最近自己很要好的朋友終於買房，實在太恭喜她啦！買房真的是人生中的大事！尤其她剛好是買新成屋！
交屋前的驗收就格外更加重要了！

🔺為什麼要驗屋呢？什麼是驗屋？該找誰？

✅漏水問題，排水系統的暢通度、洩水坡、各空間的積、防水測試、門窗框的密合度等關於「水」的事項絕對不能忽略。
✅「電」線迴路、網路訊號事關之後所有的家電用品，當然也要一一測試。
✅「格局」、「尺寸」方面，皆須與圖面相符合，牆面、梁柱等「結構」應直立無歪斜、磁磚要平整、「設備」應完整無損，個細節都要留心觀察，包含水龍頭、抽屜、門鎖等五金都可動手觸摸，順手試用，確保無遺漏。

經過我們許多朋友推薦與討論最後決定
🔺鴻宇健康驗屋🔻非常符合條件跟需求！
所以決定選擇鴻宇健康驗屋

鴻宇健康驗屋☑️
👉🏻檢驗人員擁有上百間裝修及檢驗案場經驗。
👉🏻擁有12600建築物室內裝修工程管理乙級技術士執照。
👉🏻檢驗房屋後專業人員提供電子報告及裝修建議。
👉🏻有實驗室團隊後盾做機器檢測數據的背景。

🔺什麼時候要驗屋？

一般來說，建商會在「通知交屋日」前通知買方進行房子驗收的動作，此時房子的地價稅、房屋稅及銀行核貸的利息是由建商負擔；如果拖到「通知交屋日」後才驗屋，那麼這些稅費與利息就會轉嫁到買方身上。
「驗屋」沒有次數上的限制，但通常至少有兩次，主要針對買方認為的一些小問題做處理，當建商完成修復後，就會安排買方再次複驗，如果買方複驗確認沒問題，建商就會約定時間完成交屋手續。

陪朋友去驗屋，看到鴻宇專業的驗屋師，使用專業儀器檢測！很細心的察看檢驗房屋問題！覺得很安心！

驗屋師仔細檢查漏水，跟蟲蛀、電線老舊以及水管不通等，後來發現陽台有泥沙淤積！很容易排水不順！要趕快改善！
真的建議大家不要入住之後才在處理，會花很多時間，仲介代銷只負責賣房，尾款付了就會不積極處理。
鴻宇驗屋驗完後，還有專屬驗屋人員跟朋友繼續聯繫後續，不會驗完就跟屋主說再見！而是售後服務也做的很好

驗完有電子檔報告與驗屋工程人員講解，真的非常專業

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【好過日podcast Ep.58｜旱象要解除了嗎？高雄撐到現在靠甚麼？】

今天山區終於有了比較明顯的雨勢，雖然無法解除旱象，但隨著梅雨信號逐漸加強，這場56年來最嚴重的旱災終於有結束的可能了。

過往，由於台灣降雨不均的態勢由北往南逐漸嚴重，加上高雄缺乏水庫，高雄常常都是全台灣旱災時狀況最慘的縣市。

但是今年不是(是台中)，到底是為甚麼呢？

在開始聽之前，先問大家幾個問題：

1.台灣耗水最大的部門是下列何者？ 1.民生用水 2. 工業用水 3.農業用水
2.台灣供水最主要來源是下列何者？ 1.河川水 2. 地下水 3. 水庫水
3.高雄的水源從下列何者供應最多？ 1. 鳳山水庫 2. 高屏溪攔河堰 3.南化水庫
4.高雄每日大約消耗多少水量？ 1. 100萬噸 2. 150萬噸 3. 200萬噸
5.台北、台中、高雄自來水漏水率排名為何？ 1. 高>中>北 2. 中>北>高 3.中>高>北

如果你都很清楚，大概就對供水狀況有初步了解了。如果還不太了解，快聽podcast吧~ (答案留言處會有)

也因為要因應高雄嚴峻的水資源利用問題，這十多年來，在地有不少大小工程，都在針對缺水的問題。

開源方面，這幾年最重要的是「#伏流水」的建設，以及「#再生水」技術的引入，前者每日可供應約60萬噸水，也是前瞻基礎建設中水資源建設的重點之一；而後者，高雄領先全台建立第一座4.5萬噸的再生水廠，並且還要繼續擴大應用增加到14.5萬噸。

在這次旱災中，也透過啟動高屏溪沿岸伏流水及地下水備援共計10處，每日可提供77萬噸用水；以及抗旱水井151口，經台水公司檢測14處符合自來水原水標準，每日約6.2萬噸納入緊急調度。加上汙水處理廠1.7萬噸回收水作為次級用水使用，都讓高屏溪流量創下新低之際，供水狀況還能勉強撐住。否則若是沒有這些建設與調度作為，高雄早就已經要「供五停二」甚至更慘!

要了解各種供水的來源，以及減少損耗與浪費的重要，就一起來聽這集吧！

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AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫

2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件

【作者： 王岫晨】

物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置，在後疫情時代，企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出，我們可以很明顯看到四大趨勢如下：

新冠疫情加速 AI 部署

根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察（MIT Technology Review）>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示，超過 62% 的受訪者表示，他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織（年營收超過 5 億美元）受訪者的部署率較高，接近 80%。較小型的企業組織（營收低於 500 萬美元）的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示，2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。

企業組織正在提高對 AI 的投資

超過一半（57%）的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升，且接近四分之一的人表示，他們在 2016 年到 2019 年間，年度 AI 支出最少增加一倍。其中，大型企業在 AI 支出的增加更多，73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加，有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。

超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算

儘管對於已經使用 AI 的企業組織，雲端運算是他們最喜歡的基礎架構，不過在越來越需要極低延遲的數據存取，以及終端/邊緣處理能力的應用上，為了兼顧成本效益及運算效率，越來越多應用將往數據產生的來源靠近，邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方，相關的部署將急起直追。

對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求

AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大，讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高，但也期待企業能在公平的、高道德標準，並能顧及永續發展的條件下使用這項技術，特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上，也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。

物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」

根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示，多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制（開/關）、測量（狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等）、資產的狀況（所在地點以及狀況如何？），以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控，可參考圖一。

而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及 B2B 與 B2C（企業對消費者）的應用：震動（Vibration），語音（Voice）與視覺（Vision）。

震動

包含來自多種感測器數據的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展，產生不同應用領域，包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測（如滑倒偵測）、物質偵測（如漏水、漏氣）、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護（PdM），在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見，可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外，磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。

語音

語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其它新的電器。在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制（CNC）機器使用的電腦語音引擎正在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵，因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道，甚至拋錨服務與禮賓服務等。

視覺

終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其它實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。曳引機裝上機器視覺攝影機後可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上，包括利用熱顯影來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化，觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

推動物聯網運算需求

隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出，更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置，會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強，同時因為對雲端與網際網路的依賴較小，也將具備更高的隱私性與可靠度。因此，Arm對於MCU核心，也 透過新的設計為微處理器帶來智能，降低半導體與開發成本，同時為想要有效提升終端數位訊號處理（DSP）與機器學習能力（ML）的產品製造商，加快他們產品上市的速度。

TinyML

微型機器學習（TinyML）的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合。它捨棄在雲端上運行複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運行經過優化的圖型識別模型，耗電量只有數毫瓦特。受惠於 TinyML，微控制器搭配 AI 已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識（例如，自然語言處理）、影像處理（例如物件辨識與識別），以及動作（例如震動、溫度波動等）。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

簡化程式碼的轉移性

把AI函式庫整合進 MCU，將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號，導出數據的型樣，然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器（microNPU），利用像 CMSIS-DSP 與 CMSIS-NN 等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓 MCU 與共同處理器緊密耦合以加速 AI 功能。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作，並符合嵌入式設計需求，如此一來，有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中，讓裝置的設計改觀。

附圖：圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。

資料來源：https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U