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#科技進行式 【全球首創技術✨連續式微型元件熱處理系統設備】
所謂失之毫釐，差以千里，MIT小齒輪⚙，是影響電動車門把的噪音程度，與車門能否順暢開啟的重要關鍵🎯。
在經濟部技術處的指導下，金屬中心研發全球首創「連續式微型元件熱處理系統設備」，
針對2mm以下的零組件生產，不僅硬度足夠，精度準確，更已切入特斯拉供應鏈，應用於電動門把，與獲得BOSCH大廠供應鏈認證。現與祥儀企業等公司合作，獲得國際大獎肯定，未來商機無限👍👍👍！
#整體收料率達到💯%
#良率達99%
報導來源：今周刊 (https://pse.is/3lh987)
👉🏻Leading Innovative Trends #MIRDC
甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化
【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】 2020年03月09日 星期一
在正式邁入2020年之際，甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化：
預測1：90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化
自主資料庫(Autonomous Database)的普及，將改變技術人員需大量時間處理的日常工作，例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測，90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化，工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如，自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料，自動以視覺化方式，圖形、圖表和動畫等，呈現數百萬個資料點，讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表，能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信，在雲端的推動下，這些先進技術將日益普及，走向主流。
預測2：雲端共用的敏感性資料將擴增600倍
如今，70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲，也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中，而將大部分資料轉移至雲端。面對不斷升級的攻擊方式，確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而，由於網路安全人員嚴重短缺，企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此，為了防範層出不窮的網路攻擊，企業的最佳選擇是部署自主系統，將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。
預測3：幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術
透過改變企業接收、管理和保護資料的方式，人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示，如今許多企業已經意識到，並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測，到2025年，幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。
預測4：絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術
如今智慧自動化系統運用於各行各業，推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域，日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限，並推動採用新興技術。其中，區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能，也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰，使全球性的供應鏈，物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗，例如藉助3D的呈現方式，技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度，以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。
預測5：流程的自動化將擁有更多個人化體驗
甲骨文認為，人工智慧和自主技術持續深入工作場所，簡化企業日常業務流程，讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如，自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程；據預測，2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景，幫助人力資源團隊找到最合適的人選；聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔，讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。
預測6：80%的大城市將使用物聯網技術，開啟智慧城市計畫
物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年，80%的大城市將運用物聯網資料，開啟智慧城市計畫。長遠來看，物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任，有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低，許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源，進一步提高安全性和透明度。除了上述例子，智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。
預測7：資料科學自動化程度不斷提高
利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術，資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值，企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢，到2025年，資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是，隨著AI和機器學習技術不斷發展，越來越多的資料科學工作都將自動化，從而大幅提高技術人才的工作效率。此外，隨著AI系統不斷升級，它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋，進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。
預測8：AI機器的興起將催生出前所未有的職業
隨著越來越多的機器使用AI與人類互動，它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中，業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面，雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作，但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年，機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂，但從長遠來看，它能夠促進全球經濟發展，讓人們專注於價值更高的工作，並提高人們的生活品質。
預測9：網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜
機器學習技術能幫助企業改善營運，但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路，竊取敏感性資料，而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測，2025年，80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫，現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下，企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來，面對不斷成長的安全威脅，企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式，24小時全天候地確保系統完整性。
預測10：80%的資料將與「物」相關
在未來幾年，大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如，據Forrester預測，駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接，或者干擾工廠製程系統的運行，並用這些設備作為「人質」，要求製造商支付大筆贖金。截至2025年，80%的身份資料將與「物」相關，而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準，且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料，網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式，揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析，企業將能夠提高系統能見度，以進階的自動化水準發現可疑活動。
附圖：甲骨文預測，到2025年，幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。
資料來源：http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml
甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化
【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】 2020年03月09日 星期一
在正式邁入2020年之際，甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化：
預測1：90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化
自主資料庫(Autonomous Database)的普及，將改變技術人員需大量時間處理的日常工作，例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測，90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化，工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如，自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料，自動以視覺化方式，圖形、圖表和動畫等，呈現數百萬個資料點，讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表，能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信，在雲端的推動下，這些先進技術將日益普及，走向主流。
預測2：雲端共用的敏感性資料將擴增600倍
如今，70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲，也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中，而將大部分資料轉移至雲端。面對不斷升級的攻擊方式，確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而，由於網路安全人員嚴重短缺，企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此，為了防範層出不窮的網路攻擊，企業的最佳選擇是部署自主系統，將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。
預測3：幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術
透過改變企業接收、管理和保護資料的方式，人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示，如今許多企業已經意識到，並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測，到2025年，幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。
預測4：絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術
如今智慧自動化系統運用於各行各業，推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域，日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限，並推動採用新興技術。其中，區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能，也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰，使全球性的供應鏈，物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗，例如藉助3D的呈現方式，技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度，以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。
預測5：流程的自動化將擁有更多個人化體驗
甲骨文認為，人工智慧和自主技術持續深入工作場所，簡化企業日常業務流程，讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如，自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程；據預測，2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景，幫助人力資源團隊找到最合適的人選；聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔，讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。
預測6：80%的大城市將使用物聯網技術，開啟智慧城市計畫
物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年，80%的大城市將運用物聯網資料，開啟智慧城市計畫。長遠來看，物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任，有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低，許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源，進一步提高安全性和透明度。除了上述例子，智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。
預測7：資料科學自動化程度不斷提高
利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術，資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值，企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢，到2025年，資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是，隨著AI和機器學習技術不斷發展，越來越多的資料科學工作都將自動化，從而大幅提高技術人才的工作效率。此外，隨著AI系統不斷升級，它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋，進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。
預測8：AI機器的興起將催生出前所未有的職業
隨著越來越多的機器使用AI與人類互動，它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中，業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面，雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作，但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年，機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂，但從長遠來看，它能夠促進全球經濟發展，讓人們專注於價值更高的工作，並提高人們的生活品質。
預測9：網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜
機器學習技術能幫助企業改善營運，但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路，竊取敏感性資料，而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測，2025年，80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫，現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下，企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來，面對不斷成長的安全威脅，企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式，24小時全天候地確保系統完整性。
預測10：80%的資料將與「物」相關
在未來幾年，大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如，據Forrester預測，駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接，或者干擾工廠製程系統的運行，並用這些設備作為「人質」，要求製造商支付大筆贖金。截至2025年，80%的身份資料將與「物」相關，而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準，且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料，網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式，揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析，企業將能夠提高系統能見度，以進階的自動化水準發現可疑活動。
附圖：甲骨文預測，到2025年，幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。
資料來源：http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml
公司簡介
DataYoo悠由以資料分析與AI技術為核心，結合作物產地、在地生長數據及市場情報，預測生產端到採購端間整體供應鏈之完整風險控管解決方案，並提供農企業集團、金融業者包含銀行及產險業者，發展不同產業互利共生的資料應用服務解決方案。
The core competence of Data Yoo is data analysis and AI technology. By integrating the farm of production, local growing data and market information into the analysis, we are equipped with sufficient knowledge that enables us to predict the comprehensive risk management solution for the whole supply chain, ranging from the production aspect to retailing aspect. Furthermore, we provide “Data Application Service Solution” that facilitates the development of the mutually beneficial symbiosis in different industries to agricultural enterprise groups and financial companies, including banks and property insurance companies.
公司網站
https://datayoo.com.tw/
VeChain作為供應鏈板塊的龍頭，不論發展潛力或公司業務亦被市場看好，它的虛擬貨幣VET自然亦是備受關注的項目！截至2021年8月16日為止，VET價位為0.1383，以Smarterum於2021件1月對VET的價格預測*，VET可於5年內達至75美金，以現價計算即可達542倍的升幅！
Vechain是一個專注於供應鏈管理解決方案的區塊鏈平台，客戶包括不少知名公司如BMW、Walmart、H&M等等，應用於食品、零售、汽車等多個行業，發展可見穩步上揚。想更了解Vechain的優勢，並記得要留意今天的影片內容！
*6:43 應該是 以及為何它能保持供應鏈的龍頭地位 才對！
【每日幣研 VET 代幣 Giveaway】有獎問答遊戲
看完今集的Vechain VET代幣分析，相信大家對這款代幣有更多認識。爲了答謝大家對每日幣研的支持，我們將送出合共價值港幣$300的 VET 代幣。
誠邀大家一起來參加這個有獎問答遊戲，我們會選出回答最好的2位參加者，各送出價值港幣$150 的 VET 代幣作獎品。感謝大家一路走來對每日幣研的支持及鼓勵！
遊戲玩法：
1.「Follow / 追蹤」 「@Crypto_Wesearch」 Instagram專頁
2. 「Subscribe / 訂閱」 「每日幣研」YouTube頻道 🔔
3. 「Like / 讚好」此影片
4. 在留言區回答「最想每日幣研和哪一個Youtuber 或者 KOL 合作？」的答案。
答題範例：「我希望每日幣研與 @我要做富翁 的施傅合作，因為他感覺可以與每日幣研Desmond擦出火花，以更生動有趣的方式介紹虛擬貨幣。」
活動期限：2021年8月17日至2021年8月24日下午11時59分
結果公布日期: 2021年8月31日
得獎結果將於「每日幣研」YouTube留言公佈，得獎者需要在結果公布當天起計的三天内將追蹤IG的截圖、訂閱YouTube頻道以及Youtube留言的截圖發送到 @Crypto_Wesearch IG專頁，確認身份。
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更正說明:
10:45處的圖卡上的營業淨利(紅色)與稅前淨利(綠色)數字有誤,應除以10才對,正確數字如下
2021年上半年營業利益為3.221億元，稅前淨利3.070億元；
2020年上半年營業利益為1.798億元，稅前淨利1.741億元
特此更正，謝謝
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護國神山台積電持續加碼先進製程研發，相關供應鏈長期都能受惠，其中有一個供應鏈環節很特別，他是在半導體客戶產品還沒開始量產、處於實驗室階段就會開始有的生意，也就是驗證服務，今天要介紹的閎康，是一家協助半導體大廠在產品量產之前，進行晶片驗證分析的老字號公司，由於5G、高速運算、AI等等的新科技、新應用，未來將不斷湧現，全球將持續加碼半導體研發，閎康在台灣市場耕耘很久，也積極卡位中國市場，長期營運發展值得期待。
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