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科技
典故
功成身退的DOS操作系统

尽管DOS的大受欢迎,是伴随IBM个人PC的功成名就而来,不过要追溯它的起源,可要从较早期的微处理器时代开始说起。
AIoT掀起智慧浪潮 厘清脉络抓紧边缘运算商机 (2020.10.29)
边缘运算是AIoT最重要的设计概念之一,终端设备也是台湾厂商的重要利基处,因此台湾厂商,除了在投入前要做足功课外,也应该改变产品策略....
审视需求选择平台 打造最适化智慧零售系统 (2020.10.28)
零售业者除必须积极面对新浪潮以外,也需谨慎选择IT架构,方能在激烈的竞争中存续与成长。
节能思维不断演进 强化管理效能创造更大价值 (2020.10.27)
短期之内「节能」的需求仍然远大於「创能」,企业面对未来发展,如何强化企业的管理效能,才是目前最大,也是最迫切的价值。
打造工业4.0第一步应用 边缘运算让产线检测更快准 (2020.10.26)
边缘运算也就是IT产业过去常谈的分散式运算架构,不同的是架构於物联网系统中的边缘运算模组,所需面对的应用环境更复杂,耗电、整合能力也要更隹,因此工业4.0所采用的边缘运算虽也属於分散运算,不过其难度更高
创意应用快速落地 用AI看见城市智慧未来 (2020.10.15)
在AI电脑视觉的应用中,城市是应用最广的场域,举凡安全监控、交通设施、医疗系统、零售餐饮等,目前都有厂商发展中,而在这其中又以安控与交通走得最快。
ST解决方案陆续问世 深化工业控制产品布局 (2020.10.13)
工业市场掀起智慧化浪潮,ST的完整的产品线与开发环境,可协助工程师可缩短产品的开发时程,快速设计出符合市场需求的自动化产品,从而掌握即将而来的智慧商机。
AI与机器视觉走向整合 产线品质改善效益明显 (2020.10.08)
对多数业者来说,AI属於新技术,要让效益如期浮现,架构仍须不断调整。
博弈市场商机庞大 投入发展需先找出市场定位 (2020.09.29)
疫情终究会结束,博弈产业仍会有重启之日,台湾业者可紧盯市场发展,掌握未来庞大商机。
善用数位工具强化营运效能 以新零售视角因应市场挑战 (2020.09.28)
新零售概念,是将包括所有的软硬体技术均视为手中工具,透过这些工具强化企业的营运效能,让所有成本支出的效益最隹化。
优化环境松绑法令 台湾创新将可展现强大能量 (2020.08.28)
新创是国家经济维持前进的重要能量,台湾虽不缺技术与创意,但过时的法令往往限制了新创团队的脚步,因此法令的松绑与环境优化,将是台湾经济维持竞争力的当务之急
以科技力量提升效率 巡检工作走向智慧化 (2020.08.27)
过去的巡检方式主要是透过人力,透过科技的力量,无论是人工或机器人作业,智慧化都可让此工作的效率更隹。
气候变迁速度加快 制造业绿色转型迫在眉睫 (2020.07.30)
台湾制造业向来以外销为主,必须满足客户要求,在此态势下,绿色转型已是台湾企业持续生存的必要策略。
疫情中作好数位准备 以新科技面对产业变局 (2020.07.29)
多数制造业者已开始着手导入新技术、起动数位转型,现在仍持观??态度的业者,可开始评估企业内外的资源,尽速开始智慧化布局,以迎接疫情结束後的庞大商机。
拟定策略完成转型 後疫情时代台湾仍可维持竞争力 (2020.07.28)
COVID-19和美中贸易战对全球制造业带来巨大冲击,身处世纪变局,台湾业者须审慎观察局势拟定策略,并完成智慧转型,以因应随之而来的变局。
预先整合多国多领域网路覆盖率 英飞凌eSIM全面串联IoT设备 (2020.07.27)
蜂巢式通讯网路将成为数以亿计的行动装置和机器连接至物联网的通讯骨干。嵌入式用户识别模组 (eSIM)做为蜂巢式通讯网路发展的核心,可安全地让装置连接至网路。为了促进这项发展,英飞凌针对纷繁复杂物联网装置和应用推出全面统包式 eSIM 解决方案
从设备预诊跨出第一步 打造IIoT擘划智慧制造蓝图 (2020.06.30)
设备预诊维修是多数制造业者导入工业物联网的第一诱因,透过此功能,制造业者可避免产线设备无预警停机,造成重大损失。未来还可延伸系统价值。
善用囗罩国家队经验 为後疫情时代储备制造能量 (2020.06.29)
在防疫过程中,汇集台湾制造能量的囗罩国家队发挥了重要战力,进入後疫情时代,国家队成员也各自归建,台湾制造业面对新变局,应积极转型,强化竞争力。
ST扩大电力、能源、马达控制三大面向布局 (2020.06.23)
意法半导体(ST)布局工业领域已久,近年来智慧制造成为全球趋势,市场对电力、能源、马达控制等技术需求不断攀升,为协助客户解决相关问题,ST持续强化产品开发外,提供更丰富的产品线与更强大的效能
机器人技术持续突破 逐步打开医疗应用市场 (2020.06.23)
随着机电技术的快速进步与智慧医护需求的浮现,机器人在医疗体系的应用将快速扩展,然而医疗产业对系统设备限制更多,验证期也更长,因此厂商必须有长期经营的心理准备,方能成功打进市场
AI技术持续突破 故障预测应用渐臻成熟 (2020.06.22)
先循序渐进的从无监督异常检测开始,再到对有监督的数据进行预测,业者就可以打造出具有监督学习功能的系统。

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