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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。 |
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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。 |
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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 |
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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。 |
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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。 |
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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 |
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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。 |
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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 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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意法半導體STM32H7微控制器 雙核性能滿足AI與工控應用 (2019.06.27)
意法半導體（STMicroelectronics）新款微控制器STM32H7是業界性能最高的Arm Cortex-M通用MCU，其整合了強大的雙核處理器、節能型功能，以及強化網路安全功能於一身。
意法半導體微控制器事業部STM32高性能產品資深行銷經理Renaud Bouzereau指出，新產品採用Arm Cortex-M系列中性能最高的480MHz Cortex-M7內核，另增加一顆240MHz Cortex-M4內核 |
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醫療保健業：資料準備程度指數 3級 (2019.06.25)
為了探究全球資料變遷趨勢所向，希捷科技委託IDC執行的《世界的數位化—從邊緣到核心》白皮書，書中預估全球資料領域1到2025年將增至175ZB... |
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網通架構完善與否 決定物聯網系統效能 (2019.05.31)
通訊網路鏈結底層設備與上層雲端，是物聯網架構的重要環節，而隨著物聯網落地速度的加快，應用漸趨複雜，網通概念也逐步進化。 |
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AI補上最後一塊拼圖 邊緣運算效能浮現 (2019.05.23)
邊緣運算是讓終端設備具有一定程度的運算能力，可大幅降低雲端平台負載，提升系統效能。 |
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UGG第四屆磨削研討會 導入百年知識實現創意 (2019.05.20)
隨著工業4.0趨勢已成為現今國際製造業主流，但對於研磨加工產業而言，除了同樣要求須藉此提高生產力與降低成本之外，更該關注如何導入專家知識以實現創意.... |
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BMW利用機器學習檢測汽車的過度轉向 (2019.05.20)
在BMW，正在探索利用各種機器學習方法來偵測過度轉向的狀況，並且利用MATLAB開發了一種監督式機器學習模型作為概念驗證。 |
