臭氧機的滅菌效果如何?

多加科技公司，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，因臭氧機具強大氧化、殺菌、除臭能力，省電、無耗材費用，深受水處理業者採用

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【找人才】台北塑膠射出成型工廠徵選技師，薪資優，福利佳

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。

票選推薦煮婦最愛手壓封口機,省荷包不犧牲品質

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對於在行動裝置上越來越流行的人工智慧應用，ONNX Runtime也強化了行動裝置支援用例，官方提到，在行動裝置上執行人工智慧的優點，諸如離線處理，並且具有隱私安全和低延遲的特性。微軟在ONNX Runtime 1.6的時候，開始支援NNAPI和CoreML，以加快模型在手機上執行的速度，而這個新版本，微軟發布可整合iOS應用程式和ONNX Runtime Mobile的Pod C/C++函式庫。

現在Android和iOS程式包，都能以預建置套件的形式，分別從Maven Central和CocoaPods安裝，Android程式包會使用Android裝置上的NNAPI加速器，而iOS程式包則會使用CoreML，來加速模型執行。

ONNX Runtime使用者可透過下載torch-ort套件，來使用ONNX Runtime Training，該功能可加速大型Transformer模型的分散式訓練。ONNX Runtime Training包含GPU執行和GPU記憶體最佳化核心，可以提供達1.4倍的訓練吞吐量，使得大型模型也可在效能較低的GPU上運作。

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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。

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

臉書推出一系列新工具，可幫助管理員管理社團言論，其中包括正在測試中的ML工具：衝突警報。

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螢幕截圖

重點新聞(0611～0617)

臉書     惡意留言     灌水  

是誰在亂灌水？臉書測試AI工具要助管理員揪出惡意灌水人

臉書推出一系列新工具，要來幫助臉書社團管理者管理社團內的言論，其中包括一項還在測試階段的ML工具：衝突警報（Conflict Alert），要來揪出有爭議或不健康的留言。，該功能用機器學習模型，來計算特定使用者的回覆時間和留言量，來判斷該使用者的行為是否為惡意。

除了這個功能，臉書還提供留言審查功能，管理員可根據某些使用者的帳戶成立時間或曾經違規等因素，用來限制發言，或是限制特定言論的出現，而非只能在事後刪除。此外，該功能也能幫助管理員減少推銷內容的出現，包括貼文和留言。

  蘋果     iOS 15    雲端運算 

不需雲端運算！蘋果推出iOS 15相片AI文字辨識功能，還能自由搜尋

蘋果在自家技術發表大會WWDC上宣布一項iOS 15新功能Live Text，可在iPhone、iPad和Mac等裝置上執行AI文字辨識，找出相片中的任何文字，比如可將相片中的手寫筆記，轉換為Email或訊息，也能從相簿中尋找發票或食譜照片。

進一步來說，使用者在相簿或其他相片瀏覽器打開照片後，Live Text會自動辨識出相片文字，使用者可直接點擊文字，在瀏覽器上複製貼上查詢資訊，如果是電話號碼的話，還能直接撥號。蘋果表示，這個AI辨識功能不需雲端運算，可直接在裝置上執行。目前，Live Text支援7種語言，包括英語、德文、法文、義大利文、西班牙文、中文（簡體與正體）和葡萄牙文。

 DataRobot     MLOps     模型管理  

可自動替換遠端模型！MLOps大廠DataRobot釋出新功能

MLOps大廠DataRobot近日釋出MLOps平臺新版本DataRobot 7.1，新增了能自動產生模型報告的AI報告功能、MLOps管理代理（Management Agent），以及無程式碼AI App建立器（No-code AI App Builder）。進一步來說，只要點擊幾下，自動AI報告就能摘要AI專案中的重要發現，包括表現最佳的模型準確度洞察、可解釋性洞察，以及詳細的模型解釋、表現指標、AI倫理洞察等。

再來，MLOps管理代理可自動執行模型任務，像是直接在遠端環境中，進行模型檢索、模型替換或部署。該功能可擴充支援多種應用案例，而且容易搭配使用，來監控模型整體生命周期。

而無程式碼AI App建立器，則能讓已部署的AI模型，快速轉換為App，使用者選擇預設樣板、拖拉元件即可完成，不用寫任何程式碼。此外，DataRobot還在新版中推出特徵發現功能（Feature Discovery），將雲端數據平臺Snowflake資料整合進自家AutoML功能，來從多個資料集中，找出有影響力的特徵、進行特徵工程。這個任務會在Data Cloud上進行，更快速完成。

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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

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。

Gartner：AI、低程式碼當道，2024年80%技術服務將由非IT人員開發

Gartner一份最新報告指出，到了2024年，將有80%的技術服務和產品會由非IT人員開發。Gartner傑出研究副總裁Rajesh Kandaswamy指出，這是因為，無程式碼和低程式碼開發工具的崛起，以及AI輔助開發工具，讓IT開發門檻降低，而且，CEO們認為數位業務是大家的事，不再只是IT部門的事。

再來，Gartner認為，COVID-19疫情加速新服務和產品開發，也因此降低非IT人員開發技術服務的門檻，這些非IT人員包括企業內的業務技術專家，以及開發軟體的素人開發者、資料科學家和AI系統等。而且，Gartner預測，到2024年，超過三分之一的技術廠商將會與非IT出身的服務廠商競爭。

  模型偏見    Google       資料集  

降低模型偏見！Google釋出不帶性別、年齡屬性的人物註解資料集

Google發布最新AI偏見改善工具，在Open Images資料集中加入更具包容性註解的人物資料集（MIAP），包含更完整的定界框註解，每個註解都含公平性屬性。

Open Images資料集在2016年發布，內含900萬張圖像和600個類別的定界框註解。這次更新，是要解決Open Images資料集中，人、男人、女人、男孩和女孩共5個人物階層類別的問題。新資料集不再要求註解者添加性別和年齡相關的屬性註解，而是僅加入無關性別和年齡類別定界框即可。MIAP增加大量過去沒有採用的定界框屬性，在包含人物的10萬張圖片中，人物定界框的數量從36萬上升到45萬，提供更多基本事實資訊。

  聯合國     科學研究     AI  

聯合國：AI與機器人主導全球科學研究，建議全球研究應多元發展、而非聚焦單一領域

聯合國教科文組織（UNESCO）公布五年一次的科學報告，來檢視全球科學研究趨勢。這份報告由52個國、70名作者歷經18個月完成，長達762頁，並首度深入分析AI和機器人的全球研究。他們發現，近幾年AI與機器人領域的研究主導了全球科學產出。進一步來說，自2014年到2018年的全球科學研究中，AI和機器人是最活躍的研究領域，它在2011年的研究出版數量為10.9萬，2019年竄升到14.7萬。相較之下，2019年有關生物科技的研究產出只有1.8萬。

在這5年之間，超過30個國家針對AI及機器人提出了具體策略，包括中國、俄羅斯、美國、印度、越南等。然而，UNESCO提醒，有許多對人類未來至關重要的研究領域卻乏人投資，呼籲全球應該要大幅增加對重要危機的研究，研究領域也應更多元，而非只聚焦於AI和機器人研究。

Nvidia    高精地圖    自駕車  

Nvidia併購自駕車高精地圖供應商DeepMap，要強化自家產品

Nvidia日前宣布，打算併購專門替自駕車開發高精地圖的DeepMap。DeepMap於2016年成立，創辦人來自Google和蘋果，他們開發的地圖軟體整合各種感應器資料，來供自駕車導航用。而且，這款地圖軟體的精確度達公分級，會不斷更新、支援快速定位，配備高效的資料儲存，來加速汽車和雲端間的通訊。

Nvidia表示，買下DeepMap後，一方面將協助擴大DeepMap既有的地圖產品，二來將用來改善Nvidia Drive，確保自駕車能精確辨識行駛方向。

圖片來源／臉書、蘋果、DataRobot、Google、Nvidia

 AI趨勢近期新聞 

1.臉書開發者用反向工程打擊Deepfake

資料來源：iThome整理，2021年6月

https://www.ithome.com.tw/news/145085

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

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卡內基美隆大學和加州大學研究人員，合作開發出了一個，將低解析度的模擬提升為高解析度模擬，使得科學家一天之內，就可以創造出複雜的模擬宇宙，並能探索更多的可能性。

宇宙模擬對於人類了解宇宙是必要的方法，從宇宙的誕生到黑洞的形成，都需要經過模擬才能進一步探索未知，研究人員提到，宇宙研究用到大量的模擬，並且需要使用高解析度，來解決小規模星系形成的物理問題，但解決這些問題的方法，面臨巨大的運算挑戰。這種巨大的動態範圍運算，會帶來大量的計算成本，因此通常需要犧牲解析度或是尺寸，甚至必須要同時犧牲兩者。

這個計算障礙攸關人類解開星系形成、暗物質和暗能量的奧秘，而現在研究人員建構了一個深度網路，來強化低解析度的暗物質模擬，產生超級解析度實作，透過在大宇宙體積中建構小規模星系的模型，達到高解析度且大尺寸的需求。

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。

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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

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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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該團隊的生成對抗網路（GAN）可以將全尺寸低解析度的模型，轉換成為具有512倍粒子數的模型，研究人員提到，雖然生成對抗網路僅使用小空間區域的資料進行訓練，但是該模型能夠複製出，只有在大規模模擬才能看到的大型結構。

這個模型在德州高級計算中心的Frontera系統上，使用數百個GPU進行運算，但是新方法光使用一個GPU，就能帶來巨大的運算加速，研究人員提到，舊的模擬方法單個處理核心上，需要花費3個月才能創造1.34億個粒子的詳細模擬，但由GPU加速的深度學習方法，只要36分鐘就能完成，而對於1千倍大的模擬，過去舊方法在專用超級電腦上的模擬時間，需要耗時數個月，而運作在單一GPU上的新方法，卻只要16個小時。

這種模擬方法可以幫助科學家進行更多種類的模擬，以預測宇宙在不同情境下的樣子，研究人員提到，在過去的研究，可以在模擬宇宙中，發現新的物理學，而利用這項新技術，可以加速驗證想法的速度。目前這項研究鎖定的目標，是重力隨時間移動暗物質的情況，超新星和黑洞的模擬還不在現在的研究範圍中，該團隊接下來會進一步擴展研究方法，以應用在其他的研究上。

https://www.ithome.com.tw/news/144751

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IBM發表了開源工具包，供資料科學家使用先進的演算法，來量化、評估和改進機器學習不確定性，以提高人工智慧系統的安全性。

深度學習人工智慧系統，可能在錯誤的情況，做出過於自信的預測，過去已經有自動駕駛汽車，因為人工智慧系統的失誤，而導致人員傷亡，不只是自動駕駛車，IBM提到，應用在醫療上的人工智慧系統，也可能因為模型以低確定性做出預測，而造成病患死亡。

常見的可解釋技術，能夠描述人工智慧模型的工作原理，讓像是預測房價系統模型用戶，知道預測誤差範圍，以估計收益或是損失，而產品經理也可能利用人工智慧模型，來預測不同功能的平均表現，以及對於KPI的影響。IBM提到，不確定性量化則能進一步揭露模型的局限性和潛在的故障點，因此可以改善更多人與人工智慧協作的需求。

不確定性可以讓人們知道，是否該信任模型的預測結果，像是護理師可以使用人工智慧系統來幫助診斷皮膚病，當人工智慧可信度很高，則醫護人員便能接受人工智慧的決定，反之，當人工智慧建議不被採信，就可將病患轉診至皮膚科醫生。IBM提到，不確定性是人工智慧系統和人類使用者間的溝通形式，能夠實現最佳的準確性、強健性和公平性。

UQ360是一個開源工具包，提供不確定性量化的評估、測量、改進和溝通。不確定性量化的方法取決於許多因素，包括基礎模型、機器學習任務的類型、資料的特徵和用戶的目標等，IBM提到，部分時候資料科學家所選用的不確定性量化方法，可能無法產生高品質的不確定性評估，因而誤導用戶，所以在部署人工智慧系統之前，必須要評估並且改進不確定性量化品質。

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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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貨櫃屋也能做出衛浴設備?

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而UQ360可以協助資料科學家解決這個問題，藉由使用UQ360工具包，就可以評估、測量、改進和溝通不確定性量化。官方提到，這是目前第一個不確定性量化開源工具包，提供了一套演算法來量化模型不確定性，並且助用戶評估和改進不確定性量化，以簡化模型開發過程。

另外，UQ360也能協助團隊高效能的進行溝通，因為UQ360將不確定性量化的溝通方法，整合到了人工智慧生命周期中，並且對每種不確定性量化演算法提供UQ360 Python套件，開發者可以按照指引，選擇適當的溝通形式，進行簡明描述或是詳細的視覺化呈現。

IBM表示，UQ360不僅是Python函式庫工具包，而是能夠作為人工智慧不確定性和局限性的溝通透明平臺。IBM創建了互動式體驗，來供用戶了解生成高品質不確定性量化的方法，同時也提供許多教學內容，展示在人工智慧周期中使用不確定性量化的方法。

UQ360採用通用介面設計，適用於不同的不確定性量化功能，期望可以推動社群的負責任人工智慧應用加速創新。

https://www.ithome.com.tw/news/144921

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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。

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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

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，臉書已經進行了一年的模型搬遷工作，現在內外部總共有4,000個使用PyTorch的人工智慧模型，而生產環境則有1,700個PyTorch模型運作中，總共有超過93％的新模型訓練，包括辨識和分析臉書內容等任務的模型，都是運作在PyTorch之上。

臉書的模型每天都要執行高達數兆次的推理操作，來服務數十億的用戶，因此臉書需要不斷發展改進人工智慧框架，而這也是他們要將所有人工智慧系統，都搬遷到PyTorch的原因。臉書認為，採用PyTorch作為預測的人工智慧框架，能夠確保所有技術都能在臉書規模的工作負載量運作良好，並且還能以更快的速度和靈活性進行創新。

人工智慧從研究到生產的工作管線複雜且繁瑣，臉書提到，過去整個人工智慧產業的步驟、工具、程序破碎，幾乎不可能管理端到端工作流程，而臉書也面臨同樣的困境。為了解決這個問題，臉書從2016年開始尋找解決辦法，與人工智慧社群合作，研究並且發展出了PyTorch函式庫，在2018年的時候，PyTorch發布1.0版本。

縮小人工智慧模型研究到生產的差距

臉書中的PyTorch工程師，替每個開發階段都加入了一系列工具、函式庫、預訓練模型和資料集，使得開發人員能夠快速創建，並且大規模部署新的人工智慧應用。臉書希望透過使用單一平臺，來加速人工智慧研究到生產的流程，而搬遷所有臉書人工智慧模型使用PyTorch，可以讓工程師和開發人員，有更順暢的端到端開發體驗。

脫離舊框架轉換採用標準PyTorch，臉書減少了維護兩個基礎設施的工程負擔，臉書表示，搬遷是一個持續的歷程，規模跨整個臉書產品團隊，而團隊處理搬遷的方法沒有萬用解決方案，各團隊模型的功能相異，包括排名、電腦視覺、自然語言和翻譯等，大小和複雜性也都不同，而且在搬遷的同時，還要確保模型的效能，也不能對下游產品流量造成影響。

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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。

現在經過了一年的搬遷歷程，臉書每天平均有4,000個PyTorch模型在運作，臉書分享，在搬遷的過程，模型要歷經離線和線上測試、訓練、推理和發布，同時還必須要經過多項測試，來確保舊框架Caffe2和PyTorch之間的效能和正確性差異，工程師通常需要數周的時間，才能完成這個過程。

臉書工程師開發了一個內部工作流程和自定義工具，來幫助各團隊決定搬遷的最佳方式，甚至決定系統不搬遷直接更換。臉書舉例，像是延遲是許多團隊關注的重點，會想了解模型轉移到PyTorch，是否有效能降低的可能性，因此臉書工程團隊便創建了內部基準測試工具，來比較原始模型和PyTorch模型的效能，以簡化評估工作。

現在PyTorch已經成為支援臉書所有人工智慧負載的底層平臺，工程師可以在數分鐘內，就完成新模型的部署工作，而且模型也更容易建構、編寫、測試和除錯。臉書提到，PyTorch在各方面強化了人工智慧模型，包括能耗降低，而且能夠縮小機器學習研究和生產的差距，工程師還能以模型建構器的方法，方便地開發人工智慧應用。

臉書工程師不再使用現成的解決方案，而是開發自己的機器學習解決方案，針對特定任務量身定做模型，從研究到測試都能無縫實作。這項將模型搬遷到PyTorch的計畫，讓工程師不需要每次更新模型，都要重複經歷一次實作模型的繁瑣過程，更快地讓模型從研究環境進到生產環境。

https://www.ithome.com.tw/news/144806

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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。

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。