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博翔科技為專業機械設備歐規/台灣TS標章/美規及半導體設備SEMI S2輔導顧問公司

從事設備安全檢測驗證的輔導機構，擁有經驗豐富的機械安全輔導工程師，並與多家國內外知名驗證公司合作。

服務範圍包含各項產業機械、工業電控系統、鞋廠自動化設備、半導體設備及光電廠設備…等產品。

透過我們的服務，協助客戶滿足各國安規的需求，進而提升產品的安全性及競爭力，將產品行銷至國際。

博翔科技有限公司在各大經濟體系的安全認證規範已擁有了十餘年的經驗與經歷，瞭解著安全技術與設計在認證過程的困難點

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博翔團隊核心成員出身法人中心，相較國內其他安全檢測驗證同業，博翔的強項在於成員經驗豐富，輔導過相當多的成功案例，及能為客戶提供從產品查驗、測試、驗貨與取得國外安全認證的一條龍式全方位解決方案

甚至該公司已自行開發出安全護罩、安全模組多項安全元件，期能協助客戶在兼顧「品質、安全、交期與成本」等考量下，提升其產品在全球市場的競爭力。

並且擁有最完善的設備整改服務，以符合國際標準，保證出口！

可採用標準: 2006/42/EC, EN ISO 10218-1, EN ISO 10218-2, EN ISO 11161-1, EN ISO 12100, EN ISO 13849-1, EN 12622, EN 60204-1, EN ISO 13857, EN ISO 13855, EN ISO 13851,SEMI S2, SEMI S10, SEMI S8, SEMI S22, SEMI S14, SEMI S17, SEMI S28, SEMI S26等

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內容簡介

詳細資料

每日疫情動態 ... 數據來源於新浪新聞app截圖 本期前沿洞察為大家帶來這些前沿新聞：科學家正試圖使用人類神經元構建AI晶片；可對機器人手實施實時、直觀的控制；通過人聲就可以檢測是否有新冠的APP...... 一起來看看吧： 使用人類神經元構建AI晶片 近日，一家名叫Cortical Labs的澳大利亞初創公司竟直接用真正的生物神經元與計算機晶片相結合，試圖構建一個微型無實體大腦。據《財富》(Fortune)報導，實驗中所使用的老鼠的神經元是從胚胎中提取出來的，而人類的神經元則是通過將皮膚細胞轉化成幹細胞，然後再轉化成神經元而形成的。 ... 人類神經元示意圖，圖片來自網絡 該公司目前正訓練晶片來玩雅達利早期研發的遊戲「Pong」。這一舉措如果成功，並且得到延伸拓展的話，那就可以解決深度學習極度耗能的問題了。 根據Cortical Labs的聲明，該公司計劃「開發利用合成生物學的力量和人類大腦的全部潛力的技術」，以創造一個能夠解決「社會最大挑戰」的人工智慧「新階層」。 該研究的目標是通過模仿人類大腦的運作方式，大幅降低人工智慧系統所需的能量。 超精密的心理控制假肢 密西根大學的研究人員這次研發了一個最像真手的假肢，為截肢者在控制假肢方面取得了重大進展，他們從手臂神經中提取出微弱的潛在信號，並將其放大，從而實現對機器人手的實時、直觀、手指級的控制。 ... 為了實現這一目標，研究人員開發了一種方法來馴服氣質性神經末梢，將粗大的神經束分成較小的纖維，以實現更精確的控制，並放大通過這些神經傳遞的信號。該方法涉及從腦機接口領域借用的微小肌肉移植的機器學習算法。 對於截肢患者來說，周圍神經（從大腦和脊髓散開的網絡）一直很豐富，但是它們攜帶的神經信號很小。而其他獲取這些信號的方法則涉及到被強行竊聽的探測器。正如研究人員有時提到的那樣，這些「神經上的釘子」會導致疤痕組織，隨著時間的流逝，這些疤痕組織會混淆已經微弱的信號。 ... UM團隊提出了一種更好的方法。他們將微小的肌肉移植物包裹在參與者手臂的神經末梢周圍。這些「再生性周圍神經接口」或RPNI，為切斷的神經提供了新的組織。這樣可以防止稱為神經瘤的神經腫塊的生長，從而導致患肢疼痛。給神經一個擴聲器，肌肉移植放大了神經信號。兩名患者在其肌肉移植物中植入了電極，電極能夠記錄這些神經信號並將其實時傳遞給假肢。 據研究人員說，與以前的所有結果相比，他們看到了神經記錄的最大電壓。在以前的方法中，可能會得到5微伏或50微伏非常小的信號。但現在已經看到了第一個毫伏信號。放大信號後，可以訪問單個拇指運動，多個自由度拇指運動，單個手指相關的信號。這為上肢假肢使用者打開了一個全新的世界。 通過人聲檢測是否感染新冠的APP 以美國卡耐基梅隆大學為領導的一組研究人員近日發布了一款APP的早期版本，可以通過分析人的聲音來判讀其是否感染新冠病毒。 該項目的研究負責人班傑明·史翠納（Benjamin Striner）在接受採訪時說：「研究界一直在尋找最便宜、快捷且準確的檢測是否感染新冠病毒的方法，但沒有什麼方法比對著電話講話，然後獲得檢測結果那樣又便宜又簡單了。在研究小組能夠收集更多數據並提升算法精準性後，這款APP有可能是跟蹤病毒傳播的有價值的工具。」 ... 圖片來自網絡 這款APP是如何工作的呢？它通過收集被測試者的語音，並與新冠病毒感染者的語音特徵進行比對，然後通過算法分析，顯示測試分數，判斷使用者被新冠病毒感染的機率。 用戶可以用該APP的語音檢測器來分析自己的語音，初步判斷自己是否有新冠肺炎感染跡象。但是這個APP也附帶了免責聲明，稱其「不是診斷系統」，未經FDA或CDC批準，因此不應代替醫學檢查。 參與該項研究的卡內基梅隆大學教授Bhiksha Raj表示，「這款APP當前的檢測分數主要顯示用戶的聲音特徵與我們測試過聲音的其他新冠肺炎患者的特徵相符程度。這不是醫學建議。目前，我們的最重要目標是收集大量語音記錄數據，用於完善算法，從而使算法的判斷可以更準確。」 — END —

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