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2019年6月第332期HDD與SSD的超大容量挑戰
人們對資料儲存容量的需求，沒有像今日這般迫切。
各種資料與數位內容，每天不斷的被產生，
並迅速的被傳遞至世界各地，
光是Instagram，一天就會產生超過1億張的照片。
IDC的《資料時代2025》白皮書也預測，
到2025年，全球的資料量將達到163ZB，
是目前的10倍。
有這麼多的資料需要處理，需要儲存，
HDD與SSD只能化敵為友，
分別從技術面與應用面下手，
共同迎接即將來臨的超大容量挑戰 |
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CTIMES
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2019年6月第48期AIoT打造智慧物聯新局
根據IDC的預測，2019年全球物聯網（IoT）相關市場的商機，
將逼近1兆美元，其中，「AIoT」是最關鍵的趨勢。
這股人工智慧X萬物聯網的風潮，
透過各種感測器匯流與自動化控制的結合，
加以人工智慧對數據資料的加值，將會帶來更多的新應用，
包含新製造、新零售、新醫療、新物流與新金融等，
為全球範圍內的工商業市場，帶來全新的風貌 |
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SmartAuto
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2019年5月(第47期)CNC數控 拚加值
智慧製造趨勢，正重塑傳統的生產流程與產業風貌，
少量多樣與精準生產，也刺激製造業者採用新興的設備與技術，
以因應更加複雜的客戶需求。
作為製造加工機械核心的CNC數控系統，也開始呼應這樣的趨勢，
不同於過去只追求製造的精、準、快，
還要追求更多的附加價值。 |
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SmartAuto
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2019年5月(第331期)USB PD行動快充不缺電
行動裝置快速普及於消費者的日常生活，
而是否支援快速充電技術，
正成為消費者選購行動裝置的關鍵需求之一。
目前市面上快速充電方案也有諸多選擇，
知名者包括高通陣營的QC與蘋果採用的PD等標準。
工欲善其事，必先利其器。
想讓行動裝置功能完全發揮，
就必須充分瞭解快速充電技術的原理與特色。
此外，快充技術不同陣營之間的競合關係，
也將為快速充電的未來發展趨勢埋下伏筆 |
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CTIMES
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2019年4月(第46期)HMI製程可視化
◎ 智慧製造啟動，IT與OT開始整合，製程可視化也進一步提升，過去只負責簡單的人與機器間溝通的HMI，有了更吃重的全新角色。
而製造業對工廠可視化的強烈需求，更加快了HMI在規格上的演進腳步，除了觸控螢幕的規格不斷突破外，設計與應用也更趨多元化。
◎ 2019年的台北國際工具機展（TIMTOS）已順利落幕，今年的參觀人數不僅持續成長，更首度將展場擴大至今年才啟用的南港展覽2館 |
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SmartAuto
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2019年4月(第330期)CV2X蜂巢式車聯技術
車聯網（Internet of Vehicles），是當前全球政府和汽車產業傾全力駛往的願景，它是大物聯網（IoT）概念下的其中一支，目標是把道路上所有的一切連結，包含：汽車、號誌、各式基礎設施，以及行人。
目前，車聯網的聯網技術已逐漸成形，並有兩大陣營正在角力中，而彼此又有些差異與利基，一個是強調短距的DSRC（Dedicated Short Range Communications）；另一個則是主打大範圍以蜂巢式網路技術（Cellular network）為核心的CV2X |
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CTIMES
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2019年3月(第329期)綠色廢電子回收技術
分類、掩埋、燃燒、利用物理或化學來分解，
這些是我們以往對電子廢物所做的「回收」手段。
不過現在，
相較於回收，
越來越多廠商更側重於「環保分解」與「再利用」。
透過「綠色」回收手法，
不僅不會對壞境造成後續危害，
更重要的是，
這些分解後的原料將可以再回用於原製程。
因此，新一代的廢電子回收流程和技術，
不僅要能達成高效益的回收價值，同時更要確保不會危害環境和人體，
這就是我們所說的綠色廢電子回收技術 |
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CTIMES
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2019年3月(第45期)工具機的智慧布局
工具機的產業版圖正在位移，廣泛且深入的進行中，
而移動中的不只是生產基地，還包含了商業流程與製造技術，
企業的每一個環節都面臨調整的可能，
這將是工具機產業有史以來，最大規模的一次變革。
如今全球的市場，正如一個熱烈攻防中的棋局，
每一個棋子、每一個棋步，都將影響未來的營運成果。
所以執棋的人，眼要明，手也要快，
選擇最適合的技術，進攻最適合的市場，
為自身的企業發展，布下智慧的一局 |
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SmartAuto
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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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