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無人運輸：導航、定位、機電整合(2023.7第380期)
智慧運輸帶動無人機載具創新應用，
搭配精密電腦控制及演算科技，
從天空到地面，從陸地到海面，
新興科技戰早已開打。
新一代無人載具在技術層面上的優化，
包括自主能力、動態導航、障礙避免、決策執行。
AMR將成為製造和物流產業未來主流之星，
除了自動運輸貨物，還支援揀選等智慧功能。
進一步擴大它的應用空間 |
| 作者： |
CTIMES
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數位廠房二刀流：HMI與PLC(2023.7第93期)
智慧廠房持續演進，
不僅應用更廣，所涵蓋的領域也持續深化，
並持續朝著實現數位轉型的願景前進。
而要實現數位轉型，
第一步，就是讓廠房的數據透明化、系統化，
接著再可視化，最終迎來智慧化。
其中佈署的關鍵，就是HMI與PLC，
它們一個是數據匯流與數據可視化的樞紐．
另一個是工業現場設備數位控制的要角，
可以說是廠房數位化的兩把利刃 |
| 作者： |
SmartAuto
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USB一孔定江山(2023.6第379期)
USB的功能在這幾年裡迅速膨脹，
越來越快的傳輸速度，
越來越高的傳輸電量，
漸漸的，
USB也成了一個三頭六臂的技術，
並牽動相關的晶片與電路設計的更迭。
究竟USB是如何走上介面之王？
它的技術與功能又有什麼新進展？
展望未來，
USB又會如何闢土拓疆，
進一步擴大它的應用空間。 |
| 作者： |
CTIMES
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食品機械(低碳新食力)(2023.6第92期)
「民以食為天」向來是華人社會主流思想，
但隨著上世紀末以來全球化貿易蓬勃發展，
以及傳統朝九晚五的生活型態改變，
都讓餐桌上的食物逐漸走進超商、外帶等不同物流供應鏈與消費通路。
因此促進上中游食品加工和包裝機械設備，
潔淨度必須達到歐盟、食品GMP等級認證的嚴苛標準；
在進入人工智慧物聯網（AIoT）時代之後，
更要能支援Turnkey整廠輸出解決方案 |
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SmartAuto
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B5G－全面智慧互聯(2023.5第378)
B5G是指5G之後的下一代通信技術，
B5G具備更高的智能化水平，支持智能路由和自我優化等技術，
實現更高效、更可靠和更穩定的網路。
B5G的發展將為未來的智慧化、互聯化、數位化應用，
提供更快速、更廣泛、更可靠、更安全的通信支持。 |
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CTIMES
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半導體自動化(2023.5第91期)
台灣最頂尖的製造業，非半導體產業莫屬。
他們不僅生產製造的難度大，
同時，對於所處的生產環境也有極高的要求。
除了一般所知的無塵、無汙染之外，
對於低噪音、低震動，低耗能也有極高的要求。
另一方面，同樣面臨缺工與人才的問題，
半導體製造也急需先進的自動化方案的協助，
來應對節節高升的產能與良率的需求 |
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SmartAuto
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Micro LED真的來了(2023.4.第377期)
【2023.4月第377期】
又是蘋果說了算？
Micro LED顯示技術問世至今，
市場一直都持著觀望的態度，
直到蘋果Apple Watch將在2025年導入的傳聞流出。
而這可能會全面性的改變顯示技術的市場版圖，
因為它意味著兩件事，
一個是Micro LED量產的問題已被解決，
另一個則是成本的結構到了可被控制的階段。
而這更代表著Micro LED的時代真的已經來臨了 |
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CTIMES
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工業通訊 互通有無(2023.4第90期)
【2023.4月第90期】
綜觀目前製造業用來打造低碳智慧工廠的關鍵技術，
又以工業物聯網為最！
必須先經過有/無線通訊連結多端，掌控設備反饋的關鍵數據，
才能逐步落實「數位碳盤查（Digi Zero）」、碳中和等目標。
對於台灣大多數中小企業也可考慮先針對舊有廠房升級，
透過工業物聯網標準化，
來克服廠內不同設備、控制器之間通訊協議等挑戰；
或是採用無線通訊技術，快速打造更彈性生產線 |
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SmartAuto
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2023.3月(第376期)神經網路－為晶片加速!
神經網路神複製人腦架構，
可將人類解決問題的過程公式化或模組化，
如此可以賦能電腦解決更為複雜的問題。
儘管全球研究人員正積極開發類神經網路技術，
但普及與實用化的進程還是相當遙遠。
AI自動化也成為企業解決壓力的重要投資。
而無所不在的人工智慧，
也讓行動裝置增加了神經運算的選項。 |
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CTIMES
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2023.3月(第89期)綠色X數位x工具機
即使在經濟的低谷，數位轉型的步伐也不會停止前進。
因它是對抗當前複雜產業局勢的最佳利器，
不論是智慧生產還是無人製造，數位化都是基本的起點。
另一方面，隨著2030淨零排碳的時程不斷迫近，
製造業節能減碳已經從口號變成目標，
任何一個沒有在時間點前達標的業者，
日後的市場將難有立足之地，
也因此具備節能與低功耗的效能的工具機設備，
將是未來所有人的首選 |
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SmartAuto
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新東西 |
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TI首款衛星架構雷達感測器單晶片－AWR2544
汽車電子系統的設計正持續變化中，傳統的資料流和電路架構也不斷地受到挑戰，尤其是在更多數量的高性能感測器被運用到汽車系統之中，如何克服資料傳輸的效率與運算瓶頸，就成了開發商的一大難題 |
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