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《數學X網路X友情》——2018數感盃 / 高中組專題報導類佳作

數感實驗室_96
・2018/04/12 ・2774字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 532 ・七年級

數感盃青少年寫作競賽」提供國中、高中職學生在培養數學素養後,一個絕佳的發揮舞台。本競賽鼓勵學生跨領域學習,運用數學知識,培養及展現邏輯思考與文字撰寫的能力,盼提升臺灣青少年科普寫作的風氣以及對數學的興趣。

本文為 2018數感盃青少年寫作競賽 / 高中組專題報導類佳作 之作品,為盡量完整呈現學生之作品樣貌,本文除首圖及標點符號、錯字之外並未進行其他大幅度編修。

圖/pxhere
  • 作者:林哲宇、陳景熙、李澤/成功高中

「欸,網路借一下。」
「開一下啦。」
這些令人苦惱的問題,總是充斥在擁有行動網路的同學之間,深深困擾著他們。

在學校,只有少數的學生,手機擁有無線網路,他們經常受人覬覦,總是受到沒有網路的人的苦苦哀求和情感的勒索,要求他們開啟網路分享。但是這些擁有網路的學生,並不是每個人都擁有「吃到飽」的網路,也就是沒有使用流量限制的網路,他們往往只有學生專案裡僅僅 5G、3G,乃至於僅 1G 的數據流量,他們縮衣節食般的小心使用,深怕會超過他們的數據限制,而被迫支付超額使用的高價費用,於此同時,他們必須適度分享他們的網路給沒有網路的同學,以維持他們和同學之間的友誼關係。

友誼的定義曾經是如此單純,但是在這科技化的年代,友情,已經從午餐的雞腿,演變成了行動網路。為了拯救這些深陷水火之中,徬徨面對人生的十字路口,在友情和行動網路流量之間做著無限掙扎的同學們,只有透過找出最合適的網路使用,才能夠挽回同儕間的友誼,找回當初最純粹而美好的情誼。

莎士比亞:「有很多良友,勝於有很多財富。」友誼像清晨的霧一樣純潔,金錢並不能得到友誼,唯有最真摯的行動網路,可以贏得友情。

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古人有云:「知己知彼,百戰百勝」,在進入這場屬於數據的戰爭前,我們必須先了解敵我,掌握有利情報,才有機會打贏戰爭,成為箇中佼佼者。

根據國立成功大學、亞洲大學所執行的「學生網路使用情形調查報告」,在平日,學生每天平均會使用 75.2 分鐘,假日則平均使用 266.1 分鐘,由此來看,學生每個月的網路使用時間約在 72.5X20+266.1X10=4165 分鐘,又根據高苑科技大學通識教育中心所執行的「大學生網路使用行為與網路影響之研究」,學生上網時,花費在遊戲的時間佔 25.67%,傳輸訊息的時間佔 26.26%,上社群軟體的時間佔 11.34%,查資料的時間佔 16.42%,看影片的時間佔 6.87%,網路購物的時間佔 6.57%,下載檔案的時間佔 5.97%,值得一提的是,看成人影片的時間佔 0.9%。

進一步,我們實際測量了每項活動所使用的大約流量,得出玩遊戲使用 960k/m,傳訊息使用 18k/m,社群軟體使用 2007k/m,查資料使用 683.89k/m,看影片使用 30000k/m,購物使用 18000k/m,下載檔案使用 42000k/m。

由此,我們可以得出學生每個月約使用 4165X(25.67X960+26.26X18+11.34X2007+16.42X683.89+7.77X30000+6.57X18000+5.97X42000)kb,大約等於33.644 Gb。

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再者,報告中也提到,學生使用網路的場所,在家裡使用的時間約佔 90%,在家裡以外的地方使用的時間約佔 10%,假設學生在家裡會選擇使用家裡的 wifi 網路,則學生每月手機行動網路的使用流量約為 3.36G。

孟子曾經說過:「人之相識,貴在相知,人之相知,貴在知心。」,想要真正的了解周遭的同學朋友,就要了解他們和你借網路的時候,會使用多少的流量,才能做到相知,甚至知心。會被同學們借網路的場所,多在學校和補習班,佔據他們網路使用時間約5%,每月使用流量約為 33.644X5%,約為 1.68G。

雖然友情無法估計,但是借網路給朋友的使用流量,和雞腿的價值,卻是可以衡量的。每個人每月1.68G的流量,不禁讓我們開始懷疑:友情,從過去到現在,從午餐的雞腿到行動網路,究竟改變了多少呢?

電信業者每月 5G 的方案,需要月繳 587 元,代表 1.68G 的流量,價值 197 元,然而一支單點的炸雞腿,大概要花 50 元,假設同學一口可以吃掉約 1/10 的雞腿,代表一個月吃掉的雞腿價值 50X30X1/10=150元。

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友情,真的漲價了。不過,就像白米漲價了,飯還是要吃一樣,就算友情漲價了,依然還是我們的生活必需品。

要想得到別人的友誼,就得先向別人表示友好,網路,便是友好最佳的代名詞,但是,縱使桃花潭水深千尺,還是不及汪倫所使用的網路流量。我們都希望朋友能夠盡情使用網路,但是有限的網路,卻總是讓人在友情和流量之間,做著痛苦的掙扎,究竟在這困難的選擇當中,要如何取捨呢?

假設同學每個月自己使用網路的流量,呈現常態分布,期望值設在 3.4,標準差是 1.7,而同學使用別人分享的網路的流量也呈常態分布,期望值設在1.7,並設標準差為1.7。

魯迅曾說:「人生得一知己足矣,斯世當以同懷視之。」如果今天只有借給一個好同學,在 5G 的方案之下,以常態分布的曲線來看,就有 52.3% 的機率會超過流量限制

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這意味著如果你的目標只是結交一位知己的話,在友情和流量間的取捨,幾乎是對半的機率。如果想要組成三人偶像小團體的話,以常態分布曲線來看,約有 14.5% 的機率,還能夠維持在流量限制下。

以此來看,有5G流量的同學們能夠順利的從友情和流量中的掙扎中走出,但是他們只能專一的結交一至二位朋友,勉強可以度過擁有同儕陪伴和朋友情誼的美好學生生活。

至於辦置10G流量的同學,以常態分布圖來看,他們在和一位同學分享的情形下,超出流量的機率幾乎趨近於 0%

可以達到最理想的狀態,和同學間產生最完美、純真、單純的友誼。如果和兩位同學分享的話,有 97% 的機率可以維持在流量限制裡;

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如果是分享給三位同學的話,維持在限制的機率是81.1%;

分享給四位同學的話,則有45.4%的機率維持流量;

五位同學分享的情況下,則是 13.2%。

由此可見,有 10G 流量的同學至多只能考慮和 5 位同學分享,而且他們無法避免在友情和流量間掙扎抉擇的命運,是否要冒那 86.8%超過限制的機率分享網路給第 5 位同學呢?那是屬於他的人生分界點,他的高中生活,將在這個決定中,在兩個平行宇宙中,分成兩個不同的故事。

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友情和流量,永遠都是兩個難分難解的問題,而這些問題,永遠也沒有正確答案。人生處處有著風險,而只有最能評估、計算風險機率,正確做出決定的人,才能順利過著快樂的學生生活──除非你有吃到飽網路。

文豪泰歌爾曾經說過:「我的朋友,你的網路飄蕩在我的心裏,像那海水的低吟之聲,繚繞在靜聽著的松林之間。」也許過了許多年,同學們都已經成年,在社會的各個角落使用著他們自己辦的行動網路的時候,他們會突然想起曾經有個同學,大方不吝嗇的借給他們行動網路,那些還停留在心裡的低吟之聲會再次響起,那些學生時代的青春回憶會再次冉冉升起。對了,那個借我網路同學叫什麼名字呢?有點想不起來。

更多2018數感盃青少年寫作競賽內容,歡迎參考 2018數感盃特輯、數感實驗室官網粉絲頁喔。

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數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 50 位粉絲
數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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解密 Wi-Fi、WLAN、802.11:網路通信的差異與演進
數感實驗室_96
・2024/06/21 ・774字 ・閱讀時間約 1 分鐘

本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

在現代社會,如果我們到咖啡廳或其他公共場所,打開筆電坐下來後,通常的第一句話都是「請問這裡有 Wi-Fi 嗎?」。

沒除了 4G、5G 行動通信以外,Wi-Fi 是我們日常生活中常用的上網方式。那麼,Wi-Fi 到底有什麼特點呢?

首先,來解釋一下幾個常見的名詞:Wi-Fi、WLAN、802.11。

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你或許都聽過這些詞,特別是 Wi-Fi,但它們之間有什麼差別呢?

LAN 是 Local Area Network,區域網路的意思。通常指的是像一間網咖這樣的範圍。而 WLAN 就是 Wireless LAN,無線區域網路,這是現在的主流用法。而 802.11,則是專門針對區域網路中無線部分的技術標準。而 Wi-Fi 呢,則可以看作是 802.11 這個技術標準的口語化說法。而 Wi-Fi 的 logo 一黑一白,與太極圖非常相似並非巧合,其 logo 衍生自太極圖,就是想取其相容於任何設備、平台,不管在哪裡都能順利連上網的意象。

有人說 Wi-Fi 在現代已經像空氣、陽光、水和電一樣,成為不可或缺的基本需求。

除了 Wi-Fi 我們還介紹 MIMO 這個關鍵技術,如果對更多技術細節感興趣,或是想聽聽像 Bluetooth 是以國王名字命名的科技小故事,都歡迎在留言告訴我們,期待與你們繼續分享更多有趣的科技知識!

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電磁波全揭秘:了解頻帶、頻寬、頻率和通信技術的基礎知識
數感實驗室_96
・2024/06/13 ・672字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

先前我們介紹了多位為通信科技發展做出貢獻的科學家。現在,我們要深入探討無線通信的技術層面。

無線通信,顧名思義不像傳統的電話或電報那樣需要一條實體的線路來傳遞信號。但這些信號並非憑空傳遞,它們依賴的正是電磁波。

電磁波在現代社會無處不在,從微波爐、手機到基地台,這些設備都會發射電磁波。但其實即使沒有這些科技裝置,電磁波依然存在於我們周圍。什麼意思呢?答案就是:當我們白天走到戶外,看到的光,它其實也是電磁波的一種。

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希望大家掌握了這些電磁波、頻帶、頻寬等基礎知識後,未來在閱讀相關的電信新聞時更加了解他們提到的術語,以及各種縮寫。以後無論是科技發展的動態還是市場新技術,都能更有概念地理解。

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