觀點, 精選書單 什麼是K8s？Kubernetes大解密 Kubernetes是Google十幾年來大規模容器技術應用的重要成果，是Google嚴格保密十幾年的秘密武器—Borg的一個開放原始碼版本。Borg是Google內部使用的久負盛名的大規模叢集管理系統，以容器技術為基礎來實現資源管理的自動化，以及跨多個資料中心的資源使用率的最大化。十幾年以來，Google一直透過Borg管理著數量龐大的應用程式叢集。正是由於站在Borg這個前輩的肩膀上，汲取了Borg的經驗與教訓，所以Kubernetes一經開放原始碼就一鳴驚人，並迅速稱霸容器領域。
精選書單, 觀點 6G時代即將來臨，關鍵指標一次掌握 未來十年，物聯網連接裝置的數量預計增長三倍。6G網路基於無處不在的巨量資料，將AI賦能各個領域的應用，創造出「智慧無處不在」的世界。近乎即時的無線連線性是整個數位化的主要推動力，需要更先進的通訊基礎設施來實現巨量資料高速、無延遲、安全可靠的分發。
精選書單, 觀點 迎接下一代網際網路，分清元宇宙的事實與炒作 雖然一般民眾通常無緣在第一線見證科技的發展，但科幻小說倒是常常刻畫出最清楚的未來景象。好比「元宇宙」這個概念最早可以追溯到尼爾．史蒂文森（Neal Stephenson）1992年的科幻小說《潰雪》，當中所提的Metaverse一詞， 這是一個脫離物理世界，完全虛擬的世界，人們可以在這裡化成各種身份，進行各式活動 。
精選書單, 觀點 社群瘋傳的AI繪畫技術，是怎麼煉成的？ 近十年來，深度學習領域技術的快速發展，為人們帶來許多方便的應用，例如機器翻譯、影像識別、物體定位等，深度學習也成為許多軟體開發者必備的武器。越來越多工具的開發，也降低了學習的門檻，許多沒有資料科學相關背景的學習者，也可以透過Keras和TensorFlow等先進工具，快速建構有趣的深度學習應用。
人工智慧, 精選書單, 觀點 你夠了解製造場域嗎？智慧製造的關鍵要點 智慧製造是近年來十分熱門的關鍵詞，透過各項技術的結合使製造過程自動化、智慧化，隨著AI技術的快速進展，許多企業也嘗試導入AI進行轉型，然而，企業在過程中多半會遇到許多說不出口的隱痛。不少人誤以為人工智慧就是學習各式的模型們，但在實務的應用上，建立模型只佔了整個專案中的一小部分，想要解決智慧製造的問題，更需要從更高的角度，系統性的思考。
觀點, 精選書單 聯邦學習是什麼？近來備受討論的機器學習技術介紹 人工智慧技術的進步，帶來了更多便利的應用，對於人類的影響也越來越多。隨著資安及隱私議題逐漸受到重視，聯邦學習是近來提到隱私保護時，備受討論與關注的機器學習技術，但具體實踐方式，包括理論知識仍在不斷的完善與豐富中，加上相關應用時，新的挑戰與解決方案也會陸續產生，例如資料共用的過程中，資料所有權的確認、資料權利邊界劃分、權益分配規則不清晰，以及資料安全沒有保障等，都是亟待解決的問題。
精選書單, 專欄 資料煉金術與機器學習 急速成長的自駕車技術 要衡量自駕車科技的進展，一項重要指標就是所謂的接手率（disengagement rate），也就是駕駛員必須關閉自駕系統、接手開車的平均頻率。在報告涵蓋的期間（2019年12月到2020年11月，包括部分時間由於疫情封城而必須暫停自駕測試），谷歌旗下子公司Waymo的自駕車，在加州公路行駛了超過九十六萬公里，而平均而言，駕駛員每超過四萬八千公里才必須接手駕駛一次。
精選書單, 觀點 想打造最強模型，訓練資料集的選擇差很大 說到「集成式學習」，你可能知道這是使用二種或更多的機器學習演算法，組合出預測能力更好的模型。我們可以在不同的競賽上，看到利用「集成式學習」建立的模型都有十分出色的表現，這也讓它成為近期十分熱門的技術之一。不過，該技術雖然十分熱門，但實際上能善用的人並不多，甚至有些人對於訓練資料的使用部分有些誤解，例如，當我們想要集合幾個基學習器打造超學習器（Meta-learning）的時候，兩者所需要的資料集常常讓許多人會產生混淆。
觀點, 精選書單 從玻璃到網路，化學的發展是如何推動歷史？ 「為什麼玻璃是透明的？」、「稀土為什麼是熱門投資標的，又是國際貿易制裁的利器？」、「石化和鋼鐵工業汙染程度高，為什麼還是不能沒有它們？」這些貫穿人類生活的材料與物質，就像是一部透過化學改變世界的微物史。
