人工智慧與新世代通訊

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從生產效率最大化到客製化 李崇漢:需要高彈性、高效能的工業網路架構
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從生產效率最大化到客製化 李崇漢:需要高彈性、高效能的工業網路架構

嚴峻的疫情影響許多工廠的人力配置與生產效能,工業自動化及無人工廠的未來漸漸受到矚目,隨著越來越多自動化在邊緣或雲端執行,工業連網 (Industrial Networking) 的重要也被看見,時效網路(Time-Sensitive Networking;TSN)則在當中扮演重要的角色。

楊智傑:臨床流程優化是智慧醫療的關鍵
智慧醫療

楊智傑:臨床流程優化是智慧醫療的關鍵

數位醫學已成為醫學期刊與研究的重要議題,過去二、三十年,醫學界歷經漫長的資訊數位化過程,如今也有顯著的成果,那麼加入人工智慧的醫療會是什麼樣貌?面臨什麼挑戰?國立陽明交通大學數位醫學暨智慧醫療推動中心主任楊智傑認為,讓醫療人員在在短時間內進行龐雜資訊的判斷,並且導入到臨床流程,才是智慧醫療最重要的任務。

  • 鴻海研究院
謝弘輝:邊緣運算與5G將是自駕車未來發展的關鍵
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謝弘輝:邊緣運算與5G將是自駕車未來發展的關鍵

電影中科技感十足的自動駕駛車讓人嚮往,人類也一直致力於現實世界中打造出自動駕駛車。自駕車的運作是透過感測元件搭配攝影鏡頭,將偵測到的路況傳回資料庫以判斷路況,因此,除了車輛硬體必須有全自動駕駛能力之外,網路通訊技術的進展,將是自駕車的發展和應用的關鍵。

為什麼AI醫療容易失敗?李建璋:最大原因可能在資料
智慧醫療

為什麼AI醫療容易失敗?李建璋:最大原因可能在資料

嚴峻的疫情不只推動企業快速轉型,也讓我們看到許多AI論文快速陸續發表,還有許多應用成果逐步出現,例如透過肺部影像輔助判別是否染疫及嚴重程度;或協助監測病人的生命跡象,並提前預警;也有疫情變化預測的應用。乍看以為人工智慧似乎已能順利應用於醫學上了,但是,台大醫院智慧醫療中心副主任李建璋認為,從醫療實務的經驗,人工智慧要能實際應用於醫學上的仍有一段距離,最大的原因不在演算法而在資料,甚至可能是台灣發展人工智慧醫療的機會,以下為演講精華摘要:

陽明交通大學教授林一平:AI + Big Data  讓 IoT 飛上天的兩隻翅膀
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陽明交通大學教授林一平:AI + Big Data 讓 IoT 飛上天的兩隻翅膀

萬物互聯的時代,如何讓物聯網「如虎添翼」?國立陽明交通大學資訊工程學系暨華邦電子講座終身講座教授林一平認為,結合人工智慧與大數據,將促使物聯網更具效率與精準,他與團隊自主研發的物聯網平台已被廣泛運用且商轉在多種場域,包括智慧農業AgriTalk、智慧養殖FishTalk、等,為產業創造更多可能性。

聯發科總經理黃合淇:從5G到B5G,想像6G世界的關鍵議題
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聯發科總經理黃合淇:從5G到B5G,想像6G世界的關鍵議題

2020 年為 5G 元年,下一世代通訊技術趨勢 B5G (beyond 5G) 到 6G 也開始引起廣泛討論,究竟 5G 的下一步是什麼?還有什麼可能性?聯發科技通信系統設計事業部總經理黃合淇根據長期觀察,提出 6G 發展的輪廓,也從5G到B5G的技術演進軌跡,分享 6G 未來的研究議題。