分類: 3C資訊

  • 記憶保存將愛封存 圓滿生命不留遺憾

    記憶保存計畫 留愛不留憾

    「死亡」是多數人避而不談的話題,但當我們面對生離死別卻又往往留下遺憾。記憶保存計畫創辦人許伊妃透過幫計畫參與者留下影像,讓他們能循序漸進為告別做好準備。

    記憶保存室外的花圈,代表裡面正在錄製影像。攝影/張閔雅 許伊妃認為死亡可以被規劃和設計,透過理解降低對於未知的恐懼。攝影/張閔雅

    許伊妃過去在殯葬業第一線服務多年,但有感於無法替家屬做更多事撫慰他們的心靈,希望能在告別前替他們留下更多回憶。

    她運用科技保存記憶,在生前把愛留下,別於一般生後服務著重的「儀式」,記憶保存計畫更傾向「陪伴」。記憶保存團隊引導參與者表達情感,伴隨家屬度過最難熬的時期,讓他們重新面對生活。許依妃認為死亡可以提前規劃、設計,透過體驗及講座分享,讓大家分段適應死亡這件事,慢慢降低疼痛值。

    計畫一開始會先和記憶保存師討論建立回憶的雛形,再進入秘密空間的太空艙體驗死亡,等到體驗結束後對著鏡頭抒發深埋在心裡的話,之後會將影像轉交給家人,圓滿生命最後的樣貌。

    記憶保存室中的太空艙,參與者會在裡面體驗遠行。攝影/張閔雅

    記憶保存團隊特別設立「勇士勳章」,幫助生命快速流動的勇士們留下紀錄,只要勇士們勇敢說出自己是生命鬥士,團隊就會無償提供完整體驗。因為記憶保存團隊認為勇士們可以看見自己的生命時鐘快速倒數著,也需要花費比常人更多力氣走過人生的旅途,希望他們能藉由保存記憶來留下生命中值得紀念的時刻。

    記憶保存室的環境素雅,影像錄製在此舉行。攝影/張閔雅

    勇敢說出愛!學習把握當下

    計畫創立一年多以來已服務超過兩百位參與者,對於許依妃來說,參與者像一本本好書,帶領團隊看到不同風景、閱覽各種故事。

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    其中一位計畫參與者李宛玲本身就會關注生命議題,她藉由參與記憶保存計畫,說出未曾對媽媽表露的情感,不希望將來因此後悔。而她提起進入太空艙的體驗,則語帶笑意地感謝生命中有那麼多愛著她的人,成就她今天的樣貌,讓她充滿愛地活著。

    記憶保存團隊陪伴參與者模擬告別,同時面對鏡頭回顧往事。攝影/張閔雅

    經由記憶保存體驗,不僅能重新思考生命的意義,更能珍視與家人朋友相處的時光,並帶著希望與勇氣面對生命中每道關卡。

     

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  • 關心寵物靠監視器 提防第三隻眼

    外出忙碌少陪伴 關心寵物靠手機

    您有養寵物嗎?現在有越來越多人選擇飼養寵物,,2019年台灣12歲以下孩童約為277萬人,的數量卻高達283萬。但忙碌的生活無法無時無刻陪在寵物身邊,為了能夠隨時隨地觀察毛小孩獨自在家的一舉一動,許多飼主會選擇安裝可以透過手機,便能夠遠端操控的寵物監視器,不過這樣方便的產品,卻也暗藏私生活外洩的危機。

    現在許多人把寵物當成小孩照顧,寵物公園數量也增加許多。攝影/李昱瑭 許多人會選擇飼養毛小孩。攝影/李昱瑭

    監視器觀察毛小孩 竟遭偷拍外流

    在台北生活的張小姐在與前男友交往期間一起領養了一隻貓,兩人為了出門在外也能關心寵物,於是選擇安裝寵物監視器。分手後貓咪由張小姐獨自飼養,卻忘記更改監視器的密碼,某一天回家發現監視器會自己開機甚至移動,便質問前男友,不料卻被威脅手中有張小姐私生活的影片,如果張小姐報警,便將偷拍的影片外流。

    做好安全設定 使用監視器沒煩惱

    雖然有私生活外洩的危險,但3C達人廖哲輝指出,只需要挑選信賴的廠牌,勿貪圖方便任意關閉網路防火牆,並且設定難以輕易破解的帳號密碼以及二段式驗證,盡可能不要將監視器放在臥室、廁所等較為隱私的空間。

    而在使用時,保持手機上的軟體在最新的更新狀態,注意網路流量是否異常,以及不要下載來路不明的應用程式、點擊陌生網址,避免遭到植入病毒,其實多幾個步驟,就能大大降低遭到偷拍的機率,放心地使用寵物監視器。

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    方便的寵物監視器可以透過手機遠端操作,卻也暗藏偷拍危機。攝影/李昱瑭 外出忙碌時,透過寵物監視器觀察毛小孩的一舉一動。攝影/李昱瑭

    對於寵物而言,主人是牠們的全世界,毛小孩的生命約十多年,無法陪伴飼主一輩子,飼主們也不想錯過與他相處的每一分每一秒。安裝寵物監視器可以無時無刻看到毛孩的生活,但也要注意自身的安全,在享受科技帶給生活極大的方便時,也要盡可能地讓自己保持在安全的狀態,避免遺憾的事情發生。

     

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  • 林業用地鬆綁 林下經濟的推動與實踐

    近20年來台灣森林砍伐受到嚴格限制,林農的經濟收入縮減,林務局於2019年推行措施,協助林農除了砍伐林木外,也有其他的管道能賺取額外的收入。目前台灣已開放四種林下經濟作物供林農種植,林務局也於林試所合作,透過各地區的作物評估以加快林下經濟的推廣。

    林務局推動「林下經濟」,改善林農經濟狀況,利用樹蔭底下的空間種植經濟作物,因而稱作林下經濟。攝影/蕭郁霖

    • 林下經濟:在不破壞森林環境與組成,維持森林之樣貌及功能等原則下,於林業用地從事森林冠層下經營森林副產物之行為,歸屬為「林業使用」之一環。

    資料來源/

    「在森林保護及推廣上,林務局和林試所可說是相輔相成的角色,一個負責政策研擬,一個負責研究。行政院農委會林業試驗所(以下簡稱林試所)研究員陳芬蕙提到,自2016年以來,林試所接任林務局委託辦理「林下經濟永續經營可行性之研究」計畫,針對林下經濟作物的發布方面,先經由林試所進行研究,再依據實驗成果由林務局進行推廣。

    台灣近20年來開始禁止林木砍伐,林木的收穫量因而大幅縮減,陳芬蕙指出,台灣林木的生長週期至少需要4060年,在林木生長週期長且砍伐政策的嚴格控管下,為了改善林農收入不穩定的景況,林下經濟成為林產業迫切救急的措施之一。

    另外,陳芬蕙也提到林業相關人才外移的問題,人才的外移導致了木材的收穫難度增加,「在當今講求木材自給率的年代,政府也慢慢意識到木材收穫不足的問題!」台灣目前的木材使用仍多以國外進口為主,雖然政府宣稱台灣林業逐漸朝林木自給的方向發展,但此屬長年大計,若要解決現有問題,林下經濟的開放仍然十分重要。

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    近十年台灣森林採伐面積較過去降低許多。資料來源/、製圖/蕭郁霖

    台灣木材使用來源主要仰賴進口,林農生計難以維持。資料來源/、製圖/蕭郁霖

    根據林務局新竹管理處作業課黃婉如解釋:「林下經濟算是一種針對林業用地鬆綁的作法,提供林農有額外的收入來源。」由於台灣林業用地的管制嚴格,林農只能在林業用地中進行林木的砍伐及栽種,在維持森林植被、不施用除草藥劑及不使用化學肥料等原則下,林下經濟政策允許林農在林業用地進行經濟作物耕種,利用林地內的生態與環境特性種植,使林農在漫長的林木收穫期間,仍有其他的經濟收入。

    在林下經濟的發展上,立法院於2015年度第8屆第6會期審議中央政府總預算案中通過決議,並在2016年開始推廣此政策林業用地過去長期受到所維護,直到內政部將「林下經濟經營使用」正式納入,林下經濟法案於2019年4月才正式上路。

    第一波林下經濟產、椴木香菇及木耳、台灣金線連。這三類作物均屬於離地型態物種,它們的栽植方式分別透過放置蜂箱、椴木,以及育苗容器來進行這樣的做法不僅可以避免作物與土壤直接接觸,減少對林地的干擾,在種植場域上也可以自由搬遷。

    2021年11月林務局推出的第二波,這也是林下經濟第一項非離地型作物陳芬蕙說到:「有別於離地型作物的栽種,非離地型作物的栽殖就會直接接觸土壤,並可能影響到森林中的植被。」但她也解釋,在茶葉的採收上只會擷取它長於茶樹上的茶芽,過程中不會翻動土壤,因此無須顧慮可能造成環境破壞的問題。 

    儘管咖啡與台灣山茶先前皆為林試所匡列的試驗作物,但基於咖啡屬外來品項,林務局並未將其納入林下經濟作物。陳芬蕙強調,「初期我們仍以推廣本土作物為主。」由於非離地作物比起離地作物在品項上更為豐富多元,未來林務局也將持續朝這個方向開放。她還提到台灣將於明年推出土肉桂天仙果兩種林下作物。

    台灣山茶是林下經濟非離地形作物第一棒,未來林務局也將持續開放非離地形作物。資料來源/、製圖/蕭郁霖

    針對林下經濟栽種規範,行政院農委會透過協助各林農得知具體的作業要點。除了明確定義溫度、面積與設施等栽種相關注意事項,陳芬蕙也指出,匡列林下作物會優先考慮到栽植的可行性,為防止林農栽種成效不佳,林下經濟作物多半選擇種植門檻較低,以利林農栽種。

    台灣目前於北中南各處分別設立示範林區以進行作物的研究。以隸屬於台灣北部烏來山區的示範林區為例,為了試驗椴木香菇與木耳的生長條件,研究員會針對不同的樹種進行栽種測試,隨著樹種的使用差異,作物在生長速度與產量上也會有所不同。

    為了促進林下經濟作物品項上的增設,陳芬蕙也強調,作物的評估需要由下而上推動,目前林務局已於台灣各地成立五處的推廣中心,分別為台大實驗林、屏東科技大學、宜蘭大學、文化大學及桃園改良場,透過林試所擬定的作業準則來作為林下作物開發的研究基礎,同時結合各地方不同的特色產物,讓林下經濟落地生根

    林下經濟納入台灣山茶  六龜茶農不樂見

    山茶因栽種過程中不需使用農藥,能減少環境破壞且口感溫順,受到特定消費者喜愛。其背後富含廣大經濟效益,使它成為林下經濟中首開放的「非離地型」作物。然而,對六龜山茶農民徐盛暘來說,山茶成為林下經濟作物,並無想像中樂觀,全台普遍種植山茶可能導致在地特色消失,甚至引發價格崩盤。

    林試所研究員陳芬蕙表示,山茶在2021年11月19日開放成為林下經濟作物,是首要開放的「非離地型」作物受氣候、緯度影響,多集中種植於高雄市六龜區南鳳山與茂林區鳴海山的山坡地。不過,六龜台灣山茶農徐盛暘分享,高雄早期山坡地大多種植金萱、烏龍茶等灌木型茶樹,直到農地遭到八八風災破壞後,重新與林試所討論,尋求具備足夠經濟效益之作物,並期待重振當地山林產業,最後才決定種植山茶。

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    屬大葉喬木、台灣原生種,樹高可達12公尺,適合生長於700至1700公尺山坡地,且樹根深入土壤,因此樹冠高大,葉片大且長、呈鋸齒狀,種植前也不需砍除土地上之樹木。徐盛暘解釋:「山茶是唯一不用任何藥物就可以生長的茶樹,也是全台唯一不用農藥的茶葉。」儘管山茶樹也會面臨病蟲害侵擾,但各類昆蟲在自然中有自己的天敵,因此不需額外施用藥物。

    山茶樹因不需過度日曬,多在山坡地上採取「半遮陰」方式栽種。照片提供/徐盛暘

    反觀一般灌木型茶樹,例如碧螺春、金萱等茶種,「普通灌木型茶樹都會使用農藥,但即使使用有機農藥,還是會對環境造成傷害。」三峽谷芳茶園碧螺春茶農李昌峻說道,不少灌木型茶農因有機農藥效果有限、價格高昂,最後改用非有機農藥,加劇了對山林間的破壞。

    徐盛暘提到,山茶樹與一般灌木型茶樹的生活習性也有些許差異,因不需要過度日曬,大多種植在山坡地且採取「半遮陰」的方式栽種。「10棵山茶樹只能活3棵。」徐盛暘補充山茶樹種植存活率低,所以相當珍貴。

    除此之外,山茶富有清香溫順的獨特口感,受到特定消費者族群喜愛,但因每年產量低,山茶在價格上較普通茶葉高昂。徐盛暘分享,以金萱、烏龍茶為例,市場上一斤的價格落在1800元至2000元不等,但山茶一斤可以喊價到3000元至5000元,價格相差一倍左右,同時也顯現出山茶背後可觀的經濟效益。

    但徐盛暘說:「我認為不該開放山茶成為林下經濟作物。如果大家都能種、大家都在種,山茶特色就不見。」假如山茶種植遍及全台,屬於高雄六龜的山茶在地文化則會消失。

    「市場普及化也將面臨『價格崩盤』的問題。」徐盛暘提醒,雖然山茶經濟價值高,但種植規模不及普通茶葉,因此價格較一般茶葉昂貴,在市場上難以與其競爭。另外,更多山林農將介入種植山茶,可能導致山茶平均價格下降,而需削價與普通茶葉競爭時,對山茶農民將會是一大危機。

    一般市面常見的碧螺春與金萱等茶類,皆屬於灌木型茶樹。攝影/蕭郁霖

    段木栽培具挑戰性  菇農:種的人不好賺

    在列舉林下經濟的經濟作物時,林務局的考量面向含括入門門檻、山林環境維護、經濟效益等。其中的椴木香菇與木耳,在擁有較高經濟價值的同時,養菌的過程也比主流太空包種植更具挑戰性,椴木香菇農黎萬青就透漏:「賣的人比較好賺,種的並不好賺。」

    椴木香菇農兼林務局解說志工黎萬青解釋,椴木栽培並不是一種新型的種植方法,早期台灣的山坡、丘陵甚至是平地,都可以看見椴木香菇的蹤影,所使用的木材包含楓香樹與相思樹等。種植原理是將菌絲植進木頭裡以吸取養分,而後等待香菇長出,比起一年可達三穫的太空包,椴木香菇栽種期約10個月,在養分吸取方面更為扎實,香氣自然也較濃厚,獨特的風味也受到許多消費者的喜愛。

    椴木香菇是將菌絲植進木頭裡以吸取養分,而後長出香菇,栽種期約10個月。照片提供/黎萬青

    黎萬青表示,比起太空包,椴木香菇雖然能夠售出更好的價格,卻也要付出相對的心力照顧。不像太空包在室內穩定地走菌生長,野外種植的椴木香菇除了要面臨氣候與蟲害的考驗外,當遭遇其他的雜菌汙染,導致生長停滯,也是農民頭痛的問題。他開玩笑地說,香菇會睡著,要叫醒它:「欸起床了,趕快起床去吃你的養分啦!」如果喚醒菌種的步驟沒有確實執行,就會對收成產生決定性的影響。

    「賣的人比較好賺,種的不好賺。」黎萬青對於椴木栽培被列為林下經濟,所能達到的成效持保留態度。他提到椴木的養成需要費大量的時間,加上野生環境培養菌絲的不穩定性等,都算是背後的成本,因此原先打算登記的林農可能望之卻步。

    林下經濟推動初期,林務局所推出的森林副產物皆為「離地型」,椴木栽培的種植方式正是其中之一。這些作為菌種養分來源的椴木可以隨農民需求搬運與管理,並非直接種植在土壤上,因此對於山林的干擾較少,也成為林下經濟政策發布以來的第一波經濟作物。

    林試所研究員陳芬蕙表示,香菇在國人的餐桌上很常見,而木耳近年來的接受度愈來愈高,且生產期短,因而被列入林下經濟的推廣作物。此外,她還提到:「椴木栽培不用像太空包一樣,需要蓋一個設施控制濕度、溫度,林農能夠直接在林地上進行種植。」不僅種植門檻符合林農需求,同時又能達到經濟效益。

     

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  • 雲服務、OEM藉助NVIDIA讓AI訓練更上層樓

    雲服務、OEM藉助NVIDIA讓AI訓練更上層樓

    作者:陶然
    編輯:
    2021-12-03 00:30
    IT168網站 原創 分享

      看看誰剛剛在快速訓練 AI 模型方面創下新速度記錄:戴爾科技、浪潮、Supermicro和在 MLPerf 基準測試中首次亮相的 Azure 均在使用 NVIDIA AI。

      在今天宣布的 MLPerf 訓練 1.1 結果中,NVIDIA平台在所有八個熱門工作負載中都創下了記錄。

      圖示:在新一輪的測試中,NVIDIA AI 訓練所有模型的速度都快於替代方案。

      NVIDIA A100 Tensor Core GPU 提供了最出色每單芯片性能, Selene 是NVIDIA內部基於模塊化NVIDIA DGX SuperPOD架構構建的AI超級計算機,藉助NVIDIA InfiniBand網絡和NVIDIA軟件棧進行擴展,A100在Selene上實現了最快的AI訓練速度 。

      圖示:NVIDIA A100 GPU 在所有八項 MLPerf 1.1 測試中均實現最好的每單芯片訓練性能。

      雲服務更上一層樓

      根據最新結果,在訓練 AI 模型方面,Azure 的 NDm A100 v4 實例的速度遙遙領先。它運行了新一輪的每項測試,擴展到多達 2,048 個 A100 GPU。

      Azure 不僅展示了出色性能,而且在美國的六個地區,現在所有人都可以租借和使用其出色性能。

      AI 訓練是一項需要大量投入的大型工作。NVIDIA希望用戶藉助他們選擇的服務或系統以創紀錄的速度訓練模型。

      因此,NVIDIA將 NVIDIA AI 與面向雲服務、主機託管服務、企業和科學計算中心的產品相結合。

      服務器製造商各顯身手

      在 OEM 中,浪潮憑藉其八路GPU服務器NF5688M6 和NF5488A5液冷服務器在單節點性能方面創下了最多記錄。戴爾和 Supermicro 在四路 A100 GPU 系統上創下了記錄。

      共有 10 家 NVIDIA 合作夥伴提交了本輪測試結果,其中包含 8 家 OEM 和 2 家雲服務提供商。它們占所有提交的 90% 以上。

      這是 NVIDIA 生態系統在 MLPerf 訓練測試中的第五次亮相,也是到目前為止最出色的亮相。

      NVIDIA的合作夥伴之所以積极參与,是因為他們知道 MLPerf 是唯一符合行業標準、經過同行評審的 AI 訓練和推理基準測試。對於評估 AI 平台和供應商的客戶來說,這是一個有價值的工具。

      為速度認證的服務器

      百度 PaddlePaddle、戴爾科技、富士通、技嘉科技、慧與、浪潮、聯想和 Supermicro 提交了基於本地數據中心的結果(單節點和多節點任務)。

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      NVIDIA幾乎所有的 OEM 合作夥伴都在 NVIDIA 認證系統上運行了測試,NVIDIA為需要加速計算的企業客戶驗證了服務器。

      提交的範圍展示了 NVIDIA 平台的廣度和成熟度,該平台為各種規模的企業提供最佳的解決方案。

      既快速又靈活

      NVIDIA AI 是唯一用於提交所有基準測試和用例的平台參与者,這展示了其通用性和高性能。快速靈活的系統提供客戶所需的生產力,以加快他們的工作速度。

      AI訓練基準測試涵蓋當今最熱門的八個 AI 工作負載和場景,例如計算機視覺、自然語言處理、推薦系統、增強學習等。

      MLPerf 測試透明、客觀,因此用戶可以依靠結果做出明智的購買決策。該行業基準測試組織成立於 2018 年 5 月,得到阿里巴巴、ARM、Google、Intel 和 NVIDIA 等數十家行業領先公司的支持。

      三年內加速 20 倍

      回顧過去,數據显示,僅在過去 18 個月,NVIDIA A100 GPU 的性能就提升了 5 倍以上。這要歸功於軟件的持續創新,這也是NVIDIA目前工作的重心。

      自從三年前 MLPerf 測試首次亮相,NVIDIA 的性能提高了 20 倍以上。這種大規模加速源於NVIDIA在全棧 GPU、網絡、系統和軟件方面取得的進步。

      圖示:NVIDIA AI 在三年內實現了 20 倍以上的改進。

      持續改進軟件

      NVIDIA的新進展來自多項軟件改進。

      例如,藉助一類新的內存複製操作,NVIDIA在針對醫學成像的 3D-UNet 基準測試中實現 2.5 倍的操作加速。

      得益於微調 GPU 以進行并行處理的方式,NVIDIA在針對物體檢測的 Mask R-CNN 測試中實現 10% 的速度提升,而在針對推薦系統的測試中實現了 27% 的提升。NVIDIA只是重疊了獨立操作,這種技術尤其適合跨多個 GPU 運行的作業。

      NVIDIA擴展了 CUDA 圖形的使用範圍,盡可能減少與主機 CPU 的通信。得益於此,NVIDIA在針對圖像分類的 ResNet-50 基準測試中實現了 6% 的性能提升。

      NVIDIA在 NCCL 上實施了兩種新技術。NCCL 是NVIDIA的庫,用於優化 GPU 之間的通信。對於 BERT 等大型語言模型,這樣可以將結果加速高達 5%。

      利用NVIDIA工作結果

      NVIDIA使用的所有軟件均在 MLPerf 倉庫提供,因此每個人都可以獲得NVIDIA的出色結果。NVIDIA不斷將這些優化整合到 NGC(NVIDIA的 GPU 應用程序軟件中心)上的容器。

      它是全棧平台的一部分,已在新的行業基準測試中得到驗證,可從各種合作夥伴處獲得,能夠處理當今真正的 AI 作業。

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    來源鏈接:http://server.it168.com/a2021/1203/6584/000006584705.shtml

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  • 數據中心行業能跟上技術發展嗎?

    數據中心行業能跟上技術發展嗎?

    作者:陶然
    編輯:
    2021-12-06 10:08
    IT168網站 原創 分享

      在數據中心行業中,有一種對速度有更高需求的傾向。但是,為了跟上行業瞬息萬變的發展,也需要學會放棄一些性能。

      行業專家日前對數據中心運營商目前所處的環境以及該行業在提高發展速度方面面臨的挑戰進行了闡述和分析。

      Amy Daniell是NTT公司超大規模團隊的主管,過去十年來一直在數據中心行業工作。他表示,每個人在這十年可以看到數據中心的規模和需求上的快速增長。

      他說:“有人認為在構建數據中心之後,其容量很快被佔用。這種想法是荒謬的。例如,我們在以往建設一個數據中心園區的時間可能超過10年,但卻在不到三年的時間內建成。

      我們看到的挑戰是,數據中心建設在需要的時候將IT設備運送到現場成為了一個真正的挑戰,由於發生新冠疫情,導致交付時間呈指數級增長。而在將設備運到現場之後,如何讓勞動力安全交付也是一個挑戰,因此,數據中心建設如今成為了一個雙重的挑戰。

      此外一些工程師由於退休或跳槽等原因退出數據中心行業,如今數據中心行業沒有足夠的人才。對一些年輕工程師來說,進入金融行業要比數據中心行業更加有利可圖。”

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      數據中心基礎設施管理 (DCIM)提供商Panduit公司業務發展總監Jeffrey Paliga見證了這些趨勢在過去兩年的加速發展。

      他表示:“事情總是以相當快的速度發展,但我認為當新冠疫情發生時,其中很多計劃或者被淘汰或者顯著加速,因此存在很多不確定性。數據中心運營商不得不放棄原有的設計,儘管他們的自然習慣是在遭遇壓力之下回到原有的設計,但他們需要重新考慮將數據中心整合在一起的設計和過程。

      幸運的是,我們的許多客戶都處於良好的狀態。他們能夠加快或實施他們認為還需要三到五年才能完成的混合IT戰略,並在12到18個月內整合在一起。更多的交流和知識共享確實迫使每個人重新思考他們在這個過程中所做的事情。”

      人們普遍看到的一件事是,數據中心行業由於用戶需求和快速發展的技術環境而變得複雜。技術的變化如此之快,以至於人們只能希望它最終會達到一個極限速度,而標準的商業模式方法無法跟上,而數據中心行業必須適應不斷變化的條件。

      PTS Data Center Solution公司創始人兼首席執行官Peter Sacco指出:“數據中心運營商通常需要大量投入,因為建設數據中心需要很多資金。”

      他表示,當前的方法試圖跟上技術不斷變化的形勢,這帶來了一些風險:隨着技術不斷向前發展,數據中心中一些技術或設備可能變得過時,也有可能面臨失敗的情況。面對這種風險,數據中心運營商需要更多資金和動力來推動數據中心行業不斷向前發展。雖然數據中心可能很難跟上技術發展,但對未來產生革命性影響將是非常值得的。

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    來源鏈接:http://server.it168.com/a2021/1206/6586/000006586795.shtml

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  • 小數據在機器學習中的重要性

    很多人都知道什麼大數據,但是有多少人知道小數據及其在機器學習中的重要性?小數據是指以一定數量和格式出現的數據,使其可供人類訪問、提供信息和可操作。大數據通常與機器有關,小數據與人類有關。

      理解大數據的唯一方法是將其縮減為更小的、具有視覺吸引力的對象,這些對象代表大數據集的各個方面。例如,通過傳感器收集氣象數據,並通過計算機處理全國各地的天氣報告大量數據,並將其轉換為圖表或圖形形式的小數據,然而通過電視新聞播放,人們通過這種形式很容易了解天氣狀況。

      小數據如何有效?

      對於人工智能的理解,數據起着重要的作用。訓練人工智能需要大量數據。這種認為人工智能需要大量數據才能運行的假設忽略了存在性,並掩蓋了不需要大數據進行訓練的潛在方法。

      小數據包括遷移學習、數據標記、人工數據、貝恭弘=叶 恭弘斯方法以及強化學習。使用小數據的方法也可以吸引非技術專業人士了解數據何時、何地以及如何對人工智能有用。通過評估人工智能領域當前和未來的進展,小數據方法正在科學研究領域取得更多進展。

      機器學習並不局限於大數據,還有廣泛使用的小數據方法。美國和中國在小數據方法方面的研究位於世界前列,正在機器學習領域採用小數據方法。而小數據方法與大數據方法相比,可以節省更多的成本和時間。

      像遷移學習這樣的小數據方法如今被廣泛使用。科學家利用轉移學習來訓練機器,使其能夠在各個領域工作。例如,印度的一些研究人員使用轉移學習來訓練一台機器,只使用45個訓練示例就可以在超聲圖像中辨別腎臟。遷移學習預計將很快增長。

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      使用人工智能的一個主要挑戰是機器需要泛化,也就是說,為訓練它們的問題提供正確的答案,因為轉移學習就是轉移知識。即使在數據有限的情況下也有可能實現。轉移學習正被用於癌症診斷、玩电子遊戲、垃圾郵件過濾等等。先進的人工智能工具和技術為利用小數據和變化過程訓練人工智能提供新的可能性。為了訓練人工智能系統,一些大型組織正在使用大量的小數據。

      像遷移學習這樣的小數據方法有很多優點。例如,使用數據較少的人工智能可以加強數據很少或沒有可用數據的領域。儘管許多研究人員認為人工智能的成功需要大數據,但在這種情況下,遷移學習已被證明對於使人工智能應用多樣化並進入未開發的領域至關重要。與大數據方法相比,遷移學習還有助於節省成本和時間。許多專家指出,遷移學習將成為機器學習行業的下一個驅動力。

      各種小數據技術被用來訓練人工智能識別對象類別。小數據技術被廣泛用於提高不同行業和企業工作的效率、準確性和透明度。人工智能在員工的技能培訓以及他們從較小數據集學習的能力方面發揮着重要作用。許多人工智能公司都在採用小數據開展業務。

      上世紀的很多科學家使用小數據進行研究和發現,他們使用小數據完成了所有的計算。他們通過將自然法則歸納成簡單的規則,發現了它們的基本規律。

      研究發現,65%的創新都是基於小數據的。儘管許多企業使用深度學習通過將真實數據與合成數據混合來創造最佳性能,但並不總是需要使用大數據。小數據還可用於得出一些重要結論,尤其是在訓練人工智能的時候。大數據有時會在機器學習方法中造成混亂。而採用人工智能是為了掌握知識,而不是處理數據。它涉及向機器提供知識以使其執行任何任務。

      與大數據相比,小數據技術還沒有受到太多關注。雖然沒有多少人了解它的好處,但小數據可能很快就會變得非常流行。就科技行業而言,他們正在迅速從大型集中分析轉向更加細化和智能連接的小型數據集。

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    來源鏈接:http://server.it168.com/a2021/1208/6587/000006587902.shtml

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  • 什麼是數據增強?

     如果有足夠的訓練數據,機器學習模型可以表現出色。不幸的是,對於許多應用程序來說,對高質量數據的訪問仍然是一個障礙。

      解決這個問題的一個方法是“數據增強”,這是一種從現有的訓練樣本中生成新的訓練樣本的技術。數據增強是一種在數據約束環境下提高機器學習模型性能和準確性的低成本和有效的方法。

      機器學習模型的“過度擬合”

      當機器學習模型在有限的例子上進行訓練時,它們往往會“過度擬合”。當機器學習模型對其訓練示例執行準確,但不能推廣到未見數據時,就會發生“過度擬合”。

      在機器學習中有幾種方法可以避免“過度擬合”,比如選擇不同的算法、修改模型的結構和調整參數。但最終,解決“過度擬合”的主要方法是向訓練數據集添加更多高質量數據。

      例如,考慮卷積神經網絡(CNN),這是一種機器學習架構,特別適合於圖像分類任務。如果沒有大量多樣的訓練例子,CNN最終會在現實世界中對圖像進行錯誤分類。另一方面,如果CNN接受不同角度和不同光照條件下的物體圖像訓練,它在現實世界中識別物體的能力會變得更加強大。

      然而,收集額外的培訓示例可能是昂貴的、耗時的,有時甚至是不可能的。這一挑戰在監督學習應用程序中變得更加困難,因為訓練示例必須由人類專家標記。

      數據增加

      增加訓練數據集多樣性的方法之一是創建現有數據的副本,並對其進行小的修改。這被稱為“數據增強”。

      例如,假設在圖像分類數據集中有20張鴨子的圖像。通過創建鴨子圖像的副本並水平翻轉它們,您已經將“鴨子”類的訓練示例增加了一倍。您可以使用其他轉換,如旋轉、剪切、縮放和轉換。您還可以結合這些轉換來進一步擴展獨特的訓練示例集合。

      數據擴充不需要局限於幾何操作。添加噪點、改變顏色設置和其他效果(如模糊和銳化濾鏡)也可以幫助將現有的訓練示例作為新的數據。

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    數據擴充的例子

      數據增強對於監督學習特別有用,因為您已經有了標籤,不需要額外的工作來註釋新的示例。數據增強對於其他類型的機器學習算法也很有用,如無監督學習、對比學習和生成模型。

      數據增強已經成為訓練計算機視覺應用的機器學習模型的標準實踐。流行的機器學習和深度學習編程庫具有易於使用的函數,可以將數據增強集成到機器學習訓練管道中。

      數據增強不僅局限於圖像,還可以應用於其他類型的數據。對於文本數據集,可以用它們的同義詞替換名詞和動詞。在音頻數據中,可以通過添加噪聲或改變播放速度來修改訓練示例。

      數據擴充的限制

      數據增強並不是解決所有數據問題的靈丹妙藥。您可以將其視為機器學習模型的免費性能增強器。基於您的目標應用程序,您仍然需要具有足夠示例的相當大的訓練數據集。

      在某些應用程序中,訓練數據可能太過有限,無法通過數據擴充來提供幫助。在這些情況下,必須收集更多的數據,直到達到最小閾值,才能使用數據增強。有時,您可以使用遷移學習,即您在一個通用數據集(例如ImageNet)上訓練機器學習模型,然後通過微調其針對目標應用程序的有限數據的更高層次來重新利用它。

      數據增強也不能解決其他問題,比如訓練數據集中存在的偏差。數據擴充過程還需要進行調整,以解決其他潛在的問題,例如類不平衡。

      如果使用得當,數據管理可以成為機器學習工程師工具箱中的一個強大工具。

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  • 91APP大啖零售轉型商機 押寶OMO、D2C雙趨勢

    電商以及實體店家線上化的趨勢快速發展,91APP-KY(6741)董事長何英圻針對明年產業趨勢發展表示,展望2022年,D2C(Direct to Consumer,直接面對消費者)、OMO(虛實融合)二大新趨勢將持續快速發展,將有望帶動91APP營運向上。

    何英圻分析,台灣市場中,實體零售仍然佔約80%~90%,純電商的占比約10%,代表仍然有大部分的實體零售需要網路化、電商化,而這也是91APP著重的市場,在二大趨勢帶動之下,也讓91APP營運維持強勁動能。

    91APP總經理楊明芳則表示,91APP在D2C部分,主要是為D2C自有電商提供SaaS軟體雲以及數據導向的電商服務,而在OMO部分,則是幫助實體零售品牌虛實融合,除了加速D2C線上業績以外,也讓線下業績獲成長動能。

    如果以營收分布來看,91APP營收主要分成四大塊,佔比最大的為客戶的系統使用費,楊明芳解釋,91APP與客戶一起成長,客戶的GMV越高,相對公司的營收也一併成長。此外,還有包括軟體訂閱費、數據與電商服務(電商代運營、廣告代操、數據顧問)以及大型專案收入。

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    目前,91APP客戶的不重複會員達1,200萬人,去年全年GMV達150億元,法人表示,以台灣零售市場狀況來看,D2C電商市場規模年複合成長率(CAGR)21%,至2028年估將成長至5,700億元;電商平台CAGR達14%,至2028年將有望增長至6,340億元。以D2C市場來看,2020年91APP市占率為10%,目標要在2028年成長至20%,離現在還有相當大的成長空間。

    法人表示,第四季為零售產業旺季,將可帶動91APP營收、GMV規模向上突破;此外,費用率逐季下降,第三季費用率已降至42.2%,也帶動獲利表現。

    展望2022年,何英圻表示,明年營收與GMV的成長動能,將來自於新客戶以及既有客戶的成長,將持續聚焦在中大型客戶(Key Account, KA)的開發與服務,至今年第三季中大型客戶數量已經成長至450家,此外,也將與國內外大型ERP、POS服務商、廣告公司等夥伴合作,多方攜手之下,也將為91APP帶來更多客戶。

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    來源鏈接:https://www.chinatimes.com/newspapers/20211220000165-260204

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  • realme首款旗艦手機 亮相

    realme品牌推出以來首款旗艦機GT 2 Pro,realme表示GT 2 Pro將搭載三項全球首發技術,包括生物基環保材料手機背蓋、150度超廣角鏡頭和全速天線矩陣系統通訊技術。GT 2 Pro身為品牌推出以來第一個可以稱得上是旗艦機種的產品,為了與摩托羅拉搶高通驍龍8 Gen 1平台全球首發,而提早在12月初證實有這款產品,其他的資訊直到20日才揭露。

    realme表示,GT 2 Pro與日本設計師深澤直人合作,除了採用紙為設計概念外,也採用Sabic的生物基(指原料來自於可再生的天然資源或天然廢棄物,通過生物、化學以及物理等方法所製成的生質材料)作為手機背蓋,並改良產品包裝,將包裝塑料使用比例從上一代21.7%、下降到0.3%,外盒與說明書的印刷油墨則改用低毒性、高重複使用性、可生物分解的大豆油墨,與傳統油墨水相比,大豆油墨減少石油資源的消耗、間接降低碳排放。

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    Realme也指出,GT 2 Pro為首款搭載150度超廣角鏡頭的智慧型手機,與大多數手機中採用的84度主鏡頭相比,GT 2 Pro的超廣角鏡頭可視範圍大幅提升278%,與128度廣角鏡頭相比視野亦提升20%,realme也為GT 2 Pro開發魚眼模式,提升拍攝多樣性與趣味性。

    而在天線系統方面,realme表示,GT2 Pro採用的全速天線矩陣系統由三項技術所組成,包括全球首發超寬頻自由切換天線技術、WiFi網路增強系統和360度全方位感應NFC技術,其中超寬頻自由切換天線技術採用12根環繞式高整合度天線環繞手機,每一根天線均支援所有主流頻段、擁有一致的訊號強度,透過realme所開發的自由切換天線技術,GT 2 Pro將能判斷所有天線的訊號強度。

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    來源鏈接:https://www.chinatimes.com/newspapers/20211221000163-260204

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  • 王力宏放閃照全都是P圖!最經典這張用「小技巧」騙倒眾人

    王力宏家族全家福被網友踢爆是P圖。(圖/微博《寶二姨》)

    歌手王力宏與前妻李靚蕾終結8年婚姻,但雙方卻在網路上互揭瘡疤,離婚內幕連環爆,成為近期關注焦點,不僅如此,有網友發現,過去王力宏許多放閃照都是透過P圖合成,讓不少人直呼被騙得團團轉,有熟捻Photoshop技巧的平面設計師透露,王力宏挑選兩張光線相近的照片進行合成,並讓後方家人照片蓋住原圖沙發,降低被抓到破綻的機率,是不易被發現的關鍵。

    過去王力宏與李靚蕾時常在社群軟體分享放閃、家庭照,成功塑造神仙夫妻的優質形象,沒想到上周突然傳出雙方已離婚的消息,李靚蕾更爆料王力宏經常外遇、召妓甚至性成癮等狀況,王力宏也大動作回擊李靚蕾索討近9億贍養費,長期對他精神虐待等,雙方徹底撕破臉。

    不僅如此,有微博網友發現,王力宏過去放閃的照片有造假痕跡,並點出5大線索,包括全家福照片是P圖的、一鍋雞湯燒3年、說自己在滑雪結果定位顯示沙漠、秀恩愛時永遠盯鏡頭和PS和老婆的聊天記錄等,其中全家福P圖照引起網友們熱烈討論,許多人直呼被騙了,「全家福那張太厲害了」、「全家福的P圖超專業」、「我大力宏哥P圖功力了得。」

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    有熟捻Photoshop技巧的平面設計師透露,如果需要合成圖片,被合成進去的照片去背後越乾淨越好,且盡量選擇色彩、光線接近的照片,比較不容易有破綻,「王力宏在李靚蕾後方用其他家人塞滿照片,可以擋住原圖的沙發,同時李靚蕾後方家人的衣服與李靚蕾的髮色同為黑色,巧妙相疊後能一眼認出是P圖的人並不多,而這也是降低出現破綻的技巧。」

    此外,獲得Adobe講師認證的Yumi Makino曾在著作中寫道,色調調整、選取影像範圍、編排圖層順序、使用繪圖漸層及透過濾鏡建立影像等技巧都是運用Photoshop打造完美圖片的方法。

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    來源鏈接:https://www.chinatimes.com/realtimenews/20211221000009-260412

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