月份: 2022 年 11 月

什麼叫歲月靜好，它是指和平、安樂的理想生活，是一種從容、平靜的生活追求。在參觀完下麵這對夫妻的新家後，我深刻感受到， 最治癒、最溫暖人心的家，絕對不是靠豪裝，反而越是簡單大方的裝修，讓家這個載體看起來更為平淨，享受自己的幸福哲學。

玄關佈置

這個戶型非常棒，有一處獨立的玄關，這樣不僅能提升室內私密性，還能製作大大的收納櫃，滿足生活裡的一切需求，大高櫃連著留空設計，能讓家人坐著換鞋，實用性大大增加。

在這個玄關裡 運用了花磚、拱形與木紋等多種元素，帶來 復古且清新浪漫的效果。而這個 拱形門洞的出現更加令人驚喜，它串連著玄關與室內， 自帶優雅氣質，弱化掉原來直來直去的方框，成為玄關最亮眼的主角，打造不一樣的玄關景色。

客廳佈置

從玄關的拱門進入室內，左轉就是客廳空間，這裡絕對不是豪華裝修，因為造型非常簡單，以白色為主的空間只在沙發背景後面塗刷了一面 菩提黃，效果十分安靜，搭配著簡約的傢俱，讓室內衍生出十足的靜謐之美。

但同時客廳也是溫暖的，就像深秋時的季節那樣，暖暖的非常治癒。這些都是因為他們儘量減少過多的裝飾堆砌，在地面鋪上原木色地板，與布藝傢俱完美結合，營造出溫暖人心的家居效果。

不得不提下陽臺設計，它已經不再是傳統的晾曬區，而是進行十幾公分的抬高設計，成為一個輕鬆的休閒區。 什麼叫歲月靜好，在暖暖的午後，坐在這裡，在這個寧靜的區域，感受生活的美好，享受慢節奏的生活帶來的舒適感。所以這裡只擺放了一張藍色的休閒椅，與綠色植物一起，共同為家居空間呈現出美好的畫面。

我們再從陽臺處望向室內，到處是自然的色系，為了讓家居效果更加動人，甚至還做了與玄關拱門相呼應的圓形吊頂，整個空間除了這裡，把中央空調風機口包起來，拉平頂面加無主燈設計，更是凸顯出大氣效果，讓室內很顯開闊。​講真的，這個家， 每一處都深得我喜歡，簡簡單單，輕鬆地治癒人心，進入這個家，的確能感受到美好的生活。

餐廚佈置

一個住得舒適的空間，少不了餐廚合理的規劃。當我們 炒菜與清洗時，人體的手肘高度是不一樣的，為了能享受更為輕鬆的餐廚生活，特地製作了高低高的櫥櫃，就算是洗二十分鐘，腰部也不會不適，只有這樣，我們才能感受到生活的幸福感。

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柚木地板是什麼，其材料規格及適合施作環境?

平常要保持木質本身的油性，一般地板剛施工完成時，木頭表面上都有油脂，這些油脂可防潮，但油脂日久會逐漸磨損，所以可視情況補充地板腊讓地板保持油質。

幸福是什麼？是兩個人在家能時常照顧到彼此情緒，與餐廚最近的區域設置餐廳，保持最佳最短的家居動線，當她在餐廚忙碌，而他在餐廳等候，通過透明玻璃能看到餐廚裡的一舉一動，這不就是「穩穩的幸福」嗎？

整個空間除了簡潔外，實用性也很強，除了拱門邊上的矮櫃，還製作了一個到頂的餐邊櫃，採用 「有藏有露」的設計，滿足不同的收納方式，當然我還看到了另外溫馨一面，他們把自己的頭像定制了卡通形象，不僅是裝飾物，也增添的幾分趣味效果。

衛浴

都說衛浴沒什麼好看的，不就是馬桶和瓷磚嗎？但其實它的佈置也是有講究的，她家的兩個衛浴，不僅顏值高，還很實用，最重要的是好打理，一個舒適的空間絕不會有衛生死角，他們家就把這點掌握得很好。因為主衛的特殊性，用白色浴簾實現幹濕分離，也會減少打理問題。

臥室

主臥室：在她家的休息區，同樣能讓人感受到被溫暖給包圍。這裡採用點到為止的深淺搭配，比如說牆面；運用立面簡單塊的處理，帶來一個簡潔大方的休息區；最後再選擇原木色傢俱，整個臥室就有了如此的動人的效果，用靜謐、美好這些詞來形容，一點都不為過。

書房：多功能空間一般是家裡收納的擴容區，這裡還有大大的書桌，把書房打造成一個集收納、辦公、娛樂為一體的多功能空間。茶餘飯後，來這裡開黑幾把，享受高質量生活。

兒童房：這裡為兒童留的臥室，新增地台與儲物櫃，同時製作異形頂面，帶來別具一格的效果，同時不失趣味性的設計能滿足兒童的喜好。

​就是這樣一套案例，看完後連心情都得到釋放，真的， 最治癒、最溫暖人心的家並不是靠豪裝，只有利用最為原始的自然色，線條簡單的傢俱，才能有這麼完美的空間，如果你也喜歡他們家，裝修時可以參考一下。

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Google發表了一個稱為，能夠讓用戶以較少的查詢快速獲得想要的答案，對複雜任務提供如同專家的回應。

不少搜尋任務，需要用戶輸入許多查詢並且執行多次搜尋後，才能獲得所需要的答案，Google以登山者使用情境來說明查詢會遇到的問題，以及MUM能夠解決這個問題的原因。Google假設當用戶已經去過亞當斯山，計畫明年秋天要去富士山，想要在Google查詢該做的準備。

針對這樣的情境，現階段Google可以提供許多資訊，但是都必須要使用者經過深思熟慮後進行搜尋，像是分別搜尋每座山的海拔、秋天的平均氣溫、行走路徑的難度和正確的裝備等。整合經過多次搜尋的結果，用戶就可以得到需要的答案。但是詢問登山健行專家就會以不同的問題進行，用戶可以詢問「我應該做什麼準備」這種開放式的問題，並且獲得一個考慮周到的答案，包括兩座山的差異，以及許多需要考慮的事項。

爬山查詢僅是一個例子，官方提到，Google用戶每天都會需要查詢並解決各種任務，這些任務可能需要許多步驟，他們發現，用戶要解決複雜的任務，平均需要發出8個查詢，他們認為，現今的搜尋引擎都不夠完善，無法以專家的方式回答。

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主要用於對塑料杯、塑料盒以及塑料瓶的填料，相應材料複合膜封口製品的生產。如果凍、果汁、牛奶、酸奶、飲料、快餐食品等物料的填充及封口。可適應於不同粘度的液、漿的充填物，可適應不同形狀，容量的包裝容器。

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而Google發展出了MUM技術，試圖簡化這些複雜查詢任務，MUM如同語言模型BERT一樣，建立於Transformer架構之上，但功能更加強大，MUM不僅可以理解語言，還可以生成語言。MUM接受了75種語言和多種任務訓練，可以比過去模型更全面地了解資訊和世界知識，而且MUM具有多模態（Multimodal）特性，能夠理解文字和圖像中的資訊，並且在之後還可以擴展理解視訊或是音訊等更多形式的內容。

在上述用戶想要爬富士山的案例，MUM可以理解用戶正在比較兩座山，因此海拔和步道訊息是相關資訊，另外，MUM也可以理解在登山遠足的活動背景下，可能需要準備運動或是合適的裝備。由於MUM具有理解世界的知識，因此能夠告訴用戶，雖然兩座山海拔相似，但是秋天會是富士山的雨季，因此用戶可能需要防水手套。而MUM還會提供延伸主題，包括針對登山的頂級裝備和最佳訓練資訊，呈現網路中有用的文章、影片和圖像。

Google會針對MUM進行有關機器學習偏見的研究，避免將偏見引入到系統中，並且減少訓練MUM的碳足跡，確保搜尋能夠高效執行。目前MUM仍處於探索初期，但Google提到，在幾個月後他們會逐漸開始在產品中加入MUM，以提供更好的服務。

https://www.ithome.com.tw/news/144550

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Google和導盲犬學校Guiding Eyes for the Blind公司合作，發布了一個無障礙研究專案，該專案使用機器學習技術，引導視障者在有標線的馬路上獨自慢跑。Guideline系統需要用戶使用特別訂製的腰帶配掛行動裝置，搭配骨傳導耳機，並且只能跑在有油漆或是貼有膠帶的路徑上。

Guideline的核心技術是裝置上分割模型，該模型會使用行動裝置影格作為輸入，並將影格中的每個畫素分割為標線或是非標線（下圖），官方提到，這個簡單的遮罩會應用到每一個影格中，供Guideline應用程式可以不需位置資料，就能夠預測跑步者相對於路徑上標線的位置。使用模型的預測資料，應用程式會向跑步者發送音訊，指引他們保持在直線上，一旦跑步者遠離標線太多，系統也會透過聲音警告跑步者。

在不可預測的環境中，要引導視障者跑步存在許多挑戰，Google提到，系統必須具備足夠的準確性、系統效能，還要有許多訓練資料。由於視障者的行動能力受到限制，在馬路上跑步存在危險性，機器學習模型要足夠精確且通用，才能確保跑步者在不同位置，和各種環境條件的安全性。

除了用戶的安全問題，系統效能還必須至少每秒處理15影格，才能對跑步者提供即時回饋，當跑步的路徑沒有資料服務就只能離線運作，且裝置執行時間必須至少3小時，不能耗盡手機電池。Google提到，為了訓練分割模型，需要用到大量包含標線的道路行進影片，而且為了使模型更加通用，資料多樣性和豐富度都相當重要，必須要收集一天中不同時間、光照、天氣條件和拍攝位置的影片。

由於要滿足延遲和功耗要求，研究人員選擇在DeepLabv3框架上建構標線分割模型，並且利用MobilenetV3-Small作為主幹。考量到行動裝置的處理速度，研究人員將攝影鏡頭影片畫素下降到513×513，作為DeepLab分割模型的輸入，且為了要進一步加速DeepLab模型在裝置上的執行速度，研究人員決定略過最後的升採樣層，直接輸出65×65畫素的預測遮罩，作為後處理的輸入。藉由在兩階段最佳化輸入解析度，研究人員得以改進分割模型執行，並且加速後處理。

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收集訓練資料是Project Guideline專案困難之處，研究人員解釋（下圖），訓練資料之所以無法使用公開資料集的道路訓練影像，是因為這些資料集都是在車頂安裝攝影鏡頭，並且車輛駕駛在標線中間所拍攝的影片，這與Project Guideline專案需求差距甚遠，該專案需要的訓練資料，是要在人的腰間掛上攝影機，並且直線前進的影片。

現有的公開資料集都幫不上忙，因此研究人員只好重頭開始創建資料集，以人工收集資料的方法，在道路上手動鋪設膠帶，拍攝在不同時間和天氣條件下，行走於標線周圍的影片，研究人員也建立自定義渲染工作管線，以合成的方式快速產出各種條件的訓練資料。

端到端系統使用深度學習函式庫Tensorflow Lite和機器學習工具ML Kit，可在Pixel裝置上快速執行，Pixel 4 XL上達到29+ FPS，而在Pixel 5上則達到20+ FPS，分割模型在Pixel 4 XL延遲為6毫秒，Pixel 5則為12毫秒，模型的影格成功率達到99.5％，平均交併比（mIOU）則有93％。

Guiding Eyes for the Blind執行長Thomas Panek作為Project Guideline測試者，只使用了一副骨傳導耳機和執行Guideline技術的行動電話，在無輔助的情況下，成功在紐約中央公園慢跑5公里。Google提到，現在該專案仍處於探索階段，他們仍持續改善該系統，除了要收集更多的使用者回饋資料外，也要改進分割模型使其更加通用強健。

https://www.ithome.com.tw/news/144557

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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。

臉書發表最新的語音辨識技術，這是Wav2vec非監督式版本，可以讓研究人員不需要將語音轉錄成文字資料，就可以訓練模型的方法，Wav2vec-U的效能已經可媲美幾年前，使用1,000小時轉錄語音資料訓練的監督式模型。

無論是回答問題還是執行請求，語音辨識技術已經被廣泛地應用在各種情境，但現今的語音辨識系統，僅對少數語言友善，研究人員解釋，這是因為需要大量的轉錄音訊，才能夠訓練出高品質的語音辨識系統，但是每種語言、方言或是說話方式並無法輕易的取得這樣的資料。

因此臉書開發了Wav2vec-U，這是一種不需要轉錄資料的語音辨識系統方法，臉書已經在Swahili和Tatar等語言測試該模型，由於這些語言缺乏大量帶有標籤的訓練資料，因此一直沒有高品質的語音辨識模型。

Wav2vec-U能純粹從錄製的語音音訊和未配對的文字中學習，過程不需要進行任何轉錄的工作，與過去的自動語音辨識系統相比，臉書採用了一種新方法，能夠從未標記的音訊中學習語音結構，結合Wav2vec-U和k-平均演算法，就能將語音分割出各個對應的語音單元，像是把CAT這個詞分割成/K/、/AE/和/T/。

為了要學習辨識語音中的單詞，研究人員訓練了由生成網路（Generator）和判別網路（Discriminator）組成的生成對抗網路（GAN），其生成網路使用嵌入在自我監督表示中的每個音訊片段，並預測和語言中聲音相對符的音位（Phoneme），目的是要試圖欺騙判別網路來進行訓練，判別網路會評估預測的音位序列是否逼真。最初生成網路產生的結果很差，但是經過判別網路的回饋，生成網路產生的結果會更加準確。

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塑膠射出成型加工商品有哪些?

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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

研究人員提到，判別網路本身也是一個神經網路，透過將生成網路的輸出當做輸入，以及來自各種音元化的真實文本，能訓練判別網路學會區分由生成網路產生的輸出和真實文本。

研究人員將Wav2vec-U與其他模型比較，以評估Wav2vec-U的效能，在TIMIT基準測試中，與最佳的非監督式方法相比，Wav2vec-U錯誤率降低57％，而在更大型的Librispeech基準測試中，Wav2vec-U與基準中歷年最佳效能的監督式模型相比（下圖），Wav2vec-U在沒有任何轉錄資料訓練下，和2019年使用960小時轉錄資料訓練的模型效能不相上下。

TIMIT和Librispeech都是用來評估英文系統的基準測試，但英文由於有大量的標籤資料集，已經存在極佳的語音辨識技術，而非監督式語音辨識，將對於缺乏標籤資料的語言，產生極大的影響。因此研究人員也開始在Swahili、Tatar和Kyrgyz等標籤資源匱乏的語言中，研究使用Wav2vec-U。

臉書提到，Wav2vec-U是他們在語音辨識、自我監督學習和非監督式機器翻譯上多年的成果，讓模型僅透過觀察就可以習得解決任務的能力，這項成果將使得語音技術為更多人所用。

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圖片來源: 

微軟

，Microsoft Power Apps成為首個嵌入GPT-3自然語言模型功能的客戶端產品，將協助使用者以自然語言撰寫應用程式，完全不需要知道如何撰寫程式碼或公式。

GPT-3為OpenAI所發表的自然語言模型，它受訓於1,750億個參數，能夠根據自然語言的提示來理解及產生類似人類的文本，現為全球最大的文字產生器模型，可用來寫詩、發表推文、寫文章、摘錄郵件、回答問題，還能把自然語言變成程式碼。

去年9月，微軟宣布已取得GPT-3的獨家授權，此一授權允許微軟將GPT-3嵌入微軟的各式服務與產品中，而在Microsoft Power Apps中的新功能就是初期的應用之一。至於Microsoft Power Apps為微軟Power平臺的五大功能之一，主要用來撰寫低程式碼的客製化商業應用程式。

因此，在Microsoft Power Apps中整合GPT-3的能力，即可協助只有少數程式撰寫能力，或是完全缺乏程式撰寫經驗的人建置應用程式，例如當員工要打造一個電子商務程式的時候，只要利用自然語言「找出名稱中以Kids開頭的產品」，一個已經過微調的GPT-3模型就能自動將它轉換成低程式碼語言Microsoft Power Fx的公式「Filter(‘BC Orders’ Left(‘Product Name’,4)=”Kids」。

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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

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圖片來源_微軟

同樣的，企業員工也能用它來審查非營利機構的捐贈、管理疫情的出差事項，或是減少維護風力渦輪機所需的加班時間。

不過，微軟強調，該功能並不能取代員工理解他們所導入程式碼的需求，而是用來協助正在學習Power Fx語言的員工，幫助他們選擇正確的公式以得到所需的結果。

整合GPT-3的Microsoft Power Apps新功能，將在今年6月底前針對北美市場提供預覽版，目前僅支援英文。

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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。

選擇示波器的10 項考量因素

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圖片來源: 

Merlin Labs

研發定翼式無人機自主飛行系統的新創公司Merlin Labs，Google旗下投資部門GV等公司注資2500萬美元，也將開始發展無人機空中運輸機隊。

Merlin Labs這輪2500萬美元投資者除了GV（原Google Ventures），另有First Round Capital、西德州原油（WTI）及其他創投公司。

Merlin Labs發展定翼式飛行器的自主系統，號稱已經示範過數百趟不同機型的自主飛行，包括雙渦輪螺旋槳發動機。該公司平臺可支援多種飛行器，仰賴機上自主系統，而非操作員遠端控制，現已整合到公、民用飛機上。

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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。

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Merlin Labs同時也宣布和空中運輸服務外包商Dynamic Aviation合作，將把其無人機飛行系統部署到後者King Air空中機隊的55架飛機上，支援公家及商業運輸任務。目前雙方已經在加州莫哈維太空發射中心（Mojave Air and Space Port）測試第一架King Air飛機的自主飛行。

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Tesla

一般自駕車結合雷達、電腦視覺及光達作為駕駛感測，不過特斯拉從本月開始，北美市場出貨的二款Tesla新車將不再使用雷達，而全部使用以電腦視覺及人工智慧（AI）為基礎的感測技術。

特斯拉指出，從2021年5月開始，為北美市場打造的Model 3和Model Y將不再使用雷達，這會是第一批車款轉移到電腦相機視覺及神經網路處理而成、特斯拉稱為Tesla Vision的感測技術，以提供Autopilot電腦輔助駕駛系統、全自主駕駛及特定主動性安全功能。

而今年五月以前下單的買主若可配發到這最新車種，也會在交車前經由Tesla帳號獲得特斯拉通知。

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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特斯拉的Autopilot雖然名稱像是自動駕駛，但其實只是輔助駕駛功能，仍需要車主手握方向盤。若車主需要完全自駕，則必須另外花1萬美元加購全自駕（Full Self-Driving，FSD）套件。

而在轉移期間，特斯拉警告，現有配備Tesla Vision的車子可能會有部份功能受到限制或關閉狀況。包括自動巡航（autosteer）系統最高限速每小時75英哩（每小時120公里），與前車最低車距也會拉長。此外，出貨時智慧召喚（Smart Summon）和緊急車道偏移防止功能可能關閉。特斯拉表示，會在未來幾周陸續透過無線更新軟體來回復這些功能。

而所有Model S和Model X，包括北美市場以外的所有Tesla的Autopilot功能則仍然持續使用雷達，直到特斯拉持評估適合轉移到Tesla Vision為止。

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國泰金融創新實驗室正式啟動第二期計畫，聚焦AI身分認證、投資管理、健康生態圈3大主題。（圖片來源／國泰金控線上記者會截圖）

前年，國泰金控展開一項大規模的新創評選計畫「國泰金融創新實驗室」，採取了一個新模式，來引進新創的技術。作法上，國泰瞄準集團旗下子公司業務部門的需求，以系統性模式招募全球新創公司，以推動國泰數位轉型，更是臺灣金融業首個在內部所成立的創新加速器。最近更宣布展開第二期計畫，這次規模更大，參與評選新創超過800家，最後選出7國的15家，包括4家是臺灣新創。

國泰成立金融創新實驗室有3大任務，一是掌握金融科技趨勢，二是驗證新技術的應用，三是推動內部創新思維。在第一期的成果，國泰金控從全球412家新創中選出9家來合作，並針對8大業務創新方向進行6項概念性驗證（POC），包括車險圖片定損、胸腔Ｘ光輔助診斷、生物行為特徵辨識、不動產自動鑑價、市場情緒預警、姓名比對掃描，成果是有近7成的概念性驗證完成率。

在與新創互動的過程中，國泰摸索出不少經驗，比如說，知道哪些新創的技術適合合作；或像是在將國外技術導入國泰時，需要注意哪些事項；或判斷哪些新創還在發展中，又有哪些技術已成熟。汲取這些經驗後，國泰金控更在6月2日，正式啟動國泰金融創新實驗室第二期計畫。

同樣的作法，國泰金控數位數據暨科技發展中心（簡稱數數發中心）的科技創新小組，先在去年中，展開了數個月的地毯式需求訪談，但這次參與業務單位更多，蒐集來自金控，以及銀行、人壽、產險等子公司，共十多個業務單位的業務需求或業務痛點。同時，多方面考量業務的急迫性、業務的影響性，及技術在市場的成熟度等。

聚焦3大主題，共10項金融科技POC案

最後，國泰聚焦3大應用領域：「AI身分認證」、「投資管理」、「健康生態圈」。並且，向全球展開2個月的招募，總共接觸了800多個新創團隊，最終選出來自7國的15家新創企業，當中有4家是臺灣的新創公司，包括聚焦AI身分認證的AuthMe、提供法律科技解決方案的Lawsnote，及醫療科技新創雲象科技與長佳智能。

國泰金控資深副總經理孫至德表示：「臺灣新創在醫療與法遵科技領域，具備在地化的優勢，這是國泰選擇這4家臺灣新創的原因。」這些新創公司也將與國泰集團各子公司，進行10項金融科技POC案，實驗為期半年，並將於今年底發表成果。

首先，在AI身分認證領域，囊括了證件辨識、身分辨識、情緒辨識、詐欺偵測、遠端授權等技術。然而，「如何真正建立零接觸的全程數位歷程」，是國泰在AI身分認證這項主題，所要驗證的重點。

所以，在此POC案，國泰將與AuthMe合作，全面驗證整個端到端的身分認證流程，從證件驗證、資料建檔、視訊核身、人證比對、客戶填單到電子簽名。而所需使用到的技術如eKYC證件驗證、臉部辨識、活體辨識、圖像詐欺檢測等。國泰表示，若驗證成功，未來便能運用到人壽、產險、銀行的多個場景，比如遠距投保、行動投保、分行開戶、網路客服等。

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在投資管理領域，則有資訊蒐集、風險管理、標的評估、部位監控等需求。國泰表示，在相關技術上，比如可透過智能文本摘要，以自然語言處理（NLP）與機器學習技術為基礎，打造客製化長篇文本智能摘要模型，並搭配平臺關聯網絡延伸的閱讀功能，提升研究人員報告閱讀與資訊彙整效率。這項POC案，將由2家美國新創Agolo與Primer共同參與。

此外，國泰提到，投資管理主題，還可運用輿情分析技術在信用風險預警模型。同樣也是運用NLP技術，對債券發行人相關新聞資訊，進行輿情分析，以產出「情緒分數」（Sentiment Score），並進一步結合財務指標建置預警模型，希望能提前偵測高風險發行人，這是其中一項POC案，參與新創包括來自美國的Accern、西班牙的Raven Pack，以及英國的Refinitiv。

在健康生態圈領域，相關技術包括AI健康數值偵測、疾病風險預測、健康促進、慢性病管理追蹤、醫療影像輔助診斷，國泰表示，希望透過這些技術，「為人壽子公司創造新型態商業模式。」

因此，在健康生態圈主題，其中一項POC案是智能人臉測量健康數據，將由國泰人壽與加拿大新創NuraLogix合作進行技術驗證。國泰解釋，將運用遠程光體積描記圖法（Remote Photoplethysmography，rPPG）技術，透過遠程與非接觸方式，讓顧客不需穿戴裝置，也能透過手機鏡頭拍攝，將用戶人臉影像透過AI演算，即時產出心律、呼吸、心理壓力、及心血管疾病風險等健康指數。

又比如骨折AI輔助診斷這項技術，將由美國新創Arterys，及臺灣的長佳智能、雲象科技這2家新創參與，透過AI輔助判讀X光片，確認受傷部位及骨折程度，加速案件審理時效及精準度。

為了提升客戶滿意度，並加快理賠作業時效，國泰也要用AI輔助ICD編碼判讀，將與長佳智能合作POC案，透過AI導入NLP，由機器判讀醫療診斷書內容，並自動選出醫療疾病代碼（ICD），取代過往由理賠人員人工選碼流程。

以往，國泰在技術的導入，是一個個引進到內部場景。不過，「如何發揮技術綜效，是國泰目前正在思考的焦點。」在金融創新實驗室第二期，國泰便在技術導入前期，便將技術要擴大到哪些單位應用？也一並納入評估的考量因素。

甚至，國泰內部產生出一種默契，為了讓同一技術，可以讓更多業務單位一同參與，在進行POC案階段時，就將多個跨子公司會應用到該技術的場景都納入。另一作法是，針對各子公司都有的相同場景或是數位流程，便能規畫一套流程，讓所有子公司共同參與觀摩POC階段，一旦實驗成功後，就能迅速落實到各子公司，而無須重複耗費資源與人力。這些是國泰提高技術重複使用率的心法。文⊙李靜宜

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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

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。

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由Apache Spark技術團隊所創立的企業Databricks，現在啟動了一項新的開源專案，這是用於即時安全交換大型資料集的開放協定，官方表示，Delta Sharing是第一個實現跨產品的安全資料共享協定。目前Databricks正積極與全球軟體和資料供應商，合作發展並推廣Delta Sharing。

企業存在與其客戶、供應商和合作夥伴安全交換資料的需求，以零售商為例，如此就可以和其供應商即時共享銷售資料，或是供應商也能與零售商共享即時庫存，但DataBricks提到，由於共享解決方案與廠商相關，因此資料共享便受到了限制，也對不同平臺的資料供應者與消費者帶來障礙。

而透過Delta Sharing，資料使用者就可以在Pandas、Tableau或各種實作開源協定的系統，直接連接共享資料，而不需要特別部署特定的平臺，如此便能減少存取資料的準備時間，也最大程度減少資料供應者的工作。DataBricks舉例，過去零售商要跟供應商資料分析師共享資料，分析師必須與自家IT、安全和採購團隊合作，在公司部署與零售商相同的資料倉儲解決方案，才能從資料倉儲匯出資料到資料科學工具，而這個過程可能需要歷經數個月。

Delta Sharing的目的就是要在不需複製資料的情況下，直接即時地共享資料，DataBricks指出，大多數企業的資料儲存在雲端資料湖系統，而Delta Sharing能夠讓企業安全地以Delta Lake或Apache Parquet格式共享任何既存的資料集。Delta Sharing適合大規模應用，支援TB級資料集等對傳統解決方案是一大挑戰的共享情境，Delta Sharing利用雲端儲存系統的低成本和靈活性，可靠地共享大規模資料集。

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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。

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。

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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。

資料接收者可以直接從選用的工具中使用資料，不需要安裝新的平臺，Delta Sharing協定的設計讓大多數工具容易實作，而且因為以Parquet為基礎，該格式已經受大多數工具支援，因此要實作連接器非常簡單。DataBricks也強調了Delta Sharing的安全性，該協定能滿足用戶對隱私和法規的要求，可讓用戶單點執行授權、追蹤和稽核共享資料存取。

Delta Sharing是一個簡單的REST協定，能夠安全地分享部分雲端資料集的存取權限，其利用S3、ADLS或GCS等雲端系統，可靠地傳輸大型資料集。對資料提供者來說，Delta Sharing讓用戶可以共享以Delta Lake格式儲存在雲端上的資料表格。官方提到，Delta Lake表格其實就是Parquet檔案的集合，可以按需求將現有Parquet表格，簡單地打包到Delta Lake中。

資料提供者可以決定要共享的資料，透過執行共享伺服器來實作Delta Sharing協定，並且管理資料接收者。DataBricks在發表Delta Sharing的同時，也開源了共享伺服器實作，可供雲端供應商提供托管主機服務。當資料提供者把共享資料環境架設完成，接受者就可以使用連接器，在Pandas、Apache Spark、Rust和Python上方便地存取資料。

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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。

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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Naver發表GPT-3等級的韓文自然語言預訓練模型HyperCLOVA，要用來強化自家AI線產品，比如提供內容生成、搜尋/QA等功能。

圖片來源: 

Naver

重點新聞(0528～0603)

NLP     GPT-3     HyperCLOVA  

韓文版GPT-3！Naver發布韓文NLP模型HyperCLOVA，懂語言還要懂圖片和影片

Line母公司Naver日前在，號稱是GPT-3等級的韓文版自然語言預訓練模型，可像人腦般理解語言。Naver指出，HyperCLOVA有2,040億參數，比公認是NLP世界標準的GPT-3，還要多出1,750億個參數。參數越多，就越能細緻地辨識語言。

Naver表示，HyperCLOVA的訓練策略很特別，因為HyperCLOVA用了大量資料來訓練模型，「是GPT-3的6,500倍，」而且，這些訓練資料97%是韓文語料。HyperCLOVA可用來開發語言理解相關服務，像是對話、翻譯、句子生成、摘要和機器閱讀等，Naver也補充，由於HyperCLOVA是超大型模型，因此少樣本學習能力佳，只需要少量樣本就能產出良好的結果，適合自動生成行銷短句、課本單元的摘要生成、問答等應用場景。Naver更表示，未來還要讓模型學會多模態任務，也就是不只要懂語言，還要能同時看懂圖片和影片。

Naver會提供HyperCLOVA給想要開發AI服務的企業。從線上會議投影片可看出，Naver將HyperCLOVA應用場景劃分為2種，包括用來產生內容、優化搜尋的HyperCLOVA Explorer，以及用於分析、評估和除錯的HyperCLOVA Studio。

  Nvidia     AI開發協作    Base Command  

瞄準大規模、多團隊開發需求，Nvidia推出AI開發雲平臺要加速協作

Nvidia聯手NetApp推出雲端代管AI開發平臺Base Command，瞄準大規模、多使用者和多團隊的企業開發需求，在平臺上整合了多種Nvidia AI開發工具，像是NGC目錄中的AI分析軟體、MLOps API和Jupyter Notebook等，也結合NetApp的資料管理功能，要加速AI專案從原型到量產的階段。

進一步來說，Base Command提供單一入口，來管理AI開發的各種工作流程，並加速資源分享，比如用戶可透過圖形使用者介面、命令列API和整合式的監控儀表板與報告儀表板，來分享開發狀況。用戶也可透過平臺上的AI工具，來安排工作負載、微調模型或更快得到洞察等。Google Cloud也將於今年在Marketplace中新增對Base Command的支援。

Base Command才按月訂閱制，每月費用為9萬美元起，首波試用區域僅限北美。

 GPT-3     自然語言     Power Apps  

用自然語言寫程式！微軟把GPT-3嵌入Power Apps

微軟日前在自家開發者大會Build上宣布，將可生成語言的大型自然語言預訓練模型GPT-3，嵌入自家開發應用程式Power Apps中，可直接將自然語言轉換為程式碼或公式，加速應用程式的開發。這也是微軟取得GPT-3獨家授權後的第一個商用案例。

不過，Power Apps中，目前只有Power Fx這個功能整合GPT-3。Power Fx是一種從Excel公式衍生而來的低程式碼語言，有了GPT-3加持，使用者不具備寫程式經驗，也能用自然語言輕鬆開發應用程式，比如，使用者可直接在Power Apps中輸入：「告訴我美國客戶中有多少人的訂閱過期了」，這時，系統會在下方跳出相對應的公式，並附上說明，告訴使用者這個公式如何運作。之後，使用者再將公式套用到App上即可。

微軟表示，企業員工也能用它來審查非營利機構的捐贈、管理疫情的出差事項，或減少維護風力渦輪機所需的加班時間。這項新功能，會在今年6月底前針對北美市場提供預覽版，目前僅支援英文。

  Databricks    AutoML       黑盒子  

打破黑盒子！Databricks新AutoML工具有Python筆記本

各種精緻鐵盒包裝茶葉罐、禮品罐，增加商品收藏及實用性。

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。

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由Apache Spark技術團隊所創立的資料科學公司Databricks，發布一款簡化ML開發部署的工具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。

但為何直到現在才推出AutoML工具？官方指出，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，因此當需要特定修改，或受監管稽核時，就更難使用這些工具。Databricks打造的則是一款如「玻璃盒」的AutoML，每個經訓練的模型，都提供Python筆記本，資料科學家可在這些筆記本中，添加或修正單元格，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。

此外，Databricks AutoML也提供資料分析功能，來提供資料集統計資訊，快速檢查資料集是否適合訓練。另外，也可與追蹤指標和參數API—MLflow整合，用戶可試驗模型，並在Databricks模型註冊表內註冊和提供模型。

  TPU     VM     模型訓練  

Google發表新TPU加速器VM，訓練模型效能更好且成本更低

Google發布最新Cloud TPU虛擬機器，用戶可直接存取雲端TPU運算資源，而且，開發者能直接在TPU上使用TensorFlow、PyTorch和JAX等框架進行模型開發和部署。

過去，用戶只能遠端存取Cloud TPU，而且要設置一個或多個虛擬機器，再用gRPC網路來與Cloud TPU主機通訊。但在新的Cloud TPU虛擬機器中，用戶不必這麼做，直接在每臺TPU主機上配置自己的互動式開發環境即可。而且用戶在單一TPU虛擬機器中，就能逐行編寫ML模型並除錯，也能用Cloud TPU Pod來擴展規模，與其他TPU高速互連。Google表示，由於資料不必再透過資料中心的傳遞，模型訓練效率也因此更好。

PyTorch    模型搬遷    臉書  

統統搬到PyTorch去！臉書揭露自家上千個模型搬遷策略

為服務數十億用戶，臉書AI模型每天要推論上兆次，這個不斷增長工作負載量，促使臉書不停改善AI框架，也因此他們決定將所有AI系統搬遷到PyTorch上。

不過搬遷過程複雜，模型要歷經離線、線上測試、訓練、推理和發布以及多項測試，來確保舊框架Caffe2和PyTorch的效能，得花上好幾周才能完成。於是，臉書開發一套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，甚至可判斷系統能否不搬遷直接更換。這個工具包括一套內部基準測試，也可比較原始模型和PyTorch模型的效能，解決個團隊最在意的新舊模型效能問題。

經過一年搬遷，現在，PyTorch已是支援臉書所有AI負載的底層平臺，工程師可在數分鐘內，部署好新模型；模型的建立、編寫、測試和除錯也更容易進行。目前，臉書總共有4,000個模型使用PyTorch，而生產環境中則有1,700個PyTorch模型，更有超過93％的新模型（如辨識和分析臉書內容等任務的模型）都在PyTorch上執行。

圖片來源／Naver、Google、微軟、Databricks、臉書

 AI趨勢近期新聞 

1.Amazon Redshift機器學習功能正式推出

2. 特斯拉北美部份車款新車將棄雷達，改用純電腦視覺、AI感測

3. 再見了Token！Google提出Byte等級的改良版Transformer架構

資料來源：iThome整理，2021年6月

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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。

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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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。