工業

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HPE

，將整併至Ezmeral軟體產品線中，以協助其GreenLake用戶在雲端從事資料分析及AI/ML應用。

在資料爆炸及雲端應用普及的今天，許多企業需要具備從多種資料源，包括混合雲和不同資料庫執行SQL查詢，且需支援大規模部署。然而現有本地部署的SQL查詢工具無法滿足此類需求。為此HPE收購Ampool，將整合到Ezmeral軟體產品線，未來也將透過HPE GreenLake產品即雲端平臺服務，提供給企業用戶。

Ampool是由來自Yahoo、LinkedIn、VMware/Pivotal及Veritas的前員工所組成，該公司員工也參與多個開源碼專案包括Apache Geode、Presto/Trino、Apache Spark和Apache Ranger。

CCD外觀檢查包裝機

品質優益穩定,效率高成本低,並已獲得國內外大廠承認使用，品質合乎EIA國際標準, 此外也針對客戶端的需要代客Tape and Reel封裝服務。

測試專家告訴你如何好好使用示波器

示波器主要由電源系統、同步系統、水平偏向系統、垂直偏向系統、延遲掃描系統、顯示系統和標準訊號源等部封包成。

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攻戰消費者第一視覺,包裝設計很重要!

包裝設計是指對包裝的形狀、大小、構造及包裝材料等方面進行創造或選擇並以適當方式吸引消費者的注意力，進而增加購買率，以及對使用者友善之特性。

HPE指出，近十年來SQL互動分析有了很大變化。用於資料倉儲上的套裝商業智慧（Business Intelligence，BI）及報表工具，已演化成資料量更大、來源更多元的臨時（ad hoc）分析。但現有本地部署SQL分析工具速度慢、不夠彈性，且受限於底層儲存技術如HDFS（Hadoop Distributed File System），這造成資料搬移成本墊高，同時，也無法符合不得跨境儲存的資料駐留（data residency）法規要求。

Ampool具備可擴展資料聯合（data federation）和多層加速引擎，可加速資料分析師，或是資料工程師建立AI/ML應用等任務。收購Ampool可將其技術及開源軟體能力加入Ezmeral中，進而加速HPE GreenLake雲端平臺的SQL加速器服務。

HPE指出，Ezmeral分析runtime設計宗旨是鬆散耦合的雲端SQL查詢引擎，支援多種BI及分析工具，以針對各種後端資料源的資料執行查詢，支援檔案系統、物件儲存及資料倉儲。HPE目前提供Apache Spark平行處理架構框架，下一步是支援即時分析操作所設計的SQL查詢引擎Presto及各ISV產品。

https://www.ithome.com.tw/news/145521

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。

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。

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紫砂茶葉罐是多孔性材料製成，透氣性非常好，因為罐子多微小氣孔，用來存放茶葉，不僅能保鮮鮮，還能消除茶葉中的異雜味。 但也是因為多孔，所以紫砂茶葉罐容易吸收茶葉的香味。

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

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螢幕截圖

Nvidia推出，內含多種新版預訓練模型，範圍包括電腦視覺和自然語言領域，像是車牌辨識、心率監測、情緒辨識、人臉特徵點和語音辨識等，要來加速企業採用AI的過程。

進一步來說，預訓練模型和遷移學習能降低AI模型的開發門檻，使用者不必從零開始大規模收集訓練資料、標註資料，而是以少量資料來微調預訓練模型即可。因此，Nvidia表示，自家遷移學習工具套件可加速企業採用AI的時間，並對剛踏入電腦視覺和語音服務的企業來說，不必仰賴龐大的AI團隊，也能使用部署生產級的AI。

臭氧機的滅菌效果如何?

臭氧的性質活潑，是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高，而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留，會自動回復成氧氣是優良的消毒劑，因此臭氧像是優良的工匠，工作時很有效率，離開時也不拖泥帶水，收拾的乾乾淨淨，沒有殘留副產物。

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。

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TLT 3.0包含的預訓練模型有2大類，一是電腦視覺，新版特色包括比熱門姿勢預測模型OpenPose推論速度快9倍、支援邊緣即時推論的BodyPostNet模型，還有用來偵測人員的語義分割網路PeopleSemSegNet，以及車牌偵測和辨識、手勢偵測、情緒辨識、人臉特徵點等。（如下圖）

另一類是自然語言相關的對話式AI，新版特色有全新的語音辨識模型CitriNet、用於問答的新模型Megatron Uncased，以及數款可支援語音轉文字、命名實體辨識 (Named-entity recognition)、標點符號和文字分類的預訓練模型。

Nvidia指出，這些AI模型都可免費從Nvidia雲端平臺目錄NGC上下載，也能在公有雲平臺上訓練這些預訓練模型，像是AWS、GCP和Azure。Nvidia也補充，TLT 3.0是自家AI開發平臺TAO的重要元件，甚至可縮短10倍開發時間。

https://www.ithome.com.tw/news/145249

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鴻和興精密工業股份有限公司集合了製茶罐業各相關技術的專業人士，不論是在印刷上或在茶葉罐加工製造上都能夠給客戶一個專業上的技術服務與諮詢。

(全省)堆高機租賃保養一覽表

由簡易堆高機修改而成，無需現場施工，交機即可使用！

重新改造貨櫃屋基礎設計有哪些呢

金誠貨櫃實業社能把原有貨櫃屋改裝成任何尺寸大小及多咖貨櫃合併，加裝流梯、櫃頂加蓋鐵皮屋頂、加裝鐵架等、除鏽噴漆，顏色皆依客戶指定。

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臉書與空間資料廠商Matterport合作，公開了，這是目前最大的室內3D掃描資料集，能夠促進社群在空間人工智慧應用的研究。目前HM3D免費對外開放，可用於學術與非商業研究上。

HM3D開源研究資料集相容於Habitat的3D掃描集合，含有1千個精確的縮放住宅空間和商業空間資料。Habitat是臉書的體現AI（Embodied AI）平臺，該模擬平臺提供研究人員逼真的3D環境，能用來訓練像是機器人等體現代理人。

電腦視覺和自然語言處理的人工智慧模型，通常能夠使用來自網際網路的文字、圖像、音訊和影片進行訓練，而具有實體或是虛擬化身的體現機器人，由於其智慧系統有不同的需求，因此無法使用這些資料進行訓練。

諸如家用機器人等體現機器人，要解決像是「我的鑰匙在哪？」、「幫我把桌上的筆電拿過來」這類問題與要求，臉書提到，這些任務需要人工智慧以人類的方式理解世界，並且與這個世界互動，需要具備的能力像是要以各種角度辨識物體、區分檯面和桌面的不同等。而為了訓練出這樣的機器人，需要利用大量逼真的3D空間進行模擬訓練。

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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。

但是能夠使用的3D資料很少，雖然2D圖像資料集在這幾年已經被積極的發展，可使用的圖像達到數十億張，但是3D空間資料集現在只有數十個建築物可用，阻礙了體現人工智慧的發展。而新的HM3D資料集可以大大補充現有的3D訓練資料集，推進體現人工智慧的研究。

HM3D資料集可用來訓練家庭機器人和人工智慧助理，使這些代理能夠理解現實環境的複雜性，辨識物體、房間、空間，或是學習導覽和遵循指令，像是要尋找放錯位置的物體這類複雜任務，體現人工智慧代理需要建構地圖，回憶觀察到的物體，並且理解語音和音訊線索，再執行諸如上下樓梯等複雜的運動控制。

臉書和Matterport合作來開源HM3D資料集，官方提到，這個資料集發布的目的，是要共同解決體現人工智慧發展所遇到的問題，透過資料來刺激技術創新。臉書未來會擴展這個資料集，加入來自更多國家室內空間的掃描，並且加入註釋，以方便物件檢索等進階任務，另外，他們也要使用這個資料集，來研究動態環境，包括空間中移動的人和寵物，也更貼近現實情況。

https://www.ithome.com.tw/news/145382

幫你考照過關，堆高機裝卸操作教學影片大公開 !

上千家公司找到最適合的堆高機搬運方案，專業的規劃與完善的售後服務，讓孚克力堆高機與各大知名廠商建立長期合作。

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累積多年設計生產 Embossed Carrier Tape承載帶的實際經驗，專為電子主、被動零件設計、包裝、製造、改良承載帶、奠定了良好基礎

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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

Google為了改善常見機器翻譯錯誤，並且促進全球在像是性別偏見等翻譯偏見上的研究，現在發布了，供研究人員來評估翻譯模型的性別偏見。

神經機器翻譯的進展，實現了更加自然和順暢的翻譯，但是這些翻譯也反應了社會的偏見，以及存在訓練資料中的刻板印象，因此Google根據自家的人工智慧原則，研究降低機器翻譯性別偏見的方法。

過去的研究領域，一直在使用附近的句子，或是段落上下文，來提高判斷性別的準確性。Google提到，由於傳統神經機器翻譯單獨翻譯每個句子，每個單獨的句子卻未必有明確的性別訊息，因此也就難以在翻譯每一句話時，因此能使用正確的性別，機器翻譯要能超越單個句子，而這需要有新的度量標準，以及具有上下文相關錯誤的資料集。

改善性別相關的翻譯錯誤，存在一定的挑戰性，因為不只需要選擇正確的代名詞，而且前後文還必須具有性別一致性，Google提到，性別偏見在常見翻譯錯誤中是特別敏感的議題，因為這些與性別相關詞，可能直接代表人們的自我認同。

為了要促進解決上下文翻譯常見錯誤的研究，Google創建了Translated Wikipedia Biographies資料集，該資料集的目標是要透過建立一個基準，使得研究人員得以改進機器學習系統中，代詞和性別相關的翻譯，藉由基準來評估和測量模型更改前後翻譯的準確性。

會選擇維基傳記（Wikipedia Biographies），研究人員解釋，是因為這些文章品質很好，具有地域多樣性且包含多個句子，更重要的是，以第三人稱描述主角，因此會包含大量代詞，而維基傳記的翻譯，就可能存在大量與性別相關的常見翻譯錯誤。

這個Translated Wikipedia Bigraphies資料集，要用來分析機器翻譯中常見的性別錯誤，資料集中的每個實例，都代表一個人、一個樂團或是一個運動隊伍，在傳記中，人會被確認性別，而團隊則被認為是無性別，每個實例都會由9到15個經翻譯的句子組成，這些句子以主角為中心展開。這些句子原本以英文編寫，Google請專業翻譯將其翻譯為西班牙語和德語。

什麼是POGOPIN?

POGOPIN是一種應用於手機等電子產品中的精密連接器，廣泛應用於半導體設備中，起連接作用。

高價位跟低價位的示波器又有何差異?

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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。

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

Translated Wikipedia Bigraphies資料集是Google選擇一組跨地域和性別，但具有相同代表性的實例組成，他們根據職業和所從事的活動，從維基百科中擷取了傳記，為求公平性，職業選擇是根據維基百科的統計資料選出9個職業，這些職業代表了一系列對於性別關聯的刻板映像，另外，為了降低地理上的偏見，研究人員也根據地理多樣性，在每個地區至少選出一名實例。

研究人員提到，雖然性別非二元，也就是說性別不是只有男性和女性的分類，但目前這個研究專注於讓男性和女性實體具有平等的代表性。根據職業、地區和性別三種屬性的組合，在美國7大地理區域中，每個職業至少有男性和女性兩個性別實例的傳記，最後研究人員還加入12個沒有性別的實例，包括搖滾樂團和體育隊伍。

這個新資料集提供了一種評估機器翻譯性別偏見的方法，資料集中每個實例都代表一個已知性別的主角，因此可以計算與該主角相關的性別翻譯準確性。研究人員提到，這個性別資料集使得他們上下文翻譯模型的性別錯誤下降了67％。

而資料集裡中性別的實體讓研究人員，能夠發現過度使用男性或是女性代名詞，來指稱無性別實例的狀況，同時資料集也提供了模型在處理跨職業和地理區域實例性別的效能，研究人員發現在翻譯西班牙文居里夫人傳記時，Translated Wikipedia Bigraphies資料集使得機器翻譯所使用的代名詞從He改為She。

Google提到，這個資料集是他們目前在性別偏見和機器翻譯上的研究，但並未涵蓋整個相關的問題，也不是要找出解決性別偏見的最佳方法，而是透過發表目前的成果，來推進全球機器翻譯在偏見上的研究。

https://www.ithome.com.tw/news/145258

塑膠射出成型不良品原因及改善對策 !

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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！

Google在BigQuery ML中加入新的，該功能利用無監督機器學習來檢測資料異常，因此用戶不需要提供標記訓練資料。用戶可以開始使用ML.DETECT_ANOMALIES函式，並且選用自動編碼器模型、k-平均演算法模型或ARIMA_PLUS時間序列模型，來檢測訓練資料或是新輸入資料中的異常。

當企業擁有已標記的異常資料，就可以利用各種監督式機器學習模型，來找出資料中的異常，但是Google提到，不少組織難以定義異常，無法判斷網路入侵、製造瑕疵或是保險詐欺等情況，當組織無法確定異常情況，而且手上也沒有標記資料，便無法使用典型的預測技術。

臭氧機推薦

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真空封口機該不該買?使用心得分享

各式封口機、包裝機械、客製化訂做、特殊改造

好的茗茶,更需要密封性高的茶葉罐,才能留住香氣!

鴻和興精密工業股份有限公司，是由在台灣專業生產茶葉罐、奶粉罐具有領先地位的光華金屬所投資組織成立的一家專業製造包裝材料之馬口鐵罐製造廠，秉持的專業、品質、服務、效率為各大客戶服務。

而BigQuery ML新加入的資料異常偵測，可以解決這個問題，降低應用異常偵測的障礙。BigQuery ML提供3種現成的模型，當用戶要檢測非時間序列資料中的異常，可以使用k-平均演算法，模型會根據每一個輸入資料點，到最近群集的正規化距離，來判斷異常資料，如果該距離超過用戶設定的污染數值閾值，則資料點便會被判定為異常。

而自動編碼器模型則是根據每個資料點重建錯誤，來辨識異常資料，當錯誤超過由污染數值所定義的閾值，便會被模型判定為異常。另外，ARIMA_PLUS時間序列模型，會根據時間戳記的信賴區間來判定異常，當時間戳記的資料點，出現在預測區間外的機率，超過用戶所提供的機率閾值，則資料點會被判定為異常。

https://www.ithome.com.tw/news/145428

掌握產品行銷策略,帶你認識商品包裝設計基本要素

包裝設計是兼具美感和實用、設計和製作印刷的精緻工藝。包裝設計包含了結構規劃、視覺設計、材質選定及後續的生產加工

常見的貨櫃種類?

金誠貨櫃屋尺寸均依國際標準組織ISO (International Standardization Organization) 認定標準，並區分成鐵貨櫃、冷凍貨櫃和特殊貨櫃三種類型。

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蔡明順

臺灣人工智慧學校校務長蔡明順今（29日）在一場線上會議上指出，近年深度學習崛起，許多企業擁抱AI，但卻面臨AI開發和部署速度不夠快的問題。他提出5種能加速採用AI的自動化技術，像是MLOps、AutoML、AIOps等，但他特別推薦能協助跨部門合作的MLOps。他更透露，臺灣人工智慧學校3年多來，都採用MLOps服務來優化上百位學員的開發需求和資源調度工作。

深度學習崛起，帶動企業擁抱AI

「Software 2.0時代已經來臨！」臺灣人工智慧學校校務長蔡明順說道。自1970年代出現商用軟體以來，寫程式一直是人類的專利，是Software 1.0的象徵，而2000年代網際網路興起，更把商用軟體推向數十億使用者，成為Software 1.0時代高峰。但2012年一場ImageNet大賽，深度學習崛起，揭開Software 2.0序幕，寫程式不再是人類專利，而將由深度學習主導。蔡明順直言，這個趨勢，甚至會成為第四波工業革命的關鍵。

深度學習的崛起，也影響市場發展。他指出，過去20年來的網際網路經濟，推波助瀾扶植出今日的AI巨頭，「比如1996年誕生的Amazon、1999年的Google、2004年的臉書，以及在2000年前後成立的騰訊、阿里巴巴。」以網際網路起家的這些科技大廠，紛紛押寶AI，也帶動一般企業投資AI，國外更預估，未來20年深度學習產生的市值，將超過網際網路10兆美元。

企業發展AI有6大關鍵，但企業花最多時間建置基礎建設

AI儼然成為企業標配，但企業要如何運用科技，促成商業發展？蔡明順整理出企業發展AI的6大關鍵，這些重點涵蓋基礎建設階段，以及用資料變現的生態系統階段。在基礎建設中，企業必須定義問題、找出合適的使用場域，並建立專屬資料庫。在生態系統階段，則有演算法、應用商模和資安法規等3要素，來讓企業將資料變現。

蔡明順解釋，基礎建設是企業發展AI最關鍵的階段，企業必須制定好資料處理流程、清理可分析資料，並規範出各類資料的存放位置。但他也指出，企業在這個階段反而花了8成時間才能做好，因此得仰賴自動化技術來加速。

中古貨櫃屋設計案例?

金誠運用中古貨櫃屋，重新改造各式活動展場、代銷中心、旅遊渡假空間，皆可依顧客需求製作。

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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。

用自動化技術加速AI開發、部署和管理，MLOps不容忽視

他也在今年的臺灣企業AI趨勢報告中，盤點5項能加速AI模型開發和部署的自動化技術，包含AutoML、AIOps、MLOps、數據虛擬化，以及低程式碼或無程式碼工具。進一步來說，AutoML平臺能加速企業實驗和試錯，AIOps則能協助DevOps團隊和使用數據（DataOps）的團隊自動管理IT基礎建設，MLOps則可促進跨部門的團隊協作，而數據虛擬化平臺則能保持開發靈活性，方便管理、檢視數據。最後，低程式碼和無程式碼工具可簡化AI的建模和部署。

在這些自動化技術中，他特別推薦MLOps，因為它能促進跨部門協作、形成ML生產鏈。一般來說，企業執行一個AI專案時，會有多種角色參與，像是資料工程師、機器學習工程師、業務分析師、DevOps團隊、App開發者等，來進行資料前處理、模型開發、訓練和評估，以及後續的模型部署、使用、商業化和監控等。

而MLOps可優化ML工作流程，比如在準備開發的階段，能半自動化或自動化處理配置、數據收集和特徵提取，來分攤SI、資料工程師與資料科學家的工作量。又或是在模型訓練階段，能自動化撰寫ML程式碼、管理機器學習資源，緩解資料科學家和IT人員的負荷。（如下圖）

不過，他也強調，MLOps結合AIOps能協助AI落地。因為，AIOps用機器學習來改善IT基礎建設，協助DevOps團隊和DataOps團隊監測AI開發環境是否正常，而MLOps則將模型開發、部署等流程標準化管理，還能監控模型上線後的表現，因此蔡明順認為，兩者結合能加速AI落地。

AI學校也用MLOps來管理學員ML資源

他也透露，自2018年1月開始，臺灣人工智慧學校就找來專攻MLOps的臺灣新創InfuseAI，採用其服務來管理數據虛擬化、資源配置和工作負載等項目。這是因為，臺灣人工智慧學校的技術專班要求每位學員動手實作ML專案，每班多達100人至300人，需自動化技術協助學員訓練模型。在算力部分，AI學校在全臺配置了66臺GPU伺服器（共512張顯卡），每位學員都配到1張卡來實作。當學員進行分組專題時，幾位同學的顯卡得分配一起使用，「這需要重新進行資源配置，得靠MLOps優化，」蔡明順說。

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塑膠射出成型技師工作甘苦談

一間在新竹耕耘超過20年的塑膠射出成型公司，初期以硬質pvc起家與模具開發設計；
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特殊造型滑鼠墊去哪買?

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影響示波器測試準確度的五大因素

混合訊號示波器（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。

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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。

軟體開發公司JetBrain新發布的，是Jupyter Notebook平臺Datalore的本地端部署版本，讓企業可以快速建立Jupyter Notebook本地環境，並且簡單地在團隊間共享筆記本。官方表示，Datalore Enterprise是一個以筆記本為中心的平臺，可以提高資料科學家處理程式碼的效率。

雖然Jupyter notebooks是資料科學好用的工具，但是在協作、資源管理和安全方面配置不易，因此他們發布了Datalore本地端版本Datalore Enterprise，其提供程式碼完成、儲存整合、身份驗證、環境和硬體管理、版本控制以及協作工具等開箱即用的功能。

用戶在自己配置Jupyter環境時，團隊通常還需要創建許多自定義解決方案，花費大量的時間和精力來維護，而Datalore提供許多現成功能，像是Datalore隨附的JetBrains Hub，可讓用戶配置各種身份驗證方法，團隊成員只要點擊連結，並且登入應用程式，就能立刻開始工作。

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貨櫃屋也能做出衛浴設備?

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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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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。

Datalore可以配置多個預設團隊環境，且可以使用Datalore函式庫管理器，動態修改每個筆記本的套件列表。另外，用戶可以簡單地透過Datalore介面，連接各種伺服器硬體類型，供團隊成員存取，而且也能夠配置內部使用計畫，來控制團隊成員使用的資源。

Datalore帶有持久內部存取，供使用者快速存取筆記本和其他工作構件，現在還可以在Python程式碼中連接資料庫，官方也計畫在之後添加連接資料庫的原生UI。Datalore支援掛載AWS S3儲存桶，用戶可將存取憑證安全地儲存在私有Secret變數中。

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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

飲水機品牌迷思?有牌代表最好?錯! 了解用途才能買對!

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。

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GitHub

GitHub與OpenAI合作共同發表了的技術預覽版，它採用OpenAI開發的新OpenAI Codex人工智慧系統，可根據工程師所撰寫的程式碼，提出程式的整行或整個函式的撰寫建議，等於是讓AI充當你的結對工程師（Pair Programmer ）。

OpenAI是以公開的大量程式碼及自然語言來訓練OpenAI Codex，以讓OpenAI Codex能夠同時理解程式及人類的語言。OpenAI Codex現為Visual Studio Code的擴充工具，可將工程師的註解與程式碼傳送到GitHub Copilot 服務時，再利用OpenAI Codex來建議個別的行列與整個函式，

根據GitHub的說明，OpenAI Codex不只是個自動完成工具，當工程師寫下描述程式邏輯的註釋時，它就能建議完整的程式碼，另也可自動填入重複的程式碼，或替使用者選擇測試套件，在嘗試新語言或框架時，OpenAI Codex也將是個很好的幫手。

GitHub執行長Nat Friedman表示，GitHub Copilot會在工程師輸入程式碼時，持續調整與適應，讓工程師不必費力地在網路上搜尋，就能快速找到解決問題的其它途徑、撰寫測試或探索各種新的APIs。

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紫砂茶葉罐是多孔性材料製成，透氣性非常好，因為罐子多微小氣孔，用來存放茶葉，不僅能保鮮鮮，還能消除茶葉中的異雜味。 但也是因為多孔，所以紫砂茶葉罐容易吸收茶葉的香味。

攻戰消費者第一視覺,包裝設計很重要!

包裝設計是指對包裝的形狀、大小、構造及包裝材料等方面進行創造或選擇並以適當方式吸引消費者的注意力，進而增加購買率，以及對使用者友善之特性。

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圖片來源_GitHub

值得注意的是，GitHub Copilot並未實際測試它所建議的程式碼，因此並不保證能夠編譯或執行，也只能容納有限的脈絡，它目前表現最好的地方在於將程式碼切割為各種小函式，替函式參數設計有意義的名稱，撰寫文件字符使用慣例（DocStrings）與註釋，以及協助工程師瀏覽不熟悉的函式庫與框架。

此外，雖然GitHub Copilot可支援眾多的框架及程式語言，但現有的預覽版在Python、JavaScript、TypeScript、Ruby及Go上表現最佳。

GitHub以一組Python函式來測試GitHub Copilot，清空函式內容並要求GitHub Copilot輸入，第一次的正確率為43%，10次後則達到57%。

https://www.ithome.com.tw/news/145340

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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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示波器主要由電源系統、同步系統、水平偏向系統、垂直偏向系統、延遲掃描系統、顯示系統和標準訊號源等部封包成。

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圖片來源: 

MITCSAIL

影像監控引發侵犯隱私的疑慮，麻省理工學院電腦科學暨人工智慧實驗室（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，，運用觸覺感測器及AI來偵測使用者多種姿勢。

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這項研究的理論基礎是，人類像是運動、休息、或單純的移動，都大量仰賴人和地面之間的觸覺互動引導。CSAIL的研究則是運用這類觸覺互動，提出一種利用觸覺地墊內的感測器，蒐集壓力地圖產生3D人體姿態評估的系統。

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，這作法是在一塊地墊下植入9000多個觸覺感測器，成本不到100美元，這些感測器能即時紀錄人體和地板內的觸覺互動。研究人員一開始是利用這智慧地墊及相機，蒐集人在地墊上做各種動作（如蹲、走、仰臥起坐等）的觸覺和視覺的同步資料約180萬筆。他們以視覺資料的姿態評估模型作為監督，設計並訓練、實作深度神經網路模型，這個模型只使用觸覺資料就推論出3D人體姿態。

實際運作時，觸覺感測器可將人類腳、軀幹、四肢和地墊接觸產生的壓力轉成電子訊號，再由模型判斷出人體動作。

目前該模型可以辨識人體動作和姿勢，從躲下、彎腰、踮腳、側走、扭臀、走路或坐下，準確率達97%，同時也能支援2個人的姿勢判讀。

研究人員表示，這種姿態評估可單獨使用避免侵犯隱私，或是和視覺系統配合使用，同時又不受視覺阻礙影響。以應用來看，研究人員認為用途甚廣，像是智慧家庭、長照或遊戲，例如判斷使用者的動作，而計算動作次數及推論出燃燒的卡路里。

https://www.ithome.com.tw/news/145195

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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。

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臭氧機的滅菌效果如何?

臭氧的性質活潑，是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高，而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留，會自動回復成氧氣是優良的消毒劑，因此臭氧像是優良的工匠，工作時很有效率，離開時也不拖泥帶水，收拾的乾乾淨淨，沒有殘留副產物。

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Google針對製造業，推出新的視覺檢測解決方案，來自動化製造業的瑕疵檢查工作流程。Visual Inspection AI是一個人工智慧工具，可用於產品製造過程的品質控制程序，以自動化的方式掃描產品或零組件，來快速找出有瑕庛的地方。

無論是汽車、晶片還是智慧手機等產品，生產品質都是一項重要的指標，因此製造過程通常會有一道或是多道步驟，來檢查產品是否存在缺陷，方法從高度人工且易出錯的目視檢測，到近年來流行基於規則的視覺檢測機器。

Google提到，人工檢查通常取決於操作員的敏感度和經驗，而不同檢查員間的差異，會影響檢驗的一致性，傳統檢測機器，需要專門為檢測任務編寫程式，不夠靈活無法適應產品變化，而傳統電腦視覺檢測方法的缺點，則是一次只能檢測少數的瑕疵。

為了解決這些問題，Google現在針對製造業用例，釋出Visual Inspection AI解決方案，利用人工智慧和電腦視覺技術，來自動執行視覺檢測任務，讓製造商可以透過自動檢測產品，來改善品質控制流程。

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Visual Inspection AI模型可以部署在本地端或是邊緣網路，檢查工作可以在Google雲端上執行，或是在工廠本地端全自動運作。Google提到，這個解決方案可以在數周內完成部署，不會像是傳統機器學習解決方案需要數個月，而且使用方法簡易，品質工程師不需要電腦視覺或是機器學習基礎，就可以藉由互動式介面的引導，完成所有步驟簡單上手。

Visual Inspection AI允許用戶訓練模型，對單一張照片進行檢測、分類和精確定位多種瑕疵類型，並且可以自動觸發生產線後續任務，不需要人員介入，Google表示，這個新的解決方具有高精確性，其精確性是通用機器學習解決方案的10倍，而且由於其足夠精確的模型，需要人工標記的圖像，僅是通用機器學習平臺的1/300。

另外，Visual Inspection AI具有高度的可擴展性，製造商可以靈活地部署和管理機器學習生命周期，跨生產線和工廠擴展解決方案。

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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。

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