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關鍵字 [ 基礎設施 ]找到 219 篇文章 及 0 筆相關產品
  • 實現城市智慧化管理：無線通訊協定
    實現城市智慧化管理：無線通訊協定
    智慧城市的概念已成為全球政府的關注焦點，根據MarketsandMarkets的資料顯示，藉由網路連線技術和電信系統快速成長來支援高度城市化發展，智慧城市市場份額預估將從2017年的4,247億美元增長到2022年的1.2兆美元，年複合成長率為23.1%。
    Editor / Provider: 湯和平（a&s國際英文版特約記者） | Updated: 8 / 14 / 2018
  • 2018年安防技術發展趨勢
    2018年安防技術發展趨勢
    延續2017的熱門話題，2018不論是邊緣運算、虛擬助理、深度學習甚至區塊鏈應用等技術發展，無疑地將為安防產業帶來新的影響。
    Editor / Provider: Johan Paulsson（安迅士網絡通訊首席技術長） | Updated: 6 / 27 / 2018
  • 智慧建築╳物聯應用
    智慧建築╳物聯應用
    物聯網時代，雲端運算、大數據分析、人工智慧⋯等各種科技早以迅雷不及掩耳的速度在智慧建築裡各展所長，他們會碰撞出什麼樣的新火花？而從各種智慧建築解決方案的內容、供應商提供服務的方式甚至產業模式將會產生什麼樣的改變呢？
    Editor / Provider: 修蓉芳 | Updated: 6 / 4 / 2018
  • 整合人工智慧與大數據應用　警政署提升治安治理能量
    整合人工智慧與大數據應用　警政署提升治安治理能量
    內政部警政署資訊室在「強化科技偵查、提升打擊犯罪能量」的政策目標下，藉由創新科技與情資分析整合能力的運用，將提高警務執行績效與治理能力，打造新一代智慧警政。
    Editor / Provider: 劉雨靈 | Updated: 5 / 15 / 2018
  • GDPR的實施將影響全球安防供應鏈
    GDPR的實施將影響全球安防供應鏈
    隨著GDPR即將正式實施，隱私和資料保護成為實體安全領域的熱門話題。儘管系統供應商和整合商正努力使產品和解決方案符合GDPR標準，但還需提高使用者對隱私保護的意識，並採取行動以確保資料安全。
    Editor / Provider: 編輯部 | Updated: 5 / 7 / 2018
  • 工業4.0：製造模式的巨變
    工業4.0：製造模式的巨變
    在工業革命300多年後，另一場「工業4.0」革命正在發生，為製造業帶來劃時代的轉變。工業4.0的特色在於藉由工業物聯網（IIoT）連接所有設備，將取得的設備資訊協助工廠更智慧化、自動化，讓操作人員更有效率地完成任務、降低損耗，甚至提供更安全的作業環境。
    Editor / Provider: 鮑其偉(a&s國際英文版記者) | Updated: 4 / 16 / 2018
  • IT不懂OT的痛　談工業物聯網資安
    IT不懂OT的痛　談工業物聯網資安
    物聯網無遠弗屆，工業物聯網（IIoT）的崛起與普及，使工業4.0的來臨正逐漸加速，然而資安也因此成為一大風險。本文針對工業物聯網常見的安全問題，提出解決之道。
    Editor / Provider: 何宜霖、吳名豐（互聯安睿資通技術長） | Updated: 3 / 20 / 2018
  • 臺北市完成自駕車擬真實證場域
    臺北市完成自駕車擬真實證場域
    臺北市政府去年8月透過臺北市智慧城市產業場域實驗試辦計畫，完成信義路雙向公車專用道自駕小巴夜間測試，日前更進一步選址於北投士林科技園區，以真實道路情境模擬場域，提供車聯網、自動駕駛及基礎設施智慧化之技術測試，與產學研等單位正式對外公開全臺第一自駕車測試基地，率先落實國內自駕車試驗場域發展。
    Editor / Provider: 編輯部 | Updated: 3 / 14 / 2018
  • 智慧運輸系統紓解城市交通
    智慧運輸系統紓解城市交通
    移居城市的人口數不斷增加，使得人行道或是車輛的使用率亦隨之增加，使得街道越來越擁擠。藉由智慧運輸系統（ITS）的發展，便能針對城市街道進行效率管理，進而降低駕駛者在遭遇路況問題時的焦躁及挫折感。
    Editor / Provider: Eifeh Strom（a&s國際英文版特約記者） | Updated: 1 / 30 / 2018
  • NEC研發出可提高辨識精準度的「深度學習自動優化技術」
    NEC研發出可提高辨識精準度的「深度學習自動優化技術」
    NEC本次研發的技術，是依據類神經網路的結構，預測每一層的學習進度，並因應各層學習進度逐層自動設定正規化。透過這樣的技術，能夠優化整個類神經網路的學習情況，與傳統作法相比，更能降低20%的辨識錯誤率，辨識精準度有所改善。
    Editor / Provider: 編輯部 | Updated: 12 / 19 / 2017

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