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商用模式各有不同 车队管理展现多元风貌 (2019.11.25)
车队管理是物流派送企业的重要营运系统，而不同的企业型态，其系统必须因应产业的特殊需求调整，方能打造出最适化架构。 |
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精准管理工厂能源 兼顾经济发展与环境永续目标 (2019.11.25)
新世代厂务必须强化BEMS下的电力监控管理系统PMMS，管理者才能快速了解工厂使用电力的状况，并进一步进行用电分析与管理，达到有效的电力使用与节约。 |
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非挥发性记忆体暂存器：新一代数位温度感测器安全性和可靠性大跃进 (2019.11.15)
本文介绍数位输出（I2C协定）温度感测器中包含的内部用户可程式化设定的暂存器，以及如何使用内建非挥发性记忆体暂存器的数位温度感测器应对这一领域常见的设计挑战 |
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一个智慧输送机。无限的可能性。 (2019.11.15)
为了解决现代化装配厂的现实问题，北美的KUKA系统公司最近开发出KS BOLT缓冲高架式线性传输系统，该系统主要采用独立推车技术，解决装配缓冲的挑战－并且具备弹性化 |
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强化学习：入门指南 (2019.11.14)
强化学习是机器学习的一种，指的是电脑透过与一个动态环境不断重复地互动，来学习正确地执行一项任务。强化学习演算法的目标，即是在于找出能够产生最佳结果的策略 |
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新世代变频器－数位化、强固性、高整合能力 (2019.11.13)
引领新世代的变频器必须具备的三大特色是「数位化」及不可或缺的高「整合性」及「强固性」，如此得以完美符合公共工程之专门需求.... |
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环境监测技术可防害于未然 (2019.11.13)
台湾地理狭长且多高山，再加上位于地震带与台风路径中，一旦发生地震或风灾，就容易造成土石流与其它灾害，对此政府与企业可强化环境监测技术的研发，透过科技的力量，降低灾害损失 |
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后PC时代 嵌入式系统纵横发展 (2019.11.12)
嵌入式是物联网架构的重要技术，而随着物联网落地速度的加快，嵌入式也走向不同发展，不过无论如何变动，稳定度仍是其不变的设计前提。 |
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「工业4.0与智慧制造技术应用趋势论坛」会后报导 (2019.11.11)
「工业4.0与智慧制造技术应用趋势论坛」邀请制造领域指标性厂商与重点人士，由不同面向剖析工业4.0智慧制造的技术趋势发展。 |
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工业软体商深化平台服务 延伸智慧制造价值链 (2019.11.07)
随着Digital twins（数位双生）概念逐渐普及，也让过去具备产品生命周期管理能力者备受重视，更借此深化垂直平台服务，以延伸价值链。 |
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电脑辅助先进制造技术 扩大在地化系统服务能量 (2019.11.06)
目前论及智慧制造软体者，除了背后须仰赖庞大集团支援设立IoT、云平台，甚至跨足人工智慧（AI）之外，也不能忽略在地化、二次开发系统服务能量，才能因应高速、多轴、车铣/积减法复合加工等先进制造技术推陈出新 |
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运动控制已朝多元化技术发展 (2019.11.05)
运动控制是一种控制多个电机的技术，在设计制造时，必须要考虑到包含了多个伺服电机的设备，因此对于伺服次系统之间的控制技术是不可少的。 |
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制造业掀起智慧浪潮 运动控制同步进化 (2019.11.04)
运动控制是自动化系统的基础，近年来制造市场掀起智慧化浪潮，运动控制技术也需与时俱进，让制造系统兼具效能与弹性。 |
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POS功能不断强化 摇身化为智慧零售最强助手 (2019.11.01)
自从IT技术引入POS系统后，POS应用就变得越来越多元化，其定义也从初期的端点销售系统转型成服务端点系统.... |
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迎接5G时代加速到来 工研院助台厂切入雷射产业链 (2019.10.31)
由于将精微细准的雷射应用于减法与加法制造的范围广泛，且可融合先进制造切钻焊改（改质）的特性，已持续在半导体、PCB、医材、金属微加工等新兴应用领域发光发热 |
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智慧制造强调整合 运动控制通讯走向开放性架构 (2019.10.29)
速度、精度与开放性是运动控制既定趋势，在各厂商的技术开发下，现在各类型标准的速度与精度都已能满足市场绝大多数要求，至于开放性则考验各厂商的整体市场布局 |
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RFID建构自动化基础 为智慧制造做好准备 (2019.10.25)
RFID是利用其自动辨识的特色，配合软体功能，来让系统具有一定程度的智慧化，并借此提升生产效率，并为制造业带来一定的助力。 |
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精密机床技术发展趋势 将朝加工极限方向发展 (2019.10.22)
精密和超精密加工技术的发展，直接影响到一个国家尖端技术和国防工业的发展，因此，世界各国对此都极为重视，并投入很大力量进行研究开发，同时实行技术保密，控制关键加工技术及设备出囗 |
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UPS中配备LSIG断路器的使用建议 (2019.10.18)
使用Transformerless UPS都会搭配包括LSIG的断路器以节省成本及简化其装置复杂度，然而在某些时刻断路器为保护装置而跳闸的特点，反而导致重要资料的遗失。 |
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深度学习在机器视觉领域的机遇与挑战 (2019.10.18)
透过适合的机器视觉检测就能克服人工的限制，因此随着表面缺陷检测系统的广泛应用，协助提供高品质化生产与智慧生产自动化的发展。 |
硬件组装在一起，只是一堆相互无法联系的零件，零件要能相互联络、沟通与协调，才能构成整体的「系统」的基础，而BIOS便扮演这样的角色。
