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北市自駕巴士創新實驗計畫啟動 加速國內自駕相關產業發展
台北市政府推動自駕車應用於公共運輸,與台灣智慧駕駛股份有限公司合作,向經濟部申請於台北市信義路公車專用道進行夜間自駕巴士測試,經濟部於2月18日公告核准通過,本實驗計畫正式啟動。預計經3個月整備工作後,將於5月上路測試,最快將於9月提供民眾體驗試乘。
Editor / Provider:
台北市政府交通局 |
Updated:
2 / 27 / 2020
艾訊推出TEN710系列 為智慧軌道交通應用首選
艾訊(Axiomtek Co., Ltd.)最新推出IP54第2層網管型/非網管型乙太網路交換器系列TEN710MW與TEN710UW,通過EN 50155 & EN 45545-2標準認證,適用於物聯網智慧軌道交通相關應用。網管型交換器TEN710MW提供高頻寬功能、乙太網路保護交換技術(ERPS),支援服務品質設置(QoS)、網路聚合控制協議(LACP)等網絡控制與其它更多的安全加強功能;非網管型交換器TEN710UW則是針對高頻寬應用的經濟解決方案。
Editor / Provider:
艾訊(Axiomtek) |
Updated:
2 / 5 / 2020
北市「捷運東環段可行性研究」獲國發會審議通過
台北市政府辦理之「捷運東環段可行性研究」1月6日獲國家發展委員會審議通過,北市捷運局將儘速展開綜合規劃與環境影響評估相關作業。東環段未來將與已核定的北環段、南環段以及將通車的環狀線第一階段形成完整的首都環型路網(一車直達),不僅能因應台北市東側廊帶未來發展需求,亦透過捷運串聯既有軌道路網,大幅提高北部區域民眾行的品質與便利。
Editor / Provider:
台北市政府捷運工程局 |
Updated:
1 / 7 / 2020
「軌道運輸跨機電系統整合之問題座談」精華摘要
在10月25日舉辦的「2019智慧軌道運輸安全與管理創新技術」研討會中,特別安排了「軌道運輸跨機電系統整合之問題座談」,來自鐵道局、中科院、工研院、中華大學四位專家,從過去在機電系統整合所遇到的問題和解決方法,到現今在AI、雲端、物聯網等技術發展下,機電系統在整合上所遇到的問題、又該如何解決進行專業而精彩的論述。本文特摘錄精華,以饗讀者。
Editor / Provider:
編輯部 |
Updated:
1 / 3 / 2020
軌道建設需求龐大 新舊系統整合是最大挑戰
目前台灣龐大的軌道建設中,延伸線是最大量的興建工程,包含:高鐵南延/東延、高雄捷運紅線、高雄輕軌成環、台中捷運延伸彰化、桃園機場捷運延伸中壢銜接台鐵、桃園捷運綠線及大台北地區環狀線…等,而原有系統與新系統的相容整合所面臨的困難是最大挑戰!
Editor / Provider:
編輯部 |
Updated:
12 / 6 / 2019
交通部發表《2020運輸政策白皮書》 擘劃未來10年藍圖
為迎接全球化變革、預見未來可能的挑戰,交通部長林佳龍責成交通部運輸研究所編撰《Koinonia:交通就是感動─2020運輸政策白皮書》,從人本交通思維出發,擘劃未來10年的運輸政策藍圖,於12月18日正式發表。
Editor / Provider:
交通部運輸研究所 |
Updated:
12 / 18 / 2019
近2兆軌道運輸建設商機大解密
軌道產業的國產化和標準化,一直是政府努力的目標。交通部繼2018年推動成立跨部會軌道產業推動會報,今年更進一步結合各界籌組R-TEAM鐵道科技產業聯盟。10月17日R-TEAM聯盟的成立大會上,鐵道局揭櫫了全球及國內軌道產業的市場商機,以及R-TEAM的發展願景。
Editor / Provider:
編輯部 |
Updated:
12 / 10 / 2019
「交通科技產業政策白皮書」草案出爐 將帶動超過2兆元政府投資
交通部今(3)日於臺北國際會議中心舉辦「全國交通科技產業會議」,提出涵蓋陸海空運、物流及創新服務等範圍之「交通科技產業政策白皮書草案」,勾勒未來10年交通科技產業發展願景、策略及行動方案,預估將帶動新臺幣超過2兆元政府投資、產生超過4兆元以上的產值。
Editor / Provider:
交通部科技顧問室 |
Updated:
12 / 3 / 2019
晶睿通訊AI解決方案:提升零售和運輸產業營運綜效
晶睿通訊(VIVOTEK)為全球安全監控解決方案領導品牌,特別投入於零售與交通運輸的應用方案。晶睿通訊行產品企劃處協理鄭聖夫表示:「我們將AI用於識別人和車,以及是否有異常行為,除了保護人身安全外,我們更致力於運用智慧科技提升營運管理與商業智能。」
Editor / Provider:
編輯部 |
Updated:
12 / 3 / 2019
選對Soc夥伴 決勝AIoT戰場
人工智慧已經成為越來越普遍的概念。過去,後端伺服器的任務是運行複雜的AI算法,但是這個功能已逐漸被移至邊緣運算處理,現在它具有足夠的計算能力來完成這項工作,而最終用戶也將從AI邊緣處理中受益。
Editor / Provider:
Socionext |
Updated:
12 / 2 / 2019
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