這4款網紅家電,不止雞肋還不實用!我家好好的廚房因為盲目跟風毀了,越想越生氣

不得不承認,現在網路對人的影響太大了。天天在網上看著某種產品好用,就會真的認為它好用。其實多去線下打聽打聽就知道了——「網紅產品」,一多半都是雞肋。

我如果一些類似的坑,不過多數我都選擇了原諒,畢竟也沒有多少錢。但有些東西,我卻越想越生氣。它們不僅價格高,而且扔都扔不掉,拆卸很麻煩。就比如我家當初裝修時,買到的四種大家電。

1.水槽式洗碗機

近幾年,洗碗機的銷量越來越高,很多人更是把洗碗機評為「新房裝修必買廚電」。不得不說,洗碗機確實好用,家裡只要買上一台,從此不用親自洗碗,徹底解放雙手。

我之所以選擇水槽式洗碗機,是因為它美觀好看,節省櫥櫃空間,反正水槽是一定要安裝的,水槽式洗碗機,又有水槽又有洗碗機,一舉兩得。但是,當我真正用了水槽式洗碗機時,我才發現,它的缺點非常多,很不好用。

水槽式洗碗機占了我一半的水槽空間,而且容量還特別小,只有6~7套,我想用它來洗大一點的鍋具,它放不下,最後只能自己用手洗,結果剩下的水槽還是放不下。另外,水槽式洗碗機性價比低,價格賣得特別貴,基本要6~7000元,這價格完全可以買到12~14套的嵌入式洗碗機了。

而且,水槽式洗碗機重量大,運行時會頻繁震動,用久了,還會有掉落的風險,一旦洗碗機壞了需要維修,整個水槽都要更換。

2.聚能灶

絕大多數家庭,廚房用的都是傳統的燃氣灶,但在近幾年,有一種新型的爐灶走進了我們的廚房——聚能灶,很多商家甚至把它稱為「燃氣灶升級版」。

聚能灶,與傳統的燃氣灶相比,最大的優勢無非就是不往外冒火焰,密密麻麻的小火焰聚集在底部,聚焰能力更好,所以能夠減少熱量散失,火力更穩定,效率更高,比傳統的燃氣灶更省燃氣。

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不過,聚能灶的缺點不是一般的多:市面上的聚能灶,普遍要三千元以上,價格昂貴,對比傳統的燃氣灶,足足貴了一倍多;另外,聚能灶對鍋具是有一定的要求的,如果使用底部平滑發亮的鍋具,聚能灶的熱效率就會降低,還會產生回火現象。

最後還有一點,聚能灶用久了還很容易堵塞,發熱板上都是密集的小孔,一旦堵塞,火苗就會受到影響,而且不容易清潔,這也是聚能灶使用壽命短的原因之一。

要知道,三四千元,完全可以買到一款高端的燃氣灶(火力猛、火焰穩定、熱效率高、灶頭耐用、容易清潔),各方面性能都不比聚能灶差,我們何必買「又貴又不好用」的聚能灶呢?

3.全嵌入式冰箱

因為我的廚房面積比較小,所以我需要一個能夠絕對提高空間利用率的方式。我的選擇,是全嵌入式冰箱——普通的嵌入式冰箱,只是把冰箱擺放在了櫥櫃預留的空間裡。在冰箱與牆面、櫥櫃之間,還是需要預留散熱空間的。

但全嵌入式冰箱,卻可以「嚴絲合縫」。甚至冰箱門外面還可以套一個櫥櫃門,這樣關門以後冰箱就能夠和櫥櫃融為一體。它的 散熱位置,是冰箱底部——這個位置,一般是不會被擋住的。

我買了一個300多升的冰箱,價格是五千多元。同樣的功能、參數,如果換成普通冰箱的話,大概只需要三千元左右。而且全嵌入式冰箱是 沒有升級餘地的,最多的換個大一點的。在保鮮能力上,這已經是天花板了。

不僅 價格高,使用中遇到的最大問題就是 降溫速度慢。想來,應該和散熱面積小有關。工作時噪音大,工作半天不停機。一杯水,放進冰箱裡一天一夜,才能完全凍成冰塊。耗電量賊高,比普通冰箱高了一倍不止。

4.涼霸

夏天做飯廚房就是桑拿房,為了解恨,裝修時,死活要搞個涼霸。

到頭來是把自己坑個徹底,涼不涼不知道,打掃的時候我看著那一層層的油漬,心是真的哇涼!還不如直接在牆上架個小風扇,實惠好用,還帶移動!

其實,涼霸就是個滾筒電風扇,實際的出風量小,對于廚房這種地方來說,根本治標不治本,錢,又是白花了。

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越來越多年輕人做嵌入式衣櫃,這5種內嵌的好用,不占空間,還美觀大方

臥室裝衣櫃都挺常見吧,那有沒有一種既省地又省事的衣櫃設計呢?有人說這想的太多了,能省地就不錯了。今天就交給大家一個魚和熊掌都可兼得的設計,將櫃子做成內嵌式,橫杆代替隔板裝兩邊,再做個櫃中櫃,沒有日本主婦的收納技術,衣服放裡面照樣不會亂糟糟。

這樣設計的櫃子,無論是從櫃體還是櫃子內部,都和我們常見的衣櫃有很大區別,真的實用嗎?

內嵌式櫃子省空間顏值高

櫃子做成內嵌式設計,直接將櫃子嵌入在牆體內,相比于普通的櫃子,這樣的設計還能為臥室騰出2㎡的空間。而且嵌入式的櫃子,整體和牆面像一個整體視覺上看起來更加的美觀。不過要提醒的是,承重牆是不可以做內嵌式櫃子的。

兩邊裝橫杆中間做置物櫃,實現分類收納

櫃子內部格局的改變,才是重頭戲。一般的櫃子都是裝多層的隔板,這樣的話不僅不方便大件衣物擺放,還容易亂糟糟的堆在一起。而現在在兩側裝上掛衣杆,像褲子或者是比較長的衣服直接掛在兩面,中間則用來放置正常尺寸的衣物。

如今流行的內嵌收納櫃多達5種樣式,不僅發揮收納這一種功能,還延伸多重功能,一櫃多用,裝它就賺到了~

想要確定自家是否能定制內嵌櫃,一個是你家擁有非承重牆,二是裝修新砌牆體,相比直接裝櫃子,內嵌櫃主要是需要內嵌牆體這一步,因此裝修前必須搞清楚,千萬別砸錯了牆!

1.開放式多寶格內嵌櫃

比如你家書房或是你家客廳,可以在非承重牆內掏20cm寬,嵌入多寶格櫃,不建議做整面牆,局部即可,可以擺放書籍、擺件,純屬屬于展示和置物區,但同時會暴露容易積灰,因此需要經常清潔才是。

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實木地板造成其他裝潢有瑕疵該如何補救?

背面加鋸直溝,地板釘在地面上一定會受潮,經過鋸割擠壓後產生之切割區分成較小單位,可大幅減低地板受潮擠壓後產生之龜裂變形、波浪翹曲膨脹拱起等現象。

多寶格大小不用統一,可大可小,有層次,這樣不同體積的物品就全都能放得下了,有條件的建議加裝玻璃櫃門~

2.多寶格內嵌櫃+橫板

多寶格內嵌櫃加裝玻璃櫃門之後,在1m高左右加橫向擱板,可能有人不理解,其實加上橫板後,樣式上大不同,而且還別小瞧了這窄檯面,也能用于置物,裡面擁有燈帶點綴,整個收納和置物的好空間,不占地面面積一寸。

3.內嵌櫃+懸空檯面

內嵌空間裡一半做內嵌到頂收納櫃,另一半延伸懸空檯面,可以設計在玄關和臥室空間,這懸空檯面可以作為梳粧檯,或者是玄關置物台,實用性翻倍,也連帶內嵌櫃樣式有了突破,顏值和實用兼具。

4.內嵌櫃留空

比如書房或是電視牆,可以內嵌設計,只做一半櫃體,而另一半直接留空,什麼也不裝,後期可以擺放鋼琴或其他樂器等,這樣可利用牆體一點空間,也讓這部分空間的功能自帶鋼琴屬性,休閒或教學都是非常合適的。

5.內嵌櫃+留空掛物區

在內嵌櫃中間故意留空,安裝幾個掛鉤,像衣物或包包就可以掛在上面,拿取方便,不擔心衣物會褶皺~

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落實機器記帳是設備省錢第一步,更要善用大容量硬碟和負載機制

儲存和運算設備的成本是Uber大數據平臺最大的成本來源,在Uber大數據省錢術中,如何提高用來執行大數據工作負載的硬體成本效益,就是第一步,也就是先從大數據平臺供應端著手。

Uber手上的大數據資料量高達數百PB之多,所部署的Hadoop叢集、Hive叢集、Spark叢集、Kafka叢集、Presto叢集到Flink叢集的規模,都是全球最大規模的叢集。要降低硬體資源的成本,Uber第一步想到的作法就是採用容量更大也更便宜的傳統硬碟。

因為大數據運算大多是循序讀取,而非隨機存取,傳統硬碟仍然是高容量和IOPS高比值的好選擇,但唯一的問題是,超大容量硬碟會削弱了每TB可用的IOPS,可能進一步對應用程式效能帶來不利的影響。

Uber的HDFS叢集用了數千臺儲存主機,每一臺主機上都有數十顆傳統硬碟(簡稱HDD),這些機器混用了2TB、4TB、8TB和16TB容量的傳統硬碟,平均容量是4TB。Uber透過使用數據發現,只要善用負載平衡,就可以舒緩儲存主機滿載或IOPS滿載時對應用程式效能的影響。

Uber改善負載有幾項秘訣,一是主動預測HDFS區塊的資料熱度(存取頻繁度)。分析HDFS區塊建立時間,建立位置,HDFS資料結構和歷史存取模式,來找出區塊未來的資料熱度,提前先將熱區塊的資料,改放到IOPS利用率較低的主機上,來避免IOPS塞車。其次是,進行「讀取時間的負載平衡」作法,因為Uber的HDFS檔案都會儲存3份,傳統做法上,Namenode會選擇任一個Datanode作為讀取來源。一般以為透過叢集負載平衡機制,每一個硬碟的工作負載應該一樣,其實不然,根據Uber實測,要在很短時間讀取大量資料時,將3份資料分散到1,000個節點上的1,000顆硬碟時,Uber發現,37%硬碟竟然沒有任何負載,而忙碌的硬碟卻會有5倍或更多請求,Uber修正做法,先紀錄每一個Datanode的存取次數,當要讀取資料時,就避開儲存在忙碌硬碟上的那一份,改從其他兩份資料讀取。這個簡單的修正,可以明顯減少出現少量熱機的情況。同樣的做法也可以套用在「寫入時間負載平衡」,來避開寫入頻寬的區塊,改寫入如其他閒置硬碟上的區塊。
透過這些負載平衡的調整,Uber就可以在HDFS叢集上大量運用16TB容量超大硬碟,不只減少了每TB的成本,更重要的也降低了叢集所需主機設備的數量,也等於可以減少每TB所耗的電力。另外,就算搭配Hadoop 3.0的糾刪碼演算法,將3份資料量,減少到1.5倍,上述做法也同樣有效果。

原本在本地端準備三份備份的HDFS叢集,建置成本向來比雲端物件儲存貴上許多,但改將2TB,4TB,8TB硬碟都換成 16TB之後,Uber大幅縮短兩者之間的成本差距。

兩大專案善用閒置運算資源

除了改用便宜超大硬碟,Uber還發起了兩大善用閒置硬體資源的專案,來提高供應端的成本效益,一個是專案是善用HDFS節點上的閒置CPU和記憶體。因為有充沛網路頻寬,可以把HDFS儲存和資源管理的YARN放在不同的機櫃,讓儲存和運算各自獨立擴充,來因應不同的需求,但這個架構需要在HDFS節點上準備大量備用的CPU和記憶體,遠超過了Datanode的需求。因此,Uber將部分YARN的Nodemanager放到這些運算力充裕的儲存節點上,來減少對運算用節點的需求。

另一個專案則是善用線上服務主機上的閒置資源。Uber將線上服務中的閒置主機(用量低的主機),挪出一部分來支援大數據平臺的備援支用,在那些線上服務中安插一部分的大數據平臺的備援服務,只要掌握了線上服務用量的周期性,就能善用離峰時的運算資源來支援大數據運算。

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除此之外,Uber後來發現,光是做好機器記帳(Machine Accounting),清楚計算每一臺機器的分配和回收,就可以提高不少效益。因為過去幾年快速發展,Uber累積了大量獨立系統,有開發環境,測試環境,POC叢集等各式各樣的環境,甚至有些環境過度分配資源,或者用完沒有回收。「不只Uber,很多快速成長的企業,都會遇到這類的問題。」Uber大數據平臺資深主任工程師Zheng Shao強調。

Uber後來設計了集中式儀表板,可以從不同維度來看我們龐大硬體設備的利用情況透過這一組儀表板,半年內,就從好幾個團隊中,釋出了上千臺他們不用的機器。

 Uber大數據供應端省錢術 

1. 全面改用便宜的超大容量硬碟

2. 主動預測HDFS區塊的資料熱度

3 讀取時間和寫入時間的負載平衡

4. 善用HDFS節點上的閒置CPU和記憶體

5. 善用線上服務主機上的閒置資源

資料來源:Uber,iThome整理,2022年2月

https://www.ithome.com.tw/news/149335

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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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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Meta展示語音VR空間概念

Meta發表與元宇宙有關的AI應用BuilderBot,讓使用者利用語音就能創造自己的元宇宙世界。在展示影片中,當使用者呼叫BuilderBot之後,即可命令它創造各種虛擬場景或物品,從公園、沙灘,或者是海鷗的聲音,播放各種音樂,一切都只需要出一張嘴。(圖片來源/Meta)

Meta在周三(2/23)主辦的上,展示了該公司眾多的人工智慧(AI)進展,當中最受矚目的是與元宇宙(Metaverse)有關的BuilderBot,它讓使用者利用語音就能創造自己的元宇宙世界。

,當使用者呼叫BuilderBot之後,即可命令它創造各種虛擬場景或物品,從公園、沙灘、白雲、小島、樹木、桌子、飲料,或者是海鷗的聲音,播放各種音樂,一切都只需要出一張嘴。

而在一個地球村的世界裡,語言的交流不可少,Meta亦持續強化其翻譯能力,根據估計,全球仍有接近一半的人口無法以自己偏好的語言存取網路,因此,Meta的No Language Left Behind系統志在能夠翻譯所有能寫得出來的語言,。

關於愈來愈普及的對話助理,Meta的目標與其它業者相同,都是期許它與人類之間能有更自然的交流,。Project CAIRaoke將讓對話助理與人類之間有更自然且深入的交流,例如可以變更話題,回到之前的討論,溝通需要理解或脈絡的事件。

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圖片來源/Meta

其實Meta已經把CAIRaoke專案率先應用在Portal視訊裝置上,當你說要設6:30的鬧鐘時,Portal會問你是早上還晚上,你回答了之後,也能順便說出設鬧鐘的目的,時間到了Portal便會提醒你要做什麼。

另一個重要的宣布是,這是Meta替PyTorch開源機器學習框架所建置的函式庫,可用來打造推薦系統,它提供通用稀疏與平行原語,讓研究人員得以建立先進的個人化模型,並將它們部署到生產中。

https://www.ithome.com.tw/news/149552

貨櫃屋改裝後可應用在哪些地方呢?

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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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北榮用AutoML加速開發洗腎風險預測模型,下一步要取TFDA認證推廣全臺

臺北榮總資訊室主任郭振宗指出,自家研發的洗腎心衰風險即時預測AI,接下來要做到模型維運管理,包括模型效能監控和版本控制,未來還要在更多場域試驗,申請TFDA智慧醫材認證。

圖片來源: 

攝影/王若樸

臺北榮總揭露洗腎風險預測AI最新進展,三大階段中已進入第二階段,成功用AutoML工具來快速打造、迭代模型,並搭配邊緣運算設備,裝設在每臺洗腎機後方,就算沒有大量運算資源、離線也能預測洗腎心衰風險。接下來,他們要擴大試驗場域,與臺中榮總和關渡醫院輪番試驗,之後更要申請衛福部食藥書TFDA智慧醫材認證,要將這個自動化應用推廣到全臺醫院和洗腎中心,減輕洗腎醫護人力負擔。

前年展開第一階段,整合資料打造AI即時預測洗腎心衰風險

這項AI專案最初由臺北榮總內科部部主任唐德成發起。臺北榮總觀察到,臺灣洗腎人口密度居世界之冠,每年超過9萬人洗腎,其中有半數因心血管疾病死亡,心衰竭就是重要死因之一。此外,每次洗腎後的乾體重也是一大重點,乾體重是指患者洗腎後的正常體重,也就是無過度脫水、血壓正常狀況下的體重。乾體重設定不準確,就會造成脫水過多(引發肺積水)或脫水太少(引發血壓下降),對有共病的患者來說,更容易引發心衰竭。

然而,為掌握患者洗腎時的狀態,洗腎中心還是得仰賴醫護人員,每半小時抄寫一次生理量測值。

為自動掌握患者洗腎時的健康動態、降低洗腎患者心衰竭風險,唐德成聯手臺北榮總腎臟科主治醫生歐朔銘和臺北榮總資訊室工程師朱原嘉,找來數據分析廠商SAS來一起開發洗腎風險預測AI,要根據洗腎機的每秒參數變化,來進行風險預警。

於是,他們展開第一階段計畫,利用北榮大數據平臺的健保資料和洗腎機每秒產出的200組參數,來訓練心衰風險預測AI。當時,為了存放洗腎機每秒產出的大量資料,他們也建置了連續型資料庫,來儲存每分鐘寫入的130筆資料。這套風險預測AI的準確率達90%,團隊也進一步從上百組參數中,找出最關鍵的10組,最為心衰風險判斷的關鍵因子,並呈現在儀表板上,供醫護參考。

此外,團隊也用訓練這套AI的資料,來訓練乾體重預測AI,成功將設定乾體重的誤差值,從原本的400克降低為40克,誤差值降低80%。

第二階段導入AutoML,還借助邊緣裝置

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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繼去年完成第一階段成果後,團隊展開第二階段,不只納入肺部影像強化模型辨識能力,也開始導入AutoML工具,來加速模型開發。臺北榮總資訊室主任郭振宗指出,這個AutoML工具有3大特點,一是資料前處理時,可自動轉換特徵,來解決資料品質問題。比如,系統會自動偵測資料偏態、遺漏值和共線性等,接著會自動建議轉換方式,再提取特徵。

另一個特點是,在模型建置和部署階段,系統內建最佳化框架可自動挑選模型、調整參數,只要30分鐘就能完成,比過去資料科學家需要3天建模,省下了9成開發時間。

不只如此,AutoML工具還在模型部署上線後,根據每次運算產出解釋性報告,讓醫護了解模型預測心衰竭的高風險因子,並依重要性排序,醫護人員也能再行驗證。郭振宗指出,過去,北榮資深的腎臟科醫師至少得花5分鐘,逐項檢查可能導致心衰竭的風險因子,如乾體重、肺積水(得看X光片)、血紅素和白蛋白等營養素是否異常等,才能決定治療策略,但AutoML可在1秒產生解釋報告,依個案情況列出風險因子排序,加速醫師擬訂治療策略。

北榮團隊還在第二階段,在每臺洗腎機後方裝設邊緣運算裝置,如一個小盒子般,讓AI模型透過這個小盒子的算力,直接在洗腎機端進行運算,不僅降低中央伺服器需求,就算是離線狀態,也能進行風險預測。郭振宗表示,這個方法讓醫院省下99%的硬體伺服器費用,未來可低成本大規模擴展,就算是沒經費添購伺服器的診所,也能使用。同時,北榮也打算在不同科別運用這種邊緣運算模式,來進行更多AI運算。

下一階段要在多場域試驗,拼TFDA認證推廣全臺洗腎中心

郭振宗透露,接下來臺北榮總有兩個目標,一是藉助商用工具實現模型維運管理,透過雲端架構來管理模型版本,同時監控模型上線後的效能指標,一旦異常就自動重新訓練再部署,達到模型生命周期的自動掌控。如此一來,可省下原本模型重新訓練再部署的3至6個月時間。他們預計,整個模型維運管理流程將建立在Azure上,避免淡旺季閒置浪費或不敷使用的問題,之後若擴展到其他院區,也能彈性共享。

另一個目標是,要在更多場域試驗搭配邊緣運算裝置的洗腎風險預測AI。目前,臺北榮總已與臺中榮總和關渡醫院洽談,準備在這兩處洗腎中心進行測試。接下來,他們還要申請衛福部食藥署的智慧醫材認證(即軟體即醫療器材SaMD),將這套AI推廣到全臺,不論是醫院洗腎中心、榮家還是洗腎診所,都能使用。

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跑車浪漫旅玩家小心了!Sony開發最強賽車AI或將進入遊戲慘電玩家

不只在西洋棋以及即時戰略遊戲Dota,人類玩家打不贏電腦,現在連賽車遊戲也失守,人工智慧已經有能力在賽車遊戲中跑贏頂尖車手。

由Sony AI、Polyphony Digital和Sony Interactive Entertainment共同合作,所開發的,在知名賽車遊戲跑車浪漫旅(Gran Turismo)遊戲中,打敗全世界最厲害的玩家賽車手,而Sony正探索將這個人工智慧代理整合到跑車浪漫旅系列作的方法,與玩家展開對決。

Sony AI研究人員在Nature期刊發表論文,應用深度強化學習技術,開發出超越跑車浪漫旅車冠軍手的人工智慧代理。這個研究以跑車浪漫旅系列作品,2017年Polyphony Digital於家用遊樂器PlayStation 4上所發布的Gran Turismo Sport(GT Sport)版本為基礎,該遊戲逼真重現真實世界的賽車環境,由於GT Sport採用了最新的車輛動力系統模擬,遊戲中賽車的效能幾乎與真實世界的賽車相同,對空氣阻力、輪胎摩擦,甚至懸吊系統移動所造成的方向改變都進行建模。

再加上擁有來自車廠的指導,GT Sport中賽車車身曲線、方向燈和大燈細節都與實體車型相同,精確地重現車輛細節。遊戲也設計了明確的規則和判斷標準,是一個與真實世界接近且公平的賽車遊戲。

Sony AI在這個接近現實賽車的遊戲中,開發賽車人工智慧代理,其所使用的增強學習是一種機器學習技術,訓練人工智慧代理在環境中,透過獎勵和懲罰學習所要採取的行動。Sony AI以增強學習為基礎,發展了一種更先進的訓練演算法,稱為QR-SAC(Quantile-Regression Soft Actor-Critic)。

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深度增強學習技術早已被用來開發各種遊戲的人工智慧代理,研究人員提到,增強學習技術代理會考慮行為帶來的長期影響,並且可以在學習期間自己收集資料,免去人工編碼行為規則的繁瑣工作,因此很適合用來開發遊戲人工智慧代理,特別像是GT Sport這類複雜的遊戲。

QR-SAC演算法訓練人工智慧代理GT Sophy,成為一個技術高超,有謀略又有禮貌的賽車手,能夠掌握賽車控制、戰術還有禮儀技能。QR-SAC能夠推理出GT Sophy在高速行動下的結果,考慮到駕駛行為和後果,並在與不同類型的對手比賽時,考量複雜的可能性,GT Sophy能夠以高超的控制技巧,在一系列彎道組合,在未有接觸下貼著賽道牆面行駛。

GT Sophy雖然能夠自己收集資料,但訓練像是尾流超車(Slipstream Passing)這種特殊技巧,需要對手處與特定的位置。因此Sony AI還以混合情境訓練GT Sophy,除了手工製作每條賽道需要掌握的重點之外,也有協助代理人學習的專業陪練對手。

這些訓練使得GT Sophy獲得一些專業的賽車技術,包括處理賽車同時起步的擁擠情況,或是利用前車尾流彈射超車,甚至是防守動作。Sony AI特別展示了GT Sophy能夠精巧控制方向盤,在急轉彎中追趕前車。

除了有技巧之外,特別的是GT Sophy也具有賽車禮節,Sony AI研究人員找來書面和不成文的賽車規則,並且將其編碼成複雜的獎勵函式,使得GT Sophy不過於激進或是膽怯,能與人類展開具有競爭性的比賽。GT Sophy可以不阻擋其他車手,留給對手足夠機動空間的情況下超車。

Sony AI在自家開發的DART(Distributed, Asynchronous Rollouts and Training)訓練平臺訓練GT Sophy,DART平臺具有大量的CPU和GPU,能夠連接1,000多臺PlayStation 4,以收集訓練GT Sophy的資料集,同時DART還可管理代理運算資源和跨資料中心的GPU,研究團隊會在DART上同時進行數百個實驗,以探索提升GT Sophy效能的技術。

https://www.ithome.com.tw/news/149302

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英特爾3月將推出下一代Xeon伺服器處理器

在2021年4月,英特爾發表,到了今年2月的2022投資者大會期間,該公司的資料中心與AI事業群(DCAI)公布此款產品的出貨量,已逼近2百萬個單位,而單是2021年第四季,就超過1百萬個單位。

同時,他們也公開2021到2024年Xeon處理器的發展藍圖,並預告Xeon處理器未來將走向雙軌制──區分為高效能核心型(P-Core based)處理器、高效率核心型(E-Core based)處理器,將兩種最佳化平臺結合,成為單一、通用、且開放而能讓產業來定義的平臺,提供最大的每瓦效能、市場區隔特性,以及整體產品競爭力。

英特爾首先介紹的伺服器級處理器產品,是今年第一季即將上市的Sapphire Rapids,資料中心與AI事業群執行副總裁與總經理Sandra Rivera透露,將於3月開始出貨,而且一如先前他們的預告,是採用P-Core運算技術的產品,並且導入Intel 7製程節點的設計,也將在伺服器平臺當中,引進新一代的系統與周邊規格,像是:記憶體DDR5、I/O介面PCIe 5.0、高速互連介面CXL。

而在投資者大會現場,英特爾也展示上述產品的機器學習運算的效能,觀察組為現行的第三代Xeon Scalable系列處理器,以及即將推出的Sapphire Rapids,而對照組是搭配Nvidia A100 GPU的執行個體。

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明年英特爾預計將推出下一代Xeon處理器,代號為Emerald Rapids,同樣導入Intel 7製程節點,針對既有平臺提供改善的效能、記憶體延伸,以及安全性效益。

到了2024年,他們除了推出新一代的高效能型Xeon處理器,也就是原訂於2023年登場的Granite Rapids,也將發表高效率型Xeon處理器Sierra Forest,而這兩種處理器架構將導入Intel 3製程節點。

對此,英特爾也表明它們的特性。Granite Rapids的製程是從Intel 4升級為Intel 3,Sierra Forest則鎖定高密度與超高能源效率的應用領域,是專為超大規模的資料中心環境客戶的需求所設計,能讓他們透過獨特的雲端工作負載最佳化運算核心,建構專用解決方案,以更有效率的方式來提供每瓦執行效能,可支援更高密度的部署,強化總體持有成本的效益。

英特爾企業副總裁暨Xeon與記憶體事業群總經理Lisa Spelman表示,Sierra Forest是專為雲端服務所設計的Xeon處理器,可支援雲端原生環境的部署。而除了具有更佳的每瓦效能執行效率,對於為何這個處理器架構適合高密度配置,她也提出解釋。英特爾認為,如果將單顆P-Core所占用的實體空間改為多顆E-Core的配置,就能在處理器插槽與機櫃等兩種伺服器層級上,提供更高的運算部署密度。

https://www.ithome.com.tw/news/149504

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臭氧的性質活潑,是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高,而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留,會自動回復成氧氣是優良的消毒劑,因此臭氧像是優良的工匠,工作時很有效率,離開時也不拖泥帶水,收拾的乾乾淨淨,沒有殘留副產物。

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Deepmind以紅隊模型自動化探索語言模型的有害行為

為了提高語言模型的實際可用性,降低可能產生有害結果的機率,Google旗下人工智慧研究組織Deepmind,發明了以來產生測試使用案例,自動化發現目標語言模型可能出現有害結果,提高模型測試的效率與覆蓋範圍。

GPT-3和Gopher等大型語言模型,都具有生成高品質文字的能力,但事實上,這些模型都很難在實際使用案例中部署,研究人員解釋,語言模型具有生成有害文字的可能性,即使是很小的危害風險,在實際應用中都難以被接受。Deepmind利用經過訓練的分類器,來評估語言模型所產生的內容,並從2,800億參數的聊天機器人,發現數以萬計具有攻擊性的回覆。

由於有太多的輸入,可能使模型產生有害的文字輸出,因此很難在模型實際部署前,找出所有有害行為的可能性,過去有研究使用人工來手動探索模型失敗案例,Deepmind研究人員提到,這種方法雖然有效果,但成本很高,而且也難以發現所有有害的案例。

因此Deepmind想要以自動化方法,來快速探索模型失敗案例,補充手動測試所忽略的部分。研究人員使用語言模型來生成測試使用案例,並使用分類器測試使用案例中的各種有害行為,該方法找出的有害模型行為有4大類,分別是攻擊性語言、資料洩漏、聯絡資訊生成、分配偏誤(Distributional Bias)以及對話危害。

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攻擊性語言指的是仇恨言論、褻瀆、色情內容以及帶有歧視的回應等,而資料洩漏則是模型可能從訓練資料集中,生成受版權保護或個人隱私資訊,語言模型甚至有時候會生成聯絡資訊,引導用戶不必要地發送電子郵件和打電話給真實存在的人。而且模型也可能存在分配偏誤,以不公平的方式評論特定群體,或是可能在長對話中,出現冒犯性語言。

研究人員探索了許多方法來生成多樣化的測試使用案例,部分方法可以產生多樣化的測試使用案例,有一些則可以生成困難的測試使用案例,而Deepmind綜合這些方法,建立高測試覆蓋率的紅隊語言模型,自動發現語言模型的有害行為。

Deepmind將發現的有害輸出中,常出現的詞語建立成黑名單,避免模型生成包含高風險詞語的輸出,並且找出攻擊性語言所引用的訓練資料,在之後迭代模型訓練時移除該資料,研究人員也會輸入一些範例,來強化模型的特定行為。

研究人員提到,整體而言,以語言模型為基礎的紅隊,可在用戶之前發現和修復各種不良的語言模型行為。而Deepmind將紅隊視為負責任語言模型開發的一部分,加上其他工具共同發現和減輕語言模型存在的危害,未來Deepmind也會將這個方法,用於探索各種機器學習系統更廣泛的有害行為。

https://www.ithome.com.tw/news/149256

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貨櫃屋優勢特性有哪些?

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常見的新北市轉軸有哪些?

新北市轉軸鏈接產品零部主件必須用到的,用於轉動工作中既承受彎矩又承受扭矩的軸稱為轉軸。常見的轉軸有:手機轉軸(翻蓋或旋轉屏手機);筆記本電腦轉軸;便攜式DVD轉軸;LED檯燈轉軸;LCD顯示屏轉軸;GPS等車載支架轉軸等等 。

美著作權局判定AI不具有繪圖著作權

人工智慧(AI)雖然可以創作出音樂、繪圖等作品,但卻無法成為著作權人。一個AI系統對其創作的藝術作品,並不具備著作權,也不受美國著作權法保障。

,美國著作權局審查委員會上周針對美國人Steven Thaler在2018年,為其開發的AI演算法Creativity Machine提出的著作權人註冊復議案,做出駁回的決議。

爭議的作品是由Creativity Machine創作的作品《接近天堂的入口》(A Recent Entrance to Paradise),是由該AI演算法重新處理圖片成為一幅以「模擬瀕死經驗」的超寫實繪畫(如下圖所示)。Thaler於2018年向美國著作權局提出申請,並指該作品是由「機器上的電腦演算法獨立創作」,並希望註冊為「Creativity Machine持有人聘僱Creativity Machine所產生的電腦創作作品」。不過當局於2019年8月以這申請案「欠缺支持著作權宣稱所需的人類著作人(human authorship)」為由,首度拒絕其申請。

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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。

如何利用一般常見的「L型資料夾」達到廣告宣傳效果?

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Thaler先後在2019年9月及2020年5月提出復議,並稱著作權局提出的「人類著作人」要求違憲,並稱著作權法已有准許非人類受僱為創作著作人的前例。

在本周的審查中,審查委員會接受了Thaler所爭取「該繪畫是由人工智慧在沒有任何人類創意性投入下的獨立創作」的事實。但是委員會仍然堅持,著作權僅保護「人類創意心靈的智慧勞動成果」,Thaler的說法並不足以說服改變「人類著作權」為美國著作權保護的先決條件,因此只要作品不是由人類創作,便會拒絕其申請。

2018年美國著作權局也對一宗猴子自拍照著作權爭議做出判例。一隻猴子用了他的相機自拍,該照片著作權應屬猴子。不過當局認定只有人類的作品才受美國著作權法保護,因此判定猴子也不能控告攝影師侵犯牠的著作權。

https://www.ithome.com.tw/news/149473

高價位跟低價位的示波器又有何差異?

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飲水機設備有哪些?

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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。

上百個AI模型怎麼管?玉山銀揭露ML模型從部署到維運如何自動化

負責打造玉山銀行各種AI模型的玉山智金處,去年開始採用中央儲存庫來管理模型詮釋資料(Metadata)、模型版本和模型變數等資料,同時也客製化自建模型監控應用程式,跟時時量測模型評估指標,有異常就發送Email通知管理者。

圖片來源: 

攝影/王若樸

玉山銀行深度仰賴AI,內部使用了超過100個模型。為自動化管理模型,他們去年開始使用商用模型效能監控工具,來客製出自己的模型維運管理工具,透過視覺化儀表板來追蹤模型運作,還能自動發送模型異常通知,監控報表產生速度也從3天縮短到數分鐘,來加速模型維運管理。

數十年大數據經驗轉攻AI,負責打造5大領域模型

玉山銀行全力發展AI,還有賴於長年累積的大數據分析經驗。玉山銀行科技長張智星指出,玉山早在2006年就發展大數據分析業務,成立客戶風險與加值分析小組(CRV),來以客戶資料開發預測模型和客戶價值模型,找出商機洞察,並與資訊處合作打造分析資料庫。這個大數據分析模式,在玉山內部持續到了2014年。

2015年,玉山數位金融處成立,大數據業務模式轉向,改為與數金處和業務單位合作為主,分析的資料也更多元,將KYC數位足跡和爬文資料等納入分析範圍。這時,他們也開始聚焦非結構化資料的收集與分析,更展開一些AI專案來試水溫。

驗證AI成效後,2018年,玉山銀行成立智能金融處(簡稱智金處),專門打造各類AI應用程式,來給業務單位使用,要以AI解決商務問題。這時,他們的業務範圍更廣了,舉凡與業務相關的分析都包括在內,還要負責訓練模型、上架模型給業務單位使用。

那幾年,玉山定調5大AI發展領域,包括用來強化行員服務能力的賦能AI(如信貸檢核系統)、結合語音辨識和文字理解的風控AI(如信用卡防盜刷偵測模型、反洗錢偵測)、用來簡化工作流程的流程AI(如RPA加速紓困專案審核)、協助精準推薦商品的行銷AI,以及能與顧客即時互動的服務AI(如房屋估價系統),這些也是智金處的AI業務範圍。

為了加速AI開發和應用,智金處也自行打造了2款工具:AI研發雲和MLaaS平臺,分別來訓練模型和部署模型。至此,智金處有如玉山內部的AI供應商。

模型破百管理複雜,打造模型維運平臺讓效能監控更自動化

智金處4年發展,玉山內部AI專案不只有50、60個,所使用的AI模型還超過100個。但,光是部署一個AI模型的工作,就非常複雜。張智星解釋,用來部署AI的MLaaS平臺架構分為3部分,首先是數據加工層,將原始資料進行特徵工程、寫入特徵資料庫,接著是服務提供層,也就是AI推論層,當業務應用層系統(如信用卡處系統、財富管理、風險管理等)接收客戶資料,就會以API呼叫服務提供層的AI模型,讓模型抽取數據加工層的特徵後,來計算輸入資料,之後再透過API,將模型計算結果回傳給業務層系統。

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常見的貨櫃種類?

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張智星指出,最費功夫的是監控這些模型的表現,當模型偏移時盡快下架,得重新訓練後再部署上線,否則會對業務造成極大影響。舉例來說,信用卡盜刷偵測模型在2019年上線後備受好評,但去年疫情嚴峻期間,模型越來越不準,後來發現,不只是消費者習慣改變,從實體店家轉往電商消費,詐騙集團手法也因疫情改變。「這種變化讓模型難以即時因應,因此失準。」

但要監控模型,不僅得跨部門、投入大量人力和時間,模型失準後可能還得再花3至6個月重新訓練,這對擁有上百個模型的智金處來說,是個大問題。

因此,玉山決定打造一套模型維運平臺,來管理模型生命周期,更要建立一致、標準化的模型監控作業。為了加快開發,採用商用產品SAS Viya平臺模型效能管理應用程式,透過內建的模型量測評估指標,像是準確率、F1分數、靈敏性、特異性等多種指標,來追蹤模型是否偏移。

蒐集到模型效能數據後,玉山智金處再客製出視覺化儀表板,來追蹤上線模型的異常狀態(如廠商產品畫面示意圖),每個模型都有預先定義的閾值,當模型表現偏移,系統就會自動發送Email通知管理者。監控報表的產製時間也從原本的3天,縮短到數分鐘。

導入中央儲存庫追蹤各詮釋資料,記錄管理稽核軌跡

除了模型維運,智金處還肩負資料治理的任務。張智星表示,智金處得制定全行的資料治理計畫,不只要管理玉山成立30年來累積的資料,也得建立各種詮釋資料(Metadata)的管理制度,尤其是模型詮釋資料。

過去,他們採用Azure DevOps工具來管理程式碼,後來,為補足詮釋資料的管理,他們在去年開始採用Viya平臺上的中央儲存庫,來集中管理原本散落各處的詮釋資料。因此,只要是模型相關的詮釋資料,如開發者、開發時間、採用的演算法類型等20多種資料,甚至是模型版本、模型檔案、模型屬性和變數,都能在中央儲存庫中找到。

這個儲存庫,能根據不同模型設定權限,再讓相關人員參與、協作,查看模型狀態或簽核把關模型品質。這個儲存庫平臺,也能記錄管理和稽核軌跡,進一步滿足法遵需求。

至此,玉山銀行的AI模型開發、部署和前端服務應用等三大階段,都已能借助自動化工具來監控,掌管模型生老病死。

玉山AI模型自動化管理工具可以貫穿開發到服務三階段流程

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包裝設計是兼具美感和實用、設計和製作印刷的精緻工藝。包裝設計包含了結構規劃、視覺設計、材質選定及後續的生產加工

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