長庚醫院宣布用5年打造高速運算AI資訊中心,要讓AI模型訓練快5倍

長庚醫院宣布要用5年打造高速運算AI中心

 

攝影/王若樸

長庚醫院今日(11/12)宣布要打造高速運算AI資訊中心來加速長庚醫院的醫療AI研發提高自家實驗室如醫療AI核心實驗室、基因醫學核心實驗室等研發能量預計5年分階段完成高速運算AI資訊中心建置。

2018年成立醫療AI核心實驗室現有50、60個專案在進行

IT一直是長庚醫院重視的領域。林口長庚醫院院長暨醫院決策會主任委員程文俊指出早在2000年長庚醫院核心系統HIS就從大型主機走向開放式架構2014年成為臺灣第一家獲醫策會認可的智慧醫院並在2018年成立專屬的醫療AI核心實驗室來研發多種醫療AI應用目前就有「50、60個AI專案在進行」長庚醫療AI實驗室副主任林器弘補充更有20、30個專案已經導入臨床流程正式使用。

長庚醫院瞄準的AI領域涵蓋影像判讀、數位病理像是幾年前與雲象科技打造的鼻咽癌輔助判讀AI、骨盆骨折判讀AI今年也再次攜手雲象挑戰難度更高的血液病理判讀AI。

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不過醫療AI涉及大量複雜的運算現今當紅的數位病理就是其一光一張玻片影像就高達2GB至8GB若要用來訓練模型揪病灶大多只能切割影像、分區塊進行難以用整張影像來訓練。這也意味著模型訓練時間會更長久。

HPC中心建置後將達到100張Tesla V100 GPU算力

為加速研發長庚醫院在2018年醫療AI核心實驗室成立時就先購置4臺專攻複雜運算的Nvidia DGX-1(含32張Tesla V100 GPU)超級電腦現在他們更進一步聯手國眾電腦、英特爾和思科來建置高速運算AI資訊中心強化算力。

在這個高速運算環境中長庚醫院將使用搭載英特爾最新處理器的思科UCS伺服器同時搭配思科網路設備和流程管理軟體(Workload Optimization Manager)來跨資料中心調度運算資源大幅優化效能、降低成本並快速評估應用軟體與資源的相依性和使用率。特別的是之後還有一套專門的機器學習程式來評估資源決策能即時優化資源分配。此外林器弘透露該中心建置後整個長庚體系將具備100張Tesla V100 GPU成為臺灣算力最強的醫院。不過長庚醫院沒有揭露這項資料中心計畫的建置金額。

5年計畫將分階段導入第一階段將完成基礎設施的建立第二則是強化資安再來是陸續提供AI服務。有了新算力加持長庚醫院預計模型訓練時間至少能加速5倍整體影像辨識效能可優化10倍而蛋白質分子動力演算可加快20倍至於基因定序的驗證計算則能加快10倍可讓長庚旗下基因醫學核心實驗室、幹細胞與轉譯癌症研究所、癌症基因體研究中心等單位也受益。

長庚醫院擁有臺灣20%的醫療資料更在2019年成為第一家拿到國際HIMSS EMRAM第七級電子病歷認證的臺灣醫院再加上這項龐大的建置案參與廠商也拉高了產品和技術的規格。思科總部將納入國際級的國家數位加速計畫(CDA)以總部的資安資源、網路解決方案和軟硬體整合能力來支援。而英特爾總部也將專案納入全球性的RISE科技計畫同樣會提供總部的產品和技術支援。

https://www.ithome.com.tw/news/147813

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臺南市與華碩雲端打造動態影像AI感知平臺,自動偵測車流、人流,民眾是否戴口罩、保持社交距離

無人機空拍影像利用AI協助辨識路口的車流、車速及車種。

 

華碩雲端

AI如何協助城市治理臺南市政府近期提供一個示範市府和華碩雲端合作打造一個城市動態影像AI感知平臺藉由空拍機蒐集影像透過5G傳送至該平台經由AI辨識重要路段的車流交通情形或是知名景點的觀光人流感知平臺甚至可透過醫院或景點的IP Cam所蒐集的影像辨識民眾是否依規定配戴口罩、保持社交距離。

無人機空拍影像已逐漸被應用在市政管理上市府不同局處開始利用無人機蒐集空拍影像作為各業務分析決策之用但由於各局處沒有共享影像資料同一地點可能有不同局處先後蒐集空拍影像往往造成資源的浪費因此臺南市政府最初目標是打造影像共享平臺方便各局處共享影像。

然而不同局處使用影像共享平臺若以人工檢視影像仍然相當費時費力因此市府和華碩雲端合作導入AI打造動態影像AI感知平臺這個AI感知平臺採用混合雲架構由市府本地端的機房及雲端的TWCC台灣AI雲(位於國網中心)組成將空拍機拍攝的影像經由5G先傳送到市府機房再送到TWCC台灣AI雲進行AI辨識訓練訓練出的模型部署至市府機房由市府機房負責執行AI推論及城市儀表板。

而無人機所拍攝的影像資料也利用混合雲的架構將AI辨識分析過的影像資料3個月內的熱資料儲存在市府機房以方便各局處查詢之用超過3個月的冷資料則送到TWCC台灣AI雲留存。

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臺南市政府表示該感知平臺的最大特色是靈活性可透過機器學習擴充AI影像辨識模型增加平台AI感知的能力為發展泛用型AI的重要一步。各局處經由此平台可快速驗證AI應用的可行性經過優化後奠定Edge AI的基礎。

經過6個月蒐集資料、訓練模型目前AI感知平臺先提供3個示範應用包括路口車流辨識、景點人流分析以及COVID-19防疫的公衛應用。

路口車流辨識主要是以空拍機在安和路一段與中華路口、新港社大道與富強路口、86號快速道路與關新路一段路口、86號快速道路大潭交流道接中正南路二段往南等4處路口透過AI辨識車流、車速、車種。市府表示辨識模型經驗證準確率可達98%具有一定的辨識準確性。

至於景點人流辨識則在知名的景點如安南的鹿耳門聖母廟、安平的林默娘公園空拍機拍攝影像辨識兩地的人流情形經驗證準確率可達95%以上。

AI感測平臺也被用於COVID-19防疫工作的驗證上不過並非使用無人機空拍影像而是在安南醫院、安平古堡的網路攝影機利用AI辨識即時偵測民眾是否配戴口罩、保持社交距離。

臺南市政府研考會指出目前先將市府員工的帳號登入該平台未來有使用需求的專案提出申請審核通過後就能登入AI感知平臺查詢各自業務需求的影像資料。初期先完成3個示範應用未來也會和各局處合作進一步擴大AI感知的應用協助處理複雜的市政管理。

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讓語言障礙的帕金森氏症、腦麻病患出門更容易與人溝通!Google新App能幫忙轉譯文字再合成語音唸出聲

語言障礙者Aubrie Lee點餐時已經能透過語音轉語音的技術由App正確覆述她的餐點內容以便讓店員理解。

 

圖/Google

全球有數百萬人受到中風、漸凍症、腦性麻痺、腦部創傷或帕金森氏症等病症影響無法發音正確且流暢的說話導致說出來的話難以被他人理解。Google正在測試一款Android應用程式稱為旨在協助語言障礙人士讓他們更輕鬆地和他人溝通並能與Google語音助理互動。近日也徵求來自澳洲、加拿大、紐西蘭和美國的英語測試人員來進行Beta版測試。 

Relate計畫從2018年展開試圖以語音辨識的技術來改善語言障礙者說話難被理解的處境。Google AI部門產品經理Julie Cattiau指出一般的語音識別技術在缺乏非典型語料作為訓練資料的情況下無法辨識這類說話型態所以Google語音與研究團隊數年來召集語言障礙者參與研究錄製特殊語音樣本目前已經累積超過數百萬筆特殊語料來訓練非典型語音辨識模型。

參與這項計畫的其中一位語言障礙人士就是Google的品牌經理Aubrie Lee同時是Google身心障礙員工資源小組的主席她患有肌肉萎縮症導致語言能力受到影響。但從Google可以看到這款App已經能在Aubrie Lee點餐時正確覆述她的餐點內容以便讓店員更容易理解她的意思。她也因此為App命名為Relate(訴說)。

Relate涵蓋三大功能:聆聽、覆述、啟用Google助理

Google整合了核心語音識別模型與多項既有技術開發了Relate應用程式。這款App涵蓋三大功能。其一是最核心的語音轉文字功能(Speech-to-text)讓使用者先錄製約250~500組語音詞彙由AI引擎自動學習並訓練出個人化的語音識別模型來正確瞭解使用者獨特的說話方式並將語音轉譯為文字。

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Julie Cattiau表示錄製500組詞彙大約需要30~90分鐘不等但若錄製了250組詞彙後模型準確度已經達到一定標準則會提前釋出模型來應用「這取決於語言障礙者本身語態可被理解的程度。」

而這些需要預錄製的詞彙也非使用者隨機挑選團隊會從日常用語及Google語音助理常用詞彙中彙整再要求使用者錄製。因此這款App並不一定適用所有場景比如使用者說出「mathematics(數學)」這個詞彙時App不一定能辨識出來但使用者可以自行建立個人化的詞彙比如家人朋友的名字、特殊常用詞彙等擴大App可識別的詞彙範圍。「新增App需求之外的詞彙也能讓模型變得更加堅固(robust)。」Julie Cattiau說。

App的另兩項功能則是整合了Google本身的相關技術比如語音合成功能(Text-to-speech)也就是當使用者的特殊語音轉為文字資訊後App可將文字以清楚的合成語音重新覆述。App還能串接Google語音助理讓使用者透過App啟動語音助理來進行開燈、點播歌曲等操作。

之所以將特殊語音識別技術與Google語音助理結合來啟動多種操作Julie Cattiau表示「導致語言障礙的疾病通常伴隨著行動障礙對使用者來說更需要Google Home這類科技工具的輔助。」透過這款AppGoogle不只要讓語言障礙者更容易與他人溝通也要讓其生活更加便利。

不過這款App目前只支援英文Google還在研究如何將這項技術擴大應用到其他語言中。

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持續擴展DPU宇宙,Nvidia發布新版軟體開發套件,納入零信任資安應用情境

為了持續支援視覺運算與機器學習的應用GPU運算技術供應商Nvidia在一年多前正式跨足資料處理器(DPU)領域也讓這項加速運算技術不單活躍於高效能運算、5G電信架構數位轉型等應用需求現在也能延伸至企業資料中心領域幫忙分攤CPU與GPU的資料存取與處理負擔於是形成了三足鼎立的運算架構發展趨勢。

而在軟體平臺的部分Nvidia也先後針對CPU與GPU以及CPU與DPU之間發展出運算統一裝置架構(CUDA)以及資料中心基礎架構單晶片架構(DOCA)。

今年11月舉行的GTC 2021秋季大會期間Nvidia宣布下一代DPU:BlueField-3預計在2022年5月開始提供樣品搭配的DOCA軟體平臺也正式推出1.2版增加了零信任資安框架能將多種威脅保護能力像是:負載平衡、深度封包檢測、入侵偵測、分散式網路防火牆、智慧型遙測、安全群組(Security Group)將身分驗證、見證(attestation)、監控等查核機制拓展到每個接觸點涵蓋電腦、應用系統、資料、人以及伺服器、容器、儲存、網路基礎架構。

在DOCA 1.2當中Nvidia新增了108支API開發人員社群也成長到1,400人的規模而且有更多廠商加入BlueField DPU宇宙。

以資安廠商而言新增了F5、Juniper Networks、趨勢科技以及Aria、Custodio Technologies、Imvision、Nucleon、SentinelOne;在系統平臺廠商的部分有Nutanix加入;關於邊緣運算的部分有Versa Networks加入;至於儲存廠商新增Dell Technologies、IBM、Nebulon;雲端廠商的部分加入Cirrascale Cloud Services、OVHcloud、StackPath。

透過DPU的幫忙Nvidia可協助企業建置多種安全、可掌握安全狀態的雲端服務──藉由控制資源存取、驗證每一支應用程式與每一位使用者以及隔離可能已經遭到入侵的設備等手段協助企業保護資料免於破壞與遭竊。

在進階的零信任功能上DOCA 1.2將提供多個程式庫與容器化服務涵蓋軟體與硬體身分驗證、硬體助力的全線速資料加密上述的分散式防火牆與智慧型遙測以及政策強制施行──針對多個微服務、租戶之間的角色存取控制(RBAC)以及安全隔離。

而與實現零信任資安有關的技術還有Nvidia在GTC 2021春季大會宣布發展的AI資安框架Morpheus現在也釋出第2個初期使用版本他們希望透過這樣的技術協助開發相關應用的廠商與組織替資料中心提供新的資安防護機制而當中支援幾種作法例如:從IT基礎架構著手促使應用程式的執行可以彼此隔離;運用加速運算與深度學習技術提升次世代防火牆的性能之餘也能持續監控與偵測資安威脅。他們表示基於這樣的加速與卸載方式能將伺服器處理相關負載的速度提升至600倍之高。

Nvidia之所以看好零信任資安應用主要理由在於人工智慧、5G、智慧裝置等創新應用的崛起大大擴展了當代資料中心所要處理的網路流量而這也導致我們難以憑藉既有技術去識別潛在的侵害與攻擊活動而Nvidia現在打算以BlueField DPUs、DOCA、Morpheus這三大技術來打造零信任資安平臺協助開發者去建立完整的安全環境進而針對走向雲端原生架構的資料中心環境提供即時防護能力。

引領DPU應用風潮拉攏VMware為首的多家企業級IT廠商拓展市場

在2020年春季召開的GTC大會Nvidia首開先例預告將跨足DPU與CPU等兩大領域到了秋季GTC大會期間他們併購網路設備廠商Mellanox之後取得的SmartNIC技術也以DPU的名號正式浮出檯面。

當時他們端出的陣容包含:硬體型態的BlueField-2晶片/智慧型網路卡以及軟體型態的DOCA組成元件、4大應用領域(基礎架構管理、軟體定義儲存、軟體定義資安、軟體定義網路)以及與其合作的重量級企業應用廠商VMware。這樣的組合一出現震撼整個IT界Nvidia也預告下一代的BlueField-3、BlueField-4將分別於2022年、2023年問世。

DOCA 1.0

到了GTC 2021春季大會他們宣布要推動以DPU來加速的資料中心基礎架構以此區隔歷年來陸續發展的各種IT架構像是:單體系統、軟體定義資料中心、分散式與橫向擴展型微服務、GPU加速運算。

此時Nvidia正式發布這系列DPU專屬的軟體開發套件:DOCA SDK 1.0版他們也調整了DOCA的具體架構內容並公布技術堆疊與元件組成的資訊。

基本上DOCA可同時用於兩大領域:底層的基礎架構服務以及上層的應用程式廠商與用戶均可針對它們進行軟體開發運用可程式化能力、功能可相互隔離運作等機制實現編製型基礎架構(Composable Infrastructure)、資料中心服務卸載至DPU執行以及安全而不掉速的網路傳輸等目標。

DOCA包含3大元件:驅動程式、程式庫、服務均可執行在Nvidia的DPU也就是BlueField以及融合DPU與GPU的BlueField-X之上。

在更上層的是參考應用程式Nvidia提供6種類型包含:網路、資安、儲存、高效能運算/人工智慧、電信、多媒體這些應用均可從伺服器端的CPU當中卸載到DPU進行處理以實現加速與隔離的執行方式進而大幅改善效能與運作效率協助資料中心提升為兼具虛擬私有雲的隱密性以及公有雲的擴展性同時還能具備加速運作、完整的可程式化彈性、安全保護等特色。

就應用程式開發者的角度而言DOCA的運作分成兩個區域:可協助應用程式組建的軟體開發套件(SDK)以及在DPU執行應用程式必備的執行時期元件(runtime)。

以SDK而言包含:程式庫、驅動程式、工具套件、文件、參考應用程式的原始碼;而另一個執行時期元件包含:程式庫、執行時期元件的二進位型態以及編譯工具、安裝工具、效能測試器、多種DOCA服務代理程式可運用多種DPU API與功能來設定DPU加速卡、安裝作業系統以及在DPU執行軟體同時Nvidia也在此針對伺服器與網路端提供建置、支援DPU加速卡等功能的管理工具以便因應容器化與加速服務的調度指揮作業。

  

就管理工具而言又可細分為多個元件根據Nvidia的規畫此處將陸續提供SDK Manager、建立工具(Provisioning tools)、遙測處理。對於搭配DPU的電腦或伺服器此處的SDK Manager可協助管理與更新系統中執行的BlueField SDK並且安裝DOCA軟體開發套件與執行時期元件以及用來更新DPU端執行的作業系統與DOCA的開發容器(development container)。

另一個遙測處理則是指能針對DPU執行特定資訊擷取功能以及關鍵網路環境與伺服器狀態的遙測當中可搭配事件記錄管理、資料分析或網路安全工具來進行相關資訊的共享或收集。

至於建立工具的部分DOCA在1.0的後續版本才會提供能用來簡化設置與自動處理多張DPU加速卡的部署也將允許用戶透過指令碼與管理工具來進行操作。

在GTC 2021春季大會期間Nvidia也順勢公布DOCA合作廠商生態系統當中涵蓋四大領域:軟體定義基礎架構、企業儲存系統、網路安全、邊緣運算。以軟體定義基礎架構廠商而言有Canonical、Red Hat、VMware;儲存廠商的部分涵蓋DDN、Excelero、NetApp、Vast Data、Weka;在資安廠商方面有Check Point、Fortinet、Guardicore、Palo Alto Networks;邊緣運算的部分則有BroadBridge Networks、CloudFlare、Juniper Networks、F5。

同時他們也公布BlueField-3更多規格像是採用16顆Arm A78核心、PCIe 5.0介面、DDR5記憶體搭配新一代的網路介面ConnectX-7提供400 Gbps的網路吞吐量但BlueField-4推出時間延至2024年。

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為了證明這個架構可行Nvidia也以身作則在GTC 2021春季大會上宣布自家雲端遊戲平臺GeForce NOW導入BlueField-2將軟體定義資料中心、資安防護、遙測以及NAT、DDoS防護、反向代理的執行卸載到DPU處理。

DOCA 1.1

到了7月Nvidia推出DOCA軟體框架1.1當中增加了5項新特色例如針對Flow的處理在加速閘道功能中的對應程式庫能促成分隔網路之間的互通而在網址、DNS的過濾與轉送功能處理上也提供了範例應用程式;因應連線追蹤的需求提供狀態流向表(Stateful Flow TableSFT)的加速處理;在搭配DPI程式庫的狀態之下可針對模式比對處理提供正規表示式的加速機制;同時這裡也提供DOCA Runtime for x86元件能讓在x86系統中執行的應用程式就地進行加速而不需要完全卸載到DPU省去相關的傳輸作業。

        

而在DOCA合作廠商與應用生態系統的部分Nvidia在原本的四大領域當中又擴增了雲端服務一類有百度、京東、優刻得(UCloud)這3家中國雲端業者加入。

DOCA 1.2

在GTC 2021秋季大會期間Nvidia宣布DOCA 1.2將於能讓合作廠商與用戶針對BlueField DPU加快腳步開發相關應用程式以及全方位的零信任解決方案當中將新增身分驗證、見證、隔離、監控機制使其成為零信任與分散式安全平臺。

Nvidia將針對DOCA平臺提供零信任資安框架以及名為App Shield的應用程式保護解決方案。同時也增加多種加速服務像是DOCA Telemetry、DOCA Firefly、DOCA Host Based Networking。

其中的DOCA Telemetry可用於DPU、GPU、主機的即時執行狀態掌握支援多種串流資料傳輸協定可運用高頻寬的跨處理程序通訊通道(IPC channel)因應密集的資料串流處理。DOCA Firefly負責的精準時間同步處理(Precision Time Synchronized)可針對整個資料中心環境提供服務加速時間處理的相關應用像是時間感知型流量壅塞控制、分散式快取、分散式同步資料庫。

至於DOCA Host Based Networking(HBN)則是處理DPU與裸機伺服器之間的路由在底層路由使用BGP協定時可搭配EVPN以支援多租戶環境。

為了在資料中心的所有應用層面實現零信任Nvidia表示他們將透過BlueField DPU與DOCA提供三大重要功能:一認證平臺身分的能力;二提供工具加快身分認證、存取控制、加密等作業的處理速度;三、實踐「保持質疑、不斷驗證」的態度。

驗證平臺的合法性

在平臺認證的部分DPU可基於本身的硬體信任根提供安全與可量測(measured)的系統開機能力;這裡將運用基於設備識別組合引擎(DICE)而成的平臺以及DPU軟體的遠端見證。基本上DICE是一系列軟硬體技術可用於硬體加密設備的身分識別、見證、資料加密。

BlueField在最底層架構中提供了硬體信任根與獨一無二的裝置ID能執行可測量的安全開機方式如此一來能驗證所有執行在DPU的軟體確認它們都是獲得數位簽署與通過身分驗證的同時可突顯開機映像是否都已妥善完成上述安全程序的檢核避免實際的開機過程當中載入不同或額外的程式碼。

這樣的開機驗證保護基本上主要仰賴硬體信任根作為信任鏈(chain of trust)延伸的起點而此處所謂的測量是會針對那些已完成數位簽署的映像檔計算出安全雜湊值接著還會觀察映像檔在安全開機過程中載入的狀況。

提供可加速安全防護功能的工具

關於加速多種安全處理的工具這裡區分為:卸載(運用公鑰加密的認證與見證)、控制(運用軟體定義與硬體加速的微分段以及狀態型連線追蹤等技術執行資產與資料的存取)以及加速(線上與靜態的資料加密)等三種性質。

舉例來說在見證的處理上一旦DPU完成完整性的查核作業之後它可用來加速公鑰與私鑰的認證並且能將信任鏈延伸至其他應用程式、裝置、使用者。

在加密處理的加速上BlueField可針對TLS與IPsec等網路連線加密通訊協定以及資料儲存的加密運算。在效能表現上Nvidia表示可達到200 Gbps的吞吐量而且不會占用CPU運算資源。

不厭其煩地執行驗證

在持續驗證的部分可使用多種作法來實作例如可結合DOCA Telemetry服務以便監控網路流量以及回報可疑的連線活動;也能從處理器將應用程式的執行抽離到DPU讓軟體能夠在隔離的區域當中運作;或是保護主機端應用程式以免遭到破壞或惡意竄改。

整體而言若能利用DPU內建的遙測服務企業能夠持續監控資料中心網路環境上的一舉一動若發現可疑行為能主動發出警示通知安全資訊事件處理系統(SIEM)以及綜合型威脅偵測與反制系統(XDR)應變。

同時這項網路遙測所收集的資訊還可餵送至Nvidia的AI資安框架Morpheus能協助那些與Nvidia合作的資安廠商善用機器學習的技術執行惡意軟體偵測、網路入侵偵測與防禦並且針對已經慘遭感染和入侵的資產進行自動隔離的處理。

DOCA與Morpheus聯手之後還能運用機器學習來辨識各種非惡意、實際上卻是嚴重的高風險資安問題像是:組態設定不當的伺服器以及過時、長久未升級或修補漏洞的軟體甚至還能偵測密碼、信用卡號、醫療記錄等敏感資訊的存取方式例如以明碼、未加密的方式傳輸。

在數位資產的保護上BlueField也能透過加速軟體定義網路(SDN)平臺執行的方式協助企業與組織運用角色存取控制與網路微分段的方式限制應用程式與使用者的存取。

舉例來說容器化應用程式若需要在一個儲存裝置上分析資料然後將這些資料傳給一個使用者讓他放置在專屬的網路分段此時這支應用程式只能存取這個儲存裝置、這個使用者其餘皆不能存取。

而要做到這樣的管控與局限DOCA目前可提供多種手段例如安全群組、網路微分段、動態角色存取控制等預防惡意軟體透過內部網路的東西向流量散播開來。

透過上述多層次防護DPU能夠確保與見證系統完整性隔離資安威脅的活動範圍以及保護資安軟體代理程式一旦發生無可避免的網路破壞攻擊即可局限影響範圍換言之一臺受感染的伺服器或虛擬機器因為受限於角色存取控制與網路微分段只能接觸到很少的數位資產。

若要識別應用程式是否遭到入侵或破壞除了透過資安廠商的解決方案之外Nvidia現在也提供DOCA App Shield支援狀態與行為監控以及入侵偵測功能;另一個DOCA Telemetry也能搭配Morpheus偵測可疑的網路流量。若要擋下異常網路活動目前一些次世代防火牆軟體平臺也能運用DPU加速技術來實施安全檢測與阻擋而不會拖垮效能與服務品質。

         

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【中信服務力進化戰略】擁抱服務設計科學創造差異化,中信更要靠EdgE改變組織文化與科技平臺

中國信託數位金融處是推動EdgE客戶旅程重設計的核心團隊負責導入標準化執行方法論建立典範與共用綜效近年更從金控轄下推動數位轉型的單一部門成為中國信託背後賦能、整合的軍火庫。

4年多前中國信託金控率先在旗下台灣人壽啟動了EdgE(End-to-end digitization)客戶旅程重設計以客戶為核心的服務設計科學從客戶旅程視角改造流程。這項端到端流程數位化專案一路從人壽擴展到銀行甚至貫穿了中國信託整體數位轉型工程從客戶體驗創新、員工工作模式轉型包括科技平臺現代化、數位科技研發等轉型策略的數位地基建置都與EdgE專案環環相扣。

「EdgE是中國信託數位轉型的樞紐專案。」中國信託金控技術長賈景光一語道出EdgE在中國信託內部的戰略高度。

他進一步透露中國信託認為如果能真正突破端到端流程數位化就能將服務體驗優化到極致。一方面將中國信託客戶體驗的競爭力提升到不同層次讓服務差異化成為客戶第一時間推薦的致勝關鍵另一方面EdgE專案也可以降低內部成本。

不過中國信託不是唯一一家這麼做的銀行近年來臺灣金融業紛紛吹起以客戶為中心發展的金融服務體驗也都想透過端到端流程數位化來改善業務單位的作業流程。

賈景光坦言金融業向來擅長執行單點優化不過要以客戶旅程出發做到服務體驗的突破甚至讓客戶真正有感在金融業的難度其實相當高。「只是運用某項科技來優化單點的瓶頸卻不見得解決了客戶最大的問題。」

因此中國信託決定改變作法賈景光強調:「EdgE核心精神是串聯跨部門協作同時使用到多種科技才能真正完成一個端到端流程數位化的服務體驗。」簡單來說EdgE不是單純的數位優化專案而是中國信託端到端流程的數位轉型。不過選擇這個作法也帶來更大的挑戰需要更細緻釐清流程中每個金融服務的斷點才能透過科技的力量與跨部門的協作來快速反應市場。

「EdgE專案背後最大目的是創造服務差異化。」中國信託銀行數位金融處創新二部部長謝鈞華表示他以去年勞工紓困貸款業務為例中信銀行開發了AI智能徵審系統來縮短客戶等待時間。

比如中信盤點了貸款整體客戶旅程後發現民眾在意的不單單是申貸到核貸的時間在徵審前段民眾對需要準備哪些申貸文件及如何傳送資料就有疑慮或者申請者也會期待銀行主動通知申貸的後續資訊像是申貸審核通過之後銀行會透過何種方式通知甚至如何能快速取得撥貸款項。

謝鈞華表示EdgE客戶旅程重設計時不再從自身角度看事情避免只將每個單點優化卻沒有消除客戶流程中的疑慮或沒有真正滿足客戶的需求與期待。從一個單點延伸到整體客戶旅程的觀點要找出客戶在互動過程中最重視的事進而整合內部每個單位的專業來解決達到更好的客戶體驗。

中國信託率先從人壽端展開EdgE首個示範案

2017年在啟動EdgE之前中國信託先找來外部專業顧問系統性地引進EdgE方法論。同年正式啟動EdgE專案選擇從台灣人壽開始試行第一個示範案例挑選單一旅程來導入更在人壽端成立了跨部門專案團隊。

中國信託銀行數位金融處運籌管理部部長吳展榮回憶當時在台灣人壽這個EdgE專案跨部門團隊採取敏捷方式運作除了數位金融處成員還找來台灣人壽前端的業務人員、客服人員、作業人員、核保人員以及PM、系統人員、UI設計相關人員甚至連外部廠商等通通都參與其中直接開了一間會議室作為戰情室透過一次又一次的站會討論發想流程中客戶面臨的痛點以及能夠解決痛點的解決方案。

「推動EdgE專案最令人興奮的是看到團隊成員思維轉變的過程。」吳展榮表示相較過往從產品出發再到合規探詢接著展開系統規格與開發等流程;EdgE的作法讓各單位成員能以客戶為核心的基礎下針對一項議題共同激盪同時又能回歸自身專業角度思考如何讓流程、審查文件等在合規必要性前提下進行服務體驗的突破而不是想著如何減少自身單位的負擔或預設立場擔心不一定會發生的風險。

依循外部顧問的EdgE方法論大架構再加上台灣人壽試行專案的執行經驗謝鈞華表示中國信託仍然不斷觀察市場的趨勢脈動每年都會持續微調這個客戶旅程優化的執行方法論。例如調整用戶研究方法使用量化與質化的比重或是採用新的相關工具等。

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直到去年EdgE才開始在中國信託銀行試行前導專案涵蓋個金、法金、後勤、IT共7大旅程。謝鈞華表示集團在啟動EdgE客戶旅程再造時訂下的目標是:「從提升客戶體驗為出發創造服務差異化並藉此帶動作業效率提升進一步帶進獲客與獲利成長的機會。

科技部署與關鍵數位平臺完備後開始往銀行端擴大推動EdgE

直到2020年EdgE專案才開始在中國信託銀行試行前導專案(Pilot)涵蓋個金、法金、後勤、IT共7大旅程其中有4個是客戶旅程3個是內部流程總共規畫了39項優化方案。

謝鈞華表示集團在啟動EdgE客戶旅程再造時訂下的目標是:「從提升客戶體驗為出發創造服務差異化並藉此帶動作業效率提升進一步帶進獲客與獲利成長的機會。

為何一開始決定從人壽端切入EdgE專案而沒有從銀行端率先推行?賈景光解釋2018年中信銀行有許多重要的數位專案如火如荼進行中關鍵數位平臺的升級與優化是當時銀行端的第一考量包括新一代行動銀行Home Bank App改造加上中國信託相關科技還在部署階段。「當時在銀行推動EdgE不見得是最好的時機。」他坦言。直到近2年中信銀行的關鍵數位平臺逐漸成熟才正式啟動第二階段的EdgE專案。

賈景光表示發動EdgE需要天時、地利、人和除了客戶體驗這項層次在科技能力也需要達到一定水準才有辦法運用多樣科技來同時支援一個服務流程。

賈景光進一步提到國外大型金融機構如摩根大通銀行、招商銀行在過去幾年也徹底執行了類似EdgE的專案「中國信託的企圖心是要在臺灣帶頭將服務體驗盡可能做到極致。」甚至他透露EdgE專案是由總經理親自每月督導從上而下推動銀行端法金、個金、前中後臺的轉型不只面對客戶端的流程連後臺的員工體驗與效率也要提升。

這就是為何賈景光形容EdgE是中國信託數位轉型的樞紐專案。他表示透過跨團隊協作讓大家擁有一樣的思維與共識自然帶動了組織文化的改變。此外EdgE驅動下中國信託中後臺也必須變得更敏捷、彈性進而促使了所用科技平臺的改變。他提到中國信託這幾年做好前期準備累積了一定水準的科技成熟度包括AI、大數據、RPA流程機器人或科技平臺等多種能力才能在這2年挑戰EdgE專案運用技術支撐流程的改造。

中國信託近年大力發展AI、大數據及區塊鏈等技術也持續落地到各業務單位的既有場景。賈景光表示:「EdgE專案是中國信託科技研發相當重要的新突破場景各個科技都要想辦法對焦、切入將技術發揮在這個場景讓服務更有感、更具差異化。」他認為有了科技研發、科技平臺以及突破的場景與應用進而產生價值逐漸地會形成一個良性循環來帶動轉型的滾輪。

吳展榮也補充中國信託的科技研發策略偏向雙軌進行除了保有原生金融科技的創新比如人臉辨識另一部分則聚焦EdgE專案運用透過客戶全旅程的梳理以提供差異化服務為主軸找出流程中各個觸點、環點中顧客的痛點進而搭配金融科技的手段來優化。

整體來說中國信託將EdgE視為內部推動數位轉型工程的樞紐專案一開始就訂定了3大目標首先是提升客戶體驗包括淨推薦分數(Net Promoter ScoreNPS)指標、客戶體驗指數(CX index)能夠上升。第二大目標是帶動中國信託獲客與獲利成長比如提升客戶量、交易頻率。此外藉由流程簡化及流程自動化來降低內部成本這是第三大目標。

謝鈞華表示去年中信銀行完成了7大旅程前導專案後更訂下2021年到2023年在全行大規模推行EdgE計畫3年內執行近30項涵蓋了個金、法金內外部的客戶旅程優化每年分階段啟動。預計透過這3年擴大推動讓EdgE旅程範圍能覆蓋到銀行營運的7成作業人力各旅程改造至少提升10%的效率。在客戶體驗面希望2022年達到市場NPS排名第一。這正是中國信託未來幾年內的重大布局。

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快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型,最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中,利用螺桿混鍊,然後注入模,在模腔中冷卻並固化成型。

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Meta整合平臺言論審查模型,以降低運算資源消耗和維護複雜度

Meta它們在Facebook等平臺上部署新的交叉問題系統能夠更好地處理三種不同但相關的違規行為分別是仇恨言論、霸凌騷擾以及暴力和煽動。Meta透過將原本用於審查言論的多個模型收斂集中成更加強大的人工智慧系統以降低系統複雜度以及維護的困難度。

Meta花了大量的心力在開發人工智慧系統以偵測平臺上的違規內容官方解釋人工智慧系統通常是單一用途每個系統都針對特定的內容類型、語言和問題設計像是偵測誤導資訊和標記仇恨言論的系統就需要不同的訓練資料和不同的基礎設施因此需要分開各自獨立。

眾多專屬的系統最終導致大量的計算資源消耗也提高了系統維護複雜度進而降低系統的更新速度最終導致跟不上不斷變化的挑戰。因此Meta認為對於整體的工作來說最大的挑戰並非開發更多解決特定問題的系統而是建構更少且更強大的人工智慧系統。

Meta以交叉問題系統來解決這個問題由於跨多個系統訊號的人工智慧模型能夠建立新的連結提高對內容的理解並且提高運算資源的使用效率同時也增加了對於新挑戰的回應速度。

Meta提到有一些問題是重疊的像是霸凌通常和暴力、煽動有關同時也涉及仇恨言論透過讓人工智慧能夠概括處理這三種違規行為系統對於三個獨立的問題都能有更廣泛地理解表現比之前個別分類器更好。

示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號,就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號,因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

五金製品代工原理?

五金製品代工機械零件是從機械構造學和力學分離出來的。隨著機械工業的發展,新的設計理論和方法、新材料、新工藝的出現,五金零件進入了新的發展階段。有限元法、斷裂力學、彈性流體動壓潤滑、優化設計、可靠性設計、計算機輔助設計(CAD)、系統分析和設計方法學等理論,已逐漸用於五金零件的研究和設計。

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這項新方法有助於Meta應付不同語言的需求官方提到過去他們通常需要數個月才能替每個市場創建單獨的分類器但是現在只要數周就可以更換大部分市場的跨問題系統也不需要增加額外的硬體來執行新的進階模型。

官方將幾十個模型整合成少數幾個模型系統反而能夠從所有問題的訓練資料中學習而這有助於彌補單一用途模型間可能存在的差距像是特別擅長偵測西班牙語仇恨言論的模型但是霸凌和騷擾的西班牙語訓練資料較少借助多語言理解方面的進步就能夠將西班牙語霸凌內容翻譯成為其他支援霸凌偵測的語言進一步偵測西班牙語中的霸凌行為而不需要額外對其進行訓練。

之所以Meta能夠整合多個獨立模型成一個大模型這項工作建立在Meta多模態完整性系統的基礎上該系統能夠跨語言、模態和違規類型的系統以更深層次地了解有害內容。

Meta強調在過去幾年建立通用模型是無法想像的。特別是文字、視覺和聲音訊號都由不同的訓練資料和架構來處理而在Meta創建了FAIM(Facebook AI Multimodal)框架函式庫後開始能夠支援跨文字、圖像和音訊的多模態內容理解Meta更進一步開發了WPIE(Whole Post Integrity Embeddings)以辨識跨類型的違規內容。

透過折疊任務、領域和語言成單一更強大的系統Meta得以跨多個維度改進系統包括提高效能、降低系統複雜度同時提高迭代速度Meta認為泛化讓模型模仿人類學習的方式是開發更聰明人工智慧的途徑。

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臭氧是世界公認的廣譜高效殺菌消毒劑。新一代綠色環保高科技產品活氧機,採用大自然空氣為原料以電子方式高頻高壓放電產生高濃度臭氧比氧分子多了一活潑的氧原子臭氧,化學性質特別活潑,是一種強氧化劑,在一定濃度下可迅速殺滅空氣中的細菌。

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他預測「4族群」搶換iPhone 14 拿這款一定換:續航爛爆

蘋果iPhone 14新機周三正式亮相,預料又會掀起一波換機潮,有網友列出4大族群的換機意願可能較高,包括6S至8舊世代系列、X & XS & XR系列、11 & 11Pro系列及12 & 12 Pro系列的用戶,其中許多拿iPhone 12系列的網友紛紛跳出來喊要換機,因為手機續航力太差。

該名網友在PTT論壇發文提問,今年的iPhone的換機潮會是哪些族群?他認為,「6S至8舊世代系列被IOS16 放生,無Face ID無全螢幕,硬體已到極限,軟硬體都完全都撐不住的,一定得換,很難再戰一年。」

其次是X & XS & XR系列,原Po認為這族群有點尷尬,主要是缺少指標性的兩眼或三眼鏡頭,也沒有近年的新技術,「該換了,但好像又可以再撐一年。」

另外,iPhone 11 & Pro系列也被提到,原Po認為,雖然硬體稍微跟不上,但整體還能接受,「身邊有好幾位都有心動想換14系列,但又想等Type C機種,主要是這一兩年的一些功能都沒下放到11系列,被當次等公民很不爽。」iPhone 11並沒有支援口罩解鎖、電量%數顯示及5G網路等功能。

最後則是12 & 12 Pro系列的用戶,原Po坦言,除了續航力問題外,整體使用上並沒有明顯的換機理由,但最令人詬病的電池問題就見仁見智了。

文章引起網友們熱烈討論,許多拿iPhone 12系列的網友跳出來喊想換機,「12系列想換,周圍現在看起來12系列續航真的頗慘」、「12真的能換掉,那續航力,卡88%健康度,怕」、「我12promax想換14,電池續航真的有夠爛,快氣死了」、「12 pro max第一批用到現在電池健康度82%續航爛到爆」、「12的電池苦主怎麼這麼多。」

此外,有人認為,iPhone近年的更新像擠牙膏,換機的差異也越來越小,「撇除換換病,沒有大提升很尷尬,更新不上鐵了才換」、「蘋果這一兩年的新功能都只下放到12,擺明拿11或更舊的要逼你全換機了」、「蘋果還能逼人換機的做法,就是你重度使用的app有想要的新功能需更新到最新iOS版本,但你的手機已經不給升到最新版的iOS了。」

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來源鏈接:https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220908002294-260412

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熬夜看iPhone 14「很無聊」!網紅九妹吐槽:2大期待落空

蘋果全新的iPhone 14系列終於亮相,此次美國iPhone售價沒有調整,但台灣官網價格則全系列上漲2000元,此次幾大亮點包括A16仿生晶片、iPhone 14 Pro和iPhone 14 Pro Max採用全新的「動態島」功能(Dynamic Island),以及推出大尺寸Plus版本等,但知名YouTuber Joeman熬夜看完全系列的介紹,卻直言「非常無聊」,他表示,看到iPhone 14沒有Type-C和指紋辨識,這2大期待落空讓他很失望。

在蘋果秋季發表會登場後,Joeman火速在頻道上推出一支新影片,分享自己對iPhone 14的感想,其中有2點讓他很失望,首先是不給Type-C,新一代手機充飽電仍然需要80到90分鐘,分析此次更新這麼少,可能是因為安卓陣營有點弱,蘋果認為沒被威脅,加上開發Lightning線太賺錢,蘋果捨不得改;再來則是沒有給指紋辨識,他覺得看完發表會的感想就是「非常的無聊。」

PTT部分網友也表示,此次沒有令人期待的Type-C規格,「我等type-c版本出再換吧」、「沒type-c沒有換的必要」、「先買iPad,iPhone等typeC版的」、「沒usb c還是算了,只想雙系統一條線」、「至少換個type-c才叫有感升級好嗎?光鏡頭升級有啥用?」。

但也有網友直呼會換iPhone 14,「已經預購Pro Max了」、「會,因為我的iPhone 8 Plus快爆了」、「有點想,iPhone X電量已經爛死了」、「iPhone 7燙到拿不住了,看來撐不下去了」、「iPhone 12已經垂死邊緣,一定要換了」、「目前用SE,一切都很好,但電池悲劇。可能會直上14 Pro Max,應該升級會很有感」、「果粉會買跟手機該換的會買,結案」、「紫色真的很漂亮」。

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來源鏈接:https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220908003268-260412

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制裁沒用?俄羅斯竟然買得到iPhone 14 背後原因曝光

蘋果於周三推出全新iPhone 14系列手機,俄羅斯民眾也有機會買得到!儘管蘋果退出俄羅斯市場,但俄羅斯政府開放零售商進口西方商品,代表「水貨」方式可行,俄羅斯貿易與工業部長Denis Manturov也說,「為什麼不進口呢?如果消費者想購買這些手機,會有機會的。」

路透社報導,俄烏戰爭爆發後,國際品牌相繼退出俄羅斯市場,但3月底就傳出俄羅斯願意開放零售商進口外國產品,透過「平行進口合法化」的方式突破抵制困境。

Denis Manturov周三被問到,蘋果iPhone 14能否有機會透過該計畫進入俄羅斯,他給予正面回應,「為什麼不呢?如果消費者想購買這些手機,是的,我想會有機會的。」

報導提道,俄羅斯通訊商MTS在周四早上已經開放預購iPhone 14系列機型,MTS表示,「交貨時間可能長達120天,而且如果進口上遇到困難,我們擁有保留取消訂單的權利。」

兼任副總理的Denis Manturov上個月說明此計畫時表示,範圍涵蓋汽車到奢侈品等西方商品,總價值可能達160億美元(約新台幣4949億)相當於俄羅斯2021年進口總額的4%。

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來源鏈接:https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220908004232-260412

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蘋果悼念英國女王 官網放優雅黑白照 庫克也發聲了

There is nothing more noble than to devote your life to the service of others. We stand with the people of the UK and Commonwealth in honoring the life and dedication to duty of her Majesty Queen Elizabeth II. May she rest in peace.

— Tim Cook (@tim_cook)

英國女王伊莉莎白二世(Queen Elizabeth II)於英國時間8日下午逝世,享耆壽96歲,各國政商要角紛紛發聲懷念女王在位70年來的付出,蘋果特別在官網首頁放上女王的黑白照哀悼,執行長庫克(Tim Cook)在推特上發文表示,沒有什麼是比奉獻一生服務他人更崇高的,向女王一生的奉獻致上最高敬意,願她安息。

綜合外電報導,女王身體健康狀況向來不錯,但在王夫菲利普親王於2021年4月過世後,她的身體狀況就一路下滑,今年2月曾確診新冠肺炎,儘管症狀輕微,但4月後女王的公開活動大幅減少,6月甚至無法親自出席登基70年的白金禧慶典。

女王最近一次在鏡頭前亮相是6日任命特拉斯(Liz Truss)為新任英國首相,當時女王雖拄拐杖,身形也瘦弱不少,但氣色相當不錯臉上掛著笑容,隔沒多久,皇室即宣布女王接受醫療照護,皇室成員紛紛趕往女王的蘇格蘭巴摩拉城堡,英國時間8日下午,皇室證實女王已經辭世。

蘋果在官網首頁放上女王黑白照哀悼,庫克在推特上發文表示,「沒有什麼比奉獻一生替他人服務還要更高尚的,我們與英國及大英國協的人民站在一起,向女王伊莉莎白二世的奉獻致上最高敬意,願她安息。」

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來源鏈接:https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220909001571-260412

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