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CTIMES / 网际产业
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攀上传输顶巅──介绍几个数字显示接口标准

当传输技术进入数字时代之后,用户及厂商对于数字显示的质量要求越来越注重,结合显示适配器硬件的数字显示接口标准,其发展进度因而更受到瞩目。
5G来临 带动AIoT需求起飞 (2020.04.01)
到了5G时代,重心则转往工业领域的垂直应用,而在诸多应用之中,「制造、医疗、能源」将会是最主要的市场,而这也是AIoT架构的最主要应用场域。
台北市与连江县打造双城智能卡 跨域合作拓展市民服务 (2020.03.31)
为了促进城市数位化转型成智慧城市,各城市之间的发展及协作具有推波助澜的效益,台北市政府与连江县政府共同以经济部工业局智慧城乡案生活应用补助计画「市民卡跨域整合服务计画」,结合台北卡与连江县民卡,让两县市会员可同享服务及多项消费优惠,促进双方商业观光及交流
万物联网时代下的Wi-Fi发展分析 (2020.03.27)
Wi-Fi由於能简易布建与方便连接等特性,实现无处不在的万物联网需求,Wi-Fi规格世代因应需求不断演进,新产品需求与旧规格升级牵动未来出货成长动能。
搞定视讯串流 整个城市都是你的直播台 (2020.03.26)
直播主每日的播送流程看似简单,却也伴随着许多挑战。如何将最即时的影音画面,毫不拖泥带水地播送到粉丝眼前,有赖最新技术来满足直播主的不同需求。
网红崛起 推动新兴科技产业成型 (2020.03.20)
这些人透过网路和各式的媒体工具,充分展现自身的魅力与独特的观点,并牢牢抓住了全球的目光。
测量方案东风起 加速5G行动网路创新 (2020.03.19)
5G创新需以低延迟、高速、大容量和多重同步连线的技术为背景。
5G加速万物联网 次世代Wi-Fi技术全面部署 (2020.03.17)
2020年是5G的重要建设年。除了密集的都会型基地台,也需加强室内系统。
Wi-Fi 6真的来了!消费体验重新洗牌 (2020.03.16)
Wi-Fi 6将是今年网路应用最大的变化,能支援更苛刻的应用程序。
一次看懂五大工业通讯标准 (2020.03.10)
在工业通讯的应用场景中,存在着许多不同的标准与协议,尽管这些标准在设计的思维和所欲解决的问题非常相似,但各自的运作原理与技术架构却是大相迳庭。
福卫七号观测资料正式向国际公布 (2020.03.06)
台美合作的大型科研计画福尔摩沙卫星七号有了新进展!继於2019年6月25日发射升空,同年12月10日开始提供观测资料试用,2020年3月7日上午10时与美国国家海洋暨大气总署(NOAA)同步正式向国际公开发布观测资料
甲骨文:2020-2025年十大云端趋势预测 (2020.03.05)
甲骨文预测,90%的手动IT操作和资料管理任务将在2025年完全自动化,工程师将有更多时间发展人工智慧和机器学习等先进技术。
工业乙太网路的崛起与趋势 (2020.03.03)
在数位汇流的大趋势下,工业用的通讯也会走向同一汇流标准,应该是无庸置疑的结果,所以用乙太网路TCP/IP作为实体层与连结层的共同协定,就自然而然地顺势而起了。
5G时代与AI边缘运算结合 倍速实现智慧制造 (2020.03.03)
当5G加上AI边缘运算,对於工业互联网中的智慧制造将产生显着的影响。
智慧感测 掌握AIoT脉动的关键一步 (2020.02.21)
感测器在进入AIoT时代後,变得更为重要。在万物联网的时代,感测器的使用数量将会比过往更多。再者,性能与应用思维的提升,感测系统的建置也要再次升级。
加速数据处理 让人们的生活更美好 (2020.02.19)
伟萨科技致力於提供客制化大数据运算加速的解决方案,而基因定序的运算更是其专擅的领域,尤其目前世界正在全力对抗新冠状病毒疫情,它更是一项助攻防疫的利器。
2020游戏市场迎接新世代 行动化势不可挡! (2020.02.18)
2020年对游戏市场来说,会是十分值得期待的一年,因为多项的新产品与新服务都会在今年内有所进展,并且定义接下来十年的游戏形式与发展。
USB4全面技术剖析 (2020.02.17)
USB4渐渐摆脱传统USB Host 与USB Device 的功能限制,USB4使用用点对点的传输讯号方式。此设计对於未来再提升传输速度与功能来说预留极大的弹性。
智慧医疗产业前瞻 贸协揭开医材应用新商机 (2020.02.12)
「台湾国际医疗暨健康照护展」及「台湾国际医材制造及零组件展」将於6月11日至13日南港展览2馆联展,双展以制造商、医院、社区及居家环境构筑,并扩大智慧医疗、智慧照护及新创展区,致力打造完整供应链的医疗生态系
AIoT智慧化需求引路 (2020.02.11)
身处在AIoT时代,嵌入式系统至少会有两个发展趋势,一个就是应用的数量,另一个就是人工智慧功能的运用,以因应更多对於影像等数据的处理需求。
机器学习开启行动装置大规模运算新革命 (2020.02.11)
在机器学习的案例中,最具挑战性的是多媒体强化功能。而大规模运算将成为行动运算晶片开发人员所面临的最大挑战。

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