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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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CTIMES
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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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SmartAuto
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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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CTIMES
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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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SmartAuto
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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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CTIMES
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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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SmartAuto
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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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SmartAuto
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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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新東西 |
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TI首款衛星架構雷達感測器單晶片-AWR2544
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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