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貼心的『小V』🌟Vitantonio 多功能計時鬆餅機🌟
不僅讓你可以吃到甜甜的鬆餅，另外還有附贈的一個‘’多用途吐司烤盤‘’這次要幫大家示範這個做做鹹食😋

這個烤盤做得比較深，所以上下夾起來時中間的空間比較大！很適合做有厚度的三明治👏🏽

把想要吃的材料通通夾進吐司中，烤個2分鐘！一樣是短短2分鐘！美味又豐富的三明治就誕生了🤤
吐司的表面還烤出了漂亮的紋路，內容物也保有軟嫩！太強了🤩

當然你若只想單烤吐司也沒問題；我把單烤吐司時間拉比較長，紋路更深更明顯，吐司也烤到非常酥脆、香脆不硬～再加上喜歡的食材！有夠好吃🥳

獨家附贈台灣限定的兩種烤盤（玫瑰鬆餅烤盤、多功能吐司烤盤）
拆換也很簡單方便，上下烤盤取下後，主機體沒有過多複雜的設計，清理上很方便！
烤盤上的不沾層也讓清洗非常容易！
好吃好玩又簡單快速！😌可以繼續研究發明其他食譜了～哈哈哈

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台灣能源轉型進行式ing..... 【綠能科技聯合研發計畫】再生能源點亮創能、儲能應用大未來（05/18/2021 天下雜誌）

文: 台灣經濟研究院

創能技術開發著重提升綠色能源能量與降低成本

創能領域前瞻綠能技術開發配合發揮臺灣太陽光電與離岸風力等再生能源特色，透過提升電池模組效率趨動太陽光電成本下降，以及利用智慧平台系統助於離岸風場海事工程量測與運維，降低風場運維成本，以提升產業競爭力。

開發高效率、低成本、超輕量之太陽能電池技術

提升太陽能電池效率已刻不容緩，成功大學陳引幹教授團隊運用原子層沉積技術，沉積不同氧化物材料膜層於堆疊型太陽能電池中，以優化各膜層厚度、品質與材料純度等，進一步提升太陽能電池品質。中央大學許晉瑋教授與劉正毓教授團隊以軟性三五族太陽能電池收集室外光源，提供智慧模組(溫度感測器與藍芽)足夠電能回送電子訊號，朝向智慧模組「自我維持」前進。

在降低成本方面，大葉大學黃俊杰教授團隊利用非真空設備取代電漿輔助化學氣相沉積(PECVD)、用原子層沉積設備(ALD)以及銅漿料取代銀漿料達成低成本射極鈍化及背電極(PERC)太陽能電池開發。成功大學張桂豪副研究員與李文熙教授團隊創新製程置換太陽能鋁電極，以低成本空氣燒結銅電極應用於高效率雙面太陽能電池，將有效降低太陽能電池成本支出，增加產業獲利能力。

隨著太陽光電產能市場逐漸飽和，相關企業轉型尋求高效率與超輕量太陽能模組，以無人機應用為例，臺灣大學藍崇文教授團隊替無人機縫製出可以吸收太陽光轉成電力的衣裝，賦予偵查、通訊等任務。臺灣大學林清富教授團隊開發適合於固定翼無人機之輕量太陽能模組的大面積(30x150 cm2)太陽光模擬器，於宜蘭大學城南校區建置可供太陽能無人機測試起降與飛行場域。

兼具發電及產氫之仿生創能技術

氫能源為一種乾淨、能量密度高、環保零汙染、應用廣泛與取得容易的新能源，仿生電池即是透過模仿植物光合作用，為既能製氫又能發電的多功能太陽能系統。清華大學嚴大任教授團隊開發氫氣光電催化的催化劑由鉑金轉換為更具有普及性且兼具效能的材料，透過電漿子結構來強化二硫化鉬與日光光場交互作用，增加光能轉化為氫能的效率。中央大學王冠文教授團隊則建置高效穩定低成本之雙效產氫產電系統，利用其太陽能轉換再生電力進行光電催化分解水產氫並儲存，達到能源永續發展之概念。

智慧平台系統助於離岸風場海事工程量測與運維

面對臺灣附近海域高溫、高濕、多颱風與地震頻繁的特有地理環境，以及海上嚴苛條件，成功大學林大惠教授團隊開發離岸觀測塔風向定向系統，可降低量測成本、提高觀測準確性與量測效率，有助於離岸風場開發之海事工程量測。臺灣大學蔡進發教授團隊著重開發離岸風場運維大數據智慧平台，提供數據及開發各種量測技術，達到風機早期診治、早期預防功效，以期降低運維成本。

儲能技術開發著重高效能、高安全、具經濟性以支持各種儲能應用

隨著電力系統快速發展，電力儲存設備的布建應隨之增加其靈活度，以確保間歇性再生能源的儲存整合，促進電力供應端和儲存之間高效率的轉換。而儲能領域當中，又以先進二次電池與先進氫能為基礎核心發展項目。

開發高能量與高安全之固態電池技術

為進一步提升儲能電池安全與效率，全固態鋰電池已經成為研發主流。研究方向多針對電池正極、負極、以及電解質創新材料與設計，進一步提升能量密度需求與提高電池系統的總體能量。

正極材料方面，大同大學林正裕教授團隊開發具可量產層狀富鋰錳基正極材料合成技術，同時透過離子摻雜技術穩定其正極材料之晶體結構、改善材料的離子導電度，進而提升其電池穩定性及電容量。

負極材料方面，清華大學杜正恭教授團隊採用太陽能板製成切削的廢料矽，將此進行高值化做成鋰電池的負極材料，並用交聯反應開發矽負極黏結劑，以共沉澱法、自身氧化還原法進行正極材料開發參雜改質，提升鋰離子電池的循環壽命和快速充放電的能力。交通大學陳智教授團隊利用電鍍雙晶銅箔作為矽基負極材料的基板，配合富鎳層狀氧化物正極構成鋰電池，提升鋰電池的整體能量密度，提供各項裝置或載具更好的續航力。

電解質材料方面，明志科技大學楊純誠教授團隊主要開發鋰鑭鋯氧氧化物固態電解質，並將其應用在NCM811陰極材料上，最終組裝成鈕釦型及軟包型電池。成功大學方冠榮教授團隊開發高緻密性鈣鈦礦、橄欖石、石榴子石結構氧化物及硫化物電解質，以及具獨特性金屬、非金屬中介層，有效降低固態電解質/電極介面阻抗。臺灣科技大學王復民教授團隊研發固態電解質具環保水溶性，有低成本與綠色製程之特性，且能有效改善固體接觸的介面問題，可製備成高容量、輕量化與高性能二次電池。臺灣大學鄭如忠教授團隊深入探討高分子固態電解質，藉由合成改質方式可提供具彈性的高分子，進一步利用後調整加入鋰鹽的種類及添加劑，使研發的高分子固態電解質更符合商用規格。

兼具發電及產氫之仿生創能技術

氫能可作為重要儲能技術研發之原因，乃因其最終可實踐潔淨能源，提供眾多行業(如化工、鋼鐵重工及長途運輸等行業)有效脫碳方法，降低碳排放量，改善空氣品質並加強能源安全。且相對其他儲能系統，氫能另一大優勢為其電轉氣儲能系統有儲存量大以及放電時間長的特性。

行政院原子能委員會核能研究所長久以來專注於氫能領域。張鈞量博士團隊開發大氣電漿噴塗製備金屬支撐型固態氧化物燃料電池之可量產技術驗證，可進行大面積(10╳10 cm2)金屬支撐型固態氧化物燃料電池片之生產；余慶聰副研究員團隊利用新型產氫技術結合二氧化碳捕獲技術，使用低成本觸媒生產95%以上的氫氣，省去複雜的純化處理，大幅降低氫氣製造門檻；李瑞益研究員團隊則是著重於開發固態氧化物燃料電池發電系統，可直接將燃料如氫氣、瓦斯或天然氣轉換為電力，並將餘熱回收再利用，具有高能源轉換效率。

燃料電池方面，中央大學李勝偉教授團隊開發中低溫操作的陶瓷電化學儲能電池，所使用的關鍵電解質材料可使操作溫度降到400-700℃區間，且開發關鍵電解質、氫氣電極與空氣電極材料性能與微結構設計，利用靜電紡絲技術製作空氣電極材料奈米纖維，並成功與電解質相互整合，可提升單電池性能14.1%。

儲存氫氣方面，清華大學陳燦耀副教授與曾繁根教授團隊選擇碳材料進行儲氫研究，以零模板水熱碳化法合成出奈米碳球，最後輔以奈米金屬修飾產生之氫溢流效應(Spillover Effect)，提升氫氣吸附效能。

製造氫氣方面，臺北科技大學鄭智成教授團隊致力研發低成本、高穩定度、高效率之中溫固態氧化物電解電池電極材料，另外開發新型氨氣裂解觸媒技術，大幅改善現有氨裂解觸媒反應速率過慢之缺點。中興大學楊錫杭教授團隊則開發非貴金屬觸媒應用於水電解觸媒，以降低裝置成本，並且研發陰離子交換膜和膜電極組，使效率能有效提升。臺灣大學謝宗霖教授團隊發展具突破性之太陽能電解水產氫技術，以低成本、易量產、高效率的鈣鈦礦─矽晶疊層太陽能電池進行電解水產氫，並達到具競爭力之太陽能轉氫能效率水準(10-15%)。而臺灣科技大學胡蒨傑教授研發適於氫氣分離的複合薄膜，藉由熱力學與動力學的基礎理論調控薄膜成膜機制，開發高孔隙度且結構穩定的基材膜，結合優異特性的基材膜及選擇層。

綠色能量持續擴散，協助臺灣繼續邁進成為「亞洲綠能發展中心」

科技部「綠能科技聯合研發計畫」藉由學研界前瞻創新研發能量，推動新能源及再生能源之科技創新，進一步擴大產學研界連結之效益，積極延續科研成果落實產業應用，以期為我國綠能產業布建機會，並協助政府達成能源轉型，且透過綠能科技發展躍身國際舞台。

完整內容請見：
https://www.cw.com.tw/article/5114845

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AI加值智慧製造 鋼鐵傳產乘浪而起

芮嘉瑋／專欄 2021-01-28 02:45

2020年面對COVID-19(新冠肺炎)的襲擊，疫情籠罩之下各行各業幾乎空轉一年，投資購買設備及原料的腳步也都放緩，預期新的一年，隨著疫情穩定與經濟復甦，許多企業勢必加速添購設備和增加庫存料，鋼材需求可望隨著市場回升而轉強，且至少旺到第2季。

舉例來說，在汽車的構造上，有相當高的比例是使用鋼板，包括車門、引擎蓋、後車箱、底盤、車頂等，所以汽車業的好壞，間接影響了鋼材的需求。這2年汽車上游原材料反應了因電動車興起所展開的換車潮，從而鋼市好轉、鋼價高漲，幾乎各國都是如此。

隨著消費型態轉變，產品生命週期縮短，各行各業面臨客製化的挑戰，並在智慧工廠生產流程的訴求下，往往需要智慧機械、智慧製造設備以從事更複雜的生產工作，鋼鐵傳產業也不例外。然而，現有機器人或製造機台受限於原本功能單一又無法擴充的窘境，必須藉由人工智慧、物聯網、大數據等各種新興技術多元化功能的整合，以利製造業數位轉型升級，因應瞬息萬變的市場挑戰，凸顯「智慧製造」的概念是企業轉型升級的唯一出路。

何謂智慧製造？

經歷4次工業革命的演進，第4次工業革命被視為「工業4.0」，且因智慧製造是工業4.0的核心部件，在製造產業兩者幾乎可劃上等號，從而「工業4.0」常被稱為「智慧製造」。

在工業4.0的時代驅動下，現今製造業不斷與數種新興技術結合，從而工業4.0被定義為「製造技術中整合了網路安全(cybersecurity)、擴增實境(AR)、大數據、自主機器人(autonomous robots)、積層製造(additive manufacturing)、模擬(simulation)、系統整合(system integration)、雲端運算(cloud computing)和物聯網等技術使之具有自動化、聯網、數據交換以及智能工廠所需功能的系統平台」 。

因此，智慧製造實際上需要整合以上所述之各種關鍵領域技術的同步發展以建構出相應的產業生態體系，並在生產過程的每一個環節都能達到高度自動化、客製化與智慧化的先進製造模式，使生產環境具備自我感知、自我學習、自我決策、自我執行以及自我適應的能力，以適應快速變化的外部市場需求。

如何利用AI加持智慧製造

由於智慧製造包括連網(connection)、轉化(conversion)、虛擬(cyber)、認知(cognition)和自我配置(configure)等能力 ，其中利用機器學習、深度學習等AI技術使機器具備自我診斷並即時做出判斷的認知能力，就是AI之所以成為智慧製造核心技術之所在，它可以從大量原始數據中自動提取關鍵特徵及製造業中規律性的模式，進而學習過往曾經發生過的錯誤，以提前作預測及預警，藉此不僅可降低停機時間、提升製程效率，也可適時的根據產線作調整。

至於該如何利用AI加持智慧製造，讓我們看看國內鋼鐵龍頭中國鋼鐵股份有限公司(簡稱中鋼公司)，在其智慧生產技術中導入AI實現智慧製造的專利布局，提供製造業者掌握AI加值智慧製造，讓工廠轉型升級邁向智慧工廠。

中鋼發明一種透過人工智慧演算模組在生產製程中進行估測及控制的系統(TWI704019)，具體而言，係透過人工智慧演算模組所產生的估測鋼帶翹曲模型對鋼帶翹曲量進行估測，而該人工智慧演算模組係利用機器學習模組、深度學習模組或者使用一雲端伺服器模組評估該製程參數及該翹曲量。

該專利提供一種包含熱浸鍍鋅設備100、矯正機構130、感測模組150、人工智慧演算模組160以及最佳化演算模組165的熱浸鍍鋅鋼帶翹曲量估測系統。其中，該人工智慧演算模組160連接該感測模組150及該熱浸鍍鋅設備110，用以收集且評估該熱浸鍍鋅設備110中諸如產線速度、張力、鋼帶鋼種、鋼帶寬度、鋼帶厚度、鋼帶剛性等製程參數及翹曲量，進而可產生估測鋼帶翹曲模型，且該估測鋼帶翹曲模型包含一矯正干涉量，用以供矯正機構130矯正鋼帶。

經過大量數據的累積，該估測鋼帶翹曲模型還可以包含來自該最佳化演算模組165的製程參數最佳值，當類似或相同的製程參數(例如類似或相同鋼種)的鋼帶需要進行熱浸鍍鋅時，該估測鋼帶翹曲模型就會顯示諸如最佳張力、最佳產線速度、最佳矯正干涉量等製程參數最佳值，供操作者參考，從而獲得翹曲量最少且鍍鋅厚度一致的鍍鋅鋼帶。

再者，由於一般的鋼捲產品需要經過諸如煉鋼、熱軋和冷軋等許多生產階段，為了讓產品的機械性質符合預定的規範，過去往往依賴人為經驗調整生產階段的製程參數，然而，人為經驗難以即時反應生產線狀況，中鋼就此發明一種適用於一軋延系統之製程參數的調控方法(TWI708128)，當執行完一部分的生產階段以後，可以即時地計算下一個生產階段的製程參數，其中之製程參數的調控方法包括根據歷史資料建立一機器學習模型，後續並將測試資料輸入至機器學習模型以預測目前產品的機械性質等步驟。

在該專利之軋延系統的運作流程示意圖中，在步驟220，可根據這些歷史資料來建立一個機器學習模型221，此機器學習模型221是要根據生產參數來預測產品諸如拉伸強度、降伏強度和伸長率等的機械性質，換言之在訓練階段中生產參數是作為機器學習模型221的輸入，機械性質則作為機器學習模型221的輸出。機器學習模型221可以是卷積神經網路、支持向量機、決策樹或任意合適的模型。

在步驟230，對目前在線上的產品執行部分的生產階段。在步驟240中，將測試資料輸入至機器學習模型221以預測目前產品的機械性質，並判斷所預測的機械性質是否符合一規範。在步驟250中，依照預設生產參數進行下一個生產階段。

如果步驟240的結果為否，則執行一搜尋演算法以取得最佳的生產參數，並據此實施下一個生產階段(步驟260)。其中，執行搜尋演算法以取得調控後參數的步驟包括：設定一利益函數；將尚未完成生產階段的可調控參數與線上資料合併後輸入至機器學習模型以取得預測機械性質，並根據利益函數計算出預測機械性質的誤差值；以及取得最小誤差值所對應的可調控參數以作為調控後參數。

此外，中鋼亦發明一種設備監診方法(I398629)，係在設備故障監診分析流程的邏輯下導入類神經網路(neural network)之人工智慧，以便在決策分析時有效解決故障類型分類方面問題。

給台灣製造業的建議與展望導入AI技術、配合感測器收集各類數據以及大數據分析進行諸如產線異常診斷或品質監控，以維持機器正常運作無虞是智慧工廠有效運作的基礎。然而，智慧製造除了藉由智慧機械建構智慧生產線、透過雲端和物聯網分析資料、AI自主監測診斷調整產線產能之外，虛實整合系統(或稱網路實體系統，Cyber-physical systems)也是構成工業4.0創建智慧製造所需的功能之一，整合物理模型、感測器資料和歷史數據，在虛擬空間即時模擬呈現生產狀態，透過遠程監視或跟踪與工廠現有的資訊管理系統緊密整合，建立完整資訊生態系統才能透過AI即時彙整資訊進行決策。

未來製造業仍將是全球產業不可或缺的一環，隨著工業4.0的蓬勃發展，台灣製造業在邁向智慧製造過程中，所有智慧化的步驟都需要運用AI來執行分析、診斷、預測或決策等工作，欣見國內鋼鐵龍頭已率先落實AI加值智慧製造，然而若能整合虛擬(Cyber)，強化與工業物聯網之整合，更可提升透過AI提高組織運作效率及效能的目的。

過去製造業藉由大量生產與低價競爭已非決勝關鍵，如何協助國內產業在後疫情時代轉型升級，是當前的重要議題。持續強化在地製造業與資訊業領域的技術整合優勢，透過機器學習、類神經網路或深度學習等AI技術的導入，並與使用者/消費者連結形成完整的製造服務體系，將可望從傳統製造體系中依賴人為經驗、人力需求及規格一致的常態，轉換為自動化、客製化、智慧化和靈活彈性化的智慧製造。本文以鋼鐵龍頭之典範轉移為例，以期台灣所有製造產業均應具備智慧製造的軟硬實力，才能持續在全球製造體系中發光發熱。

附圖：鋼帶翹曲量估測及控制系統結構示意圖。芮嘉瑋
台灣專利號I708128之軋延系統的運作流程示意圖。芮嘉瑋

資料來源：https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?cnlid=1&cat=140&id=0000602586_r1c6gnef7wl2247ink60m

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開箱介紹:Comicave Studios Mark XL Shotgun 1/12 馬克40 “獵槍” ~ by 大人的玩具
賣場
http://class.ruten.com.tw/user/index00.php?s=18xtoys
FB
https://www.facebook.com/18Xtoys?ref=hl

Comicave Studios 第一款新產品 1/12 超速鐵人 馬克 40 （Shotgun）.



產品說明:
* 1/12 比例的馬克40 “獵槍” 大約 6寸高，由鋼鐵人電影 3 裡使用的電腦 3D 科技塑造出準確度極高的模型。
* 模型的外層運用了高達 75% 的合金材料打造，分別有光滑和磨砂板部分的合金上漆，和額外一層加強的保護漆。
* 全身有超過 20 個可動關節，可讓收藏家發揮想像力擺制出各自所喜愛的姿勢，實現像電影裡的造型。
* 模型的雙眼和胸膛模仿了和電影裡一樣的燈光，實品是由LED 燈光操作。
* 馬克40 “ 超速鐵人” 的特徵是擁有可開關的頭盔眼罩，和背後可裝置或拆下的推力爆火氣浪。整體造型酷而有霸 氣，值得珍藏。

※ 產品特點:
整體皆由 75% 的特殊金屬合金製成
根據電影 "鋼鐵人 3" 裡的 3D 電腦模型開發 / 研製
保護層使用光澤和高質感的金屬磨沙表面處理
超過 20 處可動關節
擁有可開關的頭盔眼罩，和背後可裝置或拆下的推力爆火氣浪。整體造型酷而有霸氣
眼部與胸部都會發亮內藏 LED 燈


※ 產品規格:
高度約 6 寸
雙鉸接的頸部以增加活動度
肩膀部位連接球形關節構造，讓手臂動作可動度加大
雙鉸接的手肘和膝蓋，使活動範圍更大
上半身胸部及腰部可彎曲轉動
球型關節手腕和腹股部關節
腳踝採用球形關節，腳掌前端可彎曲