分類: 工業資訊

臺中榮總資訊室主任賴來勳

圖片來源: 

攝影／洪政偉

「今年度的IT投資、發展策略，甚至是一切資源，都優先投入防疫工作。」臺中榮總資訊室主任賴來勳這句話，也點出許多醫院的處境。今年疫情來得又急又快，何時會平息也難以預料，於是，臺中榮總將IT投資集中在正常作業的維持上，並將其他IT投資延後3個月。

PCR檢驗串連HIS、率先採用新版快篩通報系統

火力集中在防疫的臺中榮總，累積不少IT抗疫經驗。今年5月疫情爆發，臺中市政府一聲令下，臺中榮總立即設立快篩站，同時啟動住院病人和陪病PCR檢驗機制，採用自動連線的PCR儀器，直接將檢驗結果匯入醫療資訊系統（HIS），節省醫檢師手動輸入資料的時間。

不只如此，他們還是全臺第一家採用改良版快篩通報系統的醫院。這套系統由行政院與疾管署聯手開發，主要解決各家醫院UI和格式不一致問題，加速與疾管署交換資料。

周末試用期開始，中榮資訊室不只加派人馬配合，還與中央一同精進系統。該系統利用簡訊實聯制概念，民眾在等待採檢時，掃QR Code就能快速填寫個資，輪到採檢時，告知醫護人員身分證字號即可。這個方法，讓醫護人員可以馬上調資料，醫院也能整批下載民眾填報資料，而且「速度非常快。」賴來勳指出，原本上傳500筆資料需要2小時，新系統10分鐘就能完成。

3天開發疫苗預約系統，視訊診療每日近200人次

不只快篩，在疫苗注射上，也能見到IT努力的身影。疫苗正式開打前，中榮資訊室在短短3天內自行開發一套預約系統，配合當時設置的注射站一起上線，自4月至今已有8,900人次使用。為降低接觸風險，他們靈機應變，將先前智慧醫療發展出來的電子同意書，應用到疫苗接種上，讓民眾以平板填寫資料，既達到無紙化，也降低紙張傳遞可能造成的接觸風險。（如下圖）

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（圖片來源：臺中榮總）

再來，為做好北病南送第一線醫院工作、照護重症患者，他們不僅在3天內完成86床隔離床改建，IT更開發住院預約簽床功能和醫師排班系統，來協助專責病房運作。更進一步，臺中榮總在中央頒布新遠距醫療政策後，自5月底便啟動視訊診療系統和電話診療系統，目前統計每日使用人次近乎200。

賴來勳指出，不論是疫苗注射還是通訊診療，IT都得具備隨時應變的敏捷力。比如，通訊診療病人未到場，但需要簽署同意書時，IT就得配合上層決定調整系統，「今天討論完，明天就上線！」甚至在設備佈建上，也得快速因應，「今天是快篩站、明天轉為疫苗接種站，」他舉例，IT同仁須因應不同用途，隨時變換設備安裝方式，同時兼顧防疫措施，「這也是一大挑戰。」

推動內部簡訊實聯制，AIoT是中榮瞄準方向

除了這些大工程，臺中榮總也有不少IT防疫基本功，首先是進出人員管制，在各大樓入口處設置旅遊史篩檢站，靠刷健保卡、身分證或護照等，來檢查民眾TOCC（旅遊史、職業別、接觸史、群聚史）。同時，中榮資訊室也開發一套洽公預約系統，來管理洽公人員身分，並推動全院各單位的簡訊實聯制，來記錄人員移動軌跡，以便後續溯源。去年開始，臺中榮總也在病房中，導入20臺非接觸式防疫機器人，降低接觸風險。

不只用IT優化外部防疫，臺中榮總也用來強化內部抗疫措施。比如，他們導入人臉辨識和體溫量測設備，來把關員工狀態，同時也和一般企業一樣，進行分區辦公，減少同一空間的人口密度。

回顧這些IT防疫成就，賴來勳認為，受到疫情影響，醫院勢必更仰賴數位科技，特別是AIoT。因為，IoT裝置能協助醫護人員蒐集病徵、降低醫護暴露在病毒下的風險，更能彌補24小時監控的缺口。有了這些數據，再透過AI協助分析診斷，醫護人員就能更即時介入。

也因為看重AIoT，臺中榮總自去年開始試驗國際醫療資料交換標準FHIR，來串接不同廠牌的IoT醫療設備，克服每套設備都得一一客製化API介接的困難。

同時，臺中榮總也注重AI資料治理。他們在智慧醫療委員會下設置大數據分組，由臨床醫師與研究人員組成，一方面由資訊室負責線上功能開發與資料搜集，另一方面由大數據分組產製臨床醫療資料，並進行資料去識別化作業。目前，臺中榮總也建置好臨床醫療資料需求處理流程，要系統化加速醫療AI發展。

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如何賦予電腦智慧？圖靈早在一九五○年的〈計算機與智慧〉論文中就提到這個目標。該論文也包含了現在非常著名的圖靈測試，它是一個可以用來確認一個人工智慧是否已經與人相當的測試。馮紐曼在此書中介紹完馮紐曼架構以後，轉而檢視人腦本身。人腦終究是智慧系統的最佳範例。若我們能學會人腦的運算方法，我們就能用這些生物啟發的模型來建造更多智慧機器。這本書是第一本透過數學家與電腦先驅的觀點認真探討人腦的書。在馮紐曼之前，電腦科學與神經科學領域毫不相干。

諷刺的是，這一本二十世紀最聰明的數學家之一，同時也是電腦時代的先驅的遺作是在探討智慧本身。此書原本預期是要在耶魯大學以一系列的講座呈現，但因癌症的摧殘，馮紐曼並沒有上台演講，也沒有完成演講的原稿。儘管如此，原稿依然非常傑出，並如先知般預告了我所認為人類最艱鉅也最重要的工作。

從電腦科學角度探討神經科學第一人

馮紐曼一開始先清楚描述電腦與人腦之間的差異與相似處。考慮到他是在一九五五與一九五六年寫的，此講稿異常精準，尤其在對比電腦與人腦相關的細節上。他指出了神經元的輸出是數位的：軸突只有發射或不發射兩種狀態。在當時並非顯而易見，因為輸出也有可能是類比訊號。而從樹突連結到神經元以及在神經細胞體中的處理程序卻是類比的。他將這些計算描述為有閾值的輸入加權總和。這個描述神經元如何運作的模型促使連結主義這個領域的形成。連結主義系統的硬體與軟體都是以這個神經元模型為基礎。而第一個連結主義系統是在一九五七年由法蘭克．羅森布拉特在康乃爾大學所建立，該系統以軟體的形式存在於一台IBM 704電腦上。

對於神經元如何結合輸入，我們現在有更複雜的模型了，不過基本概念還是不變：樹突上的輸入是透過神經傳導物質濃度做類比處理。我們不會期待馮紐曼在一九五六年能將神經元如何處理資訊的細節都正確描述，但這些用來堆疊他論點的關鍵要素至今還是站得住腳。

馮紐曼運用計算通用性的概念得到的結論是，儘管人腦與電腦的架構與構件看來大不相同，我們依然可以做出馮紐曼機能夠模擬人腦程序的結論。然而相反的論述卻不成立，因為人腦並非馮紐曼機，且並無真正的內儲程式。人腦的演算法或方法是隱含在其構造中。

馮紐曼正確的斷定神經元可以從輸入的模式中學習，而現在我們知道這是編碼在神經傳導物質的濃度中。而在馮紐曼的時代還不知道的是，學習也透過神經元之間連結的建立與破壞在進行。

馮紐曼指出神經處理訊息的速度極慢，約莫每秒一百次計算，但人腦透過龐大的平行處理功能來彌補速度上的弱點。人腦中1010個神經元中的每一個都在同步處理訊息（這個數字也相當準確。現今的估算在1010與1011之間）。事實上，每一個連結（平均每一個神經元有103個連結）都在同步執行運算。

有鑑於當時神經科學還在剛起步的狀態，他對神經處理的估算與描述尤其出色。唯一一個我不認同的描述是馮紐曼對人腦記憶容量的估算。他假定人的大腦能夠記得一生所有的輸入。六十年大約為2×109秒。以每秒十四個輸入訊號至每個神經元（這個估算實際上至少低了三個數量級），並有1010個神經元執行計算，他估算大腦的記憶容量約有1020個位元。事實上我們只記得我們的經驗與想法中很少的一部分，且這些記憶不是以低階的位元樣式（如視訊影像），而是一連串的高階樣式存在大腦中。我們大腦皮質中的樣式識別器是依不同層級安排，有些識別器是用來識別特定的構造，如大寫「A」中的橫，或者下方的凹。這些存在於新皮質的低階識別器將識別出的結果傳給更高階的樣式識別器。在那個層級，識別器可能認識特定印刷字體如「A」。在更高的層級，可能會開始識別單字，如「Apple」。在皮質層的另外一區，同層級的識別器也許能認得該物體，一顆蘋果。而在另一個區塊，識別器也許認得唸出單字「Apple」的聲音。在更高的概念層級，某識別器可能會認為「這真好笑」。我們對事件於想法的記憶是以這些高階識別組成。當我們喚起某個經驗的記憶時完全不會有等同於影片在我們腦中播放的體驗。我們會回想起一連串上述的高階樣式。我們要重新想像那個經驗才能填入沒有清楚記得的細節。

你可以透過回想一個最近的經驗來證明給自己看，例如上次去散步的情形。當時的情形你可以記得多少？你遇見的第五個人是誰？你有看到嬰兒推車嗎？郵筒？你轉第一個彎的時候看到什麼？如果你有經過一些商店，第二個櫥窗內有什麼？或許你能從你所能記得的些許線索中拼湊出這些問題的答案，但大部分的人並沒辦法完整地回想整個過程。而機器事實上則可以輕易地回想，而這正是人工智慧的優勢之一。

在這本書中只有少數的論述是我認為與我們現今的理解有很大的出入。我們在今天還無法完美地描述大腦，所以我們也不會期待一本一九五六年出版，反向研究大腦的書能做到。但儘管如此，馮紐曼的描述卻很驚人地跟得上時代。而他用來建立結論的細節依然合理。在他描述大腦中的每個機制時，他說明了現代電腦如何在表面上看來如此不同，卻能完成相同的運算。大腦的類比機制可以透過數位機制模擬，因為數位運算能夠模擬類比值至任意精準度（而類比資訊在大腦中的精準度滿低的）。

大腦龐大的平行模式也能透過電腦顯著的速率優勢，利用序列運算模擬出來（而這個優勢自此書撰寫至今已經大幅擴大）。另外我們也可以透過使用平行馮紐曼機在電腦中進行平行處理。現代的超級電腦正是這樣運作的。由於我們可以很快速地做決策，但神經元計算的速度卻非常慢，馮紐曼斷定大腦的方法一定不包含冗長的循序演算法（sequential algorithms）。在棒球比賽中，當三壘手決定要傳球到一壘而非二壘時，他是在極短的時間內做這個決策。這時間僅能讓每個神經元運作少少幾個週期（即神經迴路處理一次新輸入所需的時間）。馮紐曼正確的斷定大腦強大的能力是因為一百億個神經元能夠全部同時處理訊息。近年在反向研究視覺皮質的進展確認了我們能在短短三四個神經週期內就做出複雜的視覺判斷。

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大腦有相當大的可塑性，也因此我們能夠學習。但電腦有更大的可塑性讓其可以透過更換軟體完全改造其方法。也因此電腦可以模仿人腦，反之則不然。

當馮紐曼將大腦強大的平行架構的能力與他的時代的少數幾台電腦做比較，很明顯地大腦比一九五六年的電腦強大許多。模擬人類大腦功能性的速度的較保守估計約為每秒1016個運算，而今天，第一台可滿足這個速度需求的超級電腦正在建造中。我預計能夠達到這種運算等級的硬體在二○二○年代初會要價美金一千元。雖然此手稿是在電腦史上極早期的時候寫的，馮紐曼仍然有信心人類智慧的硬體與軟體終究會出現。這也是他準備這系列演講的原因。

馮紐曼深深了解進步的腳步愈來愈快，也知道該進步對人類未來的深遠影響。

一九五七年，馮紐曼過世後一年，同為數學家的烏拉姆（Stan Ulam）引述馮紐曼的話說：「不斷加快的科技進展以及人類生活模式的改變，給人一種我們正在接近人類史上某個本質奇異點，而過了這個點，一切我們所知的人類事務將無法繼續。」這是「奇異點」這個詞首次用於人類史的脈絡中。（摘錄自雷．庫茲威爾為本書撰寫之序）

  書名  電腦與人腦：現代電腦架構之父馮紐曼的腦科學講義

馮紐曼（John von Neumann）／著；廖晨堯／譯

貓頭鷹出版

售價：350元

 作者簡介 

馮紐曼（John von Neumann）

數學家、理論計算機科學與賽局理論的奠基者，曾參與曼哈頓計畫，與愛因斯坦等人同為普林斯頓高等研究院的創始教授。完成現今最廣泛使用的電腦架構（馮紐曼機），也參與第一部超級電腦EDVAC的組成。晚年對腦科學以及人腦的運作方式產生濃厚興趣。

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中國附醫資訊室副主任孫培然表示，中國附醫資訊室與大數據中心、AI中心分工，資訊室負責處理臨床資料，轉檔好後再交給大數據中心清理資料，再由自己和AI中心開發AI應用，最後交給資訊室，將AI模型安裝在HIS中。

圖片來源: 

孫培然

「這次疫情，反而加速IT發展。」中國附醫資訊室副主任孫培然解釋，2、3年前，中國附醫就已展開醫院核心系統再造，將醫療資訊系統（HIS）雲端化。他們今年要建立軟體定義資料中心，利用VCF混合雲平臺（VMware Cloud Foundation）建置GCP混合雲平臺Anthos來部署HIS系統，開發流程也導入CI/CD流程，將應用系統開發與測試部署微軟Azure上。而疫情爆發，正好加速這個進展。

為什麼IT雲端化在疫情中顯得重要？孫培然舉例，在中國附醫HIS雲端化過程中，IT部門已導入開源軟體開發平臺GitLab來開發新版系統，在雲端進行控管版本、持續整合和持續部署（CI/CD），讓醫院核心系統HIS具有自動部署的能力。孫培然認為，擁有這種敏捷開發力，就算員工受到疫情影響、在家辦公，也不會造成工作停擺。

在2款App中趕工開發新功能，從經營決策儀表板養成跨IT分工

除了開始上雲強化IT抗疫基礎工程，去年疫情爆發時，中國附醫也即時趕工，在對外服務的中國醫點通App民眾版中加入實名制報到功能，讓民眾填寫TOCC（旅遊史、職業別、接觸史、群聚史）資料。同樣地，該App醫院職員專用版本中也新增類似功能，但多加了每日早上健康狀況表單，員工回報後才能刷卡入院。中國附醫透過這2種方法，來把關進出人員健康狀態。

不只如此，為掌握疫情動態、制定決策，中國附醫也建立一套經營決策儀表板，彙整各類數據如門診、急診、住院資料，還有檢驗檢查報告等數據，透過各單位用BI工具分析、以天為單位來更新，整合後給高層決策者參考。

為了提供這套儀表板的數據，所有資料蒐集後，會先進行ETL資料前處理，再存入資料庫，接著，再由中國附醫大數據中心進一步清理這些資料，確認正確性無虞後再統整呈現到儀表板上。若發現欄位錯誤或轉檔錯誤，會先交由資訊室重新處理資料。

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臭氧的性質活潑，是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高，而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留，會自動回復成氧氣是優良的消毒劑，因此臭氧像是優良的工匠，工作時很有效率，離開時也不拖泥帶水，收拾的乾乾淨淨，沒有殘留副產物。

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鎖定AIoT應用，IT聯手大數據和AI中心打下資料治理基礎

除了這些措施，孫培然認為，AIoT是醫院最有力的防疫工具。因為，IoT裝置能不間斷收集患者生理量測資訊，達到即時且24小時的監控，再加上AI分析，可幫助醫護人員即時介入，給予高風險患者治療。

然而，孫培然指出，要發展這種AIoT應用，還得先做好資料品質管理，否則只會產出惡劣的預測結果。因此，在資料處理流程上，中國附醫資訊室和大數據中心、AI中心一起分工。臨床資料同樣先經過ETL處理，大數據中心會先審查品質後，才和AI中心利用這些資料來開發醫療AI應用，最後再由IT人員將AI模型導入HIS中使用。在這個過程中，資訊室也要負責流程中所有的資安控管。這套串資料處理流程，是中國附醫發展AI資料治理的基礎。不過，孫培然認為，這個基礎還可以更好。

用微服務架構加速AI部署，要解決HIS汰換長久難治痛點

因此，他開始推動在中國附醫HIS上導入微服務架構，其中一個目的是加速AI模型落地。因為，微服務架構的事件驅動（Event Driver）結合訊息佇列（Message queue），可簡化原本多個程式溝通的困擾。舉例來說，在X光片AI判讀上，患者拍完X光片上傳資料後，HIS便觸發資料上傳事件，並將事件資訊發布到訊息佇列上，AI中心的系統從訊息佇列中得知X光片已經上傳後，再到對應系統中取得X光片資料來進行AI分析，完成後同樣會通報訊息佇列，等待的HIS從佇列上收到完成通報後，就可以到AI系統提取判讀結果。如此，就免除原本多個程式溝通的過程，也能「將AI內化到HIS中，」他說。

不只加速AI落地，孫培然表示，微服務架構還能解決HIS汰換的大部分問題。他指出，大部分醫院HIS在健保開放時期（1995年）建置，至今多已不堪使用，未來幾年，這些醫院大多得面臨汰換的挑戰。然而，HIS系統十分複雜也常是龐大的單體架構、難以一夕之間汰換，改採用微服務架構，以拆分功能的方式，進行局部服務的轉換，循序漸進來汰換核心系統，孫培然認為，這樣做可以降低汰換的成本。

再來，導入微服務架構也讓中國附醫可以使用熱門程式語言，人才更好找，不像傳統HIS被老舊語言綁架。孫培然舉例，中國附醫舊HIS仍採用Delphi語言，他在面試新人時，「幾乎沒人聽過。」使用熱門程式語言，醫院就不必額外對新人進行教育訓練，加速上手時間。

在他看來，微服務架構還有其他優點，像是具備更高的擴充性和容錯性，可依業務性質來擴充資源，而且服務就算停擺，也容易重新開啟。對中國附醫IT來說，微服務是今年大力投資的新興技術，同時，他們也開始研究自動化管理機器學習生命周期的MLOps，為後續大規模發展醫療AI時做準備。文⊙王若樸

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Google發表了一個稱為，能夠讓用戶以較少的查詢快速獲得想要的答案，對複雜任務提供如同專家的回應。

不少搜尋任務，需要用戶輸入許多查詢並且執行多次搜尋後，才能獲得所需要的答案，Google以登山者使用情境來說明查詢會遇到的問題，以及MUM能夠解決這個問題的原因。Google假設當用戶已經去過亞當斯山，計畫明年秋天要去富士山，想要在Google查詢該做的準備。

針對這樣的情境，現階段Google可以提供許多資訊，但是都必須要使用者經過深思熟慮後進行搜尋，像是分別搜尋每座山的海拔、秋天的平均氣溫、行走路徑的難度和正確的裝備等。整合經過多次搜尋的結果，用戶就可以得到需要的答案。但是詢問登山健行專家就會以不同的問題進行，用戶可以詢問「我應該做什麼準備」這種開放式的問題，並且獲得一個考慮周到的答案，包括兩座山的差異，以及許多需要考慮的事項。

爬山查詢僅是一個例子，官方提到，Google用戶每天都會需要查詢並解決各種任務，這些任務可能需要許多步驟，他們發現，用戶要解決複雜的任務，平均需要發出8個查詢，他們認為，現今的搜尋引擎都不夠完善，無法以專家的方式回答。

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而Google發展出了MUM技術，試圖簡化這些複雜查詢任務，MUM如同語言模型BERT一樣，建立於Transformer架構之上，但功能更加強大，MUM不僅可以理解語言，還可以生成語言。MUM接受了75種語言和多種任務訓練，可以比過去模型更全面地了解資訊和世界知識，而且MUM具有多模態（Multimodal）特性，能夠理解文字和圖像中的資訊，並且在之後還可以擴展理解視訊或是音訊等更多形式的內容。

在上述用戶想要爬富士山的案例，MUM可以理解用戶正在比較兩座山，因此海拔和步道訊息是相關資訊，另外，MUM也可以理解在登山遠足的活動背景下，可能需要準備運動或是合適的裝備。由於MUM具有理解世界的知識，因此能夠告訴用戶，雖然兩座山海拔相似，但是秋天會是富士山的雨季，因此用戶可能需要防水手套。而MUM還會提供延伸主題，包括針對登山的頂級裝備和最佳訓練資訊，呈現網路中有用的文章、影片和圖像。

Google會針對MUM進行有關機器學習偏見的研究，避免將偏見引入到系統中，並且減少訓練MUM的碳足跡，確保搜尋能夠高效執行。目前MUM仍處於探索初期，但Google提到，在幾個月後他們會逐漸開始在產品中加入MUM，以提供更好的服務。

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Google和導盲犬學校Guiding Eyes for the Blind公司合作，發布了一個無障礙研究專案，該專案使用機器學習技術，引導視障者在有標線的馬路上獨自慢跑。Guideline系統需要用戶使用特別訂製的腰帶配掛行動裝置，搭配骨傳導耳機，並且只能跑在有油漆或是貼有膠帶的路徑上。

Guideline的核心技術是裝置上分割模型，該模型會使用行動裝置影格作為輸入，並將影格中的每個畫素分割為標線或是非標線（下圖），官方提到，這個簡單的遮罩會應用到每一個影格中，供Guideline應用程式可以不需位置資料，就能夠預測跑步者相對於路徑上標線的位置。使用模型的預測資料，應用程式會向跑步者發送音訊，指引他們保持在直線上，一旦跑步者遠離標線太多，系統也會透過聲音警告跑步者。

在不可預測的環境中，要引導視障者跑步存在許多挑戰，Google提到，系統必須具備足夠的準確性、系統效能，還要有許多訓練資料。由於視障者的行動能力受到限制，在馬路上跑步存在危險性，機器學習模型要足夠精確且通用，才能確保跑步者在不同位置，和各種環境條件的安全性。

除了用戶的安全問題，系統效能還必須至少每秒處理15影格，才能對跑步者提供即時回饋，當跑步的路徑沒有資料服務就只能離線運作，且裝置執行時間必須至少3小時，不能耗盡手機電池。Google提到，為了訓練分割模型，需要用到大量包含標線的道路行進影片，而且為了使模型更加通用，資料多樣性和豐富度都相當重要，必須要收集一天中不同時間、光照、天氣條件和拍攝位置的影片。

由於要滿足延遲和功耗要求，研究人員選擇在DeepLabv3框架上建構標線分割模型，並且利用MobilenetV3-Small作為主幹。考量到行動裝置的處理速度，研究人員將攝影鏡頭影片畫素下降到513×513，作為DeepLab分割模型的輸入，且為了要進一步加速DeepLab模型在裝置上的執行速度，研究人員決定略過最後的升採樣層，直接輸出65×65畫素的預測遮罩，作為後處理的輸入。藉由在兩階段最佳化輸入解析度，研究人員得以改進分割模型執行，並且加速後處理。

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收集訓練資料是Project Guideline專案困難之處，研究人員解釋（下圖），訓練資料之所以無法使用公開資料集的道路訓練影像，是因為這些資料集都是在車頂安裝攝影鏡頭，並且車輛駕駛在標線中間所拍攝的影片，這與Project Guideline專案需求差距甚遠，該專案需要的訓練資料，是要在人的腰間掛上攝影機，並且直線前進的影片。

現有的公開資料集都幫不上忙，因此研究人員只好重頭開始創建資料集，以人工收集資料的方法，在道路上手動鋪設膠帶，拍攝在不同時間和天氣條件下，行走於標線周圍的影片，研究人員也建立自定義渲染工作管線，以合成的方式快速產出各種條件的訓練資料。

端到端系統使用深度學習函式庫Tensorflow Lite和機器學習工具ML Kit，可在Pixel裝置上快速執行，Pixel 4 XL上達到29+ FPS，而在Pixel 5上則達到20+ FPS，分割模型在Pixel 4 XL延遲為6毫秒，Pixel 5則為12毫秒，模型的影格成功率達到99.5％，平均交併比（mIOU）則有93％。

Guiding Eyes for the Blind執行長Thomas Panek作為Project Guideline測試者，只使用了一副骨傳導耳機和執行Guideline技術的行動電話，在無輔助的情況下，成功在紐約中央公園慢跑5公里。Google提到，現在該專案仍處於探索階段，他們仍持續改善該系統，除了要收集更多的使用者回饋資料外，也要改進分割模型使其更加通用強健。

https://www.ithome.com.tw/news/144557

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快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型，最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中，利用螺桿混鍊，然後注入模，在模腔中冷卻並固化成型。

臉書發表最新的語音辨識技術，這是Wav2vec非監督式版本，可以讓研究人員不需要將語音轉錄成文字資料，就可以訓練模型的方法，Wav2vec-U的效能已經可媲美幾年前，使用1,000小時轉錄語音資料訓練的監督式模型。

無論是回答問題還是執行請求，語音辨識技術已經被廣泛地應用在各種情境，但現今的語音辨識系統，僅對少數語言友善，研究人員解釋，這是因為需要大量的轉錄音訊，才能夠訓練出高品質的語音辨識系統，但是每種語言、方言或是說話方式並無法輕易的取得這樣的資料。

因此臉書開發了Wav2vec-U，這是一種不需要轉錄資料的語音辨識系統方法，臉書已經在Swahili和Tatar等語言測試該模型，由於這些語言缺乏大量帶有標籤的訓練資料，因此一直沒有高品質的語音辨識模型。

Wav2vec-U能純粹從錄製的語音音訊和未配對的文字中學習，過程不需要進行任何轉錄的工作，與過去的自動語音辨識系統相比，臉書採用了一種新方法，能夠從未標記的音訊中學習語音結構，結合Wav2vec-U和k-平均演算法，就能將語音分割出各個對應的語音單元，像是把CAT這個詞分割成/K/、/AE/和/T/。

為了要學習辨識語音中的單詞，研究人員訓練了由生成網路（Generator）和判別網路（Discriminator）組成的生成對抗網路（GAN），其生成網路使用嵌入在自我監督表示中的每個音訊片段，並預測和語言中聲音相對符的音位（Phoneme），目的是要試圖欺騙判別網路來進行訓練，判別網路會評估預測的音位序列是否逼真。最初生成網路產生的結果很差，但是經過判別網路的回饋，生成網路產生的結果會更加準確。

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示波器鮮為人知的使用技巧?

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

研究人員提到，判別網路本身也是一個神經網路，透過將生成網路的輸出當做輸入，以及來自各種音元化的真實文本，能訓練判別網路學會區分由生成網路產生的輸出和真實文本。

研究人員將Wav2vec-U與其他模型比較，以評估Wav2vec-U的效能，在TIMIT基準測試中，與最佳的非監督式方法相比，Wav2vec-U錯誤率降低57％，而在更大型的Librispeech基準測試中，Wav2vec-U與基準中歷年最佳效能的監督式模型相比（下圖），Wav2vec-U在沒有任何轉錄資料訓練下，和2019年使用960小時轉錄資料訓練的模型效能不相上下。

TIMIT和Librispeech都是用來評估英文系統的基準測試，但英文由於有大量的標籤資料集，已經存在極佳的語音辨識技術，而非監督式語音辨識，將對於缺乏標籤資料的語言，產生極大的影響。因此研究人員也開始在Swahili、Tatar和Kyrgyz等標籤資源匱乏的語言中，研究使用Wav2vec-U。

臉書提到，Wav2vec-U是他們在語音辨識、自我監督學習和非監督式機器翻譯上多年的成果，讓模型僅透過觀察就可以習得解決任務的能力，這項成果將使得語音技術為更多人所用。

https://www.ithome.com.tw/news/144599

貨櫃屋改裝後可應用在哪些地方呢?

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圖片來源: 

微軟

，Microsoft Power Apps成為首個嵌入GPT-3自然語言模型功能的客戶端產品，將協助使用者以自然語言撰寫應用程式，完全不需要知道如何撰寫程式碼或公式。

GPT-3為OpenAI所發表的自然語言模型，它受訓於1,750億個參數，能夠根據自然語言的提示來理解及產生類似人類的文本，現為全球最大的文字產生器模型，可用來寫詩、發表推文、寫文章、摘錄郵件、回答問題，還能把自然語言變成程式碼。

去年9月，微軟宣布已取得GPT-3的獨家授權，此一授權允許微軟將GPT-3嵌入微軟的各式服務與產品中，而在Microsoft Power Apps中的新功能就是初期的應用之一。至於Microsoft Power Apps為微軟Power平臺的五大功能之一，主要用來撰寫低程式碼的客製化商業應用程式。

因此，在Microsoft Power Apps中整合GPT-3的能力，即可協助只有少數程式撰寫能力，或是完全缺乏程式撰寫經驗的人建置應用程式，例如當員工要打造一個電子商務程式的時候，只要利用自然語言「找出名稱中以Kids開頭的產品」，一個已經過微調的GPT-3模型就能自動將它轉換成低程式碼語言Microsoft Power Fx的公式「Filter(‘BC Orders’ Left(‘Product Name’,4)=”Kids」。

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Ｌ型文件夾是市面上最常見到的收納文具，有多層與各種厚度可選擇，也可客製化製作專屬自己的尺寸

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圖片來源_微軟

同樣的，企業員工也能用它來審查非營利機構的捐贈、管理疫情的出差事項，或是減少維護風力渦輪機所需的加班時間。

不過，微軟強調，該功能並不能取代員工理解他們所導入程式碼的需求，而是用來協助正在學習Power Fx語言的員工，幫助他們選擇正確的公式以得到所需的結果。

整合GPT-3的Microsoft Power Apps新功能，將在今年6月底前針對北美市場提供預覽版，目前僅支援英文。

https://www.ithome.com.tw/news/144649

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

滑鼠墊適用各種文宣活動廣告曝光,專業客製服務

滑鼠墊是用於放置和移動滑鼠的一個墊子。它的主要功能是防止在玻璃等特殊材質的表面上移動時的反射與折射影響滑鼠感光器的定位，提供一個方便滑鼠感光器系統計算移動向量的平面；次要功能是為了美觀，上面可印有精美、個性化的圖案；還有一些滑鼠墊增加了腕托以提高手部舒適度。

選擇示波器的10 項考量因素

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

圖片來源: 

Merlin Labs

研發定翼式無人機自主飛行系統的新創公司Merlin Labs，Google旗下投資部門GV等公司注資2500萬美元，也將開始發展無人機空中運輸機隊。

Merlin Labs這輪2500萬美元投資者除了GV（原Google Ventures），另有First Round Capital、西德州原油（WTI）及其他創投公司。

Merlin Labs發展定翼式飛行器的自主系統，號稱已經示範過數百趟不同機型的自主飛行，包括雙渦輪螺旋槳發動機。該公司平臺可支援多種飛行器，仰賴機上自主系統，而非操作員遠端控制，現已整合到公、民用飛機上。

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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

使用真空封口機常見問題?

封口機用途廣泛，各產業袋類包裝，食品包裝、豆乾、喜餅、咖啡豆、咖啡粉掛耳包、鳳梨酥等等

圖片來源_Merlin labs

Merlin Labs同時也宣布和空中運輸服務外包商Dynamic Aviation合作，將把其無人機飛行系統部署到後者King Air空中機隊的55架飛機上，支援公家及商業運輸任務。目前雙方已經在加州莫哈維太空發射中心（Mojave Air and Space Port）測試第一架King Air飛機的自主飛行。

https://www.ithome.com.tw/news/144653

飲水機皆有含淨水功能嗎?

採ｅ化保養管理，用戶資料建檔完整售後服務，服務區域內深受各大機關團體、百大企業等等知名企業採用

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使用真空封口機常見問題?

封口機用途廣泛，各產業袋類包裝，食品包裝、豆乾、喜餅、咖啡豆、咖啡粉掛耳包、鳳梨酥等等

圖片來源: 

Tesla

一般自駕車結合雷達、電腦視覺及光達作為駕駛感測，不過特斯拉從本月開始，北美市場出貨的二款Tesla新車將不再使用雷達，而全部使用以電腦視覺及人工智慧（AI）為基礎的感測技術。

特斯拉指出，從2021年5月開始，為北美市場打造的Model 3和Model Y將不再使用雷達，這會是第一批車款轉移到電腦相機視覺及神經網路處理而成、特斯拉稱為Tesla Vision的感測技術，以提供Autopilot電腦輔助駕駛系統、全自主駕駛及特定主動性安全功能。

而今年五月以前下單的買主若可配發到這最新車種，也會在交車前經由Tesla帳號獲得特斯拉通知。

選擇好的茶葉罐，有效地保持茶葉的鮮度與風味!

茶葉罐的一般有錫製、鐵製、陶瓷、玻璃、紙製等，其中以選用有雙層蓋的鐵製彩色茶罐和長頸錫瓶為佳，用陶瓷器貯存茶葉，則以口小腹大者為宜。

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票選推薦煮婦最愛手壓封口機,省荷包不犧牲品質

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特斯拉的Autopilot雖然名稱像是自動駕駛，但其實只是輔助駕駛功能，仍需要車主手握方向盤。若車主需要完全自駕，則必須另外花1萬美元加購全自駕（Full Self-Driving，FSD）套件。

而在轉移期間，特斯拉警告，現有配備Tesla Vision的車子可能會有部份功能受到限制或關閉狀況。包括自動巡航（autosteer）系統最高限速每小時75英哩（每小時120公里），與前車最低車距也會拉長。此外，出貨時智慧召喚（Smart Summon）和緊急車道偏移防止功能可能關閉。特斯拉表示，會在未來幾周陸續透過無線更新軟體來回復這些功能。

而所有Model S和Model X，包括北美市場以外的所有Tesla的Autopilot功能則仍然持續使用雷達，直到特斯拉持評估適合轉移到Tesla Vision為止。

https://www.ithome.com.tw/news/144656

示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

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【找人才】台北塑膠射出成型工廠徵選技師，薪資優，福利佳

射出成型機按外形特徵可分為立式、臥式、直角式、旋轉式和偏心式等多種，目前以臥式最為常用。

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國泰金融創新實驗室正式啟動第二期計畫，聚焦AI身分認證、投資管理、健康生態圈3大主題。（圖片來源／國泰金控線上記者會截圖）

前年，國泰金控展開一項大規模的新創評選計畫「國泰金融創新實驗室」，採取了一個新模式，來引進新創的技術。作法上，國泰瞄準集團旗下子公司業務部門的需求，以系統性模式招募全球新創公司，以推動國泰數位轉型，更是臺灣金融業首個在內部所成立的創新加速器。最近更宣布展開第二期計畫，這次規模更大，參與評選新創超過800家，最後選出7國的15家，包括4家是臺灣新創。

國泰成立金融創新實驗室有3大任務，一是掌握金融科技趨勢，二是驗證新技術的應用，三是推動內部創新思維。在第一期的成果，國泰金控從全球412家新創中選出9家來合作，並針對8大業務創新方向進行6項概念性驗證（POC），包括車險圖片定損、胸腔Ｘ光輔助診斷、生物行為特徵辨識、不動產自動鑑價、市場情緒預警、姓名比對掃描，成果是有近7成的概念性驗證完成率。

在與新創互動的過程中，國泰摸索出不少經驗，比如說，知道哪些新創的技術適合合作；或像是在將國外技術導入國泰時，需要注意哪些事項；或判斷哪些新創還在發展中，又有哪些技術已成熟。汲取這些經驗後，國泰金控更在6月2日，正式啟動國泰金融創新實驗室第二期計畫。

同樣的作法，國泰金控數位數據暨科技發展中心（簡稱數數發中心）的科技創新小組，先在去年中，展開了數個月的地毯式需求訪談，但這次參與業務單位更多，蒐集來自金控，以及銀行、人壽、產險等子公司，共十多個業務單位的業務需求或業務痛點。同時，多方面考量業務的急迫性、業務的影響性，及技術在市場的成熟度等。

聚焦3大主題，共10項金融科技POC案

最後，國泰聚焦3大應用領域：「AI身分認證」、「投資管理」、「健康生態圈」。並且，向全球展開2個月的招募，總共接觸了800多個新創團隊，最終選出來自7國的15家新創企業，當中有4家是臺灣的新創公司，包括聚焦AI身分認證的AuthMe、提供法律科技解決方案的Lawsnote，及醫療科技新創雲象科技與長佳智能。

國泰金控資深副總經理孫至德表示：「臺灣新創在醫療與法遵科技領域，具備在地化的優勢，這是國泰選擇這4家臺灣新創的原因。」這些新創公司也將與國泰集團各子公司，進行10項金融科技POC案，實驗為期半年，並將於今年底發表成果。

首先，在AI身分認證領域，囊括了證件辨識、身分辨識、情緒辨識、詐欺偵測、遠端授權等技術。然而，「如何真正建立零接觸的全程數位歷程」，是國泰在AI身分認證這項主題，所要驗證的重點。

所以，在此POC案，國泰將與AuthMe合作，全面驗證整個端到端的身分認證流程，從證件驗證、資料建檔、視訊核身、人證比對、客戶填單到電子簽名。而所需使用到的技術如eKYC證件驗證、臉部辨識、活體辨識、圖像詐欺檢測等。國泰表示，若驗證成功，未來便能運用到人壽、產險、銀行的多個場景，比如遠距投保、行動投保、分行開戶、網路客服等。

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在投資管理領域，則有資訊蒐集、風險管理、標的評估、部位監控等需求。國泰表示，在相關技術上，比如可透過智能文本摘要，以自然語言處理（NLP）與機器學習技術為基礎，打造客製化長篇文本智能摘要模型，並搭配平臺關聯網絡延伸的閱讀功能，提升研究人員報告閱讀與資訊彙整效率。這項POC案，將由2家美國新創Agolo與Primer共同參與。

此外，國泰提到，投資管理主題，還可運用輿情分析技術在信用風險預警模型。同樣也是運用NLP技術，對債券發行人相關新聞資訊，進行輿情分析，以產出「情緒分數」（Sentiment Score），並進一步結合財務指標建置預警模型，希望能提前偵測高風險發行人，這是其中一項POC案，參與新創包括來自美國的Accern、西班牙的Raven Pack，以及英國的Refinitiv。

在健康生態圈領域，相關技術包括AI健康數值偵測、疾病風險預測、健康促進、慢性病管理追蹤、醫療影像輔助診斷，國泰表示，希望透過這些技術，「為人壽子公司創造新型態商業模式。」

因此，在健康生態圈主題，其中一項POC案是智能人臉測量健康數據，將由國泰人壽與加拿大新創NuraLogix合作進行技術驗證。國泰解釋，將運用遠程光體積描記圖法（Remote Photoplethysmography，rPPG）技術，透過遠程與非接觸方式，讓顧客不需穿戴裝置，也能透過手機鏡頭拍攝，將用戶人臉影像透過AI演算，即時產出心律、呼吸、心理壓力、及心血管疾病風險等健康指數。

又比如骨折AI輔助診斷這項技術，將由美國新創Arterys，及臺灣的長佳智能、雲象科技這2家新創參與，透過AI輔助判讀X光片，確認受傷部位及骨折程度，加速案件審理時效及精準度。

為了提升客戶滿意度，並加快理賠作業時效，國泰也要用AI輔助ICD編碼判讀，將與長佳智能合作POC案，透過AI導入NLP，由機器判讀醫療診斷書內容，並自動選出醫療疾病代碼（ICD），取代過往由理賠人員人工選碼流程。

以往，國泰在技術的導入，是一個個引進到內部場景。不過，「如何發揮技術綜效，是國泰目前正在思考的焦點。」在金融創新實驗室第二期，國泰便在技術導入前期，便將技術要擴大到哪些單位應用？也一並納入評估的考量因素。

甚至，國泰內部產生出一種默契，為了讓同一技術，可以讓更多業務單位一同參與，在進行POC案階段時，就將多個跨子公司會應用到該技術的場景都納入。另一作法是，針對各子公司都有的相同場景或是數位流程，便能規畫一套流程，讓所有子公司共同參與觀摩POC階段，一旦實驗成功後，就能迅速落實到各子公司，而無須重複耗費資源與人力。這些是國泰提高技術重複使用率的心法。文⊙李靜宜

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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。

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