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投資者要注意了!財務報表出現「這些字」,可能是財務風險的前兆?

研之有物│中央研究院_96
・2017/11/14 ・3366字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 551 ・八年級

什麼是「財務資料分析」?

投資理財除了靠經驗與運氣,能否更科學一點?中研院資訊科技創新研究中心的王釧茹助研究員,與團隊運用機器學習分析財報中的「軟資訊」,找出「特定詞彙的出現」跟「企業財務風險」的關係。

「老實說不想去當資工工程師,覺得財金領域應該比較有趣吧!」因為這個念頭,王釧茹從大學開始投入財務資料分析:用數學模型及電腦計算資料,解決財務問題。 攝影/張語辰

若要發行或交易「衍生性金融商品」,例如期貨(Futures)、選擇權(Option),往往需要知道其「理論價格」是多少。為此,早期華爾街聘請許多稱為 “Quant” 的人才 ,擁有物理、數學等專業背景,透過電腦計算金融模型,為衍生性金融商品定價、或預測市場行為。

早期的 Quant 是透過「理論」來定價、分析或預測市場行為,現在則引入透過「資料」進入此過程。

最大的不同在於:以往數學模型是依照理論,假設股票遵循某種分配去擬定理論價格,但理論和假設是會改變的;資料分析則基於現實存在的金融資料,有什麼資料、就說什麼話,而這種專業正是王釧茹團隊所擅長──尤其是財務報告中的「軟資訊」。

資料科學家被形容是「21世紀最性感的職業」,華爾街也招募大量的資料科學家,有別以往從「數學理論」解決問題,轉變為用「實際資料」來解決問題。 圖片來源/Rawpixel

會有這樣的轉變,拜賜於電腦硬體的發展、機器學習的進步,也因為大量的資料不斷累積,而美國證券交易委員會 (Securities and Exchange Commission,縮寫 SEC)更規定上市公司要依規撰寫財務報告,累積了許多格式標準、具豐富資訊、可供分析的財務資料。

財報字裡行間 潛藏企業的情緒

若要簡單說明「硬資訊」和「軟資訊」的差別,「硬資訊」主要為財報或市場資訊中的數字,例如企業的每股盈餘 (EPS) ,多為結構化資料;而「軟資訊」主要是文字資料,例如會計事務所撰寫財報時使用了哪些詞彙,來描述下個年度企業經營的發展方向,多為非結構化資料。

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軟資訊,也就是書寫者在特定情境脈絡下,依照判斷、情緒寫下的文字資料。

「2011 年我們看到 Tim Loughran 和 Bill McDonald 的財務情緒字典發表在 《Journal of Finance》,堪稱財務界的《Science》期刊,就知道這是未來重要的趨勢之一!」王釧茹回想,因此和團隊運用這套財務情緒字典,看看後續能進行什麼研究。

Tim Loughran 和 Bill McDonald 將財務領域的用詞分為這六大類情緒,奠定王釧茹團隊的軟資訊分析基礎。 資料來源/Tim Loughran and Bill McDonald, 2011, When is a Liability not a Liability? Textual Analysis, Dictionaries, and 10-Ks, Journal of Finance, 66:1, 35-65. 圖片重製/柯旂、張語辰

用「軟資訊」預測企業財務風險

傳統的財務資料分析領域,許多研究及實務上多傾向分析硬資訊,而王釧茹團隊選擇了分析「軟資訊」的新方向。

10-K 財務年報,為企業給美國證管會 (SEC) 的正式財報,內有公司運作狀況的詳細描述。 資料來源/Starbucks

王釧茹團隊運用「10-K 財務年報的第七章」,也就是陳述企業管理和未來方向的章節文字,運用該企業未來的「股票報酬波動(Stock return volatility)」 數據作為風險指標,藉此分析財務報表詞彙與風險的相關性。

「若今天 A 公司股價上漲 70%,隔天突然又跌 50% ,這個報酬波動太大,普遍會被認定為財務高風險的公司。反之,如果公司股價穩定維持高價或低價,就會被視為財務低風險的公司。」王釧茹說明為何會選擇「股票報酬波動」,作為訓練電腦預測未來企業財務風險的資料。

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團隊開發的機器學習模型,訓練資料包含 1996-2013 年期間各企業的財務報表,篇數超過萬篇、字數超過十萬字,而資料變數高達好幾萬維度,有別於過往的統計分析難以處理超過二十維度的變數。

電腦分析某企業的 10-K 財務年報後,接續分析後十二個月該企業的股票報酬波動,訓練電腦自動找出「財報詞彙」與「未來財務風險」的關係。時間點依各企業發表年報的時間而有所異動。 資料來源/王釧茹提供;圖說設計/柯旂、張語辰

財報看到哪些字要注意?

王釧茹團隊研究發現,財報中出現 default 這個單字,跟該企業後續的財務風險高度相關。你可能會疑惑, default 不是「預設」的意思嗎?其實在財務報表中, default 是「違約」的意思,像是 2008 年金融危機前大受歡迎的金融商品「信用違約交換」就稱作 Credit Default Swap 。

圖中圓圈越大,代表該單字與財務風險越具正相關性。(單圓框為只透過財報中六大情緒詞分析的結果,雙圓框為運用財報所有單字分析的結果) 資料來源/On the Risk Prediction and Analysis of Soft Information in Finance Reports

王釧茹團隊分析發現, sureti 擔保、delist 赤字、forbear 隱忍,這些字與財務風險高度相關。而 amend 這個字是「改變」的意思,一般用在企業通過法律程序的某種修改行為,若在財報中高頻率出現,也能聯想到公司經營管理常常改變所帶來的風險。

但你可能會好奇,為什麼 nasdaq 跟財務風險竟然也有這麼大的關係,而且還被分類成負面情緒的字?

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為了找出答案,王釧茹團隊亦開發 FIN10K: Financial Reports Analysis 平臺,用以查找財報原始資料、分析上下文,發現財報中 nasdaq 常被隨著 delisting 出現,delisting 為「除名」,兩個字組合一起在金融界為「退市」的意思,也就可以理解當 nasdaq 這個字出現,會跟財務風險高度相關。

出現 Nasdaq 單字的企業財報,多為高風險等級(RR5 或 RR4,後方括號內的百分比數值為股票報酬波動)。找找看, Nasdaq 常伴隨著 delisting 出現。 資料來源/FIN10K: Financial Reports Analysis

另外一個有趣的發現,unsecured note 也就是「未擔保債」,雖然字面看似負向,但若出現在財務報表中,代表該公司的財務狀況較佳、可被信任,才能發行未擔保的債,未來的財務風險也相對較低。

這樣的軟資訊分析模型,將有助銀行改進信用風險評估、或幫助投資者設計投資策略。

王釧茹強調,這項研究並非為了取代現有的金融預測模型,而是讓業者或相關機構在現有的金融預測模型之外,能有多一項「軟資訊情緒用詞」優化評估指標。

除了財報,電影也能分析

除了分析財報資訊,王釧茹團隊藉著文本分析的相關技術,在最新一篇 SIGIR 2017 的研究中運用文字資訊進行了物品(如:電影)與相關概念的建模。

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其中,王釧茹團隊將建模後所得之電影資訊、和 IMDB 的評論文字之高維度向量,轉換投射至二度平面後,在以下展示平臺中會看到「太空」、「外星人」等單字跟「科幻電影」的散佈位置相近,而「動作電影」則跟「軍隊」、「特工」等單字散佈位置相近。此模型可運用於推薦及資訊檢索的相關應用。

李連杰主演的《精武英雄》屬於動作電影,旁邊相近的單字有 army, fighting, people 。 資料來源/ICE: Item Concept Embedding @ SIGIR2017

問:目前有和金融業界合作嗎?

答:我們研究團隊(與臺大陳宏銘教授、中研院楊奕軒研究員、政大蔡銘峰老師)目前跟國泰金控有一個四方的產學計畫,主要是做 Customer Journey (顧客歷程)分析,運用顧客曾申辦信用卡、購買相關產品等去識別化資料,預測未來可能的消費行為、投資偏好等。

可以感覺到現在台灣金融業對於 FinTech(金融科技)蠻積極,不過礙於企業內部的資料歸屬、政府的法規限制,時常造成相關資料無法整合、因此無法進行後續分析或運用。

許多國外金融機構在規劃各部門資料整合、開放匿名資料相對完善,因此有利於後續的研究與應用,這是台灣現在需要盡快優化的地方。

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延伸閱讀

 

CC 4.0

 

本著作由研之有物製作,以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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科技人才看過來!三門獨家課程 YouTube 免費看!工研院「ITRI lab on-line」特色技術系列數位課程現正放送中
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/12/14 ・2829字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 工研院 委託,泛科學企劃執行。

Hey,未來的千萬年薪人才!來一起深入了解那些正在改變我們生活的科技吧!工研院為你精心準備了三堂超有趣的線上課程:從探索醫學界的 PLGA 微米球技術,到揭秘半導體測試的幕後英雄 ATE,再到讓塑膠也能有身分證的創新方法。這不只是學習,更是一場與科技親密接觸的旅程!

第一門 材料檢測與模擬設計之原理與應用系列學習

精選課程:塑膠也有指紋?如何給塑膠「身分證」來驅動循環經濟,減緩地球暖化?你要知道的光譜分選技術-材料光譜分選技術

這堂課將探討如何透過光譜智慧分選技術,為塑膠材料賦予「身分證」,進而推動循環經濟並減緩地球暖化。塑膠標籤的設置主要是為了方便辨識材質,這對於廢塑膠的回收和再利用至關重要。不同號數的塑膠因其分子組成、結構和排列的差異而有不同的特性和應用領域。

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在光譜智慧分選技術中,首先要理解電磁波的概念。電磁波是一種電場和磁場交互變化的波動現象,其不同波長可以用於不同的應用,如手機訊號、微波爐、家用遙控器、X 光攝影等。在塑膠分選中,光譜技術常用的波長範圍落在近紅外到遠紅外光的區域,即 1 微米到 300 微米。這些波段的電磁波能誘發塑膠分子振動,並吸收散射或入射的電磁波能量,從而造成光譜的變化。科學家利用這種振動光譜的變化來獲得塑膠分子的特徵光譜,從而開發出能辨識不同塑膠分子的技術。

舉例來說,最簡單的雙原子分子,如 C-H、O-H 等,會有特定的振動頻率。當結構更複雜的分子(如水分子)被電磁波誘發振動時,會產生更多的振動模式,每種模式對應不同的特徵光譜。塑膠由多種原子組成,因此其特徵振動光譜相當複雜,但這也使得每種塑膠具有獨特的光譜特徵,類似於條碼或指紋,可用於辨識不同類型的塑膠。

本集介紹的光譜技術主要聚焦於紅外線頻譜區段,其波長範圍在 900-2500 納米。在這一範圍內的紅外光能量正好能引起塑膠分子的振動,並在不同波長上產生吸收。透過紅外線感測裝置掃描塑膠分子,可以快速獲得塑膠的材質信息,這不僅有助於塑膠的分類和回收,也對環境保護和資源再利用具有重要意義。


第二門 半導體IC設計與檢測技術系列學習

精選課程:好的良率就是好的利率!考試交卷前都會再檢查、確認了,IC 生產才不會忘記你-半導體測試簡介

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在這堂課中,我們將探討自動化測試機台(ATE)在半導體測試領域中的關鍵作用。自動化測試機台是一種專為測試集成電路(IC)而設計的設備,它可以大幅降低手動測試的人力需求,並減少測試成本。每種IC根據其規格,都需要特定的測試項目。針對這些項目,專門編寫的測試程式被用於自動化測試機台,以自動檢測和篩選出不合格的 IC。

不同種類的 IC 需要不同的測試機台。例如,數位 IC 需要使用專門的數位測試機台,而記憶體 IC 則需要使用演算法來進行測試。類比 IC 和混合訊號 IC 則涉及電性測試,因為它們不是像數位IC那樣僅依賴固定的 0 和 1。

隨著系統晶片(SoC)的出現,測試機台的複雜性也隨之增加。SoC 整合了數位、記憶體、混合訊號甚至 RF IC 於一個晶片中,因此其測試機台必須同時具備上述所有種類機台的功能。這種SoC測試系統非常昂貴,每台造價可能高達數千萬。

最近,模組化測試系統成為了一種趨勢。這種系統的主要特點是其靈活性,能夠根據不同類型的IC進行不同模組的組裝,以進行測試。例如,對於數位IC,可以使用數位模組;對於類比或混合訊號IC,則可以使用相應的類比測試模組,如示波器或任意波型產生器。對於RFIC,則可以插入RF模組,如VNA等網路分析儀。模組化測試系統通常基於PXIE或LXI這樣的系統,其中PXIE是基於PCIE的擴展,加入了與儀器相關的電路;而LXI則是在LAN基礎上加入儀器相關電路。

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總結來說,自動化測試機台在提高半導體製造過程中的良率和效率方面發揮著不可或缺的作用。無論是傳統的ATE還是新興的模組化測試系統,它們都在確保IC品質和性能方面扮演著關鍵角色。


第三門:解密醫材醫藥產品開發攻略系列學習

精選課程:藥不💊隨便你~但少了「它」,藥就不能發揮最大功效!製劑的分類與開發

在這堂課中,我們將深入探討 PLGA 微米球技術及其在長效針劑開發中的重要性。PLGA,全稱為聚乳酸甘醇酸,是一種被廣泛應用於藥物釋放系統的生物相容性高分子材料。自 1989 年日本武田藥廠開發出第一款使用 PLGA 的產品 Lupron Depot® 以來,這種技術已被用於多種藥物的開發,涵蓋了小分子藥物和胜肽類藥物。

PLGA 的關鍵特性,包括乳酸與甘醇酸的比例、分子量及高分子末端基團,對藥物的釋放速率和持續時間有著顯著影響。在製程技術方面,溶劑揮發法和溶劑萃取法是兩種主要的製備方法,它們對於親水性和疏水性藥物的包覆都至關重要。這些製程不僅決定了微米球的形成,也影響著藥物在微米球內的分布和最終的藥物釋放行為。

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此外,微米球製程的工藝還包括乳化、coacervation 過程、溫度、攪拌速度、微米球固化和乾燥速度等因素,這些都對藥物包覆效率、微米球的粒徑大小分佈及藥物在微米球中的分佈位置產生影響。而不同的製程設計往往會導致藥物釋放行為的顯著差異,這對從實驗室到試量產階段的轉換是一大挑戰。

在台灣,工研院在經濟部的支持下建立了一個無菌製劑試製工廠,該工廠配備了微米球製程設備、高壓均質機、in-line均質機、噴霧乾燥機等關鍵製程設備。這些設備不僅能夠支持微米球的生產,還包括了關鍵的分析儀器,如液相層析儀、氣相層析儀、微米/奈米粒徑分析儀等。工研院的團隊擁有豐富的特殊製劑開發經驗,能夠提供從製劑配方研發、分析方法開發、放大製程開發到客製化產線設計的全方位服務。這些資源和專業知識使得工研院能夠有效地支持新藥的臨床前開發和商業化進程。

總的來說,PLGA 微米球技術在藥物釋放系統的開發中扮演著關鍵角色。透過精確的材料選擇和製程控制,這項技術有望為醫藥界帶來更多創新和有效的長效針劑產品。


還想看更多?不用掏出信用卡,三門線上課都在 ITRI Lab on-line 的 YouTube 頻道獨家放送中,手機打開就能看。但……雖然不用急,但是科技進步也是不等人的,快跟上吧!

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最硬核線上課程來了!工研院不藏私開課的原因是?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/12/14 ・1114字 ・閱讀時間約 2 分鐘

本文由 工研院 委託,泛科學企劃執行。

「ITRI Lab on-line」線上學習平台,讓複雜的科技原理簡單學! 圖/envato

你有沒有想過,是什麼驅動著今日產業的創新與變革?答案就在工研院的「ITRI lab on-line」特色技術系列數位課程中!這是一個與眾不同的學習機會,讓你深入了解並參與到台灣產業創新的核心。

首先,來說說「環構計畫」的緣起。這個計畫是為了配合國家創新產業政策而生,它的目標是建置和維護創新技術與服務平台。這不僅幫助企業開發新產品和服務,推動新興產業和新創公司,還能加速創新技術的產業化,促進企業的轉型升級。為此,工研院不斷擴建新研發場域,涉及各主要技術領域,實驗室分為檢測/認驗證、試量產/試營運、軟體與硬體設施服務等類別。

工研院的目標是推動台灣產業的創新優化與轉型,幫助業界把握新契機,布局自主創新和產業韌性所需的基礎設施。為此,工研院提供「ITRI lab on-line」特色技術系列數位課程,這些免費的線上學習資源將幫助你快速掌握產業新趨勢,增強企業技術升級與轉型的意願。

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對於晶片生產來說,必須借助科技力量除錯。 圖/envato

這系列課程包括三大主題:「永續高值材化」、「智能晶片」和「精準健康」。每個主題都有專門的課程,總共22支數位課程影片,涵蓋從技術原理到應用範圍的各方面知識。這些課程不僅介紹了工研院實驗室的專業技術,也為企業提供了學習和轉型的寶貴資源。想先試看嗎?點這裡看看我們推薦的三堂課吧

無論你有興趣的是材料檢測與模擬設計、半導體IC設計與檢測技術,還是醫材醫藥產品開發,這些課程都會給你全新的視角和知識。每個課程都是精心設計,旨在幫助企業和個人掌握關鍵技術,並在低碳化與智慧化的時代中保持領先。

現在,只需點擊下方的連結,就能免費加入這個精彩的學習旅程。快來發掘和學習那些塑造當代產業未來的關鍵技術吧!

材料檢測與模擬設計之原理與應用系列學習
半導體IC設計與檢測技術系列學習
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【ITRI Lab on-line】系列影片可在工研院產業學院YouTube頻道觀看:點我前往

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