月份: 2022 年 9 月

相信不少的80后、90后都是宮崎駿動畫的愛好者，我們喜歡《哈爾的移動城堡》《天空之城》《龍貓》《神隱少女》……喜歡動畫里善良與充滿愛意的人，也喜歡人物背景的清新與浪漫。是不是也都曾幻想過，能擁有一個像宮崎駿動畫里的房子？

今日精選案例的女主@ 夏花花，也是一個宮崎駿先生的忠實粉絲，不僅追漫畫追電影，更是在自己買了新房后，將自己家裝成了宮崎駿的童話風，實現了自己從小到大都想住在童話世界里的夢想。客廳大面積奶油色拼橄欖綠，臥室墻面刷了淡淡的青綠色，搭配上可愛的軟裝和各種綠植，連床墊都是綠色的，整個一個綠野仙蹤，是童話里的夏天沒錯了。

下面就和小編一起來看看這個清爽舒適的新家，相信能給你帶去不一樣的裝修靈感。

房屋信息

建筑面積198㎡，套內實用面積160㎡，是個三室兩廳兩衛一廚的大平層，常住人口是一家三口。原本四方，打掉一間客廳變大橫廳，非常大氣！堅持重硬裝輕軟裝的原則，雖然硬裝簡單卻加入了幾處特別的設計。如入戶特別的拱門，電視墻的倒立拱形，以及客廳的圓弧吊頂，都能讓空間更有特色。

玄關

大平層的優點肯定是非常明顯的，空間足夠的寬敞，在門口設計了足夠多的柜子后，里面的玄關就不用考慮更多的功能性了，考慮裝飾性更多一些。假壁爐，加上黑色的玄關柜，是一進門就能感受到的高級感。

內玄關進門往左，首先看到的是餐廳和客廳之間的過道區域，用兩個一半的弧形拱門做裝飾，構成更有層次的空間感，是非常用心的設計。

客廳

電視墻是用模板+石膏板+玻璃柜門+巖板+乳膠漆搭配在一起的設計，用嵌入式的薄柜收納電視機，可以讓墻面多一些的收納，也能更整潔。倒過來的弧形假門洞造型里刷上一個清新的橄欖綠，搭配一盞花朵小吊燈，童話氛圍滿滿。

窗外的風景非常的美，陽台是肯定是要打通封玻璃的，躺椅往窗前一放，躺下就能看風景。

客廳與書房之間的墻體是非承重墻，全部都是可以拆除的，一次性拆完，讓兩個空間合二為一，讓客廳在視覺感受上寬敞不止一倍。

書房

開放式的書房，做了最簡單的功能布置。沙發背后是長條書桌，搭配兩把椅子，可以滿足兩人同時辦公和學習。靠墻的區域，一半的空間設計書柜，一半的空間擺放鋼琴，分工明確，尺寸也很合適。

餐廳

餐廳餐桌的區域，做的是現在年輕人都很喜歡的餐桌+島台的一體式的設計，高度不一樣的兩個台面，既能單獨使用，也能合在一起使用，非常的方便。

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餐廳的另一側墻面是整面墻的櫥柜，也是分為了幾個功能區，一塊用于收納冰箱和蒸烤箱的家電區，一塊是帶有台面、洗菜池和櫥柜的西廚區，能滿足簡單的洗水果、水杯和烤面包功能。

廚房

廚房的整體色系為奶咖色，可以讓廚房更顯大明亮的同時，保持最大程度地干凈整潔。地面增加一塊滿是花朵的地墊，既能吸水防滑，又能讓地面更美。

主臥

墻漆：大面積奶咖色，床頭pu線條內米灰色，拱形涂刷橄欖綠。pu線條+角花營造法式氛圍，再加上綠色的拱形是點睛之筆

用三面環繞開門的三面柜來做臥室與衣帽間之間的隔斷，可以說是非常實用的設計，充分利用柜子的遮擋作用的同時，有擁有了一個超大內存的柜子。

床尾的位置，現在基本都不看電視了，基本都是擺放斗柜和落地衣架，用于收納和常穿衣物的懸掛。旁邊增加一把貴妃椅，方便偶爾靠著發發呆。

衣帽間

衣帽間側面的柜子是玻璃柜門，搭配柜子內部的燈光，擺放裝飾物品和包包很合適，既能起到很強的裝飾性，又方便拿取。

靠窗的位置設計梳妝台，滿足女主平時的梳妝需求。

衛生間

衣帽間往里隱藏了一個衛生間在里面，既滿足功能性，又有隱私性，重點是在臥室不用看到衛生間，體驗感更好。

衛生間的面積還是挺大的，沒有設計浴缸，只是分為了馬桶區、洗漱區和淋浴區，剩下的空間還比較多，將洗衣機收納到衛生間，解放陽台。

次臥

次臥平時都沒有人居住，算是一個備用的房子，做簡單的收納和睡眠區的規劃，就是一個很好用的房間了。

靠窗的位置還有較大的空間，窗外的江景也非常的美，將一張簡易款的書桌擺放在窗前，在這里辦公，是不一樣的心理感受。

兒童房

粉粉的公主房，是在輕法式裝修的前提下，刷了小塊的粉色乳膠漆搭配粉色的窗簾實現的。白色的貝殼床，讓房間可以更加童真。

用戶評論

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全家

重點新聞(0724~0806)

#移動超商 #自助結帳 #無人收銀 #延伸店面

全家將超商店面「開著走」未來不只要支援自動結帳還要即時尋找人口密集熱點

全家便利商店在臺南科學園區啟用智慧零售電動車Famimobi8月底起將在三餐及消夜時段開進園區營業以販賣食物類商品為主。Famimobi車上POS機透過Wifi連網到附近店家後臺電腦以支援APP隨買跨店取、APP訂便當、代收繳費等數位服務。車後也安裝了自助結帳機以分散結帳人潮。

全家表示Famimobi將分三階段逐步發展新零售樣態及功能第一階段是將綠能電動車與科技零售服務結合；下一階段要推動無人收銀功能自動感應消費者所取商品後直接在App中扣款；第三階段則是透過大數據分析動態調整出車時裝載的商品並結合熱點定位技術將Famimobi開到人口密集熱點。

全家近年除了設立高成本大型科技概念店來實驗新型零售科技也嘗試以一家母店面為管理中心將超商服務小規模延伸到更接近消費者的場域。例如2020年推出的科技簡配店搭載智能咖啡機、自助結帳機、影像辨識貨架、人形辨識、人臉辨識及物聯網設備監控等技術讓母店面只需付出少量額外勞力就能管理科技簡配店。本次推出的Famimobi則是以可移動超商形式將服務透過Wifi連接回店面並透過車輛來延伸母店面服務到人口密集地區。

#會員經營 #資源回收機 #會員點數

統一推出新型聯網資源回收機除了吸引人流還能蒐集Open Point會員數據

統一超商推出「循環經濟資源回收機」提供折抵金或Open Point點數回饋給回收PET寶特瓶或乾電池的消費者。統一超商先前就有與高雄市政府合作在店面中擺設由政府提供的第三代資源回收機讓消費者透過回收獲取折抵金。本次推出的回收機則是統一超商與集團旗下統奕包裝合作研發不僅有聯網環境以支援Open Point集點也搭載AI光學辨識功能來辨識寶特瓶材質以避免誤放其他材質的物品進入機器。回收的寶特瓶會進行絞碎、壓扁並消毒之後再製成再生材料作為統一超商制服或其他商品原料。

導入資源回收機除了吸引消費者到店回收時順便用折抵金消費更是增加了一個收集Open Point會員數據的接觸點。統一超商表示今年年底前將於雙北及離島50家門市鋪設明年則要拓展到超過2百家門市。

#會員經營 #異業合作 #跨通路零售

萊爾富會員突破500萬人大關未來將主打異業會員導流分析跨平臺、跨通路會員消費行為

萊爾富近日公布三大數位經營戰略及多項會員經營細節。萊爾富500萬名會員中活躍會員占45%至50%以平均分店。未來將以發行餐飲品牌聯合電子票券、Line購物數位策略合作、以及利用AWS數據分析技術剖析會員消費行為等三個做法用來引流異業會員、整合跨通路數據以及分析會員消費數據以利後續擬定再行銷策略。

萊爾富坦承所屬母集團的子公司不如統一集團多要累積會員人數及消費數據只能從跨產業、跨平臺業者合作下手。因此他們線下與餐飲業者合作線上則與Line購物合作由萊爾富發售餐飲票券或回饋Line Points以吸引合作業者的消費者成為會員並獲取消費者在合作業者端的消費行為數據分析。

下一步萊爾富要將這些會員行為數據透過AWS數據分析技術將會員分群以進行精準行銷進而提升會員貢獻度。（）

#無人收銀 #零售巨頭投資

英國及德國零售巨頭Tesco及Aldi Nord紛紛設立無人收銀店面

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對先前測試無人收銀技術成果非常滿意將推出第二家無人收銀商店。Tesco無人商店利用以色列新創Trigo的無人收銀技術結合入口身分確認、影像辨識及貨架重量感應達到類似於Amazon Just Walk Out的效果。消費者只需入店後拿取商品離開時就會自動線上結帳。

無獨有偶德國廉價零售商巨頭說明無人收銀技術不只是Amazon的新噱頭更受到其他零售巨頭青睞。 

#行動掃描 #無人收銀 #自助結帳

英國研究：2027年全球支援行動掃描結帳的店家將從3萬多家成長到超過16萬家

除了Amazon及Trigo等較少見的無人收銀技術另一項更普及的無人收銀技術是由消費者邊購物邊用手機等行動裝置掃描商品（而非到自助結帳機前一次掃描）的自助掃描結帳服務例如臺灣就有大潤發及家樂福提供此服務。

不同於Amazon Just Walk Out跟Dash Cart等無人收銀技術需要安裝大量攝影機、貨架偵測裝置、購物車光學辨識裝置及重量感應裝置等硬體設備行動掃描結帳主要仰賴App等掃描介面系統跟POS系統串接建置成本較低因此有利於普及。

全球提供此類功能的店家從2020年36,600家增加到2021年46,000家並預測未來將加速成長2027年將達到161,000家。報告中也提到除了自行開發市場上也有專門技術提供商、行動支付商及POS系統商能協助零售商開發行動掃描系統。

#OMO零售 #數位服務縮小空間需求

美國家電零售巨頭Best Buy推出小型店結合線上下單服務以縮小陳列空間需求

將部分服務數位化以節省店面空間需求。Best Buy店面通常有1,100坪左右新型店面則縮小到140坪。

新型店面最大改變就是改變商品陳列模式以節省空間。首先新型店面不會陳列電視以外的大型家電而是要消費者到網路下單後於實體店面提貨。其他商品大多也只會陳列樣品消費者若想購買就要透過App掃描下單店員才會從倉儲將存貨拿至結帳櫃檯。少數小型商品則可以掃描後直接線上付款不須再經過結帳櫃檯。

除了店面寬闊Best Buy另一個特色就是門市現場常駐訓練有素的客服人員即時提供家電及其他電子設備的疑難排解。由於小型店能容納的客服人員較少Best Buy也推出即時線上客服服務以減少店面人力需求。

#CryptoPunk #另類NFT行銷 #飾品化NFT圖像

奢侈品牌Tiffany將發售把CryptoPunk NFT圖像做成實體Tiffany飾品的服務

珠寶奢侈品牌Tiffany將。CryptoPunk是2017年發行的熱門NFT系列現今轉讓價動輒超過百萬新臺幣在NFT社群中相當具地位。Tiffany做法是對CryptoPunk持有者發售資格證明可以讓Tifanny工匠以所持CryptoPunk圖像為原型打造由寶石及貴金屬所製成的吊墜同時獲得以吊墜為原型的NFT圖像。

奢侈品牌常見的NFT行銷操作只是將限量商品與NFT聯合發售因此大多只吸引到對品牌忠誠度高到願意高價購入NFT商品的客戶。Tiffany則是以CryptoPunk在NFT社群地位為基礎發售飾品化資格因此不只能吸引Tiffany忠實客戶更有機會能吸引到希望彰顯所持CryptoPunk NFT價值的人。

其他零售IT動態

1.

資料來源：iThome整理2022年8月

責任編輯：郭又華

https://www.ithome.com.tw/news/152329

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。

重新改造貨櫃屋基礎設計有哪些呢

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台灣牙e通創辦人暨執行長陳欽章表示團隊自行開發牙周病輔助診斷AI可偵測每顆牙齒的牙周病期別風險準確率達97%。

 

攝影／王若樸

本土牙醫科技新創台灣牙e通（dentall）打造牙科影像判讀AI不只能判斷基本的口腔X光片牙位、分辨牙齒位置和牙肉還能預測蛀牙病灶和牙周病期別其中牙周病預測準確率達97%。目前他們正準備申請衛福部食藥署智慧醫材SaMD認證通過後將把AI軟體嵌入自家雲端牙科醫療資訊系統（HIS）中銷往國內外牙科診所。接下來團隊也計畫將牙周病AI判讀結果結合保險給付來簡化民眾保險申請流程。

牙科醫師跳下成立科技新創要數位化也要打破資訊藩籬

台灣牙e通創辦人暨執行長陳欽章透露自己原是名牙科醫師在2015年成立牙科診所執業後發現許多資訊整合痛點比如牙科病歷系統介面老舊、功能局限等因此他決定成立台灣牙e通定位為牙科診所解決方案供應商來解決這些痛點。

他們先是打造牙科HIS系統從使用者角度改良介面比如將文字病歷視覺化以牙齒圖示和不同顏色來呈現患者口腔狀況以及適合的治療方法讓民眾更理解醫師的治療決策。又比如團隊打造如Google日曆般的約診系統醫師移動滑鼠就能查看預約患者資料。

另外他們也將傳統需要複寫紙的牙技流程數位化讓醫師可在系統填寫假牙製作需求和資訊再傳給牙體技術所（也就是技工所）。其中他們導入AI技術在醫師拍下患者牙齒照片、上傳雲端後來校正牙齒顏色讓牙技師傅做假牙時不必再到診所進行比色驗證。他們打造的系統已銷往15國共150家診所。

自組研發團隊打造牙周病預測AI今年拼TFDA取證

全自動飲水機與一般飲水機差異在哪?

推薦各種冰溫熱開飲機飲水機:台銀採購契約飲水機、日本進口電解水機系列、落地型飲水機

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後來2019年他們自組研發團隊開始打造牙科影像辨識AI。他們與北醫聯手透過北醫提供去識別化且經標註的牙齒影像來訓練AI模型。第一階段他們先訓練模型辨識牙位比如上、下排或左、右排牙齒。台灣牙e通研發副總傅懷磊解釋目前牙科診所拍完患者口內影像或X光片「影像都是散的需要人工排序定位」而他們的模型現已可在大量散亂的影像中自動排序牙位。再來是第二階段讓模型辨識牙肉與牙齒位置（如第幾顆）。

傅懷磊指出在這些基礎上團隊訓練模型辨識其他疾病比如牙周病。因為牙周病的辨識是根據牙肉和牙齒露出牙肉的比例來計算有了牙位和牙齒牙肉定位基礎就能判斷每顆牙齒的牙周病風險。

在風險的判斷上他們根據美國牙周病學會標準讓模型學會辨識4種期別的牙周病來預測每顆牙齒的期別風險。陳欽章表示目前牙周病判讀AI的準確率達97%而這些期別預測值會顯示在X光片的牙齒上便於醫病溝通。（如下圖）

模型判讀牙周病期別風險後會於醫學影像上顯示個別牙齒的牙周病期別便於醫病溝通。

像是醫師可解釋不同期別的治療方式比如第一期別屬於正常第三期別較嚴重需要進行牙周病再生治療「這就符合保險給付項目未來可與保險業者串接簡化給付流程。」陳欽章指出團隊目前正準備食藥署SaMD認證也考慮申請美國FDA和歐盟CE的智慧醫材認證。

取證後他們將把該功能嵌入自家HIS產品中來實際改善臨床診斷流程。如此一來也就能發展後續的保險給付串接來簡化給付手續。

除了牙周病團隊也正開發蛀牙病灶偵測功能接下來也打算進一步延伸治療計畫書功能要讓病患走出診所就能在手機App上查看治療計畫。

https://www.ithome.com.tw/news/152303

貨櫃屋優勢特性有哪些?

由於貨櫃屋［可移動／施工快速／可組裝、堆疊（延展性高）／可回收／未來擴充便利］等特性，二手貨櫃屋已普遍被應用於展場活動、居家住宅、工業商辦上。

常見的新北市轉軸有哪些?

新北市轉軸鏈接產品零部主件必須用到的，用於轉動工作中既承受彎矩又承受扭矩的軸稱為轉軸。常見的轉軸有：手機轉軸（翻蓋或旋轉屏手機）；筆記本電腦轉軸；便攜式DVD轉軸；LED檯燈轉軸；LCD顯示屏轉軸；GPS等車載支架轉軸等等 。

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票選推薦煮婦最愛手壓封口機,省荷包不犧牲品質

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微軟發布了高效能可用來促進大規模深度神經網路（DNN）模型的開發Tutel藉由支援多樣化靈活的MoE演算法使得跨人工智慧領域的開發人員可以更高效地執行MoE。

MoE是一種深度學習模型架構可以讓不同專家網路來處理相同領域的異質問題以電腦視覺來說就可以結合偵測人類的神經網路以及姿勢評估的其他神經網路。微軟提到要將深度模型擴展至數兆參數MoE是目前唯一一種方法能夠讓模型學習更多的資訊使電腦視覺、語音辨識、自然語言處理和機器翻譯系統等模型更加強大。

Tutel針對微軟新發布的Azure NDm A100 v4系列執行個體進行最佳化透過與Meta最先進的MoE實作fairseq相比Tutel加速可達到2.75倍。以端到端的效能來說Tutel獲益於全體對全體（All-to-All）通訊最佳化功能比起Meta擁有1.1兆參數的MoE語言模型在同樣使用64個NDm A100 v4節點上可以實現40％以上的加速。

臉書解釋Tutel作為fairseq、FastMoE和其他進階MoE解決方案的補充Tutel的重點擺在MoE特有運算和全體對全體通訊的最佳化並且支援各種靈活的演算法。Tutel具有簡潔的介面可以簡單地整合到其他MoE解決方案中又或是開發人員可以使用Tutel從頭開始將獨立的MoE層合併到自己的DNN模型中並直接獲得高度最佳化的MoE功能。

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇，需要高度設計專業，以酒為例，酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種，需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等，至於酒的外盒，提袋等，同樣是包裝設計的範疇，但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

塑膠射出成型不良品原因及改善對策 !

隨著技術的不斷提升新觀念、新技術、新設備的不斷加入。

高價位跟低價位的示波器又有何差異?

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

如何利用一般常見的「L型資料夾」達到廣告宣傳效果?

滑鼠墊是滑鼠的好夥伴，可使滑鼠游標穩定滑順，多樣的材質尺寸與專屬設計的圖案， 成為您電腦桌上的亮點！

由於目前缺乏基於MoE的DNN實現通常都必須仰賴PyTorch和TensorFlow深度學習框架的多個現成DNN運算器經過組合來執行MoE運算官方提到由於冗餘計算的緣故這樣的做法會明顯提高效能開銷而Tutel特別實作了多個經最佳化的GPU核心提供MoE專用的運算子。

另外Tutel還實作了快速cumsum-minus-1運算子與fairseq中的實作相比達到了24倍加速Tutel也利用CUDA C++ Runtime編譯函式庫來以JIT最佳化自定義的MoE核心。

針對Azure NDm A100 v4叢集上的大規模MoE訓練Tutel最佳化了其全體對全體通訊其使用CPU-GPU綁定技術和自適應路由調校同樣在512 A100 GPU上運算Tutel比起fairseq加速可達2.56倍到5.93倍。

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如何將貨櫃屋變身活動展場空間?

金誠貨櫃屋設計，結合生活理念、發揮無限的創意及時尚的設計，顛覆以往「貨櫃」給人骯髒、簡陋、四方無聊的印象、打造出獨一無二的展示空間。

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飲水機設備有哪些?

步步經營服務始終如一於雲嘉南地區，建立優質的飲水機之品牌

群創光電資訊總處總處長李義兵　（攝影／洪政偉）

疫情讓全球航運運輸需求大增美國貨輪塞港問題日益嚴重像美西兩大港今年11月初排隊等待入港的滿載貨櫃船多達七八十艘甚至得等上2周才能駛入碼頭。

但有一艘載滿面板的臺灣貨輪一點都不擔心它能根據即時資料演算盡量避開雍塞港口來停泊卸貨面板供應商與物流業者也能掌握船舶動態在船隻靠港與卸貨時即時安排清關人員與貨車接應就連面對緊張的缺櫃問題都能透過包材設計優化及貨櫃裝載最佳化來最大化貨櫃裝載量將物流資源調度效率發揮到最大。

這家面板製造商就是群創光電去年底透過一個數位轉型專案將商品從自家出貨、經手貨運代理人、船運公司等物流資訊全部打通建立一套物流管理系統目標透過更透明的資訊流縮短物流週轉天數與運送成本。今年群創更在這個基礎上開發了最佳物流路線規劃演算法能即時根據美國各港壅塞情形彈性選擇最佳的停泊港口。

去年此時誰都沒想到一個數位轉型專案竟成了今年貨運塞港危機的最大功臣成了避免交期延誤的關鍵。「我不知道明天會發生什麼但我有沒有準備好面對明天的挑戰？」群創光電資訊總處總處長李義兵直言這正是群創數位轉型的意義所在。

數位轉型第一部曲：智慧製造

群創的智慧化發展隨著5、6年前智慧製造濫觴而展開。2017年群創協同周邊事業群大力邁向智慧製造在原有IT基礎架構之上結合物聯網、大數據分析、雲端運算、物流全自動化等新興技術驅動生產流程各階段改造尤其要提升製造業最在意的生產效率與產品良率打造自動化無憂工廠。

比如群創從2013年開始逐步試驗AGV搬運機器人後續在智慧製造時期更於各廠區全面導入AGV與其控制中心AGVC（AGC Controller）不只能自動將貨櫃碼頭卸載的物料搬運到倉庫中還能依據產線用料需求在廠區內、產線間自動搬運物料再結合人力或自動化設備來投料。

對現在的群創來說自動搬運已經不是挑戰了「但剛開始建置時很難很多細節要設計。」李義兵回想為了導入無人搬運系統從物料物流動線、臺車、貨架、搬運器材到物料包裝都得根據AGV規格重新設計；在感應技術的選用上也得根據搬運物件重量考量以磁條還是激光來導航避免負載過重的AGV導致磁條脫落。不只如此連廠區Wi-Fi與射頻設計都得從頭摸索。

物料送到組裝線後進行產品組裝時原先得靠人力執行的精細動作包括撕膜、塗膠等現在也能以機械手臂或自動化設備來取代背後所用的應用系統更是IT的關鍵任務之一。

在決定生產排程時為了以自動化取代人工排程群創更利用AI與大數據分析技術開發了一套智慧排程系統能根據個別廠區的物料量、產能、良率以及當前所需的生產總量決定不同廠區的每日生產量。

面板製造完成後群創則利用AOI光學檢測結合影像辨識技術自動找出數百種瑕疵型態來確保品質達標取代了人工目檢作法部分瑕疵更可結合雷射來自動修復。

時至今日群創智慧工廠的發展相當成熟了從生產前的生產排程、實驗設計（DOE）、派工等一直到生產中後段的設備健康診斷、虛擬量測、參數監控、回饋控制到物流與監控等環節都導入了智慧化技術。李義兵指出原先由個別製造組織推進的智慧應用現在改由中央更全面的統籌規劃並與IT搭配積極向下推動。

數位轉型第二部曲：智慧營運

「如果沒有工業4.0我們也沒有想到數位技術竟可以帶動營運改變。」李義兵點出群創數位轉型的策略轉變。

幾年來群創不遺餘力地投入智慧製造但大多聚焦工廠改造的角度來推動直到2019年面板產業進入景氣寒冬。李義兵回憶當時營運狀況面臨瓶頸不禁讓高層思考能否奠基於智慧製造的基礎透過新技術來驅動智慧營運？恰巧隔年又面臨疫情衝擊讓講究現場主義的工廠與供應鏈管理得在短短幾周之內改以數位科技來遠距支援。

種種因素讓群創決定從2020年開始將數位轉型擴大到全公司營運管理靠數據來支持更彈性、正確的決策。「2020年是一個好的時間點來尋求更多突破。」李義兵說。

為了推動智慧營運發展從物料、物流到庫存管理群創IT團隊均與多方角色合作要透過打造更透明的資訊流來支持更彈性的營運決策。

比如在商品庫存管理方面一項商品在群創製造完成後會輾轉經過公司倉庫、貨輪、客戶倉庫甚至是客戶的銷售通路最後才販售到消費者手中整個流程週轉天數可能長達4～5個月。為了縮短周轉天數群創首要任務是和客戶合作取得通路即時的進銷存資料以及物流業者的船運及當地倉儲資料將整體庫存週轉的作業流程資訊透明化。

為了取得這些資料過程中群創先與各家業者達成共識共同商議資料標準開發API來串接資料。在接入資料時也會透過自動化資料檢查機制來確保資料品質以供後續應用無虞。為了與國際接軌群創IT更採購了國際知名的B2B應用程式整合工具基於該工具向合作夥伴提供資料交換服務以取得資料供應方的信任。

打通資料流後群創也開發了一套庫存管理系統讓相關單位了解每批貨的庫存位置與週轉時間再找出庫存積累的問題點依據通路狀況及市場需求來優化供應鏈計畫。現在群創已經能將原先要上百天的庫存週轉天數降低到90天加速商品變現。

重審IT基礎架構啟動數據再造

啟動智慧營運的時間點正逢李義兵接任資訊總處總處長。甫上任他先回頭檢視了IT的不足之處發現群創過去發展工業4.0時較偏重新技術的發展但在底層基礎架構上鮮少重整與強化。尤其在產線擴張後資料分析需求日益繁複資料倉儲系統已面臨多次效能瓶頸既存的資料孤島問題更無益於仰賴即時數據分析的智慧營運發展。

李義兵指出缺乏穩健的資料處理基礎架構更會影響AI採用不僅較難快速取得數據來開發模型也難以建立自動化模型迭代流程。「大家在談AutoML無非是要讓AI更紮實」但要讓AI模型開發與部署更容易執行就得回過頭來重整基礎架構能力。

因此群創2020年中啟動數據再造汰換掉沿用了15年的資料倉儲系統並整合了生產營運系統、品質資訊系統、各廠區MES與ERP等資料打破長期存在的資料孤島問題。

轉換過程中IT也將各類應用程式與後臺應用服務與新系統對接比如集合了多個數位轉型專案的智慧平臺（INIP）現在能根據新系統資料來開發智慧應用；各業務單位也更容易根據需求取用已經定義好的標準格式資料來進行BI分析。這套新系統儼然成為支持群創數位轉型的核心基礎架構。

攝影／洪政偉
群創光電資訊總處總處長李義兵表示數位轉型是部門先轉型、IT再去輔助轉型規劃是部門的責任能不能提供相應的科技工具則是IT的責任。

培養部門轉型思維作業流程也要靠IT改造

除了轉換IT基礎架構群創推動數位轉型時也用IT大幅優化既有作業流程。這項任務對於過去併購了統寶與奇美電兩家公司的群創來說也格外有感觸。

三家公司合併正是IT挑戰的開始。李義兵回憶公司整併後為了讓全公司有一套共通的管理標準IT先定義出資料格式與管理工具來集合三家公司的系統資料讓高層與相關單位能依據管理目的來取用。進入系統整合階段後IT也逐步將三套系統整併為一套隨之整合的還有與系統相關聯的作業流程讓企業內不同組織在相仿的作業流程上遵循一致的作業標準。

但是在統一系統與作業流程後過去長期遵循的作業標準也可能還有改造、優化的空間。因此群創透過全集團數位轉型推動讓業務單位開始思考如何優化作業流程再由IT提供流程優化所需的科技工具來支持轉型。

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「在權責分割上部門先轉型、IT再輔助。轉型規劃是部門的責任提供相應的科技工具則是IT的責任。」李義兵點出IT在數位轉型階段扮演的角色。

比如群創去年受到疫情影響外部原物料供應緊縮由於群創的臺南、寧波、佛山、南京、上海等生產基地各自有其生產目標並分別向相同的供應商提出各自的物料需求李義兵點出在未能妥善統籌分配供應商產能的情況下各廠區發生互相搶料的問題導致各廠區長短料狀況不一更連帶影響了群創整體的生產結果。

找出這個問題點後群創建立了中央統籌的物料調度單位IT團隊也與業務單位協作共同梳理物料採購流程並開發一套供應商管理平臺及物料管理系統改由中央統籌配置供應商產能各廠區再依配置結果向供應商採購物料。透過這套系統供應商也能取得各廠區最新物料需求並回覆交期。

展開作業流程優化時李義兵也進一步思考過去將多套作業流程統一為一套是為了讓企業遵循同一套標準來打破部門間的穀倉效應但在統一作業流程後能否在一套共構的系統與基礎流程下讓各部門根據自己的業務邏輯來創新作業流程或相關應用？「在技術架構、資料定義層面一致但在應用發展上更多元。」李義兵點出這是群創現階段的發展方向。

手握技術不受技術供應商制約

群創在邁向智慧化的過程中也採購了許多技術廠商的服務這些經驗讓群創格外注重對委外軟體服務的技術掌握因為舉凡廠商經營不善、雙方終止合作、系統架構不利大企業應用等因素都可能迫使企業IT接手系統維運「只有自己掌握技術才能更快速、彈性的發展。」李義兵說。

 經理人小檔案 

群創光電資訊總處總處長李義兵

經歷：具有近30年IT工作經驗於奇美及群創工作期間曾擔任中國廠區及供應鏈系統管理處處長等職務2020年上任群創資訊總處總處長帶領團隊規劃並落實數位轉型所需的現代化架構鑽研領域包括AI、數據分析、新世代數據中心、安全防護及5G企業專網智能應用的雲端運算、儲存等

 公司檔案 

群創光電

地址：南部科學園區臺南園區環西路1段3號

成立時間：2003年

主要業務：TFT-LCD液晶面板供應商

員工數：55,920人（2020年）

年營收：2,699億元

資本額：971億元

董事長：洪進揚

總經理：楊柱祥

 資訊部門檔案 

資訊部門名稱：資訊管理總處

直屬主管：總經理楊柱祥

資訊部門人數：數百人

 IT大事記 

•2010年 ：配合群創、奇美、統寶合併進行資訊系統3合1整合

•2013年：智慧營運平臺INIP上線

•2014～2015年：導入雲平臺基礎架構 、發展企業行動應用、IoT數據採集架構、建構雙活資料中心

•2016年：導入大數據平臺ERP整併（Oracle轉換為SAP）

•2017～2018年：發展INX 4.0引領智能工廠推進建置自動組裝線、自動檢測、虛擬量測、智能物流、製程參數自動調整

•2019年：雲平臺（K8s）架構導入以提供敏捷開發之微服務應用設計

•2020年：推動智慧營運並擬定數據資本的策略強化數據保護建立主動式資安防禦架構及資安戰情平臺

•2021年：數據平臺資料倉儲服務再造以5G企業專網應用發展智能視覺監控系統

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Line自行建置一套MLOps監測工具Lupus包括Lupus函式庫、主機和網頁版App可收集所有ML模型相關指標並偵測異常將資訊視覺化呈現在網頁App上。（圖片來源／Line）

「我們有100多個機器學習產品橫跨20多個部門中運作！」Line機器學習開發部工程師石河純輝說。當AI深化到企業內部各流程就得有套機制來監控模型以便在模型偏移時即時調整。這種機制就是MLOps。

高度仰賴AI的Line深知MLOps重要性但仍面臨不少挑戰像是收集模型各類指標、模型異常偵測和監控視覺化等問題。經過一番琢磨他們找出一套解法自行開發一套MLOps監控工具Lupus提供專屬監控主機、專用函式庫和視覺化儀表板的網頁應用讓開發者、維運者和專案成員更容易掌握ML模型的動態和品質甚至可用來即時重新訓練模型修正模型預測的偏差。

為何MLOps不好做？資料漂移、周期性特性比DevOps複雜好幾倍

談起維運最為人熟知的就是DevOps諸如資源使用狀況（CPU、記憶體等）、網路流量變化、硬碟讀寫能力等都能靠一套成熟的監控機制來自動、定時把關還能用邏輯簡單的警報系統來提醒維運者。

但MLOps遠比DevOps要複雜。石河純輝指出MLOps是「ML + Dev + Ops」這三種工作流程（也是團隊）的整合工作流程涵蓋了ML階段的模型設計、分析、評估再加上Dev階段的資料收集、工作流程建立還有與Ops階段重疊的模型派送工作等。甚至Ops階段還需要進行模型維運和監控。

要發展一套MLOps流程得涉及資料和模型兩大層面。就資料來說維運者得注意輸入資料的變化也就是資料是否發生漂移另也需注意輸入值的目標模式變化即是否發生概念漂移。在模型部分則要注意模型準確度、推薦值的多樣性以及模型公平性。

而且石河純輝指出MLOps監控頻率會因模型而異無法像傳統DevOps作法只是簡單地設置閾值警示通知即可。有些模型數小時就得檢測一次有些是數天才需要得依不同ML應用的生命周期來設定。

Line跨部門上線100多個ML產品自建管理工具仍不足

對Line來說負責管理ML模型應用的就是機器學習開發部門。他們專門設計ML產品來給不同單位使用。石河純輝透露他們至今已上線100多個ML產品遍布內部20多個部門。為管理這些模型Line機器學習部門也設置一系列MLOps工作流程和工具。

他們以K8s和自建的Hadoop叢集資料統一平臺「IU」為主要運算環境並自建Jupyter主機Jutopia來提供模型開發環境讓開發者用來分析資料、進行實驗。同時Line採用3套工作流程引擎如Airflow、Argo Workflows和Azkaban來處理批次工作並以CI/CD工具ArgoCD、Drone CI進行模型部署派送工作。

除了使用開源工具Line機器學習部門也自建了專屬工具來管理AI模型像是共用特徵向量管理器用來收集使用者行為日誌和產品後設資料（Metadata）讓不同ML專案也能使用這些共通性的資料。此外還有一套內部函式庫來進行模型收集、分散式訓練和推論、管理輸入和輸出以及推薦自動化等工作在測試工具上也自建一套外部實驗管理軟體來管理AB測試、生成推薦的展示等。

「這些工具解決了ML + Dev + Ops的大部分工作」但石河純輝話鋒一轉唯獨Ops中的模型表現監控尚未做到。

Line MLOps三大挑戰：資料遺失、模型更新、手動監控

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也因此他坦言隨著自家上線的ML產品越多監控成本越來越大再加上Line當時的監控和通報機制是每個專案各自建置一套系統在這種做法下監控系統的效果不強只能根據最少量的變動指標來通報。也因為沒有一套好的監控系統團隊無法察覺資料缺失、模型輸出值的變化等狀況甚至曾造成已上線ML模型停擺。

石河純輝進一步分析Line MLOps有三大痛點要克服。首先是資料缺失當模型訓練的資料發生遺漏或延遲發送就會造成模型預測不佳甚至產出無效預測值。舉例來說Line有套Email預測系統每天根據外部單位傳送的表格資料來進行行為預測再將預測結果回傳給外部單位。若表格上的資料有缺漏就會影響模型表現沒有好的監控系統工程師也不會察覺異常「這發生過幾次了」他說。

第二個痛點是模型更新。他回憶團隊曾經在模型架構更新時忽略了新舊模型的預測值分布狀況即便新模型的預測值更準確只要預測值分布明顯改變就會大幅影響個別使用者屬性給出截然不同的內容降低使用者體驗。「這種現象當時要2個禮拜後才發現、改善」石河純輝強調。

第三個痛點則是手動監控問題。因為Line針對各專案在Jupyter Notebook中建置了專屬監控系統來追蹤模型指標、視覺化呈現結果。這個做法雖然方便但手動收集的指標只在當下有用很難重複利用。而且觸發警報的條件只能套用簡單規則更是常常無法審查整體監控程式碼的品質。

瞄準指標收集、異常偵測和視覺化自建監控機制Lupus

為克服這些痛點Line機器學習開發部門決定打造一款MLOps監控工具要具備三要素要能輕鬆收集指標、快速偵測異常還要有友善的視覺化介面讓專案成員隨時掌握模型動態。

這款工具就是Lupus由三大部分組成首先是建置Lupus主機用來管理變動指標、提供異常偵測API再來是一套Lupus函式庫可提供各種指標聚合工具和API客戶端。最後是Lupus SPA應用程式這是一款網頁App可視覺化圖表來呈現指標狀況和異常偵測結果也內建驗證功能和後設資料管理。

在這套ML模型監控系統中指標收集任務啟動後Lupus函式庫會隨之啟動Lupus SPA也會同步顯示指標狀態。再來Lupus主機作為入口點所有請求都由這臺主機處理也負責授權驗證工作。啟動後Lupus主機還會發送請求給不同Worker平行執行指標收集工作和異常偵測工作。這些工作會使用前述的Airflow等工具來排程執行而Lupus也有一套Worker機制來管理工作流程以及記錄後設資料。

Line自行打造的MLOps監測工具中包含一套網頁App：Lupus SPA可讓專案成員查看模型指標變化圖表讓模型變動資訊更容易分享、討論。圖片來源_Line

至於收集到的指標和異常偵測資料則長期儲存於開源的資料倉儲Hive並利用開源搜尋引擎ElasticSearch來提供資訊搜尋和視覺化呈現。

指標收集運作上Lupus函式庫可用來整合不同指標將指標所需的資料推送到Lupus主機主機再上傳指標至S3相容的儲存庫並提交收集工作至佇列。最後工作流程工具會將資料儲存於ElasticSearch和Hive中。石河純輝指出指標收集可用來衡量資料漂移、概念漂移也能決定模型是否要替換。

而在異常偵測機制上可以利用Lupus函式庫的API來發送偵測請求進而促發工作流程工具來讀取儲存於Hive的指標開始進行偵測並將異常資訊儲存於ElasticSearch和Hive。這些都內建在Lupus函式庫中方便ML開發者容易整合到ML專案中。

最後ML專案所有成員都可以利用Lupus SPA在App上查看各指標的趨勢圖表和異常偵測結果也能直接展開細節說明。石河純輝總結這套MLOps監控工具讓每日的指標收集工作更容易進行也能偵測到之前未注意的異常更能發現新洞察像是模型準確度的變化進而激發成員改善ML產品。此外這個方法也讓Line團隊的監控程式碼經層層審查比過去的自製方式更可靠。而視覺化的網頁App則讓團隊更容易分享模型資訊提高溝通效率。

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塑膠射出成型技師工作甘苦談

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封口機就是指在包裝容器盛裝產品後，對容器進行封口的機械。製作包裝容器的材料很多，如紙類、塑料、玻璃、陶瓷、金屬、複合材料等，包裝容器的形態及物理性能也各不相同。

如何正確使用飲水機?

電解水部份採用美國NSF認證通過之過濾系統，再加上超強白金電解槽並採用日本九州日立的電解元件，安全性高，品質有保障。

用戶現在可以在Nvidia AI Demo上體驗最新生成對抗網路以文字創建圖像的功能而且也不只可以使用短語用戶還可以加入簡單的草稿引導人工智慧創建出更精細的自定義場景。

Nvidia在2019年GTC大會的時候揭露生成對抗網路GauGAN能夠將使用者簡單的草圖轉換成為驚人的風景畫而現在新的GauGAN2則進一步讓用戶輸入「sunset at a beach」等短語人工智慧就會即時生成場景圖畫只要用戶額外增加形容詞像是「sunset at a rocky beach」或是將sunset改成afternoon或是rainy day模型就會立刻修改圖片。

官方解釋GauGAN2在單個模型中結合了分割映射、圖像修復和文字到圖像生成功能使其能夠根據文字和手繪來創建逼真的藝術而且這個最新釋出的範例展示是第一個在單個對抗網路框架中結合文字、語義分割、草稿圖和樣式等多個模式這樣的方法讓藝術家能夠以更豐富的方法指引人工智慧快速生成圖像。

用戶不需要描繪或是想像場景中的每個元素只要輸入簡單的短語模型就能夠快速生成圖像並且符合短語的關鍵特徵和主題用戶可以另外使用手繪圖來自定義景物像是讓山更高或是前景添加幾棵樹甚至是天空多一些雲彩。

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旋蓋封口機：這種封口機的成品封蓋事先加工出內螺紋，螺紋有單頭和多頭之分。藥瓶多用單頭螺紋，罐頭瓶多用多頭螺紋。該機是靠旋轉封蓋，而將其壓緊於容器口部。

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飲水機，又稱純水機，是一個機器裡面裝滿了純淨水、礦泉水或其他飲品，供大家飲用的機器。飲水機還有很多種類型，例如噴嘴式飲水機、按壓式飲水機等。跟熱水器不同的是，飲水機會提供兩種不同的水溫給人飲用，機器本身應該有降溫及冷卻，抑或是加熱及保溫的功能。

用戶利用GauGAN2繪製圖是一個迭代的過程在文字框中輸入的每個單字都會讓人工智慧在圖像中添加更多的內容Nvidia提到GauGAN2背後所使用的人工智慧模型應用了Nvidia Selene超級計算機並且使用1,000萬張高品質風景圖進行訓練研究人員利用神經網路的特性讓人工智慧學習單字和視覺效果間的關聯像是冬天、霧或是彩虹等。

與其他文字生成圖像或是分割圖生成圖像的應用程式模型相比Nvidia認為GauGAN2可以生成更多種類以及更高品質的圖像。

 

 

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影響示波器測試準確度的五大因素

合訊號示波器（MSO）有兩種輸入，一小部分（通常是2個或4個）的類比通道，更多（通常為16個）的部份是屬於數位通道;即，含邏輯分析儀的數位示波器

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本公司專業於生產茶葉罐、禮品罐、鳳梨酥專用鐵盒、太陽餅專用鐵盒、奶油酥餅專用鐵盒及各種需要 精緻鐵盒包裝產品的開發設計，為現在各種伴手 禮增加產品的收藏及實用性。

探針的用途呢?

精騏有限公司專精新北市探針,其用途可分為1.光電路板測試探針。2.在線測試探針。3.微電子測試探針。

貨櫃屋也能做出衛浴設備?

金誠可依客戶需求進行貨櫃設計，打造整套衛浴設備。

Line今年開發者大會聚焦自身技術實力的鍛造成果介紹強化AI生產力的多項關鍵。「明年Yahoo開發成果也將會在Line開發者大會上展現。」Line技術長朴懿彬這樣預告揭露了她對兩家公司合併後技術整合的期待將在明年開花結果。（圖片來源／Line）

今年滿10歲的Line正處於關鍵的企業轉型期。

3年前Line在開發者大會宣布轉型成AI公司的大願景更揭露了AI藍圖要發展8大領域AI。但去年全球疫情肆虐日本災情衝擊下Line轉而集中資源發展零接觸商機、遠距抗疫等新需求如聊天支付、線上視訊會議等8大AI領域也進一步聚焦到4大AI研發方向。

企業定位調整之際日本Line母公司Naver和日本Yahoo的母公司軟銀合資開設了ZHD控股公司將日本Line和日本雅虎兩家公司整併成為同一個集團的兩家子公司在今年3月完成合併。

日本最大入口網站和最大即時通訊平臺兩大巨頭雙方用戶加起來超過3億人服務的企業店家超過了1,500萬家橫跨金融、電商、廣告、媒體、網路社群、旅遊等產業。彼此的平臺、技術、資料、人力的資源要能互通甚至共享不只是公司體制面的調整更是技術面的大考驗。過去有不少科技公司整併後營運挫敗甚至消失就是因為技術面或產品面的整合失敗所致這正是Line在2021年所面對的課題和挑戰。成則加速飛天不成則斷翅落地。

這個挑戰多大？可從Line的使用規模略知一二。全球各國的每月活躍人數在2021年6月時達到了2億人規模不只通訊平臺廣告新的影音服務和新聞服務在去年也大幅成長而新聞服務在日本的單月瀏覽人數更達到154億人次。技術面Line即時通訊平臺每秒要處理高達40萬個請求用戶一天上傳的資料量更是高達11PB包括各種圖片、影片、貼圖等。過去幾年所打造的集中式資料平臺Information Universe（簡稱IU）目前累計有290PB資料每個月都會再增加10PB的龐大資料量。

在IU平臺上更有一套Machin Learning Universe（MLU）平臺可提供NLP模型、電腦視覺模型、推薦模型、廣告優化模型等更從Line不同服務的授權Log資料中蒐集了8千萬種特徵作為機器學習訓練之用。「因為有這一套資料平臺和機器學習平臺我們才能更快推出新服務。」Line技術長朴懿彬強調。

但上述這些數據只有Line自己的用戶數據。今年6月時Line日本用戶數約8,900萬人而日本Yahoo則有約6,700萬人旗下支付服務PayPay也有4,000萬人。兩家公司整併後在使用者端的技術將以Line現有技術為主也就是說Line這套技術體系最後得面對的考驗是超過3億人的日本用戶規模比Line全球規模還要多了50%要整併這些新來用戶和資料都是平臺和技術的超大難題。

今年Line開發者大會上不像過去兩屆大談未來方向Line今年更聚焦揭露自身技術實力的鍛造成果其中有3大技術進展是為了強化前瞻AI技術力、機器學習應用開發速度甚至能更自動化累積訓練資料的AI生產力關鍵大改造。

關鍵1：發展超大規模通用NLP模型和生態圈

第一個關鍵是超大規模的通用NLP模型HyperCLOVA。朴懿彬表示MLU是Line對內提供的機器學習平臺對外部使用者和開發者也有一套通用機器學習平臺就是HyperCLOVA。

Line AI執行長砂金信一郎指出全球AI技術發展上不只出現各式各樣的資料集也出現了各種超大規模的通用型NLP模型例如Open AI組織發展的GPT 3或是Google的T5可以用於各種任務的AI推論之用。這正是Line也要自己發展通用NLP模型的原因。

Line和Naver聯手去年先發表了日語版NLP今年5月更在Line的AI大會上揭露了HyperCLOVA這個超大規模通用NLP專案新增加了韓語版NLP號稱是韓文版GPT-3用2,040億個參數訓練而成比GPT-3的1,750億參數還要多。而去年日語版NLP模型現在發展到390億個參數。Line也開始打造多語言模型目前達到390億參數希望2022年達到820億個參數而日語版NLP模型明年目標更是驚人的2,040億個參數。

「參數越多代表能描述更多字詞間的關係NLP的推論能力和泛用性就能越大。」砂金信一郎強調但語言模型的訓練是NLP應用一大挑戰往往需要1、2個月才能訓練出一個超大規模的NLP模型非常耗時Line希望透過HyperCLOVA這個超大規模NLP模型再結合少樣本訓練或單樣本訓練來調校加快開發特定應用NLP模型的速度。為了讓HyperCLOVA打造的NLP模型能提供給第三方商用Line在訓練語料蒐集上不只排除有版權保護的資料也不用Line自家服務的資料。

不只如此Line還進一步打造GUI介面的AI開發環境HyperCLOVA Studio服務內建NLP模型、資料生成機制和ML調校機制更能直接線上測試NLP應用。還有一套Explorer工具可用來輔助語料文本分類和生成的處理。這兩個工具都內建了過濾層和稽核機制可因應AI倫理或資料隱私議題。

找工作! 想知道堆高機駕駛日薪是多少嗎? 哪裡有職缺?幫你快速媒合

堆高機，又稱叉架起貨機或叉式起重車，香港稱為鏟車，中國大陸稱為叉車，台灣國語稱為堆高機，台語俗稱豬哥（ti-ko），是指工廠、倉儲等地方對成件托盤貨物進行裝卸、堆垛和短距離運輸作業的各種輪式搬運車輛。國際標準化組織ISO/TC110稱為工業車輛。堆高機的發展於1920年代，今天在生產和倉儲運營過程中它已成為不可或缺的設備。

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一般貨櫃標準尺寸?

金誠貨櫃尺寸種類分別為，20呎櫃、20呎高櫃、40呎櫃、40呎高櫃、20呎冷凍櫃、400呎冷凍櫃。

隨時健康喝好水，高品質飲水機，優質安全有把關

飲水機的問題主要有三個方面，一是水沸騰溫度不足，絕大多數的飲水機最高溫度是95度，再沸騰溫度是90度，泡茶殺菌的溫度不夠

目前Line已經完成了HyperCLOVA的API正準備釋出也將開放試用HyperCLOVA Studio。砂金信一郎透露未來將提供半自動的場景生成工具可自動產生特定場景的AI應用如Chatbot和AiCall服務也打造更多小型的通用語言模型。未來還會邁向多模態通用模型不只文字語料也將可以用來訓練影像和聲音的語料。

關鍵2：結合MLOps更自動化追蹤ML模型品質

將通用NLP模型發展成一個推動NLP應用生態圈的技術架構只是Line強化AI生產力的第一關鍵另外還有兩個關鍵第二項就是ML模型品質監控自動化。Line打造了一套MLOps系統稱為Lupus。Line現在有上百款運用機器學習的產品分散在20多個部門中如何讓這些單位都有能力自行掌握所用模型的狀態尤其當資料漂移例如使用者行為改變導致所用機器學習模型的預測力開始下滑時能夠第一時間發現進而重新訓練機器學習模型。這套Lupus以專屬監控主機、函式庫和一款網頁應用程式讓開發者、維運者和專案成員更方便掌握模型最新動態。

Lupus不只可以讓開發者容易建立偵測指標也能自動偵測模型的異常並且透過視覺化儀表板方便業務團隊參與判斷。這正是AI生產力的第三個關鍵可以用來維護AI應用的預測品質還能簡化ML長期維運的工作。

關鍵3：打造新一代使用者特徵自動預測系統

最後一項是Line在去年重新改造了使用者人格（User Persona）預測系統這是一個用來推測用戶屬性的系統可以利用機器學習技術自動預測使用者的興趣、特質、特徵等作為內容推薦或目標行銷等需用戶分類資訊的場景。

這套系統所涵蓋的用戶規模以Line用戶為主如8,900萬人日本用戶上累積的機器學習特徵維度高達480萬維也涵蓋了臺灣每月活躍用戶近5千萬人次針對臺灣用戶的特徵維度則有140萬維。這些都是Line的訊息推播、廣告發送、內容推薦能夠更精準鎖定目標對象的關鍵。

為了因應未來日本用戶規模達到3億人Line在去年夏天導入了GPU和K8s叢集重新改造了這套系統能夠運用主流的機器學習框架更計畫要發展一套使用者人格特徵自動產生的機器學習框架來加快每次新增一種新使用者機器學習特徵抽取自動化的流程可以更快將新服務的使用者納入使用者人格系統所涵蓋的範圍中。

上述這三項關鍵可以加速AI應用開發、簡化AI訓練流程甚至是確保模型品質和長期維運的關鍵可說是提升AI生產力的核心。這正是今年的 Line提升自身技術體質的成果。

「明年Yahoo開發成果也將會在Line開發者大會上展現。」朴懿彬在開發大會主場演講中這項預告揭露了她對兩家公司合併後技術整合的期待將在明年開花結果。

Line區塊鏈戰略的下一步：降低Web開發者打造區塊鏈應用的技術門檻

早在全力發展AI之前Line在2018年也大舉投入區塊鏈發展自行打造了一套區塊鏈架構和加密貨幣後來更推出了自己的加密貨幣交易所。去年推出加密貨幣錢包BitMax Wallet和Line區塊鏈開發者服務策略是要發展開發者容易使用的的區塊鏈技術今年趕搭NFT熱潮Line在6月也推出NFT市場服務。 Line將NFT交易的三項動作購買加密貨幣購買NFT和儲存NFT這三動作整合到單一平臺上提供NFT交易。在Line今年開發者大會上也預告未來將會推出3大功能一個是在Line的繼續改善NFT市集的加密貨幣錢包功能要提供Line區塊鏈和Ethereum區塊鏈之間的橋接另外也會在自家Line區塊鏈開發者服務上推出可以支援智能合約的虛擬機器功能可以提供WASM虛擬機器來執行智能合約還會開源釋出一個JavaScript的區塊鏈API讓開發者用網頁技術就能運用區塊鏈的智能合約。這三大未來計畫反映出Line的區塊鏈戰略是降低Web開發者跨入區塊鏈應用開發的門檻甚至透過Line區塊鏈也能和現有主流區塊鏈技術Ethereum互通。

 

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食藥署署長吳秀梅表示智慧醫材專案辦公室自5月成立至今已主動輔導了10家申請機構總服務次數更達到716次。

 

攝影／王若樸

衛福部食藥署昨日（11/23）展示智慧醫材專案辦公室成果自5月初成立至今輔導了10家ICT廠商、醫院和學研機構申請AI醫材許可證如廣達、宏碁、華碩、英業達、長佳智能以及童綜合醫院、林口長庚、臺大醫院和成大創新中心等。食藥署署長吳秀梅也預告近期將展開明年度智慧醫材專案收案預計2022年1月完成收案並以10個月時間來輔導取證、上市推動臺灣醫療AI發展。

5月成立智慧醫材專案辦公室輔導、法規、人才和媒合一手包辦

AI大浪衝擊醫療產業多年不只科技巨頭投資研發醫療AI醫院和ICT業者也發展各類AI應用。但醫療是個高度監管產業為把關這類醫療AI應用各國政府都在摸索一套監管機制來審核、商品化這些醫療AI解決方案。

在這個背景下臺灣在今年5月成立智慧醫材專案辦公室來管理、輔導AI/ML醫療器材的申請。吳秀梅指出專案辦公室執掌涵蓋諮詢輔導、法規制定、人才以及供需媒合等範圍提供一站式服務從最初始的產品規畫、臨床前資料準備、臨床試驗再到查驗登記送件諮詢、取證和媒合落地等都包括在內。

半年來輔導產業、醫院和學研界共10件專案預計年底結案

諮詢輔導來說智慧醫材辦公室採取3種策略包括主動徵求輔導案、專案諮詢以及電話輔導來鎖定尚未於國內外上市或仍在研發中日後預計要申請食藥署TFDA查驗登記的國產第二、三級AI/ML醫材。輔導完成後申請者即可送件辦理查驗登記。

以主動徵求輔導案的成果來說專案辦公室自4月至6月公開徵求專案共收了45件申請案其中產業提出27件、醫院11件、學研界6件法人1件。經過幾周篩選7月選定其中10件包括產業6件、醫院3件、學研1件協助他們展開撰寫客製化計畫書、定期追蹤進度預計年底結束輔導轉而協助取證而專案諮詢有18件申請其中17件已完成輔導。

獲得食藥署輔導的機構包括AI Labs旗下臺灣醫學影像公司、廣達、宏碁智醫、華碩、英業達、長佳智能以及童綜合醫院、林口長庚、臺大醫院和成大創新中心等。其中臺灣醫學影像中心接受輔導的AI應用是DeepMets腦瘤偵測AI系統這款是以AI Labs與臺北榮總共同打造的腦轉移瘤辨識AI軟體為基礎後經聯合學習優化大幅提高系統通用性和準確率。DeepMets可在30秒內自動偵測、標註腦部MRI中的病灶並統計病灶數量和面積。臺灣醫學影像公司經理洪梓容分享專案輔導幫助他們建置QMS品質管理系統做好認證前資料備製更協助團隊簡化臨床試驗降低試驗時間和執行成本。

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另一個例子是臺大醫院聯手臺大打造的胰臟腫瘤判讀AI系統PANCREASaver可揪出醫師肉眼難見、小於2公分的病灶準確率達91.4%。這款系統今年8月展開臨床前驗證11月正式進行臨床試驗和評估預計12月申請TFDA查驗登記、明年取證。臺大醫院內科部暨健康管理中心醫師廖偉智指出食藥署這次主動輔導專案協助臺大醫院規畫產品研發上市期程也共同研擬出臨床試驗計畫並完成不少文件準備工作如產品說明書撰寫、品質管理系統文件、軟體確效文件等。

除此之外其他專案還包含了童綜合醫院的氣胸輔助辨識系統、成大痰液抹片檢測AI、長庚醫院舟狀骨骨折偵測軟體以及宏碁智醫的老年性黃斑部病變偵測AI、廣達的智慧胸腔X光系統、英業達的傷口辨識AI英愛膚、長佳智能的急性心肌梗塞偵測軟體。

未來將公布智慧醫材製造商指引還要培養更多跨域人才

再來AI醫材法規也是專案辦公室的另一重點執掌。吳秀梅表示專案辦公室負責管理智慧醫材相關指引和文件可分為技術指引、產品屬性指引和問答集三類別舉凡醫用軟體分類分級、AI/ML技術之醫療器材軟體查驗登記技術指引、智慧科技醫療器材查驗登記常見問答集等都包括在內。

她透露目前專案辦公室也正擬定2大文件包括智慧醫材製造廠工廠品質管理指導文件、智慧醫材品質系統QA問答集一個鎖定智慧醫材製造商一個針對品管來說明預定日後公布。

不只如此人才也是專案辦公室工作重點。為輔導申請機構（如醫院、學研單位和業界廠商）食藥署建立一套AI醫材專家人才庫來提供產品發開、臨床驗證等意見協助智慧醫材專案辦公室進行主動輔導、專案諮詢和查驗登記審查。

這還不夠吳秀梅強調為推動醫療AI食藥署還要培養更多跨領域ICT產業人才讓大家更理解智慧醫材法規。至今智慧醫材辦公室已提供67場初、中、高階醫材管理法規訓練課程並舉辦品質管理實地輔導來協助對醫療AI有興趣的機構了解申請取證規範和細節。

為加速醫療AI發展智慧醫材辦公室也提供智慧醫材資訊平臺和媒合平臺以前者來彙整最新消息和法規後者則提供醫院、廠商異業結盟機會來加速分流開發。

吳秀梅點出未來智慧醫材專案辦公室要持續培育更多跨域人才、建置完善的法規環境還要強化媒合、加速智慧醫材上市時程推動臺灣醫療AI產業發展。

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Line臺灣這次發布的資料解決方案Business Manager現階段已經整合了Line廣告解決方案的所有資料包含官方帳號、LAP、Beacon、Mini App、Line Points等；這項服務更大的目的則是要達到同集團跨品牌的顧客資料整合。

 

圖/Line臺灣

Line臺灣近期預告將在明年釋出3大數位行銷新產品分別是Line Clova涵蓋的3大AI解決方案、鎖定集團企業用戶的Line Business Manager、瞄準中小商家App開發需求的Line Mini App今年Q4也即將在Line貼文串推出Line Voom短影音貼文要透過這些新增功能讓品牌主深化官方帳號與Line廣告平臺（Line Ads PlatformLAP）的行銷運用。

Line三大AI服務終於落地整合官方帳號強化行銷運用

Line臺灣去年底就預告發佈AI解決方案Line Clova其中包括了Chatbot、OCR與Face人臉辨識三項服務不只能夠以獨立軟體形式販售Line更聚焦這三大服務與官方帳號的整合應用情境瞄準超過200萬個官方帳號持有者來推動服務「跟Line產品深度整合是我們初期販售的賣點之一。」Line臺灣直言與自家API相關產品的整合就是Line AI服務差異化優勢之一。

比如Chatbot能結合官方帳號管理後臺CMS的功能自動以貼圖或多元訊息格式來回覆讓對話更加生動；Chatbot也能與官方帳號API整合從智能文字機器人切換為真人文字或語音客服甚至能擴展到品牌的自有媒體上如品牌官網、部落格等成為品牌全溝通管道的智能客服。

OCR也可以結合官方帳號的行銷活動來運用比如品牌舉辦抽獎活動時可以讓顧客將實體抽獎券的序號拍照、上傳官方帳號再結合OCR自動識別序號字元讓顧客不需要手動登打序號內容即可參加抽獎。

Face功能同樣能用於官方帳號的活動報名流程中未來品牌若舉辦實體活動報名者只要透過官方帳號填入基本資料並上傳自己的照片後續實體活動報到時即可透過人臉辨識服務識別報名照片與實際參與者是否為同一人。

官方帳號結合Face人臉辨識功能的活動報名流程。

另一大優勢則是在技術層面上這三大AI技術都正在針對臺灣場景在地化比如臺灣團隊提供了40萬組對話來訓練中文NLU引擎推動Chatbot服務落地；OCR這項服務不只支援中文Line臺灣也建立了多種臺灣常見證件或文件的特製辨識模型包括了臺灣的身分證、駕照、健保卡、行照、發票、車票、罰單、提款卡等；就連人臉辨識都針對東方人的臉孔加強訓練讓精準度再提升。

目前這三大AI解決方案都已經與限定品牌主展開合作測試預計在明年4月正式推出。

瞄準多品牌經營集團新推跨官方帳號顧客資料整合服務

此次發布上Line臺灣也揭露了一項瞄準多品牌集團企業的服務稱為Line Business Manager這項服務要讓集團企業在符合個資法規的前提下交互運用旗下各品牌採用Line服務所累積的顧客數據。Line臺灣企業解決方案事業部策略企劃資深總監許嘉真指出這項服務除了打通官方帳號、LAP與促銷活動解決方案（Line Sales Promotions）讓數據可在三個平臺中互相串連更關鍵的功能是讓同集團不同品牌所持有的官方帳號與LAP累積的顧客數據更容易交互分享運用。

許嘉真解釋大多擁有多個品牌的集團會透過自身的CDP或CRM來整合不同品牌的顧客資料並進一步用於跨品牌的廣告行銷但這些數據的整合運用過去得靠品牌自己媒合用戶資料來進行行銷操作。

為了讓集團可以更直接媒合不同品牌的用戶數據Line推出Business Manager功能讓跨品牌的數據媒合更便利比如同集團A品牌與B品牌在廣告投放上的受眾類型相似透過Business Manager當A品牌在LAP上投放廣告時除了能將自家官方帳號的用戶打包匯入LAP平臺作為目標受眾未來也能將B品牌官方帳號用戶打包匯入相互媒合後作為廣告投放之用；反之若兩品牌的受眾類型不相似也能在A品牌投放廣告時把B品牌用戶打包從A品牌用戶中排除再將剩下的用戶用於廣告投放。

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Line新推瞄準多品牌集團企業的服務Business Manager這項服務要讓集團企業在符合個資法規的前提下交互運用旗下各品牌採用Line服務所累積的用戶數據包括Line官方帳號、廣告帳號等數據均能交互運用。

許嘉真也強調Line臺灣目前正在與品牌合作試驗這項功能明年產品正式上市前會進一步釋出同集團跨品牌數據運用規範「我們會進一步釐清什麼狀況下可以使用數據、什麼狀況下不行」以確保跨品牌的數據運用符合臺灣法規及Line的個資政策「一定會在取得用戶同意、符合個資法規範的情況下實施。」

現階段Business Manager這項服務已經整合了Line廣告解決方案的所有資料包含官方帳號、Beacon、Mini App等並能與客戶第一方資料包括CRM、Web與App資料串連未來更要整合Line家族服務資料與第三方資料實現數據完全整合的目標。

Line小程式開發平臺Mini App正式進軍臺灣

Line這次也將去年已於日本推出的OMO解決方案Line Mini App正式帶進臺灣。為了確保應用情境與流程的順暢性目前仍採審核制度僅申請並通過審核的企業能夠使用該服務預計在明年初才會正式推出。

Mini App是Line日本在2019年就發布的一項產品這是基於Line的Web應用程式平臺鎖定中小規模商家的應用程式開發需求讓商家不必從頭開發一個App或網頁只要透過Line就能開發簡易的Web應用程式直接在Line上提供如點餐、發送優惠券、辦會員等服務目標要將實體購物的顧客導流到Line官方帳號實現OMO服務串連。

比如手搖飲料連鎖品牌迷客夏就打造了一個線上點餐程式讓消費者在實體店掃QRCode能開啟基於Line的線上點餐服務完成點餐後還能由這項Mini App服務官方帳號提供對應的通知訊息比如消費收據訊息讓消費者能依據通知在實體店取餐。運用這項服務迷客夏新好友數增加了5.4倍封鎖率也僅有5～8%。

又或是日本生活用品連鎖品牌3Coins則是以Mini App打造了掃描QRCode就能加入會員的流程讓消費者不必如過去下載應用程式、填寫資料能直接在掃描QRCode之後從官方帳號認證用戶身份來加入會員將原先要3～4分鐘的流程縮短到5秒現在更已經有8成以上的新客都是透過這個做法來快速成為會員。

而Line 2018年就已經在臺推出了類似的Web應用程式平臺稱為Line LIFF App（Front-end Framework）同樣讓中小企業商家能在Line上開發簡易的Web應用程式來打造多元行銷應用比如抽獎、瀏覽網頁、發紅包等這項服務上線至今許多品牌都已用來打造相關應用。Line臺灣指出Mini App可視為LIFF App的延伸兩者都需要在Line中整合LIFF軟體套件才能進行應用程式開發。

雖然都是Line提供的應用程式開發服務Mini App與LIFF App的一大不同之處在於Mini App更強調從外部環境連入Line來呼叫服務比如透過QRCode掃碼串連線上線下流程LIFF App則大多從品牌官方帳號中開啟應用程式URL來使用相關服務；另一大不同之處則是Mini App擁有服務訊息聊天室的功能所有透過Mini App開發的服務都會從這個聊天室來發送通知比如迷客夏回傳的消費收據就會從該聊天室回覆。

由於要打造Mini App服務需要程式開發的能力Line臺灣企業解決方案事業部資深副總經理王俞蓉也表示有意願採用的商家可以先尋求Line技術合作夥伴的支援在共同討論合適的服務場景與流程後並經Line臺灣審核通過再投入開發。而這些多元的服務場景未來也能在Mini App應用更加成熟後加速複製到其他品牌與產業中。

預計Q4改版貼文串新推短影音創作社群平臺

最後面對短影音當道Line臺灣預計在今年Q4改版既有的貼文串推出影音創作社群平臺Line Voom讓用戶在發布原有的圖文內容之外還能夠發布15～20秒的影音內容；而對品牌主來說則多了一種廣告內容形式未來能自製短影音來作為廣告素材再透過LAP進行即時競價與廣告投遞以觸及Line臺灣用戶群。

2021/11/25 更正啟事：文中原先提及針對Line Clova三大AI技術已經完成在地化的說明有誤Line臺灣來信指出三大AI技術尚未完成在地化目前仍在開發中。

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臭氧機的滅菌效果如何?

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