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科技
典故
網際網路聯合公會 - W3C

在1994年10月,網路的創造者Tim Berner-Lee,在麻省理工學院的電腦科學實驗室裡,成立了網際網路聯合公會,也就是現在的World Wide Web Consortium。
以3D模擬協助自動駕駛開發 (2022.08.24)
未來的車輛除了肩負著實現二氧化碳中和移動的目標之外,還須具備自主、電動、互連等特性—而且車輛將透過軟體定義。本文探討3D模擬對於自動駕駛的重要性。
無線通訊的未來--為無所不在的連接做好準備 (2022.07.24)
車輛通訊(V2X)平台協助車子進行交通順序的協調,或者以物聯網(IoT)裝置來監控的智慧工廠,現今的無線系統正在致力實現這些夢想。
實用型數位轉型的最佳實踐 (2022.02.22)
實用型數位轉型會系統化地將資料與模型,以及工程團隊在開發解析、模型、和模擬的相關技能,應用於產品或服務整個生命週期的工作流程之中。
企業部署演算法的集中管理、保護與擴充 (2021.11.25)
為了提升生產力,企業級規模的應用架構工程部署專案通常會採用主-從式軟體開發模型,確認在足夠數量的機台上所安裝的函式能滿足使用量。本文以一個估測電動馬達健康的預測性維護應用來說明上述所需的功能
4種經過實證的AI演算法應用 (2021.10.07)
AI模型在各項應用扮演的角色愈來愈重要,為了開發以AI驅動的產品,工程師需要將AI整合至整個系統設計的工作流程。不論是哪一種應用,大部分的工程專案均是以類似的工作流程進行,最後則產生不同的結果
收集模型測試覆蓋程度度量資料的理由 (2021.07.22)
本文以範例闡述三重選擇演算法的設計測試,因為要求的遺漏而被認定為不完整的重要環節。
永磁同步馬達轉矩控制最適化校正 (2021.01.11)
本文介紹基本的以模型為基礎的校準工作流程,以產生採取弱磁策略的永磁同步馬達轉矩控制策略之最適轉矩控制查詢表,以及描述依據弱磁策略的控制查詢表範例。
電力電子模型之頻率響應分析估測:Sinestream與PRBS (2020.12.11)
本文探究一個開放迴路降壓轉換器分別以sinestream和PRBS來進行頻率響應估測的比較,並且把重點放在估測時間、估測的頻率點數量和估測的準確度。
佈署預測性維護演算法於雲端或邊緣裝置 (2020.11.06)
本文透過一個包裝機的範例,說明如何利用MATLAB來開發預測性維護演算法並將之佈署在一個生產系統中,協助掌控設計的複雜性。
敏捷型模型化基礎設計:Simulink模擬加速整合工作流程 (2020.08.11)
本文將描述一個在典型的敏捷開發工作流程管理和分享Simulink快取檔案的方法。
利用Simulink進行無線收發器之設計與網路建模 (2020.05.29)
本文介紹一個Simulink模型,可做為設計無線收發器及建立無線網路的基礎架構。
工程師必須關心的2020年AI/工業4.0關鍵趨勢 (2020.03.27)
科學家和工程師能藉由專業領域知識在AI專案取得某種程度的成果;然而,若利用如自動標記等工具來快速地處理龐大、高品質的資料集,將是進一步成功的關鍵。 隨著取得了現有深度學習模型與研究並加以持續改進,科學家與工程師得以在人工智慧(AI)專案得到更大範圍的成果
電力電子模型之頻率響應分析估測 (2020.03.23)
本文說明估測一個開放迴路升壓式轉換器之頻率響應工作流程的六大步驟。
強化學習:入門指南 (2019.11.14)
強化學習是機器學習的一種,指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動,來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標,即是在於找出能夠產生最佳結果的策略
強化學習:入門指南 (2019.10.29)
強化學習是機器學習的一種,指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動,來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標,即是在於找出能夠產生最佳結果的策略
透過Simulink將模擬資料視覺化 (2019.08.23)
請務必經常針對你的模型進行模擬,以盡早找出並排除設計缺陷。頻繁的模擬代表著你最終實現的系統將對嚴格的驗證、有效性檢驗、測試有更完全的準備。
如何利用數位分身進行預測性維護 (2019.08.15)
利用從真正在運作中的機台取得的現場資料來調整一個實體的3D模型,並建立數位分身用來設計能夠佈署於真實設備的控制器的預測性維護偵測演算法。
MathWorks攜手鈦思 舉辦首屆MATLAB深度學習競賽 (2019.01.02)
為培養台灣人工智慧技術人才,美國工程軟體研發大廠MathWorks公司與其在台灣業務總代理鈦思科技特別舉辦『第一屆MATLAB深度學習競賽』,並與國內研究機構權威工業技術研究院合作,以無人商店自動結帳系統作為應用主題,利用MATLAB的深度學習技術,以實際之企業應用作為實戰練習題目
跨出影像分類:更多關於深度學習應用 (2018.11.20)
深度學習網路具備精確度以及處理速度,它能夠幫助執行龐大資料集的複雜分析,本文列舉幾種可以考慮使用深度學習網路的任務案例。
如何透過Simulink進行ISO 26262專案 (2018.09.17)
本文將說明如何透過TUV SUD認可的Simulink工作流程來進行ISO 26262專案計畫。

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