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2024.2月(第387期)智慧住宅
物联网技术问世多年之後,终於在近期慢慢酝酿出更具体的应用样貌。 尤其在新一代无线技术与半导体元件,以及通讯标准陆续到位之後, 更让原本擘画的愿景接近现实,如今新一代的住家设计, 已经预设搭载了多项的智慧控制功能,包含灯光、安控、以及环境的自动感测设施, 未来的家电设备也将会更进一步的被整合至家庭的智慧网络之中
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2043智动化年监(采购指南)-AI人工智慧
工业是最需要人工智慧的场域,不仅是因应劳动力结构改变所出现的人力短缺, 更重要的,是能满足新一代制造对於效率与品质提升的需求, 因此,导入能够透过数据分析来调教效能的AI系统, 将是未来工业领域最重要的科技发展方向。 《2024年的智动化年监采购指南》即以「AI人工智慧」为题,解析AI在智慧制造上的最新进展。 - 2
作者: SmartAuto 類型: 价格: NT$ 300 元


2024.1月(第386期)2024展??与回顾
幸好有AI,不然整个2023年真的乏善可陈, 也幸好有AI,对於2024年的发展才有乐观的本钱。 2024年将涌现AI软硬体、订制化模型等创造性革新。 台湾可从专才型生成式AI着手, 开发特定领域专用小语言模型加值应用, 发挥台湾产业群聚优势,开创AI创新利基。 总而言之,2024年的全球AI产业发展前景广阔, AI也将持续蝉联今年最为火热的科技关键字
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2024.1月(第99期)电动车智造
因应2023年落幕的COP28协议要求与会国家, 必须在2030年前提高2倍能源效率, 进而发展碳捕存、道路交通减排等相关技术。 包括电动车在内的新能源车因此将持续成长普及, 控制成本能力则成为竞争胜出关键要素。 如由美商Tesla带头削价竞争,以及中国大陆车厂四处攻城略地, 其中致胜关键便在於高效垂直整合与智慧化, 值得台湾工具机和汽机车零组件代工产业借镜
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2023.12月(第385期)
专业的运动,一直以来都是「有凭有据」的项目, 不仅数据资料要斤斤计较,现在更要讲求即时与智慧, 要能依据运动员个别的表现来给予指引, 甚至还要能拆解到每一个动作和脚步, 进而逐步提升竞技成果且减少受伤的风险。 业馀的运动,也同样须讲求品质与功能, 要能具体的回??到体能与健康的改善上, 藉此促进人们从事运动的意愿,提升整体国民的健康素质
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2023.12月(第98期)氢能源系统
在全球节能减碳的大势下, 「氢」已成为台湾官方认可的替代能源方案。 依据政府的规划, 预计至2050年,台湾氢能发电的占比将达9~12%。 这意味着,从现在起,氢能源系统的解决方案将会迅速的发展, 并陆续导入相关的应用领域之中,尤其是汽车、运输与工业。 而氢能源系统究竟包含哪些部分? 它又该如何应用? 本期将解析氢能源系统的市场,及其架构与导入
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2023.11月(第384期)防灾科技
新兴智慧科技有助消防救灾、 预防工安意外、提升防救灾能力, 并能大幅降低意外发生率及灾损。 透过主动式智慧防灾系统, 还进一步确保产线稼动率, 并节省成本。
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2023.11月(第97期)马达永续新应用
迎接2026年国际即将陆续上路的碳税机制, 台湾内部也试图藉由碳权交易所、碳费等制度接轨, 对於出囗导向为主的台湾制造业而言, 则须将如今压力化为产业升级转型的主要推力。 藉此驱动高能效马达产品与应用不断推陈出新, 兼顾电动车与工业智能化净零碳排需求。 包括马达智慧化联网系统, 实现从数位化、可视化、功能优化及商务模式逐步创新; 且於电动车用马达材料和技术持续进展, 促使永磁同步马达和同步磁阻马达渐成次世代主流技术, 并减少使用易遭大国垅断的稀土资源
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2023.10月(第383期)AI智慧医疗
如虎添翼,最适合用来说明AI人工智慧用在医疗领域上的成果。 过往费时耗力的医疗影像判读,和多样复杂的生理体徵数据的分析, 现在靠着AI都能够迅速找出端倪,解决很根深蒂固的医疗难题。 更进一步,除了辅助医生进行诊断,AI还能跟各种生物监测与医疗器材结合, 为个人的健康给予指引,成为卫教与健康生活的小秘书。 但究竟要如何才能实现AI智慧医疗,它又牵涉哪些关键的元件与核心技术, 本期的《零组件杂志》即以「AI智慧医疗」为题,拆解此技术应用背後的重要组成与元素
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2023.10月(第96期)电动车乘A.B.C造浪
面对近年来因中国大陆业者掀起的电动车红海浪潮, 不仅已在自动化(Automation)生产电动车体与电池(Battery)技术独占??头, 另有关於後续充电桩(Charging station)规格标准、应用, 以及与智慧城市联网,想必也将成为各国产业和政府下一波「关切」重点。 台湾则除了由鸿海及其推动成立的MIH联盟, 期待打造以软体定义电动车开发平台
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汽车电子系统的设计正持续变化中,传统的资料流和电路架构也不断地受到挑战,尤其是在更多数量的高性能感测器被运用到汽车系统之中,如何克服资料传输的效率与运算瓶颈,就成了开发商的一大难题
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