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 日期: 2014/9/21      公告者: jjlien
Article 內容:高通2014移動開發者大會召開:機器人成亮點
高通2014移動開發者大會召開:機器人成亮點
2014-09-19

高通公司今日凌晨於美國舊金山舉行Uplinq 2014移動開發者大會,公司CEO史蒂夫-莫倫科夫(Steve Mollenkopf)推出針對智能眼鏡VR以及LTE廣播的全新開發套件,並展示了包括機器人在內的高通多項研發項目。

史蒂夫 莫倫科夫(Steve Mollenkopf)在主題演講中介紹稱:“高通公司一直驅動科技創新,這其中就包括從功能手機到智能手機的轉化。在2008年我們和谷歌合作推出了第一款安卓智能手機,當時很多人都安卓不可能成功。而現在,已經過超過10億部安卓手機採用了高通驍龍處理器。”

“如果你仔細研究高通驍龍品你會發現,目前高端手機的性能已經超過80年代的超級計算機。”
高通一直以來在研發方面投入巨大,截止到2014財年第二季度,高通研發投入累計超過300億美元,在2013年財年研發投入總額超過50億美元,占年度營業收入20%。
驍龍驅使機器人“智能化”
高通從成立以來投入研發300億美元,不僅包括無線通訊、智能家居,更涵蓋了領先的智能機器人領域。此次主題演講的兩部分機器人現場演示,也激活了參會者的熱情。

高通工程師演示了一種可自學習的智能機器人,這一機器人高約30厘米,主體由兩個輪子驅動,看似並無特長,但卻“本領超凡”。
“主人”通過手勢推開機器人,而后由另一演示者用遙控的方式讓機器人上前重新回到“主人”身前。通過簡單的兩次訓練,而后再次進行這一動作時機器人已經完全可以擺脫遙控,由機器人的自我識別場景進行回到主人身前。這時,機器人就像有了生命一樣,在主人擺脫它之后仍舊撒嬌般地親昵靠近。
而在此之前,高通史蒂夫 莫倫科夫還曾帶來一個“大傢伙”,這個有中國龍頭設計的三輪機器人,根據物體形狀收集並分類不同物體,例如毛絨玩具和積木等。

這一智能機器人項目稱之為“Rover”,實際是由一顆1.7GHz主頻的驍龍600處理器驅動,並配有深度感應相機、RGB MIPI相機以及22個強力反饋執行單元組成。
與此同時,高通還介紹了小尺寸機器人項目Micro Rover。Micro Rover可以看成三輪機器人的迷你版本,它身背一部智能手機,而整個運算則靠手機中的驍龍處理器負責。由於機身小巧,所以很適宜3D打印成型。Micro Rover可以允許開發者自由設計,通過修改機器人設計以及編寫命令製造屬於自己的獨一無二的迷你機器人。
Micro Rover採用IOIO板作為I/O分連接Android手機,通訊方式可採用藍芽或是Android配件開發工具包,而小機器的動力則是來自五節五號電池。

全新開發者套件
此次,高通還宣佈了旗下增強現實(AR)平台Vuforia的全新開發者套件,該套件主要針對智能眼鏡設備,可幫助開發者設計虛擬現實(VR)以及增強現實(AR)的應用程序,包括購物、教育,甚至包括商業及工業方面使用,目前已經有包括ODR R-7以及愛普生Moverio BT-200等品出現。
所謂增強現實,就是現實與虛擬的交互,在生活有非常廣泛的應用。比如購物相關應用,可以直接通過手機攝像頭取景“試穿”服裝,在手機面中人體是真實的,但衣服是虛擬的,兩者融合卻可以幫助用戶更好地挑選適合自己的衣服。

而目前高通已經和樂高推出Fusion系列遊戲,小朋友需要在真實世界中拼插搭建建築,而后通過高通Vuforia平台技術利用攝像頭捕捉物體引入到遊戲中,而遊戲的樂趣就在於沒有現實的積木就沒有虛擬的建築。
除此之外,高通還宣佈提供移動業界首個LTE廣播開發工具包,該開發工具包可為開發者創建利用LTE廣播連接和內容推送的應用程序,開發者可以訪問通用的應用協議介面以適用於全球任何部署LTE廣播的地區。

這也是目前首個LTE廣播開發工具包,並經過了多系統平台、OEM廠商以及全球範圍應用開發人員測試。
基於LTE廣播的高效率廣播優勢,可將其應用於突發新聞、公安全警告等方式。目前韓國KT已經開始使用LTE廣播,而美國運營商Verizon也已經在今年2月的超級碗賽事中使用,據莫倫科夫稱AT&T將在明年推出。
通過採用LTE廣播技術,運營商可以在人口密集地區如體育場、學校等區域通過LTE網絡向移動終端傳輸高品質內容,包括超大視頻檔案等。相比傳統WiFi覆蓋,LTE廣播會不間斷地發送信號,也就不會存在WiFi隨人員使用量上升造成緩衝或是掉情況。

Qualcomm Rover Demonstration at Uplinq 2014
http://www.youtube.com/watch?v=COj30Ccwv7c

"Come Here, Little Robot" - Robotics Demo at Qualcomm Uplinq 2014
http://www.youtube.com/watch?v=evDaaaEw6_I

Advancing robotics with the Qualcomm Snapdragon Rover
http://www.youtube.com/watch?v=0p9IOsUwcBk




【Update於2014/9/21 下午 02:37:23】

 日期: 2014/9/21      公告者: jjlien
Article 內容:
高通2014移動開發者大會召開:機器人成亮點
2014-09-19
高通公司今日凌晨於美國舊金山舉行Uplinq 2014移動開發者大會,公司CEO史蒂夫-莫倫科夫(Steve Mollenkopf)推出針對智能眼鏡VR以及LTE廣播的全新開發套件,並展示了包括機器人在內的高通多項研發項目。

史蒂夫 莫倫科夫(Steve Mollenkopf)在主題演講中介紹稱:“高通公司一直驅動科技創新,這其中就包括從功能手機到智能手機的轉化。在2008年我們和谷歌合作推出了第一款安卓智能手機,當時很多人都安卓不可能成功。而現在,已經過超過10億部安卓手機採用了高通驍龍處理器。”

“如果你仔細研究高通驍龍品你會發現,目前高端手機的性能已經超過80年代的超級計算機。”
高通一直以來在研發方面投入巨大,截止到2014財年第二季度,高通研發投入累計超過300億美元,在2013年財年研發投入總額超過50億美元,占年度營業收入20%。
驍龍驅使機器人“智能化”
高通從成立以來投入研發300億美元,不僅包括無線通訊、智能家居,更涵蓋了領先的智能機器人領域。此次主題演講的兩部分機器人現場演示,也激活了參會者的熱情。

高通工程師演示了一種可自學習的智能機器人,這一機器人高約30厘米,主體由兩個輪子驅動,看似並無特長,但卻“本領超凡”。
“主人”通過手勢推開機器人,而后由另一演示者用遙控的方式讓機器人上前重新回到“主人”身前。通過簡單的兩次訓練,而后再次進行這一動作時機器人已經完全可以擺脫遙控,由機器人的自我識別場景進行回到主人身前。這時,機器人就像有了生命一樣,在主人擺脫它之后仍舊撒嬌般地親昵靠近。
而在此之前,高通史蒂夫 莫倫科夫還曾帶來一個“大傢伙”,這個有中國龍頭設計的三輪機器人,根據物體形狀收集並分類不同物體,例如毛絨玩具和積木等。

這一智能機器人項目稱之為“Rover”,實際是由一顆1.7GHz主頻的驍龍600處理器驅動,並配有深度感應相機、RGB MIPI相機以及22個強力反饋執行單元組成。
與此同時,高通還介紹了小尺寸機器人項目Micro Rover。Micro Rover可以看成三輪機器人的迷你版本,它身背一部智能手機,而整個運算則靠手機中的驍龍處理器負責。由於機身小巧,所以很適宜3D打印成型。Micro Rover可以允許開發者自由設計,通過修改機器人設計以及編寫命令製造屬於自己的獨一無二的迷你機器人。
Micro Rover採用IOIO板作為I/O分連接Android手機,通訊方式可採用藍芽或是Android配件開發工具包,而小機器的動力則是來自五節五號電池。

全新開發者套件
此次,高通還宣佈了旗下增強現實(AR)平台Vuforia的全新開發者套件,該套件主要針對智能眼鏡設備,可幫助開發者設計虛擬現實(VR)以及增強現實(AR)的應用程序,包括購物、教育,甚至包括商業及工業方面使用,目前已經有包括ODR R-7以及愛普生Moverio BT-200等品出現。
所謂增強現實,就是現實與虛擬的交互,在生活有非常廣泛的應用。比如購物相關應用,可以直接通過手機攝像頭取景“試穿”服裝,在手機面中人體是真實的,但衣服是虛擬的,兩者融合卻可以幫助用戶更好地挑選適合自己的衣服。

而目前高通已經和樂高推出Fusion系列遊戲,小朋友需要在真實世界中拼插搭建建築,而后通過高通Vuforia平台技術利用攝像頭捕捉物體引入到遊戲中,而遊戲的樂趣就在於沒有現實的積木就沒有虛擬的建築。
除此之外,高通還宣佈提供移動業界首個LTE廣播開發工具包,該開發工具包可為開發者創建利用LTE廣播連接和內容推送的應用程序,開發者可以訪問通用的應用協議介面以適用於全球任何部署LTE廣播的地區。

這也是目前首個LTE廣播開發工具包,並經過了多系統平台、OEM廠商以及全球範圍應用開發人員測試。
基於LTE廣播的高效率廣播優勢,可將其應用於突發新聞、公安全警告等方式。目前韓國KT已經開始使用LTE廣播,而美國運營商Verizon也已經在今年2月的超級碗賽事中使用,據莫倫科夫稱AT&T將在明年推出。
通過採用LTE廣播技術,運營商可以在人口密集地區如體育場、學校等區域通過LTE網絡向移動終端傳輸高品質內容,包括超大視頻檔案等。相比傳統WiFi覆蓋,LTE廣播會不間斷地發送信號,也就不會存在WiFi隨人員使用量上升造成緩衝或是掉情況。

Qualcomm Rover Demonstration at Uplinq 2014
http://www.youtube.com/watch?v=COj30Ccwv7c

"Come Here, Little Robot" - Robotics Demo at Qualcomm Uplinq 2014
http://www.youtube.com/watch?v=evDaaaEw6_I

Advancing robotics with the Qualcomm Snapdragon Rover
http://www.youtube.com/watch?v=0p9IOsUwcBk




【Update於2014/9/21 下午 02:36:40】

 日期: 2014/5/25      公告者: jjlien
Article 內容:未來 10 年,賣資料比賣硬體賺錢——《大數據》作者 Mayer-Schonberger 專訪
未來 10 年,賣資料比賣硬體賺錢——《大數據》作者 Mayer-Schonberger 專訪
2014-05-23

▲ 維多.麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger)教授
亞馬遜網路書店暢銷書《大數據(Big Data)》 一書作者維多.麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger),1966年生於奧地利,現為英國牛津大學網路研究所教授,並擔任過微軟、世界經濟論壇等大公司和組織的顧問。然而,他並不只是關在學術殿堂做研究,而是一個典型的網路年輕創業家。
早在 1984 年,麥爾荀伯格剛滿 18 歲時,就和友人一起發現了全球第一個電腦病毒並發表研究報告,很快獲得全球電腦專業研究社群的熱烈迴響。1986 年,還在念薩爾茲堡大學的他,才剛滿 20 歲,就決定創立軟體公司伊卡魯斯(德文原名 Ikarus),開發出一套防毒軟體 Virus Utilities,馬上成了奧地利當地最暢銷的軟體。
1997 年,麥爾荀伯格將公司交給專業經理人,開始專心做學術研究。也因此,他對於網路產業的觀察,都相當切中現實。

《大數據》中文版由《天下文化》出版後,在台灣獲得廣大迴響,他也將在 6 月應遠見.天下文化事業群邀請來台,和國內讀者交流。來台前夕他接受《遠見》越洋專訪,直率指出,雖然台灣科技製造水準相當高,但若要靠大數據風潮成功,首先得把做硬體的慣性思維丟掉!像是做手機的公司,以後可能要靠手機產生的資料來賺錢,而不是手機硬體,這個變革可能會讓團隊大換血,是一場革命!以下是訪問精華:
大數據浪潮 全面顛覆產業生態

《遠見》問(以下簡稱問):您在寫這本書前曾做過網路經濟(Network Economy)研究,你當時預言,未來全球經濟將由網路驅動,每個人要有競爭力,都得從網路出發找新機。現在,您認為大數據會是這個網路經濟時代下的重要武器嗎?
麥爾荀伯格答(以下簡稱答):回顧 90 年代,網路主要用在 email,2000 年後用在電子商務,到了 2005 年,社交功能出現了,例如 Facebook 與 Twitter 。我認為下一波網路創新的力量,絕對是大數據。它會徹底改變世界,包括網路產業,以及非高科技的傳統產業等,整個基礎都會被改變。
我認為直到現在,網路做的事情仍只是加值的配角,只是讓經濟與貿易活動加分而已。例如東西放在網上賣,變成電子商務,和傳統零售還是差不多的。可是,大數據會更徹底改變零售以及許多事情,我認為在五年、十年內,這世上不可能有一家公司可以逃得掉大數據帶來的革命與改變。像是客製化的商品,就是大數據可以顛覆很多行業的改革方向。
追蹤患者病史 客製化新藥

問:還記得網路泡沫時期,就有人提過網路小眾社群會帶來客製化的商品,是一樣的道理嗎?可否舉例?
答:客製化的確不是新名詞,只是以前沒辦法真正實現,因為資料不夠充足,統計取樣會帶來很多的誤差。現在,當全球累積的資料夠多,客製化商品就能透過大數據實現,而且還能顛覆原來的產業。
我舉醫療領域來說明。醫生問診用藥的專業,原來跟網路幾乎沒有相關,現在卻幾乎快被大數據改變了,為什麼?以前,我們感冒吃藥,吃的和別人沒什麼不同。但你是女士,我是男士,體重身高都不一樣,而且身體健康狀況也不同,為什麼我們該吃一樣的藥?應該要依照個人的獨特體質,去開發出屬於他的藥才對。
但以前藥廠只能依照一個統計學上的平均數據,打造每個人要吃的藥。現在有了大數據,一切都不同了。未來,我們有可能靠著追蹤你一生的病史,把數據蒐集起來,當做客製化的基礎。有了這樣的分析,你就有可能吃到為你量身打造的藥,不會用藥過度或過少等。
再舉一個例子,最近我常收到威而剛的推銷信,我想是因為我年過 40,有藥廠依照市場調查,得知 40 歲以上男性,是威而剛的主力購買群。可惜,那真的不是我要的,因為他們並不是靠蒐集關於我的完整資訊來推斷,只是靠不完整的統計樣本來預測,很容易鬧笑話。
現在,亞馬遜網站的藥物零售分析,正研發一個決策系統,未來只會針對這個客戶的線上資料,來推薦針對這個客戶的唯一一種藥,而不是幾十種藥,就是靠大數據,才能作到這個創舉。
抓出資料意義,商機跟著來

問:美國矽谷科技公司高層曾稱讚,台灣有很好的高科技基礎及人才,你觀察,為何至今台灣還是沒有創立像 Google 或 Facebook 這樣的公司?
答:的確,現在領導大數據分析潮流的,大多是美國的公司,亞洲或歐洲的不太多。我認為,會不會用大數據,和做硬體、工程製造能力無關。但美國企業長年以來就很會蒐集客戶資料,有很好的客戶資料庫管理基礎。我覺得,亞洲包括台灣的公司,缺乏的是大數據思惟,也就是真正知道如何思考資料背後的意義,真正重視事實證據,並知道如何從這裡找到商機,找到金礦。
許多公司到現在還以為,蒐集資料,只是幫他們改善產品,改善行銷宣傳,不不不!他們得把腦袋整個轉過來,資料本身就是產品了,不是輔助工具而已。如果台灣人真的希望從大數據領域裡找到新的創業機會,新的商機,首先要學會確立這個思惟:資料,就是產品。其實,想用大數據增加競爭力,並不需要到處請IT專家。很多資料,也早在企業內部存在,只是你們不知道怎麼找而已。
以前賣手機,現在賣天氣預測

問:如果現在台灣科技業積極擁抱大數據,該用什麼方向迎接這個潮流?
答:有一家荷蘭手機公司,發現手機因為全球低價競爭,愈來愈難賺錢,可是這家公司在荷蘭建置了很多傳送手機訊號的基地台。他們發現,基地台的訊號傳輸會因基地台周遭環境的氣候而改變,像是下雨、豔陽高照等變化,成千上萬個基地台全都變成氣象台了。
現在,這家公司開始靠賣氣象預測資訊賺錢,而且沒有多投資一塊錢,因為這些基地台是他們本來就有的。這完全改變他們的獲利模式,以前是賣手機硬體,現在賣氣象資訊,和以前所在的產業,一點關係也沒有。我知道亞洲與台灣也有很多手機公司,你們不能再想手機怎麼做,要去找找工作中有沒有其他有用的數據,可以拿來賣錢。當然,這中間會牽涉到的是主管要不要換團隊,整個獲利模式都大改,是一場革命!
政府懂善用 可改革教育品質

問:大數據除了對企業管理很有用,對政府治理,又有什麼幫助?
答:我在書中提到不少例子,例如阿根廷兩位資訊專家,蒐集網上所有物品的價格做大數據分析,來做物價指數觀測,代替傳統政府用人工去街頭巷尾詢問物價,不僅比政府做得更精確,也更節省成本。
我認為,大數據下一步要改革的是各國的教育。現在各國政府都發現教育品質在下降,到底是課程設計過時,還是學生不夠努力?善用大數據,很容易追蹤成果。我認為現在最要緊的是提供平板給學生,自動蒐集上課軌跡,或者使用雲端平台來紀錄,慢慢可累積出供做課程與教育政策創新的大數據分析系統。
只靠數學天才不夠,還要新眼光

問:若要投入大數據這一行,是不是數學資優生才辦得到?這類人才要學什麼?
答:大數據帶來的新工作機會,首先就是所謂的資料科學家,或稱量化分析師 (Quantitative Analyst),這類工作的專業包含統計學、電腦科學與數學,也需要學習市面上的一些資料分析軟體。但我並不認為進大數據這一行,全得靠數學天才。因為還要有想像力。最重要的是幫大家找到沒人找到的線索或商機,最需要的是能夠從別人看不到的神奇角度來看數據。
事實是,你就算擁有全世界的數據與資料,也不見得能發明 iPod,想像力與發現新事物的能力更加重要!因此,也許你不懂資料分析程式怎麼寫,但是你很會用資料庫軟體,知道如何從各類報告中找商機,那可能需要產業管理實務經驗,就可以為你帶來很棒的工作機會。
此外,大數據分析團隊也要用淺顯易懂的圖表來呈現給管理者。如果有人很會做大數據分析圖表,像是能結合電腦軟體的圖表設計師,也有很多工作機會等著你。整體來說,大數據資料分析領域,會帶來很多新工作機會,在矽谷,這類分析師年薪 10 萬至 15 萬美元(約新台幣 300 至 450 萬元)。很多美國公司都在找人,非常搶手!

問:你 20 歲時,就在奧地利創立防毒軟體公司,可否用創業家身分給給年輕人建議,如何在大數據創業?
答:談到創業,不論是做現在最先進的大數據分析,還是我當年的防毒軟體,永遠只有一件事非常關鍵,就是要很有決心,一定要找到問題解決辦法,才會有成功的可能,是不是天才,倒是其次。我認為,年輕人最重要的是相信自己,勇於實現夢想,不害怕風險。
大數據領域權威專家——麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger)訪台論壇
BIG DATA 大數據時代來臨,誰能在龐雜的訊息中掌握關鍵,誰就能取得解決問題的先機。
不論你從事的是商業、資訊科技、公共行政、教育、醫療,或者只是單純對未來趨勢感到好奇,麥爾荀伯格親自剖析如何擁抱不精確,創造新生意。

講者簡介
麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger)
牛津大學網路研究所教授,並擔任微軟、世界經濟論壇等大公司和組織的顧問,是大數據(巨量資料)領域公認的權威,寫過八本書以及上百篇專論。
關於 《大數據》:
• 登上 Amazon「資訊管理」、「電腦文化」暢銷雙榜第一名
• 2013 年獲博客來商業理財年度之最
• 蟬聯博客來、誠品、金石堂暢銷排行榜
• 2014 國家文官學院每月一書(全年共 12 本指定閱讀)
【Update於2014/5/25 上午 07:44:20】

 日期: 2014/5/25      公告者: jjlien
Article 內容:無人機加 Google Project Tango 手機的話,就可以在室內自行定位了
無人機加 Google Project Tango 手機的話,就可以在室內自行定位了
於 8 minutes 之前發表


既然附有 3D 環境感應器的 Google Project Tango 有資格成為太空球機械球的大腦,使其可以在無重力的太空艙中定位移動,那裝在無人機上也毫不過份吧?賓夕凡尼亞大學旗下 GRASP Lab 就將 Project Tango 手機裝上一部四旋翼無人機上,作為它定位的大腦。據影片指出,GRASP Lab 的人員將已經定點的無人機推開或是向下拉,無人機也會自動返回原來的位置,而且可以自主地沿著已經設定好的路線飛行。更重要的是,過程完全是依靠 Project Tango 手機本身的運算,並不涉及 GPS 訊號,而且放在旁邊的電腦也只是用作將 Tango 所見的訊息視覺化,並沒有提供任何幫助。真想知道過部裝置還有什麼潛力啊。

http://www.youtube.com/watch?v=RE1YHlI1XHo
【Update於2014/5/25 上午 07:41:49】

 日期: 2014/5/21      公告者: jjlien
Article 內容:匹茲堡轉型秘方:大學成為了經濟引擎
匹茲堡轉型秘方:大學成為了經濟引擎

2014年05月19日
  “衒a煙城”匹茲堡的轉型秘方
  匹茲堡轉型的秘訣在於政界、大學和商界之間的緊密合作,尤其是與大學的合作。匹茲堡復興過程中,大學成為了經濟的引擎,開啟了一條以人力資源撬起城市轉型的康莊大道
  宋冰
  一江春水向東流,這個地理規律並不適用於美國。
  莫農加希拉河與阿勒格尼河在匹茲堡附近匯合成俄亥俄河后,自東向西一路狂奔2000多公里,最終注入世界第四長河——密西西比河。
  沿着莫農加希拉河谷一路向北,曾賦予匹茲堡“衒a煙城”之稱的廢棄廠房依然醒目。
  歷史上,美國一半以上的鋼産量來自位於東北部重工業“衒a”上的匹茲堡,“煙城”便成為其代名詞。而如今,匹茲堡已是一座滿眼青翠的城市,市內再也看不到一根冒煙的煙囪。
  匹茲堡多次被評為全美最適宜居住城市,兼具悠久的歷史記憶與現代化的都市景象。
  一個過氣的城市如何變得富裕、宜居又兼備當下最時髦的科技和藝術感?
  说到轉型,匹茲堡是這個世界上許多城市市長夢寐以求的故事。自1994年至2006連任三屆匹茲堡市長的湯姆•墨菲,恐怕是最有資格來給其他那些妒忌的市長講一堂課的人。
  轉型秘方
  自上世紀六七十年代開始,來自日本的鋼鐵大量傾銷入美國,依靠鋼鐵繁榮了一世紀有余的匹茲堡陷入絶境。
  如今,是什麼讓匹茲堡於上世紀鋼鐵廠滾滾濃煙中得以煥然重生?
  湯姆告訴《第一財經日報》記者,秘訣在於政界、大學和商界之間的緊密合作。“合作非常重要,尤其是與大學的合作,匹茲堡復興過程中,大學成為了經濟的引擎。”
  卡內基梅隆大學和匹茲堡大學均坐落於此,前者以計算機科學聞名,后者的醫療中心(UPMC)則已經替代了曾經的鋼鐵企業成為整個西賓夕法尼亞地區最大的雇主。
  醫療和教育同時欣欣向榮,匹茲堡的醫療産業相對於1979年几乎翻了3倍,創造了超過10萬個就業機會。如今,超過7萬人在這個城市的35所大學和100多家製藥公司研究和工作。
  最新加入雇主行列的是谷歌公司,谷歌在這兒的員工從最早的兩名發展到了幾百名,最后不得不在匹茲堡買下了一幢有100多年曆史的餅乾廠大樓來修建了一個新的谷歌中心。反正近在咫尺的卡內基梅隆大學堥麭B都遊蕩着互聯網天才們。
  “當我说到大學時,我指的不僅是向學生提供好的教育,還有各種研究中心。”湯姆告訴本報記者。
  這些附屬於大學的研究中心們銜接了大學教育和公司雇主,高素質的畢業生們可以在畢業后留在當地繼續從事研究甚至自己創業,對高級人力資源的渴求又吸引了一大批計算機技術、醫療相關科技公司來此扎堆,幾十年的集聚效應逐漸重刻了這個老工業城的面貌和氣質肌理。
  “大學是這一切的引擎。”湯姆说。
  當然湯姆也強調匹茲堡的成功配方中並不只有“大學”一味,“匹茲堡追求的是多樣化策略,哪怕是今天的匹茲堡依然有製造業、能源業等傳統行業存在。”
  成功可以複製嗎?
  然而對於世界上無數個其他正在沒落中企盼轉型的老工業城市來说,還有一個問題是需要厘清的,匹茲堡的成功究竟是一個可遇不可求的個案,還是一個具有普適性且可複製的模版?
  比如匹茲堡以優秀的大學為引擎,從而開啟了一條以人力資源撬起城市轉型的康莊大道,但這建立在建校已有幾百年曆史的卡內基梅隆和匹茲堡大學的基礎上。對於那些教育資源很差的城市,比如底特律,這條救贖之路是否還能走得通?
  對於這個問題,湯姆舉了個例子來回答:加州聖迭戈,當地的大學從上世紀60年代才剛剛創立,1980年才開設工程學科,但就是從1980年開始發展到現在的30多年,這些工程學科造就的一系列工程人才以及研究中心已經成為當地的經濟引擎,吸引了成百家科技公司來此,如今已經成為美國一個生物科技中心。
  “一方面大學的繁榮需要時間,另一方面城市與大學的合作要成為一種文化,這種合作要由政府來創造條件,底特律缺少的正是這種合作。”湯姆说。
  許多還在依靠傳統製造業的中國城市,正面臨着同樣的挑戰。“在過去幾十年內,中國大學的數量翻了好幾番,但大學在各個城市發展中的價值真的被充分開發和利用,從而成為進一步發展的引擎了嗎?”
  “這是許多城市管理者們需要思考的問題。”湯姆告訴本報記者。
  平衡之道
  除了可以拿來與之相比的“轉型失敗者”底特律以外,另一個可比較案例是西海岸的舊金山。
  舊金山憑藉硅谷已經成為全球科技新貴聚集地,城市一日千里的同時,房價和各項生活成本也在像火箭般向前衝刺,貧富差距不斷擴大之下,當地居民和科技巨頭們之間的矛盾日益激烈。
  這是許多看上去已經成功了的城市又會面臨的新的挑戰,如何防止滋長如排外這樣的有毒情緒,又確保當地居民分享城市的繁榮?
  “這是巨大的挑戰。”湯姆说。
  匹茲堡首先依靠的還是教育,這堛滷虼|跳出了大學的範圍。匹茲堡開設了許多職業學校,專門幫助那些原先在鋼鐵廠堣u作的當地居民獲得新的技能,這些技能將幫助他們在城市新的經濟結構中找到一份體面的工作。
  “第二是住宅政策,我們在這方面的政策非常激進,這也是匹茲堡的秘訣之一。”湯姆说,政府出台大量政策來幫助居民提高購房能力,同時建造大量針對低收入人群的廉租房屋。
  上世紀60年代設立的“匹茲堡城市再發展管理局”,在過去50多年堥抩a着專業和集體決策,幫助這座城市避免了政治人事變動帶來的可能性決策動蕩,很少有城市能像匹茲堡這樣有着始終如一的規劃以及確保規劃落實的各界通力合作。
  “城市每一塊土地上的每一幢樓,都不應該是出於交易的初衷而出現,而是需要考慮城市的整體利益。”湯姆说,“遺憾的是,世界上大部分城市還並不清楚自己究竟想要什麼。”

【Update於2014/5/21 下午 04:22:36】

 日期: 2014/4/13      公告者: jjlien
Article 內容:[閒聊] 我父親說要跟我斷絕父子關係
[閒聊] 我父親說要跟我斷絕父子關係

2014年04月06日 Sun. AM 01:30:16
引述《layco.》之銘言:
私以為,政府與學運的矛盾,正是一種父與子的矛盾。你一定聽過一些精采 的評論,例如藍委呂學樟怒嗆:「小孩子不懂事,搞不清楚狀況!」例如羅明才 說「反服貿屁孩不讀書還不起學貸」。等等等等。你回到家,長輩們的態度很多 都是這樣:小孩子在胡鬧,小孩子不懂事,小孩子亂搞。他們一定是被煽動的啦!心裡滿滿的就是對小孩子的藐視。
  一切都是因為你是小孩子。
  因為你是小孩子,所以你們搞的運動都不如大人,所以你們都只是不懂事在 亂搞,所以你們這麼反抗就是不對,所以你們沒有大人懂,看不清楚兩岸的利害 關係,所以你們一定是沒腦蠢蠢的被別人煽動的。因為你是小孩子,所以鬧夠了 還不乖乖回家?真是不乖。
  我相信這次的運動,很多父母(請注意,我說的不是「全部父母」,全文說 的都不是「全部父母」)真正惱怒的點,其實只有四個字:「小孩造反!」平常 小孩鬧事,一巴掌下去就可以遏止了。這次居然吵到全國都在吵,死都不回家!
當爸媽的是絕對無法容忍的。所以平常立法院裡大人們都在鬼鬧,他們習以為常,小孩子佔據立法院,他們居然說小孩子在胡鬧。大人們其實也搞不懂服貿在幹 嘛的(小孩子們還有懶人包可以看,大人就算有懶人包,他們會仔細去看嗎?我 很懷疑),但他們可以說小孩子都在胡鬧。
  所以政府的處理方式也很簡單:小孩子不聽話?打啊!大棍子打下去看你乖不乖。發生把行政院關起來打學生這種事,真的一點都不意外,就是怒打小孩啊。打傷了,不好意思啦,你小孩子吵成這樣,把拔也會不小心下手重了些。你這麼吵把拔也是會累、會發脾氣的啊,打傷了你的頭只是「執法過當」啦。把拔很辛苦呢,你看把拔打你,把拔的手也扭傷呢。
  你瞭解這種父權意識從家庭到國體互通的心理,你就會明白,為甚麼馬政府始終裝聾作啞,死都不肯退讓--當爸爸的多偉大,怎麼可以對無知的小孩退讓呢?
  甚至有人在政論節目上公然的講:你們是學生,馬英九認為你們不夠專業,應該退下,找一些專業的大人跟馬溝通,馬 才會相信。連今天郭台銘說要來結果學生反應冷淡,也有人覺得這是怠慢了「大人」,不知好歹。父權的宰制是多麼深化在台灣人身上。
  但是,家庭倫理是不可以直接套在國體倫理的啊。中國自古的倫理結構就是如此:君=父,臣=子,因此在家當個孝子,出去才能當個忠臣。而政府就是人民的君父,人民就是政府的臣子。但這是專制時代的思維啊,民主社會,不就是要讓這兩種結構脫鉤嗎?總統並不是君,更不是父,而是公僕啊。人民和總統的關係不是子對父、臣對君,而是主人對公僕啊。
  因為有專制的倫理思維,所以才會藐視這些「小孩」。而這些「小孩」,明明都是成年人,別說林飛帆和陳為廷他們,連坐在外場的大學生,通通都是成年人。但習慣專制的倫理思維的台灣人,還是覺 得他們是小孩,小孩對大人沒大沒小就是不對,小孩就是不懂事,小孩吵鬧就是要打,小孩就是該乖乖回家。
  馬政府以君父自居,認為「民可使由之,不可使知之」,傲慢的不與人民溝通,所以才會用黑箱的方式,讓服貿通過。而逼不得已要跟人民說明服貿的時候,也只會反覆說利大於弊利大於弊利大於弊利大於弊利大於弊利大於弊。拜託就算是數學老師,如果老是告訴學生Z>B,卻不跟我們解釋為何Z>B?怎麼推論出來的?Z是多少?B是多少?Z憑甚麼大於B?卻只叫學生背這個公式,一副「跟你講你也不懂,相信老師就對了」的態度,學生也會生氣。何況現在全國有太多「學生」正在質疑,而老師始終說不出個所以然來,卻把不乖乖聽話的學生鞭打一
頓,這是要怎麼服人呢?
   君父心態,才會把這次的學運處理成現在這個樣子。他們想著的都是面子的問題,所以他們並沒有主動邀請學生來對談,只會擺個架子說「總統願意對談」,想要學生兒子們主動恭請。今天這個僵局,不是要找個辦法讓雙方有台階下,而是要達到雙方平等的溝通,台灣的民主才真的有往前一步啊。所以郭台銘來不來、能不能藉助郭台銘做到甚麼,根本就不重要。就算雙方都有台階下了,問題的根本:君父心態沒有解決,以及防止君父心態的「先立法、再審查」沒有做到,下了台又怎樣?一點意義都沒有。誰不知道順著馬的毛摸下去,雙方都有台階
下?但是你摸了他的毛(就算摸到傳說中的耳毛好了),不就承認我們依然必須臣服於那種君父臣子的專制倫理結構?
  所以,一切都看馬政府肯不肯用 民主的態度來面對這件事。如果馬政府只想以君父心態自居,完全不肯讓步,那事情只會越搞越糟。他再不覺悟,他就真的失了他的時了。

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轉一篇類似論點的文作為補充

這篇旨在解釋一個很簡單的現象,那就是明明總統府裡面的那位這麼蠢,實在是蠢到爆炸了,但為什麼就是有這麼多的群眾選擇他,數以百萬計的人在他跳票無數次後依然相信他,就算民調低過十趴,國民黨的團結卻無與倫比,反對黨的抵抗柔軟無力。

相信讀者見過非常多的分析,一個個學識淵博者,無法理解台灣群眾的投票傾向,也完全不懂為何一個民主國家的群眾,會把票投給說話不算話的人。這其實也沒有什麼非常偉大的論點,只不過台灣鮮少 從此切入,而從此切入者往往會被主流論點打為黑五類,或是揶揄嘲諷之。

說穿了,台灣的問題就是階級複製、結構繼承,馬英九不過是依照台灣既有的文化習慣,順著這套習慣摸藤摘瓜,然後膜拜與崇敬這套結構的人民,即便是極端的不情願,即使是萬般的痛心疾首,但最後還是把票投了下去。

也因此,本文要從三個角度分析,做簡易的解構,由於並非是正式論文,請各位多多海涵。 (註:簡單講就是懶惰啦。)

其一為儒家結構的控制導致的順從現象
其二為教育與媒體系統的慣習複製
其三為台灣失去的競爭力在於儒教與其複製結構

當然,最後有一些小結,提出些許的建議與看法。

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儒家文化最初的產生,有其因應的時代背景,而這一套思想在整個東亞,雖不能說創造了萬代和平,但就以幾個主要國家中、日、韓來說,至少給予了穩定的力量,這一點我們要予以肯定。

儒家倡導的是仁、義,這兩個字看來很有威力,似乎是一種可以作為個人修身養性的方法。這也確實沒錯,問題不再於仁義的本身是錯的,而是這種仁義有標準乎?

請讀者留心,是不是在 兩岸三地,倡議儒家文化者,幾乎見不到在講當代人物的,全部都在提古人,頂多是作古的近代人物?若讀者有注意到,他們都很強調一些沒有辦法被標準化的東西,好比學校老師常教你要守秩序、有禮貌。但這個秩序並非是公定的校規法律,禮貌更是一種很主觀感受性的東西。

說穿了,這些所謂的秩序與禮節,要擁有同理之心、惻隱之心等等,所謂符合仁的標準者,全部沒有一個是可以被法律明定的,這種把應該屬於個人內心修身養性標準,拿出來變成要求他人遵守的不成文規定,就是一種階級控制方法。

筆者寫作部落格,並未想要把每一篇文章寫得艱澀難懂,更不想要用很奇特的學術字眼,亦不想用學經歷等壓人。這道理說來很簡單,但實際上做到的人不多,也就是「知識分 子學習知識並非是將知識當成霸凌他人的工具」。這一點,是因為筆者有個人的親身經歷,也從外省天龍文化中跳出,所以才能有深刻的體認,但畢竟多數人沒有。

所謂的天龍文化,其實泰半建築在儒家文化上,這是一套階級複製與結構僵化的體制。階級複製體認在有如升官圖的聯考制度,不要再鬼扯說台灣老百姓彼此之間沒有階級歧視之分,光是看看那些家長,殫精竭慮的想要讓自己小孩念大學,就該知道這種歧視早就不是外在的法律標準,而是被內化成為每個人的行為準則。

儒家講天地君親師,又講士農工商,這些排序標準從何而來?對歷史稍有涉獵者應該會發現,這來自於上古的統治階級與被統治階級的結構,再進而依照統治階級的需求延伸出的標準。雖然時代前進,到了 現代社會早已沒有那麼單純,但其基本架構還是存在的。

就從這次太陽花學運作為標準,讀者可以從自我身邊看到很多例子,足以佐證這個被儒家思想控制的結構存在。從反方例子來說,那些深信官員比較正確者,是因為他們真的審視過這些政策嗎?認為總統已經有善意回應者,是真的有想過回應到底具體不具體嗎?

正方的狀況也一樣,今天跳出來帶頭抗爭的,是台灣考試制度下的勝利者,學運領導者無一不是讀書的菁英,試問當初關廠工人臥軌事件,台北人怎麼看待的?若今天跳出來的不是台大學生,是稻江興國這些倒店的學校,會有這麼多人支持嗎?

就以學運目的,服貿爭議來說好了,我們也是必須等到這批頂尖學歷的學生,這群最不怕競爭的高手,這些 早已證明其公關、管理、領導能力卓越的年輕人挺身而出,才有這麼多的人會去思考,服貿本身的問題到底在哪。若今天跳出來的是為害怕失業的工人、已經受傷害的小工廠老闆,請問社會會給予這麼大的支持嗎?

若從那些被點名的人怎麼回應看,就會更明顯。吳育昇批評學生不掃墓只掃街,胡幼偉指深綠教授背景浮現,只針對個人的身分地位進行攻擊,全然不提問題的癥結跟解決之道。為什麼?因為群眾吃這套,有效啊。

一場學運,從不同的觀察角度,讀者你會看到這個社會是多麼偽善。我們不是因為抗議者的理念有多清晰而支持,也不是因為反抗者的論述有多堅實而支持。多數的民眾,其實是受到感召,才進一步去檢視整個服貿這個協議,原來根本就是賣台協議,享好處者萬 千、被犧牲者千萬。但就算這樣,歷次民調支持者依然有三成,難道這堅定不移的三成支持者,都是最有競爭力的那一群?

從這點角度出發,讀者你會發現完全不同的世界。始終支持馬政府不移者,扣除掉現在的既得利益者,會是哪一些人在支持?這些人是不分職業階層的,他們支持政府、反對學運,往往切入點跟我們想的完全不同,但也跟抗議者類似。

他們之所以反對學運,是因為既有的秩序被破壞,可以忍受一百名立委打架,但絕對無法容忍沒資格的學生開人民議會。他們反對的是階級的上下關係被打破,學生本分就是聽大人的話念書,好好的磨練十年爬上來,怎麼現在突然爆紅成了領袖。他們真正反對的是,這個穩定的結構不可以被破壞。

什麼結構?子 女要對父母跪拜、學生要對老師問安、人民要對官員的決策信服。所以學生反抗是錯的,因為晚輩不可以指導長輩,也不能沒有禮貌。所以學運本身是錯的,因為學生的本分是唸書,而不是管理國家,這是大人的事情。

讀者前兩天若有看那幾個國民黨青年軍丑角,還有被打爆無數次的教授上節目,就會知道這種儒家階級文化的具體體現。他們可以整晚跟你跳針秩序不得被破壞,高談闊論神聖議會無法開議,如果再加上那些工商界大老,大概又可以加上一條國家經濟停滯被破壞。

但是,有人提出現在的憲政秩序是馬英九先破壞的嗎?沒有。五權分立變成大權獨攬有去抗議嗎?沒有。立院就算開會也是打架到底有差嗎?沒有。台灣經濟低成長了幾年,薪資負成長了幾年,這些工商大老 有人去切腹自殺以謝國人嗎?通通沒有。

讀者到這邊要是還看不出階級順序的問題,那麼只要看負責任的人是誰就好了。現代國家政治基本上是責任政治,誰提出政策誰負責、領導者要為了用錯執行者負責。放到產業界上也是,公司營運不佳執行長要走人、規劃者要為了計畫不力而負責。

結果呢?憲政問題不重要,但學生不讀書超重要。執政黨執政無方幾年沒關係,反對黨打架抗議三天就不可以。產業政策失敗沒差,學生不可以阻擋更差的政策上桌就是。工商大老自己營運無方也無所謂,反正開除的都是基層員工跟中階幹部。

這真是他媽的良好階序,所以馬英九絕對不會因為這種抗議,而失去幾百萬人的支持。因為對他們來說,施政無方、營運無良都只是技術 問題,換個方向就可以改善。但是學生一抗議,這些人可以無視執政者的無能、忽略台灣工商業主營運的低能,總之就是千錯萬錯學生的錯。

各位讀者,在這種儒家階級之下,上層的人是絕對不可能跟下層的認錯,尤其是由下層發起的抗議行動,再說一次:「絕對不可能」。這種破壞結構的面子絕對掛不下來的。

馬英九可以跟「全國人民」道歉,因為民主時代的上天就是「人民」,但你看不到他對其他民眾個別的道歉或是檢討。他大可以授權秘書長去跟學生談一談,但只有霏霏打通電話就算了,因為總統可以接受陳情,但不能接受抗議,尤其是在儒家文化下,屬於較低階層的學生抗議。

馬英九永遠只會檢討,而且是找別人去檢討,絕對不會檢討他自己,更不可 能公開出來向誰道歉。讀者仔細去看,他向二二八家屬道歉、向白色恐怖受難者道歉,但都是以政府的角色去道歉,他絕對不會用個人的名義,或是身為過去國民黨時代的黨政要員,發自內心的向這些家屬,表示曾參與其中的歉意。

他只會跟你說感同身受感同身受,就跟這次跳針利大於弊利大於弊一樣。如果讀者實在看不懂,那麼回去翻翻過去皇帝怎麼處理政事就知道了,他的行為處事跟過去的皇帝毫無二致,會在這個馬政府下做事卻不會感到羞愧者,都是認同了這種儒家階級結構的人。

對他們來說,上對下的善意,下層就該感恩接受,不接受就是不領情、沒禮貌。下對上只有陳情、建議,沒有其他的選擇。讀者這幾天可以繼續觀察,會跳出來批評學生者,到底會有幾個人,是具 體就提出問題的批評,或是針對學生已經完整回應的項目批評。

馬英九也許很蠢,但他很清楚台灣人在這套儒家文化中,早已養成了階級的上下順服關係,他只要持續表達上對下的善意,再找鷹犬上媒體玩兩手策略,黑臉狂批學生不知好歹,白臉表示總統有特赦善意,包準就有多了幾十萬人心悅誠服,把炮火轉對學生。

學生們,你們不笨,要打破這套結構關係,絕對不能陪他們玩既有的戰場。同時也要知道,打破結構的戰爭,絕非一朝一夕,這是場曠日廢時的持久戰。


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在台灣,進行階級複製的有兩者,教育系統與媒體產業,這兩者相輔相成,缺一不可。之所以要來談談教育問題,主要是要解析,這套完整的階級 結構從何而來。筆者不擬在此提到細節的問題,主要放在大的架構下,力求簡單明瞭。

各位讀者請回想一下,我們過去在教育體制內的所學,請問最大的功用是為了什麼?是為了修身齊家,還是為了光宗耀祖?不不不,一切的一切,為的只是考試,為了往上考取更高的學位。

沒錯,只是為了考試,如此而已。學了整套數學,就有了超強的邏輯思考能力?別鬧了,只是比較會解題而已。把上下歷史全部念過去,就通了古今中外之變?別搞笑了,只是比較會背書而已。我們整套教育的內容,都是在玩虛的,所以根本沒辦法培養人才,之所以有太陽花學運這些競爭力絕高的學運領袖出現,是他們個人的人格特質所致,而非教育體系所教,這點後面再說。

數學應該是要 培養抽象能力,只是會計算的能力,那叫做算數。自然科要懂得運用數學,對大自然抽離其抽象符號,轉為理解背後運作過程,只是會解固定題型,是無助於理解世界的。歷史應當要培養查書與爬梳資料的能力,並從中獲得一套理解人類歷史的價值,只是死背是不能夠理解當今世界樣貌由來的。公民課理當讓學生親身參與,結合課本理論與實務經驗,旨在培養出優秀的公民,讓我們的制度可以一代代更進步。

結果呢?我們到底做了多少?答案是,幾乎沒有,可以抓住這些學識背後傳達的意義,將知識化為自身血肉的學生,本身就是高手,多半不需要你教,自己以後也會發光發熱。

那我們的教育體制,在學校內教了九年,以後會變成十二年,到底教了這些學生什麼?我們真的學到了 足以面對世界的競爭力嗎?各位稍有年紀的讀者,自己摸著良心想想,筆者自認是沒有,真的要踏入世界級的競舟,筆者大概只有養家餬口的能力。請各位自認有競爭力的大人們,仔細去看看這次學運,他們整體的組織架構,還有一張張寫在紙上的簡易專案計畫,還有白板上密密麻麻的心智圖分析。筆者自問,在他們這年紀時,完全做不到。

我們這套教育制度,在學校裡面,老師在乎的真的是成績嗎?其實大家心裡有數,成績好的學生有自學能力,根本不需要你教,提點一下就可以舉一反三。有自知之明的學生,也早就選定未來的路,前進職校體系求取一技之長,這些人也對無用於自身的知識興趣缺缺。看起來賣力演出的老師,在乎的是學生的「品行」,成績真的沒有那麼重要。

這個品行,到底體現在哪裡?看看獎勵制度與設計就知道了,學校的獎勵制度針對的是那些在各方面有優越表現的同學。但除了校際、鄉賽、縣賽等可以出學校的大型賽事,一般學校根本就沒有體育、藝文相關的獎勵辦法。而運動會的錦旗聊備一格,人人有獎,根本不具有獎勵意義。

在此狀況下,只有設立體育班、音樂班、美術班的特殊學校,這些有專長的同學才比較有點機會。但實際上,體育班的出路很少,就算給你體育保送建中,大概成績也稱不了半年。音樂美術班最大的功用,拿去做考試加分還比較多,若是沒有這層誘因,恐怕願意發掘子女潛力的人會更少。

也就是說,學校最在乎的是不要出事,老師在乎的是學生的行為舉止符不符合要求。現在還好一點,筆者念書的時代 ,上課起立敬禮不確實會被罰。操場升旗集合站不好也會被處罰,學生對老師講話語氣絕對不能有反抗意味,連出校門都必須依照班級順序離開,絕對不可以逾越規矩。

對於我們現在已經三四十歲以上的世代來說,這些記憶都是深刻在體內的,筆者記不得當年上課學到什麼東西,但還記得班上同學打鬧導致全班被罰半蹲的事情。筆者也記不起來當年的每個老師名字是什麼,只記得成績沒有達到老師們的標準,一分要被打一下。

筆者強調這些事情,只是要讀者了解到,我們的學校是一種讓學生社會化的過程,這個社會化過程,話都說得冠冕堂皇很好聽,但實際上是階級秩序的維繫與複製。循規蹈矩的好學生被獎勵,成績優秀的同學犯點小錯可以被原諒,川堂貼的大大紅紙是我們國三 一千多名同學中,考上高中的那一百多名名單。

在這個過程中,我們被教導不可歧視他人,但大人的做法是讓其他沒考上的一千名同學消失在學校牆上。我們被教育成要一視同仁不可差別待遇,但實際上成績優秀的被另眼相待,家裡有官員民代背景的總是可以享有點特權。我們的課本吹噓國家制度完善,老有所終、壯有所用、幼有所長,結果出社會看到的卻是老人掌權不退、青年苦撐待變,而下一代的希望,則是在學校裡面接受跟我們一樣的虛偽教育。

而我們的媒體,則在每一次的大考之後,將每一個頂尖優秀的考生頭版列出,仿佛每個人都胸懷大志、前程似錦。接著就沒了,他們四年後大學畢業是不是當個爆肝工程師沒人知道,七年後做個被打的急診醫生也沒人管。對於媒體來 說,宣傳這種魚躍龍門的概念,總是很有賣點的,他們放棄了身為媒體,追求社會真實的任務,在名為討好群眾的大旗下,不停地複製這種「萬般皆下品、唯有讀書高」的概念。

在這個文憑主義的文化下,讀者千萬不要以為,這種現象似乎看不大到。那是因為我們在階級分層的制度下,一路讀書上來,跟筆者一樣的知識份子,鮮少到社會其他階層去看過。筆者在傳統產業待過,大學學歷的比例極低,四大的人更是鳳毛麟角,他們跟你毫無共通話題,基層勞工無法理解你說的話,雙方獲取資訊的來源根本上就不同。

他們不是愚蠢,也不是沒有競爭力,而是在階級複製下,被輸入了太多既有慣習,在這個結構下,創新被限制住,發展被框架化,為了求生只好順從這個制度,然後把希望 放到自己兒女,寄望他們可以透過教育,脫離這個負面的迴圈。而可惜的是,在這種僵化的結構下久了,真的要打破結構,釋放他們離開,他們反而不願意,甚至是恐懼的。

恐懼並非來自於害怕競爭,而是因為不知所措。在以往的儒家結構下,只要他們熬成了父母,就突然往上爬了一個階級,這時你要他們承認「父母輩」不如「子女輩」?別鬧了,他們只會不停地跟你跳針。

這個跳針順序大致上是這樣。當你還小時,跟你說不念書所以都不懂;等到念到大學,跟你說沒社會經驗少開口。等你出了社會開始反抗,他們會跟你說「生兒方知父母心」,生了就知道我們的苦心了。結果呢?聽話的人一生都在聽長輩的意見,然後自己成了長輩就開始指點晚輩的人生。

可 笑吧,看看這次學運。一個個長者,順著體制熬成大人,也沒成就過什麼大事業,也沒做過什麼值得回味一生的衝動。現在指責這些學生晚輩,都是沒有自主判斷能力、都被別人輕易煽動。

筆者忝為教育人員,必須大聲的說,教改是成功的!

我們只是沒有教出符合過去習慣的好學生,並沒有把他們教笨,他們也許死背的既有知識沒我們這代人多,但創造力與行動力卻遠遠高過我們這代。話又說回來,我們多背了幾個地理名詞,是有那麼了不起嗎?在全球化與資訊革命後的現在,能夠快速掌握資訊,然後整合出可行動方案並付諸實行者才會勝利。

但也因為如此,筆者也必須說,革命尚未成功、同志仍須努力。馬英九不會被擊敗的理由,就是因為他可以有效掌控教育 機器,他可以用考試制度,強迫下兩代的學子去念他們其實沒興趣的東西。很多讀者擔心馬英九把手伸入教育,許多他的支持者喃喃自語說,過去陳水扁也有把手伸進教育,但事實上有人去在乎內容嗎?他們只會看到形式,然後站在虛偽的中立立場,彷彿兩邊各打五十大板就對了。

教綱的變動,內容並不是重點,虛偽才是。自然科學的菁英取向先不論,社會科的虛偽才讓人作嘔。就拿太陽花學運為例子,人家提的是憲法危機問題,總統大權獨攬無法制衡,課本卻把中華民國制度講得完美無缺。當學生提問既然制度這麼好,怎麼經濟搞不好,貧富差距這麼大,老師只能以國情不同含糊帶過。

這種教育制度下培養的學生,若不會精神錯亂,就得從裝死與從眾兩個中,挑一個比較不會傷 害感情的方案。而通常他們會兩個都選,不要做出選擇,反正這些東西日後都用不到,隨波逐流最安全。就這樣時間過去,自己也不再是學生,當自己也成為長輩,享有結構下的權威,自然不會想要去改變什麼。

這些人支持馬英九,絕對不是因為馬英九是神,六百多萬張選票,其中認為馬英九是智障無能者不在少數,但最後還是選擇投下去。原因無他,就維繫既有結構的立場上來說,馬英九是秩序的守護者,而蔡英文提出的方案,看似照顧弱勢與下層民眾,但其實不少人根本不想這麼做。

他們高喊著貧富差距,心中想的都是自己怎樣擠身其中。正因為教育從來不教普世價值,向來只複製階級價值,這些公理、正義、人權等標準,到頭來就只是一種小資產階級滿足自我的虛榮感。至 於更下層的階級,忙於求生已經耗盡心力,哪有時間餘力思考這些問題。

教改是成功的,所以太陽花會綻放,也因此馬英九將在未來兩年,於十二年國教中加強控制,力求教改成果徹底覆滅,好訓練出一批批順從儒家階級,自甘為奴而不自知的人民。

相信筆者,身為前天龍人,我們太了解馬英九心中的美麗國度,就是那種建築在每個階級各安其職、各守本分,達到民可使由之,不可使知之的理想境界。對這種生於菁英、安於菁英的假菁英份子來說,維繫結構不變才是目的,至於下層老百姓只要聽話就好。

此教育造成的結構不改,耳朵長毛的笑話只是換一個人說而已。



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最後,筆者 要提的就是,台灣失去的競爭力到底在哪裡?答案其實呼之欲出,這套儒教複製階級的系統就是根源。

在階級體系下,社會是僵固不動的,一切的施政努力都是要為了維持階級的存續。所以在此結構下,為了產生有利於統治階級的結果,出現了讓下層階級有機會翻身的途徑,科舉取士考取功名,就算是個九品芝麻官也好。

但是在科學昌明的現代,進步仰賴的不是背誦八股,是不斷地求新求變。絕對不要以為,科學進步只是需要多學些方程式,看懂一些電路板就可以,科學的進步來自於對自然界無止境的探索,來自於對解開宇宙奧秘的渴求,一個僵固的社會系統,絕對無法產出大量具有創造力的人才。

只有一個人有創造力是沒有用的,正如同蘋果要有賈伯斯才能 改變世界,但只有賈伯斯而沒有蘋果堅強的技術團隊,賈伯斯只會變成中年番顛。就算有賈伯斯跟蘋果團隊,若不是美國這種可以允許年輕人開創新局的環境,若不是在鼓勵創造機會的國度裡,我們只會看到報紙上寫著:蘋果電腦涉及內線交易炒股與官商勾結。

任何天才若發現他的努力,不會換來巨大的報酬。而是爆肝做到死,然後老闆拿走他九成的利潤,只加薪五百塊。他可能會注意到,自己開的公司被大型財團挾優勢併吞,然後變得一無所有。而天才會發現,去當官員掌握權力,開間勾結官員的企業,才是致富的途徑,他會怎麼做?

絕大多數的人,都會想要過好的生活,好的生活也許人人定義不同,但絕對不是像顏回那種安貧樂道的日子。凡是有能力的人,大多希望自己有個 人生目標,有點野心者總會想要掌握權力。而儒教的社會提供的誘因,不是讓每個年輕人發現自己可以創造無限可能,而是必須在既有體制下,找個好的長輩依靠,並小心翼翼沉潛數年,才有一點發揮的機會。

這種社會的創新,絕對不會是破壞性的,任何破壞性的創造,都將會被統治階級占為己有,若不成就要捏個粉碎。當我們的教育決定走向開放式,我們要讓每個人都可以接觸到大學知識,試圖提升出一整代的智識水準,台灣就該要揚棄儒教的階級系統,只可惜我們沒有。所以當全球化的腳步聲越來越大,在台灣的舊式領導者,不管是在政界還是工商界,毫無應對的能力。

他們提出的方案到底是什麼?這次服貿爭議已經夠明顯了,就是沒有現代競爭力的那種,完全不追求技術進 步與提升,空言市場與金流。讀者也先別急著下定論,覺得這種人是王八蛋,因為這種擴大市場、加強金融流通的方法,可以在既有的結構中,讓全民享受到一定成果,若有法律的進一步保障,富裕是可以擴及多數人的。

問題在於,台灣還是未開發國家嗎?台灣在將要邁進已開發國家的時候,菁英思維絲毫沒有成長,還在想著用代工賺錢來提升生活水準的方法。台灣若是沒有技術的提升,不懂得善用廣大知識水準提高的年輕人,那麼在全球化的世界中只能採取被動,被動等著人家賞賜訂單,繼續壓低成本賺錢。

想也知道,這種沒有成長性的經濟開發,不可能提高整體國民的生活水準。這理由再簡單不過,當企業可以依靠中國的關係拿到訂單,當老闆可以跟官員勾結炒作股票,當建 商可以合法搶劫一般民眾的土地,那麼誰會想要給基層員工更高的薪水?

台灣更深層的問題在於,像筆者這種年紀以上的人,大概已經沒有多少創造能力了,頂多依靠現在有的知識與技術,合作與開發出一些還有點競爭性的玩意。但要說具有創造力,可以打開新的市場,創造全新的產業鏈?別鬧了,做不到就是做不到,不要再自我催眠了,比人家多活十幾年沒有比較偉大。

有創造力的多半是年輕人,但台灣現實面的地方在於,結構本身是獎勵「長輩」的,只要在階級上擁有些許的高度,就擁有可以壓榨年輕世代的權力。所謂的政府挺企業、企業挺勞工是夢話,企業有政府挺,何必在乎市場跟勞工?要讓台灣的企業真的轉型成長,最好的辦法是政府不挺企業,違反勞基法就罰企業到 死,決不寬貸。只有當企業發現完全無法從儒教的上下階級中取利,他們才會開始思考真正的全球競爭力。

台灣的競爭力是在下一代人身上,絕對不會是在那些老頭身上。請各位讀者看看新聞的工商界大老建言,翻翻報紙的產業大老建議,說穿了都只是在開脫自己的管理無能而已。將軍打仗失敗回來,沒有人會去責怪那些傷痕累累的士兵,丟臉的只有無能的將軍而已。但在台灣,打敗仗的企業元帥,只會責怪那些沒錢沒權的基層,而且神奇的是,我們有一大票的民眾還支持這種想法。

所以讀者可以理解到了吧,馬英九之所以很難打贏他,是因為他講的都是針對那些已經熬到有點地位的人。對無法打進全球市場的小企業主來說,責怪年輕人是非常有誘惑力的說法,遠比責怪自己沒有 競爭力來的有爽度,更不用說政府可以把自己政策失誤的責任丟出去。對於那些辛苦養家,把小孩養大的父母來說,罵這些年輕人不好好讀書,所以國家沒競爭力,比指責父母沒競爭力所以害年輕人好好念書沒工作來的受歡迎。

儒教的階級文化,讓整個掌握到些許權力的階級,把責任拼命往下推。台灣在經濟高速成長的年代,大家努力吃喝存錢,所以沒空想這種結構問題的不合理。現在一切停滯,大家才發現自己原來只是搭順風車,根本毫無競爭力可言。但是,長輩不可以跟晚輩認錯,所以千錯萬錯都是年輕人的錯。於是從企業界到媒體業,我們找了一大堆的例子來說服自己,一切都是草莓族的錯。很可惜的是,這一招雖然好用,但也不是每一代都吃這一套。

可是,一個顯在的事 實是,吃這套的人還是很多,而且對於選票的版圖變化來說,是很難撼動的。就算總統不是馬英九,換任何人上台都一樣,對那些根本沒有競爭力,卻可以在階級結構下熬出頭的那批人來說,擁護這個制度,把成本轉嫁給年輕人,是非常有吸引力的說法。馬英九為什麼根本不在乎學生,因為他很清楚,只要抓住這批保守派,他的位子穩固如昔。

所以,政客何必擔心學生造反?反正總有一批等著罵他們的老頭會真心擁護這個制度。企業何必擔心賺不到錢,反正只要政商關係打好,就有無窮的肝可以操爆。國家何必有競爭力?這些吃香喝辣的既得利益統治階級,錢賺夠了就移民出國,自己小孩有競爭力就好了。這種不把自己國家的利益當利益,不把家鄉的土地當土地,就是殖民主義。

在殖民主義統治下的國家,不會有所謂創造性的玩意出現的,只會把既有的東西玩到老、玩到殘、玩到死。接著兩手一攤,閃人不管。



====================

小結一下,筆者認為要擊敗馬英九,現階段來說是不可能的任務。原因無他,馬金體制是儒教結構下的既有利益,他們之所以爬到這麼高的位置,並不是有絕佳的施政能力,而是因為他們唯一有的能力,就是黑暗的政治鬥爭。觀諸馬的崛起之路,讀者你會發現根本是毫無建樹,只有嘴砲夠強,但他總能讓對手在某些項目上看來很糟很差。

這理由很簡單,政治鬥爭的黑暗兵法無他,抹黑、分化、製造對立,反正我只要比你多一人就贏了。在儒教的體系下,爬到上位靠的不僅僅是有實績能力, 重點是你要不犯錯,更不能衝撞這個體制。馬一路走來,你會發現,他是屬於絕對不讓自己犯錯的類型,出錯就把責任推給其他人,而他本人一定要表現出一種領導者風範。

這是被刻意操作的印象,政治人物一定需要碰到黑的部分,這是因為世界本來就不是全白的,黑的部分要處理的好不容易,所以馬才會被罵不沾鍋。不沾鍋,卻能夠爬到高位,意思是有人幫他處理,讓他可以用白的那一面去面對選民。儒家的思想太重視私人品德,並引伸到個人品行良好,就足以治國平天下。

這是錯的,品行好頂多證明個人不會做壞事,但不代表他不會犯傻做蠢事。尤其在現代民主體系下,重視的是制度的完善,而不純然為個人的操守問題。但我們的群眾太習慣這種人治思想濃厚的儒家體系,總 以為選上一個德行優良者,一切就沒問題了。

問題就在這,馬英九是利用這一點崛起的,他可以經歷過李登輝主流非主流鬥爭,而且每次都選對邊,代表他政治鬥爭的敏銳度夠,極端現實沒節操。要是有節操的人,怎麼可能當變色龍,又怎麼會每次出現重大政治鬥爭時,總是獲得最大的政治利益?

他的方法很簡單,讓他的對手看起來很糟糕就好,而且把這種糟糕不斷放大,放大到民眾只記得這件事。陳水扁那時候是,蔡英文的挑戰也是,現在學生運動一樣也是。自從金溥聰回國後,媒體操盤就很精準,故被稱為金氏風格。

這風格說穿了就是無恥抹黑造假到底,我管你學生在想什麼,反正就是放大你的個人道德瑕疵,製造學生不夠團結的印象。要注意的是,他不 會放大偷吃太陽餅這種小事,而是會在「失禮」這種事情上放大。失禮,就是儒教體系下的階級失序。

總統一再釋出善意,學生得寸進尺,沒禮貌。
政府立場始終如一,學生一變再變,沒節操。

把這兩句話改一下就是很棒的選舉語言

馬總統一再釋出會談的善意,在野黨卻得寸進尺不肯回應
馬英九走來始終如一,蔡主席你為何一變再變

為什麼他可以這樣做?因為他現在是總統,處於儒家階級中的最高位階。所以當他們釋放出總統的善意,就是上對下的姿態,這時不管下對上到底有沒禮貌,總之你沒接受就是沒禮貌。

讀者已經看到夠多了,馬英九從不正面去回應學生的訴求,他們指責學生要求一變再變。問 題是在於學生改變訴求嗎?若是訴求合理,改變一百次也是合理的,政府的立場若是不合理,堅持不變就是無恥。但這一點,媒體操作上從不去針對政府的角色,永遠針對學生本身。

我們要求學生在道德上不能有瑕疵,卻准許一個立委上薇閣開房間,而且還讓老婆出來擋子彈。我們要求學生不僅要提出建議,還要提出各種可行方案,卻放任政府用利大於弊四個字總結影響國民數百萬人的政策。

這是怎樣一個虛偽的社會?

陳為廷在日前哭著說,「對於沒有權利,一路被壓著打,一路想要提出事實的人,卻是這樣的嚴苛,這什麼社會?」

同學,那是因為你「沒禮貌」啊。

有多虛偽,就是這麼虛偽。



這些日子,有太多朋友勸筆者,寫些學運的行動準則跟建議之類的,筆者真的覺得不需要,鍵盤專家已經夠多了,不需要多一個人來教學生怎麼做。學運就是屬於學生的運動,我們早就不是學生了,要比較就該拿當年的我們來比,我們有比他們強嗎?既然沒有,就站在後面支援,在社會每個角落上堅守崗位,改造這個階級結構。

筆者唯一的建議,就是要改變這個結構,需要的是整個文化的改造。這跟左傾右傾沒有關係,千萬不要陷入路線之爭,忽略掉目前最大的魔王就是政府,現在的國家就是魔界。要把魔界改造成天堂,不是勇者衝進魔王城一劍砍死魔王就成,之後還會有新魔王即位的。

這個改變很慢,但你們可以。因為儒教體系重視知識分子,你們可以開始用 清晰的語言,以及簡易的圖表,遍地開花深入基層,讓每個民眾,不分工農商業,全部都知道這個政府是騙子。你們在幾年之後,會以更強悍的力量重新出現,引領新一世代的人,屆時請不要忘記初衷,幹掉魔王後自己成了新魔王。
【Update於2014/4/13 下午 01:56:43】

 日期: 2014/4/13      公告者: jjlien
Article 內容:我視力良好,因此我偏見猶在 李家同
我視力良好,因此我偏見猶在 李家同

在從紐約到波士頓的火車上,我發現我隔壁座的老先生是位盲人;我的博士論文指導教授是位盲人,因此我和盲人談起話來,一點困難也沒有,我還弄了一杯熱騰騰的咖啡給他喝。當時正值洛杉磯種族暴動的時期,我們的談話因此就談到了種族偏見的問題。

老先生告訴我,他是美國南方人,從小就認為黑人低人一等,他家的傭人是黑人,他在南方時從未和黑人一起吃過飯,也從未和黑人上過學;到了北方念書,他有次被同學指定辦一次野餐會,他居然在請帖上註明「我們保留拒絕任何人的權利」。在南方,這句話就是「我們不歡迎黑人」的意思,當時舉班譁然,他還被系主任抓去罵了一頓。

他說有時碰到黑人店員,付錢的時候,總將錢放在櫃臺上,讓黑人拿去,而不肯和他的手有任何接觸。我笑著問他:「那你當然不會和黑人結婚了!」他大笑起來:「我不和他們來往,如何會和黑人結婚?說實話,我當時認為任何白人和黑人結婚都會使父母蒙辱。」

可是,他在波士頓唸研究所的時候,發生了車禍;雖然大難不死,可是眼睛完全失明,什麼也看不見了。他進入一家盲人重建院,在那裡學習如何用點字技巧,如何靠手杖走路等等;慢慢地也終於能夠獨立生活了。

他說:「可是我最苦惱的是,我弄不清楚對方是不是黑人。我向我的心理輔導員談我的問題,他也儘量開導我;我非常信賴他,什麼都告訴他,將他看成自己的良師益友。有一天,那位輔導員告訴我,他本人就是位黑人;從此以後,我的偏見就漸漸地完全消失了,我看不出人是白人,還是黑人,對我來講,我只知道他是好人,還是壞人,至於膚色,對我已毫無意義了。」
車子快到波士頓,老先生說:「我失去了視力,也失去了偏見,多麼幸福的事!」在月臺上,老先生的太太已在等他,兩人親切地擁抱;我赫然發現他太太是一位滿頭銀髮的黑人。

我這才發現,我視力良好,因此我偏見猶在,多麼不幸的事!

【Update於2014/4/13 下午 01:54:12】

 日期: 2014/4/7      公告者: jjlien
Article 內容:淺談空間測量技術
淺談空間測量技術
2013/04/26 15:56
前言
一直以來對於機械人非常感興趣,尤其是在機器視覺這一塊特別的關注,因為欲解決機器人在空間運動的問題,除了利用 MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)元件(水平量測的加速度計(Accelerometer)、感測與維持方向陀螺儀(Gyroscope),以及可作為指南針功能的地磁感測器(Geomagnetic Sensor))來解決本身運動感測的問題外,還需要 3D 空間偵測的能力,來解決避免碰撞/接觸的問題。然而在過去依靠雷達或許能夠解決障礙物感測的問題,但是最近出現的 XBox 360 所採行 Kinect 體感控制方案恰巧提供一個新的思考方向。
距離探測
一維距離探測的手段通常有微波(Microwave)、聲波(Sound Wave 或 Acoustic Wave)、紅外線(Infrared)、雷射(Laser)、立體視覺法(Stereoscopic)等。大都屬於三角測距(Triangulation)的應用,但是也有用其他方式的,例如時差測距(Time-Of-Flight,或稱『飛時測距』)。也就是由儀器發射一個雷射光脈衝,雷射光打到物體表面後反射,再由儀器內的探測器接收訊號,並記錄時間,由於光速(Speed of Light) 為一已知條件,光訊號往返一趟的時間即可換算為訊號所行走的距離。
另外一種則是利用『相位差』的方式,這種方法乃是利用雷射照射待測物時的反射光與參考波之間的相位差來求得待測物的距離。首先雷射光源發射一調製光束,檢測器所收到回波信號之相位為 ψ,並與一 local oscillator 產生拍頻 (Beat)信號,此時相位檢測器會測出發射與接收信號間的相位差Δψ ,並藉此計算出距離。但由於相位以 2π 為週期,所以相位測距法會有測量距離上的限制,測量範圍約數十米,精度可達釐米級,但為了提高訊噪比(S/N)有必要多測量幾次,無法做瞬間即時測距。所以這種測距方法多應用在短距離,例如室內裝潢等用途。

至於立體視覺法的測量方式如右圖所示,使用兩個固定距離的攝影機,平行注視待測物體,然後依照待測物體與主光軸的夾角,便可計算出距離。
以上幾種方法中聲波、紅外線等方式由於發射的測距束波容易發散,所以通常只有厘米級的測量精度。且容易受到干擾,因此應用範圍比較受限制。至於使用微波或雷射在做遠距量測時,則需要考慮包括大氣的折射、電子電路和光學系統的延遲、是否通過日冕或太陽風的路徑、相對論的影響、發射與接收兩端相對運動所產生的都卜勒效應等等。但不管如何雷設和微波因其具有測量距離遠、精度高等優點,目前微波的使用頻率主要集中在23∼24,60∼61,76∼77GHz3 個頻段,波長均為毫米級。
三維探測
我們知道雷射測距儀每發一個雷射訊號只能測量單一點到儀器的距離。因此,如果想要掃描完整的視野(Field of View),就必須使每個雷射訊號以不同的角度發射。而此款雷射測距儀即可透過本身的水平旋轉或系統內部的旋轉鏡(Rotating Mirrors)達成此目的。旋轉鏡由於較輕便、可快速環轉掃瞄、且精度較高,是較廣泛應用的方式。典型時差測距式的雷射掃瞄儀,每秒約可量測 10,000 到 100,000 個目標點。不過在很多案例中,人們以習慣一線形雷射條紋取代單一雷射光點,將雷射條紋對待測物作掃描,這樣可以大幅加速了整個測量的行程。
另外還有幾種方式可以加快掃描的速度,例如使用『結構光源(Structured Lighting)』,將一維或二維的圖像投影至被測物上,根據圖像的形變情形,判斷被測物的表面形狀,可以非常快的速度進行掃描。而『調變光(Modulated Lighting)』則是使用投影機將正弦波調變之光柵投射於待測物體上,調變光三維掃描儀在時間上連續性的調整光線的強弱,常用的調變方式是週期性的正弦波。藉由觀察影像每個像素的亮度變化與光的相位差,即可推算距離深度。調變光源可採用雷射或投影機,而雷射光能達到極高之精確度,然而這種方法對於雜訊相當敏感。
當然我們還是可以用立體視覺法的測量方法來做 3D 空間的量測,只不過此方法在概念上,是類似於人類藉由雙眼感知的影像相疊來推算深度(當然實際上人腦對深度資訊的感知歷程複雜許多),若已知兩個攝影機的彼此間距與焦距長度,而擷取的左右兩張圖片又能成功疊合,則深度資訊可迅速推得。因此法須仰賴有效的圖片像素匹配分析(Correspondence Analysis),一般使用區塊比對(Block Matching)或對極幾何(Epipolar Geometry)演算法達成。所以使用兩個攝影機的立體視覺法又稱做雙眼視覺法(Binocular),另有三眼視覺(Trinocular)與其他使用更多攝影機的延伸方法。
例如
『色度成形法(Shape from Shading)』早期由 B.K.P. Horn 等學者提出,使用影像像素的亮度值代入預先設計之色度模型中求解,方程式之解即深度資訊。由於方程組中的未知數多過限制條件,因此須藉由更多假設條件縮小解集之範圍。例如加入表面可微分性質(differentiability)、曲率限制(curvature constraint)、光滑程度(smoothness)以及更多限制來求得精確的解。此法之後由 Woodham 衍生出立體光學法。
『立體光學法(Photometric Stereo)』,為了彌補光度成形法中單張照片提供之資訊不足,立體光學法採用一個相機拍攝多張照片,這些照片的拍攝角度是相同的,其中的差別是光線的照明條件。最簡單的立體光學法使用三盞光源,從三個不同的方向照射待測物,每次僅開啟一盞光源。拍攝完成後再綜合三張照片並使用光學中的完美漫射(Perfect Diffusion)模型解出物體表面的梯度向量(Gradients),經過向量場的積分後即可得到三維模型。此法並不適用於光滑而不近似於朗伯表面(Lambertian Surface)的物體。
『輪廓法』,此類方法是使用一系列物體的輪廓線條構成三維形體。當物體的部分表面無法在輪廓線上展現時,重建後將遺失三維資訊。常見的方式是將待測物放置於電動轉盤上,每次旋轉一小角度後拍攝其影像,再經由影像處理技巧去除背景並取出輪廓線條,蒐集各角度之輪廓線後即可「刻劃」成三維模型。
這些方式都是基於照片攝影原理,針對同個物體拍攝影像以推算三維資訊。另一種類似的方式是全景重建(Panoramic Reconstruction),乃是在定點上拍攝四周影像使之得以重建場景環境。
Light Coding 技術
微軟的 Kinect 採用的是一家以色列公司 PrimeSense 將其深度測量技術命名為 Light Coding,顧名思義,就是用光源照明給需要測量的空間編上碼,屬於結構光技術的一種,只是深度計算方式不一樣。與結構光法不同的是,Light Coding 的光源稱為『雷射散斑(Laser Speckle)』,是激光照射到粗糙物體或穿透毛玻璃後隨機形成的衍射斑點。這些散斑具有高度的隨機性,而且會隨著距離的不同而變換圖案。也就是說空間中任意兩處的散斑圖案都是不同的。只要在空間中打上這樣的結構光,整個空間就都被做了標記,把一個物體放進這個空間,只要看看物體上面的散斑圖案,就可以知道這個物體在什麼位置了。當然,在這之前要把整個空間的散斑圖案都記錄下來,所以必須要先做一次光源的標定動作。
另外 Light Coding 與傳統的 ToF、結構光技術的不同之處在於,它不需要特制的感光芯片,只需要普通的 CMOS 感光芯片,這讓方案的成本大大降低。同時 Light Coding 技術不是通過空間幾何關系求解的,它的測量精度只和標定時取的參考面的密度有關,參考面越密測量越精確。傳統結構光方法采用三角視差測距,基線長度(光源與鏡頭光心的距離)越長越好。換句話說,不用為了提高精度而將基線拉寬。所以請注意的是 Light Coding 所取得的是『3D 景深影像』與一般的『彩色影像』是不同的,如下圖所示。

基本上這種單純景深影像所取的 3D 資訊並不是非常精準,但是用來做體感偵測卻是足夠了。當然這還得加上『骨架追蹤系統』才能正確判斷使用者的動作出來。
Leap Motion
如果你上過他們官網,你一定會他們超高的精準度(0.01mm)而驚訝。網路上有人說是一種利用多普勒效應感知物體移動狀態的技術 sound wave 。也有人說是紅外成像技術(IR)。另一說是『電場成像技術(Electric Field Imaging)』。但具體是什麼樣的技術還真不好說,繼續關注吧!
超遠距測量

雷達遙測 (Radar ranging):精確決定地球與太陽平均距離(一天文單位,1 AU),是量測宇宙距離的基礎。由克卜勒定律 ,可以推算出金星與地球的最近距離約是0.28 A.U.。在金星最近地球時,用金星表面的雷達回波時間,可找出(誤差小於一公里)
1 AU = 149,597,870 公裡≒1.5* 108 公裡
測距適用範圍:∼1AU。
恆星視差法 (Stellar parallax) :以地球和太陽間的平均距離為底線,觀測恆星在六個月間隔(地球軌道的直徑),相對於遙遠背景恆星的視差 。恆星的距離d
d (秒差距,pc) = 1/ p (視差角,秒弧)
1 pc 定義為造成一秒視差角的距離,等於3.26 光年。地面觀測受大氣視寧度的限制,有效的觀測距離約為100 pc (∼300 光年)。在地球大氣層外的Hipparcos 衛星與哈伯望遠鏡,能用視差法量測更遠的恆星,范圍可推廣到1000 pc。
測距適用范圍:∼1,000 pc。
光譜視差法(spectroscopic parallax) :如果星體的視星等為mV,絕對星等MV,而以秒差距為單位的星體距離是d。它們間的關系稱為距離模數
mV - MV = -5 + log10d
如果知道恆星的光譜分類 與光度分類 ,由赫羅圖 可以找出恆星的光度。更進一步,可以算出或由赫羅圖讀出恆星的絕對星等,代入距離模數公式,即可以找出恆星的距離。
因為主序星的分布較集中在帶狀區域,所以光譜視差法常用主序星為標的。利用鄰近的恆星,校准光譜視差法的量測。另也假設遠處的恆星的組成與各項性質,大致與鄰近恆星類似。誤差常在25% 以上,。(注:本銀河系直徑約30 Kpc)
測距適用范圍:∼7Mpc。
例: 若某恆星的視星等為+15 ,其光譜判定為G2 V 的恆星『i從赫羅圖讀出該星的絕對星等為+5 ,代入距離模數公式15 - 5 = 5 log d - 5 ,求出該星的距離d= 1000 pc = 3260 光年。
變星:位在不穩定帶的後主序帶恆星,其亮度有周期性的變化(周光曲線),而綜合許多變星的周光關系,可以發現變星亮度變化周期與恆星的光度成正比(參見周光關系) 。用來做距離指標的變星種類主要有造父變星(I 型與II 型)與天琴座變星。
測定變星的光譜類別後,由周光圖可以直接讀出它的光度(絕對星等)。由變星的視星等和絕對星,利用距離模數公式,
mV - MV = -5 + log10d
即可定出變星的距離。目前發現,最遠的造父變星 在M 100,距離我們約17 Mpc。
測距適用范圍:∼17 Mpc。
超新星:平均每年可以觀測到數十顆外星系的超新星。大部份的超新星(I 型與II 型) 的最大亮度多很相近,天文學家常假設它們一樣,並以它們做為大距離的指標。
以造父變星校准超新星的距離,以找出I 型與II 型星分別的平均最大亮度。由超新星的光度曲線 ,可以決定它的歸類。對新發現的超新星,把最大視亮度(mV) 與理論最大絕對亮度(MV) 帶入距離模數公式,即可找出超新星的距離。
II 型超新星受外層物質的干擾,平均亮度的不確定性較高,I 型超新星較適合做為距離指標。
測距適用范圍:> 1000 Mpc。
Tulley-Fisher 關系:漩渦星系的氫21 公分線,因星系自轉而有杜卜勒加寬 。由譜線加寬的程度,可以找出譜線的位移量Δλ,並求出星系的漩渦臂在視線方向的速度Vr,
Δλ/λo = Vr/c = Vsin i/c
i 為觀測者視線與星系盤面法線的夾,由此可以推出漩渦星系的旋轉速率。Tulley 與Fisher 發現,漩渦星系的光度與自轉速率成正比,現在稱為Tulley-Fisher 關系。
量漩渦星系的旋轉速率,可以知道漩渦星系的光度,用距離模數公式,就可以找出漩渦星系的距離。Tulley-Fisher 關系找出的距離,大致與I 型超新星同級,可互為對照。
注:現常觀測紅外線區譜線,以避免吸收。
測距適用范圍:> 100 Mpc。
哈伯定律:幾乎所有星系相對於本銀河系都是遠離的,其遠離的徑向速度可用都卜勒效應來測量星系的紅位移 ,進而找出星系遠離的速度。
1929年Edwin Hubble得到遠離徑向速度與星系距離的關系
哈柏定律
Vr = H*d
其中
• Vr = 星系的徑向遠離速度
• H = 哈柏常數=87 km/(sec*Mpc)
• d = 星系與地球的距離以Mpc 為單位。
哈柏定律是一個很重要的距離指標,量得星系的遠離速度,透過哈柏定律可以知道星系的距離。
例:
室女群(Vigro cluster) 的徑向遠離速度為 Vr =1180 km/sec, 室女群與地球的距離為 d = Vr/H = 1180/70 = 16.8 Mpc。
測距適用范圍:宇宙邊緣。
紅超巨星:假設各星系最亮的紅超巨星絕對亮度都是MV = -8 ,受解析極限的限制,適用范圍與光譜視差法相同。
測距適用范圍:∼7Mpc。
新星:假設各星系最亮的新星,絕對亮度都是MV = -8 。
測距適用范圍:∼20 Mpc。
HII 區:假設其他星系最亮的HII區之大小,和本銀河系相當。(定H II區的邊界困難,不准度很高)
行星狀星雲:假設星系行星狀星雲,光度分布的峰值在MV = - 4.48。
測距適用范圍:∼30 Mpc。
球狀星團:假設星系周圍的球狀星團,光度分布的峰值在MV = - 6.5。
測距適用范圍:∼50 Mpc。
Faber-Jackson 關系:與Tulley-Fisher 關系類似,適用於橢圓星系。Faber-Jackson 關系:橢圓星系邊緣速率分布寬度σ的四次方與星系的光度成正比。
D-σ關系:橢圓星系邊緣速率分布寬度σ與星系的大小D 成正比。
測距適用范圍:> 100 Mpc。
星系:假設其他更遠的星系團,與室女星系團中最亮的星系都具有相同的光度MV = -22.83。
測距適用范圍:∼4,000 Mpc
紅位移測距:星體對於我們作相對運動時的光源,會使恆星光譜產生所謂的紅移現象或藍移現象,由都卜勒效應可得知星體的移動速度v,再由
赫伯定律(Hubble"s Law):v = Ho × d
即可求得星體的距離d。其中Ho 稱為赫伯常數約在每百萬秒差距50~100公里/秒之間,即星系的距離每增加一百萬秒差距時,它自我們奔離的速度約增加50~100公里/秒。
另外從恆星光譜讀出光譜類型及光度分類,經由赫羅圖 (H-R)決定恆星的絕對星等Mv。我們可直接測得視星等mv,再經由星球距離公式 ( mv-Mv = 5 ㏒ d-5 ),求出距離 d。
例如:某一視星等為+15的恆星,又經其光譜判定為G2V的恆星,亦即可從H-R圖該星的絕對星等為+5,如此可經由星球距離公式 15-5 = 5 ㏒ d-5,求出 d = 1000 PC(秒差距) =3260 LY(光年)。
結論
從上面的描述我們知道每一種空間測量技術,都有其適用的範圍,比方說 Light Coding 就不能用在室外或者光線紊亂的場所。這跟當初所猜想的有些不太一樣,不過這並影響他的價值,特別當我知道它所使用的『散斑干涉法』最初是被認為是一種帶著無用信息的特殊噪聲。但在1969∼1970 年,散斑所攜帶的信息得到了應用,發展成為一些測試方法之後,讓我覺得人類的創造力真的是有無限的可能性。所以寫這種文章最大的收穫,不在於搜尋資料、素材的時候吸收多少新知,而是在於當你明瞭多少被隱藏在角落的創意被發掘出來的時候,那種驚喜與讚賞的感覺。
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景深算法改進
景深
散斑干涉法 (speckle interferometry)
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淺談空間測量技術 - 大隻熊的部落格 - udn部落格
前言 一直以來對於機械人非常感興趣,尤其是在機器視覺這一塊特別的關注,因為欲解決機器人在空間運動的問題,除了利用 MEMS(Micro Electro Mechanical...
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大家都已經見識過 Leap 的高精准度了,那這其中的工作原理又是什麼呢?我們把這個問題拋給了 Holz 和Buckwald,他們回答說 Leap 是通過紅外 LED 和攝像頭以不同於其他運動控制技術的方式來完成對手指的追蹤。這種全新的動作感應方式也是 Leap 造價低廉、體積小巧的原因。它能同時追蹤幾十萬個目標(這裡用到的不是點追蹤技術),而且因為其精准度是由所連接硬體來決定的關係,Leap 一般只需佔用 CPU 2% 的性能。為了能保護好 Leap 所有的智慧財產權,Leap Motion 已經有大批的專利申請正在籌備中了,而這也是為什麼我們在努力後依然無法獲得進一步資訊的原因。
在實際操作時Leap 給我們留下非常深刻的印象。只要用過 Kinect 或 Wiimote 的用戶應該都有體會,那就是這類大批量生產銷售的運動控制產品還遠談不上精准,但在 Leap 身上卻完全看不到這一點。我們動手玩時使用的是一台原型機,它比最終的成品要大一些,但 Holz 向我們保證兩者的用戶體驗是完全一致的。在動手玩時我們發現 Leap 操作起來很簡單,只要把手放入感應空間內它就會開始追蹤你每一個指向螢幕的手指。在我們玩水果忍者和使用 3D 繪圖應用的過程中,它也沒有漏掉任何一個動作。Leap Motion 將超低延遲作為 Leap 的一大賣點,在使用過後我們發現「快過顯示器刷新率、快到人類無法察覺延遲」的說法的確不是他們在自賣自誇,尤其是後一點在做完 demo 後我們確信無疑。另外只要設備擁有觸控驅動(包括觸控板或觸控式螢幕),它就能和 Leap 相容,這就代表 Leap 也將支持現有的應用。當然,Holz 和 Buckwald(也包括我們)希望看到更多的開發者可以打造出為 Leap 度身定做的應用,好好發揮這項技術的優勢。
那Leap Motion 下一步的計畫是什麼?Holz 和 Buckwald 告訴我們 Leap 將首先以外設的形式推出,之後再逐漸加入到筆記本、桌上型電腦、智慧手機及平板電腦中去(沒它那麼小的尺寸還真加不進去)。在使用者可以自行選配硬體的情況下,Leap 的發揮空間會變得更有「彈性」。另外如果用戶增加感應器數量的話,感應空間會變得更大,工作起來也會更加方便。至於何時能看到採用 Leap 的筆記本產品上市,Holz 和 Buckwald 表示已經在與幾個大廠家洽談了。所以說Leap 的普及還需要一定的時間,感興趣的朋友就耐心的再等一等吧。

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http://www.zhihu.com/question/20252985

Leap Motion 傳感器的結構:



大體上,Leap 傳感器根據內置的兩個攝像頭從不同角度捕捉的畫面,重建出手掌在真實世界三維空間的運動信息。檢測的範圍大體在傳感器上方 25 毫米到 600 毫米之間,檢測的空間大體是一個倒四棱錐體。

首先,Leap Motion 傳感器會建立一個直角座標系,座標的原點是傳感器的中心,座標的 X 軸平行於傳感器,指向屏幕右方。Y 軸指向上方。Z 軸指向背離屏幕的方向。單位爲真實世界的毫米。如圖:


在使用過程中, Leap Motion 傳感器會定期的發送關於手的運動信息,每份這樣的信息稱爲「幀」( frame )。每一個這樣的幀包含檢測到的:
• 所有手掌的列表及信息;
• 所有手指的列表及信息;
• 手持工具(細的、筆直的、比手指長的東西,例如一枝筆)的列表及信息;
• 所有可指向對象(Pointable Object),即所有手指和工具的列表及信息;

Leap 傳感器會給所有這些分配一個唯一標識(ID),在手掌、手指、工具保持在視野範圍內時,是不會改變的。根據這些 ID,可以通過 Frame::hand( ) , Frame::finger( ) 等函數來查詢每個運動對象的信息。

Leap 可以根據每幀和前幀檢測到的數據,生成運動信息。例如,若檢測到兩隻手,並且兩隻手都超一個方向移動,就認爲是平移;若是像握着球一樣轉動,則記爲旋轉。若兩隻手靠近或分開,則記爲縮放。所生成的數據包含:
• 旋轉的軸向向量;
• 旋轉的角度(順時針爲正);
• 描述旋轉的矩陣;
• 縮放因子;
• 平移向量;
對於每隻手,可以檢測到如下信息:
• 手掌中心的位置(三維向量,相對於傳感器座標原點,毫米爲單位);
• 手掌移動的速度(毫米每秒);
• 手掌的法向量(垂直於手掌平面,從手心指向外);
• 手掌朝向的方向;
• 根據手掌彎曲的弧度確定的虛擬球體的中心;
• 根據手掌彎曲的弧度確定的虛擬球體的半徑;

其中,手掌的法向量和方向如下圖所示:


「手掌球」的圓心和半徑:


對於每個手掌,亦可檢測出平移、旋轉(如轉動手腕帶動手掌轉動)、縮放(如手指分開、聚合)的信息。檢測的數據如全局變換一樣,包括:
• 旋轉的軸向向量;
• 旋轉的角度(順時針爲正);
• 描述旋轉的矩陣;
• 縮放因子;
• 平移向量;

Leap 除了可以檢測手指外,也可以檢測手持的工具。像上文所說的,就是細的、筆直的、比手指長的物件:



對於手指和工具,會統一地稱爲可指向對象(Pointable Object,抱歉不太會翻譯),每個 Pointable Object 包含了這些信息:
• 長度;
• 寬度;
• 方向;
• 指尖位置;
• 指尖速度;

方向和指尖位置如下圖:
根據全局的信息、運動變換,手掌、手指和工具的信息和變換,開發者就可以靠這些來製作遊戲、程序了。


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Leap Motion協助手部直覺性操控電腦
2013/03/21-陳妍蓁
Leap Motion採用Cypress EZ-USB FX3解決方案,開發其3D體感控制技術。Leap Motion的控制器具有無與倫比的精準度、穩定度、以及低延遲等特性,是全球最精準的3D體感控制技術。
Cypress的可編程FX3解決方案可透過SuperSpeed USB 3.0介面,讓Leap Motion將影像感測器的資料傳送到電腦,發揮即時追蹤的效能,創造出優異的使用者經驗。
Leap Motion的控制器被美國《Popular Mechanics》雜誌選入 「2012年十大科技突破」排行榜,其控制器創造出一個虛擬的三維互動空間,讓使用者可直覺地透過手部與手指動作來操控電腦。
目前,Leap Motion的技術不僅可精準追蹤雙手10指的動作,最小還可偵測到 0.01毫米比針頭還要小的動作。Leap Motion控制器的USB埠採用Cypress FX3解決方案,能連結到任何搭載USB 2.0或USB 3.0介面的蘋果電腦(Mac)或其他個人電腦。
Leap Motion控制器具備微型化(1x3x0.5吋)的規格,內建兩個影像感測器,可搭配Cypress FX3元件追蹤16位元寬的格式資料。Cypress FX3解決方案能將資料分拆成USB Video Class (UVC)的封包格式,再透過USB 3.0或USB 2.0埠傳送到使用者的電腦,而後,Leap Motion的專利3D體感控制軟體會即時處理資料,並將其轉換成3D動作的控制指令。
Leap Motion公司聯合創辦人暨執行長Michael Buckwald表示:「Leap Motion秉持極高的標準來評選控制器的元件供應商,我們具開創性的軟體在與高速處理效能的硬體搭配之下,將可為使用者提供即時的3D體感控制功能,達到前所未有的同步操控體驗。Cypress FX3解決方案的可編程特性,協助我們為Leap Motion裝置開發出簡潔且優雅的硬體設計,進一步節省材料成本。」
Cypress公司USB 3.0事業部資深行銷總監Mark Fu表示:「我們非常高興能與Leap Motion合作,將其革命性的3D體感控制器帶入消費者市場。FX3提供一個單晶片解決方案,協助降低Leap Motion產品在硬體設計的複雜度,同時,在研發客製化產品或是考量未來升級時,仍可擁有充裕的設計彈性。」

Cypress的EZ-USB FX3是業界唯一可編程USB 3.0週邊控制解決方案,透過可完整設定的通用可編程介面(GPIF II),編寫成8、16、32位元組態,而GPIF II更可讓FX3直接連結任何處理器、ASIC、FPGA、以及最多兩個影像感測器。GPIF Designer這款圖形化使用者介面(GUI)工具套件,可協助系統設計人員根據需求來設定GPIF介面。此外,FX3的晶片內建具512KB RAM 的ARM9 CPU處理器,提供200 MIPS的運算效能。
關於Leap Motion:位於舊金山的Leap Motion公司,於2010年由Michael Buckwald 與David Holz 聯手創立,是一家體感控制技術的軟體與硬體研發整合公司,專門開發全球最強大有力且靈敏度最高的3D體感控制與動作感測技術。Leap Motion的第一款產品Leap Motion控制器將於2013年初問世,其靈敏度比現有體感控制技術高出200倍,讓使用者能透過自然的手部與手指動作來操作電腦應用程式並與之進行互動。

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【Update於2014/4/7 下午 06:21:43】

 日期: 2014/4/7      公告者: jjlien
Article 內容:Facebook研發準確率直逼人眼的臉部辨識技術
Facebook研發準確率直逼人眼的臉部辨識技術

Facebook資料顯示,相較於人眼97.53%的辨識率,DeepFace已達97.25%,而誤判率也比現有技術少25%。DeepFace還處於學術研究的階段,但理論上還可再擴大測試樣本數,未來可望實際用於Facebook上。
2014-04-07

Facebook公佈一項名為DeepFace的臉部辨識技術,宣稱辨識準確率為97.25%,和人眼的97.53%相差無幾。
DeepFace是由Facebook的人工智慧分析小組及以色列臺拉維夫大學研究人員共同開發。它的技術原理是以相片製作成3D模型,並且可以旋轉,以便於從不同角度比對同一個人。過去只要相片中人物的頭稍微傾斜,電腦就無法辨識出來。
研究人員利用以4000多個人共約400萬張臉部相片的資料訓練DeepFace軟體,Facebook資料顯示,相較於人眼97.53%的辨識率,DeepFace軟體已達97.25%,而誤判率也比現有技術少25%。
DeepFace還處於學術研究的階段,但理論上還可再擴大測試樣本數,未來可望實際用於Facebook上。Facebook也預計在六月美國俄亥俄州Columbus市的電腦視覺與模式辨識會議(Computer Vision and Pattern Recognition)報告其研究成果。
Facebook早在2010年就已加入臉部辨識技術,方便使用者為照片上的人物加入標籤,但這項功能也引發隱私保護者的反彈。2012年Facebook還因應愛爾蘭主管機關的要求,停用歐洲地區的臉部辨識自動標籤功能,並刪除歐洲地區由臉部辨識功能所產生的相關資料。
【Update於2014/4/7 下午 05:50:44】

 日期: 2014/4/3      公告者: jjlien
Article 內容:微軟下一步… 瞄準「物聯網」
微軟下一步… 瞄準「物聯網」

【聯合報╱記者鄒秀明/台北報導】
2014.04.03 03:50 am

外傳微軟將改變智慧手機、平板電腦的作業系統授權策略,業界人士分析,微軟想搶下行動裝置市占率,主要是看上未來的物聯網(Internet of Things)趨勢,與台積電董事長張忠謀的看法不謀而合。

物聯網(IOT)是指透過網路將所有物品的訊息串連,讓使用者可進行智慧化識別與管理。例如家裡的冰箱、冷氣、辦公設備、個人隨身裝置等等,都有晶片感測相關資訊並連結上網,再交給後端處理相關資訊。

張忠謀在物聯網看到半導體晶片製造商機,但他也表示,物聯網是個很大的構想,「目前沒有公司可以真正的管理整個生態系統」,也意味物聯網是國際軟體業者的兵家必爭之地。

目前包括包括蘋果、英特爾、Google、亞馬遜等國際大廠,都在積極建立物聯網生態系統;業者表示,微軟當然也想在物聯網世界站一席之地,但近年微軟在平板電腦、智慧手機市占率不高,必須行動裝置領域補足缺口。

【2014/04/02 聯合報】@ http://udn.com/



全文網址: 微軟下一步… 瞄準「物聯網」 | 科技產業 | 財經產業 | 聯合新聞網 http://udn.com/NEWS/FINANCE/FIN3/8588690.shtml#ixzz2xngMIBQ0
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【Update於2014/4/3 下午 02:00:50】

 日期: 2014/4/3      公告者: jjlien
Article 內容:物聯網發燒未來正邁向智慧型生活 with AR
物聯網發燒未來正邁向智慧型生活 with AR

物聯網時代來臨,你知道什麼是「物聯行銷術」嗎?
2014-03-26
電冰箱、溫度計、門鎖,每個東西都可以和網路結合,從前在卡通《傑森一家》裡頭看到的科技世界,已經慢慢實現於現實生活當中。而各家廣告商,也正摩拳擦掌的看著要如何從中切入,找出最適當的營利模式。
o 物聯網發燒,未來正邁向「智慧型生活」
在今年的科技大展 SXSW 上,手機科技已非主流,現在的科技公司慢慢將焦點轉移到其他戰場,例如穿戴式科技、汽車科技等等。由於手機廣告的廣告市場已經開發到了瓶頸,今年並未出現讓廣告商特別注目的手機廣告營利模式。
而現在的網路科技逐漸延伸到各個生活中的電子產品上,例如手錶、電子鎖、汽車以及各種工具,在 1990 年代,許多人就已經對這種未來的「科技生活」非常嚮往。例如 VISA 的品牌行銷專家 Shiv Singh 就曾預言,未來在外運動,身上穿戴的裝置會適時通知外送小弟,在你運動完到家時,門口就放著最愛的運動飲料。
雖然只是概念,但廣告商的確可能用這種角度切入,將產品以消費者最能接受的方式,置入其中。
科技與廣告結合,物聯網提供行銷另一種呈現面貌
這種模式就像是更進一步的擴增實境,例如 2012 年父親節,英國廣告商 Evrything 在巴西利用Diageo 各種酒類產品舉辦行銷活動,只要使用者掃描酒瓶上的條碼,就可以輸入短短幾行想對父親講的話,以及一張照片,由軟體自動製作成影片;藉由這樣獨特的一段影片,讓實體產品與數位媒體有所結合。
就像 Singh 說的,未來科技有更多應用方式,不只可為消費者量身打造數位內容,更可以與人實際互動,例如冰箱可以顯示現存的牛奶量有多少,以及在汽車電腦上可以得知各個輪胎目前的使用狀況為何,是否需要修補。
當每個電子產品都變成智慧型,品牌的機會就來了。因為只要智慧型裝置可以協助消費者做更多事情,就代表消費者會有更多的心力在裝置上,品牌和廣告商就可以從此切入,為消費者做更多事情。
萬物聯網後,對我們來說是多了個人秘書還是監視機器
例如 Google,一開始只是個搜尋引擎,後來進化到整個作業系統,現在他還想穿戴到消費者身上,無時無刻都在身邊。
又例如健康與保險產業也可以用這種方式更深入生活,例如 Snapshot 服務,讓消費者裝設監控設備在汽車上,可以了解駕駛時間、駕駛次數、駕駛習慣,藉此提供開車建議,讓駕駛可以改善操作方法,更省油、或是更安全。
而這些數據更可以提供健康產業或保險產業評估,讓他們知道是哪些駕駛會比較需要接受醫療或保險的幫助。
這樣的方式也能更深入到健康層面,廣告商 Digitaria 營運長 Doug Hecht 提到,假如有一個服務能偵測心跳、吸收熱量的情況,並以此提供建議,改善飲食習慣,例如在超市買東西時,會發出提醒:「你今天已經吸收太多熱量啦!」,那對於健康來說會更有幫助。
當然這種服務的範疇已經超越了智慧型手機的 App,而是從穿戴、裝置、到家電等,全部整合的系統服務,就像秘書一樣在身邊提供照顧。
當然,對健康的人來說,要讓科技這麼深入自己的生活,聽起來總是怪怪的。「好歹給我一點隱私吧!」不過對健康有隱憂的人來說,這樣的服務確實能提供一層保障。
o 物聯網世代來臨,廣告商可以如何從「智慧型生活」切入?
除了提供服務,最重要的就是產品購買。
先前在《Gigaom》報導的,如果自動洗碗機有與網路連線,在洗碗精快要沒有的時候,自動從網路上購買,除了對消費者來說比較方便以外,品牌就可以在這裡置入。A 品牌洗碗機會預設直接購買 B 品牌的洗碗精,這樣對品牌來說就是一大廣告效果。或者也可以讓 C 在某段時間強打優惠,並顯示於洗碗機上,讓使用者選擇。
Starbucks 先前也在研究智慧型咖啡機,讓使用者在製作咖啡時,自動紀錄並分析使用者的喜好,泡出最投其所好的咖啡。另外也有智慧型冰箱,在牛奶存量較低時,會在使用者開車回家時顯示通知,這時廣告商也能在通知訊息中置入品牌的優惠訊息,讓使用者正要去賣場買牛奶時,了解有哪些優惠可以選擇。
以此來看,品牌忠誠度就比以往降低了,便利性變得更加重要,這樣的模式會逐漸顛覆以往對品牌忠誠度的認知。如果能在目標消費者正要購買前發出廣告訊息,誰還要砸大錢灑漁網買電視廣告呢?
o 物聯網超夯,「智慧生活」就要來了嗎?
不過,「隱私權」仍是目前一大難解問題,如果科技會與生活這麼緊密的結合,會有更多人在意隱私,畢竟我連買東西的習慣都要給人知道,這也太尷尬了!就好像每次去便利商店都有人跟監一樣,很沒有安全感。自從史諾登揭發美國監聽事件以來,隱私權議題便鬧得沸沸揚揚,也是目前科技服務所面臨的一大挑戰。
不只如此,其實就目前科技來看,要做到真正「智慧型冰箱」還早得很。目前的冰箱只要不會讓人困擾、容易操作就夠了,誰還管冰箱能不能幫人解決問題?在每個人生活習慣不同,以及有許多人對科技產品操作障礙的情況下,至少還有一段非常長的路要走。
【Update於2014/4/3 下午 01:52:43】

 日期: 2014/3/31      公告者: jjlien
Article 內容:自動化到智動化 製造業機器人應用趨勢
自動化到智動化 製造業機器人應用趨勢
2014/03/31-DIGITIMES企劃

利用機器取代人工,降低製造成本,本就是機器人應用於製造業的主因之一。如今,就連曾經因為人工成本低廉,號稱「世界工廠」的中國大陸,也免不了面臨需要大量引進機器人了。

工業技術研究院機械所副所長陳來勝指出,中國大陸近幾年來的工資不斷上漲,以上海2013年7月的薪資為例,作業員每月平均薪資為3,000元人民幣,設備技術員為6,000元人民幣,機器人技術員更高達12,000元人民幣,薪資水準已經追上台灣,加上中國大陸十二五計畫希望薪資每年要成長13%,中國大陸的用人成本勢必會持續攀升。

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工業技術研究院機械所 副所長 陳來勝
事實上,不只是人事成本節節攀升,導致製造業需要作出變革。陳來勝指出,全球製造業從產品變動及產品需求的角度來看,早期是用流水線大量生產及大量製造來滿足市場需求,1980年代以後,變成要滿足個人需求,但又要做到低成本,也就是大量客製化,2000年以後,生產線要透過重整,不用重新設計生產流程、更換生產設備,就得滿足生產需求,所以未來的製造業趨勢,就是可調整的產能能力,才能因應不可預測的市場變動需求。

陳來勝認為,次世代產業自動化生產系統趨勢,首先就是要有具自我調控、重組及能承受環境變動的設備,其次是要有整合適當的IT解決方案,以達成系統重組及自我診斷功能,最後則是可以在任何地方、由任何使用者、透過任何裝置獲得生產相關資訊。換句話說,製造業必須要將智能導入於生產線重組、控制與監控及感測的作業中。

陳來勝指出,全人力製造可解決產品生命週期短之頻繁換線問題,但製造可靠度與效能有限;自動化生產雖然可以做到關燈生產及24小時生產,但技術開發與建置成本高,難以因應少量多樣製造趨勢,因此光是自動化是不夠的,而是要做到智慧自動化(智動化)。

如果要進一步了解智動化的要素與流程,陳來勝認為,智動化其實就是整合科技化硬體與智慧化軟體技術,透過智慧化流程(訊號感測、資料處理、智慧決策及作動控制),所創造出的產品、設備、系統、生產線、整廠兼具硬實力與軟實力的呈現。

事實上,智動化近年來已經成為許多國家的發展趨勢,如歐盟2014年投入超過10億歐元進行Advanced manufacturing and processing技術研發,目標是在2030年提高GDP 0.92%;德國於2012年3月提出「工業4.0」,建立引領未來製造業革命之「虛實合一製造系統」;英國則是在2010年投入6億英鎊推廣Advanced Manufacturing,提振製造業GDP貢獻。

美國在2013年也投入22億美元進行Advanced Manufacture 研發,目標重新取得國際製造競爭力領先地位;日本目前也正在規劃發展人機共存未來工廠;
中國大陸在十二五規劃中,也積極發展高階裝備製造,培養國際級工程機械企業,提升24省份經濟成長率到10%;至於我國也已經訂出智慧自動化產業方針,希望能在2020年,讓智動化普及率達到60%,人均產值倍增。

而在智動化的發展策略中,機器人將會扮演相當重要的角色。陳來勝指出,因應少量多樣的生產特性,智動化產業需要快速換線,唯有靠機器人才能滿足這方面的需求。

也正因為如此,陳來勝指出,製造業使用機器人數量,已經是評比國家自動化程度的重要衡量指標。以2011年製造業使用機器人密度(台/萬名作業員)為例,全球平均55台/萬人,其中南韓高居第一(347台/萬人),日本排名第二(339台/萬人)、德國排名第三(261台/萬人),台灣則是排名第十(129台/萬人)。

智動化趨勢明顯已帶動機器人使用成長率,陳來勝指出,預期到2020年,全球機器人每年可望新增20萬台。其中台灣2012至2015年預估成長率7.7% ,政府規劃目標能在2016年將台灣的製造業使用機器人密度排名,從第十名提升到第五名。

而在應用領域方面,最大應用領域為製造業,約佔83%,其中又以汽車製造業佔最高,達36%。其他製造業(ICT、金屬、化工、塑膠、食品/飲料、木工等)應用需求增加,產業機器人應用領域持續延伸擴大。

至於在區域市場方面,雖然美國和歐洲預計在2015年將會較2010年分別有53%與43%的成長,但持續擴大中的亞洲市場仍將成為產業機器人成長的主要動力,中國大陸又是亞洲最主要的成長來源,因為中國大陸的汽車、消費電子產品需求持續攀升,加上人力成本高漲,帶動製造業者自動化需求上升,機器人銷售也一路看漲,IFR估計大陸最遲於2014年將成為全球最大產業機器人裝置國,也是未來亞洲最主要成長來源。至於台灣智慧型機器人產業的發展方面,陳來勝表示,台灣目前的機器人產業產值約為新台幣700億元,就業人口超過12,000人。

而在產業機器人技術與應用趨勢方面,陳來勝認為,如何讓不同的機器人或是多手臂協同作業技術應用,將是未來的趨勢。視覺系統與手臂的整合應用,也日漸受到重視,在硬體設計方面的要求,包括導引定位、手眼協調等,有助於降低定位的精準要求,如利用CCD就可以考慮深度及距離,甚至可以判斷重疊物體,利用立體視覺可以處理軟板接頭插件及電線焊接。

陳來勝表示,工研院未來將致力於發展次世代手眼力協調產業機器人,所衍生的技術包括3D視覺技術、順應控制與關節模組技術、手眼力協調技術及智慧型教導技術等。

至於產業應用方面,工研院希望能在3C產品組裝及金屬製品製造方面,建立智動化彈性製造的相關應用,包括可重組式機器人生產單元、人機互動安全技術及智慧型調機及校正技術等。

工研院目前發展的智慧機器人技術,如順應六軸A-type機器人已可在25秒內完成直覺式順應教導;窄型7軸A-Type機器人則可於有限制的空間內靈活運動,可深入六軸機器人無法進入的狹小空間。

工研院目前更已開發出可辨識立體工件的機器人,可利用視覺導引機器人進行物件取放,已可應用於3C產品/金屬製品取放(堆疊鎳片、USB 、水五金)或是缺件/毛邊/缺口的外觀檢測。

工研院目前也正致力於發展機器人力感測順應教導與人機安全,包括以馬達電流回饋,取代力感測器之適應性迴授控制、軟體補償外部重力與磁力,以及適應性關節與觸覺感測器,可減低碰撞傷害。

因應工廠自動化物料搬運系統,以及醫院醫療庶務用品自動化搬運的產業需求,工研院也已研發出磁導引式無人搬運車(AGV),工研院不但自製整機系統與關鍵零組件,其他如使用單晶片控制核心的驅動模組與控制器系統、利用磁感測電路設計與製作,讓機器人可進行自主移動導航定位功能的磁感測導引模組,也都是自行開發。

為了帶動業界智慧機器人智動化系統應用,同時建立國內自主智慧機器人新產業,工研院在機械所已經建立平板電腦的智動化組裝示範產線,希望能讓國內製造業對於導入機器人能更有信心,提升製造業未來的國際競爭力。



DIGITIMES中文網 原文網址: 自動化到智動化 製造業機器人應用趨勢 http://www.digitimes.com.tw/tw/dt/n/shwnws.asp?Cnlid=13&cat=20&cat1=50&id=0000372926_YELLGRJS1A8IWZ77PEHX2&ct=d#ixzz2xWCtWG9U
【Update於2014/3/31 下午 02:18:21】

 日期: 2014/3/12      公告者: jjlien
Article 內容:人工智慧 Google積極發展
汽車大廠 防Google蘋果

財經新聞組 綜合報導
March 07, 2014 06:00 AM
蘋果及Google正加速將旗下手機整合至汽車通訊系統,但汽車大廠堅守通訊系統的控制權,不願將車內網路的利益拱手讓人。

汽車製造商在通訊系統業務之所以與蘋果及Google保持距離,原因在於沒有人知道線上服務營收及駕駛及乘客產生的巨量資料(Big Data)價值會變得多大。從點擊滑鼠及線上挑選音樂而生的巨量資料,正逐漸成為數位業務營收的重要來源。

寶馬(BMW)執行長萊瑟福(Norbert Reithofer)說,「我們的專家團隊已就定位,正了解巨量資料會帶什麼意義。」

寶馬自行開發的車內通訊系統BMW Connected Drive,透過內建SIM卡,無須智慧手機即可建立網路連結,導航、餐廳搜尋及旅館訂房等服務,都不假蘋果及Google之手。

汽車製造商希望保有車內網路控制權的另一個原因是服務收益及品牌營造。隨著駕駛及乘客使用車商打造的系統,汽車製造商便有機會向客戶收取額外費用。據估計,通用汽車來自自家OnStar系統的年營收約15億元。

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人工智慧 Google積極發展

財經新聞組 綜合報導
March 07, 2014 06:00 AM
Google執行董事長施密特(Eric Schmidt)表示,Google正實驗自動化的可行性,要「取代目前生活大量重複性工作」。

施密特5日在加州聖塔莫尼卡舉行的會議上說,「我們正實驗自動化將如何改變未來世界。機器人將在我們的生活中無所不在,並帶來各種好處。」

Google正積極發展搜尋核心業務以外的產品,並大舉投資機器人、穿戴式裝置、及無人駕駛車等較長期計畫。

施密特表示,人工智慧將是未來最重大科技發展。他說,「人工智慧正從單純回答問題,演進至提供相關建議。機器人將能了解你重視什麼,並據此提供意見。」

Google去年12月收購機器人公司波士頓動力公司(Boston Dynamics),1月又收購人工智慧開發商DeepMind,以提升機器人開發技術。


【Update於2014/3/12 上午 08:09:52】

 日期: 2014/3/12      公告者: jjlien
Article 內容:專家建言制定大資料國家戰略
專家建言制定大資料國家戰略

發佈時間:2014.03.07 14:17 來源:北京晨報 作者:北京晨報
  “獲取和控制網路海量資料,正在成為世界各國在未來20年爭奪資訊社會控制權的重要戰略手段。” 全國政協委員、中央財經大學教授賀強在他的提案中寫道,互聯網生態平臺的爭奪已成為國際大資料競爭焦點。
  賀強認為,平臺型互聯網企業能為大資料應用做出有效探索,以阿裡巴巴為代表的企業已經在這個領域有所建樹。
  首先,建立社會信用體系,阿裡金融創新解決小微企業融資難。借助大資料的累積,更容易計算、量化個人和組織的信用指數。截至2013年7月,阿裡金融累計為30余萬家小微企業和創業者發放網路小額信用貸款836億元。
  其次,成功預測經濟危機。2008年初,阿裡平臺根據詢盤資料的下降,準確做出了全球經濟危機的預警。
  第三,促進我國物流體系發展。阿裡利用先進的互聯網技術,推動建立大資料應用平臺,為電子商務企業、物流公司、倉儲企業、協力廠商物流服務商、供應鏈服務商提供服務,支援物流業向高附加值領域發展和升級。
  資料顯示,阿裡雲平臺已經可以承載海量的大資料分析計算。以2013年“雙11”為例,在當天1.88億筆交易中,75%的交易都在阿裡雲平臺上運行,2012年這一比例只有20%。天弘基金移入阿裡雲後,餘額寶3億筆交易的清算可在140分鐘內完成。
  對目前發展的現狀,賀強表示,在國際大資料競爭中,我國在資料的開放性、流動性和交互性方面遠遠不足,原有大量積累資料缺乏真實性是我們面臨的主要問題。
  對此,賀強建議,應明確國家對大資料的戰略定位,以形成新的產業增長點,並利用資料業務主營化帶來各行業的升級。其次,全力支持我國平臺型互聯網企業參與國際競爭,建立全球範圍的大資料生態系統。

【Update於2014/3/12 上午 08:08:54】

 日期: 2014/3/12      公告者: jjlien
Article 內容:劉箭:大數據開啟人工智慧新篇章
劉箭:大數據開啟人工智慧新篇章

發佈時間:2014.03.07 14:24 來源:賽迪網 作者:賽迪網
【賽迪網訊】3月7日消息,大資料技術使解決人工智慧的擴展性和成長性問題成為可能。以往的人工智慧技術不能發展出與人類相似的學習能力、研究能力和創造能力,其中一個重要的原因是“機器得到的資料量和機器擁有的資料處理能力”與“產生人工智慧所需要的資料量和資料處理能力”的不匹配,即人工智慧是一件很複雜的事情,產生人工智慧需要海量資料和對這些海量資料的超級處理能力,而以前的機器所得到的資料量和擁有的資料處理能力都是不足夠的。
人工智慧的發展,正如人本身一樣,需要學習大量的知識和經驗,這些知識和經驗需要海量的資料作為支援。大資料技術的發展,為分析和儲存海量的資料提供了技術支援,使得機器得到的資料量和機器擁有的資料處理能力,與形成人工智慧所需要的資料量和資料處理能力相匹配的矛盾得到了緩解。在這種情況下,人工智慧的理論、方法和技術的巨大潛力才有可能被真正的逐步釋放出來,實現人工智慧的發展目標,並反過來進一步推動大資料技術的發展,形成有效的相互推動。
大資料和人工智慧是現代電腦技術應用的重要分支,近年來這兩個領域的研究相互交叉促進,產生了很多新的方法、應用和價值。大資料和人工智慧具有天然的聯繫,大資料的發展本身使用了許多人工智慧的理論和方法,人工智慧也因大資料技術的發展步入了一個新的發展階段,並反過來推動大資料的發展。
在人工智慧技術和大資料技術不斷相互促進發展的推動下,人工智慧技術將有可能使機器真正獲得自主學習和研究的能力,能夠處理未預先定義的新的情況,並使其變成機器擁有的一種新知識,甚至演進出機器的創造能力,真正實現與人類相似甚至超越人類的智慧。因此,大資料時代的到來,也正在開啟人工智慧的新篇章。
劉箭簡介:
劉箭,國家千人計畫專家、科技部重大專項辦公室獨立專家、國家千人計畫評審專家、上海千人計畫專家、上海特聘專家、全國中文新聞資訊標準化技術委員會新媒體與大資料標準工作組成員、浪新微電子系統(上海)有限公司創始人、董事長兼總裁。曾與同事創立普然通訊技術有限公司,普然被斯坦福大學校長John Hennessy博士(也是MIPS公司的創始人)創辦的Atheros公司並購。來自美國矽谷,入選上海浦東國際人才城名人堂和上海市歐美同學會光榮榜,1997年獲得北卡羅來納大學夏洛特分校電子工程博士學位,2007年獲得北京大學光華管理學院EMBA學位。
【Update於2014/3/12 上午 08:08:10】

 日期: 2014/3/12      公告者: jjlien
Article 內容:雲計算、大資料將催生IT產業大革命
雲計算、大資料將催生IT產業大革命

發佈時間:2014.03.09 08:40 來源:賽迪網
【賽迪網訊】3月9日消息,據國外媒體報導,投資公司Canaccord Genuity分析師理查•大衛斯(Richard Davis)表示,由雲計算技術催生的資訊科技產業的結構性變化將為系統和架構軟體廠商未來數年的“大革命”奠定基礎。
大衛斯在週一發表的一份報告中說,這場革命將創造長期的投資機遇,可能催生1或2家像Salesforce.com和Workday這種規模的公司。報告列出了可能對投資者有影響的16家尚未上市的公司,其中包括線上資料存儲公司Box和Dropbox,以及大資料公司Cloudera和Actian。他說,這些公司可能IPO(首次公開招股)或被收購。
大衛斯在報告中寫道,最近科技公司市值被高估,例如,移動消息應用WhatsApp以190億美元將公司出售給Facebook。他說,“在目前的市場上,投資者願意為未來的機遇買單。對於前景光明的產業,不明確的目標市場規模和營收增長速度評價就能推動股價上漲。另外,政府的金融政策也導致企業估值上漲,投資者願意為未來的增長“預付費”。
雲計算技術公司能使客戶節省“真金白銀”,而非僅僅是節省員工工作時間和提高工作效率等“花架子”。過去十年,企業首席資訊官一直面臨通過裁員降低成本的壓力。大衛斯說,“人力成本每年都在增長,尤其是醫療保險成本。伺服器成本沒有增長,因此將IT任務外包給雲計算服務提供者是合理的。”
大衛斯指出,由於傳統軟體廠商過於“貪婪”,企業有更大的動力由傳統軟體轉向雲計算軟體,“維護費用在支出中的占比平均由18%上升至23%-25%,維護業務的運營利潤率可以高達99%。這樣的定價模式讓客戶很不滿,現在既然有了其他選擇,他們一定會嘗試一下”。
大衛斯稱,Ultimate Software Group和Workday高管都在最近的財報分析師電話會議上表示,潛在客戶逃離當前軟體廠商的意願越來越強烈,“客戶加速轉向雲計算只是個時間問題,而非會不會的問題”。
大衛斯指出,採用雲計算技術的客戶共用IT資源,因此轉向雲計算應用的趨勢還將蠶食硬體銷售,“這一轉變將導致硬體生態鏈縮水。轉向雲計算技術對硬體生態鏈的影響就像是人們放棄私家車,轉而乘坐公車對汽車產業的影響。公車的需求會因此增長,但私家車的需求和價格則將會下跌”。
【Update於2014/3/12 上午 08:07:01】

 日期: 2014/3/12      公告者: jjlien
Article 內容:
雲計算、大資料將催生IT產業大革命

發佈時間:2014.03.09 08:40 來源:賽迪網
【賽迪網訊】3月9日消息,據國外媒體報導,投資公司Canaccord Genuity分析師理查•大衛斯(Richard Davis)表示,由雲計算技術催生的資訊科技產業的結構性變化將為系統和架構軟體廠商未來數年的“大革命”奠定基礎。
大衛斯在週一發表的一份報告中說,這場革命將創造長期的投資機遇,可能催生1或2家像Salesforce.com和Workday這種規模的公司。報告列出了可能對投資者有影響的16家尚未上市的公司,其中包括線上資料存儲公司Box和Dropbox,以及大資料公司Cloudera和Actian。他說,這些公司可能IPO(首次公開招股)或被收購。
大衛斯在報告中寫道,最近科技公司市值被高估,例如,移動消息應用WhatsApp以190億美元將公司出售給Facebook。他說,“在目前的市場上,投資者願意為未來的機遇買單。對於前景光明的產業,不明確的目標市場規模和營收增長速度評價就能推動股價上漲。另外,政府的金融政策也導致企業估值上漲,投資者願意為未來的增長“預付費”。
雲計算技術公司能使客戶節省“真金白銀”,而非僅僅是節省員工工作時間和提高工作效率等“花架子”。過去十年,企業首席資訊官一直面臨通過裁員降低成本的壓力。大衛斯說,“人力成本每年都在增長,尤其是醫療保險成本。伺服器成本沒有增長,因此將IT任務外包給雲計算服務提供者是合理的。”
大衛斯指出,由於傳統軟體廠商過於“貪婪”,企業有更大的動力由傳統軟體轉向雲計算軟體,“維護費用在支出中的占比平均由18%上升至23%-25%,維護業務的運營利潤率可以高達99%。這樣的定價模式讓客戶很不滿,現在既然有了其他選擇,他們一定會嘗試一下”。
大衛斯稱,Ultimate Software Group和Workday高管都在最近的財報分析師電話會議上表示,潛在客戶逃離當前軟體廠商的意願越來越強烈,“客戶加速轉向雲計算只是個時間問題,而非會不會的問題”。
大衛斯指出,採用雲計算技術的客戶共用IT資源,因此轉向雲計算應用的趨勢還將蠶食硬體銷售,“這一轉變將導致硬體生態鏈縮水。轉向雲計算技術對硬體生態鏈的影響就像是人們放棄私家車,轉而乘坐公車對汽車產業的影響。公車的需求會因此增長,但私家車的需求和價格則將會下跌”。
【Update於2014/3/12 上午 08:06:48】

 日期: 2014/3/12      公告者: jjlien
Article 內容:湮傖齴H痔畹蝴c 誑?鋒汜Bす怢岆燊潬
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【Update於2014/3/12 上午 08:05:47】

 日期: 2014/3/7      公告者: jjlien
Article 內容:彭淮南:低薪非國恥 問題在教育
彭淮南:低薪非國恥 問題在教育 【16:54】

針對台灣低薪問題,台北市長郝龍斌稱是「國恥」,但中央銀行總裁彭淮南無法認同,他稱低薪是大眾需要一起解決的難題,且關鍵問題出在教育,「現在很多學校培養出來的學生,是企業所不要的。」

 彭淮南嚴正反擊「低薪是國恥」說,他認為,不該動不動就提國恥,而是要想辦法提高勞動生產力。

 彭淮南直言,很多學校培養的學生,根本不是企業所需要的,才會導致企業找不到工人,工人找不到工作,兩者無法配合,尤其是培養碩士的研究所裡頭,其實只是養了一堆啃老族在裡頭,造成資源浪費,因此台灣教育問題,才是真正應該檢討的。

 彭淮南也提及,台灣的房價確實不合理,他認為最好的解決方法,就是房屋不動產課稅,不應區分房屋稅和土地稅,而是將兩稅合一。
【Update於2014/3/7 上午 06:17:45】

 日期: 2013/12/21      公告者: jjlien
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﹛﹛絞奀扂蠅笢弊圉絳极腔郔詢傖憩岆珨跺湮悝ㄛ憩岆ь貌湮悝ㄛ珨跺旃噶垀ㄛ笢褪埏旃噶垀﹝絞奀郋え笢弊猁鎗ㄛ俋弊猾伀扂蠅ㄛ饒奀緊笢弊圉絳极莉珛馱釦睿珋婓腔眈掀ㄛ船腔祥岆珨跺紫棒賸﹝淩麵砑砓絞奀岆珨跺妦繫①錶﹝絞奀楷れ腔岆婤蠅腔圉絳极蚳珛腔桏橾呇ㄛ珩岆婤蠅飲竭抇洃腔﹝輛懂眳綴楷珋ヶ芴遜岆竭疑腔ㄛ饒虳馱釦迵弊俋船腕埣懂埣堈賸ㄛ筍岆涴笱①錶狟崋繫域ˋ衾岆憩蛌賸珨湮忙盃萴侉僆鉞媟膛盃蹎鯕珛課遘鷁媟蝸笁BIㄛ涴爵醱封К蒺賮樟撋饑芄炸封м窳悝圉絳极蚳珛褪啤堤旯腔祥嗣ㄛ爵醱衄悝芞砉腔ㄛ衄悝趙悝腔ㄛ衄悝第蹋腔ㄛ扂蠅涴爵醱遜衄賒唳芞腔ㄛ扂疑渦岆褪啤堤旯﹝
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﹛﹛遣鞶畋芫騧眣遝隞除甭Е樣墊鑨給撓曆趕ㄛ請酕※stay hungry,stay stupid.§ㄛ涴跺扂砑褫眕楹祒傖ㄩ赻Ч祥洘﹜綠儅情楷﹝郅郅﹝
【Update於2013/12/21 上午 08:27:19】

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