由於國際燃料價格飆漲，電價費率審議會決議，平均電價調漲8.4%，其中高壓、特高壓的用電大戶的調漲電價15%，千度以下住宅、小商家及內需產業不調漲，若依照最新的電價標準估算，台積電一年電費成本將會增加40至50億，有網友擔心會影響到台積電的獲利，引起熱烈討論，但許多人卻認為，鋼鐵、傳產等用電量大且毛利更低的產業，所受到的衝擊會更大。

審議會決定，針對高壓及特高壓的產業用電大戶，調漲其電價15％，但考量內需產業受疫情衝擊，為使其順利復甦，農漁、食品、百貨、餐飲、電影院、健身房6類產業的高壓用戶將不調漲，此調整影響約2.2萬戶。

若依照調整後的計價方式估算，台積電一年電費支出將多出40至50億，讓PTT網友們擔心「護國神山」的獲利會受到影響，引起熱議，但有另一派網友卻認為，毛利率低的傳產衝擊最大，「鋼鐵業慘了」、「鋼鐵跟傳產比較慘，吃電又沒產值」、「應該先擔心低毛利的鋼鐵吧」、「台GG倒真是多慮了，最怕的是長年不賺錢的傳產。」

此外，有網友認為，比起漲電價，台積電更擔心停電或跳電，「GG應該最擔心停電吧，漲電費頂多少賺一點點點點」、「停電最慘」、「gg應該在意的是停電和跳電」、「GG只怕跳電，跳一次損失慘重」、「錢不是問題啊，最怕不穩定。」

中央社報導，有鋼鐵業者認為，今年鋼鐵業景氣不好，國際原料波動又大，電費調漲成本更難轉嫁。鋼鐵業龍頭中鋼則初估每年會增加8億成本，但詳細成本有待台電公告各時段電價的調整情況才能精算得知。

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（中時新聞網 郭宜欣）

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強徵墓地爭議 竹科：不影響台積2奈米廠

2022.07.05 台積電竹科二奈米廠被鄉民控訴強遷鄭姓家族墓地。圖／本報資料照片

護國神山台積電股價近期直直落，屋漏偏逢連夜雨，台積電竹科二奈米廠也被地方鄉民控訴，強遷鄭姓家族上百年的風水墓地，而為台積電獵地的主管機關「新竹科學園區管理局」也被抨擊態度蠻橫，另外旗下剛掛牌的小金雞采鈺更遭到市場無情砍殺，股價一度面臨290元承銷價格保衛戰，蜜月期可說是超級無敵短暫。

台積電2奈米超大晶圓廠27萬坪土地上，大卡車推高機怪手來來回回，最棘手的是已有178歷史的鄭家墓園。新竹科學園區管理局局長王永壯說：「鄭姓家族對祖墳被徵收有意見，我們還在努力溝通中。」

不過鄭家部分後代，對台積電的探勘動作感到氣憤，大聲高喊竹科管理局強徵死人墓地。王永壯表示：「我們一直認為鄭家對新竹的發展有一定貢獻，我們也同意在園區裡面保留鄭家紀念碑。」

土地徵收與鄉民抗爭的戲碼，在竹科開疆闢土的道路上並不陌生，經濟發展與文史保存要取得平衡得加把勁，但台積2奈米的建廠，時程是否會受到影響？新竹科學園區管理局局長王永壯指出：「整個建廠順序目前不會受影響，因目前先建第一廠，鄭家祖墳不在那個位置。」

先前台積電也透露2奈米製程最快2025 年下半年量產，但眼前卻有半導體庫存過高疑慮，引發大客戶砍單消息不斷，台積電股價因此「跌跌不休」，就連6月底剛掛牌的小金雞采鈺也遭秧，面臨290元承銷價格保衛戰。采鈺科技總經理辛水泉說：「今年配合我們公司在龍潭有個新廠要開始進入生產，所以我們人數需求300人左右。」

台積電跟采鈺一樣，都在積極招兵買馬中，即使在如此多事之秋，投資擴張腳步，從未停歇。
（ 朱月英、姚尹哲／新竹採訪報導）

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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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網路家庭昔日為本土電商產業龍頭，但近年來營運卻走下坡，分析情勢，網家面對競爭態勢過於安逸、失去初心、反應過慢，是造成今日衰退局面的主因。

事實上，董事長詹宏志在日前股東會後，發布一封內部信給員工，坦承造成今日局面的三大原因，一是環境變化快速、但網家回應「太遲太糟」；第二，「失去服務顧客的初心，只關注內部的平衡與方便」，第三則是「過去創造的模式，給了我們一段順利安逸的日子，忘記去認真檢查所做的每一件事與花的每一分錢的效益與成果」。

網購市場競爭激烈且變化快速，昔日的電商大哥不到幾年間已經被後進者超越。當競爭對手富邦媒今年前五個月繳出營收年增兩成的成績，網家今年前五個月營收年增僅0.5％；以損益來看，網家今年第一季已連二季虧損，其中B2C電商事業營業利益年減87.4％，本業大幅衰退。

過去一貫態度溫和的網家小股東今年更是「不忍了」，在股東會上直接對著經營團隊開砲，直言網家「什麼都想做，恐怕什麼都做不好」，更砲轟網家2015年才辦理過每股358元的現金增資，如今才短短七年，股價已經剩不到當初現增的兩成。

確實，台灣電商市場競爭激烈，不管是2016年以補貼砸開市場的蝦皮購物，還是近年崛起的富邦媒，背後都有大集團支撐。過去詹宏志在公開場合被問及與對手的競爭，時常強調「網家資源相對單薄」。

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包裝設計是指對包裝的形狀、大小、構造及包裝材料等方面進行創造或選擇並以適當方式吸引消費者的注意力，進而增加購買率，以及對使用者友善之特性。

找工作! 想知道堆高機駕駛日薪是多少嗎? 哪裡有職缺?幫你快速媒合

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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品質優益穩定,效率高成本低,並已獲得國內外大廠承認使用，品質合乎EIA國際標準, 此外也針對客戶端的需要代客Tape and Reel封裝服務。

隨時健康喝好水，高品質飲水機，優質安全有把關

飲水機的問題主要有三個方面，一是水沸騰溫度不足，絕大多數的飲水機最高溫度是95度，再沸騰溫度是90度，泡茶殺菌的溫度不夠

然而，若追根究柢，網家過去在PC時代的成功，為其創造了一段安逸舒心的日子。但這些昨日成功的模式，到了快速變化的今天，反而成為包袱。轉型過慢、無法及時回應市場，是網家輸掉這場戰爭的關鍵。

例如，去年本土疫情爆發後，消費者瞬間湧入電商平台購物。過去，網家的貨物會先進到大型物流中心，消費者下單之後再由大倉出貨，這樣的模式在過去是優勢，但疫情來襲，消費者恐慌購買，一筆訂單商品數可能就高達70～80件，網家無法即時應變，導致出貨延宕，出貨時間從「24h變成240h」，引發消費者怨聲載道，更導致過去長期信賴網家的消費者因失望而離去。

此外，PChome 24h過去從PC端起家，網站是從PC操作的邏輯去設計，App也是將PC架構搬過來，介面時常被外界批評不好用，而沉重的架構導致PChome 24h更新App的速度落後於競爭對手。

台灣電商市場競爭激烈、變化快速，且大者恆大態勢底定，網家高層恐得痛定思痛，更要與時間賽跑，才有機會扳回一城。

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測試專家告訴你如何好好使用示波器

示波器主要由電源系統、同步系統、水平偏向系統、垂直偏向系統、延遲掃描系統、顯示系統和標準訊號源等部封包成。

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金誠貨櫃尺寸種類分別為，20呎櫃、20呎高櫃、40呎櫃、40呎高櫃、20呎冷凍櫃、400呎冷凍櫃。

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DRAM跌價 Q3恐擴大至一成

2022.07.05 集邦表示，在下半年旺季需求展望不明的狀態下，部分DRAM供應商已開始有較明確的降價意圖。圖／本報資料照片

根據市調機構集邦科技最新研究顯示，儘管今年上半年的整體消費性需求快速轉弱，但先前DRAM原廠議價強勢，並未出現降價求售跡象，使得庫存壓力逐漸由買方堆疊至賣方端，因此DRAM供應商開始降價出貨以減低庫存壓力，預期第三季合約均價跌幅恐擴大至10％。

集邦表示，在下半年旺季需求展望不明的狀態下，部分DRAM供應商已開始有較明確的降價意圖，尤其發生在需求相對穩健的伺服器領域以求去化庫存壓力，此情況將使第三季DRAM價格跌幅由原先的季跌3～8％擴大至近10％，若後續引發原廠競相降價求售的狀況，跌幅恐超越一成。

集邦指出，OEM廠仍處於連續性下修PC出貨展望，且綜觀各家DRAM庫存水位平均超過兩個月以上，除非有極大的價格誘因，否則沒有急迫購貨需求。

同時，受惠於1z／1α奈米先進製程持續轉進，第三季持續呈現供給季增，且DDR5因為售價高昂導致滲透率受限，無法有效收斂DDR4產出，標準型PC DRAM第三季價格跌幅，將修正為5～10％。

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在伺服器DRAM部份，目前客戶手中庫存約7～8周，買方藉著賣方背負增高的庫存壓力，認為DRAM價格仍有下探空間，若原廠願意提供具吸引力報價，則願意討論綁量議定的可能性。伴隨先進製程積極轉進，消費終端持續疲弱下，伺服器DRAM成了唯一有效的銷售出海口。因此韓廠率先釋出5％以上季跌幅討論意願，使第三季跌幅擴大至5～10％。

受大環境經濟不振衝擊，智慧型手機的生產目標持續下修，品牌廠對後勢展望也較悲觀，故備料態度消極。但由於各原廠先進製程轉進挹注，第三季行動式DRAM產出仍有增加，供應商壓力也因此升高。此將促使賣方讓價意願提升，在供需差異兩極化的情形下，預測本季行動式DRAM價格跌幅擴大至8～13％。

由於電視出貨已率先下跌，而網通、工控等相關需求也出現走弱跡象。其中消費性及利基型DDR3的價格目前在相對高點，未來價格補跌空間較大，DDR4相關應用拉貨動能疲弱，亦不排除跌幅擴大的可能性。

除了先進製程轉進使得產出擴大，下半年仍有中國廠及台廠新增產能開出，預估本季消費性及利基型DRAM價格跌幅將加深至8～13％。

來源鏈接：https://ctee.com.tw/news/tech/672102.html

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選擇示波器的10 項考量因素

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。

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聯發科、聯詠目標價 遭大砍

2022.07.05 外資券商認為5G智慧機產品周期2022年觸頂，影響聯發科獲利動能。圖／本報資料照片

聯發科目標價 外資「悲觀情境」看到5字頭

IC設計雙高價股聯發科、聯詠目標價雙雙遭砍，匯豐證券指出，聯發科下半年成長性放緩，因前景不確定性升溫，樂觀展望似難達標，將股價預期大砍至650元，里昂證券則降評聯詠「賣出」，認為最慘情況還沒到，股價預期降為240元，均為外資圈最低。

聯詠過去一個月屢遭內外資降評、降目標價，先有摩根士丹利證券把股價預期降為262元，匯豐證券緊接降評「賣出」，股價預期進一步砍到260元，里昂證券最新出手，也將投資評等由「劣於大盤」降為「賣出」，股價預期更是低到只有240元。

里昂證券指出，以大陸智慧機品牌為首的行動裝置需求積弱，對OLED面板驅動IC（DDI）下半年價格看得更保守，衝擊聯詠毛利率，研判智慧機品牌廠將與DDI業者重新談判OLED DDI價格，以求在通膨壓力下競爭降低成本開支，估算OLED DDI下半年將跌價雙位數百分點。

匯豐證券則認為，智慧機、IT面板、電視等LCD面板終端應用需求不振，DDI庫存調整將延續到下半年，第三、四季單位售價壓力仍大。外資研判，聯詠單季每股純益短期內將逐季下滑，2022年每股純益年減17％後，2023年衰退幅度進一步放大至32％。

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聯發科先前雖經歷外資圈一輪評價修正，但樂觀派仍占大宗，多數外資券商賦予目標價高居千元以上不變，較保守的海通國際、里昂證券等，股價預期也有「8」字頭，此番匯豐證券將股價預期由840砍至650元，無疑是外資圈新低，同時，在最悲觀情境分析中，出貨量與單位售價進一步下滑，股價預期探低至546元。

匯豐證券說明，電子業需求下半年變數橫生，目前對Android智慧機全年出貨量估計將衰退11％，先前支撐聯發科非智慧機業務的消費性產品IC與在家工作需求，動能同樣趨疲，預料聯發科第二季營運雖將符合預期，然很可能就是波段高點，換言之，聯發科對2022年的高度樂觀展望，如今看來備受考驗。

儘管聯發科股價除息後持續滑落，匯豐證券強調，隨5G智慧機產品周期2022年觸頂，相較聯發科在2020、2021年獲利大增77％與171％，2022年獲利年增僅6％，2023年更轉為年減13％，聯發科獲利動能下滑風險還沒完全反應在股價上。

來源鏈接：https://ctee.com.tw/news/tech/672120.html

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英特爾4奈米 同功耗效能增20％

2022.07.05 英特爾近期於美國檀香山舉行的年度VLSI國際研討會公布4奈米Intel 4製程的技術細節。圖／美聯社

英特爾近期於美國檀香山舉行的年度VLSI國際研討會公布4奈米Intel 4製程的技術細節。相較於7奈米Intel 7製程，Intel 4於相同功耗提升20％以上的效能，同時達成二項關鍵目標，一是滿足包括Meteor Lake等開發中產品的需求，二是推進先進技術和製程模組。英特爾預期先進製程持續推進，2025年將重回製程領先地位。

英特爾表示，Intel 4於鰭片間距、接點間距、低層金屬間距等關鍵尺寸，持續朝向微縮的方向前行，並同時導入設計技術偕同最佳化，縮小單一元件的尺寸。透過鰭式場效電晶體（FinFET）材料與結構上的改良提升效能，Intel 4鰭片數量從Intel 7高效能元件庫的四片降低至三片，能夠大幅增加邏輯元件密度，並縮減路徑延遲和降低功耗。

英特爾說明，Intel 7已導入自對準四重成像技術（Self-Aligned Quad Patterning，SAQP）和主動元件閘極上接點（Contact Over Active Gate，COAG）技術來提升邏輯密度。前者透過單次微影和二次沉積、蝕刻步驟，將晶圓上的微影圖案縮小四倍，且沒有多次微影層疊對準的問題。

後者則是將閘極接點直接設在閘極上方，而非傳統設在閘極的一側，進而提升元件密度。Intel 4更進一步加入網格布線方案（gridded layout scheme），簡單化並規律化電路布線，提升效能同時並改善生產良率。

市面十大品牌封口機!該如何選購?

市面上的封口機一般分為兩種：一種是要預熱的，一種是不用預熱的(插電後即可直接使用。)而瞬熱式就是不用預熱的封口機

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隨著製程微縮，電晶體上方的金屬導線、接點也隨之縮小，導線的電阻和線路直徑呈現反比，如何維持導線效能抑是需要克服的壁壘。

Intel 4採用新的金屬配方稱之為強化銅（Enhanced Cu），使用銅做為導線、接點的主體，取代Intel 7所使用的鈷，外層再使用鈷、鉭包覆。此配方兼具銅的低電阻特性，並降低自由電子移動時撞擊原子使其移位，進而讓電路失效的電遷移（electromigration）現象，為3奈米Intel 3製程和未來更先進製程打下基礎。

在極紫外光（EUV）微影技術部份，英特爾不僅在現有解決方案中的最關鍵層使用EUV，而且在Intel 4的較高互連層中使用EUV，以大幅度減少光罩數量和製程步驟。

其降低製程的複雜性，亦同步替未來製程節點建立技術領先地位及設備產能，英特爾將在這些製程更廣泛地使用EUV，更將導入全球第一款量產型高數值孔徑（High-NA）EUV系統。

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飲水機選購技巧大公開!!

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使用真空封口機常見問題?

封口機用途廣泛，各產業袋類包裝，食品包裝、豆乾、喜餅、咖啡豆、咖啡粉掛耳包、鳳梨酥等等

人工智慧研究組織OpenAI今年1月底宣布，更換語言服務API背後所使用的模型，從過去所搭配的GPT-3，改成預設使用，根據研究證明，在遵循英文指示的處理上，InstructGPT的表現更好，而且生成更少的有毒（Toxic）內容，這也是OpenAI第一次將多年來的比對（Alignment）研究，用於產品之上，其概念是透過由人類示範的小型資料集，訓練模型減少有害的輸出。

過去，OpenAI API是以GPT-3語言模型為基礎，藉由人工文字提示，來執行自然語言任務，但GPT-3模型可能產生不真實、有毒，甚至有害情緒的輸出，官方解釋，這是因為GPT-3的目標，是利用大型網際網路的文字資料集，來預測下一個單詞，而不是安全地執行用戶想要的語言任務，也就是說，該模型的目標與用戶的預期並不一致。

因此OpenAI為了要改進模型，使其更安全，並且提供用戶更有用的輸出，研究人員使用了來自人類回饋的增強學習技術（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF），根據用戶向API提交的提示，由OpenAI的標記員向模型提供示範行為，並對模型的輸出進行排名，藉此來微調GPT-3。

經過改進的GPT-3模型稱為InstructGPT，可以更好地遵循人類指示，有毒內容輸出也大幅降低。InstructGPT僅具有13億個參數，比起1,750億個參數的GPT-3模型小上許多，但研究人員提到，他們使用NLP效能評估方法來衡量InstructGPT的能力，發現InstructGPT並沒有輸給GPT-3，整體來說，標記員更認可InstructGPT的輸出結果。

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臭氧的性質活潑，是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高，而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留，會自動回復成氧氣是優良的消毒劑，因此臭氧像是優良的工匠，工作時很有效率，離開時也不拖泥帶水，收拾的乾乾淨淨，沒有殘留副產物。

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示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號，轉換為時間域上的曲線，原來不可見的電氣訊號，就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號，因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

InstructGPT已經以Beta測試的形式，在API上提供超過1年的服務，而現在官方使用InstructGPT作為預設模型，他們認為，在妥善調校的語言模型訓練循環中有人類一起參與，是改善安全性的強大方法，因此他們會繼續採行這樣的改進模式。

透過讓標記員選擇，來評估InstructGPT和GPT-3模型遵循用戶指令的表現來進行實驗，結果顯示，InstructGPT模型的輸出明顯較受青睞，而且在利用公開的資料集，來評估模型的安全性之後，OpenAI也發現InstructGPT產生的模仿錯誤更少，毒性也更小，而且經過人工評估，InstructGPT編造事實的狀況相對較少出現，也就是產生幻覺的頻率更低，更適合用於生成輸出。

但OpenAI也提醒，儘管InstructGPT已經比GPT-3模型安全不少，但在部分情況仍會產出有毒具偏見的輸出，甚至是編造事實，在沒有明確提示的情況下，產生性和暴力內容，但研究人員提到，機器學習系統的安全性，不只關乎底層的模型行為，也取決於模型部署的方式，因此OpenAI會繼續審查使用API的應用程式，並且提供內容過濾器以偵測不安全的輸出，同時監控API被濫用的情況。

由於InstructGPT是以英文說明接受訓練，所以輸出的內容，更偏向英文使用者的文化價值觀，OpenAI現在正在進行研究以了解標記員偏好間的差異和分歧，根據更具體的人群價值觀來調整模型。他們認為，要讓模型的輸出符合特定人群的價值觀有其困難度，但仍會負起責任，以具包容的流程來做出這些決定。

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由Google Cloud發展與維運的高可擴展NoSQL資料庫代管服務Cloud Bigtable，現在提供）功能。Bigtable將會根據用戶的工作負載變化，自動添加和刪減容量，來滿足流量需求，但同時又能大幅減少成本支出，根據Google的實驗，在日常工作負載中應用自動縮放功能，降低成本甚至可達40％。

在啟用自動縮放後，用戶僅需根據使用的容量支付費用，而且由於容量配置的管理成本降低，管理基礎設施的時間減少，用戶將可花更多的時間在關鍵業務上。自動縮放NoSQL資料庫執行規模的功能，適用於HDD和SSD叢集，並且已經在所有Bigtable區域提供。

用戶可以在Bigtable的控制臺、gcloud命令列工具、Bigtable Admin API和客戶端上，針對叢集啟用自動縮放功能，在啟用該功能後，Bigtable會自動縮放叢集中的節點數量，反應不斷變化的容量利用率，官方提到，這將能大幅降低過度配置，或是配置不足等不正確容量估算的業務風險。

新叢集和現有叢集皆可啟用自動縮放功能，用戶僅需設定兩個資訊，分別是目標CPU利用率，以及節點數量範圍。對此，Google進行了大量的實驗，來確保自動縮放能夠良好地處理用戶的工作負載，也會提供完整的監控和稽核日誌記錄，供用戶清楚掌握Bigtable的行為，確保支付的費用和效能預期一致。

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Bigtable自動縮放並非適用所有業務，官方列出了3個適合採用自動縮放功能的場景，第一是像零售業具有固定晝夜流量模式的業務，可以利用自動縮放功能最佳化成本，但同時維持叢集效能，第二則是新的Bigtable用戶，或是運行新的工作負載，難以評估未知流量的場景，最後則是正在成長的業務，但是不確定成長的服務，用戶也可利用Bigtable自動縮放功能，在需要的時候提供足夠流量做好準備。

而自動縮放也有無法處理的情況，像是部分批次處理，在流量急劇增加時，自動縮放會做出反應，但是Bigtable仍需要重新平衡資料和流量，來因應快速增加的節點，而重新平衡作業可能會對Bigtable效能產生影響。另外，自動縮放也無法解決部分熱存取點或是熱存取分片的問題，在這種情況，Google提醒用戶應該檢查資料存取模式及架構設計。

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Canonical發布自家最新的Kubernetes機器學習開發工作流程工具，資料科學家可運用這套軟體更快實作概念，實際部署到雲端，並安全地在機器學習專案上協作。同時，新版軟體在進階模型生命周期管理中添加多項功能，包括加入上游Kubeflow 1.4和MLFlow整合支援。

比起以前的版本，Kubeflow 1.4具有重大的可用性改進。例如，提供一致的訓練Operator，支援目前主流的機器學習框架，例如TensorFlow、MXNet、XGBoost和PyTorch，而這個特色能夠大幅簡化解決方案，並提高未來的可擴展性，也讓Kubernetes叢集消耗更少的資源。

Charmed Kubeflow現在也整合MLFlow，因此用戶可以使用MLFlow指標和模型註冊表，來達到真正的自動化模型生命周期管理。基本上，MLFlow本身是機器學習模型生命周期管理開源平臺，能用於實驗、再現和部署模型上，並提供集中式的模型登錄機制。

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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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藉由使用MLFlow整合功能，資料科學家能夠建構模型漂移（Model Drift）自動偵測，並且觸發Kubeflow再訓練工作管線。對於因即時預測資料集和訓練資料集的變化，模型準確性開始下降，所產生的模型漂移，也能透過MLFlow整合功能，有效解決該問題。

在最新推出的Charmed Kubeflow 1.4，支援所有Kubeflow元件開箱即用的多用戶部署場景，包括Kubeflow筆記本、工作管線和實驗，能簡化Charmed Kubeflow的使用，也改善治理，進而減少影子IT環境的發生，還能避免組織資料洩漏。

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回顧2019年9月，differential privacy基礎程式庫的C++、Java及Go的原始碼。所謂的，是一個資料共享方法，僅分享描述資料庫的一些統計特徵，而不公開具體個人資訊，其精神是如果隨機修改資料庫中的一個記錄造成的影響夠小，所求得的統計特徵，就不能被用來反推出單一記錄的內容，即在保留統計學特徵的前提之下，能夠去除個體特徵以保護使用者隱私。

，differential-privacy這項開源專案的目的是希望提供公開透明的方式，讓研究人員可檢查當中程式碼。去年的專案引發迴響，例如開發醫療資料隱私分析工具的開發商Arkhn等，以及希望透過可證實的私有資料來加速科學發現的澳洲開發者。

因此Google進一步和開源界開發商OpenMined合作，經過一年的努力，今年1月28日舉行的資料隱私日，兩家公司共同宣布新的差分隱私工具，讓Python開發商可以在差分隱私保護下處理資料。這也讓這家軟體大廠的差分隱私程式庫擴及占全球半數的Python開發族群。

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目前已有單位利用這套Python程式庫實驗新的應用情境，像是以集結、匿名方式顯示每個網站當中各國造訪次數最高的網頁。這個程式庫可配合大型資料處理最主流的兩個引擎：Spark和Beam框架使用，為使用及實作提供更大的彈性。

Google也會持續發展新的差分隱私工具，供開發人員執行數據的圖解呈現，以及調校產生差別隱私資訊的參數。此外他們也會，公開將差分隱私擴充到超過1 PB規模的資料集。

目前，Google內部也正在訓練開發差分隱私方案的團隊，這當中包括人流報告（Mobility Reports）與Google Maps「最受歡迎次數」功能幕後的基礎架構，他們也將協助OpenMined建立專家團隊，提供差分隱私技術部署的學習資源。Google也鼓勵開發人員加入實驗差分隱私應用情境，像是統計分析、機器學習，並提供回饋意見。

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