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智動化 / AI  
科技
典故
瀏覽器的演進

瀏覽器最早的名稱為WorldWideWeb,1990年它還只是僅供瀏覽網頁之用。1993年美國國家高速電腦中心針對Unix系統研發出Mosaic,利用GUI(Graphical User Interface)介面程式,可以將網頁上的圖跟文展現在螢幕上。1994年由網景公司推出的Netscape Communicator,在市場中有著相當高的佔有率,但目前瀏覽器的使用以IE為主流。
創意應用快速落地 用AI看見城市智慧未來 (2020.10.15)
在AI電腦視覺的應用中,城市是應用最廣的場域,舉凡安全監控、交通設施、醫療系統、零售餐飲等,目前都有廠商發展中,而在這其中又以安控與交通走得最快。
經AOI蒐集全製程資訊 加速傳產數位化轉型 (2020.10.07)
隨著工業4.0智慧製造潮流推動下,不僅可藉此檢測產品尺寸、瑕疵之餘,還要針對每個生產步驟檢測並蒐集資訊,納入AI加值應用。
全面進入工業領域 智慧機器視覺系統勢頭看漲 (2020.09.30)
智慧製造與新冠肺炎(COVID-19)兩相加乘,新一代具備人工智慧功能的機器視覺解決方案,迅速佔據舞台焦點,成為市場的主流。
善用數位工具強化營運效能 以新零售視角因應市場挑戰 (2020.09.28)
新零售概念,是將包括所有的軟硬體技術均視為手中工具,透過這些工具強化企業的營運效能,讓所有成本支出的效益最佳化。
藉由慣性感測器和機器學習評估老年人跌倒風險 (2020.09.21)
在Kinesis Health Technologies的工程團隊透過MATLAB開發一個客觀、量化的方法來對跌倒風險、脆弱性、活動性損耗進行篩檢的QTUG軟體系統。
以科技力量提升效率 巡檢工作走向智慧化 (2020.08.27)
過去的巡檢方式主要是透過人力,透過科技的力量,無論是人工或機器人作業,智慧化都可讓此工作的效率更佳。
促進工作負載整合成效 (2020.08.17)
工作負載的整合,也就是把工廠內部多個單一作業負載的機器匯整成數量較少的「全能」裝置概念,具有不勝枚舉的諸多好處。
數位分身在工業應用大顯身手 (2020.08.05)
數位分身被視為工業4.0的關鍵技術。透過對設備與機具的深度模擬,將能進一步降低管理人員的負擔,提高整體管理的效能。
AI醫學影像前瞻技術探勘 (2020.07.20)
AI導入醫療流程需要更大規模的流程整合,如何將AI技術延伸至診療流程的前置處理與後期判讀極為重要;而在AI導入的過程中,亦需適時地創造新的服務加以協助。
雲端服務需求激增 數據機房面臨綠色能源挑戰 (2020.06.09)
目前日益依賴數位技術的社會,突顯了決策者在極端條件下,更需要仔細評估靈活性資源的潛在可用性的需求。
人工智慧長驅直入 邊緣運算漸成產業主導要素 (2020.05.15)
隨著運算資源成熟,邊緣運算將成為所有產業和應用的主導要素。特別是機器人等各種複雜的邊緣裝置,都將加速此一轉變。
Edge MicroDC—邊緣運算微型資料中心發展趨勢 (2020.04.30)
邊緣運算微型資料中心(Edge Micro Data Center)採用分散式系統,在介於終端設備與雲端運算的位置之中,扮演數據緩存、過濾等「預處理」功能。
工程師必須關心的2020年AI/工業4.0關鍵趨勢 (2020.03.27)
科學家和工程師能藉由專業領域知識在AI專案取得某種程度的成果;然而,若利用如自動標記等工具來快速地處理龐大、高品質的資料集,將是進一步成功的關鍵。 隨著取得了現有深度學習模型與研究並加以持續改進,科學家與工程師得以在人工智慧(AI)專案得到更大範圍的成果
智慧製造浪潮襲來 HMI角色重新定位 (2020.03.27)
HMI發展已久,過去功能僅聚焦在機台控制與運作狀態顯示,但在智慧製造概念下,HMI的角色被重新定義,其架構也必須再次進化。
工業機器視覺:提高系統速度和功能,同時提供更高簡捷性 (2020.03.11)
速度更快,性能更好的機器視覺是邁向下一世代工業自動化,無人駕駛汽車和智慧城市管理之主要手段。
甲骨文預測:2020-2025年十大雲端趨勢 (2020.03.05)
甲骨文預測,90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化,工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。
5G時代與AI邊緣運算結合 倍速實現智慧製造 (2020.03.03)
當5G加上AI邊緣運算,對於工業互聯網中的智慧製造將產生顯著的影響。
機器學習開啟行動裝置大規模運算新革命 (2020.02.11)
在機器學習的案例中,最具挑戰性的是多媒體強化功能。而大規模運算將成為行動運算晶片開發人員所面臨的最大挑戰。
克服導入障礙 讓工業物聯網效益浮現 (2020.02.04)
工業物聯網被視為製造業未來的趨勢,不過要順利導入系統,讓效益如期浮現,必須克服各種問題,製造業者可善用設備廠商的解決方案,降低導入的難度。
嵌入式系統朝向數據為核心的設計架構 (2020.01.31)
身處在AIoT時代,嵌入式系統至少會有兩個發展趨勢,一個就是應用的數量,另一個就是人工智慧功能的運用,以因應更多對於影像等數據的處理需求。
 

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