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在 eda大數據產品中有11篇Facebook貼文，粉絲數超過6萬的網紅杜書伍 聯強集團總裁，也在其Facebook貼文中提到， 【智慧穿戴巨頭Fitbit與聯強國際合作佈局亞太市場；以創新的產品帶來全新市場風貌】 聯強國際專注於智慧穿戴市場多年，與Apple、微軟、HTC、三星、華碩、華為等國際智慧穿戴大廠均有深度合作，亦是Google旗下智慧穿戴品牌Fitbit在香港與越南的核心通路商；Fitbit看好國內智慧醫療...
同時也有4部Youtube影片，追蹤數超過28萬的網紅Bike-in NET，也在其Youtube影片中提到，超寬大的前置腳空間 重視實用機能的配備 樸實的造型與性能動力 KYMCO商用速克達金牌125 不會是人見人愛的熱門機種 但絕對是商用工作的好幫手！ -- 影片中車輛數據及售價若有變更，均以KYMCO官方公佈為準。 -- Bike IN自營品牌-S級速人 https://shopee.tw/...
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eda大數據 在 Bike-in NET Youtube 的最佳貼文
2020-07-20 22:13:41超寬大的前置腳空間
重視實用機能的配備
樸實的造型與性能動力
KYMCO商用速克達金牌125
不會是人見人愛的熱門機種
但絕對是商用工作的好幫手！
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影片中車輛數據及售價若有變更，均以KYMCO官方公佈為準。
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Bike IN自營品牌-S級速人
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特別感謝－ PTT Biker板 zxcv4566822
[閒聊] 如果Bike in拍金牌125測試報
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莊政威 Cliff Chuang （小三）
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eda大數據 在 Bike-in NET Youtube 的最佳貼文
2020-07-10 22:32:27延續家族的優良操控
再次優化的性能輸出
SYM最新車款JET SR
將以更前衛大膽的風格
繼續創造不敗的冠軍傳說
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影片中車輛數據及售價若有變更，均以SYM官方公佈為準。
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eda大數據 在 Bike-in NET Youtube 的最佳解答
2019-09-10 17:21:40出國比賽
總是充滿未知與變數
緊湊的賽前整備時間
沒有數據的陌生賽道
選手體能與技巧考驗
太多的不確定和不知道
成為挑戰之路上的難關
但我們一樣全力以赴
出國前的最後一場團練
不只要完成賽車的基本設定
也透過實際的賽道測試
來決定逸達和小三
誰才是車隊的第三位選手
2019 Bike IN全新企劃
我們將與Mr.Rider Racing Team合作
一同挑戰富士六小時耐久賽
並以連載影片的形式
完整記錄這一次的挑戰過程！
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Bike IN x Mr.Rider Racing Team六耐挑戰
贊助商名單
引擎潤滑油：Baset 貝斯力機油
後懸吊系統：RPM SUSPENSION
競賽輪胎：倍耐力輪胎（好運車業）
懸吊監控系統：RES Instrument
高精密軸芯：株式会社p.e.o
制動系統：川歐力士
黑金油封鍊條：CYC Chain機車專用鏈條
CNC訂製齒盤：Kajex Cnc Tuning
碳纖維排氣管：銧榮興業 OM KR ExhaustSystem
腳踏後移套件：Racing Boy Taiwan - RCB TW
競賽頂級手套：MACNA - Taiwan / MACNA 台灣
競賽選手皮衣：【Knight】客製化皮衣
賽車選手皮靴：Exustar Motorcycle
競賽選手安全帽： SUOMY Helmets Taiwan
維修用工具：義大利 Beta 工具 - Taiwan 台灣
整體視覺設計：Soul Leader
車隊宣傳媒體：Bike IN 機車資訊網
車隊影像記錄：玖元影像 9Dollars Film
整備場地支援：萊特先生騎士部用品館
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eda大數據 在 杜書伍 聯強集團總裁 Facebook 的最佳貼文
【智慧穿戴巨頭Fitbit與聯強國際合作佈局亞太市場；以創新的產品帶來全新市場風貌】
聯強國際專注於智慧穿戴市場多年，與Apple、微軟、HTC、三星、華碩、華為等國際智慧穿戴大廠均有深度合作，亦是Google旗下智慧穿戴品牌Fitbit在香港與越南的核心通路商；Fitbit看好國內智慧醫療與運動休閒的龐大需求，並看重聯強國際在智慧穿戴多年的通路經驗，近日宣布將由聯強取得Fitbit代理權，共同拓展國內成長快速的智慧穿戴商機。
市調機構IDC指出，2020年全球智慧穿戴出貨量將達3.96億台，各類穿戴裝置中以智慧手錶出貨量最大，未來五年複合成長率，將以超過14%的幅度穩定成長，其中又以Fitbit為全球智慧穿戴的佼佼者。Fitbit是2007年在美國創立，至今已經在超過 100 個國家/地區銷售了超過 1.2 億個裝置，2015年Fitbit在智慧手環市占率一度超過 50%，在穿戴裝置整體市占率達到 34%。2019年Google決定以21億美元的天價購併Fitbit，顯示Google長期看好智慧手錶未來在智慧醫療與運動健康範疇的巨大潛力。
Fitbit長期以產品的創新，吸引許多死忠粉絲，包括研發出可與糖尿病照護結合的產品，對糖尿病患者的血糖及糖化血色素有顯著改善。另外，2020年新冠病毒期間，Fitbit亦研發出透過智慧穿戴裝置結合大數據分析，以演算法追蹤健康指標數據，有助於在出現症狀之前及早發現身體發出的警訊，以利及早預防或尋求專業醫療協助，都是令人耳目一新的創新解決方案。
為慶祝合作啟動，聯強國際與Fitbit推出多項優惠方案回饋消費者，自4/1起，全球首款內建有助於管理壓力（EDA膚電感測器）相對血氧濃度與皮膚溫度感測器的Fitbit Sense健康智慧錶，只要8990即可享受24小時不間斷的貼心健康照顧。熱銷款Charge 4，時尚外型內建GPS並支援Fitbit Pay一卡通數位支付，也只要動人的3990即可擁有。專為兒童設計的Fitbit Ace 3，互動式錶面與適合兒童的簡易操作設計，透過輕鬆有趣的方式維持兒童健康活力，更具備游泳、淋浴等情境的防水設計，3/31於台灣通路正式銷售，售價2490元。
🌏聯強國際為亞太第一大、全球第二大資通訊通路集團，2020年全球營收規模突破台幣1兆3,300億元。
🎯知識與經驗的分享，是我們回饋社會的方式。
eda大數據 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
Google 用 AI 設計 AI 晶片，24小時已完成 Tensor 單元設計
By Marco - 3 月 29, 2020
目前高科技產品都離不開「心臟」——晶片，但是目前電子產品更新速度越來越快，而與之相反的是晶片的迭代周期開始跟不上。為了能夠保證晶片的快速迭代，必須縮短設計週期。
Google 團隊為了縮短晶片設計週期，將 AI 強化學習方法運用其中，EDA 巨頭 Synopsys 和 Cadence 也是推出了類似的工具。
目前 AI 晶片的開發需要投入大量資金和時間，通常需要幾年的時間完成研發，難以滿足 AI 算法更新需求。為了這個矛盾，Google 做了一個大膽的決定，讓 AI 來設計 AI 晶片。
在 Arxiv 網站上有一篇論文稱「我們相信，AI 將能夠縮短晶片的設計週期，在硬件與 AI 算法之間建立共生關係，並進一步推動彼此的進步。我們已經看到，有些算法或神經網絡架構在現有的 AI 加速器上效果不佳，因為加速器設計類似於兩年前，而那時這些神經網絡架構和算法並不存在。」還有 Google 高級研究科學家 Azalia Mirhoseini 稱「如果縮短設計週期，我們可以縮小差距。」
晶片開發最耗費時間的是「佈局」，Mirhoseini 和高級軟件工程師 Anna Goldie 提出了一個神經網絡，是通過對晶片的長時間學習，使其能夠在 24小時內設計好 Google Tensor 處理單元，並且在功耗、性能、面積上超過了專家數週的研究成果。
值得注意的是，Goldie 和 Mirhoseini 的 AI 佈局建模為強化學習問題，不是通過大量數據來進行訓練學習，而是讓 AI 邊做邊學習。這樣設計的好處是能夠有效調節參數，降低功率等，並且隨著設計的越多，呈現的效果會更好。
兩大 EDA 公司也推出了相應的工具。 Synopsys 的自主 AI 晶片設計程式 DSO.ai(Design Space Optimization AI)。是通過晶片設計產生大數據流，隨著時間演變，調整設計，讓設計向多維優化目標發展。 Cadence 為新版 Cadence 數碼全流程，支援機器學習（ML）功能，實習統一佈局佈線和物理優化引擎等多項業界首創技術，在吞吐量上最高提升 3倍，PPA 最高提升20%。
隨著 AI 技術的發展，不知道還會帶來什麼樣的便捷，真是科技改變生活。
資料來源：https://qooah.com/2020/03/29/google-uses-ai-to-design-chips/?fbclid=IwAR1OK2t8RYfICjTCSBk4BpuajLBG2dV6E_WzxVJPdKwgOEA0rIjszWzP0l4
eda大數據 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
Google 用 AI 設計 AI 晶片，24小時已完成 Tensor 單元設計
By Marco - 3 月 29, 2020
目前高科技產品都離不開「心臟」——晶片，但是目前電子產品更新速度越來越快，而與之相反的是晶片的迭代周期開始跟不上。為了能夠保證晶片的快速迭代，必須縮短設計週期。
Google 團隊為了縮短晶片設計週期，將 AI 強化學習方法運用其中，EDA 巨頭 Synopsys 和 Cadence 也是推出了類似的工具。
目前 AI 晶片的開發需要投入大量資金和時間，通常需要幾年的時間完成研發，難以滿足 AI 算法更新需求。為了這個矛盾，Google 做了一個大膽的決定，讓 AI 來設計 AI 晶片。
在 Arxiv 網站上有一篇論文稱「我們相信，AI 將能夠縮短晶片的設計週期，在硬件與 AI 算法之間建立共生關係，並進一步推動彼此的進步。我們已經看到，有些算法或神經網絡架構在現有的 AI 加速器上效果不佳，因為加速器設計類似於兩年前，而那時這些神經網絡架構和算法並不存在。」還有 Google 高級研究科學家 Azalia Mirhoseini 稱「如果縮短設計週期，我們可以縮小差距。」
晶片開發最耗費時間的是「佈局」，Mirhoseini 和高級軟件工程師 Anna Goldie 提出了一個神經網絡，是通過對晶片的長時間學習，使其能夠在 24小時內設計好 Google Tensor 處理單元，並且在功耗、性能、面積上超過了專家數週的研究成果。
值得注意的是，Goldie 和 Mirhoseini 的 AI 佈局建模為強化學習問題，不是通過大量數據來進行訓練學習，而是讓 AI 邊做邊學習。這樣設計的好處是能夠有效調節參數，降低功率等，並且隨著設計的越多，呈現的效果會更好。
兩大 EDA 公司也推出了相應的工具。 Synopsys 的自主 AI 晶片設計程式 DSO.ai(Design Space Optimization AI)。是通過晶片設計產生大數據流，隨著時間演變，調整設計，讓設計向多維優化目標發展。 Cadence 為新版 Cadence 數碼全流程，支援機器學習（ML）功能，實習統一佈局佈線和物理優化引擎等多項業界首創技術，在吞吐量上最高提升 3倍，PPA 最高提升20%。
隨著 AI 技術的發展，不知道還會帶來什麼樣的便捷，真是科技改變生活。
資料來源：https://qooah.com/2020/…/29/google-uses-ai-to-design-chips/…