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智動化 / AI  
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獨霸編碼,笑傲江湖──ASCII與Unicode間的分分合合

為了整合電子位元資訊交換的共同標準,統一全球各國分歧殊異的文字符號,獨霸全球字元編碼標準,ASCII與Unicode的分分合合就此展開........
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。
伊頓以電源管理三大策略 協助佈局企業轉型2.0 (2020.01.15)
回顧2019年,貿易戰的洗牌讓製造業面臨著全球大遷徙的變動。台灣不僅身在全球貿易地緣的要角,更因卓越的製造技術與人才,讓國內外大廠接續加碼投資台灣。而全球環保意識的抬頭,國際大廠陸續要求供應鏈需供應100%綠電;台灣再生能源發展條例即將上路,都充分證明能源與電力轉型迫在眉睫
因應AIoT需求 嵌入式系統強化資料處理與儲存效能 (2020.01.09)
資料的運算與儲存,向來是嵌入式系統的設計重點。在AIoT架構中,這兩大重點也需再度強化,以因應智慧化系統需求。
物聯網掀起智慧浪潮 嵌入式產業展開新局 (2020.01.08)
導入物聯網已成為產業趨勢,作為物聯網架構最重要的嵌入式技術也贏來前所未有的榮景,要掌握即將而來的龐大商機,業者除了要強化自身軟硬體能力,還需具備異業合作能力,方能站穩市場
《Fjord趨勢2020》報告 (2020.01.03)
埃森哲(ACN)發佈《Fjord趨勢2020》報告指出,在經歷了業務和利潤快速增長的空前順境後,各大企業逐漸意識到深刻自省的必要性。在新十年的開始,企業必須全面考量內部戰略,重新審視企業自身的使命以及對整個世界的影響
利用深度學習分析衛星雷達影像 (2019.12.18)
本文敘述從Kaggle競賽學到最佳的構想,並且使用MATLAB及卷積神經網路(CNNs)來實現該構想,接著去建構能夠實際操作使用的軟體。
工研院眺望2020機械業好轉契機 不畏美中貿易戰歹戲拖棚 (2019.12.13)
在今年由工研院產科國際所舉辦的「眺望 2020產業發展趨勢研討會」專場中,則分別從總體智慧自動化產業或以工具機系統為核心,建議台灣廠商提出整體創新解決方案。
人工智慧革命: 無標記姿態擷取技術顛覆影片錄影 (2019.12.12)
科學家們使用The Imaging Source DMK 37BUX287相機進行高速錄影,結合實驗室自行開發的開源軟體工具DeepLabCut所寫成的機器學習演算法,來追蹤老鼠的行為事件及相應其腦部活動
加速汽車智慧化進程 (2019.12.09)
未來的智慧汽車將通過系統、軟硬體和以創新為基礎的最終矽技術得以實現。AutoPro技術解決方案能夠讓客戶能將智慧汽車的未來幻化為真實。
高齡化需求驅動醫材市場 創新應用以預防和輔助為導向 (2019.11.18)
全球高齡化需求與醫療人力短缺的現象,成為醫材產業的成長驅動力,而預防和輔助為研發創新應用的兩大目標導向。
強化學習:入門指南 (2019.11.14)
強化學習是機器學習的一種,指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動,來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標,即是在於找出能夠產生最佳結果的策略
後PC時代 嵌入式系統縱橫發展 (2019.11.12)
嵌入式是物聯網架構的重要技術,而隨著物聯網落地速度的加快,嵌入式也走向不同發展,不過無論如何變動,穩定度仍是其不變的設計前提。
強化學習:入門指南 (2019.10.29)
強化學習是機器學習的一種,指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動,來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標,即是在於找出能夠產生最佳結果的策略
深度學習在機器視覺領域的機遇與挑戰 (2019.10.18)
透過適合的機器視覺檢測就能克服人工的限制,因此隨著表面缺陷檢測系統的廣泛應用,協助提供高品質化生產與智慧生產自動化的發展。
由自駕車邁向智慧交通系統的進展 (2019.10.07)
愛美科City of Things計畫主持人Jan Adriaenssens展望交通和物流領域在未來幾年的進展,並預測人工智慧會在其中起什麼作用。
機器視覺走入AI世代 後勢發展深具潛力 (2019.10.01)
AI已是機器視覺的既定趨勢,AI機器視覺的市場龐大且需求明確,因此多數軟硬體廠商都已投入研發,新產品也不斷問世,未來發展值得期待。
因應工廠需求 打造特定AI視覺系統 (2019.09.25)
在製造業中,影像技術在生產與廠務兩端都有所應用,生產端主要為機器視覺,作為產品檢測之用,廠務端則是電腦視覺,用於工安、環境的偵測。
使機器學習推論滿足實際效能需求 (2019.09.18)
FPGA提供即時機器學習推論所需的可配置性,並具有能夠適應未來作業負載的靈活性;資料科學家和開發者需要借助兼具全面性且易用的工具才能運用此優勢。
工業4.0步步進逼 新一代感測器持續升級 (2019.09.04)
感測器是工廠自動化關鍵元件,更是實現工業4.0的重要關鍵。工業用感測器必須要能滿足智能工廠各不同環節的感測應用。常見者包括運動、環境和振動感測器等。
協作機器人百家爭鳴 靈活性和感測技術定天下 (2019.08.13)
協作機器人(cobot)便大大地應用了兩項關鍵技術—人工智慧和智慧型介面,在智慧製造版圖中,各工業機器人大廠紛紛進駐協作機器人市場...
 

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