为了改善电脑系统在资料处理上的效能，科学家将主意打到了人类的神经网路上。这个念头并不是神来一笔，而是观察到人类的脑神经在处理视觉、听觉和语言方面，有非常卓越的表现。

这种参考人类神经元结构所产生的资料处理程序，被称为「类神经网路」或者「人工神经网路（Artificial Neural Network，ANN）」，它就是一种模仿生物神经网路结构和功能的数学模型的演算法，更是人工智慧深度学习的关键技术。

运用深度学习的方法来开发人工智慧应用程式已经成为目前的主流研发趋势；无论是在数据、影像、声音、或是语言等应用领域上，都已经有显著的效果。深度学习的演算方法不但突破了类神经网路发展的瓶颈，也为机器学习打造了一条开发人工智慧的捷径。

封面故事
-人工神经网路打开AI应用新局
-智慧手机的神经网路处理器时代
-成就AI大业 机器学习与深度学习厥功甚伟

编者的话
-未知的领域 优异的效能

新闻分析
-无惊喜 有亮点的CES 2019
-首批5G智慧型手机  将在2019年初推出
-用AI带来「做AI」的庞大市场  台湾应抓紧边缘运算商机

量测进化论－示波器
-为讯号完整性把关 示波器迎接棘手测试挑战

专题报导- 感测技术
-AI当道 感测器助工厂大步迈向智能化
-IO-Link和SIO模式收发器推动感测器领域工业4.0革命

产业视窗
-SEMI：在台湾建立以微电子为重心的完整产业链
-中华电信、远传5G商用高峰会展终端应用
-5G怎么赢？联发科：合纵连横、自立自强

产业观察
-分散式自驾车架构下感测器与运算电脑发展趋势
-导入AI强化竞争力 建置思维必须全面化

焦点议题
-华映重整之路 建立市场识别是关键的任务

Tech Review
-精准度大幅提升 VCSEL开拓终端应用想像空间

矽岛论坛
-2019年ICT产业发展重大议题探索
-技术长的专利锦囊

亭心观测站
-科技产品直观

关键技术报导-感测器
-运用高精度仪表放大器进行远端感测
-测量高电压下传输的小讯号，并避免感测器接地回路
-使用Alveo 加速器卡加速DNN