#秒殺限量 #聯名刀具 #義賣捐款 #台灣設計製造
由台灣刀匠 張竣崴(柴犬)設計的 Deva Blade Skanda 柴犬手工輕作業小折刀 ,台灣相思木刀柄版本,皮套與刀身增加營火部落Logo,採用台灣傳統士林刀的設計,葉形刀刃與茄形柄,日本AUS-8不銹鋼,台灣相思木刀柄,台灣設計、台灣生產,台灣原生刀的外型。
這把刀也是我去年八月之後隨身攜帶的小刀,也是我露營料理包內的小刀,適合隨身開箱,防身,個人野營料理,之前跟柴犬刀具購買過幾把抽獎贈送,這次開放購買,限量50把,價格1500,每販售一件,捐款350給wildone野灣野生動物保育協會,幫助東部的野生動物,讓我們的下一代有更多的機會看到野生動物,訂單一週截止,截止後兩週後交貨。
購買連結:https://shopee.tw/Skanda%E5%B0%8F%E6%8A%98%E5%88%80-%E7%87%9F%E7%81%AB%E9%83%A8%E8%90%BD%E8%81%AF%E5%90%8D%E5%88%80%E5%85%B7-i.28247360.11114008193
柴犬刀具出貨
創作者簡介:
張竣崴(柴犬)
2009~2010
走訪多處打鐵店及台灣原住民刀匠,完成《台灣原住民傳統刀具研究》論文。
2012
加入美國刀匠協會並赴美學習手工鍛造刀具。
2017
取得協會的熟練級刀匠J.S. (Journmen Smith)資格,並於同年獲得協會最佳新人Joe Keesler Award。 修習日本武術居合道,取得中華民國居合道協會三段、及日本拔刀道聯盟三段,擅長各式傳統風格的刀具製作。
產品特色
・輕作業用折刀:輪廓取法自台灣傳統折刀-士林刀,有著葉形刀刃與茄形柄,結構採用無鎖定的摩擦阻力結構(Friction Folder),刀柄為一體成形全原木握柄,帶來不同於金屬握柄的溫潤手感。輕盈小巧及有適當的刀刃保持度,是一款適用於文房工作及隨身攜帶的折刀。
・AUS-8不銹特殊鋼:刀身採用日本愛知製鋼專為刃物開發的不鏽特殊鋼AUS-8,是一款進階版的不銹鋼,添加釩來提升鋼材晶粒的細緻度,並增加刀刃保持度及添加少量的鎳來提升刀具韌性,使刀刃更不易崩口。
・AUS-8不銹特殊鋼:刀背與握桿的部分,使用CNC加工導圓,讓手在握持時不會感受到金屬的銳利感。食指處突起的小護手可以防止食指被刀刃割傷,刀具整體的重心位於螺絲處,是小型刀具最利於操作的平衡點。
・Skanda 皮套:採用植鞣透染皮製作,可兩個方向收入,透染皮的優點是不會因為表面刮花而掉色,皮革表面會隨著使用及氧化變深而增加趣味。也適用於收納一些其他品牌與Skanda大小相近的折刀。
・台灣相思木:深棕色,常被喻為台灣紫檀,「植樹三寶」之一,材質堅硬緻密,紋路獨特,英文名稱:Taiwan acacia,學名:Acacia confusa
刀刃鋼材--AUS-8不銹特殊鋼;拉絲拋光,營火部落雷射雕刻Logo
全長--約 17 公分
硬度--HRC 60
刃長--約 7 公分
刃厚--約 0.3 公分
柄長--約 12 公分
握柄材質--台灣相思木;硝基漆塗裝
附件--Skanda 皮革套 ,營火部落壓印Logo
重量--約 44 公克
設計者--柴犬
產地--台灣
同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過29萬的網紅超認真少年Imserious,也在其Youtube影片中提到,突發狀況 讓工作被迫中止 但是 房貸還是要繳 孩子的補習班費還是要付 00:31 打掃環境 居家清潔 拿回好運氣 01:03 整理硬碟與手機照片 01:49 學會使用google meet & 微軟的teams 02:49 做更多的學習 提供一些適合的軟體 03:40 做點不一樣的事 買東西來做...
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AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫
2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件
【作者: 王岫晨】
物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置,在後疫情時代,企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出,我們可以很明顯看到四大趨勢如下:
新冠疫情加速 AI 部署
根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察(MIT Technology Review)>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示,超過 62% 的受訪者表示,他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織(年營收超過 5 億美元)受訪者的部署率較高,接近 80%。較小型的企業組織(營收低於 500 萬美元)的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示,2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。
企業組織正在提高對 AI 的投資
超過一半(57%)的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升,且接近四分之一的人表示,他們在 2016 年到 2019 年間,年度 AI 支出最少增加一倍。其中,大型企業在 AI 支出的增加更多,73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加,有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。
超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算
儘管對於已經使用 AI 的企業組織,雲端運算是他們最喜歡的基礎架構,不過在越來越需要極低延遲的數據存取,以及終端/邊緣處理能力的應用上,為了兼顧成本效益及運算效率,越來越多應用將往數據產生的來源靠近,邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方,相關的部署將急起直追。
對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求
AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大,讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高,但也期待企業能在公平的、高道德標準,並能顧及永續發展的條件下使用這項技術,特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上,也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。
物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」
根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示,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,可參考圖一。
而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及 B2B 與 B2C(企業對消費者)的應用:震動(Vibration),語音(Voice)與視覺(Vision)。
震動
包含來自多種感測器數據的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展,產生不同應用領域,包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測(如滑倒偵測)、物質偵測(如漏水、漏氣)、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護(PdM),在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見,可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外,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。
語音
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、遊戲主機與其它新的電器。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在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵,因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。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。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、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,甚至拋錨服務與禮賓服務等。
視覺
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。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。其它實例包括農業應用,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可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上,包括利用熱顯影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,觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
推動物聯網運算需求
隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出,更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置,會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強,同時因為對雲端與網際網路的依賴較小,也將具備更高的隱私性與可靠度。因此,Arm對於MCU核心,也 透過新的設計為微處理器帶來智能,降低半導體與開發成本,同時為想要有效提升終端數位訊號處理(DSP)與機器學習能力(ML)的產品製造商,加快他們產品上市的速度。
TinyML
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。它捨棄在雲端上運行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行經過優化的圖型識別模型,耗電量只有數毫瓦特。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。
簡化程式碼的轉移性
把AI函式庫整合進 MCU,將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號,導出數據的型樣,然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器(microNPU),利用像 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。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作,並符合嵌入式設計需求,如此一來,有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中,讓裝置的設計改觀。
附圖:圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。
資料來源:https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U
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💞💞從課程出發,讓視障朋友也可以欣賞「『權力的形狀』南薰殿帝后像特展 💞💞
故宮與新北市板橋高中合作,利用一學期的主題選修課程,以「權力的形狀」特展為主題,讓學生嘗試設計適合視障觀眾參觀博物館的輔具設施。並首次在陳列室同步呈現學生作品!
這是一堂很「IN」也很「硬」的課程,學生要先瞭解故宮重要帝后像的藝術特色及歷史脈絡,再進行田調與訪談,瞭解視障觀眾參觀博物館時的需求,以及對於展覽輔具的期待,最後應用課堂所學習的3D列印、雷射切割等數位自造技術,製作各種參觀輔具,還有同學嘗試為視障觀眾進行口述影像語音導覽,為視障觀眾說明畫作裡的每一個細節。
展場中還有三張富麗堂皇的座椅,也是板中師生與故宮同仁共同協力設計,從帝后像座椅的局部,加上一些想像模擬,將畫中的座椅實際製作出來,並用CNC技術,以及仿古家具師傅協力合作,復刻出畫作中座椅的美麗紋飾雕刻,讓視障觀眾也能坐上龍椅,經由觸摸體驗,感受皇家坐具的奢華。
11日當天,亦邀請伊甸基金會的視障朋友,搶先體驗故宮特展中的視障觀眾輔具,視障觀眾坐上座椅,驚呼原來龍椅這麼大一張,更興奮的告訴我們,有龍頭的龍椅坐上去,真有皇帝的感覺,她體會到什麼叫權力的「形狀」了!!
不僅視障朋友可以體驗,一般大眾也能夠前往陳列室,好好欣賞故宮珍藏的帝后像,更要來感受一下板中學生的作品。
歡迎大家一起來 .....
看展 🧐🧐 坐(龍)椅🐲🐲 當皇帝(后)👸🤴
*************************
資訊傳送門
「權力的形狀—南薰殿帝后像」特展
展 期:110年1月1日至110年4月6日
展覽地點:故宮北部院區 第一展覽區 202 208 212
展覽網站:https://theme.npm.edu.tw/exh110/FacetsofAuthority/
#特別感謝 #新北市立板橋高中行政團隊 #劉頌真王巍潔老師特教專業諮詢 #林世國林明鴻老師技術指導 #各方單位協助支援
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突發狀況 讓工作被迫中止
但是
房貸還是要繳
孩子的補習班費還是要付
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07:29 最重要的一件事
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解密科技寶藏 2020 未來考古 8.13 ~ 8.30 台北花博園區流行館
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展期:2020/08/13 – 2020/08/30
開放時間:每日10:00-18:00
地點:台北花博園區流行館(台北市中山區玉門街1號),捷運圓山站(近1號出口)
#解密科技寶藏 #未來考古
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版上的各位前輩好
小弟我在機械小小廠上班
但目前遇到了無法進步的難關
先介紹一下自己
我25歲
只有大學學歷且本身不是機械科畢業,由於家人希望我能學一技之長,所以我選擇了車床
產業,我知道機械業是辛苦且薪水遠遠不及科技業,但其實本身並不排斥也願意低著頭去
學習,但目前公司都以cnc 走芯車台為主也很少碰到傳統的車床,對於概念和一些名詞很
陌生,上班了將近一年六角板手我知道是什麼了、換刀、上下料、洗料、包裝、換油...
等,但困擾我的還是架車台
大家知道很多師傅其實都是用手打程式而非繪圖再轉程式(好像對熟悉的人來說手打比較
快)剛好公司其實也沒有任何電腦繪圖設備及人員,全部都是手打程式,問了師傅,他說
這些轉速、進給、選刀都是靠經驗累積的,我相信,但卻覺得應該有好的方法或步驟去學
習,公司比較年長的師傅其實不是不願意教我,而是他們不知道怎麼教(個人感覺),所
以想請問各位前輩有沒有什麼好的方向可以讓我去默默的引導他們,我知道我要試著去問
,但就不知道從何開始。
常常趕貨時,師傅們都在忙,這時候是我最尷尬的時間,因為我一個人無法完整的按圖施
工,光選刀寫程式我就垮了,每次都要有一位員工被我纏著浪費時間,然後到最後我還是
不懂,他就把程式改好了架好了..只能默默的在一旁檢查檢驗其他幾台上的零件尺寸,
(覺得自己廢...還可以領薪水....
幫不到公司...老闆看了我好像也很無奈,但傳統的他好像也沒什麼方法,只有說,等時
久了..就會了...
好吧你一定會問我那留在這沒制度教學的公司幹嘛..
我就只覺得,師傅們很好,光這個就夠了,只是我學的速度好像頗慢...
自己也想學更多,卻不知道怎麼起手..也想把公司帶起來..
另外公司做的零件形狀偏簡單,不是高難度的,但我還是覺得難...QaQ
離題了,我要問...可以直接從cnc程式著手嗎,還是真的要去傳統廠做起來,重頭學?
謝謝各位看完一篇文長卻不長知識的文章...
但我想很多剛進機械業的應該也會遇到這樣的問題吧..?
希望能與大家在此切磋:)
謝謝~
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.224.15.204
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Mechanical/M.1432574134.A.BF4.html
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