海上風力發電”本土化”與”人力資源”之對撞(一)
台灣的海員,正騎在三八制的法規<三班制>與海事工程之行業傳統<兩班制>做垂死掙扎戰.問題是:能撐多久?
台灣在沿海的風力發電,加上國輪優先的政策,使得懸掛國旗的船數激增,這些”國輪”在台灣的領海中工作,所依循的法規,天經地義是依照”中華民國”的法律;再加上絕大多數船員均由商船<三班制>轉業而來,因此<日行三八制的三班制>就成了牢不可破的”聖經”,如果各級船員都能”充分的掌握該職務所需的技術”,全船都用台灣船員,則是天下太平一團融洽.
問題在於”海上風力發電”在台灣是屬於新興行業,由商船轉業而來的船員,進入海上風電船,在”技術上來說”各級船員均屬”改行”,從船長的”雙俥船”操縱,各項任務(project)的工法工序之安全性要求,大副對於各項船上重裝備之原理,程序與參數,換句話說,就是在原有商船航行當值之外,船舶的重心,穩定性,貨重的文職工作之外,要加上”藍領工頭”所需要的”應用力學”,強度計算,施工之安全法規,在任務中與租方專業英語之溝通….輪機方面則在商船之維修保養之外加上了英語環境的”重機械電腦操作”….即便是大廚,在”無豬肉’,無稱手廚房器具的環境下,還剩幾成菜單?及每日”四餐兩點”的24小時供餐要求….因此在技術未能完全掌握的環境下,就需要外籍船員的參與及協助(注意:他們的行規是<兩班12小時制>)
在工作的技術與質量均有賴外籍船員指導的情況下,當值時數與輪班規則是誰遷就誰?換句話說,學員是日學8小時,教練是日教12小時.如何開班混成排班?
在目前市場行情下,外籍水手長(教練)依工作需要24小時負責甲板作業,月薪台幣四萬,三八制的台灣AB/水手(學員)工作8小時,月薪8/9萬.語言之障礙,工具與作業環境之勞累(24小時趕工),重機械之危險與短約所造成的”學習不連貫”. 政府所推出良善美意的”本土化”,就在格格不入的法規,限期完工之時間壓力,船東人力成本學費,船員之”定性不足”…等一波波的浪潮衝擊之下苟延殘喘,這是目前海上風電”人力結構”的最底層所面臨之現況.
在過去的10多年內,中小企業的人員數量結構都呈現“三角形”,如下圖:
隨著員工個體人力資源成本的增加,基層員工整體成本大幅度增大,成為企業重要成本之一。隨著企業人力資源戰略的轉變,人員結構模型逐步向圖二、圖三轉變,如下:
圖二、圖三,都呈現一個共同特點:基層員工的比例在逐步減少,中層員工的比重不斷增加。在這樣的態勢下,很多企業老闆或人力資源從業者會提出兩個問題:1、中層員工增加後,成本增加怎麼辦? 2、基層員工的減少對應的工作量怎麼辦?(待續)
同時也有51部Youtube影片,追蹤數超過7,990的網紅大天使TV,也在其Youtube影片中提到,【拍影片】我如何拍一個Youtube影片 前置寫腳本與拍攝場景大公開|鄉民戰勝華爾街 你還在旁邊只看不行動!大天使TV 00:00 如何拍影片 00:39 寫腳本的流程 02:16 服裝與外觀 02:45 拍影片要準備的東西 03:02 相機參數設定 畫素 幀數 快門速度 04:02 相機要用什麼模...
工作排程器參數 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
摩爾定律的瓶頸,未來會靠「AI 設計晶片」突破
TO 精選觀點2021-08-26
【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限,市場皆在討論,摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展,摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎?還是工程師會與 AI 協作,推動晶片設計邁進人工智慧時代?(責任編輯:郭家宏)
AI 設計的晶片,性能十年內將提高 1,000 倍。
作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一,Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示,現在人工智慧設計的晶片,性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。
自 80 年代以來,自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在,每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸,最好的辦法或許就是你我都熟知的:人工智慧。
一篇刊登在 Nature 上的文章指出,經過訓練的機器學習系統,在晶片設計上的表現超過人類。
不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為,晶片架構師不僅不會下崗,還會轉移到產業鏈的上遊,比現在負責更多任務。
Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片,與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前,三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。
用 AI 設計晶片,有望打破摩爾定律的瓶頸
De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys,一家電子設計自動化(EDA)軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗,Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。
要超越摩爾定律,就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求,最終實現 1,000 倍性能的目標。
「機器學習出現在我們使用的每一種工具中,這個設計空間優化(DSO)的新工具的不同之處在於,它不適用於單個設計步驟,而是適用於整個設計流程。」
這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法,從綜合方法進行晶片設計,而不僅僅是晶片布局。
晶片設計的一個早期步驟是 floor planning,其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。
由於宏單元潛在配置數量巨大(約為 10^2500),規劃就會變得非常複雜,而且隨著邏輯電路設計的發展,還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成,就要耗時數天或數週。
但如果用 AI 設計晶片,它就能夠利用強化學習,優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片:硬體(物理)、軟體(功能)、可製造性和架構(形式)。
隨著 AI 接管更多任務,以往負責設計少量電晶體的工程師,現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。
這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片,改變晶片的架構,將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。
Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片
與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比,DSO.ai 能夠將功耗降低 25%,性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。
而在未來的 AI 晶片設計時代,晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。
面對特定專案的差異化需求,DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。
工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入,例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率,採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸,確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。
全球「缺晶片」,雖然說不少產業都受到影響,但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小,但卻是一個重要的基礎設施。
除了 Synopsys,Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU(張量處理單元)晶片即將發布新版本,優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台,以增強自身競爭力。
晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。
附圖:人類設計的晶片平面圖(a)與機器學習系統生成的平面圖(b)
摩爾定律逐漸扁平,晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代,自動化大不相同。
晶片定制會更普遍
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/
工作排程器參數 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的精選貼文
#微控制器MCU #微處理器MPU #物聯網IoT #人工智慧AI #機器學習ML #微神經網路處理器microNPU #機密計算架構CCA #RISC-V
【多核、異構,MCU/MPU 不一樣了!】
越來越多包含微控制器 (MCU)、微處理器 (MPU) 設備加入數位化行列,且朝「多重處理器」趨勢邁進,每個 MCU 內部都是一顆 CPU (中央處理單元),有些還會配置第二或第三核心負責處理專屬功能,包括從無線電到機器學習 (ML) 等各種任務;而單晶片 (SoC) 架構的挑戰是:平衡元件要求、以更高的效率完成任務,多重核心在這方面將持續扮演重要角色,包括管理通訊、資料、排程等作業也將變得更加複雜,其最大挑戰很可能是如何管理在多重核心元件上運行的軟體。
各界普遍認同摩爾定律與 Dennard 縮放比例定律已近終點,但運算需求的成長速度卻日漸加快,因此,未來將會需要更加複雜的異質化 SoC 架構。與此同時,MCU 與 MPU 的界線越來越模糊,有產業先進認為其中一個主要區別是:工作頻率。此外,MCU 屬於單核架構,專注在控制層面、涵蓋類比輸入與輸出的控制動作;而 MPU 可能是單核心或多核心,專注於處理資料、而非處理或量測類比輸入或輸出訊號,幾乎都會用外部記憶體來存放程式資料,速度屬次要參數。
實際上,高性能的 MCU 已經可以運行作業系統。值得留意的是,RISC-V 市佔率正持續攀升,尤其低階 MCU 領域已逐漸取代 Arm 32 位元 MCU (Cortex-M),恩智浦 (NXP) 則計劃在某些新處理器子系統中將 RISC-V 作為共同處理器。芯科科技 (Silicon Labs) 認為:RISC-V 架構仍在持續演進,相比其他成熟的 RISC 價格,最大的差異是忠誠度、可用的工具、軟體以及新架構在沒有大量測試及實用基礎下的信心度等,其成長性或與成熟度互為因果。
延伸閱讀:
《數位化轉型中的 MCU》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0813/48768.html
#安謀Arm #Imagination #恩智浦NXP #芯科科技SiliconLabs #意法半導體ST
工作排程器參數 在 大天使TV Youtube 的精選貼文
【拍影片】我如何拍一個Youtube影片 前置寫腳本與拍攝場景大公開|鄉民戰勝華爾街 你還在旁邊只看不行動!大天使TV
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02:45 拍影片要準備的東西
03:02 相機參數設定 畫素 幀數 快門速度
04:02 相機要用什麼模式?
05:08 相機跟手機的畫面比較 視角講解
05:29 畫面的顏色要注意什麼
05:44 打光安排 需要正面光
06:10 收音建議另外收音
07:10 有寫稿嗎?需要讀稿機嗎?
07:40 剪輯影片的電腦 MacBookPro 2013
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讀稿機開箱
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讀稿機購買連結
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影片使用器材:
主相機 Sony RX1RII
手機 iPhone 12 Pro Max
縮時攝影 Gopro 7
麥克風 Rode wireless go
剪輯軟體:
Adobe Premere 2019
Arctime Pro 上字幕 https://youtu.be/00F6JVZaUkQ
網易見外工作台聽打 https://youtu.be/tTt7ZC1yyw8
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另一種人嵌入在畫面中的教學影片拍攝方法
https://youtu.be/pstHedQ8Cd0
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工作排程器參數 在 吳老師EXCEL VBA設計(大數據自動化)教學 Youtube 的精選貼文
[進階]網頁資料擷取、分析與資料視覺化能力5(取得台彩威力彩開獎號碼&大樂透黃球與紅球&大樂特歷史資料下載與VBA&YAHOO股市類股)
01_重點回顧與大樂透用Python下載
02_用VBA下載大樂特歷史
03_利用EXCEL計算機率與排名
04_用python下載大樂特歷史第一頁
05_用python下載大樂特歷史所有頁
06_將大樂透下載資料存成CSV
07_改用Python下載YAHOO股市
08_先算表格編號再抓td標籤
09_轉換網址的參數的編碼
10_將各類股存為CSV檔
11_Python3擷取與分析證照101題
完整影音
http://goo.gl/aQTMFS
教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入):
https://groups.google.com/forum/#!forum/tcfst_python_2020_3
懶人包:
EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524
[初階]從VBA的自動化到PYTHON網路爬蟲應用
01 建置Python開發環境 3
02 基本語法與結構控制 3
03 迴圈敘述演示與資料結構及函式 3
04 檔案處理與SQLite資料庫處理 6
05 TQC+Python證照第1、2、3類:
基本程式設計與選擇敘述與迴圈敘述 12
06 TQC+Python證照第4、5類:
進階控制流程與函式(Function) 9
[進階]網頁資料擷取、分析與資料視覺化能力
07 網頁資料擷取與分析 3
09 實戰:處理 CSV 檔和 JSON 資料 3
10 實戰:PM2.5即時監測顯示器轉存資料庫 3
11 實戰:下載台銀外匯、下載YAHOO股市類股 3
12 實戰:下載威力彩開獎結果 3
13 TQC+Python 3網頁資料擷取與分析第1類:資料處理能力 3
14 TQC+Python 3第2類:網頁資料擷取與轉換 6
15 TQC+Python 3第3類:資料分析能力 6
16 TQC+Python 3第4類:資料視覺化能力 6
上課用書:
參考書目
Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者: 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著
出版社:碁峰 出版日期:2016/11/29
吳老師 109/8/14
EXCEL,VBA,Python,自強工業基金會,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安
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基本程式設計與選擇敘述與迴圈敘述 12
06 TQC+Python證照第4、5類:
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13 TQC+Python 3網頁資料擷取與分析第1類:資料處理能力 3
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16 TQC+Python 3第4類:資料視覺化能力 6
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