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2023.12月(第385期)運動科技
專業的運動,一直以來都是「有憑有據」的項目, 不僅數據資料要斤斤計較,現在更要講求即時與智慧, 要能依據運動員個別的表現來給予指引, 甚至還要能拆解到每一個動作和腳步, 進而逐步提升競技成果且減少受傷的風險。 業餘的運動,也同樣須講求品質與功能, 要能具體的回饋到體能與健康的改善上, 藉此促進人們從事運動的意願,提升整體國民的健康素質
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2023.12月(第98期)氫能源系統
在全球節能減碳的大勢下, 「氫」已成為台灣官方認可的替代能源方案。 依據政府的規劃, 預計至2050年,台灣氫能發電的占比將達9~12%。 這意味著,從現在起,氫能源系統的解決方案將會迅速的發展, 並陸續導入相關的應用領域之中,尤其是汽車、運輸與工業。 而氫能源系統究竟包含哪些部分? 它又該如何應用? 本期將解析氫能源系統的市場,及其架構與導入
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2023.11月(第384期)防災科技
新興智慧科技有助消防救災、 預防工安意外、提升防救災能力, 並能大幅降低意外發生率及災損。 透過主動式智慧防災系統, 還進一步確保產線稼動率, 並節省成本。
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2023.11月(第97期)馬達永續新應用
迎接2026年國際即將陸續上路的碳稅機制, 台灣內部也試圖藉由碳權交易所、碳費等制度接軌, 對於出口導向為主的台灣製造業而言, 則須將如今壓力化為產業升級轉型的主要推力。 藉此驅動高能效馬達產品與應用不斷推陳出新, 兼顧電動車與工業智能化淨零碳排需求。 包括馬達智慧化聯網系統, 實現從數位化、可視化、功能優化及商務模式逐步創新; 且於電動車用馬達材料和技術持續進展, 促使永磁同步馬達和同步磁阻馬達漸成次世代主流技術, 並減少使用易遭大國壟斷的稀土資源
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2023.10月(第383期)AI智慧醫療
如虎添翼,最適合用來說明AI人工智慧用在醫療領域上的成果。 過往費時耗力的醫療影像判讀,和多樣複雜的生理體徵數據的分析, 現在靠著AI都能夠迅速找出端倪,解決很根深蒂固的醫療難題。 更進一步,除了輔助醫生進行診斷,AI還能跟各種生物監測與醫療器材結合, 為個人的健康給予指引,成為衛教與健康生活的小秘書。 但究竟要如何才能實現AI智慧醫療,它又牽涉哪些關鍵的元件與核心技術, 本期的《零組件雜誌》即以「AI智慧醫療」為題,拆解此技術應用背後的重要組成與元素
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2023.10月(第96期)電動車乘A.B.C造浪
面對近年來因中國大陸業者掀起的電動車紅海浪潮, 不僅已在自動化(Automation)生產電動車體與電池(Battery)技術獨占鰲頭, 另有關於後續充電樁(Charging station)規格標準、應用, 以及與智慧城市聯網,想必也將成為各國產業和政府下一波「關切」重點。 台灣則除了由鴻海及其推動成立的MIH聯盟, 期待打造以軟體定義電動車開發平台
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2023.9月(第382期)矽光子-光速運算未來式
矽光子是未來10年的半導體產業大事, 突破數據傳輸與運算瓶頸, 就能在晶片競爭中取得絕對領先位置。 基於矽光子的光電子融合, 將會是未來運算系統和資訊網路的關鍵。
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2023.9月(第95期)智慧檢測
自從機器有了「視覺」之後, 工件檢測朝向全自動發展, 就成了一條筆直的高速公路。 近幾年, 隨著半導體與電子電機技術的不斷突破, 所謂的AOI技術更是進步飛快, 特別是在人工智慧與雲端技術的加入後, 具備AI功能的智慧檢測技術更成為當代的主流, 這種結合前端的邊緣運算,並搭配後段的雲端平台, 將會是檢測應用的最終完成式
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2023.8月(第381期)AI幫你造晶片
先進晶片的設計與製造,已經是龐然大物, 一般的人力早已無力負擔。 蘋果最新一代的M2 Pro處理器,就具備了400億個電晶體, 如此多的電晶體數量,當中還牽涉了無數的電路安排和邏輯整合, 想要單靠人力來開發,幾乎就是個不可能的任務。 再加上越來越緊迫的上市時程和越來越短的產品生命週期, 若沒有點石成金的工具,晶片設計恐怕無以為繼
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2023.8月(第94期)綠製造
智慧製造的演進馬不停蹄。 產業從發展先進的自動化控制, 逐步進入了以數位和數據為核心的智慧製造時代, 然而在解決人力短缺與提升效率的同時, 與環境的共好,以及地球永續發展的議題, 將是下一個需要被攻克挑戰。 因此,未來所有的製造業,都將會走向?綠製造?, 這是一個結合智慧科技,能夠充分優化自身產線的能源效率, 同時也能夠妥善控制整體碳排放的製造方式, 而這也業者們競逐國際市場最重要的一張王牌
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汽車電子系統的設計正持續變化中,傳統的資料流和電路架構也不斷地受到挑戰,尤其是在更多數量的高性能感測器被運用到汽車系統之中,如何克服資料傳輸的效率與運算瓶頸,就成了開發商的一大難題
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