分類: 工業資訊

美國國家航空暨太空總署（NASA）成立不明空中現象（UAP）獨立研究小組，成員共有16名專家，自24日起展開長達9個月的調查，透過各種來源的數據研究不明空中現象，並預測其未來可能飛行路線圖，第一份完整報告將於2023年年中公布。

根據NASA聲明，這項研究由NASA科學任務理事會助理副署長埃文斯（Daniel Evans）負責協調，天體物理學家斯佩格爾（David Spergel）擔任主席。

埃文斯說，「NASA召集一群世界頂尖的科學家、數據和人工智慧業者、航天安全專家，結合科學與數據應用於UAP中，而這些發現都將與NASA所秉持的透命、開放和科學誠信原則，一起向大眾公布」。

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聲明中提到，UAP對國家安全和航空安全至關重要，符合NASA確保飛機安全的目標之一，研究重點是幫助NASA了解未來能夠收集哪些可能數據，用科學的方式辨別UAP的性質。

NASA科學任務理事會副主任祖布臣（Thomas Zurbuchen）表示，「探索太空和大氣中的未知是NASA的核心任務，瞭解有關UAP的數據有助讓我們得知天空正在發生的事，並獲得重要的科學結論，數據是科學家的語言，讓那些無解的事變得可以解釋」。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/realtimenews/20221028000021-260412

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臉書母公司Meta打造「台語翻英語」的人工智慧（AI）翻譯系統，引起廣大迴響，幕後推手之一為來自台灣的Meta AI研究員陳鵬仁，他首度接受訪問笑說，開民宿的伯父看到新聞後，追問是否有販售，方便接待外國觀光客。

Meta日前發布用閩南語（台語）與英語互譯的AI軟體，主要幕後功臣為陳鵬仁，出生於台灣的他，曾在新北市板橋居住20多年，畢業於台灣大學資訊工程學系，在台工作1年多後即加入Meta公司前身臉書的紐約辦公室。

在Meta工作近10年的陳鵬仁，主要負責AI相關，臉書的地點打卡功能精進就由他操刀，4年前研發文字翻譯，1年半前轉為研究語音對語音翻譯。

陳鵬仁接受媒體訪問時坦言，這套系統獲得媒體關注感到十分意外，新聞報導出來後，伯父透過父親詢問是否有販賣，因為伯父經營民宿，不太懂英文，如果有這套軟體，未來接待國外觀光客會方便許多。

他談到，閩南語是很複雜語言，儘管開發團隊成員大多聽得懂、會講台語，但牽涉到七聲八調，開發難度大增，翻譯系統發出來的聲音有時候腔調不對，需要找出新的研究課題設法解決，這是開發閩南語翻譯系統比較特別部分。

在研究過程中，陳鵬仁和團隊也有進行使用者意見調查，找出語音到語音翻譯系統有哪些特性，因此接觸到一些閩南語使用者，對於這項專案都非常熱情，提供很多建議。團隊甚至找來一名閩南語老師，協助團隊更精準翻譯閩南語。

被問及在美國工作如何讓小孩學會閩南語，陳鵬仁表示，有跟太太討論如何把閩南語帶到日常生活中，讓小孩自然而然熟悉這個語言。他的大女兒目前約4歲半，小女兒約1歲半，有透過一些輔助教材讓她們熟悉閩南語，例如睡前讀閩南語繪本，或跟小孩一起聽閩南語兒歌及流行音樂。

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陳鵬仁透露，現在有越來越多以閩南語為主的Podcast，講一些有趣素材，自己平常走路或送女兒去學校時會收聽。YouTube上也有很多自媒體用閩南語介紹有趣事情，透過這些方法可以維持聽力。說的部分在家裡跟小朋友講，保持對閩南語的熟悉度，遇到有些字真的不會講，台灣也有很多相關網站可以查詢。

他說，在工作上可以做一個專案，打造出自己聽得懂的翻譯系統，覺得很幸運也很開心，過程中也學習更多閩南語知識，例如本來不知道七聲八調怎麼講，一方面是為了工作，另一方面是自己也想了解。

陳鵬仁強調，對翻譯系統而言，語料收集是很困難的部分，即使有語料資料，但授權不明確就難以使用。如果能引起外界更多重視，在推動閩南語翻譯系統和AI應用落地會有很大幫助，畢竟這不是單一機構或個人可以完成的事情。

提到翻譯系統下一步規劃，陳鵬仁表示，希望繼續提升精準度，解決閩南語變調問題，因為閩南語有聲調和各種不同語氣來表達問句或肯定句，都不是透過文字可以表達，會是接下來研究重點。

媒體提問未來是否可能納入如客家話或原住民語等其他台灣在地語言，陳鵬仁表示「有可能」，對於接下來要選擇哪些語言，Meta團隊還在討論，客語確實是考慮的語言之一，會評估不同因素來決定哪些語言優先發展，再繼續擴張。（編輯：潘羿菁）1111027

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/realtimenews/20221027002186-260412

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來自以色列特拉維夫大學電子工程學院與電腦科學學院的3名研究人員，於近日出版了一研究報告《》，透過AI技術產生9張人臉，並將這些人臉當作萬能金鑰，而能攻陷FaceNet、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統，且成功機率介於44%~64%之間。

研究人員指出，生物辨識的比對能力並不精確，而且生物特徵資料的分布亦不均勻，意味著可能只要少數的樣本，就能覆蓋多數人群，例如單一的人臉就能覆蓋LFW人臉資料庫中的20%。

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這使得研究人員決定利用StyleGAN生成對抗網路來產生人臉，並效法字典攻擊，以AI產生的人臉充當金鑰，以對不同的人臉辨識系統展開暴力破解，他們不斷重覆產生人臉的過程，以儘可能地提高人臉金鑰的覆蓋率，總計製造了9張人臉萬能金鑰。

在以這9張人臉萬能金鑰針對FaceNet 、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統進行實驗時，發現其覆蓋率分別達到43.82%、44.15%，以及63.92%。另也發現，相較於年輕人，60歲以上的白人五官差異更小了，使得單一人臉的覆蓋率更高。

研究人員表示，此一結果意味著基於人臉的身分認證系統非常的脆弱，而且他們完全未取得任何目標對象的生物資訊，儘管許多人臉辨識系統都部署了反欺騙技術，但將此一方法結合諸如DeepFake等既有的技術，也許就能繞過該防禦機制，反過來說，人臉辨識系統也可透過人臉萬能金鑰來進一步強化該系統的安全性。

https://www.ithome.com.tw/news/146159

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Google Cloud本周推出適用於零售業專用搜尋工具，以便消費者順利找到商品，提升電商平臺營收。

Google指出，電商業者最大挑戰是消費者選購到一半放棄的購物車遺棄（cart abandonment），但他們搜尋到一半放棄也是常見問題。因為零售網站的消費者無法容忍低劣的搜尋品質，這也會直接影響銷售額。而根據研究，90%的美國零售業經理擔心搜尋遺棄對公司帶來的成本。

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Google指出，Retail Search是以Google Search對使用者意圖及使用情境、行為的了解為基礎開發。它能提升購物精準度，將消費者在線上及App上的消費意圖轉化成實際行動。這項工具也允許零售商依業務需求客製化，提供auto-complete、個人化搜尋結果及相關促銷。此外，Retail Search底層的機器學習技術，可隨著消費者查詢使用量愈多，提供日愈精準的搜尋結果。

Google也強調，客戶可以設定資料的蒐集，Google也不會用它來發送個人化廣告。

這項工具是Google Cloud 產業化服務Product Discovery Solution for Retail的一部份。Google Cloud也提供Retail API讓零售業開發人員將自有網站整合其他Google Cloud服務，像是Recommendations AI和Vision Product Search服務。目前Retail Search已經限量上線，零售業需要聯絡Google，審核通過後才能啟用。

https://www.ithome.com.tw/news/145900

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圖/Appier

臺灣第一家在日本上市的AI新創Appier（沛星互動科技）揭露上市後第二季財報，營收比去年同期增加5成，並揭露旗下產品這一季的新功能。

Appier今年3月30日在日本東京證交所Mothers創業板掛牌上市，銷售市場已跨足東北亞、東南亞、大中華區與美國。今年Q2營收比去年同期增加50%，創下28億日圓的季營收歷史新高，總客戶數更比上一季增加了66家，來到943家。

不只如此，Appier更在今年6月更首次實現單月營業獲利，這是自2013年進入擴張階段以來的首次獲利，「對我們來講是很重要里程碑。」游直翰解釋，因為Appier大多營收都用於公司的成長投資，如市場SaaS企業的處境，實際獲利者是少數。因此，儘管目前僅是單月獲利，但他認為是一個正向訊號，也樂觀看待未來單月、甚至單季的獲利情形。

這一季營收上，Appier執行長游直翰指出，47%的營收成長來自於新客戶，53%來自於既有客戶。之所以達到年增50%的成長動能，他歸功於兩個商業模式帶動的循環。

其一，主要AI產品採SaaS平臺服務，企業採用了平臺後開始累積顧客數據，這些顧客數據能用來優化AI引擎，來提升企業行銷成效。這又會讓企業更加仰賴AI平臺，繼續累積的數據，又能再次用來提升AI模型表現，形成正向循環。游直翰表示，這個模式能進一步留住既有客戶，甚至讓他們擴大採用其他產品線。

其二是利用數據提供市場洞察，讓自家銷售人員能更快找到潛在客戶來銷售商品，進而提升成交率，比如Appier目前可預測亞洲地區哪一類商家、在哪個時間點的銷售週期最短，銷售團隊用這些資訊來找到目標企業，來提高銷售率，進而帶動單一客戶的毛利率成長。上述兩者加成，來提高銷售與行銷領域的投資報酬率，讓Appier可以透過同樣力度的投資，獲得更多的新客。

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Appier執行長游直翰將年增50%的成長動能，歸功於兩個業務模式帶動的循環。

新增兩大產品功能，更計畫以三種方法整合Chatbot

Appier預計在這一季推出兩項新的產品功能。一是深度多模型學習技術（Deep Multi-model Learning）。游直翰解釋，過去深度學習的作法，通常將文字、影像等不同類別的數據分開來訓練，只根據某一類資料來訓練推建模型。而深度多模型學習的作法，可以結合商品圖像、描述文字、屬性、用戶旅程與時間點等不同的參數，找出參數彼此之間的關聯性，來訓練出一個深度學習模型，可以根據顧客在不同時間點、不同條件之下的情境，來進行個人化商品推薦。

第二項新功能是No Code工具Creative Studio，不需具備程式開發技能，透過簡單設定與拖拉方式，行銷人員也能客製商品網站的內容。

Appier也揭露，今年6月完成Chatbot新創BotBonnie的收購後，目前已經將產品在地化，將推出英語、日語版本的Chatbot，開始在部分市場進行販售。

不只如此，Appier也積極將BotBonnie與自家產品線整合，未來兩季將陸續上線。游直翰表示，將進行三種整合。一是將Chatbot數據整合到自家的資料科學平臺，原有平臺過去搜集的大多是網站或App中的用戶行為資料，現在可以增加Chatbot類的數據。

其二，則是與行銷自動化平臺結合。游直翰指出，原本的行銷自動化平臺，只能在網站或App上提供顧客個人化互動體驗，未來能將Messenger也加入行銷自動化的流程中。最後一項則是可以與優惠券投放的平臺整合，來增加商家可以投放限時優惠券的管道。過去，當系統找出顧客在瀏覽網站時產生猶豫購買的行為，店家以往只能透過網站或App來投放限時優惠券，未來，就算顧客已經離開網站或App之後，還能透過Messenger等溝通管道，向顧客推播訊息。

https://www.ithome.com.tw/news/146040

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇，需要高度設計專業，以酒為例，酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種，需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等，至於酒的外盒，提袋等，同樣是包裝設計的範疇，但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

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圖片來源: 

Veoneer

加拿大的汽車零件製造商在7月22日宣布，已與瑞典專門開發先進駕駛輔助系統（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS）的業者Veoneer簽署併購協議，將以每股31.25美元、總價33億美元的現金買下Veoneer。不過，卻在周四（8/5）指出，已向Veoneer提出每股37美元、總價達46億美元的併購價，打算與Magna搶奪Veoneer。

Veoneer是在2018年由汽車安全供應商Autoliv的電子暨自動駕駛部門獨立的公司，產品線包括雷達、光達、熱成像夜視攝影機、視覺系統、ADAS軟體Arriver與自動駕駛軟體，亦提供夜間駕駛輔助系統、主動安全感應器、安全氣囊控制單元及碰撞感應器等產品。

當時Magna是相中了Veoneer的ADAS業務，指出其ADAS具備綜合性的能力，已是全球的領導者，將可協助擴張Magna自己的ADAS業務。

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至於高通同樣也是看好Veoneer所開發的ADAS軟體Arriver，而且雙方曾在今年1月，將替Arriver的視覺感知及駕駛政策軟體打造預先驗證及整合的系統單晶片，共同進軍ADAS市場。

高通執行長Cristiano Amon表示，隨著汽車產業持續地轉型，對於汽車製造商而言，擁有一個開發橫向平臺以驅動創新及競爭的合作夥伴更顯重要，結合高通與Veoneer的輔助駕駛資產，未來將可提供一個開放的ADAS平臺予所有的汽車製造商及一級的供應商。

，表示領航ADAS必須具備前沿的思維，擁有創新的紀錄，以及創造精密半導體與軟體解決方案的能力，而這些都是高通的核心優勢，相信彼此的結盟將能加速市場競爭，而且替汽車生態體系創造選擇。

從價格來看，高通似乎勢在必得，因為高通所提出的每股37美元收購價，已比Veoneer在7月22日的收盤價高出了85.6%，亦比Magna所提出的31.25美元多出18.4%。在Magna與高通的競價下，Veoneer的股價已從7月22日19.93美元，一路上漲到本周四的40.15美元。

https://www.ithome.com.tw/news/146073

常見的貨櫃種類?

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包裝設計是兼具美感和實用、設計和製作印刷的精緻工藝。包裝設計包含了結構規劃、視覺設計、材質選定及後續的生產加工

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Google發表了，研究人員開發了一個機器學習模型，能夠幫助醫療人員在大腸鏡檢查中精確偵測息肉，以解決檢測不完全的問題。這個最新的研究，建立在上，之前Google研究人員已經開發了一個系統，來最大化大腸鏡檢查範圍，避免醫療人員遺漏部份腸段未檢查。在臨床研究中應用這些系統，結果顯示能夠顯著提升息肉偵測率。

要檢測和去除大腸息肉的標準程序之一，便是進行大腸鏡檢查，在大腸鏡檢查過程，醫療人員使用內視鏡來檢查腸道中，尋找良性以及癌變的息肉，但因為各種因素，可能使得大腸鏡檢查不完全，像是息肉沒有被內視鏡照到，又或是息肉可能因為形狀或是大小的關係，即便出現在內視鏡視野中，也可能遭到遺漏。研究也顯示，大腸鏡檢查平均會遺漏22％-28％的息肉，而其中20％–24％的息肉有機會癌變。

在之前的研究中，Google研究人員已經開發了機器學習系統，來解決大腸鏡探索不完全的問題，透過在檢查期間，估計覆蓋與未覆蓋的區域，來降低不完全探索的機率，而新的這個研究，是要來解決當息肉出現在大腸鏡視野中，卻未被發現的問題。

研究人員開發了一個基於卷積神經網路（CNN）的系統，這個系統有2個主要優點，分別是能解決因為息肉難以發現，而產生偽陰性檢查結果的問題，另一個優點則是，該系統偽陽性率非常低，研究人員提到，偽陽性率使得系統更有可能被應用在臨床中。

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影響示波器測試準確度的五大因素

混合訊號示波器（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。

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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。

研究人員使用了3,600段大腸鏡檢驗，約有8,600萬個影格來訓練系統，並且準備了1,400段的檢查過程，約3,300萬個影格進行測試，該系統能夠檢測出97％的息肉，在每段檢測僅會出現4.6次誤報，經過進一步的分析，部分誤報其實是有效的息肉偵測，只不過內視鏡檢查者以及資料註釋人員遺漏了這些息肉，研究人員提到，這個系統被證明在檢驗息肉上具備通用性，因為已經學會偵測那些，一開始遭到遺漏的息肉。

這些實驗是模擬息肉在視野中不超過5秒的結果，而這樣的檢查速度，會使醫療人員更難以發現息肉，因此系統的靈敏度，約是原始檢查的3倍，而當息肉出現在視野中不到2秒，則系統靈敏度更是原始檢查的4倍。

研究人員在這個大腸鏡息肉檢查系統，試用了2種神經網路架構RetinaNet和LSTM-SSD，RetinaNet是一種先進的靜態圖像物件偵測技術，能將其應用在連續影格偵測，在基準測試中，RetinaNet以平衡的運算速度以及精確性著稱，而LSTM-SSD是一種影片物件檢測架構，可以處理一些影片的時間特徵，像是模糊或是快速運動等狀況，其非常輕巧，可以在低成本的處理器上運作。研究人員提到，根據不同需求，可以選擇不同的神經網路，但都能獲得良好的結果。

目前這套系統已經進到醫療中心，實際用於100個大腸鏡檢查中，研究人員提到，這套系統降低排除息肉的時間，而且不會讓醫療人員遺漏任何的息肉，雖然每次檢測平均有3.8次誤報，但是醫療中心目前對該系統的回饋是正向積極的。

https://www.ithome.com.tw/news/146071

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圖片來源: 

圖/Nvidia

企業級Hadoop大數據軟體商Cloudera近期在自家的數據平臺中（Cloudera Data Platform，CDP），整合了可在GPU上加速Spark的開源函式庫RAPIDS。透過這個新功能，原先在CDP平臺上，大多以CPU來執行的Spark工作負載，比如資料分析的擷取、轉換和載入（ETL）作業，就可以搭配GPU來執行，Cloudera宣稱，可以提升5倍全端（full stack）執行速度的成效。

RAPIDS是Nvidia開源釋出的CUDA加速函式庫，可以用來在GPU上執行端對端資料科學和分析工作流程。去年開始也能支援Apache Spark社群釋出的Spark 3.0，以Nvidia CUDA和開源框架UCX為基礎，來加速Spark SQL、DataFrame及Spark shuffle等功能，讓Spark工作能利用GPU平行處理和高頻寬記憶體傳輸的能力，來執行運算，且不需要改寫程式碼。

Nvidia也在自家上介紹，在開發ML的工作流程中，資料科學家大約有80%的時間花在資料預處理上，包括要先瞭解資料集，反覆進行資料清整、擷取特徵等，這個過程通稱為ETL，由於Spark是資料預處理和特徵工程的常用工具，也常被用於這個環節。不過，因Spark過去的版本不支援GPU運算，所以資料科學家和工程師大多在CPU上執行ETL，再將資料傳送至GPU進行模型訓練。但隨著資料量增加後，這個流程也面臨一些挑戰。

Nvidia資料科學產品部資深總監Scott McClellan指出，這對企業帶來的挑戰，一是在資料量不斷成長、迭代訓練的過程中，會花費大量的時間；二是要建立大規模CPU基礎架構，需花費大量金錢；三是在執行大規模資料處理的過程中，需要不斷重構程式碼、交接執行運算，會增加從資料工程到模型訓練每一次循環的時間成本。為此，Nvidia開源了RAPIDS，試圖透過GPU來加速資料處理的執行效率。

Cloudera將RAPIDS整合到自家數據平臺中

去年，Nvidia與Cloudera展開合作，Cloudera更在今年夏天，將RAPIDS整合到自家的CDP產品中，正式在CDP中推出以GPU加速Spark的功能。Cloudera機器學習部門副總裁Sushil Thomas表示，將RAPIDS整合到CDP後，使用者執行Spark工作時，完全不需要修改程式碼，Spark核心引擎會在偵測到GPU運算資源後，自動根據工作負載的任務類型，比如是屬於列式儲存（Row-oriented）或直式儲存（Column-oriented）的資料模型，在GPU或CPU上排程執行特定工作。也就是說，Spark核心引擎會自動完成在CPU與GPU之間的運算轉換。

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Cloudera數據平臺結合RAPIDS套件後的架構示意圖。

Sushil Thomas更指出，採用GPU來執行Spark之後，可以在同樣時間內，增加資料處理迭代循環的次數，來提升模型訓練的準確度，更能將全端執行速度提升5倍。

Nvidia也提出一份數據，來比較在CDP上以CPU或GPU來執行數據分析的成效。若分別以現代4節點的CPU叢集，以及相同配置的CPU搭上Nvidia A30 GPU來進行運算，後者的執行速度可達前者的5倍，不過搭配GPU的成本會比單純使用CPU增加30～40%。

目前，這項功能僅限於CDP的私有雲產品，Sushil Thomas指出，對於公有雲的支援會在近期上線。這項功能主要瞄準採用私有雲的大型客戶，包括金融、醫療這類具有大量資料工程與資料科學任務需求的產業，目前也已經用於美國國稅局（IRS），能在超過300TB的龐大資料庫中，找出有助於識別身份盜用或其它詐欺行為的模式。

Cloudera是提供Apache Hadoop商用版本的主要廠商之一，目前有超過2,000家客戶，主要產品是數據平臺CDP，提供Hadoop、Spark等大數據分析服務。

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AWS在其自動語音辨識服務Amazon Transcribe，加入了新功能，讓用戶直接呼叫單一API，就可以從客戶對話中，擷取深入分析資訊。這不只是Amazon Transcribe的新功能，也是AWS客服中心智慧（AWS Contact Center Intelligence）的關鍵功能，想要嚐鮮的用戶，現在可以在AWS控制臺啟用。

對於銷售團隊來說，與潛在和現有客戶對談的時機，便是了解需求的機會，透過了解客戶來電的主要原因，並且衡量客戶對特定銷售宣傳的興趣與反應，便有機會促成交易，AWS提到，雖然企業所使用的客服中心供應商各異，但都希望在不同的應用程式中添加來電分析功能。

企業需要分析的內容類型，不只是通話，有可能是網路音訊以及視訊電話，而這通常需要綜合運用人工智慧服務和專門的機器學習模型，而Amazon Transcribe通話分析功能便是能夠滿足這項需求的解決方案。通話分析是建立在Transcribe的自動語音辨識功能之上，Transcribe通話分析新增專門針對客戶通話的高精確度轉錄，以及可操作的分析功能，透過簡單的API呼叫，開發人員就可以快速地從任何應用程式添加來電分析，並且從對話中擷取分析，而不需要額外建構人工智慧工作管線，或是訓練自定義機器學習模型。

Transcribe通話分析的主要功能，包括21種語言的通話轉錄，並提供問題偵測，通話分析會從通話中，挑選出一組最短的連續字詞，來表達客戶打電話來的原因，而且這個功能開箱即用，不需要任何配置或是訓練。

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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。

同時，通話分析功能還可以根據對話的特徵來分類通話，像是搜尋特定字詞或是片語，也可以偵測非對話時間、中斷或是分析客戶和代理的情緒。另外，也可以針對文字轉錄和相對應的音訊檔案中的敏感資料進行編輯。

企業可以使用Amazon Transcribe通話分析來偵測通話中的一些關鍵事件，創建規則來標記客戶打斷代理，或是表現出負面情緒，說出「叫你們經理來聽」的通話，針對這些溝通不順的情況，可以在日後進行分析檢討。用戶也可以分析通話的前15秒，來掌握客服代理是否使用預設的問候語，來評估代理的表現。AWS提到，常用的場景，便是創建規則來標記特定產品和服務被提及的次數，像是特定產品運作不良的情況，以快速掌握產品狀況。

除了使用Transcribe通話分析功能，用戶也可以使用其他人工智慧服務，像是Amazon Translate或Amazon SageMaker來建構自定義自然語言處理模型，以進一步處理文字轉錄。Transcribe通話分析功能現在於美東、美西、加拿大都已上線，而亞洲則在孟買、新加坡、首爾、東京和雪梨地區提供。

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電商平台的大旺季到來，但今年雙11卻有許多大環境干擾因素，因應通膨等因素，Yahoo！奇摩表示，消費者不妨「鎖定優惠、集中消費」，趁著年度最大雙11購物節將願望清單一次打包入手。

Yahoo！奇摩提供三大採購攻略，首先從CP值高的保健食品下手，該平台與大研生醫、葡萄王等業者合作。第二項攻略為可在此時機入手名牌包的入門款，這些經典款在新品或二手市場供不應求，Yahoo奇摩購物觀察，精品銷量近一年成長超過4成，建議可以瞄準熱門大眾深色款入手。攻略三，善用先買後付的支付工具。

而阿里巴巴天貓產業發展和運營中心總裁吹雪則表示，該公司推出雙11活動已經第14年，今年將有90多個國家共29萬品牌共襄盛舉，品牌種類豐富多元，從百年老店到00後的年輕人自創品牌均有。今年度將強化會員忠誠度，將持續推動88vip會員體系。而第二條成長曲線則是寄望於其他銷售新工具所帶動，例如沈浸式的直播、AR（擴增實境）、短視頻等等。今年也會強化物流服務及履約保證等相關服務，以減少購物的不確定性並增加良好的購物體驗。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20221027000189-260204

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