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[ AI人工智慧 ]
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Secutech 2025盛大開幕:AI驅動安全科技新世代,六大主題展示產業創新力
台灣年度安全科技盛會【Secutech 2025 第二十六屆台北國際安全科技應用博覽會】今日於南港展覽館一館盛大揭幕。本屆展會以「創新科技 × 智慧應用 × 跨域整合」為主軸,聚焦AI人工智慧、5G、物聯網、資安防護、感測技術、雲端/大數據及開放式管理平台等前沿應用,展現智慧安防、消防防災、智慧建築與ESG永續發展的深度融合。
Editor / Provider:
法蘭克福展覽公司台灣分公司 |
Updated:
5 / 7 / 2025
北市環保局攜手大同大學,以AI智慧辨識打擊垃圾違規棄置
台北市環保局4月25日表示,為確保市容整潔與環境品質,環保局除持續派員現場稽查,也積極導入AI科技輔助執法,以多元管道加強查處違規亂丟垃圾行為,對違者依法開罰,絕不寬貸。
Editor / Provider:
台北市政府環境保護局 |
Updated:
4 / 25 / 2025
警大成立「智慧科技執法研究中心」,提升打擊新型態犯罪及執法效能
中央警察大學4月25日舉辦「智慧科技執法研究中心」揭牌儀式及「智慧科技執法論壇」,未來智慧科技執法研究中心將扮演我國在科技偵防的智庫角色,在大數據運用、AI智能工具導入、虛擬幣流分析、無人機應用等領域整合新興科技與執法實務,進一步提升各實務機關打擊犯罪及執法的效能。
Editor / Provider:
中央警察大學 |
Updated:
4 / 25 / 2025
產創條例修正案三讀,協助產業導入AI、節能減碳及獎勵投資新創
產業創新條例(下稱產創條例)部分條文修正案4月18日於立法院三讀通過,本次從「AI及節能減碳納入投資抵減」、「增加新創募資機會」及「避免關鍵技術外流」三大面向修正,共增修9條條文。
Editor / Provider:
經濟部產業發展署 |
Updated:
4 / 19 / 2025
導入智慧化工安管理,桃市新工處獲地方政府首件金安特優獎
勞動部於11月22日舉行今年「第18屆推動職業安全衛生優良工程金安獎」頒獎典禮,桃園市政府新建工程處以「機場捷運A7站區開發案區外道路(T字型聯外道路-變二)新闢工程」榮獲「公共工程類-特優」,為金安獎創辦至今地方政府首件特優案件,打破全國紀錄。
Editor / Provider:
桃園市政府新建工程處 |
Updated:
11 / 23 / 2024
2024「智慧零碳、淨領未來、物流永續」產業高峰論壇12/5舉行,免費參加、歡迎報名!
財團法人台灣郵政協會一直致力於協助郵政業務發展,出於對產業的高度關注,12月5日(星期四)將於台北集思交通部國際會議中心國際會議廳3樓,舉辦2024「智慧零碳、淨領未來、物流永續」產業發展高峰論壇。現場將特別安排智慧物流(電動三輪車、微型倉及智慧物流解決方案)示範說明,免費參加,歡迎報名!
Editor / Provider:
社團法人台灣全球商貿運籌發展協會 |
Updated:
11 / 10 / 2024
工研院打造台灣首座AI測試實驗室,提供語言模型可信任評測服務
為確保AI人工智慧更安全的發展,提升人民對AI的信賴,在數位發展部數位產業署支持下,工研院10月29日宣布打造台灣首座AI測試實驗室,全方位確保產業客戶的語言模型能安全可靠的在各個領域穩定運行。
Editor / Provider:
工業技術研究院 |
Updated:
10 / 30 / 2024
Secutech 2025:「安全科技╳智慧應用」迎向韌性新時代!
Secutech 2025致力打造亞太區最聚焦「安全科技╳智慧應用」的國際交流平台,與同期展出的「Fire & Safety台北國際防火防災應用展」、「SMAbuilding台北國際智慧物聯建築與居住環境應用展」共同串連安全創新科技與不同產業跨域整合,將AI賦能的安全解決方案加速落地於城市治安、消防防災、工業安全、交通運輸、建築與生活…等12大應用場域;更將凝聚台灣安全產業能量、突顯台灣安全製造(Made in Taiwan)優勢,積極面向全球市場、開拓全新商機。
Editor / Provider:
編輯部(V) |
Updated:
10 / 29 / 2024
CCTV結合AI影像辨識,助力新北防汛應變、打造韌性城市
新北市水利局自2021年始發展積淹水影像辨識功能,市轄內已有607支CCTV具備此功能,目前的辨識準確率高達88%,有效提升掌握災情能力,縮短防汛應變時間至少1至2小時以上。
Editor / Provider:
新北市政府水利局 |
Updated:
10 / 23 / 2024
智慧廠房進化關鍵:快速且量身訂制的AI影像辨識模型
雖然近年來AI影像辨識技術已成為安防產業中的要角,相關產品及應用方案也大量充斥在市場上,然而真正「落地」應用於實際案場(如製造業)的比例可能連10%都不到。究竟阻礙其發展的原因是什麼?又有何破解之道呢?
Editor / Provider:
Network Optix(Nx) |
Updated:
9 / 30 / 2024
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