室內裝潢,系統家具-室內設計公司

本期要分享的案例來自江蘇宿遷，是一套建面172㎡的新房（套內140㎡）。據屋主介紹，房子一梯一戶，戶型四室兩廳三衛。

裝修的話，堅持極簡主義的夫妻倆，拒絕「過度裝修」，如此效果出來，不僅一塵不染，而且僅憑一個客廳就圈粉無數，因為家居氛圍真的超贊。總之，這套意式極簡風堪稱家裝教科書，效果非常有品位！不信我們一起來看看這對江蘇夫妻家中的高級場面吧。

入戶

背景墻用木飾面裝飾

對門方向定制了鞋柜

現在看實景。推門而入是玄關，屋主在對面方向，定制了一組一門到頂深色免拉手鞋柜，來滿足基礎的收納需求，然后右側鏤空，飾以格柵背景，并擺放相應的飾品擺件來增加裝飾效果，這樣設計，無疑兼具了美觀和實用的雙重屬性。另外，我們可以發現周遭背景采用木飾面裝飾，同時嵌入線性燈條，這樣看著可比單純的只刷漆要顯得更有質感，同時氛圍也變得溫馨了不少。

換一個角度，可以看到對面靠右，設有隱形門的地方，也就是玄關鞋柜的背面，應該做了一個儲物間，來滿足進出門更多物品的收納，比如衣帽和行李箱等等，只不過屋主沒有提供相應的實景圖，這里就無法分享了。

客廳

沿著玄關進來后再左轉，就到了眼前的客廳。裝修上，整體非常的大氣，比如天花板不設主燈的懸浮式大平頂就是如此，配上嵌入的燈帶，看著干凈利索又極簡高級。其它是沙發墻的硬包背景，加上靠近陽台的轉角格柵和巖板等等，更是加深了這種高級大氣上檔次的感覺。

另一面是電視墻，設置了倒U形的柜體，然后下接深色的一字形地台，來取代常規的成品電視柜，這樣看著整體性更強一些。并且它中間預留了位置安裝電視機，這樣顯得美觀實用又大氣。

家具方面可以看到擺放了簡約高顏值的鋼琴鍵主沙發，再加上左側深色部分的副沙發，共同構成了L形結構這樣利用率高。其它是巖板台面的圓形茶幾，加上地面的地毯等等，效果時尚精致又溫馨舒適。

對面是客廳附帶的休閑陽台，屋主在右端定制了一面柜子作為家政區，這樣家中的雜物都可以收納到這。至于功能，隨著時間的推移一直在做調整，比如早期擺放了洗烘一體機，后期擺放了跑步機作為健身區等等，總之布局靈活，可塑性很高。

餐廳

餐廳沿著玄關進來后再右轉就到了，它與客廳兩兩相對，形成了南北通透的對流格局，這樣住起來，通風換氣的效果要更好。硬裝方面的話，延續了之前的風格，包括不設主燈的懸浮式吊頂，以及木飾面背景墻等都是如此，這樣看著整體風格和諧統一，效果自然也就更加高級。

家具方面的話，由于空間比較開闊，就擺放了六人位餐桌椅的同時，還設置了島台用以提高生活的便利性等等，比如擺放各種小家電，如即熱式飲水機和咖啡機等等，這樣燒水泡茶什麼的，就不用總是再往廚房跑了。

其它則是餐廳右側的柜體，整體采用分區設計，左側為餐邊柜，右側玻璃柜門為酒柜。并且這種免拉手的柜門結構可以弱化體積感。（因為這種渾然一體的效果看著干凈利索，而且不會有任何的突兀感）

廚房

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廚房布局為U形結構，空間得以最大化利用。

來到通往臥室的走廊。

主臥

主臥床頭墻采用硬包護墻板和巖板兩種材質組成背景立面，再搭配下半部分嵌入燈帶的木飾面，效果顯得溫馨又高級。天花板的話，做了嵌入筒燈的雙眼皮吊頂，配上斗膽燈，還有簡約的軟裝家具等等，看著簡潔大方也不錯。

獨立衣帽間

這個是利用與主臥相鄰的北次臥而改成的獨立衣帽間。可以看到整體布局為L形的大面積柜體+靠窗而設的梳妝台+右側靠墻擺放的坐凳，空間利用率很高。

兒童房

兒童房延續了之前的風格，采用嵌入筒燈的局部吊頂，配上做了硬包背景的床頭墻，不同的是，后者要顯得更簡潔一些，不過配上一橫一豎兩根鈦金條，頓時顯得精致多了。當然，簡約大方的臥室床效果也不錯。

床頭右側的話，舍棄了床頭柜，然后擺放童趣活潑的書桌作為女兒的學習區。

至于另一面是采用了拼色設計的L形柜體。主要滿足衣物和其它物品的收納。

生活陽台

透過兒童房右側的玻璃推拉門，我們隱約可見生活陽台一角。

來看具體效果。可以發現屋主在對面設置了嵌入洗烘一體機的大面積柜體，如此再加上頂面的晾衣架，衣物的清洗和晾曬需求，以及各種清潔物品的收納都得到了解決。

衛浴

一共有三個衛生間，其中這間是主衛，因為面積比較小，就做了鉆石型的淋浴房來提高空間利用率。

最后是客衛，整體采用巖板洗漱台，加中性灰色調的瓷磚通鋪，看著時尚大方。其它則是馬桶上方的壁掛式mini洗衣機，以及地面做了拉槽設計的玻璃淋浴房等等，前者主要用于貼身衣物的清洗，比如內衣內褲，后者主要用于防滑。

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如何打造一個溫馨的家？硬裝不需要太奢華，擺件也能提升幸福感，這套房子只有60平，屋主是一個獨居女孩，一個人住未免顯得有一些空曠，為讓房子顯得更有溫馨感，在每個空間當中加入氛圍感擺件，如：台燈、掛畫、綠植，合理規劃讓空間被填滿的同時不產生凌亂。

客廳以暖色調為主，看起來溫馨無比，沙發墻做拱門形狀，具有設計感，墻面整體刷白，用掛畫進行簡單裝飾，沙發為分體式雙人沙發，可以根據需求隨意進行挪動，沙發旁邊放置一個落地燈，增加氛圍感。

客廳窗簾是以百葉簾和紗簾進行搭配的，氛圍感強，陽台上面放置一個按摩椅，空閑時可以在陽台喝茶、看書或者休息，陽台采光度還是比較高的，但是遮光性不是很好，天氣熱時不能徹底遮擋陽光。

去茶幾化已經成為大多數人的選擇，但是房子主人并沒有這樣做，而是采用材料環保輕便，可以移動的茶幾，在餐桌下面鋪上地毯，休息時可以不坐沙發，隨意在地毯上席地而坐，吃喝午茶，看電視，舒適且隨意。

餐廚一體化設計，圓形實木餐桌，安全性能高，設計感餐椅搭配可拆卸坐墊拆洗方便，餐桌靠近廚房擺放，旁邊制作吧台，可以放置雜物，拿取更加方便。

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業主家有一個小的儲物間，房間兩側定制柜體，分為兩個區域，一面作為收納功能區，放置一些洗護用品和雜物，一面作為掛衣區，收納晾曬好的衣服。

洗衣機旁邊放置收納架，存放臟衣服，傾斜抽屜，使用時一拉即開，取物很方便。

簡單的色調搭配和裝飾，讓臥室顯得格外溫馨，為了節省空間，床靠墻而放，沒有復雜的床頭靠背裝飾，床頭柜用大木柜進行代替，柜子的抽屜比較多，可以收納化妝品，臥室沒有裝布藝窗簾，而是裝百葉簾，百葉簾的遮光性不是很好，白天在臥室休息時，光照過亮會影響睡眠。

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家具設計是藝術和技術的結合，反映了當代產品設計的發展，偏重於藝術。從第一把量產的Thonet椅開始，優秀的設計師會和製造商共同合作來完成設計。家具設計既是製造商製造技術的體現，通過設計師的試驗，表達美感的，在兩方面的努力下就誕生了一件好的家具。

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你會不會去買西曬戶型呢？前不久，我就看到住在廣西的一家三口人，買下了一套18樓的小戶型，這間西向的小家面積只有60㎡，卻裝修出了80㎡的感覺。

整間屋子內，都采用了這種清新明亮的原木風設計，同時開放式的餐廳和廚房，也讓家中更顯通透之感。

這是一個怎樣的小家呢？又有何裝修亮點呢？話不多說，一起來看看吧~

進門處的餐廳和廚房

進入這個小家，第一處空間是一個超小的玄關，通過窄鞋柜搭配換鞋凳的設計，將狹窄空間充分利用起來，做出一個簡易的換鞋和置物區。

而再往里走，便是家中的餐廳和半開放式廚房了。

餐廳和廚房間用一個吧台進行隔斷，較寬的台面也提供了充足的置物區，兼具美觀和實用性。

同時，由于是西向的房子，每天傍晚的時候，夕陽會透過陽台的大窗照入室內，正好將光線灑在餐廳和廚房區域，為這個小家平添了幾分浪漫感。

廚房內的空間也不算大，為了減輕壓抑感，夫妻倆下定決心取消吊柜，通過一字型櫥柜的底柜+掛架的設計，收納一家三口的各種碗碟餐具。

就連轉角處也做了窄柜，用來收納保鮮膜、刀具等一系列廚房用品，讓小廚房井然有序。

客廳不裝電視機

家里的客廳區域相對要寬敞很多，但為了進一步提升這種寬敞明亮的感覺，客廳干脆取消了傳統的茶幾+電視柜設計，只是在沙發正對面擺放一組開放式收納柜，進行收納和裝飾。

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夫妻倆也經常會調換沙發和柜子的方向，讓這個小家長久保持新鮮感。

哦對了，室內也采用了無主燈設計，視覺觀感更加漂亮的同時，也讓照明更加均勻明快。

▲客廳格局很簡單

客廳中這種簡單的格局設計，讓整個空間變得清爽了起來，動線也得以釋放。

而屋外開放式的陽台，更為這個家提供了優秀的采光和通風能力，平日里推開客廳與陽台間的玻璃門出去透透氣，也倍感舒適。

家里的兩間臥室

家里有一間主臥和一間兒童房，兒童房的門后面，將墻面內移，做了一組超窄的小書架，用來收納孩子的繪本和各種圖書，衣柜也做成開放式設計，用紗簾進行隔斷，看起來清新又靈動。

主臥室的門后面，則做成了一面小小的投影墻，夫妻倆可以窩在臥室里追劇，或者看看電影什麼的~

旁邊的書桌，也提供了一個寬敞的辦公區，讓臥室功能更加豐富。

最后，家里的衛生間洗手池單獨「拎」了出來，做成一個半墻洗手台，既簡單分隔了區域，同時也擴展了空間感，讓洗漱更加方便。

大家覺得這間60㎡的小家裝修如何呢？~（圖片來源于網絡，如有侵權立即刪除）

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Nvidia在GTC大會展示一段用AI模擬產生的行車路況影像，供自駕車做訓練。這個訓練影片使用Omniverse模擬平臺和Modulus框架在虛擬世界中建立高擬真訓練場景，不論是道路上行人、路旁的車輛、路燈、季節天氣的細節變化都十分講究，幾乎已經到了真假難辨的地步。（圖片來源／Nvidia）

「如果想用3D繪圖軟體模擬拿水倒入玻璃杯的動作，會有多難？」光是一個看似簡單持杯動作，一根手指模型設計就需要超過6千個四面體幾何結構組成，才能夠控制手指尖在玻璃接觸面上產生磨擦力，用磨擦力拿起水杯。杯體中更使用了粒子技術，來模擬液體從高處往下流入杯內的動態變化，半杯水需要使用超過2萬個水粒子，才能模擬出水在杯內流動的狀態，甚至要把所有動作模仿維妙維肖，背後需要考慮到許多技術細節，以及各種物理相互間的作用才能辦到。

 

 

這個倒水3D模擬畫面（如上面影片中所示），其實是今年4月GTC技術大會主題演講上，Nvidia執行長黃仁勳的一張投影簡報內容，甚至不只這張簡報，整場演講簡報中出現所有硬體產品、場景、圖表、影像，都是經過3D模擬效果，黃仁勳更有14秒的演講片段，是站在自家廚房介紹產品，也都是經過模擬合成，而不是真的本人在廚房講話。

Nvidia刻意不明講，直到3個月前一段當時幕後製作影片公開後，這件事才曝光，許多人驚覺到原來當天演講簡報和影片都是模擬效果，甚至連黃仁自己都是。所有簡報模擬和黃仁勳虛擬分身，都是在3D設計協作和模擬的Omniverse平臺中進行模擬製作和畫面渲染的成果，透過這項技術展示，也讓外界看見Omniverse在3D繪圖和物理模擬的出色表現。

尤其，近兩年，一種以架空世界概念興起的元宇宙（Metaverse）新趨勢，逐漸成為科技產業的熱門話題，包括微軟、Nvidia、臉書等許多網路或科技大廠都開始提及Metaverse，甚至前陣子臉書更將公司更名為Meta，高調宣誓要打造下一代的Metaverse社交世界。

但想要在實體世界之外打造出一個或多元Metaverse虛擬世界，未來更需要這種高精細度3D繪圖和物理模擬呈現技術，才能建造出不亞於真實世界的逼真場景和感官體驗，來提供人們彼此互動交流。

儘管整場GTC技術大會，黃仁勳都沒談論Metaverse，但會後一場線上記者會上，黃仁勳提出明確的發展策略方向。他表示，我們提供的是建立Metaverse世界所需的技術基礎設施，而不是應用程式平臺，「而Omniverse是一個設計引擎、技術引擎和技術平臺，是任何一家企業都能用的模擬虛擬世界引擎，不論是物流公司、社交平臺或消費娛樂等行業都能用。」他這麼說。

在黃仁勳眼中，未來虛擬世界規模將遠大實體世界，而且這樣的虛擬世界會很多，除了聚會和遊戲娛樂用途，許多虛擬世界將提供科學家研究、藝術創作和企業應用。例如人們可以在裡面買各種3D物件，就像在網路商店購買數位音樂或電子書，還能買房、買傢具和進行藝術創作。不同虛擬世界能彼此互動，透過USD資料交換格式將人們和運算連到同個虛擬世界，或從其中一個虛擬世界進到其他虛擬世界。他說，操作起來，就像使用網頁超連結那樣容易。所有虛擬世界的建立，就是靠這套Omniverse引擎。

打造高度擬真呈現的企業數位分身應用

儘管不像Metaverse世界觀龐大，早從3～4年前，一些大型企業就已經開始導入類似技術，來複製營運或生產環境局部實體的數位分身（Digital Twin）做應用。製造業發展最早，透過使用如VR或AR等虛實混合技術發展生產工廠數位分身，在產品設計模擬、製造流程規畫、產線建置規畫、AR檢修、營運戰情室，以及VR虛擬展間等都有相關應用，甚至臺灣主要電子代工與高科技半導體製造大廠這1～2年都開始用。

市面上已有不少企業級數位分身產品或方案推出，如達梭3DExperience體驗平臺，或者是PTC的ThingWorx與PTC Creo軟體已經在幾年前提供或支援這類功能。大型公有雲業者去年也開始搶進，例如微軟Azure Digital Twins公雲服務已經正式上線，可供企業採用。ERP巨頭SAP也和Ansys合推數位分身方案。這些方案多以製造業為主。

除了打造Metaverse世界所需的技術引擎，Nvidia近年來也瞄準數位分身企業戰場，靠的就是Omniverse模擬平臺，提供企業所需的軟硬基礎設施，至今包括愛立信、BMW、西門子等都有用。甚至黃仁勳更誇口：「Omniverse將成為顛覆4千萬名創作設計者未來協作的設計引擎。」

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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

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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。

自從去年底開放公測以來，Omniverse平臺至今累積超過70,000次下載，多達500家企業有用，企業版今年11月也正式推出上線。

用新框架加速AI建立物理模型，比傳統模擬快1,000到10萬倍

Nvidia這些年光線追蹤和模擬採用的RTX技術，也整合到Omniverse平臺中，因為企業數位分身需要高度擬真呈現，才能夠幫助企業思考和洞察。該平臺還結合遊戲物理加速的即時物理引擎PhysX，能對不同層面的物理效果提供更高效能模擬，例如流體模擬、FEM軟體模擬、機器人關節模擬等。這使得用Omniverse平臺產出的數位分身，比其他競爭對手擁有更多真實場景的細節。

在本次大會中，Nvidia還釋出全新ML物理模型框架Modulus，希望透過AI加速物理模型開發及提高模型精準度。Nvidia宣稱，透過這個新框架，在企業數位分身應用中，以此模型模擬物理的速度，比傳統模擬軟體快1,000到10萬倍。該框架支援如PyTorch、TensorFlow主流ML框架，也能透過cuDNN進行GPU加速訓練，並可擴充至多GPU伺服器或多節點叢集。

使用該框架後，在Omniverse模擬平臺中可加快大型系統的數位分身產生物理效果的速度，也能根據觀測資料模擬出高度逼真的物理模型，來挖掘更多數位分身應用可能，像是利用模擬發電廠的水蒸氣循環運作情形，找出影響蒸氣機器發生鏽蝕現象的時間和範圍，進而減少日常維護和停機中斷時間。

除了企業數位分身，Nvidia還有更大的目標，要用Omniverse打造地球數位分身，供科學家研究全球氣候變遷。黃仁勳也說：「Omniverse架構可以是資料中心規模，甚至有一天可以發展成行星規模（planetary scale）。」

不光是企業數位分身與科學研究，自駕車與機器人用數位分身訓練，同樣需要高度擬真、高準確度，確保虛擬環境和真實環境沒有落差。Omniverse平臺也提供這方面的應用。

新發表Omniverse Replicator訓練模擬框架，就能產生模擬真實世界所需的物理數據，提供自駕車或機器人的數位分身在虛擬環境中做訓練。

Nvidia現場還展示一段用AI模擬產生的行車路況影像，供自駕車做訓練，該影片使用Omniverse模擬平臺和Modulus框架在虛擬世界中建立高擬真訓練場景，用AI模擬出來的場景，不論是道路上行人、路旁的車輛、路燈、季節天氣的細節變化都十分講究，幾乎是已經到了真假難辨的地步。

 

 

在功能更新方面，Omniverse這次也有一些重要更新或新功能釋出。像是推出一支行動App，能結合Omniverse技術，協助企業迅速建立符合真實物理情況的虛擬展間；在管理上新增一個Omniverse Farm系統管理平臺，可用來調度和處理各種運算批次任務（如3D渲染、合成AI訓練數據或分散式運算），且能橫跨多個不同系統，包括工作站、伺服器、裸機或虛擬機。Omniverse最新還支援行動AR功能，可以將影像串流到手機或AR眼鏡上顯示。之後也能支援光追技術VR功能。不過目前多數功能是Beta版本。

不僅如此，Omniverse還開始提供AI語音助理的虛擬分身製作服務，企業只要透過Omniverse Avatar虛擬分身模擬平臺，就可以很容易打造出擁有虛擬分身的AI語音助理，搭配逼真的3D 臉部動畫和動作，來提供如餐廳點餐、線上客服或視訊會議口譯等服務。

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中研院

不論是臺灣智慧路網控制，還是疫情肆虐期間各國用來偵測社交距離，甚至是即時從醫學影像中揪出肉眼難辨的病灶，這些智慧應用的背後，都靠一套輕薄但強大的AI模型來驅動，這就是YOLOv4。一如其名You Only Look Once，只要看一眼，就能分辨萬物，比人眼還銳利，已經在許多應用場景中開始發威。

連結路況偵測形成智慧路網

YOLOv4最知名的應用案例，莫過於智慧路網控制系統。YOLOv4本身就因中研院與義隆電子合作的智慧交通計畫而誕生，由於這個模型輕、快、準的特性，在低運算資源的設備上也能執行，因此問世後，雙方就將模型部署至真實的道路場域上，就在桃園的大園區國道2號下匝道路段。

義隆電子在該路段連續5個路口的號誌燈上，分別裝設了可拍攝360度路況的魚眼鏡頭，以及可拍攝平面路況的槍型攝影機，並搭配號誌燈下的Nvidia Jetson TX2平臺，來分析道路路口影片。首先，在魚眼鏡頭的影像中，先靠YOLOv4來辨識畫面中的車輛、車種和數量，比如認出汽車、機車、自行車、聯結車等，還能計算出車流量、車行平均速度、路口平均佔有率和車輛間距。而在槍型攝影機畫面中，則靠YOLOv4來辨識各車道線內的停等車種，比如機車、小客車和大型車，並分析這些車間的距離。

有了這些資訊，就能用來調節路口交通號誌燈的秒數，緩解車流壅塞。去年8月，桃園、新竹都共同宣布試用這套智慧路網解決方案，臺北市交通局後來也加入試辦，在內科園區堤頂港墘路口架設偵測設備，來進行交通影像辨識，甚至發展出YOLOv4輕量化模型，不只有效辨識車輛和車型，還能針對特殊天候（如晨峰昏峰、劇烈陽光斜射干擾等）來處理影像，強化辨識準確度。

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圖片來源／中研院
義隆電子將YOLOv4部署至桃園大園區國道2號下匝道路段連續5個路口處，來分析交通號誌燈旁的魚眼鏡頭和槍型攝影機畫面。圖為魚眼鏡頭即時分析畫面，模型可辨識出車種、車速、轉向等。

巴士盲區警示、空污預測都在行

不只如此，2021年4月，義隆電子團隊也進一步擴大應用，以YOLOv4打造一套巴士盲區即時偵測系統。該系統會即時分析巴士兩側後照鏡的監視器畫面，並在巴士駕駛前方的螢幕上，標示出巴士車身兩側的紅線區域，要是有機車、自行車或行人出現在該區，系統會以黃色標示，來警示巴士司機，避免碰撞。

這套巴士盲區警示系統，除了能應用於公車、巴士、大貨車和大卡車等大型車輛外，也能拓展至一般汽車和電動車。目前，臺灣已有中興巴士採用該系統，義隆也計畫將這套系統銷往東南亞。

圖片來源／中研院
義隆電子以YOLOv4打造巴士盲區偵測系統，可即時分析大型車輛兩側後照鏡的畫面，來判斷是否有機車、自行車或行人過於接近，提醒司機留意。

不只如此，還用於更多智慧交通應用上，YOLOv4已經用於預測細懸浮微粒（PM2.5）的暴露風險。PM2.5是衡量空氣污染狀況的指標，來源包括汽機車排放廢氣、工廠廢氣和宮廟煙霧等。中研院最近就發起跨領域都會PM2.5暴險的研究計畫，其中一項子計畫，是要透過路口即時空拍影片，以YOLOv4來辨識行人和車輛的移動方向與數量等訊息。有了這些參數，系統就能進一步計算出，民眾暴露在PM2.5下的風險。

一眼就知有無戴口罩、保持社交距離

臭氧機的滅菌效果如何?

多加科技公司前身─多加企業社於2000年設立於高雄市，從事水處理、加水站設計規劃營運，以臭氧機、紫外線燈作水質淨化、殺菌設備

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提供素面及多風格的設計，供客戶自行運用，選擇性多亦可少量訂購。

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。

除了智慧交通有不少應用案例，YOLOv4也在抗疫上發揮了作用。2020年，在COVID-19疫情肆虐下，許多國家紛紛祭出社交距離和戴口罩政策，來降低感染風險。此政策一出，各大研究平臺和程式碼託管平臺GitHub上也出現大量專案，分享如何以物件偵測模型打造社交距離偵測系統，以及口罩配戴偵測系統。

其中，包括印度理工學院在內的幾所印度頂尖大學學生，聯手發表一套YOLOv4社交距離監控系統，能直接在道路監視器上，分析所拍攝的畫面，2秒就可推算出路上行人是否保持社交距離，若未保持，則以紅色框線標出未遵守規定的行人。

另外，也有羅馬尼亞軍事技術學院的學生，在GitHub上開源以YOLOv4打造的口罩偵測專案PyQt5，可在多個監視器上，同步偵測行人是否配戴口罩。

搖身一變成醫師助手，幫揪大腸息肉

不只是生活應用，在醫學領域上，YOLOv4也能大顯身手。臺灣專攻數位病理的雲象科技，就與國泰醫院和臺大醫院，先是利用YOLOv4打造一款大腸鏡即時AI息肉偵測系統，可在醫生操作內視鏡的同時，以每秒30次的頻率來偵測腸道、快速標示出息肉，準確率在95%左右。

雲象表示，選用YOLOv4的原因在於，它能在運算資源較低的設備上，進行近乎即時的偵測。今年，他們進一步導入YOLOv4衍生模型，讓偵測更輕更快。

圖片來源-雲象科技
雲象科技聯手國泰醫院，以YOLOv4打造一套大腸內視鏡息肉偵測AI輔助系統，以每秒30次的頻率來偵測息肉。今年，團隊進一步將模型改為YOLOv4衍生模型，更輕更快。

就連昆蟲移動路徑也能精準掌握

YOLOv4還有一個特殊應用。中研院生物多樣研究中心研究員沈聖峰就帶領團隊，利用YOLOv4，來分析埋葬蟲的行為。埋葬蟲是一種12至17毫米的小型昆蟲，專吃動物屍體，因此被稱為自然界的清道夫。

為理解埋葬蟲的行為，中研院過往都利用攝影機，拍攝埋葬蟲的行為，但難以分析。後來，團隊用UNet和YOLOv4解決問題，先以前者標示出埋葬蟲，每隻都以不同顏色標註，再以後者偵測埋葬蟲位置。如此一來，就能完整記錄每隻埋葬蟲的移動軌跡，並以三維圖來表示。

這個方法，能省下過去人工數個月才能分析的時間成本，利用演算法輔助，2周就能完成了。

圖片來源-中研院
中研院生物多樣研究中心利用UNet和YOLOv4打造一套埋葬蟲行為分析系統，以UNet標示埋葬蟲，再以YOLOv4辨識移動位置，進一步描繪出三維的移動軌跡，省下過去數個月的人工觀察時間。

https://www.ithome.com.tw/news/148303

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Google代管機器學習平臺Vertex AI示意圖，圖片來源／Google

，強調可加速複雜的ML模型建構，並與高通宣布技術合作，整合到Snapdragon 8晶片。

這項服務是今年5月宣布的的一環。Vertex AI旨在提供統一的UI，讓使用者能運用Google自有使用的機器學習工具，包括預訓練的API及AutoML等，以加速AI模型的開發、部署和維護。

Vertex AI NAS則定位於讓頂尖的機器學習（ML）專家可以以更高精確度、低延遲性及更低耗能，來執行複雜的ML任務。它是源自Google Brain部門開發的神經架構搜尋（Neural Architecture Search，NAS）技術，它建立的AI模型能產生其他神經網路，並基於使用者輸入的任務類型來最佳化效能。當時Google小組發現，這些經過最佳化的模型，效能超越許多業界標竿模型。，新的模型錯誤率為3.84，比ImageNet和 SOTA mobilenets略高，但效能快1.2倍。後來Google就，而Vertex AI NAS則是這項產品的最新發展。

示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

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目前已經有企業導入Vertex AI NAS，包括自駕車新創業者Nuro，後者的感知技術團隊用它來加速AI建模。和晶片業者高通（Qualcomm）技術整合，讓開發商更容易在高通單系統晶片（SoC）為基礎的物聯網裝置上開發AI應用，將從Snapdragon晶片開始，再逐步推向其他平臺。

這項合作將把Google Cloud Vertex AI NAS整合到高通的Neural Processing SDK中，並為晶片進行最佳化，以加速開發商在高通晶片裝置上的AI模型開發。本合作會先從Qualcomm Snapdragon 8 mobile開始，再逐步推向其他平臺，包括ACPC、AR/VR專用的XR、汽車系統晶片Snapdragon Ride及Qualcomm IoT晶片等。

Vertex AI NAS現已。

https://www.ithome.com.tw/news/148105

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臭氧機的滅菌效果如何?

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Nvidia在技術大會並未透露UCF框架更多細節，不過自家官網已經悄悄地將UCF框架公開列入未來重要發展項目。從這個網頁介紹，UCF框架是一個用來開發即時處理Edge AI應用的加速框架，涵蓋從高速網路儲存I/O、資料處理、影像訊號處理，到DNN神經網路和PINN物理神經網路、繪圖運算以及串流處理都包含其流程內，還結合了容器化微服務以及No-Code設計工具。（圖片來源／Nvidia）

在今年秋季GTC大會上，Nvidia展示一個Kiosk自助點餐機器人語音助理，這個虛擬語音助理很不一樣，不光是Q版機器人造型很討喜，一看到顧客上門還會開心招手，邊聽客人點餐時，會邊注意對方的臉部表情和聲音，來做出生動表情與其互動，還知道起司漢堡是什麼口味，能依客人喜好來推薦套餐或加哪些配料，甚至想要查詢食物的蛋白質含量，或素食漢堡知識也難不倒它。Nvidia在這臺Kiosk機臺裡結合多種AI技術在裡頭。

自助點餐機上裝有攝影機和收音裝置，顧客點餐的同時，串流影像和聲音會即時輸入到機臺，結合各種視覺、語音AI應用，像是會有一個視覺AI模型，負責客人臉部偵測與追蹤，同時還有ASR語音模型將語音轉成文字，並從文字上下文來理解其意圖，最後合成語音，再透過Omniverse模擬平臺，模擬逼真的機器人臉部表情和動作，再輸出到Kiosk機臺上來顯示。所有過程都是即時處理。

Nvidia透露，之所以能夠快速兜出這樣一個邊緣多AI應用的Kiosk對話機器人，靠的就是一套統一運算框架（ Unified Compute Framework,UCF），能夠將個別AI應用，透過統一機器人處理流程，集中到EGX設備上做運算處理，不論是需要AI語音、AI視覺，繪圖運算和模擬處理過程，都可透過這套框架來提供。

圖片來源／Nvidia
Nvidia最新展示的Kiosk自助點餐機器人語音助理，是在Maxine數位機器人平臺中來做開發，同樣採用UCF框架。該應用結合電腦視覺、互動式對話AI技術Riva以及使用Omniverse模擬虛擬化身的臉部表情、手勢、身體動作。

為何Edge AI需要統一運算框架？

Nvidia執行長黃仁勳在會中多次提到這個框架的重要性，甚至將它視為該公司未來搶進Edge AI產業不可缺少的關鍵武器之一，未來可以運用在製造業、零售、交通、醫療等行業等。

為何Edge AI需要統一運算框架？黃仁勳解釋，邊緣運算的統一概念，是要能夠處理感測器、高速I/O、訊號與物理處理、AI推論和繪圖運算等一連串技術的組合需求，這和機器人處理流程相同，甚至必須做到即時處理。所以他認為，邊緣應用程式的本質是一個機器人應用程式，都是在類似條件下執行相似的任務，如無人自駕車等，「而為了打造出一個能夠處理機器人流程的邊緣AI應用程式，需要有UCF框架才行。」

這些處理流程包括將專用加速器、CUDA GPU、深度學習Tensor核心、RTX繪圖技術、網路、資安和高速IO處理鏈結在一起，讓企業或開發人員能透過UCF框架，迅速打造出所需的即時Edge AI應用程式。

也因此，Nvidia的Edge AI策略，明顯不同於其他大型公有雲業者，從雲端AI來切入Edge AI戰場，反而一開始就考慮到邊緣應用本身的特性，從即時處理的Edge AI切入，而UCF框架就是這家公司未來要搶攻Edge AI戰地的重要利器，可以把開發Edge AI應用所需AI軟硬體資源的處理流程，都透過這套框架來提供，以便能夠開發出能立即反應的Edge AI應用程式，也簡化Edge AI應用開發流程。

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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茶葉罐是用來存放茶葉的容器，有錫製、鐵製、陶瓷、玻璃、紙製的材質。

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飲水機選購技巧大公開!!

機器上方放桶裝水，與桶裝水配套使用。桶裝飲水機在20世紀中期之前就出現了，這種飲水機被設計為機身頂部的一個專門的連接器倒放置水桶

以UCF框架建立出來的Edge AI應用程式，除了可以部署到邊緣運算設備或嵌入式系統中，未來也能夠在資料中心來執行。

儘管，Nvidia在會中沒有透露關於UCF框架更多細節，甚至也沒有排專屬議程來介紹這個新框架，不過在他們的官網已經悄悄地將UCF框架公開列入未來重要發展項目。從這個網頁的介紹可知，UCF框架是一個用來開發即時處理Edge AI應用的加速框架，涵蓋從高速網路儲存I/O、資料處理、影像訊號處理，到DNN神經網路和PINN物理神經網路、繪圖運算以及串流處理都包含其流程內，透過這些處理流程的串接，進而實現即時邊緣AI應用。

引進容器和微服務，讓Edge AI開發更敏捷

為了要加速Edge AI開發，Nvidia在UCF框架中還引進當紅的容器技術和微服務架構，目的是要把每種AI應用（包含視覺AI、對話AI、 數據分析、繪圖渲染等），都變成一個個微服務，跑在容器裡，未來可以獨立部署和管理在Edge AI應用程式中，藉此讓Edge AI開發變得更敏捷。

待完成開發以後，開發人員只須將 UCF應用程式打包到容器中，就能透過Helm圖表來加以部署，後續也能在圖表中管理UCF應用程式中所需的資源。從這個圖表中，可以很清楚看到目前在多AI邊緣應用程式中，使用到哪些AI推論模型、各種資料處理流向，以及搭配硬體彼此間的關係。

UCF框架本身也提供一個IDE開發環境和No-Code設計工具，來簡化微服務在應用程式中的建立、管理和部署。開發者可以使用No-Code工具完成程式編寫，只要透過拖移方式，就能迅速組合出邊緣AI應用程式的處理流程，再依據這些流程，建構不同AI形式用途、繪圖和其他處理功能，即使不是專業程式設計人員也能迅速上手。在IDE中也有制定設計規則和驗證程序，來確認UCF應用程式的設計正確性。

另外，該框架已經內含預先驗證並部署好的微服務，來加速應用程式開發，開發人員也能使用Nvidia SDK工具來新增或客製所需微服務。該框架也有提供一些個別產業的參考設計，像是零售Kiosk機臺應用、醫療影像診斷應用、智慧交通運輸等。

UCF框架本身還提供Edge AI加速運算所需的軟硬體及各種SDK工具，像是底層可以搭配EGX邊緣運算平臺，不同場景AI加速運算，也有提供如DeepStream、Riva、Omniverse、Triton和Magnum IO等相關SDK工具。

儘管，該框架明年才會釋出，但Nvidia在主要Edge AI產品中，已經開始使用UCF框架，像是前幾年發表的AI影像分析串流平臺Metropolis，率先使用UCF框架來設計出能支援多感測器的Edge AI 應用。Nvidia表示，透過使用UCF框架，讓以往AI視覺應用更容易跨不同感測器來執行，不只結合AI影像串流的攝影機，未來還能在光達、深度感測器、雷達、超音波等不同感測裝置上提供邊緣AI處理能力。

Nvidia最新展示的Kiosk自助點餐機器人語音助理，是在Maxine數位機器人平臺中做開發，同樣採用UCF框架來提供即時處理的Edge AI應用。該應用結合電腦視覺、互動式對話AI技術Riva以及使用Omniverse來模擬虛擬化身的臉部表情、手勢、身體動作，來提供一種即時對話式機器人服務。

新發表的醫療診斷邊緣AI平臺Clara Holoscan，也以UCF框架處理這些邊緣運算流程，將不同視覺AI模型、資料視覺化、高速IO、訊號處理流程鏈結到一個軟體定義的醫療儀器設備中來處理，儀器設備商想用它打造屬於自己的醫療邊緣AI應用將更容易許多。

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工研院舉辦AI人工智慧產業論壇，除了派出工研院各領域專家談論臺灣AI發展機會，更邀請到AI新創Appier與iKala的董事簡立峰，勾勒對臺灣AI的未來展望。

 

圖/工研院

在工研院AI人工智慧產業論壇中，Google臺灣前董事總經理簡立峰從全球趨勢，點出全球AI新創未來面臨的資本戰考驗，以及臺灣企業留住AI人才面臨的挑戰。而工研院總營運長余孝先則從在地角度回顧臺灣AI發展，走過產業AI化和AI產業化，他認為，AI平民化與政府AI化將是未來幾年的焦點。

簡立峰觀察國際AI趨勢，全球AI新創未來恐面臨資本戰，中美科技角力更將AI政治化

簡立峰從全球AI發展提出新觀察。他指出，2021年是AI新創的IPO年，AI發展短短6年的時間，大量AI新創上市了，更產生了許多獨角獸（成立不到10年但估值10億美元以上公司），更有數十家十角獸已經出現（估值10億美元以上公司），其中也有4、5家純AI公司，顯示這一波AI發展在今年更加成熟。

但簡立峰認為，AI公司創新與成立速度之快，幾年來，許多點子已經被提出，部分尚未實現的點子也募到資本，甚至有些公司已經成功上市，「某種程度上，這是一個資本市場正在鼓勵創新、同時也在壓榨創新的時間點。」

這個現象更會造成，明後年，AI新創募資、發想題目時，會變得非常困難，簡立峰解釋，因類似點子而成功募資、上市的公司，手上有一筆資金，甚至可以用併購的方式來驅動自家公司的創新。「明後年，AI將進入一場血腥的戰爭，這是一場資本戰、不公平的戰爭。」他點出，現在蓬勃的AI新創發展，未來幾年可能面臨的市場危機。

今年還有一項趨勢，簡立峰指出，美國總統拜登上臺後，延續了中美科技角力的戰局，從領導力、硬體、人才與投資四個層面展開競爭，這也導致AI政治化。他更舉例說明，這股趨勢明年非但不會停止，反而會更加嚴重，比如中國原先要到美國上市的AI公司，現在僅能退回香港上市，新加坡政府投資機構淡馬錫控股，近期也宣布暫停投資中國科技公司，這都顯示出，AI公司的上市地點、資金來源，均受到政治角力所影響。

臺灣企業留不住AI人才、製造業與AI鴻溝難跨越，成臺灣AI發展2大挑戰

剖析了全球AI趨勢後，簡立峰也將焦點拉回臺灣，提出臺灣產業發展AI的機會與挑戰。他認為，臺灣確實培育了許多AI人才，但是臺灣企業能否留下這些AI人才，又是另一個問題，「每一家公司都想要數位轉型，都想要招募AI工程師，但你的企業沒有條件留住這些人？」

簡立峰認為，年輕AI人才畢業後，比起進入需要領域知識的公司工作，「他可能更想進入面對全球消費者的大數據公司，因為他本身就是消費者。」比如說，一家新加坡電商導流新創ShopBack，主要的工程團隊就在臺灣，但這家公司經營全球的生意，臺灣工程師開發的產品服務，有機會部署到東南亞或其他國家落地。

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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

「這些工程師都來自於臺灣，但這家公司的商業模式，只因為一個創辦者的能力與視野，就走向全球，」簡立峰認為，這類公司的做法正在警告臺灣，「你有很好的工程師優勢，但你如果沒有妥善運用，就會一次又一次的錯過出海的機會。」因此，臺灣企業應該培養面向全球市場的思維。這個例子也凸顯出，臺灣AI人才更想從事面對全球用戶的工作，在臺灣就能面向全球，而非進入本土企業工作，「這個趨勢已經出現了。」

簡立峰認為，未來，全世界公司都可以來臺灣搶臺灣人才，部分企業甚至不用在臺設立據點，靠遠距工作就能聘僱臺灣人才，不只意味著年輕人未來的選擇變得更多，更意味著，如果臺灣企業並沒有跟上年輕人的思維，沒有隨之提升自己的能力與視野，就會與年經人往反方向走去，「這是臺灣企業面臨的最大挑戰。」

簡立峰建議，臺灣企業要留住年輕人才，「你要有數據、靠近市場，」他呼籲，企業數位轉型的腳步要更快，得加速上雲、累積數據，來發展AI。但同時，「AI也給臺灣一個機會，讓臺灣公司可以從本地連結到海外人才。」

臺灣AI發展的另一大挑戰，簡立峰觀察，臺灣AI產業跟製造業仍有將近20年的鴻溝，「可能是AI發展的太晚，也可能是製造業撐得太久。」他認為，兩年前，臺灣似乎還在紅色供應鏈的陰影下走不出來，但現在，臺灣可能處於史上最好的機會中，因為無論是元宇宙、太空科技、低軌道衛星的出現，都需要高階半導體、IC設計甚至是5G通訊的支持，而這些硬體技術，就是臺灣立足的優勢。因此，簡立峰認為，為了把握住這個機會，「拉近製造業與AI的鴻溝，將成為一大轉捩點。」

工研院聚焦在地AI發展，臺灣下一步將邁向AI平民化和政府AI化

工研院約從2014、2015年開始推動臺灣AI發展，過去5年，臺灣AI發展一直朝著兩大方向邁進。余孝先指出，當時認為，產業AI化是最好的切入方向，讓各行各業擁抱AI，來提升產業競爭力，比如製造業靠AI發展智慧工廠、電商靠AI展開個人化行銷等。隨著產業形成眾多AI需求後，逐漸形成AI產業，也出現以AI為主要產品與服務的公司等，臺灣開始進入AI產業化發展。

但他建議，除了上述兩大方向之外，臺灣也要朝AI平民化與政府AI化發展。他解釋，AI平民化有兩層意涵，一是讓過去金字塔頂端企業才有能力採用的AI技術，逐漸擴展到中小企業來使用，二是讓過去多為企業內部的AI技術，現在擴及一般民眾生活中，讓民眾受惠於AI帶來的效益。

但是，大企業以雄厚資本與技術實力聘僱AI人才的方法，難複製到中小企業中。因此，余孝先表示，要達到AI平民化，反而需透過新創，提供產業可用的AI產品或服務，才能加速中小企業導入，這一點也與臺灣正在發展的AI產業化策略不謀而合。

其次，將AI帶進民眾生活上，比如工研院有一款眼底鏡，能用AI影像辨識來識別糖尿病患者視網膜是否有病變跡象，就算在偏鄉，患者在衛生所、小型診所內就能快速進行初步檢測。「這項技術，讓糖尿病患者檢查眼睛的比例，從30%提升到50%。」

最後一個方向則是政府AI化。余孝先指出，臺灣政府導入數位科技的腳步，在國際上名列前茅，但在AI導入卻不然，他建議：「不見得只有企業需要AI，政府也可以用來提升競爭力，」尤其，政府大力採用AI也能進一步驅動AI產業發展。

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受到海空運價量不振的影響，貨攬業者台驊（2636）8日公布7月營收22.37億元，月減 5.33％、年減33.55％，連2個月衰退；累積前七月營收203.86億元，年增19.01％。

台驊說明，去年7月運價起漲，墊高基期，但今年下半年受到通膨高升、終端庫存去化緩慢壓力下，導致貨量、運價不振，估7月貨量減少約二成，運價下跌約一成，顯示終端需求疲弱。

全球航運三大聯盟已採取空白航班方式減少艙位供給，維持運價仍在長約水平，且歐美各國紛傳罷工，影響整體物流供應鏈順暢，在供需失衡情況下有機會因此調漲運價：但庫存若未能有效消化，有可能限制未來幾季的貨櫃需求，預計市場在年底放緩。 台驊7月海運業務營收16.46億元、月減4.94％，空運業務3.85億元、月減11％，顯示終端需求疲弱；累計前七月海運業務157.31億元、年增24.06％，空運業務32.2億元、年減1.41％。

再來看地區別累計前七月營收，大陸及香港地區營收138億元、年增12.18％，營收占比67.69％；台灣地區營收39.22億元、年增46.11％，營收占比19.24％；東亞地區營收25.84億元、年增20.5％，營收占比12.67％；美國地區營收0.8億元，佔比0.4％。

貨櫃屋改裝後可應用在哪些地方呢?

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一個典型的示波器通常是盒狀螢幕，有多個輸入連接，示波器至少包括探頭、顯示器和控制面板三部分

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兩岸關係緊張，蘋果供應鏈將台灣產製零件銷往對岸，遭大陸海關扣留，引發各方關注台灣銷往大陸產地標示問題。業者透露，只要政府不阻擾，台灣產製產品銷往大陸費功夫，採取外內包裝，或是在包裝或包材貼可撕掉標籤貼紙，內層產地標示為「中國台灣」，外層維持產地「台灣」字樣，在大陸報關前，拿掉外層浮貼的產地標籤，可符合兩岸海關規定。

多位不願意舉名業者指出，大陸2015年訂出台灣商品銷往大陸，外包裝必須標示「中國台灣」或「中華台北」字樣，不過大陸10多個海關執法，有時嚴格有時鬆，導致很多廠商對產地標示「台灣」，沒太當一回事看待。近期許多台商陸續接獲大陸上海海關正式通知，嚴格執行2015年起頒布台灣產地標示規定，報關違反規定一律扣留，未報關就退運。

業者透露，只要政府不阻擾，有經驗的報關行會在報關文件上，載明產地是「台灣」，銷往大陸的貨品提貨單則填寫「中國台灣」，並通知出口廠商紙箱採用內外兩層包裝，外層包裝標示產地是台灣，運抵大陸通關之前拆掉紙箱外包裝，內層包裝標示產地是中國台灣。

至於大型機械設備，有經驗的報關行通常會協助業者在外包裝使用標籤貼紙服貼，內層標示產地是中國台灣，外層標籤標示產地是台灣，在大陸通關前，撕掉外層標籤。

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業者坦言，上述做法，在業界行之有年，雖然大費周章，增加人工及成本，卻可以符合現行兩岸海關規定。既然經濟部表明不反對業者改標示，願意協調財政部及海關，相信海關不會刁難業者。

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