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英特尔将神经形态研究系统扩展至1亿个神经元 (2020.03.30)
英特尔旗下的神经形态研究系统「Pohoiki Springs」已可提供1亿个神经元的运算能力。此以云端为基础的系统将提供给（INRC)的成员，以扩展其神经形态研究工作，解决更庞大、更复杂的问题 |
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工程师必须关心的2020年AI/工业4.0关键趋势 (2020.03.27)
科学家和工程师能藉由专业领域知识在AI专案取得某种程度的成果；然而，若利用如自动标记等工具来快速地处理庞大、高品质的资料集，将是进一步成功的关键。
随着取得了现有深度学习模型与研究并加以持续改进，科学家与工程师得以在人工智慧（AI）专案得到更大范围的成果 |
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智慧制造浪潮袭来 HMI角色重新定位 (2020.03.27)
HMI发展已久，过去功能仅聚焦在机台控制与运作状态显示，但在智慧制造概念下，HMI的角色被重新定义，其架构也必须再次进化。 |
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英特尔神经形态晶片 打造出拥有??觉的电脑 (2020.03.18)
英特尔实验室和康乃尔大学的研究人员，在《自然机器智慧》期刊上共同发表的一篇论文中，展示英特尔神经形态研究晶片「Loihi」，在明显的干扰和阻绝情况下学习和辨识有害化学物质的能力 |
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工业机器视觉：提高系统速度和功能，同时提供更高简捷性 (2020.03.11)
速度更快，性能更好的机器视觉是迈向下一世代工业自动化，无人驾驶汽车和智慧城市管理之主要手段。 |
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甲骨文预测十大云端趋势 九成IT任务将完全自动化 (2020.03.09)
在正式迈入2020年之际，甲骨文预测未来技术和企业商业模式将发生以下十大变化：
预测1：90%的手动IT操作和资料管理任务将完全自动化
自主资料库(Autonomous Database)的普及，将改变技术人员需大量时间处理的日常工作，例如备份、扩充、调校、监测和保护关键资讯系统 |
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高性能逻辑和记忆晶片制造需求强劲 KLA推新型IC量测系统 (2020.03.05)
随着IC制造商将新颖的结构和新材料集成到了先进的晶片中，他们面临着以原子尺寸级别的制程误差。KLA公司针对这样的需求，推出采用图像技术的Archer 750叠对量测系统和针对积体电路制造的SpectraShape 11k光学关键尺寸量测系统 |
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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。 |
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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。 |
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5G时代正式开始 高通展示新使用案例未来5G技术 (2020.02.27)
5G的第一阶段专注於在智慧型手机装置上提供全新与更好的体验。然而5G的下一阶段跨越3GPP Release 16、17和更高版本，将改变产业和使用案例，例如工业物联网、汽车、扩增现实和更多 |
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外骨骼辅助机器人将朝轻量化与智能化发展 (2020.02.21)
对於慢性病或者有伤残的患者来说，为了维持其良好的生活品质，辅助科技将是其日常生活不可或缺的重要设备。另外由於全球照护人力正严重短缺，降低照护者负担的解决方案面临迫切需求 |
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Hitachi Vantara以AI驱动资料中心营运 重新定义企业储存 (2020.02.19)
现今，企业已意识到数据分析、人工智能（AI）和新的数位化商业模式，可以改变企业营运模式，但现有的数据管理工具和数据管理流程，却不足於应付现代数位化业务更新的速度及其复杂性 |
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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。 |
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运动控制器可助人工智慧最隹化运动控制决策 (2020.02.18)
在今天，机器人的行为模式，主要都是依据人类所提供的编程内容来进行重覆的运作。而机器人与现今社会上各种会移动的电子产品，包括汽车、飞机等，其差异只在於是否可以在无人叁与控制的情况下自行运作 |
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迈向AI与IC产业结合之路 (2020.02.18)
随着AI应用日愈扩大且趋於复杂，运算能力成为当今推动AI发展的新动能。可以预见的是，硬体IC产业将陪伴新兴AI产业的成长。本文叙述AI的长短处，以及AI神鹰设计理想的、互补的协同合作模式 |
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AWS：企业机器学习正面临四大挑战 (2020.02.14)
机器学习通常是将业务资料转化为准确预测和可操作资讯的催化剂，但与许多新兴技术一样，采用新技术也面临挑战，包括资料、复杂性、成本和技能的缺乏。
资料歧义
根据AWS企业机器学习指南的资料显示，企业可能会遇到与资料相关的各种问题 |
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人工智慧技术发展 (2020.02.12)
近年来人工智慧（Artificial Intelligence, AI）技术快速发展，越来越多企业想引入AI技术至生产线以及服务上，期??能让机器取代人力以节省人力成本，甚至是做出更加精确之决策，改善使用者体验 |
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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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克服导入障碍 让工业物联网效益浮现 (2020.02.04)
工业物联网被视为制造业未来的趋势，不过要顺利导入系统，让效益如期浮现，必须克服各种问题，制造业者可善用设备厂商的解决方案，降低导入的难度。 |
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智能医疗辅具欧美为全球主力市场 亚洲成长速度最快 (2020.02.03)
随着科技的进步，对於人们行动不便的辅助工具也越来越完善。医疗辅具市场不仅逐渐完善，也加入了更多智慧的元素，而全球智能医疗辅助工具也随着这波智慧化的发展趋势持续成长 |
硬件组装在一起，只是一堆相互无法联系的零件，零件要能相互联络、沟通与协调，才能构成整体的「系统」的基础，而BIOS便扮演这样的角色。
