#阿贊姜凱
#金錢情降人偶
#把雙方姓名寫在一紙上插入人偶裡可放置家中。

功效：可招財，要錢，要債，感情複合，增進感情的利器，暗戀明戀挽回一切感情問題均可使用，讓對方喜歡自己，讓對方離不開自己，疼愛自己，死心塌地，招財讓對方為你花錢。

恭請時師傅更是用秘制珍藏的人緣油再次加持。 人偶已經在內部測試過，效果非常棒並受到善信們的追捧，這才拿出來分享，力量非常強，拿在手上就能強烈的感受到。

能量油
令對方短時間內聽你的話，讓你的氣場變強。 得財，得訂單，得貴人，要債.......或者讓身邊的異性不再為他著迷。 幫你成功的牽出一條紅線，勾住你們2個人的緣分線，穩固感情。 喜歡劈腿的人，會開始覺得玩累了。 想要有個心得歸宿，會開始把心向你靠近，與你親近。 從而變得越來越依賴你，離不開你。 沒有你會無法呼吸，活不下去。 非常合適搞不定戀人，軟弱，暗戀，沒魅力，留不住對方的心的人恭請。

科學早已揭示出，宇宙間萬物的本質是能量。宇宙中的一切都靠能量的轉變而運作。愛因斯坦的質能方程式說明：物質的本質就是能量。

物理學家已經證明，我們這個世界上所有的物質都是由微觀旋轉的粒子組成的。這些粒子有著不同的振動頻率，是粒子的振動使我們的世界表現成目前豐富多彩的樣子。我們的人身和各種生命也是如此。科學家已經測量過人在不同的體格和精神狀態下身體和意識的振動頻率，結果讓人大開眼界。

美國著名大衛•霍金斯博士（David R. Hawkins, Powervs.Force）與諾貝爾物理學獎獲得者合作，運用人體運動學的基本原理，結合使用精密的物理學儀器，經過近三十年長期的臨床實驗，其隨機選擇的測試物件橫跨美國、加拿大、墨西哥、南美、北歐等多地，包括各種不同的種族、文化、行業、年齡等多元性指標，累積了幾千人次和幾百萬筆資料資料，經過精密的統計分析之後，發現人類各種不同的意識層次都有其相對應的能量振動頻率物理學指數。

科學的有效性有賴於資料測試的可重複性。對於意識能量層級的測試資料，霍金斯博士發現，結果無一例外，全都是一致的，而且是可重複的。

【人類意識的能級分佈圖】

科學實驗積累的上百萬組資料表明，人的生命體會隨著精神狀況（意識）的不同而有能量強弱的起伏。霍金斯博士運用現代科學的研究方法，發現了存在於我們這個世界的隱藏的人類意識圖表。一個有關人類所有意識的能級水準的圖表。相信這會讓你大吃一驚。根據這個圖表，可以把人類的意識映射到1—1000的頻率標度值範圍，一共劃分為17個能級。

人類意識能級分佈圖如下：
1 開悟正覺： 700—1000
2 寧靜極樂： 600
3 平和喜悅： 540
4 仁愛崇敬： 500
5 理性諒解： 400
6 寬容接納： 350
7 主動樂觀： 310
8 信任淡定： 250
9 勇氣肯定： 200
10 驕傲刻薄： 175
11 憤怒仇恨： 150
12 慾望渴求： 125
13 恐懼焦慮： 100
14 憂傷無助： 75
15 冷漠絕望： 50
16 內疚報復： 30
17 羞恥蔑視： 20及以下

人的邪念會導致最低的頻率。當你想著自私、罪惡的邪念時，你就在削弱自己的能量層級。漸高依次是報復的惡念，冷漠或絕望，憂傷或痛悔，害怕與焦慮，私慾的渴求，發火和怨恨，傲慢與刻薄，這些全都對你的生命有害。但勇氣的狀態在200，是中性的。往上是信任，信任帶來淡定，開始有益於你的生命。再往上的頻率依次是主動樂觀，溫和寬容，理智和理。達到500的仁愛、和藹和尊敬能級的人就是極其稀少的了。再往上是更加罕見的平和安詳、喜悅在540以及寧靜極樂的600。最後是正覺或開悟（啟示）在700-1000。

通過整理無數的資料，霍金斯發現，誠實、同情和理解等正面精神狀態，能增強一個人的意志力和身體力量，能改變身體中微觀粒子的無力振動頻率，進而能夠改善身心健康的狀況和整個生命的過程。

科學實驗結果表明，因為每一個人的能量層級都是由這個人的信念、動機、行為準則和心靈境界決定的，而一個人的能量層級又決定了這個人一生的一切，所以我們每一個人最終將會為我們自己的每一個念頭、語言、或者行為負責，並將重新體驗那些我們使別人遭受過的痛苦。

【有利於人類自我提升的最偉大的秘密】
　　
這裡要透露一個更大的秘密。所有存在的一切都有一定的意識水準和能量水準。不論是書籍，食物，水，衣服，人，動物，建築，汽車，電影，運動，音樂等等統統都有一個確定的能量級。絕大多數流行歌曲的能級都在200以下。無怪乎，很多人都表現出低意識能級下的行為。流行的文化大多數都是低意識低能級的。今天的大多數電影都把觀眾的能級降到200以下的水準。之所以大多數人根本沒有去接觸高人或經典作品（文學著作、音樂、繪畫名作等），是因為他們的能量水準和高人或經典的能量水準根本不相應。也就是他們無法與高人和經典保持共振。也就理所當然的不會去遇見高人和讀經典了。

在這個世界上，能級高於500的書籍、音樂、電影、美術作品、文章、建築、事物、人……寥寥無幾。如果你有倖能夠遇到，那是你巨大的福氣和緣分。這個偉大的秘密，如果你能融會貫通，將真實的改變你的一切，改變你的生命，讓你真的踏上「全新人生」的道路！這個秘密很值得深思。不只是人類，就連物體、事件和整個社會都能被納入到這些意識能量層次中去。

你環境中的一切都會對你的意識層次產生影響：電視、電影、書籍、文章、網站、人、地點、物件、食物……如果你在理智層次，看電視新聞（其主要內容都處在恐懼和慾望層次）會暫時降低你的意識層級；如果你處在罪惡層次，電視新聞就可以提升你的意識層級。

想想目前你的生活受到的最大影響，你貼近的人、事、物，哪些提升了你的意識能級，哪些降低了它？我們必須有意識地把自己同那些能幫我們完成下一次飛躍的資源拉近一些，讓那些正能量的資源帶高我們自身的頻率。

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邊緣AI 2026將成 IoT晶片發展核心

04:102021/05/02 工商時報 集邦科技資深分析師曾伯楷

隨著智慧工廠、城市等場景對數據分析越發需要精準、即時且大量處理的需求，AI與IoT結合已是現在進行式。在AI晶片助益下，IoT邊緣與終端裝置可透過機器學習或深度學習等技術加值，同時帶出無延遲、低成本、高隱私等優勢，顯示出AI晶片的重要性。預估全球AI晶片產值至2025年將達720億美元。

與此同時，邊緣運算透過AI使終端設備於運行上更加智慧，不僅保有邊緣運算於延遲性、隱私性、連接性、功耗、成本等優勢，並進一步使系統具有主動性與智慧性。若以場景角度切入，邊緣AI相較傳統邊緣運算，其主要帶來的效益包括數據處理過濾和邊緣智慧分析，此也將成為兩技術持續結合的動能。

一、MCU、連接晶片、AI晶片為IoT晶片產業鏈三大關鍵零組件。　物聯網在傳統上多以感知層、網路層、系統層與應用層作為架構堆疊，主要經濟效益雖來自應用層的智慧情境發展，然感知層所需的產業鏈之上游零組件仍是支撐終端場景運作重要核心，其中又以微控制器（MCU）、連接晶片與AI晶片最關鍵。

MCU方面，建立在高效能、低功耗與高整合發展主軸下，IoT MCU現行從通用MCU演化成特定為IoT應用或場景所打造，如2021年3月STMicroelectronics推出新一代超低功耗微控制器STM32U5系列，可用於穿戴裝置與個人醫療設備；Silicon Labs同期推出PG22 32位元MCU，主打空間受限且須低功耗的工業應用、Renesas RA4M2 MCU著眼IoT邊緣運用等。

連接晶片方面，受物聯網設備連線技術與標準各異影響，通訊成物聯網晶片中相當重要的一環，從蜂巢式的4G、5G、LTE-M、NB-IoT，到非蜂巢式的LoRa、Sigfox、Wi-Fi、Wi-SUN等，從智慧城市、工廠、家庭至零售店面皆被廣泛運用，範圍擴及至太空，如2020年下旬聯發科與國際航海衛星通訊公司（Inmarsat）合作，成功以NB-IoT晶片完成全球首次5G物聯網高軌衛星資料傳輸測試。AI晶片方面，隨著智慧工廠、城市等場景對數據分析越發需要精準、即時且大量處理的需求，AI與IoT結合已是現在進行式。此外，Microsoft在其2021年3月舉辦的年度技術盛會Ignite 2021上指出，2022年邊緣運算市場規模將達到67.2億美元，與深度學習晶片市場相當吻合，亦提及市場預估至2025年全球深度學習晶片市場將有望達663億美元。同時，Microsoft認為至2026年全球AI晶片有3／4將為邊緣運算所用，顯示出IoT晶片於邊緣運算的發展將成未來廠商重要布局之一。

二、邊緣AI效益顯著，成長動能仰賴數據處理過濾、邊緣智慧分析。

首先，從邊緣運算定義來看，市場雖已談論數年但定義與類別始終未統一，原因是各廠商於邊緣託管工作的目的不盡相同。例如對電信商而言，初步處理數據的微型數據中心是其邊緣端，而對製造商來說邊緣裝置可能是生產線的感測器，此也造就邊緣運算的分類方式略有出入。另外，例如IBM有雲端邊緣、IoT邊緣與行動邊緣的類別，ARM多將邊緣視為雲端與終端間的伺服器等裝置，亦有個人邊緣、業務邊緣、多雲邊緣等類型。

其次，從邊緣運算類別來看，現行分類趨勢和研究方式尚有以數據產生源為核心，藉由設備與數據源的物理距離作為分類參考，並將其分為厚邊緣（Thick Edge）、薄邊緣（Thin Edge）與微邊緣（Micro Edge）。厚邊緣多用以表示處理高數據流量的計算資源，並配有高階CPU、GPU等，例如數據中心的數據儲存與分析；薄邊緣則包含網路設備、工業電腦等以整合數據為主要目的，除了配有中間處理器外，也不乏GPU、ASIC等AI晶片；微邊源因與數據源幾無距離，故常被歸類為生成數據的設備或感測器，計算資源雖較為匱乏，但也可因AI晶片發揮更大效益。

整體而言，邊緣運算透過AI使終端設備於運行上更加智慧，不僅保有邊緣運算於延遲性、隱私性、連接性、功耗、成本等優勢，並進一步使系統具有主動性與智慧性，在平台管理、工作量合併與分布式應用也更有彈性。若以場景角度切入，邊緣AI相較傳統邊緣運算，其主要帶來的效益提升包括數據處理過濾和邊緣智慧分析，此也將成為兩技術持續結合的動能。

數據處理與邊緣分析於過往邊緣運算時已可做到，並在AI加值下進一步提升效益。以前者而言，數據透過智慧邊緣計算資源可在邊緣處預先處理數據，且僅將相關資訊發送至雲端，從而減少數據傳輸和儲存成本；從邊緣分析效能來看，過往多數邊緣運算資源處理能力有限，運行功能時往往較為單一，而邊緣智慧分析透過AI晶片賦能，進而能執行更為繁複、低延遲與高數據吞吐量的作業。

三、全球大廠搶攻IoT晶片市場，中國加重AI晶片發展力道。

IoT晶片於邊緣運算所產生的效益，使其成為廠商重要策略布局領域，雲端大廠如Google、AWS等紛紛投身晶片自製；傳統晶片大廠如ARM最新產品即鎖定邊緣AI於攝影機和火車的辨識應用、Intel亦投資1.3億美元於十餘家新創AI晶片設計廠商，NXP Semiconductors、Silicon Labs、ST則陸續在其MCU或SoC添加邊緣AI功能。此外，新創企業Halio、EdgeQ、Graphcore皆以AI晶片為主打。整體而言，若以區域來看，歐美大廠聚焦加速AI運算效能，但最積極發展AI晶片產業的則屬產官學三方皆支持的?心，代表性廠商包含地平線、華為旗下海思等代表；台灣則由產業聯盟領頭與聯發科和耐能等重要廠商。

（一）中國產官學助力，2023年AI晶片產值估將逼近35億美元。

AI產業是中國發展重點之一，其輔助政策如2017年《新一代人工智能發展規劃》、《2019年促進人工智能和實體經濟深度融合》，至「十四五」與「新基建」，都將AI視為未來關鍵國家競爭力。各大廠也因此陸續跟進，如百度發布AI新基建版圖著眼智慧雲伺服器；阿里宣布未來至2023年將圍繞作業系統、晶片、網路等研發和建設，騰訊則聚焦區塊鏈、超算中心等領域。

產官學研加重AI的發展力道也反映於AI晶片上，ASIC（特殊應用基體電路）廠商比比皆是。其中，AI晶片布局物聯網領域的廠商眾多，包含瑞芯微、雲天勵飛、平頭哥半導體、全志科技等，主要面向雲端運算、行動通訊、物聯網與自動駕駛四大領域。其中，物聯網領域進一步聚焦於智慧家庭、智慧交通、智慧零售與智慧安防部分，執行語音、圖像、人臉與行為辨識等應用。若進一步聚焦於邊緣運算領域，則以地平線、寒武紀、華為海思、比特大陸、鯤雲科技等最為積極。整體而言，TrendForce預估，中國AI晶片市場有望從2019年13億美元增長至2023年近35億美元。

綜觀中國AI晶片發展，雖有中美貿易摩擦導致設計工具、製造封測等環節較受限制，且開發成本始終居高不下，然而，藉由產官合作以及中國內需市場需求動能，仍能有效支撐該產業成長。若以邊緣運算來看，鑒於AIoT市場持續茁壯，特定應用的ASIC將是重要發展趨勢，尤以汽車、城市與製造業來看，相關場景應用如人身語音行為辨識、人車流量辨識、機器視覺等需求皆相當明朗，預期也將成廠商中長期發展主軸。

（二）台灣人工智慧晶片聯盟積極整合，監控與機器人為邊緣AI應用兩大方向。

台灣廠商聯發科和耐能同樣結合邊緣運算與AI兩技術作策略布局，就整體產業而言，2019年由聯發科、聯詠、聯電、日月光、華碩、研揚等廠商共同組成的台灣人工智慧晶片聯盟（AITA）發展迄今已越趨成形，各關鍵技術委員會（SIG）亦訂定短中長期發展目標。

邊緣AI發展則由AI系統應用SIG推動，其第一階段至2020年著眼半通用AI晶片發展與智慧監控系統應用平台的裝置端推論，2021年則聚焦以裝置端學習系統參考設計，以及軟硬體發展平台的裝置端學習為主，並規劃在2023年能以多功能機器人為主體，發展多感知人工智慧和智慧機器人AI晶片發展平台。

換言之，藉由業界在智慧裝置、系統應用與AI晶片的串聯，短期至2022年都將是台灣邊緣AI大力發展階段，並朝智慧監控、多功能機器人深化，預期此也將帶動系統整合的凌群、博遠，終端設備的奇偶、晶睿碩，以及晶片設計的聯發科、瑞昱等邊緣AI商機；但相較中國廣大內需市場，台灣仍需藉由打造讓晶片廠和系統商充分整合的互補平台，以利降低晶片開發成本，並從其中尋求更多可供切入的大廠產業鏈。

附圖：2019～2023年中國AI晶片市場推估
AI於IOT流程主要著眼數據處理與分析之效
台灣人工智慧晶片聯盟系統應用SIG發展架構

資料來源：https://www.chinatimes.com/newspapers/20210502000153-260511?fbclid=IwAR0zlvUv8MKpcHrbgpa3xRAFaQXaxZuep9TCeZ-75myILNjuDV4SWEIdKZ8&chdtv