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[3D視覺計算] 3D視覺機會來臨!
這幾年深度學習技術大大推升影像上的研究,許多核心技術都有超越人類的辨識能力,並逐漸落地為產品。3D感測器以及各種應用則是另一崛起中的技術趨勢;傳統影像屬於2D,透過拍攝將立體環境中某個視角,投影在二維平面中。所以3D影像比2D多了深度資訊(距離相機的位置),更可以透過線性轉換了解觀測物件在3D中的位置,因此3D影像可以獲得更豐富的立體空間訊息,但是也因為與傳統2D影像不同,所以處理複雜度較高,甚至還不知如何發揮這些3D資料的高度潛力。
異構整合時代的協同設計
異構整合時代的半導體經濟價值創造源自於異構整合能以不同於晶片製程微縮的方式持續增進系統的性能,主要是靠封裝的手段整合不同功能、不同製程的多個晶片,創造高性能的新應用,從而增加經濟價值。然而這個領域的開拓不過幾年光景,而手段與以前熟悉的製程微縮迥異,許多工具與方法都還亟待發展。其中面臨的技術挑戰之一為協同設計(co-design),這是異構整合路線圖(Heterogeneous Integration Roadmap;HIR)2019版的主要章節之一。
少量標註樣本的機器(深度)學習
資料的可得性決定機器(深度)學習演算法的可靠度。過去已經有許多研究指出,同一個演算法,當(標註的)訓練資料愈多時,通常演算法的正確率或是穩定度就越高。但在真實的情境中,訓練資料通常是缺乏的,成為應用落地的障礙。
資料經濟與分散式帳本的大想像
若開始談到資料經濟(Data Economy),大多數人會開始連結到Open Data,或者覺得這就是跟AI有關的議題,這都是正確的,那為何會需要連結到分散式帳本呢?
漫步曼谷(二):我見、我聞、我思索
許久沒來曼谷,決定多住2天,也考察一下近年穩定成長中的曼谷。出發前先做點功課,知道台灣是泰國第十二大貿易夥伴,自我國進口61.7億美元,2018年衰退3.3%,而泰國出口到台灣39.4億美元,成長5.2%,是泰國第十三大出口市場。其次,台灣對泰國投資的累積總額為145.9億美元,是僅次於美日的第三大外資。值得注意的是,2018年泰國投資台灣達7,000萬美元,暴增942%,其次泰國移工在台總數也達6萬人,台灣到泰國觀光人數68萬人,泰國訪台的有32萬人,而2019年前5個月遊台觀光客成長率達29%,應該與免簽有關。
如果老化是可以治療的疾病呢?
如果仔細看許多電子業的趨勢報告,或者電子公司的研究方向,醫療電子大概都會在名單上。與通信近的,就會靠向行動醫療,或至少是行動健康監測。至於與人工智慧相關的更是不可勝數。
華盛頓大學的圖靈機
我1986年就讀華盛頓大學計算機系,當時的系館是Sieg Hall。之後華大耗資7000萬美金建築計算機系館(圖一),於2003年落成。
標註的訓練資料不夠怎麼辦?談自我監督學習新趨勢
機器(深度)學習演算法的效益決定於訓練資料的可得性,特別是目前應用中大多為監督式的學習(supervised learning),必須提供(人工)標註資料來訓練。 所以在標記資料量少的領域,前瞻演算法的效力就很難發揮,原因是特定領域的資料較難取得、或是標註成本較高,如醫學影像、工業生產、金融決策等。
淺談新能源市場現況(上):電力需求型態轉變的難題
在過去的文章,我對新能源的幾個重要標的,包含虛擬電廠、能源管理系統及電力輔助服務等,分享我的一些想法。而為了讓新能源世界的面貌更具體的被呈現,接下來我將會透過幾篇文章,搭配發生在各國的實際案例,分別從能源需求型態的轉變、再生能源供給挑戰乃至電力調整機制與對策這三大層面,帶給大家我對未來新能源市場運作趨勢的看法。
漫步曼谷(一):足跡窮盡處,想像啟程時
我們這一代人,對於1997年的亞洲金融風暴應該記憶猶新,而掀起風暴的正是歌舞昇平的泰國曼谷。亞洲金融風暴的前夕,當時擔任泰國國會議員、也是前總理察猜(Chadchart)親信的Pirot透過外交體系的安排到資策會MIC找我,想確認泰國是否可以繼續8英吋晶圓廠的投資計畫。