現在のキーボードの源流となったIBM製の名モデル「Model M」(2014)
https://gigazine.net/news/20141008-keyboard-story/
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ibm model m 在 國立陽明交通大學電子工程學系及電子研究所 Facebook 的精選貼文
【演講】2019/11/19 (二) @工四816 (智易空間)，邀請到Prof. Geoffrey Li（Georgia Tech, USA）與Prof. Li-Chun Wang（NCTU, Taiwan） 演講「Deep Learning based Wireless Resource Allocation／Deep Learning in Physical Layer Communications／Machine Learning Interference Management」
IBM中心特別邀請到Prof. Geoffrey Li（Georgia Tech, USA）與Prof. Li-Chun Wang（NCTU, Taiwan）前來為我們演講，歡迎有興趣的老師與同學報名參加！
演講標題：Deep Learning based Wireless Resource Allocation／Deep Learning in Physical Layer Communications／Machine Learning Interference Management
演 講 者：Prof. Geoffrey Li與Prof. Li-Chun Wang
時 間：2019/11/19(二) 9:00 ~ 12:00
地 點：交大工程四館816 (智易空間)
活動報名網址：https://forms.gle/vUr3kYBDB2vvKtca6
報名方式：
費用：（費用含講義、午餐及茶水）
1.費用：(1) 校內學生免費，校外學生300元/人 (2) 業界人士與老師1500/人
2.人數：60人，依完成報名順序錄取（完成繳費者始完成報名程序）
※報名及繳費方式：
1.報名：請至報名網址填寫資料
2.繳費：
（1）親至交大工程四館813室完成繳費(前來繳費者請先致電)
（2）匯款資訊如下：
戶名: 曾紫玲（國泰世華銀行 竹科分行013）
帳號: 075506235774 (國泰世華銀行 竹科分行013）
匯款後請提供姓名、匯款時間以及匯款帳號後五碼以便對帳
※將於上課日發放課程繳費領據
聯絡方式：曾紫玲 Tel：03-5712121分機54599 Email：tzuling@nctu.edu.tw
Abstract:
1.Deep Learning based Wireless Resource Allocation
【Abstract】
Judicious resource allocation is critical to mitigating interference, improving network efficiency, and ultimately optimizing wireless network performance. The traditional wisdom is to explicitly formulate resource allocation as an optimization problem and then exploit mathematical programming to solve it to a certain level of optimality. However, as wireless networks become increasingly diverse and complex, such as high-mobility vehicular networks, the current design methodologies face significant challenges and thus call for rethinking of the traditional design philosophy. Meanwhile, deep learning represents a promising alternative due to its remarkable power to leverage data for problem solving. In this talk, I will present our research progress in deep learning based wireless resource allocation. Deep learning can help solve optimization problems for resource allocation or can be directly used for resource allocation. We will first present our research results in using deep learning to solve linear sum assignment problems (LSAP) and reduce the complexity of mixed integer non-linear programming (MINLP), and introduce graph embedding for wireless link scheduling. We will then discuss how to use deep reinforcement learning directly for wireless resource allocation with application in vehicular networks.
2.Deep Learning in Physical Layer Communications
【Abstract】
It has been demonstrated recently that deep learning (DL) has great potentials to break the bottleneck of the conventional communication systems. In this talk, we present our recent work in DL in physical layer communications. DL can improve the performance of each individual (traditional) block in the conventional communication systems or jointly optimize the whole transmitter or receiver. Therefore, we can categorize the applications of DL in physical layer communications into with and without block processing structures. For DL based communication systems with block structures, we present joint channel estimation and signal detection based on a fully connected deep neural network, model-drive DL for signal detection, and some experimental results. For those without block structures, we provide our recent endeavors in developing end-to-end learning communication systems with the help of deep reinforcement learning (DRL) and generative adversarial net (GAN). At the end of the talk, we provide some potential research topics in the area.
3.Machine Learning Interference Management
【Abstract】
In this talk, we discuss how machine learning algorithms can address the performance issues of high-capacity ultra-dense small cells in an environment with dynamical traffic patterns and time-varying channel conditions. We introduce a bi adaptive self-organizing network (Bi-SON) to exploit the power of data-driven resource management in ultra-dense small cells (UDSC). On top of the Bi-SON framework, we further develop an affinity propagation unsupervised learning algorithm to improve energy efficiency and reduce interference of the operator deployed and the plug-and-play small cells, respectively. Finally, we discuss the opportunities and challenges of reinforcement learning and deep reinforcement learning (DRL) in more decentralized, ad-hoc, and autonomous modern networks, such as Internet of things (IoT), vehicle -to-vehicle networks, and unmanned aerial vehicle (UAV) networks.
Bio:
Dr. Geoffrey Li is a Professor with the School of Electrical and Computer Engineering at Georgia Institute of Technology. He was with AT&T Labs – Research for five years before joining Georgia Tech in 2000. His general research interests include statistical signal processing and machine learning for wireless communications. In these areas, he has published around 500 referred journal and conference papers in addition to over 40 granted patents. His publications have cited by 37,000 times and he has been listed as the World’s Most Influential Scientific Mind, also known as a Highly-Cited Researcher, by Thomson Reuters almost every year since 2001. He has been an IEEE Fellow since 2006. He received 2010 IEEE ComSoc Stephen O. Rice Prize Paper Award, 2013 IEEE VTS James Evans Avant Garde Award, 2014 IEEE VTS Jack Neubauer Memorial Award, 2017 IEEE ComSoc Award for Advances in Communication, and 2017 IEEE SPS Donald G. Fink Overview Paper Award. He also won the 2015 Distinguished Faculty Achievement Award from the School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Tech.
Li-Chun Wang (M'96 -- SM'06 -- F'11) received Ph. D. degree from the Georgia Institute of Technology, Atlanta, in 1996. From 1996 to 2000, he was with AT&T Laboratories, where he was a Senior Technical Staff Member in the Wireless Communications Research Department. Currently, he is the Chair Professor of the Department of Electrical and Computer Engineering and the Director of Big Data Research Center of of National Chiao Tung University in Taiwan. Dr. Wang was elected to the IEEE Fellow in 2011 for his contributions to cellular architectures and radio resource management in wireless networks. He was the co-recipients of IEEE Communications Society Asia-Pacific Board Best Award (2015), Y. Z. Hsu Scientific Paper Award (2013), and IEEE Jack Neubauer Best Paper Award (1997). He won the Distinguished Research Award of Ministry of Science and Technology in Taiwan twice (2012 and 2016). He is currently the associate editor of IEEE Transaction on Cognitive Communications and Networks. His current research interests are in the areas of software-defined mobile networks, heterogeneous networks, and data-driven intelligent wireless communications. He holds 23 US patents, and have published over 300 journal and conference papers, and co-edited a book, “Key Technologies for 5G Wireless Systems,” (Cambridge University Press 2017).
ibm model m 在 老貓 iqmore Facebook 的最佳貼文
上星期三訂購的鍵盤，這星期一就從美國寄到台灣了！Unicomp EnduraPro、2把Unicomp Classic 104，主要內部採用Buckling Spring結構，也就是之前IBM的Model M設計，中文有人稱為座屈式結構。主要是薄膜式鍵盤，但內部有彈簧設計，因此打起來的手感非常特殊！
1支Unicomp Classic 104黑色是別人的，另外2支是我留著收藏的，Made In USA。不過在整體質感來說，不太OK，不過還是適合收藏。值得一題，多數鍵帽採用2件式設計，並採用熱昇華印刷，這些之後有空再來寫評測了！
ibm model m 在 全新ibm model m / 1394946 (灰色... - 地獄道Keyboard Hell 的推薦與評價
只有1隻，全新ibm model m / 1394946 (灰色工業用/ps2頭) s/n no# 5007377 。。。。。世間少有。。。。。正到呢!! 代客放Hk$3000. ... <看更多>
ibm model m 在 開箱IBM MODEL M - Mobile01 的推薦與評價
到手後，拆了鍵帽、拿在手上時，我內心的感動有人懂嗎？ 原來認真把東西做到最好的成品是這樣的，不過辦公室的人都覺得我瘋了… 開箱IBM MODEL M ... <看更多>
ibm model m 在 [鍵盤] 這鍵盤比你我年紀還大!?－IBM Model F 的推薦與評價
網頁好讀版:
https://www.ptt.cc/bbs/Key_Mou_Pad/M.1543113743.A.54A.html
去年的鍵鼠博覽會有機會打到Model M就一整個被燒到
很想買一把屈蹲鍵盤軸的鍵盤來用，當時看到一把Model M才賣1700元有些後悔沒買下
一方面在猶豫不可拆卸線材，另一方面則要考慮做bolt mod
但這次抓到機會看到這把Model F PC/AT版就豪不猶豫直接衝了
現在完全不後悔沒買到那把Model M呀~
===========================
大約五年前的我覺得Cherry MX青軸是這樣
用過屈蹲彈簧軸之後才知道…
屈蹲彈簧軸那獨特的敲擊感和聲音使它在玩家群中有一定的地位
其中以IBM Model M最有人氣，也最方便買到
1.至今尚有使用IBM原廠模具生產復刻版Model M的Unicomp
2.更有愛好者成立ClickyKeyboards.com專門翻新和販售IBM Model M
可見玩家們對它可是情有獨鍾的
但相對少見的老大哥Model F就是另一層次的獨特了
關鍵在於靜電容式設計的它敲起來對比薄膜式的Model M更加爽快
除了敲下去的金屬聲相當強烈，回彈的彈簧聲也相當迷人
但進到主題前要先聊聊鍵位這回事
家用電腦鍵位配置的進步也是由Model F開始有大轉變的
IBM在當年是有等同”業界standard”的地位，幾乎都是其他廠商模仿的榜樣
而身為藍色巨人的IBM在每一代鍵盤都會吸收使用者意見做改良，以提升使用者的效率
IBM發佈個人電腦之前的電腦鍵位都非常微妙
還有因命令列系統所以將上下/左右分開的作法
在Model F首次亮相搭配的商業電腦IBM Datamaster 5322就已經有不少的改變
過一個月後推出的IBM PC 5150就是以它為基礎再做家用特化的
https://tinyurl.com/y9jwa2d6
再來就是三年後IBM PC 5170搭的Model F PC/AT，也就是本篇主角
可以從鍵位看到經改良後已十分接近ANSI排列，也沒有奇奇怪怪的按鍵形狀了
AT協議的雙向溝通讓指示燈得以實現，是現代鍵盤不可或缺的要素
https://tinyurl.com/y8kk6rnj
再來才由1985年的Model M奠定了目前ANSI排列的基礎，30多年後依舊沒有太大改變
(猜測Model M的鍵位有受到DEC LK201的啟發)
https://tinyurl.com/ybm4mbc9
鍵位示意圖來自theverge.com
Model F PC/AT最大的重點就是IBM PC 5170帶來的AT協議(Advanced Technology)
由於IBM PC相容電腦這概念，各種特規、硬體和韌體設計就因為IBM PC而一統天下
“大頭鍵盤”這個詞就是由AT接頭衍生出的暱稱
後來1987年由AT再改良的PS/2協議更是在Pentium II時代後完全制霸
直到今天仍然能在最新的主機板上看到PS/2接頭，甚至極限超頻也會需要見到PS/2鍵盤
(極限超頻可能會影響南橋的USB所以要用由Super I/O連接的PS/2)
所以說IBM的個人電腦生態鏈也許沒有很成功，但是影響卻是遠遠超過30年的
鍵位聊完那就趕緊進入重點，主角在此!
可能會有人好奇問”為什麼沒有Win鍵”?
因為Model F PC/AT出來的時間點遠遠早於Win 95(1984年)，所以當然沒有啦
要替代Windows鍵的話可以按Esc+Ctrl，組合鍵就沒辦法了
將F1~F10排放在左邊是遺傳自IBM大型電腦功能鍵的設計
背面
在拆下鍵帽後就能看到屈蹲彈簧軸的彈簧
(*Model F的各個軸基座是分開的，而不像Model M那樣整個塑膠板一體成形)
原理簡單來說是:
按鍵壓下=>彈簧受到壓縮=>彈簧壓縮變形時將底下的腳座壓下=>
腳座敲擊到電路板同時改變接點的容值(觸發)=>
敲擊後也發出聲音=>鬆開按鍵(並伴隨著彈簧聲)
什麼，你說XX牌機械軸號稱有五千萬次壽命？
很抱歉，IBM的靜電容觸發設計至少有『一億次』的壽命
彈簧和腳座基本上也沒看過壞掉的案例
除非是泡水讓彈簧鏽壞或是粗心亂拔將彈簧拔壞
因此超過30年的時間足以證明IBM的品質過硬，東西壞不了對商人來說hen不方便der
當然了，受益於靜電容設計也帶來原生NKRO
AT和PS/2鍵盤接頭是相容的，用沒晶片的轉接頭就可以了
這把應該為目前最老又能在新型主機上簡單轉接就用的鍵盤
筆者會搭上面那條灰線是因為直接轉整個頭太凸出來，搭配之後就會垂下
但部分主板可能會有PS/2孔的供電問題，因為這些古董IBM鍵盤都是出了名的吃電
那就要用主動式PS/2轉USB轉接線才可解決這個問題(筆者還沒遇到PS/2供電的問題)
轉接成USB後連智慧型手機也能用呀XD
上圖轉接頭依序為:
AT轉PS/2=>拆分為滑鼠/鍵盤(可不用)=>PS/2鍵盤轉USB=>Type C hub=>手機
要注意的是一般轉USB後就沒有NKRO的功能，僅剩下6KRO
除非用特製的Soarer轉接器或是改裝xwhatsit主控轉USB才能保有NKRO
首次亮相的指示燈看起來順序怪怪的吧，因為Caps Lock燈擺在左邊呀!
Num Lock和Scroll Lock則是照著正下方的按鍵標上的，猜測要將三者在鍵盤上的位置都
忠實對應出
(在Windows中的Print Screen按鍵是對應到右上角的Sys Req按鍵)
下面的部分是稍微翻新順便介紹這把鍵盤的構造
第一個步驟當然是先洗鍵帽囉，鍵帽直接用鐵絲拔鍵器就行了
千萬不要直接拆下空格鍵，必須在整個鍵盤細部分解的情況才可以拆下
所以我最後只有用橡皮擦和酒精來擦空格鍵
丟到超音波震盪器處理一下…
洗完晾乾
可看到每一顆按鍵背後都有大量的補強結構
長鍵的設計是簡單的平衡桿，只有大Enter並不是特別穩固
但是按起來和單倍鍵感覺不會差太多，猜測是屈蹲彈簧軸整體帶來的優勢
不過空格鍵卻異常重手，有玩家粗估是100+cN的觸發力道
且不知算不算Model F設計失誤，還得整把分解才能動到鐵板底下的空格鍵平衡桿
但只要將裡面的平衡桿拿起來彎一彎就可以改善空格鍵太重的情況了
鍵盤內部這一大塊金屬板看了就是賞心悅目
QC人員的簽名，從shop date推算後得知它居然已經34歲了!!(約1984年九月)
Model F上下層金屬板之間的海綿很容易隨著時間老化，但筆者這把的狀況還OK
外殼內層的塗料是特殊導電材質，並且內部元件也有用它做接地的行為
在家用產品可以看到這種設計是蠻有趣的，成本肯定UPUP
猜測是要屏蔽電磁波，但這是蠻奇怪的做法
(TEMPEST的需求有EMR專用型號和更多特殊設計)
全部整理好之後看起來也是蠻不錯的
(為避免傷到外殼的塗層，用橡皮擦和消毒酒精輕輕擦拭而已)
鍵位上方的溝槽看起來只是裝飾用但其實很適合放筆，以現代生活來說倒也可以放手機
整把鍵盤重超過2.4kg，而且光是那一大綑線就超過200g了
雖然外殼用塑膠材質使它是Model F家族中最輕量的(其它都有金屬底板)
但整體做工依舊很扎實
鐵板簡簡單單清個灰塵而已，生鏽並不是很嚴重
(N年後也許會整個大翻新，現在就懶的全拆囉)
Before
After
眼尖的玩家應該會發現上面有多開不少孔位，那是給其它語系的鍵位使用的
而且空白鍵正下方左右邊也有兩個孔位
正好因為有這些額外的孔位，也可以改裝為更偏向ANSI的功能鍵配置(如雙Ctrl和雙Alt)
最後再搭上Soarer轉接器或xwhatsit主控去自定義鍵位就可以有更舒適、現代化的鍵位
熱昇華印字的PBT鍵帽就算拿到現在依然是好料，30年後完全沒有發黃或磨壞字體
腳架並不是像現在直接掰開來就好，而是從外面的小耳朵按下轉開
裡面是有彈簧固定的結構，轉開來之後非常穩固
在前面就有提過的指示燈，亮起來會是黃燈
左上角這銷魂的金屬銘牌就是它的身分證明
「IBM」這三個英文字母顯示著它非凡的血統
10fastfingers英打測試
https://youtu.be/xnmwn-7mSaU
筆者這邊沒有好一點的收音設備，還請各位見諒
從影片聽起來應該還好，但實際聽到的聲音真的相當大聲
至少最有特色的彈簧聲有忠實錄進去就夠了
結語-鍵盤部分:
Model F在國外已經算稀少了，而且幾乎都是要用主動轉接器的終端機款或XT版
鍵位也都不是很方便，都要重新自定義過才適合現代使用
終端機版還有傳說等級的全金屬殼4704系列和104鍵的”unsaver”
其中4704系列的F62 ”Kishsaver”和F77更是Model F中的holy grail
完全感受的到狂熱玩家從電子廢品裡面翻這些鍵盤的熱情
所以能夠方便使用的Model F PC/AT可說是入門Model F最快的途徑
但發布一年後隨即被更便宜的Model M給取代，因此現存數量算是供不應求
二手價常飆上200+USD，有時甚至像在沙漠找水般連一把都找不到
因此筆者能買到這把鍵盤實在非常高興，高興到都睡不著惹
幸虧專利的過期，
已經有熱血玩家開始在復刻前面所述的F62和F77(modelfkeyboards.com)
雖然價格很貴(台幣一萬元以上)
但復刻的Model F是全仿造當年的設計(模具也是重新訂做)
以4704系列的稀有度、加上能買到全新原規格Model F已經相當值得了
畢竟現在還能買到的IBM Model F幾乎都是二手品
更多的是待修，需要轉接或待翻新的古董
結語-軸的部分:
不難看出IBM為了要用電腦取代打字機才這會有這種設計
當時算是電動打字機=>電腦的晚期年代
電腦鍵盤沒有扎實的段落感和聲音會影響老鳥打字的效率
(因為總會覺得電腦鍵盤敲起來就是不確實和打不準)
甚至IBM也在先前的beam spring鍵盤加入了Solenoid設計來提供類似打字機的聲音
後來在節省成本和人體工學的前提下才設計出屈蹲彈簧軸設計
但卻有優秀的段落感和聲音
所以對文字工作者來說屈蹲彈簧軸用起來絕對是相當適合的
有心的話的話建議至少試試Model M，上火後保證一試成主顧呀XD
結語-個人心得:
目前是用了兩個星期，依舊不太習慣那超硬的空格鍵
所以很常沒按到空格鍵讓字擠在一起
對現代用戶來說的話鍵位還要重新去學，但並不會特別難，至少還能關掉數字區來上PTT~
那銷魂的敲擊聲、滑順的鍵程和每顆按鍵那超高一致性的敲擊可說是頂級的享受
但這類鍵盤在台灣市場就很稀少了，因為電腦在35年前的台灣還是非常奢侈的「工具」
純正IBM電腦絕對是相當稀少，以現在來算光是Model F搭機就值超過新台幣一萬元了
現在台灣頂多只看的到零星的Model M在網拍，從來沒看過Model F
台灣討論區也僅有一位玩家發過Model F的文章
甚至連中國發燒玩家群聚的外設天下也僅有不到十篇的文
這篇算是拋磚引玉、留個歷史，希望能引來更多喜愛屈蹲彈簧軸的玩家來分享
參考資料來源:
https://www.theverge.com/2014/10/7/6882427/king-of-keys
https://deskthority.net/wiki/IBM_Model_F
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咕嚕靈波（●′∀‵）ノ♡
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.238.145.5
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Key_Mou_Pad/M.1543113743.A.54A.html
為了保證完整復刻的那全金屬外殼增加的運費和成本真的超猛
畢竟這把真的是個龐然大物,實在沒辦法帶太遠
由於敲的時候都一定會觸底,反而段落感沒有和Cherry MX茶軸之類的一樣強烈
它上下都相當滑順,按下去快到觸發點又會有一點點阻力(是沒有機械卡卡感的阻力)
再來彈簧恢復時回彈時的回饋也很舒服
有點像是按下互斥的磁鐵,又放開的那種感覺吧
但當然不等於Topre軸和屈蹲彈簧軸是一樣的,兩者還是天差地遠,各有各的特色
屈蹲彈簧軸它的敲擊感完全沒有Topre橡膠碗那樣的軟Q感
到觸發點是直接如"斷崖"般掉下來,所以容易觸底
加上沒有軟Q感,實際會更像磁鐵互斥按下又放開(很難想像吧)
※ 編輯: Cubelia (36.238.144.61), 12/08/2018 00:03:59
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