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Surfshark VPN 一入手,上網防護跨區看片通通有!

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/08/08 ・2756字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 Surfshark VPN 贊助。

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VPN 從英文原文來看是 Virtual Private Network,一般大多譯為虛擬私人網路。如果你對於防毒軟體或駭客略有一些認識,那麼應可以理解,因為有「上網」的需求,自然會衍生讓上網歷程更安全的防護。

VPN 是可以保持上網私密性與安全性的一項技術,最早可追朔到 1996 年,在當初由微軟(Microsoft)的員工所開發的 PPTP,即可算為 VPN 的前身。

從功能面來看,VPN 是用來保護網際網路的連接,可以防止惡意軟體以及駭客入侵的一種方式,也可以隱藏上網者的實際地理位置,提高你在上網時的安全性。可將它理解為「Internet 中的 Internet」。換句話說 VPN 就是一個更安全、經過加密、不會被窺探的私有網路。

問題來了,那麼誰需要使用 VPN?如果你是在意自己上網痕跡的人、看重隱私、經常在遠端工作、常常出國,或是精打細算的人……等等,通通都可以享有 VPN 帶來的多重優惠。而在 VPN 服務競爭者眾的環境下,VPN 服務不僅介面設計越來越直觀好用,價格也相對更平易近人不少!

基於上述 VPN 可以隱藏連接者所在地等特色,在如今跨國(訂閱)服務繁多的前提下,就衍生出許多種應用 VPN 可以滿足的需求,以下就透過實際案例跟大家分享(以下均為 SurfShark VPN 實際使用時的畫面)

透過 VPN 可以跨國買 LINE 貼圖

LINE 通訊平台在日本、泰國等市場,跟台灣很像都相對強勢,所以當然就有不少資源落在當地市場。對於關切日本、泰國文化的朋友來說,跨區買 LINE 貼圖,可以更綿密的追蹤喜愛偶像或是貼圖畫家的作品,這時候就可利用 VPN 來協助。

不過要特別提醒的是,若是你的 LINE 帳號有綁定電話號碼,那就必須先解除電話號碼的綁定才能夠跨區下載免費或是付費購買跨區(例如日本)貼圖。不過這個行動可能會讓你的通訊紀錄遭到刪除,因此建議此方法可以在你正巧要更新(更換)手機時來進行,避免為了(免費)貼圖反倒是讓珍貴的對話紀錄消失。

跨國買訂閱服務,例如 YouTube Premium

在眾多訂閱服務當中,你對 YouTube Premium 還熟悉嗎?相對於較多訂閱服務都是提供更多的網上內容可供體驗,YouTube Premium 算是偏向「功能面」的訂閱服務。

在購買之後,提供了看 YouTube 免廣告的功能,還包含最新支援 iPhone 子母畫面,以及可以在背景播放、也涵蓋 YouTube Music 服務等內容,換句話說除了看 YouTube 可以不再被廣告打擾,也等於額外享有音樂串流服務等內容。

根據部落客所爬梳的資料,如今在阿根廷、印度、土耳其地區的 YouTube Premium 訂閱服務都相當便宜(相對台灣來說)。所以,如果你有這個需求,不只可以為自己訂閱 YouTube Premium,有部分地區還可參考家庭方案,也讓家人同享 YouTube Premium 的優點。

另外,如果是喜愛追劇的朋友,有部分 Netflix 影集會率先在該國上架,想要請先收看,那麼跨區收看 Netflix 就是一個不錯的方法。相對於 YouTube Premium 在特定地區購買有些還要輸入地址等資訊,使用 Surfshark 跨區看 Netflix 真的是超級簡單。

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如果是喜愛跨國玩遊戲的朋友,例如 Pokemon Go,也可以嘗試看看用 VPN 試著跨區。不過要提醒大家的是,為了讓玩家不要跨區,其實 Pokemon Go 的開發公司 Niantic 在鎖區下了很大功夫。

若是輕易透過網路上修改手機 GPS 的方式,滿容易被抓包的,所以透過 VPN 來嘗試跨區,是相對安全的。另外也因為 iOS 系統相對封閉,所以使用 Surfshark VPN 跨區的方式,較為容易實現在 Android 平台。

幸運的是 Surfshark 是入手之後,沒有限制使用裝置數的付費 VPN 服務。所以如果使用的是 Android 手機,就可以透過使用 Surfshark 嘗試在 Pokemon Go 當中跨區,沒出國也可以跨國抓到地區限定寶可夢。

出國使用公用 Wi-Fi 能保有隱私

如今疫情比較趨緩,是不是有不少朋友都已經新冠疫苗打好打滿,準備衝出台灣了嗎?相對於上述跨區買訂閱服務、買貼圖的 VPN 使用方法,其實在需要保有隱私的情況下,讓運用 VPN 回歸原路,藉此保護隱私才是最重要的用途之一。

而除了可以在你出國說,透過 VPN 來隱藏自己的資訊(因為在國外你到底連到的是哪些網路,有時真的都不很請楚)有使用 VPN 真的是很重要的自我保護關鍵。

當然若是身在台灣,也時不時都會有連線到公用 Wi-Fi 的機會,這時候請出 Surfshark 大神,就可以進一步透過 VPN 服務的加密機制,來保護你的資料,讓位置、IP 位址和以及你在網路上的各樣活動,都可以被妥善防護。

身在中國大陸 VPN「翻牆」才能在網上活動自如

由於中國大陸鎖定不少跨國服務,例如 YouTube、Google、Facebook、LINE 等等,這也就是之所以中國大陸能誕生優酷、B 站、百度、微博、微信等知名網路服務與企業的原因之一。

因此如果你因為短期出差到中國大陸,肯定會因為連上當地的網路後,就會連不上臉書、LINE 而覺得痛苦萬分,這時候別忘記可以透過 VPN 試著翻牆,就應該可以省下所費不貲的手機漫遊費用,也可以跟家人自在地透過原先慣用的通訊服務交流溝通!千萬別忘記!

對於 VPN 的錯誤觀念澄清

以上說了不少運用 VPN 的好處跟用途,但要釐清的是既然我們要透過 VPN 來上網,那麼是避免面臨兩種風險。

  • 第一、VPN 公司嘗試搜集或者窺探你的上網資料(Meta(舊名為 Facebook)就有這樣做過[註1]);
  • 第二、VPN 伺服器紀錄了你的上網數據(曾有不少 VPN 服務商曾經洩漏幾TB用戶資料的黑歷史[註2])。

因此在此前提下,你若要使用 VPN,可不可以選擇「免費的」。當然可以,選擇權是在於每一位網友身上。

但上述的例子也告訴我們「免費的最貴」,又或者說天地下真的沒有白吃的午餐。妥善選擇值得信賴的 VPN 服務商,真的是相當重要的功課!

除了以上多用途的跨區可能性,Surfshark 還具備幫你封鎖廣告、防止惡意軟體的功能,還提供電子郵件掃描等、防毒等功能,算是 CP 值相當高的 VPN 服務。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 54 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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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。

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!

更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 的 YouTube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

參考資料

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數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 49 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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展頻技術之母海蒂.拉瑪(Hedy Lamarr)
數感實驗室_96
・2024/06/08 ・768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。 

被美貌耽誤才能的代表,這句話或許再適合不過地形容我們今天的主角——海蒂.拉瑪。她是一位好萊塢女明星,但她的成就絕不僅限於螢光幕前的光鮮亮麗。

好萊塢巨星與發明家雙重身份

海蒂.拉瑪不僅在影壇上熠熠生輝,她還是「展頻」這項重要通信技術的發明人。這項技術如今在無線通訊中廣泛應用,像藍牙和 Wi-Fi 等技術的基礎都能追溯到這項發明。

她的一生充滿了傳奇色彩,不僅僅是一位銀幕女神,還是一位傑出的發明家,她的貢獻至今仍影響著我們的日常生活。讓我們一起走進這位才能與美貌並存的女性,了解海蒂.拉瑪(Hedy Lamarr)如何在那個年代突破重重障礙,成為展頻技術的奠基者。

如今,我們所使用的藍牙、Wi-Fi 等傳輸技術,其中部分原理來自於海蒂.拉瑪與喬治.安塞爾的跳頻展頻技術。儘管為了提升效率和安全性,現代已經有了更多展頻方式,但這並不會抹去拉瑪與安塞爾的巨大貢獻。

海蒂.拉瑪一生在影壇輝煌,雖然未曾獲得奧斯卡獎,但卻得到由「電子前哨基金會」頒發,有發明界奧斯卡獎之稱的「先鋒獎」,拉瑪離世後 14 年,入選美國國家發明名人堂,肯定她在展頻技術上的突破。或許大家記得她螢光幕前的風采,那如同她在好萊塢星光大道上的那顆星一樣閃耀的身影。但我希望每當我們享受便利的通訊科技時,能記得她也是這條技術發展長路上的一位重要火炬手。

更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 的 YouTube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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數感實驗室_96
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