義隆電子AI的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

智慧生產力起手式

為了解決義隆電子AI的問題，作者張寶誠 這樣論述：

第一本針對台灣中小企業利用智慧生產力順利數位轉型的實戰案例 　　新冠肺炎疫情全球失控，歐美成為重災戶。面對供應鏈中斷、員工居家隔離、德國賓士汽車如何利用利用智慧生產力，串聯AI、智慧機器人、VR/AR 超前部署，依照顧客下訂，客制化生產，製造效率由50天縮短到48小時完成，讓百年品牌不掉漆？ 　　回到與德國飛行距離超過9326.4公里的台灣，擁有全省接近300家門店的杏一醫療用品，結合AI、大數據、POS系統帶動數位轉型，提升智慧生產力，更預測顧客的購買行為，精準推送優惠，提高回購率，讓顧客覺得「罩」得住。 　　欣寶智慧環境公司以30年磨一劍，研發智慧室內空氣檢測儀，更把設計師、工

班一起拉進來，組成室內空氣潔淨生態系，檢測空氣中 PM2.5、一氧化碳、黴菌、甲醛等12種空氣污染因子，把看不到，也摸不著的室內潔淨空氣做成一門好生意。 　　從德國到台灣，三家企業都面臨黑天鵝與灰犀牛齊聚的惡劣環境，但都倚靠智慧生產力，從谷底反轉成為勝利組。 　　智慧生產力是中國生產力中心總經理張寶誠博士，20年來深入輔導企業，培育百萬人次，深耕智慧製造與數位科技的心血之作。指出，生產力即是競爭力，但生產力不是以前講的勞工的生產力，而是藉助AI、IoT、大數據數位科技作為改善流程、提升生產效能、建立顧客服務藍圖、創造顧客感動，來解決顧客需求客制化、產品週期越來越短，人才短缺的等企業經營的困

境與瓶頸。 　　智慧生產力強調，企業對內蓄積充沛的人才智慧資本，對外可創造以客戶為核心的體驗式服務。 　　企業或組織的生產力升級為智慧生產力，成功方程式為生產力再造驅動模式＝產出/投入，過程中（Process）的「/」除號的隱喻，企業在營運的所有降低成本、提昇附加價值的必要作為，例如：導入IoT與智慧機器人，增加生產線的彈性與靈活，提升稼動率、產能；導入AI分析顧客消費行為，推動個人化的精準行銷等，都是以新思維與科技工具，為缺工、缺人、缺資源的中小企業提供創造顧客滿意度的智慧製造與服務。 本書特色 　　1.利用近年最夯的「視覺資訊圖表」（Infographics）圖解智慧生產力如何協助

國內外知名的賓士汽車、SAP；台灣櫻花、杏一醫療、興普科技等，接軌數位轉型，帶動經營績效大幅提升。 　　2.在黑天鵝與灰犀牛齊聚的2020年經濟急凍、產業變慘業，智慧生產力幫助台灣中小企業找方法，用工具進行破壞式創新，建立新商業模式。 各界重磅推薦 　　1.金仁寶集團/中華民國全國工業總會名譽理事長-許勝雄董事長 　　2.宏碁集團創辦人施振榮先生 　　3.前交通大學校長暨中研院張懋中院士 　　4.逢甲大學人言講座許士軍講座教授 　　5.台灣櫻花公司林有土總經理 　　6.義隆電子葉儀皓董事長 　　7.杏一醫療用品公司魏子文執行副總 　　8.興普科技股份有限公司吳元超董事長 　　9.勝泰衛材

公司潘進吉董事長 　　10.欣寶智慧環境公司曾婷婷總經理

義隆電子AI進入發燒排行的影片

緊急鳴笛車輛之自動偵測方法研究

為了解決義隆電子AI的問題，作者TRAN VAN THUAN 這樣論述：

Emergency vehicles (EV), such as fire trucks, police cars, and ambulances, are the crucial components of the emergency service system (EMS), which provides quick responses and professional aids in urgent situations. For example, in case of reported serious illness or injury, the focus of EMS, inclu

ding ambulance, is providing rapid transportation and emergency medical care of the patients. Due to the need of driving at high speed to reach the destination, the EV’s drivers may put themselves at risk. Furthermore, in certain driving scenarios, car drivers may sometimes be unaware of the approac

hing EV, for instance, when an EV’s siren is unclear due to the use of the in-vehicle audio system, or when an EV is out of the car driver’s vision, so non-emergency vehicles may block or even collide with the EV. This work studies automatic methods for emergency vehicle detection (EVD) to warn car

drivers of the nearby priority vehicle(s) and paying attention.This dissertation investigates audio-based and vision-based approaches to build deep learning-based EVD systems that can accurately detect the EV using their siren sounds and/or their visual presence. Firstly, we build different convolut

ional neural networks (CNNs) for two kinds of EVD systems, namely A-EVD and V-EVD, which are based on siren sound detection and object detection approaches, respectively. Then, we integrate models from A-EVD and V-EVD to develop a prototype of the audio-vision EVD system (AV-EVD). To our knowledge,

there is no prior work examining such an AV-EVD system. In A-EVD, besides investigating the combined use of acoustic handcrafted features, including MFCCs and log-mel spectrogram, to train the 2D-CNN model (MLNet), we propose to train the end-to-end network (WaveNet) directly on audio raw waveforms.

Our experiments on a custom dataset of three audio classes (i.e. siren sound, vehicle horn, and traffic noise) show the efficiency of the proposed handcrafted feature aggregation as well as the raw feature extraction methods. Also, we propose two-stream models, namely PreCom-SirenNet, PostCom-Siren

Net, and DF-SirenNet, which are trained on both handcrafted features and raw wave features to further boost the classification accuracy. Our proposed A-EVD models can work well with various input lengths between 0.25 seconds and 1.5 seconds to obtain accuracies ranging from 92.2% to 98.51%. In V-EVD

, we propose to apply and modify the YOLOv4 object detection algorithm to build a single-stage V-EVD system, namely YOLO-EVD, which achieves 95.5% mean average precision on our custom dataset. The AV-EVD system comprised of YOLO-EVD and the WaveResNet, an improved version of the WaveNet, also yields

promising results, showing the potential of fusing information from acoustic signals and visual information to enhance the reliability of the system’s predictions. The application of A-EVD, V-EVD, and AV-EVD from this work will not only be able to help drivers avoid car accidents, but also provide

a necessary safety function for other smart vehicles and traffic infrastructures, such as self-driving cars and intelligent traffic light control systems.

人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰

為了解決義隆電子AI的問題，作者陳昇瑋,溫怡玲 這樣論述：

學術人跨界產業的洞察與思考 第一本為台灣而寫的AI轉型策略      　　人工智慧浪潮全面來襲，沒有一個人能夠置身事外。 　　與其擔憂，不如清楚認識人工智慧發展的脈絡、應用與侷限， 　　深化個人AI實力、建立企業AI團隊， 　　成為AI浪潮中的領先者！ 　　力用人工智慧，扭轉20年來台灣產業發展的困境！ 　　人工智慧正在改變產業的遊戲規則，多數產業已進入紅皇后的領地， 　　不追上、就落隊，再也沒有機會。但AI也是企業擺脫發展困境的不二武器！ 　　究竟人工智慧是什麼？機器學習與深度學習有什麼不同？大家都在談人工智慧， 　　但在產業中如何應用？白領工作者又該如何應對人工智慧即將帶來的工作結

構變化？ 　　本書作者陳昇瑋是台灣少數跨界產業的科學家，擁有學術與產業的深厚背景，同時也是熱情的AI技術傳教士與人才播種者，以跨域者獨有的視野，致力於推動人工智慧在各產業的深化應用及創新轉型，對於製造、金融、零售與醫療等產業應用尤有獨到之處。 　　2017年接受中央研究院廖俊智院長與孔祥重院士的邀請，一同帶領團隊在半年內成功幫助超過十家台灣企業，以AI解決或改善影響發展的重大難題，協助產業在人工智慧技術及應用全面升級，也看見產業導入AI的系統性問題。 　　人才、資料、找問題，缺一不可 　　與其擔憂被取代，我們需要主動了解，立即行動以形塑未來 　　他透過在地化的實作與顧問經驗，為台灣而創

設台灣人工智慧學校，一年內已為台灣培育超過3,000位AI人才，期能解決AI人才不足的關鍵問題，為台灣產業面對的下一個挑戰舖好基礎。 本書特色 　　▍一次看懂人工智慧 　　人工智慧究竟是什麼？大家在發展人工智慧時，普遍陷入怎樣的迷思與陷阱？ 　　▍掌握台灣發展人工智慧的三大面向 　　在人工智慧技術發展、人工智慧產業化、產業人工智慧化這三大面向，台灣產業該如何發展，從而探索新商業模式。 　　▍分析台灣產業發展的挑戰與機會 　　針對製造業、金融業、零售業等各大產業，從規劃、生產、行銷及供給這四個面向，分析人工智慧可以發展哪些應用？對於工作及業務流程又會產生哪些系統性的影響？ 　　▍從零開

始，企業導入人工智慧的必備know-how 　　從調整企業的思維框架，到打造第一支專屬的人工智慧團隊，經理人必備哪十大認知，能加速推動導入人工智慧的成效。 名人推薦 　　台塑集團總裁　王文淵 　　中央研究院院士　孔祥重 　　經濟部長　沈榮津 　　廣達集團董事長　林百里 　　交通部長　林佳龍　 　　益鼎創投董事長　邱德成 　　科技部長　陳良基 　　行政院副院長　陳其邁 　　友達光電董事長　彭双浪 　　玉山金控總經理　黃男州 　　英業達集團會長　葉國一 　　義隆電子董事長　葉儀晧 　　奇美實業總經理　趙令瑜 　　中央研究院院長　廖俊智 　　研華科技董事長　劉克振 　　聯發科技董事長　蔡明介 　

　全家便利商店集團會長　潘進丁 　　財信傳媒集團董事長　謝金河 　　國票金控董事長　魏啟林 好評推薦 　　本書中，陳博士深入淺出說明人工智慧的技術、發展趨勢，以及台灣產業應該如何快步跟上世界潮流。這是一本真正立足台灣、了解產業的重要書籍。──台塑集團總裁王文淵　王文淵 　　本書以簡練明晰的文字介紹人工智慧的內涵，附加生動的應用實例與分析，說明人工智慧AI在各產業的應用。值得一讀。──中央研究院院士　孔祥重 　　這本書，不僅是一本介紹AI技術的書，也是一本解構AI迷思的書。不僅是一本企業應用AI實作的書，也是一本轉變企業AI管理思維的書。──經濟部長　沈榮津 　　本書中，陳執行長整理近

年來觀察到的台灣產業現況與趨勢，並闡述人工智慧將對台灣甚至全球產業造成的種種影響，他也將產業界的問題與想法回饋給學術界，勢必將成為台灣產、學大融合的契機。──廣達集團董事長　林百里 　　陳執行長這本大作完整記錄、筆觸流暢、傳遞觀念並普及知識，讓更多企業領袖、專業技術主管，乃至一般民眾，都可以一窺AI妙用。──交通部部長　林佳龍 　　陳昇瑋博士熱心推動台灣人工智慧的發展及教育訓練，對台灣的產業界應用人工智提升競爭力，有第一手的實戰經驗及卓越的貢獻，藉由本書提出他精闢的見解，非常值得推薦給大家。──益鼎創投董事長　邱德成 　　面對來勢洶洶的第四次工業革命，人人都該警覺，本書中有許多值得取經學

習以及應變之道，很值得費心展讀！──科技部長　陳良基 　　台灣人工智慧學校陳昇瑋執行長總結自己多年來跨足產、官、學、民各界的經驗，撰寫《人工智慧在台灣》一書，期能幫助台灣產業界對AI有正確的認知，進而在台灣產業AI化及學術在地化上，促成更快、更全面的發展。這是一本精采的書，我十分樂於推薦。──行政院副院長　陳其邁 　　陳昇瑋博士不但帶領台灣人工智慧學校，大量培養AI人才，補足台灣AI人才短缺的問題，也以此書給所有企業一盞明燈。──友達光電董事長　彭双浪 　　透過本書可以清楚了解人工智慧對於未來的影響，包含台灣在面對這一波人工智慧浪潮，產業運用AI創新轉型與升級的四大挑戰，以及對於台灣企業

、知識工作者及政府單位等不同角色，如何掌握轉型契機及創新成長。──玉山金控總經理　黃男州 　　《人工智慧在台灣》一書提供了人工智慧AI實證運用於台灣產業的範例，是應對人工智慧浪潮的最佳淬煉智慧，絕對是台灣近年產業界推動人工智慧化，不能錯過的好書。──英業達集團會長　葉國一 　　陳執行長以其AI深厚學、經歷與滿腔熱血寫下這本好書，本人誠摰推薦。──義隆電子董事長　葉儀皓 　　本書是了解人工智慧的最佳指南，陳博士深入淺出的介紹，能更全面地了解AI，學會與它共處；當然，這波浪潮，對台灣產業是巨大的挑戰，也是轉變的契機，身為產業人皆無法置身事外。──奇美實業總經理  趙令瑜 　　本書除介紹人工

智慧基本概念，與產業發展的關聯之外，並談及台灣人工智慧學校的經驗、對政府與白領工作者的建言。希望藉由此書的發行，能帶給一般大眾及年輕學子對此前瞻技術更深入的了解。──中央研究院院長　廖俊智 　　AI及IoT技術即將在未來幾年引導全球產業的重大變革。每位產、學、研人士都必須對AI更深刻理解，才能順利迎接這一波AIoT數位轉型大潮流。陳博士的這本書，顯然是有效協助大家了解並運用AI的重要引導。──研華科技董事長　劉克振 　　關於「AI產業化、產業AI化」，陳博士更有實際輔導台灣產業的經驗。對於有志於導入人工智慧的經理人，與面對AI衝擊的白領工作者，也給了許多寶貴的建議。值得一讀。──聯發科技董

事長　蔡明介 　　本書談技術發展，深入淺出條理分明；談台灣產業困境，鞭辟入裡舉重若輕。想了解台灣產業的下一步？企業如何成功轉型？這本書絕對不該錯過！──全家便利商店集團會長　潘進丁 　　陳昇瑋博士跳出中研院的學術研究走向民間，他為台灣130萬家中小企業培育AI人才。出身學術研究機構，卻能為全世界未來共同期待的大浪披荊斬棘、作育英才，我對陳博士肅然起敬。──財信傳媒集團董事長　謝金河 　　我推薦這本書給有興趣深入人工智慧的讀者，運用它主動了解人工智慧，進而變為自己的助手，提高產業與作業的效率，成為台灣產業轉型的新一代人才。──國票金控董事長　魏啟林

緊急鳴笛車輛偵測之嵌入式系統實作與效能評估

為了解決義隆電子AI的問題，作者蘇立誠 這樣論述：

近年來自駕車或輔助駕駛技術越來越受到重視。由感測器，攝影鏡頭、毫米波雷達或光學雷達組成的自動系統雖然有相當的準確度，但實際運作時仍頻頻傳出事故。主要原因不外乎是當自駕或輔助駕駛系統遇到沒見過、無法辨識的路況時就很有可能出錯而發生慘劇。其中若遇到緊急鳴笛車輛，例如救護車或消防車，目前的自動系統幾乎沒有特別的應變措施。 因此，本論文將透過聲音辨識的技術為輔助駕駛系統「裝上一雙耳朵」，增加系統判斷的可靠性。我們以實作嵌入式系統為目標，探討緊急鳴笛車輛偵測之實用性。系統上的麥克風不斷進行收音，並判斷所錄聲音是否為緊急鳴笛聲，或為一般路上的噪音。透過樹莓派來實作此聲音辨識系統，並模擬各種

環境及狀況來進行實驗，觀察此聲音系統在各種環境下的準確率，最高可以達到95%。