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工研院創新園區揭牌啟用 以共創模式打造創新研發與產業化聚落
為擴大鏈結產學研的能量,並加速新創育成,工研院日前舉行「創新園區第一期揭牌啟用暨第二期動土典禮」,由新竹市市長林智堅、工研院董事長李世光與院長劉仲明及相關產學研代表等共同進行啟用與動土儀式,同時展示產學研跨領域創新合作的成果,包括「海淡與水再生創新材料開發及驗證」、「智慧診間」、「3D列印設計服務共創平台」等三個創新實驗室,展現工研院與產業界及學界共同發展創新前瞻與智能化系統的研發能量。
Editor / Provider:
編輯部 |
Updated:
12 / 21 / 2017
微程式展現物聯網創新應用 點亮自行車產業價值
2018台北國際自行車展前記者會日前於寒舍艾美酒店舉行,物聯網服務商微程式資訊(Microprogram)總經理吳騰彥受邀分享在自行車產業耕耘多年的成果。微程式專精於無線感測技術並具備軟硬體設計研發能力,與微笑單車合作的YouBike不僅成為台灣之光,也為傳統自行車添上物聯網翅膀。
Editor / Provider:
編輯部 |
Updated:
12 / 14 / 2017
「AI引領智能安防新未來 全球趨勢解析」研討會圓滿落幕
有鑑於智慧化已深入人們的生活,並廣泛應用在交通、工廠、金融、校園等多個領域,安防產業應儘速趕上時代演變的腳步、推出能夠因應市場需求的產品。但該如何發揮己方之所長,邁出智慧化的第一步?法蘭克福新時代傳媒舉辦「AI引領智能安防新未來 全球趨勢解析」研討會,廣邀各領域代表與會共同分享所見之安防產業現況,以及未來可行之發展驅勢。並分析台灣安防產業競爭優勢、價值及可預見的前景,以求在全球安防需求大爆發的時代尋得永續經營之方向。
Editor / Provider:
編輯部 |
Updated:
11 / 22 / 2017
AI硬碟邁向儲存未來之路
在多磁碟系統中對於一致且穩定的儲存需求預期必然會成長,由於有更多的系統被部署,使用者無不致力於利用大數據分析和人工智慧從他們的資料中創造更高的價值。 BY the a&s Editorial Team
Editor / Provider:
希捷 |
Updated:
11 / 14 / 2017
敬邀參與11/21「 AI引領智能安防新未來 全球趨勢解析 研討會」
產業發展預測,未來4到5年內,安防將進入一個人工智慧高速發展的時代!2018年以機器視覺與深度學習為基礎的AI人工智慧階段已成形,而到2020年安全科技將全面進入數位智慧化,更強調智慧化應用的多元解決方案,以安全科技為核心,持續擴大與深度學習、智能辨識、ICT傳輸應用等科技結合,透過跨界技術整合提升市場價值,強化競爭優勢,安防也會藉此進入全方位行業智慧化應用時代。
Editor / Provider:
KathySu |
Updated:
11 / 9 / 2017
危機還是轉機?
台達電子併購晶睿通訊一案引起業界的熱烈討論,此案看似安控業衰退又一實例,然而凡事皆應全面綜觀之。
Editor / Provider:
李豐榮 |
Updated:
10 / 30 / 2017
安防廠商迎戰資安新議題
安防產業受到物聯網的影響,與資訊安全的關係因此變得愈加緊密重要,尤其去年發生網路攝影機、DVR、NVR等IoT裝置遭駭客發動DDoS攻擊事件,到今年仍陸續有相關IoT設備遭到入侵破壞,一旦遭到惡意利用,所造成的危險性與攻擊性已屬國安等級危機,安防的資安重要性已是刻不容緩。
Editor / Provider:
柯宗鑫 |
Updated:
10 / 2 / 2017
NEC與中國阿里巴巴集團於零售領域戰略合作
阿里巴巴集團日前於阿里杭州西溪總部舉辦「阿里巴巴零售通2018戰略發布會」,NEC作為阿里巴巴的戰略合作夥伴之一,應邀出席於本次發布會進行演講。活動現場展示「天貓未來小店」,搭載NEC旗下尖端AI技術群「NEC the WISE」,吸引全場貴賓與媒體目光。
Editor / Provider:
編輯部 |
Updated:
9 / 30 / 2017
環保節能新革命-碳氫冷媒的冷凍空調案例研究
當政府在大力推行無核家園的同時開始大力推廣綠色能源建設,其中以離岸風力與太陽能發電已然成為當代顯學。 然而這些大型建設不僅需要挹注龐大的資金,同時也需要相當多的條建配合才能達到此目標。顯然有點緩不濟急的狀態產生。因此我們可以考慮從比較簡單快速的領域著手則可以舒緩供電的壓力。我們都知道節省一度電比開發出一度電容易而且也有可能幾乎瞬間就可達成。因此尋找到可以快速節電的地地方就可以事半功倍。
Editor / Provider:
澳大利亞商澳洲商業控股有限公司臺灣分公司 (AMHTW) 莊乃洵 |
Updated:
9 / 20 / 2017
機器視覺與RFID讓工廠更聰明
當製造業已經朝向工業4.0發展的同時,越來越多工廠依賴自動化流程而非傳統人工製作。在這個時空背景下,越來越多工廠採用機器視覺(Machine Vision)以及RFID技術,前者能提供製作過程影像,而後者則能一次性辨識大量成品。
Editor / Provider:
鮑其偉(a&s國際英文版記者) |
Updated:
9 / 19 / 2017
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