✨臺南府城歷史區風華再現了!✨
圖/文 魚夫
臺南州會的修復工程已經接近尾聲了,建築的立面終於重現風華😍。臺南的古蹟和歷史建築,在中央與地方的努力下,歷經十餘年,整個舊城歷史區的景觀為之丕變,我來台南住了十餘年 ,幾乎每年都得再畫一棟修建後的建築😅。
這讓我想起有一陣子日本的首相更迭頻繁,東京鐵塔的お土産店(紀念品商店)出了一個杯子,杯縁印有歷屆首相的漫畫肖像,但是因為任期實在太短,美國《Time》雜誌還刊出了一張政治漫畫,諷刺全世界兩種生命最短的動物除了孑孓外,就是日本首相😅,那杯子我連三年去東京都買了一個新的回來,外側卻肖像越畫越小,因為擠進許多短命的內閣總理,最後杯子裝不下了,居然改成紙一張來紀念🤔。
如今畫臺南歷史建築也一樣,整張圖面快擺不進去了,不過往日這府城歷史街區也彷彿躍然於紙上,臺灣沒有一個城市能像臺南那樣瞬間走進時光燧道,來到了日治及其以前的時代👏。
如今又有臺南州會修建即將完工,在修建過程中2020年的3月份,修繕單位發現一枚長約98、厚約1.5、寬約24公分的棟札🧐,棟札在日式建築裡等於是建築的履歷書,所以其上載明落成時間為1935年(昭和10年)的12月24日,並記錄了上棟式祭是由臺南神社的宮司(神社的最高負責人)松本賴光來率領眾人祭祀,而總體設計係由當時的臺南州土木課技師住谷茂夫總其事,工程則由「請負」(うけおい,相當今之營造商)負責。
松本賴光因係臺南神社的宮司,所以重要祭典能請得他來主持,便也是一種榮幸。現已整修完成的「鶯料理」創辦人天野久吉因為生前經常寄付(捐款)神社且熱心公益,因而與宮司關係匪淺,又因熱愛台灣,遺言死後骨灰帶回台南埋葬,此後天野家庭院右側建立天野久吉紀念碑和銅像等儀式,松本賴光都義不容辭的主持。
臺南州會的基地,過去是州廳的停車場,採鋼筋混擬土的結構,樓高三層,外牆為黄褐色溝面磚,即俗稱的「國防磚」,另一方面,也配合整條今之中正路林百貨等街區顏色,使其看來整齊劃一。
日治時期,最初州設置州協議會作為州知事的諮詢機關,所以互動頻仍,乃在建築設計上,搭有天穚和隔鄰的州廳(今國立臺灣文學館)互通,修復後的州會,市府計畫,原與文資處使用同棟建築的中西區圖書館將搬遷到二至三樓,至於二二八紀念館則將設在一樓。
州會的建築設計師住谷茂夫還有棟在歷史建築區的重要作品,即1940所興建的「嘉南大圳組合事務所」辦公廳舍,戰後改名為「嘉南農田水利會」,外表簡潔,柱頭裝飾力求簡約,屬近世復興式風格,其次,興築於西元1935-1937年間(昭和10-12年)的臺南神社事務所,也就是今天的忠義國小圖書館也是由他所督工。
住谷茂夫來臺南之前,曾任新竹州內務部土木課技師,1934年(昭和9年)峻工的「新竹信用組合」,即今「新竹第一信用合作社營業部」就是由他負責設計。
原臺南神社事務所位置在現在孔廟文化園區。日本時代初期即有神社之興建,至日昭和5年(西元1930年)推行皇民化運動後,興建神社更成重要的治臺政策⛩。日大正12年(西元1923年)所建的臺南神社,其社格僅次於臺灣神社。臺南神社事務所約建於日昭和10-12年(西元1935-1937年),同一時期興建的建築物尚有御本殿、拜殿、神苑庭園植栽、神橋造景、武德殿及其附屬大弓場射屋等。
日大正9年(西元1920年)獲得建立許可的臺南神社⛩,設計者爲當代知名的技師森山松之助(西元1869-1949年),神苑為留學德國博士本鄉高德(生卒年不詳) 規劃,工務由總督府住谷茂夫(生卒年不詳)技師負責,內苑爲臺南神社之主體建築及參拜神道,外苑則設立臺南神社神苑,於範圍內依照地勢改鑿參道,區內林樹青翠🌳,間有神泉水池,整體日式庭園風格,與孔廟半月池與海東書院遺跡南側低濕之地,架設神橋,相互呼應增添雅趣☺️。
原臺南神社事務所設立於外苑之西南角,其位置遠離御本殿,經研判應為「神苑休憩所」,按社務所通常應配置於御本殿左側,且其建築形式亦有規範,但目前所見與傳統配置不同,而所謂的休憩所為日本皇族代表天皇外出巡視之臨時行館,亦在此接見臣民。
農田水利會對面的原「臺南警察署」👮則為梅澤捨次郎的作品,1930年2月3日梅澤擔任臺南州地方技師,1931到1933年之間兼任臺灣建築會臺南州支部長,所以是住谷茂夫的先輩,其次在府城舊歷史區裡,「林百貨」及附近(中正路,當時稱為末廣町)的連續性住商統一建築風格都是出自於梅澤的總體規畫。
一代建築大師森山松之助在這個區域裡也有兩座傑作,一是原「臺南地方法院」(1912,今司法博物館),另一則為臺南州廳(1913,今臺灣國家文學館)這兩座都是臺南的鎮市之寶✨,其實社格僅次於臺灣神社(圓山飯店)的臺南神社,興建於1923年,也是由森山松之助所設計。
說來說去,好像文章裡的人物應該都是互相認識的😅,古蹟與歷史建築的風華再現,也讓我們隱約看到了那個世代的生活😀。
影片分享:
來歷史老城怎麼玩?不但畫了很精緻的地圖,還景點一個個畫出來,對你夠好了吧!
https://youtu.be/mkEPiKOxqE0
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過9萬的網紅滅火器 Fire EX.,也在其Youtube影片中提到,高雄,我們回來了 海風揚起了旗幟,斑駁卻閃耀著光。 在熟悉的港邊,搭建一座舞台。 這天,我們把二十年來的故事,好好地唱一遍。 #只要想把音樂做好的那份執著還在 #只要你們還在 #這一切就會繼續下去 - ⇁ 隨喜隨你付𝘿𝙊𝙉𝘼𝙏𝙀 區 ⇁ 💲歐付寶 https://payment.op...
結構技師諮詢 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
迎接終端AI新時代:讓運算更靠近資料所在
作者 : Andrew Brown,Strategy Analytics
2021-03-03
資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計,人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長,現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長,未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。
這包括種類繁多的不同裝置,像是智慧感測器與致動器,它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西,以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在,從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物,它們的數量將持續爆炸性成長。
資料爆量成長,讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質,在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點,但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行,來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料,需要從起始點經過網際網路或其他網路,來到集中式的資料中心(例如雲端),然後在這裡處理與儲存,最後再傳回給用戶。
對於一些傳統的應用,這種方式雖然還可以接受,但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間,資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策,網路延遲要越小越好。基於這些原因,開始有人轉向終端運算;越來越多人轉而使用智慧終端,而去中心化的程度也越來越高。此外,在這些即時應用中產生的龐大資料量,意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。
與資料成長連袂而來的,是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動,並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊,需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML,是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料,唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作,在未來還將會直接在終端裝置上進行。
資料正在帶動從集中化到分散化的轉變
隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟,網路的設計以及在其運作的所有裝置,也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機,一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能,基礎架構持續重組與最佳化,以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存,以及資料處理的需求。
智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長,加上物聯網的快速成長,促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素,包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力,以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用,近來也已轉向使用分散式的運算模型。
從邊緣到終端:AI與ML改變終端典範
在成本、資源效率、彈性與便利性等方面,雲端有它的優點,裝置數量的急遽增加(如圖2),將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的,這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸,而且從能源、頻寬與運算力角度來看,相當沒有效率。
在終端執行進階處理與分析的能力,可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴,並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。
終端AI:感測、推論與行動
在終端部署更多智慧的主要原因之一,是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方,可以更快與更準確地做出回應,同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險,可以節省費用。
處理能力與神經網路的重大進展,正協助帶動終端裝置的新能力,另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下,對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序:傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作),以及採取行動(如物件是披薩,冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音,因此發出警告)。
感測
處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如,自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化,並且與以往相比,會搜集更多的資料。
它們搜集到的資料極具價值,但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端,數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行,就可以大幅提升效率。
推論
終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時,就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜,機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作,這對體積越來越小的裝置,極為關鍵。
例如,圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具,訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU),以轉換成最佳化的程式碼,讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像,而且準確度相當高,而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣,轉移到在終端運作的MCU本身。
行動
資料一旦完成感測與推論後,結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉),或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中,因此會針對穩定度而非音質進行最佳化),或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習,輸送帶若發出聲音,顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧,因為這些能力提升後,運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後,一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能,將可以移到終端本身的內部進行。
終端 AI:千里之行始於足下
從智慧型手機到車輛,今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務,從最簡單到最複雜,並需要各式各樣的能力。例如,應用處理器是高階處理器,它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計;即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統,與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器,至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多,能源效率也高出很多,同時擁有特定的功能。
這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作,之前必須透過威力更強大的元件才能完成,但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能,例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。
隨著更多功能在較小型的終端進行,這將可以省下資源,包括資料傳輸費用與能源費用,同時也會產生極大的環境衝擊,特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置,以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。
TinyML、MCU與人工智慧
根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示:「令人相當興奮的是,我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置,特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人,我無法想像那些即將出現的全新應用。」
微型機器學習(TinyML)的崛起,已經催化嵌入式系統與機器學習結合,而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型,過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型,耗電量只有數毫瓦。
物聯網環境中有數十億個微型裝置,可以為各個產業提供更多的洞察與效率,包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持,可望改變我們處理物聯網資料的方式。
受惠於TinyML,微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別),以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後,準確度與安全性更高,但電池的續航力卻不會打折扣,同時也考量到各種更微妙的應用。
儘管之前提到的雲端神經網路框架工具,是取用這個公用程式最常用的方法,但把AI函式庫整合進MCU,然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式,然後從中建立模型,例如預測性維護能力。
如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU),利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性,讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要,原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。
AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能,我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域:語音(Voice,如自然語言處理)、視覺(Vision,如影像處理)以及震動(Vibration,如處理來自多種感測器的資料,包括從加速計到溫度感測器,或是來自馬達的電氣訊號)。
終端智慧對「3V」至關重要
多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域:基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何?),以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。
Strategy Analytics的研究顯示,許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用,仍然只需要相對簡單的指令,如基本的開/關,以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中,智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長,成為智慧家庭指令的中樞,包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴,以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能,可以依據地點與環境,在音質優先與穩定度優先之間自動切換。
如同我們檢視的結果,終端AI可以在「3V」核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及B2B與B2C的應用:
震動:包含來自多種感測器資料的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。
視覺:影像與影片辨識;分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音:包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力,以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景:
震動
可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展,有各式各樣的不同應用領域,對於成本與物聯網裝置與應用的效用,都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域,包括:
溫度監控;
壓力監控;
溼度監控;
物理動作,包括滑倒與跌倒偵測;
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ;
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ;
感測器融合(見圖7);
電場變化。
一如我們將在使用場景單元中檢視的,這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。
語音
語音是進化的產物,也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令,也不令人意外;聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見,例如智慧音箱,而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞,如電視、遊戲主機與其他新的電器。
在工業環境中,供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因,有離線語音處理的需求,因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作,並從機器手冊與工廠文件,立即取用資訊。
語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統,進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式,因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路,而雙手仍持續握著方向盤。
對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務,語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集,以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。
視覺
正如我們之前已經檢視過,終端 AI 提供視覺領域全新的機會,特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵,以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用,例如依據大小與品質為農產品分級。
曳引機裝上機器視覺攝影機後,我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後,AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草,並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用,並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。
使用場景
預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料,進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體,我們也可能做到遠端監控。
震動分析
這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡,相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如,把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處,就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動,可能顯示滾珠軸承出現鬆動,需要更換。
磁感測器融合
磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器,測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器,它與附近平面的磁鐵一起作動,與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。
聲學分析(聲音)
與震動分析相似,聲測方位分析也是供潤滑技師使用,主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損,否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時,承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障,可能造成整個生產流程的中斷。
聲學分析(超音波)
聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護,超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音,並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比,更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高,但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測,大幅降低部署的費用。
熱顯影
熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度,讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置,可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣,它們會觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
消費者與智慧家庭
將語音運用在消費者與智慧家庭,是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置,例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置,可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長,說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求,與日俱增。
消費者基於各種理由使用智慧音箱,最常見的使用場景為:
聽音樂;
控制如照明等智慧家庭裝置;
取得新聞與天氣預報的更新;
建立購物與待辦事項清單。
除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置,智慧家庭裝置語音的使用,也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購,它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器,裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時,可以發出語音警告。
終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會,而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如,增加姿態辨識來控制例如電視等家電,或是把語音控制嵌入白色家電,即是以最低成本強化功能性最直接的方式。
健康照護
用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用,將為病況的治療與診斷,提供更多的價值。這種資訊可能是資料,也可能是影像、影片以及說出的話,我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法,為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展,像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作,也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用,也可以把 AI 用在第一線的病人診斷,然後再由醫師接手提供諮詢。
其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件,這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件,並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app,方便使用者提出問題。
結論
由於連網的終端裝置數量越來越多,這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個,而微控制器的數量也超過 2,500 億,每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化,不過,把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用,意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景,可能無法開花結果。
解決這些挑戰的答案,並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助,但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。
儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行,TinyML 技術近來的提升,已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力,可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升,在源頭掌握情境化與具關聯性的資料,具有極大的價值,並將開啟全新的使用場景與營收機會。
終端裝置的機器學習,可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起,甚至跳過傳送大量資料的需求,因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲,並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界,其中還有很多我們現在想像不到的機會。
附圖:圖1:從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源:《The End of Cloud Computing》,by Peter Levine,Andreessen Horowitz)
圖2:全球上網裝置安裝量。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖3:深度學習流程。
圖4:MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源:意法半導體)
圖5:AI 工具集執行模型轉換,以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源:意法半導體)
圖6:物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖7:促成情境感知的感測器融合。
(資料來源:恩智浦半導體)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI
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「On Fire Day 2020—Fire NEXT 新篇章:滅火器20週年演唱會」
主辦單位 火氣音樂
指導單位 高雄市政府
協辦單位 台灣高鐵、子皿、Good Show Lab
購票協力 iNDIEVOX、ibon
合作單位 SUNMAI金色三麥、城市商旅、Red Bull、三隻猴子三重麥芽威士忌、南六企業股份有限公司、大都會計程車
媒體協力 KKBOX 、誠品書店、吹音樂、StreetVoice
監製 滅火器 Fire EX.、Good Show Lab 劉柏君
演出 滅火器 Fire EX.
主唱、吉他手 大正 Sam
吉他手、合音 宇辰 ORio
貝斯手、合音 皮皮 Jc
鼓手 柯光 KG
音樂總監 柯智豪
管樂團統籌 吳智暉
哈管幫
Alto Sax/Keyboard 吳智暉
Trumpet Nicole 許晨晞
Tenor Sax 歐育齊
Trombone Andy Francis
執行製作 鄭琬儒
Programmer 于世政
火氣音樂
執行長 楊家濬
營運長/統籌 戴偉軒
主辦會計 蔡育昕
藝人經理/後台經理 許碧鈺
宣傳企劃/網路宣傳 董芹妤
執行助理/行政執行 岑詩婷
導演組
導演 Good Show Lab 劉柏君
硬體統籌 Good Show Lab 聞理
視覺統籌 鹿米工作室 伍翔麟
舞監 吳博任
執行助理 顧晏華
音響組
外場音響設計 江啟銘
內場音響設計 邱建鈞
分軌錄音 陳瑩哲
無線電管理/音響助理 蔡晉杰
外場音響助理 黃勝偉
吉他技師 曹志偉
貝斯技師 馬英軒
鼓技師 洪榮廷
鼓組音色調整 余璨宇
燈光組
燈光設計 鹿米工作室 沈佳穎
燈光助理 鹿米工作室 陳岳世
視訊組
視覺統籌 王芳俊
視覺設計 王芳俊、蕭靖儒、周玟茹、李大冠、江光健
現場執行 王芳俊、李學昱、蕭靖儒
長途夜車素材攝影 湯詠茹
串場VCR剪輯 周佳穎
舞台設計 黃豐文、萬維茜
硬體執行 蔣宜成、許毓凌、鍾偉治、林佩樺、劉玲吟、林妗錞、林筑為
舞台設備工程 城鎮事業有限公司
視訊設備工程 成陽傳播事業有限公司
燈光設備工程 鼎悍專業燈光音響工程有限公司
音響設備工程 瑞揚專業音響有限公司
結構設備工程 星船音響工程有限公司
電力設備工程 鴻州企業有限公司
周邊設備工程 展億活動整合有限公司
寄物執行 黃勁嘉
手環兌換區 陳芝陵
執行助理 蕭永源
執行助理 張育珊
服務台諮詢 賴宥蓉
後台小幫手 吳苔瑋
官方周邊商品組
火氣商鋪專員 蔡佳蓉、簡佩萱、黃子瑋、陳艾伶、陳以琳、呂昀澤、陳柏學、盧宗澤、王郁晶
媒體宣傳統籌
子皿有限公司 伍孟軒、楊晏榕、黃涵穎
主視覺設計 黃顯勛
導播組
導播 盧姵文
副導播 林倖如
執行製片 古朝瀚
製片助理 蕭茜
轉播攝影師 李彥勳、邱彥銘、周奕、陳貞文、楊大慶、蘇芳榆
空拍攝影 四處遊玩
空拍協力 基奇
攝影工程 無限映像製作有限公司
動態記錄組
林士傑、順、湯詠茹
平面攝影組
叮咚(李建廷)、天天、李建霖
瀚動影像有限公司
蕭志豪、許東正、蘇婉萍
藝人造型
化妝師 顏維音
髮型師 孫沛緹
服裝師 董子瑄
人力規劃執行 瑪思活動
住宿協力 城市商旅
交通協力 林庚逸、蕭吉瑞、簡深安、孟志祥
煙火特效 星鎂光技術燃放團
#2020OnFireDay
結構技師諮詢 在 滅火器 Fire EX. Youtube 的最佳解答
高雄,我們回來了
海風揚起了旗幟,斑駁卻閃耀著光。
在熟悉的港邊,搭建一座舞台。
這天,我們把二十年來的故事,好好地唱一遍。
#只要想把音樂做好的那份執著還在
#只要你們還在 #這一切就會繼續下去
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*歐付寶最低付款金額為168元,因為過年來個吉祥數字
💲PAYPAL
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*人在國外也可使用
【On Fire Day 2020-Fire NEXT 新篇章:滅火器20週年演唱會紀錄】
2/11 除夕夜|晚間22:00首播
播出時間:2/11 22:00 - 2/16 24:00 |限時播送
訂閱滅火器開啟小鈴鐺 ▶︎ https://pse.is/3cf2qf
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⇁ 演出歌單 ⇁
Intro
01 站在這裡
02 生活革命
03 少年家
04 欲走無路
05 憂愁戀歌
06 南國的風
07 基隆路
08 日子
09 天鳥
10 舊照片
11 黃昏公路
12 海島冒險王
13 台十一
14 我在哪裡
15 螺旋
16 Let’s go
17 Pass Away
18 十九
19 無名英雄
20 百年追求
21 雙城記
22 1945
23 島嶼天光
24 The light ft.後藤正文
25 十二月的你
26 晚安台灣
27 長途夜車
- 安可 -
28 同學會
29 人生
30 海上的人
31 石垣好朋友
32 繼續向前行
-
【On Fire Day 2020-Fire NEXT 新篇章:滅火器20週年演唱會】
主辦單位 火氣音樂
指導單位 高雄市政府
協辦單位 台灣高鐵
子皿
Good Show Lab
購票協力 iNDIEVOX
ibon
合作單位 SUNMAI金色三麥
城市商旅
Red Bull
三隻猴子三重麥芽威士忌
南六企業股份有限公司
大都會計程車
媒體協力 KKBOX
誠品書店
吹音樂
StreetVoice
監製 滅火器 Fire EX.
Good Show Lab 劉柏君
演出 滅火器 Fire EX.
主唱吉他手 大正 Sam
吉他手合音 宇辰 ORio
貝士手合音 皮皮 Jc
鼓手 柯光 KG
音樂總監 柯智豪
管樂團統籌 吳智暉
哈管幫
Alto Sax/ Keyboard 吳智暉
Trumpet Nicole 許晨晞
Tenor Sax 歐育齊
Trombone Andy Francis
執行製作 鄭琬儒
Programmer 于世政
火氣音樂
執行長 楊家濬
營運長/統籌 戴偉軒
主辦會計 蔡育昕
藝人經理/後台經理 許碧鈺
宣傳企劃/網路宣傳 董芹妤
執行助理/行政執行 岑詩婷
導演組
導演 Good Show Lab 劉柏君
硬體統籌 Good Show Lab 聞理
視覺統籌 鹿米工作室 伍翔麟
舞監 吳博任
執行助理 顧晏華
音響組
外場音響設計 江啟銘
內場音響設計 邱建鈞
分軌錄音 陳瑩哲
無線電管理/音響助理 蔡晉杰
外場音響助理 黃勝偉
吉他技師 曹志偉
貝斯技師 馬英軒
鼓技師 洪榮廷
鼓組音色調整 余璨宇
燈光組
燈光設計 鹿米工作室 沈佳穎
燈光助理 鹿米工作室 陳岳世
視訊組
視覺統籌 王芳俊
視覺設計 王芳俊、蕭靖儒、周玟茹、李大冠、江光健
現場執行 王芳俊、李學昱、蕭靖儒
長途夜車素材攝影 湯詠茹
串場VCR剪輯 周佳穎
舞台設計 黃豐文、萬維茜
硬體執行 蔣宜成、許毓凌、鍾偉治、林佩樺、劉玲吟、林妗錞、林筑為
舞台設備工程 城鎮事業有限公司
視訊設備工程 成陽傳播事業有限公司
燈光設備工程 鼎悍專業燈光音響工程有限公司
音響設備工程 瑞揚專業音響有限公司
結構設備工程 星船音響工程有限公司
電力設備工程 鴻州企業有限公司
周邊設備工程 展億活動整合有限公司
寄物執行 黃勁嘉
手環兌換區 陳芝陵
執行助理 蕭永源
執行助理 張育珊
服務台諮詢 賴宥蓉
後台小幫手 吳苔瑋
官方周邊商品組
火氣商鋪專員 蔡佳蓉
簡佩萱、黃子瑋、陳艾伶、陳以琳、呂昀澤、陳柏學、盧宗澤、王郁晶
媒體宣傳統籌
子皿有限公司 伍孟軒、楊晏榕、黃涵穎
主視覺設計 黃顯勛
導播組
導播 盧姵文
副導播 林倖如
執行製片 古朝瀚
製片助理 蕭茜
轉播攝影師 李彥勳
轉播攝影師 邱彥銘
轉播攝影師 周奕
轉播攝影師 陳貞文
轉播攝影師 楊大慶
轉播攝影師 蘇芳榆
空拍攝影 四處遊玩
空拍協力 基奇
攝影工程 無限映像製作有限公司
動態記錄組
林士傑、順、湯詠茹
演唱會全紀錄影像製作
編導 盧姵文
剪輯 盧姵文、蘇芳榆
調光 萬芷瑋
後期音樂監製
混音師 賴世凱 NiceGuy
混音錄音室 硬搞錄音室 INGO Studio
錄音師 BENN CHEN (胖虎、這邊音樂那邊設計)
人聲處理 BENN CHEN (胖虎、這邊音樂那邊設計)
管樂後製協力 劉品賢
平面攝影組 叮咚(李建廷)、天天、李建霖
瀚動影像有限公司 蕭志豪、許東正、蘇婉萍
藝人造型
化妝師 顏維音
髮型師 孫沛緹
服裝師 董子瑄
人力規劃執行 瑪思活動
住宿協力 城市商旅
交通協力 林庚逸、蕭吉瑞、簡深安、孟志祥
煙火特效 星鎂光技術燃放團
特別感謝
交通部
高雄市市政府
高雄市文化局 高雄市觀光局
高雄市新聞局 高雄市交通局
高雄市消防局 高雄市警察局
高雄市警察局 鹽埕分局 高雄市警察局 鼓山分局
高雄市工務局 高雄市社會局
高雄市衛生局 高雄市港務局
內政部警政署高雄港務警察總隊
內政部消防署高雄港務消防隊
臺灣港務股份有限公司高雄港務分公司
高雄市立歷史博物館 提供演唱會現場《1945》影像授權使用
台灣土地開發有限公司
立法委員 許智傑
紙風車劇團
綠光劇團
超捷國際物流股份有限公司
曜捷運通股份有限公司
峻富物流股份有限公司
川晟機構
台灣高鐵
子皿有限公司
Good Show Lab
瑪思活動
iNDIEVOX
ibon
SUNMAI金色三麥
城市商旅
Red Bull
三隻猴子三重麥芽威士忌
南六企業股份有限公司
KKBOX
誠品書店
吹音樂
StreetVoice
自由時報
高雄流行音樂中心
順天堂影像工作室
發聲現場股份有限公司
小意思企業社
只要有人社群顧問
VS MEDIA_台灣金媒體有限公司
ENDLESS TATTOO 無盡紋身 小毛 (孫士恩)老師
太陽龍宮 Tom Yeh
太陽龍宮 Sic Lee
Demiadventure
艾迪思創意顧問股份有限公司 Joe 董
樂天桃猿棒球隊
Bad Boy Joe 群組
Jack老師
火球祭榮譽總顧問 江季剛
成大音響 宋老闆、陳大熊
杳桓有限公司 小鳥人
Martin Chao
廖文凱
卡比
感謝愛我們的人,我們愛的人;
感謝我們的家人及所有夥伴;
謝謝 20年來一路支持與協助的你。
#2020OnFireDay #這是屬於我們的日子
結構技師諮詢 在 滅火器 Fire EX. Youtube 的最讚貼文
這是渺小的一天,也是回家的第一天
.
走過少年的衝動 、 跨越成長的迷惘 、 日漸成熟的信念 。
這20年從學校、唱進LIVE HOUSE和海內外各大音樂祭;從台灣、唱到世界巡迴。
帶著這段旅程滿載的收穫回到故鄉,
站在On Fire Day的舞台上,我們一起做到了。
「
只要想把音樂做好的那份執著還在
只要你們還在
這一切就會繼續下去
」
#OnFireDay2020全紀錄即將上線
#我們一起到過這裡
#記得打開CC字幕
.
影像製作:
導演|盧姵文
動態紀錄攝影師|林士傑、順、湯詠茹
轉播攝影師|李彥勳、邱彥銘、周奕、陳貞文、楊大慶、蘇芳榆
空拍攝影|四處遊玩
空拍協力|基奇
剪輯|湯詠茹
調色|萬芷瑋
前往YouTube看高畫質版:https://youtu.be/W0uN7szK8U8
.
『強力預告』
今年除夕夜,滅火器陪你守歲
On Fire Day 2020-Fire NEXT 新篇章演唱會紀錄狂犇上線
我們一起告別艱難的庚子,迎接頭好壯壯的牛牛新篇章
2/11 除夕夜晚間22:00首播
【On Fire Day 2020-Fire NEXT 新篇章: #滅火器20週年演唱會紀錄】
2/11 除夕夜晚間22:00首播|敬請鎖定滅火器YouTube頻道
訂閱滅火器開啟小鈴鐺 ▶︎ https://pse.is/3cf2qf
播出回放期間:2/11-2/16 24:00
#訂閱滅火器YouTube #滅火器20週年演唱會紀錄 #開啟小鈴鐺準時看首播
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「On Fire Day 2020—Fire NEXT 新篇章:滅火器20週年演唱會」
主辦單位 火氣音樂
指導單位 高雄市政府
協辦單位 台灣高鐵、子皿、Good Show Lab
購票協力 iNDIEVOX、ibon
合作單位 SUNMAI金色三麥、城市商旅、Red Bull、三隻猴子三重麥芽威士忌、南六企業股份有限公司、大都會計程車
媒體協力 KKBOX 、誠品書店、吹音樂、StreetVoice
監製 滅火器 Fire EX.、Good Show Lab 劉柏君
演出 滅火器 Fire EX.
主唱、吉他手 大正 Sam
吉他手、合音 宇辰 ORio
貝斯手、合音 皮皮 Jc
鼓手 柯光 KG
音樂總監 柯智豪
管樂團統籌 吳智暉
哈管幫
Alto Sax/Keyboard 吳智暉
Trumpet Nicole 許晨晞
Tenor Sax 歐育齊
Trombone Andy Francis
執行製作 鄭琬儒
Programmer 于世政
火氣音樂
執行長 楊家濬
營運長/統籌 戴偉軒
主辦會計 蔡育昕
藝人經理/後台經理 許碧鈺
宣傳企劃/網路宣傳 董芹妤
執行助理/行政執行 岑詩婷
導演組
導演 Good Show Lab 劉柏君
硬體統籌 Good Show Lab 聞理
視覺統籌 鹿米工作室 伍翔麟
舞監 吳博任
執行助理 顧晏華
音響組
外場音響設計 江啟銘
內場音響設計 邱建鈞
分軌錄音 陳瑩哲
無線電管理/音響助理 蔡晉杰
外場音響助理 黃勝偉
吉他技師 曹志偉
貝斯技師 馬英軒
鼓技師 洪榮廷
鼓組音色調整 余璨宇
燈光組
燈光設計 鹿米工作室 沈佳穎
燈光助理 鹿米工作室 陳岳世
視訊組
視覺統籌 王芳俊
視覺設計 王芳俊、蕭靖儒、周玟茹、李大冠、江光健
現場執行 王芳俊、李學昱、蕭靖儒
長途夜車素材攝影 湯詠茹
串場VCR剪輯 周佳穎
舞台設計 黃豐文、萬維茜
硬體執行 蔣宜成、許毓凌、鍾偉治、林佩樺、劉玲吟、林妗錞、林筑為
舞台設備工程 城鎮事業有限公司
視訊設備工程 成陽傳播事業有限公司
燈光設備工程 鼎悍專業燈光音響工程有限公司
音響設備工程 瑞揚專業音響有限公司
結構設備工程 星船音響工程有限公司
電力設備工程 鴻州企業有限公司
周邊設備工程 展億活動整合有限公司
寄物執行 黃勁嘉
手環兌換區 陳芝陵
執行助理 蕭永源
執行助理 張育珊
服務台諮詢 賴宥蓉
後台小幫手 吳苔瑋
官方周邊商品組
火氣商鋪專員 蔡佳蓉、簡佩萱、黃子瑋、陳艾伶、陳以琳、呂昀澤、陳柏學、盧宗澤、王郁晶
媒體宣傳統籌
子皿有限公司 伍孟軒、楊晏榕、黃涵穎
主視覺設計 黃顯勛
導播組
導播 盧姵文
副導播 林倖如
執行製片 古朝瀚
製片助理 蕭茜
轉播攝影師 李彥勳、邱彥銘、周奕、陳貞文、楊大慶、蘇芳榆
空拍攝影 四處遊玩
空拍協力 基奇
攝影工程 無限映像製作有限公司
動態記錄組
林士傑、順、湯詠茹
平面攝影組
叮咚(李建廷)、天天、李建霖
瀚動影像有限公司
蕭志豪、許東正、蘇婉萍
藝人造型
化妝師 顏維音
髮型師 孫沛緹
服裝師 董子瑄
人力規劃執行 瑪思活動
住宿協力 城市商旅
交通協力 林庚逸、蕭吉瑞、簡深安、孟志祥
煙火特效 星鎂光技術燃放團
#2020OnFireDay
結構技師諮詢 在 hulan Youtube 的最佳貼文
政治大學化南新村位於北市文山區新光路一段65巷1至93號,興建於1960年代,曾住過多名政大教授,保留初期政大復校的教育文化記憶;建築群分為甲、乙兩區,住宅為二層樓加強紅色磚造雙拼建築,建物內部空間精簡,反映1960年代經建條件,而區間留設小公園,形成極富特色的鄰里景況。
不過,由於政大學院空間不足,校方擬在化南新村興建法學院大樓,當地居民反對,向文化局提報文資,訴求全區保留,文資委員也多次前往會勘
聚落建築群修復及再利用辦法
中華民國106年7月27日文化部文授資局綜字第10630079121號令訂定
第一條本辦法依文化資產保存法第二十五條第二項規定訂定之。
第二條聚落建築群之修復及再利用,應基於文化資產價值優先保存之原則,並保存主要紋理、原有建築式樣、風格與外在形貌或重要之開放空間、環境與景觀。
第三條聚落建築群修復及再利用,應符合其聚落建築群保存及再發展計畫之規範,優先保存聚落建築群原有生活形態與無形文化。
第四條聚落建築群修復及再利用,包括下列標的:
一、聚落建築群之建築、構造物。
二、聚落建築群整體空間紋理。
三、聚落建築群保存再利用之必要公用設備、公共設施。
第五條聚落建築群修復及再利用,其辦理事項如下:
一、修復或再利用計畫。
二、規劃設計。
三、施工。
四、監造。
五、工作紀錄。
六、其他相關事項。
第六條前條第一款修復或再利用計畫,應包括下列事項:
一、依據保存及再發展計畫之保存強度分區、分級設定,擬定修復或再利用範圍及內容。
二、現況調查,包括擬修復或再利用範圍內建築物群之環境、景觀、結構、構造與設備、損壞狀況及其他相關事項之調查。
三、文化資產價值與再利用適宜性之評估,原有建築形式工法之調查。
四、景觀維護方針、修復或再利用原則、方法之研擬。
五、必要之現況測繪或圖說。
六、修復或再利用所涉建築、土地、消防與其他相關法令之檢討及建議。
七、依古蹟歷史建築紀念建築及聚落建築群建築管理土地使用消防安全處理辦法第四條所定因應計畫研擬之建議。
八、修景、環境設施整建整備、防災系統設施之設置建議。
九、修復或再利用實施期程及經費概估。
辦理修復或再利用計畫,應置執行主持人一人,並應具開業建築師、相關執業技師或經依法審定之相關系、所助理教授以上資格。
第七條第五條第二款規劃設計,應依前條修復或再利用計畫為之;其內容應包括下列事項:
一、必要調查之資料整理分析。
二、規劃及設計方案之研擬。
三、現況之測繪、圖說繪製及必要差異分析。
四、必要景觀與設施保存之設計。
五、必要之結構安全檢測及補強設計。
六、施工說明書之製作。
七、工程預算之編列。
八、依區域計畫法、都市計畫法、國家公園法、建築法、消防法及其他相關法規適用之檢討。
九、依前條第一項第七款之建議研提之因應計畫。
辦理規劃設計,應置執行主持人一人,並具開業建築師或相關執業技師資格。
前項所定之開業建築師或相關技師,其參與執業之範圍,應依建築法、建築師法及技師法之規定辦理。
第八條第五條第三款施工,應包括下列事項:
一、原有構件、文物種類及數量之統計。
二、各項現況之清理、清點、核對及設計書圖與現況不符事項之記載。
三、依修復原則及設計書圖執行各項保存、修復及仿作等工作。
四、有關施工之傳統匠師或專業技術人員、重要分包廠商與設備商資格文件及名冊之備置。
五、修復構件之量測及彙整。
六、原用材料之保存、修復或更新及品質之管理。
七、原有文物、重要風貌、設備保護措施之執行。
八、施工中因重大之發現所為對業主之通報。
九、依古蹟歷史建築紀念建築及聚落建築群建築管理土地使用消防安全處理辦法第六條第二項規定,將竣工書圖及因應計畫送土地使用、建築及消防主管機關建檔。
施工廠商於第五條第三款施工中,應置工地負責人,並依其他法令或契約規定置相關人員。
第九條聚落建築群修復及再利用之施工工地負責人,應具備下列資格之一:
一、具一年以上古蹟、歷史建築、紀念建築或聚落建築群修復或再利用相關工程經驗。
二、參加中央主管機關自行或委託其他機關(構)、學校或團體辦理之古蹟修復工程工地負責人訓練,並取得結業證書。
前項修復或再利用工程經費達新臺幣五千萬元以上者,並應領有營造業法所定工地主任執業證。
工地負責人於施工期間,應確實到場執行業務。
第十條聚落建築群修復或再利用工程內容中,其保存強度分級高者,原有建築與景觀形貌,應由具備傳統匠師資格者施作。
第十一條第五條第四款監造,應包括下列事項:
一、施工廠商辦理之原有構件及文物種類、數量統計之監督。
二、清理、清點、核對各項現況之督導,並查對設計書圖與現況不符事項及其後續之建議。
三、傳統匠師或專業技術人員、重要分包廠商及設備廠商相關資格文件之查對。
四、對施工廠商執行修復構件量測成果之校驗。
五、施工廠商辦理原用材料保存、修復或更新與品質管理工作之督導及查驗。
六、施工廠商執行原有文物保護措施之監督。
七、施工廠商依修復原則及設計書圖,執行各項保存、修復及仿作等工作之監督。
八、施工廠商現況施工中重大發現提報之查對及建議處理。
九、施工廠商依第八條第九款規定,辦理竣工書圖與因應計畫建檔之協助及督導。
第十二條第五條第五款工作紀錄,應包括下列事項:
一、修復或再利用範圍之建築物群之環境、景觀、構造與設備、損壞狀況施工前後修復狀況之紀錄。
二、參與施工人員與匠師施工過程、技術、流派紀錄及其資格文件。
三、採用科技工法之實驗、施工過程及檢測報告紀錄。
四、修復工程歷次會議紀錄、重要公文書、工程日誌、工程決算、驗收紀錄及其他必要文件之收列。
五、修復成果綜合檢討與建議。
第十三條聚落建築群修復或再利用工程之進行,應受主管機關之指導監督。
前項指導監督,主管機關得邀集機關、專家或學者召開工程諮詢或審查會議。
前項諮詢或審查會議,得為規劃設計之審查、協助審查廠商書件、指導修復工程進行、審查各項計畫書圖及其他必要之諮詢。
第十四條因應聚落建築群之特殊性或非屬聚落建築群整體性之修復或再利用者,經主管機關審查核定後,其修復及再利用得依實際情形簡化,不受第五條至第十二條規定之限制。
第十五條本辦法自發布日施行。
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