分類: 工業資訊

一套原本自用的模擬工具，讓安全研究人員模擬建構網路防禦環境，以阻擋AI控制的攻擊。

微軟Microsoft 365 Defender研究團隊長期使用AI及機器學習來研究資安防禦，其中一個領域是自主系統。他們創造了一個AI模擬研究工具，微軟稱之為CyberBattleSim，當中以一組智慧代理程式利用資安知識及參數對企業環境發動攻防行動，藉此研究如何利用強化學習技術來改善安全。

今天微軟宣佈把CyberBattleSim的Python原始碼開源給外部研究人員使用。這套工具提供Python寫成的OpenAI Gym介面，讓企業或安全研究人員可用強化學習演算法來訓練自動代理程式。OpenAI Gym是常見開發、訓練及評估強化學習演算法的互動環境，曾被用來開發電玩、機器人模擬及控制系統。CyberBattleSim的程式碼。

和電玩遊戲一般，CyberBattleSim也有一個設定情境。CyberBattleSim主要是模擬網路攻擊中，攻擊者入侵網路後的橫向移動階段。這個環境是由一組電腦節點組成的網路，有固定的網路拓撲及一組預設的漏洞，扮演攻擊者的代理程式可以開採並在網路上移動。攻擊中的目標是開採這些漏洞以奪取部署部份網路的所有權。而在攻擊者移動時，防禦代理程式則負責觀察網路活動來偵測攻擊者所在，並予以控制。

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CyberBattleSim也設定三種攻擊行為，包括執行本機攻擊、遠端攻擊以及連結其他節點。攻擊者的「得分」則來自攻下節點的價值，例如拿下SQL Server的分數比測試機來得高。此外，也設定漏洞遭開採的結果，像是登入憑證外洩、外洩與其他電腦節點有關的資訊、洩露節點屬性、取得節點控制權，以及節點遭權限擴張。

而在評分上，這套系統以攻、防兩方達成目的所採取的模擬步驟，以及在訓練階段模擬步驟的累積得分，來評估各陣營的績效。

微軟指出，CyberBattleSim將電腦系統環境的複雜性高度抽象化（簡化），以便評估強化式學習演算法，了解AI代理程式如何互動與學習。

微軟希望藉由開源，鼓勵安全研究人員在CyberBattleSim基礎上實驗，了解強化學習在模擬環境下的互動。目前在演算法方面，CyberBattleSim僅提供很簡單的代理程式，微軟希望能訓練更強大的強化學習演算法。此外，他們也想知道如何訓練出能儲存或取得登入憑證的代理程式。其他主題包括自主（AI）安全系統的負責使用、建構有利於防禦的企業網路，以及如何不濫用AI技術下，研究如何防禦AI網路攻擊。

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臉書發表其最新人工智慧公平性與偏見研究，開源一個稱為，該資料集包含了45,186支參與者無腳本對話影片，可讓人工智慧研究人員研究人們的年齡、性別、表觀膚色和環境照明，來提升電腦視覺和音訊模型的公平性。

臉書研究人員提到，人們可能無意識地對許多日常事物產生偏見，而這些偏見可能會進入人工智慧模型的訓練資料中，並且在應用中放大這些偏見，對個人或是特定群體帶來有害的後果，而這是目前整個人工智慧產業所面臨的挑戰。

當模型無法從足以反映所有膚色的資料集中學習，智慧相機在辨識特定族群時，就會不太準確，又或是在醫療保健中，部份決策演算法已經被證明，因為使用存在缺陷的基準，因此可能不公平地排除部分族群，以致於他們無法獲取需要的治療。

現在人工智慧應用普遍被發現存在偏見，研究人員提到，作為一個研究領域，對於了解人工智慧公平性和偏見，現在仍處在早期的階段。有鑒於臉書的產品與服務，對於社會整體有一定的影響力，因此為了取得有意義的進步，研究人員不僅需要考量人工智慧系統的效能，還要考慮其所處的結構，並且從多個維度考慮公平性，

雖然公平性不僅取決於應用程式，還跟產品的使用環境、文化和社群有關，但是技術實作是達成公平性的重要部分。研究人員表示，在提高人工智慧系統公平上，一大挑戰是缺乏用來評估人工智慧系統偏見的高品質資料集。

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為了解決這個棘手的問題，臉書現在發布了一個獨特的人像影片資料集，Casual Conversations資料集是第一個透過拍攝付費演員的公開影片資料集，資料集中的演員皆同意參加該專案，並且明確提供年齡和性別，除此之外，該資料集還包括膚色標籤，這些標籤是由受過訓練的註解人員，使用費氏量表（Fitzpatrick Scale）標記參與者的膚色，讓人工智慧研究人員得以分析系統在不同膚色和弱光環境條件下的表現。

Casual Conversations資料集由30,011名參與者，所拍攝的45,186部影片組成，這些影片都是在美國拍攝，臉書沒有揭露參與者來自何地。臉書提到，Casual Conversations資料集的目的是用於評估電腦視覺和音訊應用模型的效能，禁止使用在包括辨識性別、年齡和膚色等特定的任務上。

由於臉書在收集參與者的性別時，提供了男性、女性和其他三個選項，但這樣的描述不夠完善，不能代表所有性別，不適用自我認同是非二元性別的人，研究人員提到，Casual Conversations資料集已經是一大進步，但他們會繼續努力，以捕捉更多的性別差異，並且尊重人們的隱私，在接下來一年裡，他們還會探索各種途徑來擴展這個資料集，使其更具包容性，也能廣泛地涵蓋各種性別認同、年齡、地理位置、活動和特徵。

臉書也已經使用Casual Conversations資料集來評估人工智慧系統，將其用於衡量Deepfake偵測挑戰賽中參賽者系統。Deepfake偵測器是用來區分人工智慧與真實人像差異的程式，試圖發現篡改的圖像，而臉書對Deepfake偵測挑戰賽的前5名，使用Casual Conversations資料集，結果發現這些Deepfake偵測器都難以辨別具有深色膚色人像的偽造影片，而最具平衡性的預測模型，則是當初的第三名。

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「誰說百分之百測完才能上線，那是外行人的話。」一位數位銀行開發團隊主管當面這樣對我說。

將來銀行近幾個月，備受質疑的其中一點，就是傳出純網銀App的臭蟲有上百個，甚至是數百個臭蟲，再加上UAT（使用者驗收測試）狀況連連的傳聞不斷，而金管會也提出對將來銀行純網銀App多項改善建議，因此，形成了一股對將來銀行團隊專業能力的質疑聲浪。

3月底，我們進入將來銀行總部，當面詢問將來銀行資訊長周旺暾，近來這些App臭蟲的傳聞，這些問題都是程式錯誤嗎？

周旺暾的回答是，純網銀App開發過程，我們採用了一套議題追蹤系統（Issue Tracking）Mantis，持續追蹤的議題高達數千個，包括了各種類型的議題（Issue）。

但是這些議題的必要性或影響程度差異很大，周旺暾坦言，有些的確是嚴重的程式臭蟲（Bug），或是系統整合問題，但也有些是影響不大的用字描述或頁面設計優化問題，更有些是原訂規格不符後來需求，得重新檢討規格的提議。「我們承認不是，不承認也不是。」他苦笑的說。

單憑產生了多少程式臭蟲，很難直接論斷開發團隊的專業能力，如何改善找出解法，才是真正的實力。

不只是純網銀系統，就在一般的系統開發專案中，正式上線的版本，也不一定能做到，百分之百測試完所有的問題。有過實務開發經驗的人都知道，在UT（單元測試）或SIT（系統整合測試）階段，容易定義出明確的測試範圍和對象，但到了UAT階段，測試案例越多，越能事前發現問題，但是，沒有標準答案說要測到多少數量，才是百分之百的完成。這也是為何那位開發主管說，那是外行話的緣故。

純網銀在臺灣是全新的銀行型態，如何判斷成敗衡量優劣，只能參考過去臺灣數位銀行的發展經驗來比較，較為合理，就算如此，也只能做為一種了解的參考，仍有無法衡量之處。

按風險高低分級問題，優先解決高風險問題

這位開發主管告訴我，數位銀行上線前，會將未解決的問題分成三類，依據風險（Inherent Risk）程度，分為高中低三級，第一種是上線前非解不可的高風險問題，包括法規要求必須做的事，還有會影響到顧客權益的問題，例如帳目錯誤，都得在上線前非解決不可。

第二種是中度風險的問題，儘管影響程度不小，但可以有替代作法，上線前來不及處理也可以改用人工先補強，而至於只需要小調整的低風險問題，則可以安排在上線後進行修改，持續再改善即可，不一定都要趕在上線前全部解完。「如此一來，雖然有風險，但風險可控，就比較能說服主管機關。」他以過來人的經驗分享。

的確事前UAT測試越詳細，就越能找出高風險的問題即時解決，也能排除日後出錯的狀況，不過，UAT測試案例的撰寫，就考驗建置團隊的專業能力，通常需要經驗豐富的BA才能勝任。例如曾有銀行想出了多達數萬個UAT測試案例，還是會在上線後，遇到未事先設想過的情境。

衡量數位銀行專案發展有5項要素

不能單從程式臭蟲數量來論斷，那該如何衡量一家純網銀的發展情況和未來可能性呢？

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我們採訪過多家數位銀行專案的不同主管，可以歸納出5項專案成功的因素，第一是要有經驗豐富的建置團隊（也就是銀行方），其次是經驗豐富的廠商，第三是厲害的顧問團隊，擁有經驗老到的商業分析（BA）團隊，可以告訴行方，一項決策的方向是否正確。第四項是IT主管和經營團隊的向心力，越和諧，越容易成功。而最後一項，則是來自高層的支持。

以此來衡量將來銀行的情況，與其他兩家純網銀相比，將來銀行在前三項要素的優勢較弱。

一來，將來銀行為了激盪創意，所採取的組織人力混搭作法，會讓具備金融專業能力或有數位銀行經驗的成員相對數量較少。其次，剛開始大力發展金融解決方案的統包商中華電信企業客戶分公司（簡稱中華電信企分），在銀行大型專案的經驗較少，儘管這個團隊，過去曾做過多項大型政府專案，例如國稅資訊系統改造專案、電子發票平臺建置專案、關貿外籍旅客購物退稅e化專案等，這些看似與金融相關，但都不是完整的銀行系統建置專案，甚至可以說，將來銀行統包案，也是中華電信企分第一次的銀行系統專案建置經驗，相較於委外給IBM的樂天銀行，或是委外給母公司旗下銀行核心系統整合商的Line Bank，將來銀行主要系統整合商的金融經驗也相對較少。

但是並非這五項因素都要齊備，才能成功，彼此之間也可以互補，例如經驗豐富的行方，可以彌補經驗不足的廠商方，或是熟諳銀行建置的顧問方，可以反過來指導行方和廠商端的不足。但將來銀行在前三項因素的能力都相對較差，不難可以推論，在三家純網銀開業的步調上，為何將來銀行的速度最慢。

開業後的維運才是挑戰

但是速度雖慢，最終一定可以上線，例如重新調整上線功能的範圍，優先處理高風險問題，符合主管機關的要求後，最終仍舊可以開業。另一位參與過數位銀行開業的主管判斷，將來銀行一定可以開業，甚至他推估12月前上線較為可能，但「真正的挑戰不是開業，而是上線後的維運。」他指出。

舉例來說，純網銀的營運是24小時線上服務，沒有例假日，每天都需要執行批次作業來清帳，不像傳統銀行或現在許多數位銀行的作法，一周只跑5趟批次作業，在例假日不跑。一旦上線後出現需要解決的問題，銀行得在兩次批次清帳作業之間完成更新，才能降低對帳務資料的意外影響。

傳統銀行就可以安排在例假日，甚至可以在春節長假期間進行歲修維護。而純網銀則只有24小時，或更短的維修低影響時段可用。

但是將來銀行所用的核心系統Temenos T24，是一個還在發展中的銀行核心系統，相較於其他老牌核心系統，雖然T24是少數可以支援全虛擬化部署的核心系統，但T24系統的系統更新更頻繁。每次系統更新，對銀行開業後的作業，都是一種風險。將來銀行若要將對帳務的影響風險降到最低，每次都得想辦法在一天完成才行。這對維運團隊來說，是一項沒有終點的考驗。

甚至若想要在客戶還沒有察覺到問題前就解決，純網銀需要設立一個問題管理中心，24小時排除問題。這個單位需要有第一線服務顧客的客服單位代表，還需要有權限修改調整系統的內部IT團隊參加，也需要那些委外開發各項系統的承包廠商人員進駐，才能解決發生在外包系統上的問題。還要再加上熟諳金融業務的作業部門人員，遇到顧客問題，若無法第一時間採取技術解決，可以找出臨時可調整的特定業務處理流程，作為緊急替代方案。問題管理中心還得24小時都有這四種角色的人員待命，才能在第一時間解決問題。

如何設置這樣的問管中心，正是純網銀開業上線計畫中的重要環節，但更難的是這又是一個持續不斷的工作，委外廠商長期進駐的人事費用昂貴，如何更快轉移委外廠商的開發知識，讓內部人員可以接手，也是降低數位銀行維運成本的關鍵之一。

這些都還只是幾項舉例，純網銀開業後要面對的挑戰還要多得多。所以，才會說，開業不是最難，開業後才是真正挑戰的開始。文⊙王宏仁

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，微軟計畫以160億美元的代價，收購Siri核心技術供應商Nuance，兩方可能周日簽約，最快周一公開宣佈收購。

報導指出，微軟計畫以每股56美元，約合Nuance周五收盤價溢位23%，總價值約160億美元收購這家語音技術公司。

成立於1992年的Nuance提供語音辨識及合成技術，經常用於電話客服中心、語音郵件的文字轉語音等應用。它的Dragon語音辨識技術也是蘋果Siri底層的核心技術。2020年會計年度Nuance營收約14.8億美元。

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。2016年三星收購了Siri共同創辦人 Dag Kittlaus、Adam Cheyer及 Chris Brigham所創的Viv。

雙方皆未對此做出回應。

Nuance可能會整合到微軟的企業及政府方案部門。彭博則引述分析師指出，數位醫療是第一個可直接獲益的應用領域。

在此之前，微軟也曾經和Nuance合作過。2019年微軟Azure和Nuance合作開發醫療紀錄轉錄（transcription）方案，可將醫師和門診病患的對話直接轉錄成文字化的醫療紀錄。雙方2020年也合作，微軟Teams的線上門診方案整合Nuance的醫療AI技術Dragon Ambient eXperience（DAX），可將醫病對話轉錄成文字，並且自動汲取電子病歷資訊產出臨床紀錄作為診療參考。

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由馬斯克（Elon Musk）在2016年創辦的神經技術新創公司Neuralink，上周展示了腦機介面的最新發展，讓猴子Pager用意念就能控制電腦上的MindPong遊戲。

Neuralink是在猴子腦部的運動皮層，植入兩個名為N1 Link的腦機介面，它是一個具備1,024個電極的神經紀錄與資料傳輸裝置，一個置放在控制身體右側運動的左側運動皮層，另一個則是放在控制身體左側運動的右側運動皮層，體感皮層的神經會對觸控作出反應，視覺皮層的神經則會對視覺作出反應。

，Pager正在用搖桿玩一個用乒乓球打磚塊的MindPong遊戲，Neuralink先替Pager的手部活動與神經活動之間建立模型，接著斷開搖桿，只仰賴神經活動來預測手部的活動方向，最後Pager完全無需利用手或搖桿，就能直接以腦部控制更複雜的MindPong遊戲。影片中Pager嘴裡吸的是，研究人員為了獎勵他玩遊戲的香蕉冰沙。

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封口機就是指在包裝容器盛裝產品後，對容器進行封口的機械。製作包裝容器的材料很多，如紙類、塑料、玻璃、陶瓷、金屬、複合材料等，包裝容器的形態及物理性能也各不相同。

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Neuralink解釋，藉由替不同的神經活動與相對應的移動方向建立模型，就能打造一個可預測移動方向的模型，亦可利用這些預測即時地控制電腦游標的移動，該公司的首個目標是讓癱瘓的民眾重新取回數位自由，讓他們透過腦部的神經活動，就能方便且快速地操作電腦與行動裝置。

之後也計畫藉由N1 Link來改善擁有神經系統疾病或其它殘障人士的生活，例如以N1 Link來讀取腦部的訊號，並利用這些訊號來刺激身體的神經與肌肉，以讓讓癱瘓的民眾恢復身體的行動力 。

Neuralink表示，MindPong只是N1 Link能力的初步展示，將會為N1 Link裝置的未來應用舖路。，並將N1 Link形容為頭骨的穿戴裝置，利用所開發的機器人設備花不到一個小時，就能將該腦機介面植入頭骨 。

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在周日搶先報導後，和Nuance Communications簽定協議，以197億美元收購這家語音技術供應商，並將其技術整合到醫療及其他產業雲方案中。本案也是該公司歷來第二大收購案。

這樁交易將以Nuance上周五（4/9）收盤股價溢價23%，以每股56美元全現金方式收購，價值160億美元，連同債務總金額達197億美元。這也是微軟史上第二大收購案，僅次於2016年260億美元的LinkedIn收購案。

在收購後Nuance將整合進微軟Cloud + AI業務事業群，現任執行長Mark Benjamin仍將擔任執行長一職，而向該事業群執行長Scott Guthrie報告。Nuance的財務數字則將整合到微軟智慧雲業務中。這樁交易預計今年底完成。

Nuance為語音辨識技術業者，近年發展醫療業專用的口語AI及雲端環境臨床智慧（Ambient Clinic Intelligence）方案，產品包括具備AI與環境感知的Dragon Ambient eXperience、醫療語音辨識技術Dragon Medical One 及放射科專用的PowerScribe One等方案，這些都是架構在Azure上的語音SaaS。

Nuance的解決方案和核心醫療系統，包括電子健康記錄（EHR）無縫整合運作，可簡化臨床文件的製作作業，協助醫護人員專注提供醫療照護。微軟稱，在美國，Nuance的醫療語音方案獲得55%以上的醫師、75%以上的放射科醫師，以及77%美國醫院使用。Nuance醫療雲營收去年較前一年成長37%。

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旋蓋封口機：這種封口機的成品封蓋事先加工出內螺紋，螺紋有單頭和多頭之分。藥瓶多用單頭螺紋，罐頭瓶多用多頭螺紋。該機是靠旋轉封蓋，而將其壓緊於容器口部。

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飲水機，又稱純水機，是一個機器裡面裝滿了純淨水、礦泉水或其他飲品，供大家飲用的機器。飲水機還有很多種類型，例如噴嘴式飲水機、按壓式飲水機等。跟熱水器不同的是，飲水機會提供兩種不同的水溫給人飲用，機器本身應該有降溫及冷卻，抑或是加熱及保溫的功能。

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根據資料Nuance目前全球在27國擁有據點，員工總數達6千人。2020年會計年度Nuance營收約14.8億美元。

雙方早在收購前就有合作關係。2019年微軟將Nuance整合到Microsoft Cloud for Healthcare，可讓醫院將門診醫病對話轉為文字紀錄。又將Nuance DAX整合Teams線上門診方案，可將文字化的醫療對話紀錄與電子病歷資訊整合，產出臨床紀錄作為診斷參考。

藉由這樁收購，微軟將可取得Nuance的醫療AI語音方案及和EHR廠商的合作關係，使微軟在醫療界的整體潛在市場（total addressable market，TAM）擴大整整一倍，來到將近5千億美元，但微軟強調，雙方各自合作夥伴關係以及對資料隱私、安全標準及法規之遵循都不會改變。

這也是微軟企圖擴張新業務而做的最新收購。，這樁收購比買下美國經營權的Tiktok，或是傳言中的Pinterest及都更為合理。才以75億美元收購遊戲業者Zenimax。

而除了醫療方案，微軟也指出Nuance的AI及語音方案，包括整合語音回應（IVR）、虛擬助理、數位與生物辨識方案，也都會整合到微軟雲服務，包括Azure、Teams及Dynamic 365之中，提供客服及安全解決方案。

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合訊號示波器（MSO）有兩種輸入，一小部分（通常是2個或4個）的類比通道，更多（通常為16個）的部份是屬於數位通道;即，含邏輯分析儀的數位示波器

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一臺2019年出廠的Tesla Model S於4月17日，在德州的鄉間小路撞上了一棵樹，造成車內兩名乘客死亡，一名在肇事現場的警官Mark Herman向《消費者報告》（Consumer Reports，CR）與華爾街日報（WSJ）透露，他幾乎可以確定車禍當時沒有人坐在駕駛座上，而，他們的確可讓特斯拉（Tesla）在駕駛座無人的狀態下也能行進。

在WSJ引用Herman說法的報導出刊後，特斯拉創辦人暨執行長馬斯克（Elon Musk）就，表示該輛Tesla Model S並未啟用自動輔助駕駛系統（Autopilot），也未購買完全自動駕駛系統（Full Self-Driving，FSD），此外，標準的Autopilot必須是在有車道線上的道路上才會開啟，但該小路並沒有。

至於CR負責測試汽車的資深總監Jake Fisher與專案經理Kelly Funkhouser，則是根據Herman的說法，想知道特斯拉能否在駕駛座無人的狀態下行駛，於是他們以Tesla Model Y進行測試，在啟用Autopilot之後，先把車輛速度設定為零，接著於方向盤上綁上重物，充當是人手的重量，原本坐在駕駛座上的Fisher則於車內直接移位至副駕，再打開車輛速度，Tesla Model Y即可在駕駛座無人的狀態下行駛。

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堆高機，又稱叉架起貨機或叉式起重車，香港稱為鏟車，中國大陸稱為叉車，台灣國語稱為堆高機，台語俗稱豬哥（ti-ko），是指工廠、倉儲等地方對成件托盤貨物進行裝卸、堆垛和短距離運輸作業的各種輪式搬運車輛。國際標準化組織ISO/TC110稱為工業車輛。堆高機的發展於1920年代，今天在生產和倉儲運營過程中它已成為不可或缺的設備。

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圖片來源／Consumer Reports

在正常的狀態下，當駕駛的手未置於方向盤上，或者是駕駛座沒有繫安全帶，Autopilot功能都會被自動解除。

Fisher表示，不管是BMW、Ford、GM、Subaru或其它車種的自動輔助駕駛系統，都利用攝影機來偵測駕駛的視線或頭部的位置，以判斷駕駛是否專心開車，有些車種在提醒多次之後還會自動讓車輛慢下來。然而，特斯拉似乎並未採行同樣的方式，也未感應駕駛座的重量，而能讓汽車在無人駕駛的狀況下行駛。

此外，Fisher也警告，當Autopilot遭遇到無法處理的問題而緊急關閉時，倘若駕駛無法即時反應，也會釀成車禍。

這起車禍事件仍在調查當中，真正的原因尚未出爐，而CR也提醒，他們的測試是在萬全的準備下進行，消費者不應輕易嘗試。

https://www.ithome.com.tw/news/144019

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中美晶（5483）8日召開董事會，通過2022年上半年度盈餘暨資本公積發放現金股利案，每股擬配發3.2元現金股利。此外，也宣布擴增高效能產線，M6電池產線已全面量產，M10高效電池產線也完成建置，將逐步投產。

對於日前經濟部預告明年躉購費率草案，將光電躉購費率調降1％～3％一事，中美晶認為，此政策將對國內太陽能產業，造成很大衝擊。太陽能產業面臨從源頭多晶矽、各種工程材料成本、人工費用以及銀行融資成本等一連串的成本上漲，然躉購費率不僅未能反映建置成本上升之趨勢，反而調降，對於業者而言是沉重負擔。

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依據台灣政府規劃的淨零排放路徑，2050年可再生能源比重將達70％，日照量充足是台灣最大的優勢，太陽能亦是再生能源主力，台灣的製造實力與國際競爭力仰賴穩定以及充足的綠色能源，期盼政府能夠考量產業情勢與國家戰略目標，制定合宜的太陽能躉購費率，使再生能源成為維持台灣能源韌性的最大助力。

中美晶今年上半年每股稅後純益為5.26元，將自盈餘配發每股2.37元現金股利，加計資本公積配發每股0.83元現金股利，合計每股將配發3.2元現金股利，盈餘發放率大約6成，配發總金額為18.8億元。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20221209000230-260204

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示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真，測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。

受惠於三大產品線包括美系客戶均熱片、車用IGBT散熱產品、伺服器ILM出貨持續放量，健策（3653）今年前三季以EPS 14.38元大勝2021年全年的EPS 9.88元，11月營收續贏，以11.96億元寫下歷史次高，僅略低於今年9月的12.05億元。

健策11月營收告捷，達11.96億元，較10月的11億元，月增8.66％，惟較去年同期的8.14億元，激增46.8％，累計前11個月營收109.05億元則大勝去年同期的79.15億元、呈年增37.77％。

展望明年，由於兩大伺服器新平台，都可望在明年啟動換機新需求，健策總經理林錦隆樂看明年營運可望更勝今年。

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茶葉罐的一般有錫製、鐵製、陶瓷、玻璃、紙製等，其中以選用有雙層蓋的鐵製彩色茶罐和長頸錫瓶為佳，用陶瓷器貯存茶葉，則以口小腹大者為宜。

就各大產品線明年的成長動能來看，健策認為仍以IGBT車用水冷散熱模組表現最佳，繼今年繳出年增119％的成長後，明年營運仍可望續強。均熱片今年因有美系客戶訂單的挹注，營收年增61％，儘管明年PC用均熱片市場仍有些雜音，但業績成長仍是可期。另伺服器ILM扣件部分今年受到新舊平台轉換影響，年營收成長僅12％。

健策指出，若以五個笑臉來做評比，明年的展望，仍以IGBT車用水冷散熱模組最佳，可拿到五個笑臉，均熱片和伺服器ILM扣件則四個笑臉，導線架亦有三個笑臉的評比。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20221209000232-260204

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十年來電子貨架標籤（ESL）累積出貨9億片，單今年就新增3億片。元太董事長李政昊表示，全球電子貨架標籤數量60億片，現在滲透率才10％，後疫情時代，美國零售通路也開始導入，未來成長會更大。元太也將投資幅寬更大的產能，搶大尺寸廣告看板商機。

李政昊說，日前剛從美國回來，購物旺季人潮滿滿，物價大漲之外，也看到各地缺人的情況很嚴重，看好接下來電子貨架標籤的裝置一定會成長。全球零售業的電子貨架標籤需求量高達60億個，元太到今年底累積出貨量約9億個，滲透率僅約10％。明年新一代的四色、五色彩色電子紙會放量，價格更便宜，要回饋給客戶，更希望藉此提高滲透率，讓電子貨架標籤成為零售賣場的標準配備。

元太總經理甘豐源表示，COVID-19以來很多店都關閉，只有賣民生用品的零售賣場開著，過去三年歐洲的零售賣場大量導入電子貨架標籤，舉例來說，歐洲的家樂福全面導入，總部動動指頭、2,000家店面價格在3個小時內就全面更新，減少了人力，更即時的變更價格，大幅提升利潤。現在看到美國大型連鎖賣場包括BestBuy、Target、Walmart等等都已經在部分海外分店裝置電子貨架標籤來測試，預期未來半年到1年的時間會全面導入，成長動能可期。

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李政昊表示，今年各項應用當中成長最大的就是電子貨架標籤，營收占比更是超過5成，成為貢獻最大的應用產品。對於明年的目標，他直言總體經濟不景氣，市場變數多，但是這些新應用需求還是成長，有信心元太在不景氣之下還是會成長。

除了電子貨架標籤之外，甘豐源還看好物流標籤和大型廣告看板的成長性。他表示，今年歐洲限電，過去廣告看板可以24小時播放收廣告費，但是現在要求只能開8小時，收入銳減。電子紙不僅省電，即使斷電仍可以顯示，很多客戶都有興趣。元太新投資的產線幅寬更大，可以裁切更大的尺寸，磨刀霍霍要迎接大尺寸廣告應用商機。另外，線上購物成為消費主流，一年紙箱的需求多達1,000億個，未來物流標籤市場成長可期。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20221209000226-260204

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