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2021-09-23 20:00:58 有 2 人按讚
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📌5 個常用的專案管理工具：曾看過有些專案經理光用 Excel 就能管理專案，心理雖然佩服，但現在已經有更多好上手、視覺化的工具可以使用，以下按照小人物的使用經驗從簡單介紹到複雜
.
👉第 1 個 Todoist
非常容易上手，能做專案管理，也適合個人時間管理，透過待辦事項的清單，該專注的只有現在該做的事情，操作簡單的工具就等同於有效率
.
👉第 2 個 Trello
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Hi 我是小人物 社會學系畢業後跨領域轉職5次 目前於全球2000強科技產業 擔任軟體產品經理Product Manager 任職過新創、中小企業、跨國集團；動畫設計、講師、行銷、企劃、PM、主管等職務
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文茜的世界周報 Sisy's World News By 文茜的世界周報 Sisy's World News

2021-07-02 11:35:33 有 2,591 人按讚
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0702紐約時報

*【歐盟“電子疫苗護照”正式生效】
該護照將允許歐盟成員國的居民在完成疫苗接種的前提下更自由地出行，這對希望提振旅遊業的國家來說是一個期待已久的里程碑。但各國對何時何地由誰來核查仍未達成一致，其認證的疫苗種類也引發了一些摩擦，當前被接受的四種疫苗僅包括輝瑞、莫德納、阿斯特捷利康和嬌生。
https://www.nytimes.com/2021/07/01/world/europe/eu-digital-covid-certificates.html

*【緬甸政變後疫情急劇惡化，感染人數飆升】
翁山蘇姬此前的疫情遏制計畫被擱置，疫苗被優先供給士兵而非老人和醫護人員。緬甸正在為軍政府對大流行的忽視付出代價，根據軍政府公佈的數位，當前該國新冠檢測陽性率已達22%。專家指出，還有更多病例未被發現。更令人擔憂的是，該國與印度接壤的三個社區已經發現Delta變種。在已有大批醫護人員因抗議政變而罷工的情況下，緬甸的醫療保健系統可能會因疫情而崩潰。
https://www.nytimes.com/2021/07/01/world/asia/covid-myanmar-coup.html

*【嬌生公司稱疫苗可預防 Delta 變體】
嬌生公司報告說，即使在接種 8 個月後，嬌生公司的冠狀病毒疫苗對高度傳染性的 Delta 變體也有效。這一發現應該會讓 1100 萬接種疫苗的美國人放心。該公司表示，與對原始病毒的有效性相比，該疫苗對變體的效力略有下降。但是這種疫苗對Delta變體的效果，比在南非首次發現的Beta變體更有效，這種模式也出現在mRNA 疫苗中。
https://www.nytimes.com/2021/07/01/health/coronavirus-johnson-vaccine-delta.html

*【Covid-19實時更新】
#Delta變種正在蔓延的葡萄牙，在其最大的城市和旅遊中心重新實施了夜間宵禁。根據《紐約時報》數據庫，在過去 14 天裡，葡萄牙的平均每日病例數幾乎翻了一番，達到 1,600 多例，但仍遠低於1月每天超過 12,000 例的峰值。
科學家認為，Delta 變體的傳播性可能是冠狀病毒原始毒株的兩倍。大多數現有疫苗似乎對 Delta 變體有效，但專家表示，隨著新變體的傳播，需要顯著提高疫苗接種率並採取持續的預防措施來控制大流行。
#世界衛生組織表示，聚集在體育場館、酒吧和酒吧觀看歐洲錦標賽足球比賽的人群已推動整個歐洲的冠狀病毒病例增加，引發了對另一波病毒浪潮的擔憂。
#數據顯示，Delta變體並未推動英格蘭的住院率激增。儘管最近幾週冠狀病毒感染人數急劇上升，但住院率仍然很低。6月21日至6月27日，每週住院率為每10萬人1.9人，與前一周持平。
#美國整體上，無法達到拜登在7月4日提出的疫苗接種目標，但已經有20個州達標。
#非洲聯盟Covid-19問題特使，敦促歐洲放寬對疫苗製造商出口的限制，以便非洲國家可以購買更多劑量，並試圖阻止主要由更具傳染性的Delta病毒驅動的快速蔓延的第三波大流行
#印尼總統佐科威宣佈了對爪哇島和巴厘島部分地區的新限制，以遏制迅速蔓延的Delta病毒，包括關閉清真寺、學校、購物中心和體育設施。
https://www.nytimes.com/live/2021/07/01/world/covid-19-vaccine-coronavirus-updates?type=styln-live-updates&label=coronavirus%20updates&index=0&action=click&module=Top%20Stories&pgtype=Homepage

*【川普集團涉嫌稅務犯罪被起訴】
該集團被控在長達15年的時間內，通過隱瞞大額津貼和獎金來幫助其高管逃稅；該集團首席財務官AllenWeisselberg被控逃稅170萬美元，並面臨重大盜竊、稅務欺詐等其他指控，已向當局自首。川普本人沒有受到指控，但川普集團及其高管的被訴將把針對這名前總統的刑事調查帶到一個新的階段。
https://www.nytimes.com/2021/07/01/nyregion/allen-weisselberg-charged-trump-organization.html

*【川普沒有被起訴，但指控仍然威脅著他】
在所有的懷疑和預期之後，這並不是一個涉及俄羅斯的陰謀，廣泛的洗錢活動，也不是對敲詐勒索和腐敗的全面指控。相反，是一項調查揭露了所謂的濫用普通福利的行為，如租車、公寓和學校學費，讓川普的家族企業從房地產品牌帝國到刑事被告。這起針對前總統旗下企業的刑事案件，可能會給他的財政帶來打擊，而他仍然是紐約法院廣泛調查的焦點。
https://www.nytimes.com/2021/07/01/nyregion/trump-organization-indictment.html

*【美國提議15%全球最低稅獲130個國家支持】
世界各國朝大幅改革全球稅收計畫邁出關鍵一步，有130國和地區同意設定最低企業稅率，並對臉書和Google這類大型跨國企業的稅收分配規則達成共識。
經濟合作發展組織（OECD）歷經多年波折後，終於談成這項協議，為20國集團（G20）財長簽署原則性協議奠基。OECD表示，處理了稅務漏洞，將有上看1,500億美元的稅收。
https://www.nytimes.com/2021/07/01/business/global-minimum-tax.html

*【稱佛羅里達建築狀態良好的檢查員將接受調查】
Ross Prieto2018年11月向公寓業主保證，儘管諮詢工程師表示擔憂，但他們的建築似乎“狀態非常好”，這是調查人員在試圖確定導致6月24日失敗的原因時可能要審查的許多事項之一，造成至少18人死亡，140多人下落不明。至於是什麼導致了坍塌，目前還沒有什麼線索，專家們希望調查人員能夠研究一系列的潛在因素，包括推遲按照顧問的建議進行修復；設計或施工缺陷；地下土壤的任何問題；還有一種可能性是，一些外力（例如，一輛撞到地下停車場柱子上的車輛）可能影響了建築的一個關鍵結構部件
https://www.nytimes.com/2021/07/01/us/ross-prieto-surfside.html

*【拜登與倒塌事故中等待的親屬見面】
拜登總統週四花了三個小時慰問在邁阿密海灘附近倒塌公寓中遇難或失蹤者的家屬，由於擔心建築群的其他部分也可能倒塌，救援人員當天大部分時間先暫停搜尋，他們對痛苦的親屬說“等待是無法忍受的”。拜登在鄰近飯店舉行會面，他表示，和一位剛剛失去丈夫和小男孩的婦女坐在一起，她不知道該怎麼辦。另一個幾乎失去了整個家庭，看著他們，只能祈禱和懇求上帝讓奇蹟出現。
https://www.nytimes.com/2021/07/01/us/politics/miami-building-collapse-biden.html

*【威廉王子和哈利王子短暫重聚，為戴安娜王妃雕像揭幕】
週四，這對疏遠的王子擱置分歧，在倫敦肯辛頓宮出席了一個戴安娜雕像的揭幕儀式，紀念她的60歲冥誕。不過，這並非是一個和解時刻，威廉和哈利仍然幾乎沒有和對方說話。
https://www.nytimes.com/2021/07/01/world/europe/diana-statue-william-harry.html

*【華盛頓州和奧勒岡州與高溫有關的死亡人數攀升至近 100】
北美遭遇致命熱浪襲擊。近日以來，在美國的華盛頓州和奧勒岡州，與酷熱有關的死亡事件已攀升至接近100例。而從上週五到本週三下午，加拿大的不列顛哥倫比亞省至少報告了486例猝死事件，而該省往常的平均五日內猝死病例數為165 例。
https://www.nytimes.com/2021/07/01/us/heat-wave-deaths-oregon-canada-washington.html

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2021-03-08 18:09:20 有 1 人按讚
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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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google 工程師 種類 在 李黎哈哈LilyHaha Youtube 的最讚貼文

李黎哈哈LilyHaha By 李黎哈哈LilyHaha

2020-08-14 21:00:34 有 4,518 人看過 有 134 人喜歡
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[德國留學申請分享]
繼上次訪問芝凡後，就多多少少有一些留言是關於到德國念大學的問題，然而每個人的情況不同，選擇就會或多或少有些差異。所以這個影片就是針對高中/高職畢業後要如何到德國念書去做解釋。對於高中生來講，學測53級分是一個門檻，只要跨過去就可以有資格去申請德國的大學，這時只要考慮你本身的語言能力即可。不過對於那些沒有考到53級分的人呢？或者是根本沒有考學測的高職生呢？
影片當中除了分享申請德國大學的資格，也會跟大家聊聊什麼是德國預科，也就是大家說的先修班，那預科的種類又有哪幾種呢？私立預科與國立預科有什麼差別嗎？看下去大家就知道了！

▷▶︎ 幫助你更快的找到問題
-------------------------
00:26 台灣與香港高中畢業就可以申請德國大學的資格
01:37 高中畢業但學測成績低於53級分
02:31 高職生，沒有學測成績
03:20 預科/先修班 (Studienkolleg)是什麼？
04:45 預科的種類有哪些？
06:33 如何挑選預科？
07:32 實用網站介紹？

[實用網站分享]
Anabin 查詢申請資格 Entrance Qualifications
https://anabin.kmk.org/anabin.html
DAAD Taiwan 查詢獎學金、申請資格
https://www.daad.org.tw/zh/
DAAD 學程、校系查詢
https://www2.daad.de/deutschland/studienangebote/international-programmes/en/
Studienkolleg.com 公立預科查詢
http://www.studienkolleg.com/staatliche-studienkollegs#

▷▶︎ More LILYHAHA
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▪︎ Instagram: https://www.instagram.com/lily.hahahahana/
▪︎ Email: [email protected]
(更多留學諮詢、合作，請來信)

▷▶︎ About LILYHAHA
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留學不在只是夢想，過去在準備德國留學的路上，資源總是相對英美少的很多，因此希望透過YouTube這個平台，來分享更多在歐洲的留學＆工作經驗給大家，想到德國工作？想到德國念碩士？但卻沒有什麼方向，都可以跟我聊聊喔！

▷▶︎ 留學德國申請祕訣-免費資源
----------------------------------------
▪︎ 底下留言告訴我你的eamil，即可領取申請祕訣喔！
▪︎ 私訊預約免費留學諮詢30分鐘

▷▶︎ 這些影片會讓你對德國有更多了解
-------------------------------------
⇢德國留學＆生活
▪︎ 德國亞洲超市：https://youtu.be/B2xAXR5in8E
▪︎ 德國一天需要多少德文：https://youtu.be/qsmiffED25Y
▪︎ 德國外食花費：https://youtu.be/DDH8coykU3A
▪︎ 德國大學排名：https://youtu.be/9XWqweyKowo

⇢德國留學訪談
▪︎ 高中申請學士（慕尼黑大學）https://youtu.be/rL3eG-X3NfQ
▪︎ 德國碩士獎學金（慕尼黑工大）https://youtu.be/HvS2e6WjZzo
▪︎ 瑞士博士申請（蘇黎世聯邦理工）https://youtu.be/nT0HYE1Ctn0
▪︎ 瑞士碩士申請（洛桑聯邦理工）https://youtu.be/ATmVnNDhHTE
▪︎ 德國科大碩士（Hochschule Esslingen) https://youtu.be/gdIAPx4gmbE

⇢德國工作&實習
▪︎ 德國互惠生：https://youtu.be/x2Zysm7-0yk
▪︎ 德國畢業賺多少：https://youtu.be/FzBh5MRSuO4
▪︎ 德國實習＆打工經驗：https://youtu.be/81CnfYIXJMA
▪︎ 德國軟體工程師：https://youtu.be/mY1K17nUzGU
▪︎ 瑞士Google工程師：https://youtu.be/7ly1ZCUldss

▷▶︎ key words 關鍵字
----------------------
李黎哈哈 李黎哈哈訪談系列 德國留學 歐洲留學 德國工作 德國實習 德國生活 歐洲生活 德國簽證 留學申請 留學心得
🎥在使用的影片拍攝剪輯器材
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李黎哈哈LilyHaha

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Hello 大家好我是李黎～2020年3月從德國碩士畢業 原本很認真的想用自己的專業在德國找工作 但其實從來沒有靜下來思考自己到底喜歡什麼 高中畢業隨著學測成績念了環工 大學畢業隨著“出國讀書好像會有更好的發展”去了德國 念了兩年後開始找工作 但發現到沒有熱愛的事情要怎麼去做 動機信寫的再漂亮終究不是我自己真正想要的 所以今年完全從一個“在乎社會眼光的自己”變成“想要為自己的人生做點改變的自己” 所以目前開始經營自媒體 拍影片剪影片摸索自己興趣的事真的很開心ˇ ˇ 我的頻道主要是在分享德國留學生活 雖然我不是很愛自己念的東西 但我愛這個地球 我的頻道就是想要幫助那些想到歐洲留學的人 之後也希望可以幫助到更多迷茫的人 不要跟我一樣
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在十多年前，最能吸引有經驗軟體工程師的公司是Google；所以當時Google對有經驗熟手的面試非常 ... 在眾多技術面試時段當中，通常包括以下三種類型：.

#70. 標準職業類別 - 統計資料查詢

車輛工程師; 海事工程師; 航空工程師; 造船工程師; 熱工工程師; 輪機工程師; 機械工程師; 鑄造工程師; 航空工程技師; 航空器設計師 ...

#71. Google實驗室 - 中文百科知識

Google 實驗室（Google Labs）是一個用來演示Google還在測試階段的新項目產品的網站。 ... Google 實驗室是為Google 工程師和有探索精神的Google 用戶而開設的演練場。

#72. 工程師與設計師- 解決方案- Nebo

將檔案庫與Google 雲端硬碟、iCloud 或Dropbox 同步，讓您隨時隨地都能查閱筆記。 輕鬆分享. 可輸出成PDF、純文字或.docx 檔案， ...

#73. Google 工程師發現：網購USB Type-C 傳輸線可能會燒壞電腦！

USB Type-C 傳輸線種類繁多，雖然都是標準傳輸埠，但線材、轉接頭等品質參差不齊，部分不合規格的USB Type-C 傳輸線，會已超過安全標準的電流進行充電 ...

#74. Google盼招台灣在地人才！比薪水：新鮮人年薪可望上看1330K

據比薪水（https://salary.tw/）薪資情報顯示，若以一年年資計算，在台灣Google工作的工程師月薪平均可超過十萬，行銷、產品設計等職務亦有65K以上， ...

#75. 如何打造黃金團隊？Google招募人才的8個重點 - 創新拿鐵

Business Insider於2015年全美五十大最佳工作職場的調查指出，Google被評選為全美第二名。Google總部擁有不同 ... Google工程師需要具備的四大特質。

#76. 2020年臺灣工程師喜愛的程式語言與資料庫竟然跟全球流行不 ...

如果在寫程式時遇到了問題，我會先嘗試把程式跳出來的錯誤資訊拿去Google搜尋，而Stack Overflow通常都是搜尋結果排名前面的推薦解答。 Stack Overflow自 ...

#77. [求職] 工程師、軟體工程師、種類、工作內容介紹

念電子、電機、資工等，這些工科科系的、未來出路、工作種類、工作內容。 我就用在這圈子混了十年的經驗，給年輕人一些介紹吧～. 首先，工程師最常見 ...

#78. Google软件工程之道（二）软件开发 - 知乎专栏

Google 强烈鼓励工程师使用正式批准的5种程序设计语言C++、Java、Python、 Go或JavaScript之一进行编程。减少编程语言的种类可以减少代码复用和代码 ...

#79. 工程師工作內容、軟體工程師的必備條件與工作內容 - 金克網路 ...

而這樣說也不是沒原因，因為軟體工程師工作內容就是「軟體」，也是我們現在生活中行影不離的，包括手機、電腦裡的FB、GOOGLE、LINE、遊戲都是屬於軟體，因此，軟體 ...

#80. 技術牛人告訴你，什麼才是真正的工程師文化？| 黑馬薦文 - 壹讀

因此，我認為，工程師文化就是自由加效率！ 以上列舉的這些特徵，來源於：Google的《重新定義公司》（How Google Works）、我在Amazon的工作 ...

#81. 好想擠進Google ！除了外語能力好，外商最愛雇用「這群人」

LinkedIn是國際企業網羅人才的社群平台，外商公司也會在那裡釋出大量資訊，有些人力銀行未必會有的工作機會，也可以在那裡找到。唯一需要注意的是， ...

#82. 三種工程師-- Coder, Hacker and Architect - St. Threath

他們是三種類型的工程師中技術最高超的一群(如上圖左方的人)，也常常是 ... 個人電腦發明者Stephen Gary Wozniak，還有許許多多的Google工程師們。

#83. Edmond Lau:"有效的工程師"｜在谷歌的講座 ... - VoiceTube

#84. Google的產品質量之道 - IT工程師數位筆記本

為了實現他們的質量哲學，Google有三種類型的工程師，Whittaker解釋道：. SWE或者軟件工程師是傳統的開發角色。SWE編寫最終交付給客戶的功能代碼。

#85. Google 資深工程師：想進入全球頂尖公司，必備這5項關鍵能力...

很會寫程式就可以當一個傑出的工程師嗎？矽谷科技公司的資深工程師們認為，還必須具備五項能力。曾任職於Google和Quora、現任Quip軟體工程師的EdmondLau， ...

#86. 管理擁有者、使用者和權限- Search Console說明

每項資源都必須有至少一個已驗證擁有者，否則所有使用者都無法存取該資源。擁有者分為兩種類型，兩者的權限相同：. 已驗證擁有者：透過權杖(例如上傳到網站中 ...

#87. 管家王︳工程師夫婦打造簡約風家居伸縮飯枱+卡座慳位預留 ...

疫情下減少外出，小孩也只能留在家中玩樂，一對工程師夫婦最近為610呎新居裝修，採用簡約清新的風格，除了書房裝修充滿童真，客廳亦透過卡座、伸縮飯 ...

#88. [問卦] 不google能馬上說出青眼白龍防禦力嗎？ - PTT 熱門文章 ...

17 F 推ishdtt598: 下一篇不google說出青眼白龍種類 101.9.134.129 03/29 01:32. 18 F →MarcPolo: 2500啊輕輕鬆鬆 101.8.10.138 03/29 01:34. 19 F 推t2134563: 講出敘述欄 ...

#89. 人才招募- 台灣積體電路製造股份有限公司

用熱情與創意，從這裡開創你的精彩人生。 研究與發展工程師. 我們推動數位時代進步，提升生活與文明的水準。研究前瞻 ...

#90. Readmoo讀墨電子書 台灣最大繁體中文EPUB電子書服務

Readmoo 提供高品質的繁體中文EPUB 電子書，搭配絕佳的閱讀體驗！手機、平板、桌面隨時暢讀電子書。歡迎愛閱讀的你加入Readmoo 一起買書、看書、分享書。

#91. 演算法統治世界| 誠品線上

一場由數學家+工程師聯手的寧靜革命早已佔據了絕大部分的網路世界與金融市場你想要被 ... 利用「演算法」，Facebook不斷重新定義我們的各種「朋友」，Google則因此丟出 ...

#92. 最高65万美元！2021美大厂码农收入一览|ibm|薪资|工程师 - 网易

Waymo重度依赖人工智能来训练控制自动驾驶汽车的软件，Waymo的Alphabet部门开出了122000到300000美元的年薪。具体数额取决于工作种类的不同和工作地点。

#93. 想當工程師

有人說工程師種類是以硬體、韌體、軟體來區分，聽起來好廣泛哦~~對從來沒學過的人可能一個頭二個大前言. ... 高中還沒畢業，就在Google當工程師！

#94. Steam極度好評《核心守護者》試玩：多人合作體驗佳想當邊緣 ...

遊戲現有大概可以玩10～20 小時的內容，地圖會依照礦物資源種類劃分層級，玩家需要在每個層級開拓並製作出對應層級的科技物品後再往下發展，能體驗到 ...

#95. 【書摘】春花如何燃燒生命？種子為何一心遠行？跟生物學家走 ...

《森林祕境》是一本時間之書，它演化自生物學家哈思克教授時常漫步駐足的田納西州山間老生林一塊土地。哈思克教授的企圖是，藉由觀察生物群落與環境 ...

#96. Google模式: 挑戰瘋狂變化世界的經營思維與工作邏輯 - Google 圖書結果

特定種類網站的品質評分,因為我們不想讓使用者點選連結後進入低劣的網站。 ... 雇用的第一位產品經理,後來加入Google的廣告團隊,成為首席工程師。

#97. 2022新竹竹北母親節蛋糕推薦，水果蛋糕、戚風蛋糕 - 波波黛莉

Google 評價：4.3⭐(1116則評論) ... Google評價：4.7⭐(269則評論) ... 老闆跳脫工程師的圈圈，離開竹科，遠赴法國學藝，這是Bisou Bisou Pâtisserie ...

#98. 前端工程師彙整

同時，Search Console 也會顯示一切正常——但僅限於行動裝置，在桌機上就不正常了。 放心！Google 正在修復錯誤. Google 團隊現在正致力於改善軟404 分類的 ...

#99. 你準備好迎接凱蒂了嗎？ 拉澤「你好基蒂和朋友版」的發佈 ...

Razer 是一家歷史悠久的製造商，產品種類繁多，不僅包括眾多高性能遊戲設備，還包括分銷設備和環保產品。\r\n我們將在相當短的時間內宣布和發布新產品 ...