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2019智動化年鑑／採購指南
2019年肯定會是一個需要蹲馬步、練身手的一年。幾乎所有的市場分析機構也指出，2019年至少要等到下半年之後，才會有機會出現反彈。但從長期的技術與應用演進來看，2019年可說是處在一個反彈波段的起點，包含5G、人工智慧、更先進的半導體技術（5奈米和異質整合），都將在2019年在往前一步，並更接近它們的商用期。
有了這些新技術做基礎，工業自動化的應用也就可以更紮實的發展，進一步的突破 |
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SmartAuto
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2019年2月(第328期)神經網路－開啟人工智慧應用新篇章
為了改善電腦系統在資料處理上的效能，科學家將主意打到了人類的神經網路上。這個念頭並不是神來一筆，而是觀察到人類的腦神經在處理視覺、聽覺和語言方面，有非常卓越的表現。
這種參考人類神經元結構所產生的資料處理程序，被稱為「類神經網路」或者「人工神經網路（Artificial Neural Network，ANN）」，它就是一種模仿生物神經網路結構和功能的數學模型的演算法，更是人工智慧深度學習的關鍵技術 |
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CTIMES
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2019年1月第44期IIOT工業物聯網
市場研究公司MarketsandMarkets指出，2018年全球工業物聯網（IIoT）市場規模約達640億美元，預計將在2023年成長至914億美元，複合年成長率為7.39%。
另一家市場研調機構Global Market Insights也預估，到2024年之前，IIoT市場將快速成長，而提高生產率、工安，及降低營運成本是主要驅動因素。IIoT還將加速垂直領域的再造和成長。
由此可見，IIoT的需求正處在火頭上，各式的工業領域與生產應用都將會逐步納入此架構，但要從何做起？又要在哪施力？則是第一線業者最關心的命題 |
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SmartAuto
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2019年1月第327期「轉」進2019
2018年台灣的年度代表字是「翻」，這個字完美的詮釋了去年台灣的處境，無論是政治版圖的翻轉，或者是產業地位的翻動，的的確確是諸多方面都處在一種位置調動的情況。
有了翻動中的2018，那2019年呢？CTIMES認為將是一種處於「轉」的狀態。
不管是因為技術應用此消彼長的衝擊，還是因應政經環境變動的考量，或者基於市場因素的策略調度，2019年就是一個要想辦法找出路的一年，而找的方法，就是「轉」 |
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CTIMES
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2018年12月第43期工業自動化量測
隨著5G與工業4.0應用的導入，
對於實際廠務與製造流程都產生了巨大的變革，
自動化量測與檢驗方案也有了新的思維與方案。
最大的變革，就是數位化與網路化。
在這兩個趨勢的驅動下，自動化量測方案將更重視軟體解決方案的搭配，被搭載符合5G網路規範的設備，以因應多頻與高速的時代，並讓自動化量測的設備和流程也能順利的成為工業4.0和物聯網架構下的一環 |
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SmartAuto
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2018年12月第326期數位電源設計
理論上，100%的轉換效率是不存在現實世界裡，
但全力追求低於1%的誤差，卻是工程師的匠心所在，
這也是一流產品與二流產品之間的差異，
就在於那1%的美好的使用體驗。
雖然傳統類比的電源管理技術一直十分成熟可靠，且在半導體技術的突破下，類比方案的性能也不斷提升。但隨著節能趨勢的不斷提升，產品應用與功能的複雜度也持續增加，除了對電源控制和調節的精準度與細緻度的要求達到新高外，如何縮小產品的體積，並簡化系統的設計也是重要關鍵所在 |
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2018年11月第42期工業電腦
工業電腦一直跟著工業應用的需求成長與變化，是工業發展的重要基石。
到了目前講求智慧應用的工業4.0時代，工業電腦也開始進入了新一輪的升級，並受到更多的關注，主要的方向就是當前的兩大趨勢，物聯網與人工智慧，也就是目前產業熱門的AIoT架構。
國際市場研究機構ResearchAndMarkets.com就預測，全球工業PC市場預計將達到7.52％的年複合增長率，並從2017年的42.36億美元，到2023年達到65.46億美元的總體規模 |
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2018年11月第325期智慧語音
蘋果的Siri起了個頭，但卻沒有帶來太多的迴響，反倒是亞馬遜Echo的Alexa迎來了一整個智慧家庭產業的新變革－ 智慧語音的時代。
語音介面是「智慧語音助理」的核心，扣除在雲端的人工智慧字詞和語意的辨識與學習外，其在終端設備上的聲音輸入、訊號處理、演算處理、智慧學習，以及應用場景的設計優化，都是影響最終整體使用者體驗的關鍵環節 |
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CTIMES
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2018年10月碳化矽半導體
相較於矽（Si），採用碳化矽（Silicon Carbide；SiC）基材的元件性能優勢十分顯著，尤其是在高壓與高頻的應用上，然而，這些優勢卻始終未能轉換成市場規模，讓這個問世已十多年的高性能元件一直束之高閣。但隨著電動車與綠能應用的普及，碳化矽的市場迎來了新一波的高潮。
根據國際研究機構MarketsandMarkets的預測，至2022年，碳化矽的市場價值將達到6.1億美元，而2017至2022年的年複合成長率更將高達17.4% |
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2018年10月(第41期)機器視覺
機器視覺（Machine Vision），是工業自動化最關鍵的環節之一，影響面向之大，幾乎所有的生產設備要進入智慧製造都需要用上它。不僅是物件的辨識與判讀，元件的夾取與放置都需要仰賴先進的機器視覺技術來達成。
推目前機器視覺最主要的應用場域為品質檢測與自動化製程，包含汽車、製藥、食品和包裝對機器視覺的需求正持續高漲。其中工業應用是目前在台灣非常主流的一項，無論是結合機器手臂，或者製造產線的自動化，機器視覺可說是無處不在 |
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