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手機應用,讓你啪啪啪得更安全!

果殼網_96
・2014/02/13 ・3581字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 542 ・八年級

credit: CC by KaroliK@flickr
credit: CC by KaroliK@flickr

編譯 / 梅子_Prune

「我今晚不行,我感染了衣原體。」頗為成人題材的美劇《慾望都市》中,米蘭達就是用這話撲滅了愛人的慾火,同時也提醒了電視機前的觀眾,關於性病的對話能有多麼尷尬。

米蘭達的坦誠相告是13年前的劇集中播出的,但開展這樣的對話到今天依然艱難。最近,各種商業點子催生了一系列數位產品,旨在幫助消費者匿名通知過去的性夥伴他們曾接觸過性病(通常是通過正經的電子賀卡來傳遞壞消息)或幫助人們更輕鬆地獲取自己的化驗結果——既為了讓自己知情,也便於告知床伴。

目前已經有大約10個這樣的網絡或手機電子服務出台,還有更多應用在開發中。這些多樣的應用為用戶提供性病化驗結果或向其伴侶匿名告知染病風險。例如Don’t Spread It、inSPOT和So They Can Know可以向感染者的性夥伴匿名發送他們可能接觸性病的通知。他們還獲得了一些健康專家的先期支持。(舊金山公共衛生部門就是inSpot將近十年前開始開發時的早期合作夥伴。巴爾的摩市立衛生部門現在也在和So They Can Know的開發者合作建立自己的門戶,便於人們在網上查閱自己的性病化驗結果並分別通知其性夥伴需要化驗。)還有一些如Chexout和ChecMate這樣的服務可以讓化驗者上傳化驗結果,然後發給訂閱服務的患者。

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新的公共衛生工具?

新推出的一個免費手機應用率先推出了更多服務,受到推廣性病化驗和意識的公共衛生專家讚譽。但這一革新性應用也引起了關於隱私、合法性和這一應用所傳達的信息的擔憂。這項應用名叫Hula(原意為夏威夷草裙舞),其開發者表示這項應用可以「幫你約炮」。(而且Hula這個詞本身也帶有性的意味。)該應用提供本地性病檢測場所的名稱、地址和其他資訊,還可收集化驗結果。如果要獲取化驗結果或者用相對輕鬆的方式把結果通知他人,要打開一個頁面,上面有一張拉著拉鏈的圖片,用手指劃開拉鏈,就會顯示出下面的信息。你也可以加其他人為好友,允許他們使用數位裝置安全地查看你的化驗結果。該應用還用類似大眾點評的方式讓用戶分享對性病化驗場所的評價。

該應用聲稱要解決其開發者所謂的「破冰系統」的問題,扮演用戶和診所之間的中介角色,幫助患者獲取其化驗結果(如果沒有這一中介他們可能就不會去拿結果)並對其進行解釋,使患者明白化驗結果的涵義。在用戶的許可下,化驗室會把原始結果上傳至Hula。隨後,經過專門培訓的Hula工作人員將結果輸入一系列模板,使其轉化為容易理解的表述。比如說,梅毒化驗結果會顯示「無抗體」,而這個應用就會告訴你,梅毒結果為「陰性」。因為全國各地診所都有人手不足的問題,所以大家默認為「沒消息就是好消息」——患者被專門告知或以為,只要沒有接到化驗結果,他們就沒有健康問題。但這樣,陽性結果也有可能鑽了空子。這類自動應用就可以確保患者收到化驗結果。Hula的開發者表示,他們希望這個應用有助於促進進一步檢查,因為它會發送定期檢查的提醒。

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沒有消息就是最好的消息。圖片來源:shutterstock

Hula的醫學顧問傑弗裡‧克勞斯納(Jeffrey Klausner)表示,他認為這一應用是重要的公共衛生工具。據美國疾病控制與預防中心估計,美國每年約診斷出2000萬性病新病例,美國衛生系統在這一方面的醫療開支每年達160億美元。目前,全國男女群體中有超過1.1億例性病感染。「一想到美國有數百萬性病感染者對自己的健康狀況渾然不覺,促進檢查和改變人們對待化驗結果態度的工作會對這一狀況有所改善。」克勞斯納表示。他是一名外科醫生,曾擔任舊金山公共衛生署性病防控部門主任,目前是加州大學洛杉磯分校的醫學和全球衛生教授。

潛在問題

美國疾病控制與預防中心和公共衛生官員還承認這些應用能夠讓人們深入瞭解接受性病檢查並向其性夥伴告知檢查結果的需要,具有潛在裨益。疾病控制與預防中心認為,由於人們現在會利用手機應用尋找性夥伴,這類行動在當下便有了前所未有的重要性。疾病控制與預防中心的性病預防部門的一位行為學家瑪麗‧麥克法蘭(Mary McFarlane)還預言,如果新的手機應用能減少性病感染和尋求治療的羞恥感,就能有助於減少性病病例數量。但疾病控制與預防中心在發給《科學美國人》的電子郵件中還表示,這類應用能否提供最準確的信息以及是否足以保護患者隱私,這些問題還有待考察。

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在問及對Hula的看法時,公共衛生部門在對這一應用的支持中也表達了類似的審慎態度。舊金山公共衛生部門人口衛生分部疾病防控分支主任兼性病部門主任國家團結委員會主席蘇珊‧菲利普(Susan Philip)表示這一應用「很有意思,也很激進」,並贊同疾病控制與預防中心的觀點,認為應當加強與可能感染性病及有可能使用這類應用的人群的聯繫。另外,把性病化驗結果交給除患者本人以外的人也可能造成法律隱患,因此很多市立性病化驗機構拒絕了患者將化驗信息通過Hula傳遞的申請——雖然Hula簡化了醫療保險表格的填寫,並由此允許診所將數據分享給所有Hula用戶。菲利普表示:「我們正在和市立律師討論這一問題,以便澄清一些疑慮。很多人都還處於澄清階段。」

還有一些公共衛生專家擔心陰性結果會讓接受化驗者及其性夥伴獲得虛假的安全感。Hula的化驗數據是有時效的,但就算化驗是新近做的,它們也不意味著接受化驗者在獲得化驗結果時一定沒有感染。接受化驗者有可能在化驗之後不知情感染,也有可能又做了化驗但沒有告知Hula,或者有可能化驗時感染還無法被檢測出來。以HIV感染為例:病毒進入體內之後,免疫系統可能要用幾個月的時間才能製造出足夠的反HIV抗體,使標準臨床HIV化驗能夠檢測出來並顯示感染。Hula每次發佈化驗結果時,都會警告用戶有這種時間差的問題,聲明陰性結果並不保證該人未患性病,並敦促大家「注意安全」。但衛生官員仍然擔心有些人會被第一印象誤導,接受化驗者可能其實是感染者。巴爾的摩市立衛生部門疾病控制組執行副專員帕特里克‧喬克(Patrick Chaulk)表示:「這是一個創新概念,而且針對適當的年齡群體,但我擔心它會讓你以為自己沒得性病。」

「我們想傳達給人們的信息是,我們希望他們去接受檢查,但不要以為陰性結果就是他們可以為所欲為的通行證。」他說。巴爾的摩已表示需要加強通知性病化驗結果方便的工作,這與Hula的使命類似,並承認聯繫所有接受化驗者並不是一個容易的任務。他說:「我們嘗試聯繫所有人。每年,我們市的兩個診所有大約33000次化驗,所以我的首要目標是聯繫所有陽性結果的化驗者——包括淋病、衣原體感染、梅毒和艾滋病。」為了促進用戶獲得陰性和陽性的化驗結果,巴爾的摩衛生部門目前正與「性健康創新」網站合作建立一個網站,接受化驗者可以用手提電腦或智能手機在網站上查閱其化驗結果。So They Can Know也在幫助巴爾的摩市建立短信和電子郵件通知系統,在用戶同意的前提下以這些方式發送化驗結果。喬克表示,目前還沒有患者問及Hula的服務。

未來的路還很長

Hula目前仍然免費提供服務,但它希望最終能夠盈利。目前,其開發者還在尋找擴大該應用的用途的方式,以便在預防性病方便發揮更大作用。Hula正在與洛杉磯大學區合作,促進對青少年在性病檢測和安全性愛方面的教育,教師也可讓即將或已開始性生活的學生瞭解Hula這一應用的存在。

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利用基於地理位置的約會軟件日益增加,Hula還希望能夠幫助這類軟件的用戶降低性方面的風險。上個月Hula宣佈與男同約會應用MISTER開展合作,該應用就是通過地理定位器幫助同志尋找同伴。MISTER還鼓勵用戶在其個人頁面連接到Hula,使其在線「好友」可以看到其化驗結果。同志交友應用上顯示經認證的化驗結果可謂是一大轉變,因為目前一般採取的方式是用戶在自己的個人頁面上主動宣佈自己未感染艾滋病。「在不遠的未來,你會看到別人的交友頁面上顯示一個徽章,表示他們經Hula認證的性病狀態。」Hula創始人兼CEO拉敏‧巴斯塔尼(Ramin‧Bastani)說。「這可以幫你決定你想找什麼樣的人。」

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以後都在社交網絡上加個認證,證明自己是接受過性病檢查且一切正常的。圖片來源:shutterstock

但MISTER的CEO卡爾‧桑德勒(Carl Sandler)表示,他們目前正在「謹慎考慮」如何進一步將Hula的服務納入他們的應用。「經認證的結果應該成為更長久的討論的一個開端,而不只是一勞永逸的檢測。」桑德勒表示。「我認為,未來人們會更願意索取經認證的數據,但我們不會強制要求提供這種數據。現在對性病和艾滋病存在很多偏見和誤解,經認證的數據只是確保性安全的解決方案的一部分。」

「在性病預防問題上,Hula並非萬靈丹,我們也從未表示過我們的用戶沒有性病。」巴斯塔尼說道。「Hula和安全套一樣,只是一種性病預防手段。我們認為我們提供的手段比現狀要好很多——目前只是自己主動宣佈,或者對此默不作聲。在我們看來,有一些信息總比什麼信息都沒有要好。」

資料來源:

You’ve Got Mail… about STDs|Scientific America

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果殼網_96
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果殼傳媒是一家致力於面向公眾倡導科技理念、傳播科技內容的企業。2010年11月,公司推出果殼網(Guokr.com) 。在創始人兼CEO姬十三帶領的專業團隊努力下,果殼傳媒已成為中國領先的科技傳媒機構,還致力於為企業量身打造面向公眾的科技品牌傳播方案。

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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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從 3G 到 6G:行動通信的進化之路
數感實驗室_96
・2024/06/20 ・825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。 

摩斯發明電報和貝爾發明電話,這些似乎是上古時代的科技,其實都發生在過去兩百年內。而手機,作為近五十年來的產物,又經歷了怎樣的演變呢?

讓我們來探討行動通信是如何從 3G 發展到 6G 的。

1989 年,一張名為《The Great Radio Controversy》的搖滾專輯發布,迅速走紅,登上告示牌熱門榜。雖然專輯的歌詞與通信無關,但它的名字「偉大的無線電爭議」確實讓人聯想到無線通信的歷史。而這張專輯的樂團名為 Tesla,沒錯,這正是向那位傳奇的天才科學家特斯拉致敬。特斯拉對無線通信的貢獻可謂奠基石般的重要,而從 3G 到 6G,行動通信技術又經歷了哪些突破和變革呢?讓我們一起深入了解。

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行動通信的歷史雖然只有短短幾十年,但其中包含的豐富內容實在說不完。從精彩的發明故事到商業競爭,再到行動通信所帶來的社會變革,每一個環節都值得深入探討。而在這集影片中,我們僅僅觸及了冰山一角。

下一集將深入探討 WiMAX 那成功的哥哥——Wi-Fi,也就是大家熟悉的無線區域網路技術。讓我們繼續探索這些改變世界的科技!

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 ・ 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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好想出國,但害怕語言不通?超好用的同步翻譯軟體推薦!
泛科學院_96
・2024/06/02 ・613字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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出國旅行除了肢體語言的即時翻譯選擇!

今天要來分享最新的 AI 翻譯蒟蒻,之前我朋友要去法國參加研討會,但他不只不懂法文,連英文都不太行,所以他就來問我,有沒有什麼好用的 AI 即時翻譯?

我說沒有,結果他從法國回來後,反過來跟我分享了他實測各種翻譯 APP 的心得,其中一個我體驗完還真的覺得不錯用啊!

所以今天的影片我想要來跟你分享三件事:

  1. 簡單聊一下 AI 語音識別的發展
  2. 朋友大推的 Litok 翻譯 APP 的功能介紹
  3. 最近超流行的 AirChat 空氣聊天室可以怎麼玩

最後,想問大家有沒有用過其他超好用的翻譯工具呢?

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  1. 我覺得 Litok 真是天降神物我下次英文會議馬上試用
  2. 假的,都是假的,我還是靠自己的金耳朵實在
  3. 身為工程師,自己用 Whisper 模型做的才好用
  4. 其他也可以留言分享喔

如果,有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問

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泛科學院_96
44 篇文章 ・ 53 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!