 |
高速數位訊號-跨域智慧物聯的創新驅動力 (2024.07.18)
隨著大數據、雲計算、人工智能等領域的快速發展，數據需求呈現爆炸式增長。高速數位訊號作為數據傳輸的重要載體，將承擔起更大的責任和挑戰。包括PCIe和10GbE等高速傳輸技術，都將在這一過程中發揮關鍵作用，持續提高傳輸速度和性能，以滿足不斷成長的數據需求 |
 |
利用精密訊號鏈μModule解決方案簡化設計、提高性能 (2024.05.29)
本文說明 ADI精密訊號鏈μModule解決方案為系統設計人員提供外型精巧且可彈性客製化整合解決方案，協助以簡化設計、提高性能並節省寶貴的開發時間。 |
|
利用精密訊號鏈μModule解決方案簡化設計、提高性能 (2024.05.29)
本文說明 ADI精密訊號鏈μModule解決方案為系統設計人員提供外型精巧且可彈性客製化整合解決方案，協助以簡化設計、提高性能並節省寶貴的開發時間。 |
|
以AI彰顯儲能價值 提供台灣能源轉型穩定力量 (2024.05.29)
台灣儲能需求主要源於能源轉型趨勢，以及對於電力穩定的考量。
目前，電化學儲能系統，特別是鋰電池，是台灣最常見的儲能系統。
家用儲能也可提升用戶綠能比例，並且增進電力系統的穩定度和可靠度 |
|
平板POS系統外殼和基座影響無線連線效能的實測 (2024.05.29)
本文探討平板POS系統的優勢，以及所面臨的安全性、穩定性和耐用性等問題。透過實測不同外殼和基座的材料和設計，可以得知其對於無線效能的影響，經由設計確保良好的無線連線效能 |
 |
產官合推萬輛台製乘用車上路 引領電動車產業鏈前行 (2024.05.29)
迎接2024年傳統車廠朝電動車產業轉型，經濟部也積極帶動台廠自製電動車產業鏈，包括已分別輔導電動乘用車（LUXGEN n7）和商用車（中華E300）量產上市販售。而地方政府環保局也與車廠合作，投入電動資源回收車試運行，帶給民眾更好的生活體驗，預期今年將上看萬輛台製電動乘用車上路 |
|
風機節能：以中壓變頻器為水泥廠年省百萬電費 (2024.05.29)
本文以實例說明在水泥廠的冷卻引風機馬達上加裝中壓變頻器運用，從而達到大幅節能效益。 |
|
先進AI視覺系統—以iToF解鎖3D立體空間 (2024.05.29)
在整個AI產業中，視覺系統扮演極重要的角色。由於iToF對於距離與空間的重現具有高度的可靠度外，還有解析度的優勢。本文敘述iToF感測和技術的原理、組成元件、距離計算方式及成像技術的應用 |
|
6G是否將引領製造業的革命？ (2024.05.29)
6G以更快的速度、更低的延遲和更大的容量超越 5G，使無數應用受益，特別是製造業。對於透過 Wi-Fi 達到高效率運作的工廠而言，將整個製造運作的通訊基礎設施升級到 6G，將是一次不可錯過的製造模式轉變 |
|
德系大廠導入AI服務先行 (2024.05.29)
台灣廠商仍然面對分別來自日、韓與中國大陸等對手的競爭加劇，未來勢必要透過軟體、智慧化服務等創新商業模式為產品加值，包含德系控制器或傳動元件等零組件大廠也延續工業4.0優勢，先行導入應用人工智慧（AI）先行 |
|
無線通訊藉ICT軟體商整合 (2024.05.29)
面對近年來碳有價時代、人工智慧（AI）浪潮來襲，企業正積極尋求導入AIoT應用加值。尤其是當今5G滲透率已達瓶頸，專頻專網成為兵家必爭之地，台灣製造業更應該結合利用既有ICT優勢 |
|
次世代工業通訊協定串連OT+IT (2024.05.29)
面對當前工業製造數位轉型階段，陸續融入了資通訊（ICT）科技和人工智慧（AI）的應用和發展，以即時並充份利用大數據加值。促使各家設備製造、FA自動化系統整合商紛紛尋求新一代工業通訊標準，包含TSN、umati也應運而生，並透過合縱連橫加速落地 |
|
虛擬電廠供應鏈成關鍵 (2024.05.29)
因應目前台電已虧損連連，未來若還想透過儲能穩定電網，勢必要強化如虛擬電廠產業鏈等，才能真正實現永續維運。 |
|
減碳政策先鋪路 全球一起攻儲能 (2024.05.29)
儲能的形式有非常多種，所採用的技術也相當多元，包括機械能、電化學能、電磁能、熱能、化學能等。不同的儲能技術各有優缺點，適用於不同的應用場景。 |
|
2024杜塞道夫玻璃暨光電展登場 實踐玻璃天下創新轉型 (2024.05.29)
迎接德國杜塞道夫國際玻璃暨光電展（glasstec）即將於2024年10月22~25日舉行，德國杜塞道夫國際商展開國公司也在日前舉行全球市場趨勢說明會，邀請台北市玻璃公會理事長鄭煥章致詞介紹台灣玻璃產業發展現況，同時邀集台灣區玻璃公會、台灣機械公會、台灣區照明燈具輸出公會、台灣鎖業暨五金發展協會等代表與會 |
|
AWS：企業應透過生成式AI進行「安全的創新」 (2024.05.29)
生成式AI正在成為任何人都無法忽視的生產力變數。在它的面前，以往的知識與技能壁壘開始鬆動甚至坍塌，並為各領域的創新帶來無窮的可能性。
然而，企業利用生成式AI進行業務創新的同時也不免面臨新的隱憂 |
|
AI PC華麗登場 引領算力為王的時代 (2024.05.28)
AI PC的普及需要軟硬體共同發展，在處理器、記憶體和作業系統等技術的進步，AI PC應用將更加豐富，並成為未來PC產業的重要趨勢。 |
|
台灣應用材料啟動「應材苗懂計畫」 共組「半導體科普教育聯盟」 (2024.05.28)
台灣應用材料公司長期支持科普教育，今（28）日宣布攜手長期合作夥伴，包含：台灣科學教育館、LIS情境科學教材及TFT為台灣而教，共組「半導體科普教育聯盟」。未來將以「應材苗懂計畫」出發 |
|
融合航太與無線生態 NTN打造下世代網路 (2024.05.28)
本場東西講座邀請到台灣羅德史瓦茲應用工程部門經理陳震華，分享從5G到6G早期研究所需要瞭解的相關議題，以解決當前的各種技術挑戰。 |
|
AI世代的記憶體 (2024.05.28)
AI運算是專門處理AI應用的一個運算技術，是有很具體要解決的一個目標，而其對象就是要處理深度學習這個演算法，而深度學習跟神經網路有密切的連結，因為它要做的事情，就是資料的辨識 |
