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縮時攝影機大廠邑錡第2季將推出最新Brinno智慧貓眼相機(SHC1000W),具有防盜的居家安全、影像處理技術與高節能WiFi等多項功能,獲國際安全博覽會最佳卓越產品獎。邑錡最新安控產品Brinno智慧貓眼相機(SHC1000W)產品,在2017台北國際安全博覽會與2017台北國際智能家居博覽會正式亮相,並獲主辦單位法蘭克福展覽公司舉辦 SMAHOME AWARD比賽評選,頒發本屆最高獎項最佳卓越產品獎 (TOP OF EXCELLENCE AWARD)。此次SMAHOME AWARD獎項共有包括最佳卓越產品、最佳創新、最佳ID設計、 最佳整合解決方案、最佳人氣,以及最佳雲平台軟體等六項。 主辦單位經過三月的淘汰初賽,篩選出28家廠商進入決賽,並於2017智能家居博覽會現場提供決賽產品專區供所有訪客進行參觀與票選。邑錡董事長陳世哲表示,智慧貓眼相機是Brinno原有防盜貓眼相機系列產品結合節能WiFi功能後、 進入智慧家庭領域的全新產品,透過縮時攝影拍攝技術取代傳統大門上的貓眼裝置, 進一步整合拍攝與WiFi雲端傳輸技術發揮居家安全監控的表現, 讓使用者在外出的時候也能透過跨平台消費性電子裝置(手機、電腦、平板等)看見自家大門是否有遭到侵入、偷竊等情況的發生, 並在第一時間通知住戶,大幅提升居家安全。陳世哲表示,新產品預計於第2季將在全球近60個經銷商通路正式鋪貨上市銷售 ,有助帶動邑錡整體營運有更佳的成長動能表現。
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2017-05-1716:18
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錼創科技董事長李允立昨 (1)日表示,有關三星收購是不實的謠言,但錼創目前持開放態度,包括多家Andriod手機系統大廠也開出不錯的價格。圖/歐新社 分享 facebook 三星可能將以約1.5億美元(約新台幣45億元)的價格,收購台灣微發光二極體(Micro LED)製造商錼創科技,錼創科技董事長李允立昨 (1)日表示,有關三星收購是不實的謠言,但錼創目前持開放態度,包括多家Andriod手機系統大廠也開出不錯的價格。李允立昨日強調,目前錼創沒有預設立場,內部也常在討論: 「面板廠是最好的親家嗎?」,很多系統廠也有興趣,因此三星要買錼創只是一個謠言。英屬開曼群島商錼創科技成立2014年,成立以來已100%在台灣募資8億元,晶電投資20%,聯電也是大股東之一,一旦錼創高價出售,晶電和聯電至少獲利四倍。錼創當時是以一群不願意赴中國大陸工作的LED技術人員為班底的的公司,李允立曾是新世紀光電的前技術長。因禁業條款的規定,不能發展LED,因而提早跨入鐳射LED和Micro LED的發展,當時璨圓光電在首輪募資時投資,晶電因為合併璨圓,而成為錼創大股東。 圖/經濟日報提供 分享 facebook 由於錼創擁有不少Micro LED的專利,且目前研發階段還算蠻成功,因而吸引不少面板廠和系統廠商洽談合作,除了三星、LG、台灣和大陸的面板廠以外,還包括Android系統手機大廠。由於Micro LED應用在手機上具有省電和色彩飽和度好的優點,對終端使用者相當有賣點,未來的市場相當大,因此無論是面板廠或是系統廠都要搶速度,即使錼創才成立三年,還在研發階段,因此奪得先機,而變得奇貨可居。李允立分析,事實上Micro LED沒有大家想得那麼貴,目前蓋一座LCD或是OLED廠動輒上千億,但蓋一座Micro LED工廠可能只要100到200億,Micro LED有一些基本的優勢,唯一困難的是「如何做」,錼創就是解決「如何做」這件事。
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對於標榜可發揮高達180TFLOPS的第二代TPU (Tensor Processing Unit),Google說明此項處理器依然是針對開放學習框架TensorFlow加速為主,因此無法像NVIDIA提出Tesla V100等GPU加速模式可額外支援Caffe、Cognitive Toolkit等學習框架。 分享 facebook 相比第一代TPU僅能針對邏輯推演作加速,Google此次宣布推出的第二代TPU不但大幅提昇運算效能,更增加對應深度學習應用加速設計,配合越來越多人使用的TensorFlow學習框架,將使TPU應用領域變得更加多元,甚至直接挑戰NVIDIA以GPU加速的深度學習應用模式。不過,在Google I/O 2017期間進一步向Google詢問,確認第二代TPU設計依然是以針對開放學習框架TensorFlow加速為主,本身並不像NVIDIA Tesla V100等藉由GPU加速模式可額外支援Caffe、Cognitive Toolkit等學習框架,因此在實際佈署應用彈性可能相對受限。只是從TPU大幅去除非必要元件,僅針對深度學習、邏輯推演加速功能優化,預期仍將使NVIDIA面臨不少競爭壓力。但從NVIDIA為使加速學習效率提昇,在新款加速卡Tesla V100架構設計額外加上對應TensorFlow學習框架的Tensor核心,藉此讓深度學習效率可進一步提昇,顯然也是呼應越來越多藉由TensorFlow學習框架產生的深度學習應用需求,同時更有向Google說明GPU加速仍有較廣泛應用的叫陣意味。而對於開發者需求部分,Google方面則認為無論是什麼樣的加速學習模式都有其優點,例如聚焦在TensorFlow學習框架的深度學習,或許第二代TPU能帶來更好加速學習效率,但若是針對TensorFlow以外學習框架應用,NVIDIA的Tesla V100顯然就有較高使用彈性,因此主要還是看本身設計內容挑選較合適的學習模式。同時在越來越多的選擇之下,對於開發者所能使用資源、帶動市場發展動能都能帶來好處。※相關連結》強化深度學習 Google揭曉第二代TPU、TensorFlow Research Cloud服務Volta顯示架構、導入全新Tensor核心 NVIDIA揭曉全新人工智慧利器Tesla V100觀點/Tesla V100加速卡加入Tensor核心設計,或許同時向Google TPU做「回應」 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook
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國防部發言人臉書今天公布漢光1號演習的影片,場景想定是假想中共武力犯台,以澎湖為跳板進犯台灣,國軍制空制海反登陸壓制共軍犯台,當年澎湖的編制仍是澎湖防衛司令部,兵力至少萬人以上。 圖擷自facebook 分享 facebook 國軍漢光33號演習今天登場,國防部今天公布1984年漢光1號演習影片,可以看到當年最新武器裝備如雄風一型反艦飛彈、海鷗飛彈快艇、工蜂六型多管火箭、F-5戰機等。國軍漢光33號演習今天登場,將進行為期1週的實兵驗證,25日在澎湖進行陸、海、空,實兵、實彈演習。而代號為「漢光1號」的演習當年也是在澎湖舉行,由時任參謀總長郝柏村上將主持,之後年年舉行,只有號次更動。國防部發言人臉書今天公布漢光1號演習的影片,場景想定是假想中共武力犯台,以澎湖為跳板進犯台灣,國軍制空制海反登陸壓制共軍犯台,當年澎湖的編制仍是澎湖防衛司令部,兵力至少萬人以上。影片中出現F-104戰機、F-5戰機進行對地攻擊丟擲汽油彈、海軍出動主力作戰艦艇、海軍陸戰隊登陸部隊利用膠筏以萬船齊發方式強行登陸、陸軍進行空降和反空降操演等畫面。影片畫面中還有海軍艦艇發射第一型國人自主研發的雄風一型反艦飛彈、海鷗飛彈快艇、國人自製工蜂六型多管火箭等,加上F-5戰機,都是當時最新型的武器裝備。國防部發言人臉書指出,國軍影像檔案,是國家珍貴的資產。近年來軍聞社陸續執行數位化工程,未來國防部發言人臉書也會刊播相關的影片、照片資料,讓民眾重溫昔日的國軍記憶;這次所公布的國軍首度實施「漢光演習」影片,正是其中的珍貴資料檔案之一。國防部發言人臉書指出,尤其今年適逢紀念抗戰80週年,國防部會適切呈現中國電影製片早期拍攝官兵戰備演訓、愛民助民的紀錄片,請民眾永續支持國軍,凝聚全民國防共識,促進國防事務穩定成長?
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