彩色電子紙來了!除了電子書閱讀器外,在物聯網的應用場景更廣泛
HaopengHaopeng 發表於 2021年6月22日 09:00 2021-06-22
彩色電子紙來了!除了電子書閱讀器外,在物聯網的應用場景更廣泛
一般大眾對於電子紙的認識,大多來自電子書。這幾年許多電子書閱讀器投入台灣的市場,讓大家對於電子書閱讀器所使用的電子紙有了更多的了解。但電子紙能做的事情,不是只有電子書閲讀而已,而是試圖要取代紙張。
現在全世界每分鐘大約消耗了2千萬張A4大小的紙張,換算下來大概是100公噸的重量;而每生產1公噸的紙張,需要20棵生長20-40年,直徑16公分,高8公尺的樹木。從這簡單的數字中,我們大概就可以看出人類因為紙張的需求對於森林的砍伐有多麼嚴重。
20多年前個人電腦剛進入消費市場時,「無紙化辦公室」這個口號喊的震天嘠響。但20多年過去了、人類對於紙張的使用則是有增無減;手寫時代寫錯字大多用修正液修改,沒人想花時間再重抄一份;但到了電腦時代,哪怕只錯了一個字就可能電腦修改完後重新再列印一份,這導致紙張的使用不減反增。
不過隨著電子紙技術的進步,現在有可能可以朝著「無紙化」再前進一步。現在的電子紙的發展有什麼值得我們關心的嗎?
電子紙特性:反射式和雙穩態
電子紙的技術有很多種,像是電泳式、液晶型、微機電型.......等。但目前技術最成熟,商品化最成功的,就是元太科技電泳式電子墨水技術,目前超過九成的市場佔有率。
電子墨水是一種液態的材質,在這些液態材料中懸浮著成千上萬的微膠囊,每個微膠囊的大小差不多等於頭髮的直徑。然後將這些「墨水」透過開發的技術「印刷」到相關的介質表面,再貼覆上薄膜電晶體(TFT)電路,經由驅動IC控制,形成像素圖形。
一般大眾覺得電子紙有二大好處,分別是「護眼」和「省電」,而這就有依賴電子紙的「反射式」和「雙穩態」這兩個特性。
反射式讓電子紙和一般紙張一樣,需要有外在光源才能透過反射看見畫面,所以可以在戶外和陽光閲讀,成像後畫面不閃爍的特性也和紙張一樣,因此長時間閲讀眼睛比較不疲勞。而雙穩態則只有在元件被驅動時才會耗電,成像後顯示的靜態畫面並不使用電力,直到下一次更換顯示畫面時。簡單的說就是「持續顯示不耗電」。
雙穩態省電
我們所熟知的黑白電子墨水的面板中,會幾百萬個微小的膠囊,每個膠囊裡都有帶負電的白色電子墨水粒子和帶正電的黑色電子墨水粒子,利用正負相吸的原理,當電場接通時,對應的黑色粒子或白色粒子,就會被吸附到面板的頂端,我們就可以在面板上看到黑色或白色。
利用這種方法,就可以在面板上排列顯示出我們所需要的文字或圖形。而一旦電子墨水排列固定後、就不需要使用電力,一直到下一次需要更換排列時墨水粒子,因此電子紙螢幕比起LCD的螢幕省電許多。一般說來,電子書閱讀器,在特定條件甚至使用長達14天,這是一般利用手機閱讀辦不到的續航力。
反射式護眼
電子紙並不主動發光,所以你想看淸楚電子螢幕上所呈現的畫面,需要外在的光源,如同一般的書籍一樣。因此說電子紙護眼,其實是相對於LCD螢幕而言,因為LCD螢幕有個背光模組持續的發光,當你看電腦或手機螢幕時,光源是直射你的眼睛,因此有些人長時間看電腦或手機螢幕會覺得眼睛容易疲勞,加上光譜中最短波長最高能量的藍光問題,讓需要長時間閱讀人會選擇使用電子紙的產品。
現在的電子書閱讀器都有閱讀燈的設計,這在早期的產品上是沒有的。早期的電子書閱讀器就如同真正的書本一樣,沒有外在光源就沒法看,但這顯然會讓電子書閱讀器的使用場景很受限,因此後來的電子書閱讀器才加上了閱讀燈的設計。
但電子書閱讀器的閱讀燈並不是像LCD一樣加上背光模組,而是在螢幕的上方加上燈光照射,如同打開桌燈一樣,是反射式的。所以相較之下,對長時間閱讀的人來說,眼睛會比較舒服一點。
彩色電子紙:Kaleido及E Ink Spectra
彩色電子紙的發展已經有許多年的歷史,但一般大眾也大多是因為彩色電子書閱讀器才開始注意到彩色電子紙。長期以來電子書閱讀器只能顯示黑白的畫面,對於雜誌或是食譜之類的書籍來說顯然是不夠的,因此不斷的有讀者希望能夠推出彩色的電子書閱讀器。
而這二年,也開始有使用彩色電子紙的閱讀器出現在市場上,但因為顯像原理的關係,解析度從黑白的300 PPI下降到100 PPI,因此看起來就沒有黑色電子紙那麼細膩。一般會需要彩色電子紙的閱讀環境大多是雜誌這種有許多照片的版式書籍,因此需要更大尺寸的螢幕。但大螢幕加上低解析度,在閱讀上就會是場災難,因此市面上目前的彩色電子閱讀器目前大多以小尺寸居多,除了成本的考量外, 螢幕的解析度也是重要的考量。
但彩色電子紙技術出現擴大了電子紙的應用空間,讓電子紙不再侷限於閲讀的環境,而可以更進一步的和物聯網結合。目前元太的彩色電子紙主要有Kaleido、E Ink Gallery和E Ink Spectra這幾個系列。
Kaleido
Kaleido微膠囊電泳技術呈現彩色的方式是在黑白粒子的上方,再加上一層RGB的彩色濾光片(CFA)技術,透過光線的反射來呈現不同的顏色,再利用RGB這3原色來混合出其他的顏色,最高可以呈現4096的色彩,灰階的部分則是16階的灰階顯示。新的Kaleido Plus彩色濾光片則比前一代的Kaleido產品更輕更薄。
但因為必須透過光線的反射才能呈現出色彩,所以在使用彩色電子紙的產品時,前光都必須開足,反射出來的顏色才會愈淸楚。因此在閱讀彩色電子書時,閱讀器的閱讀燈基本上都必須打開,很多使用者甚至都會把閲讀燈開到最亮。
E Ink Spectra
Spectra的色彩呈現方式則和Kaleido不太一樣,Kaleido是在黑白粒子上再加上彩色濾光片,但Spectra微杯電泳技術則不使用彩色濾光片,是在原有的黑白粒子外再加上不同顏色的粒子來呈現色彩。
E Ink Spectra 3000在原有的黑色和白色粒子之外,再加上紅色的粒子,是一款三色電子紙;而Spectra 3100則會在黑、白、紅外,再加上黃色的粒子,是一款四色電子紙。
Spectra透過電壓的控制讓不同顏色的粒子出現在面板的上方,排列出需要的圖案。但因為不像Kaleido需要透過彩色濾光片的反射,反應出來的是粒子的純色,顏色的飽合度會更好,同時4個顏色的粒子混合後、可以呈現多種顏色,所以適合用在廣告或大型海報。尤其紅色和黃色顏色非常鮮明,也很適合應用在零售業的環境。
電子紙新應用:零售智慧化
電子紙除了我們所熟知的電子書閱讀器,隨著IoT的興起,電子紙有了更大的應用空間。網路電商興起後,如何推動零售智慧化,讓線上、線下有更多的整合一直都是店家思考的方向。電子商務標錯價錢的事件層出不窮,當實體賣場遇到特價時,更換價格標籤則要花去大量的人力和時間。
去年因為疫情的關係必須減少人和人的接觸,員工也儘量輪班上工,因此人力更為吃緊。在這種情況下,之前已經裝設了電子標籤的店家,開始享受它所帶來的好處,可以把寶貴的人力使用在服務客人等其他更有意義的地方。
貨架的電子標籤
台灣便利商店的密度之高,應該是全球之冠,以今年二月的統計數字來看,台灣有12,093間的便利商店。台灣便利商店的店員之能幹大家有目共睹,要結帳、補貨、應付各種繳貴,但其實更換貨架上的標籤,是很瑣碎的工作,也花去許多時間。
以一個有六萬個品項的大賣場為例,平均有20%的品項每二周就會輪流的降價促銷,這意味著工作人員經常性的要為12,000個品項更換售價標籤,然後等到促銷結束,又要更換回來。每次更換標籤就需要花去6個小時的時間。
除著去年的疫情升溫,許多零售業儘量減少工作人員到店,以減少感染的機會。在這樣的情況下,許多零售業開始使用電子標籤來減少無謂的人力耗損,希望能把寶貴的人力拿去對客戶做更好的服務,而不是更換標籤。
每個電子標籤都會有一個獨立的識別碼,控管系統可以一次對每一張電子標籤的內容個別修改和調整。不僅大幅度的縮短更換標籤的時間、也減少人為作業可能產生的錯誤。
運送箱的物流標籤
電商這幾年的成長一直都很迅速,去年開始的疫情讓許多的使用者更選擇電商的服務。但大量的紙箱也造成紙張的浪費。歐盟規定從2030年,所有的紙箱都要能夠再重覆利用,許多的廠商也在材料改良和商業模式在做調整。但目前唯一還沒有辦法解決的,就是貼在運送箱上的物流貼紙。除了不利於重覆使用外,物流人員清理箱子上的殘膠也要花費大量的力氣。
目前大部分的物流貼紙仍然都是紙質的貼紙,沒法重覆使用。但使用電子紙的物流標籤可以解決物流標籤重覆使用的問題,而且電子標籤結果其他的感應器後,可以即時得知物品的位置;甚至收貨後,只要按個按鈕就會自動通知相關人士去取回箱子
E Ink能否替代LCD螢幕?
雖然E Ink主要的目標是取代傳統紙張,但對於一般的使用者來說,難免會拿來和常見的LCD螢幕做比較。既然電子紙有護眼的特性,對於上班時需要長時間盯著螢幕看的工作者來說,如果把電腦用的螢幕換成電子紙的產品,不是更好嗎?
但是E Ink因為技術原理的關係,螢幕更新速率沒有那麼快,所以大家最常接觸的電腦螢幕和手機螢幕大多是使用LCD的產品。但是其實仍然有少部分的廠商開發了使用電子紙螢幕的手機和電腦螢幕,但其實都比較像是概念性的產品,較少被大眾所接受。
最早推出E Ink手機的是2010年的俄羅斯手機YotaPhone,它是一款雙螢幕手機,手機的一面使用LCD螢幕,另一面則採用E Ink。這款手機的銷量並不出色,2016年開始轉入中國發展,並在2017年推出YotaPhone 3,但是仍然沒有什麼起色,Yota在2019年宣布導閉。
不過E Ink手機的概念開始有幾家中國廠商推出,像掌閱推出過4G的電子墨水手機,而海信更是在去年推出使用彩色電子紙的5G手機,也有廠商推出電腦使用的電子墨水螢幕。雖然電子紙的反應速率仍然比不上LCD螢幕,但現在有廠商推出25.3吋的電子紙顯示螢幕,透過粒子調控技術,讓反應速度大幅加快甚至可以播放動畫,雖然仍然不及LCD來的快,但已經相當適合文書與程式開發者使用,對於有乾眼症的患者來說更是一大福音。
雖然說現在的電子紙也有閲讀燈的光線設計,不同於LCD的背光的直接照射,電子閲讀使用的是「前光」也就是光線是從上方照射電子墨水層,再依靠反射來呈現。因此即使是內建了閲讀燈的裝置,它仍然保有了護眼的特性。
但整體來說,在播放影片或是需要快速反應時,E Ink還是比不上LCD,但反射式的特性,讓使用者在長時間使用時,眼睛會舒服一些。
電子紙未來應用更廣
電子紙並不是個新科技,它發展的時間幾乎和電腦一樣長,有30年的歷史了。在這段時間中,一般民眾習慣於電腦螢幕和手機螢幕,電子紙常被拿來和LCD做比較,反而突顯不出電子紙的特點。
Amazon 於2007年底推出第一款的Kindle之後,電子書閲讀器輕薄容易攜帶、可以儲存大量的書籍和省電可以長時間閲讀的特性讓電子紙開始被大眾認知。2017讀墨推出台灣第一款本土自製的電子書閲讀器mooInk後,也在2021年推出彩色的電子書閲讀,在這4年之間,台灣民對電子紙的認識也愈來愈多。
除了護眼、省電、輕薄之外,可折疊彎曲的特性,讓電子紙可以印刷在不同的表面上。隨著5G和物聯網的到來,大家未來看到電子紙的機會,將會比現在大得多。
可折疊可捲曲
電子紙的優點,除了我們之前說的護眼、省電和輕薄外,還有一個優點就是可以折疊、彎曲。
這是因為電子墨水的膠囊是液態,所以比LCD螢幕更容易做成可折疊的產品,不受物體表面形狀的限制。
以目前可以看到的應用來說,像是手錶的錶面可以顯示相關資訊,也可以打洞。或是國外也有人把電子紙縫製在帆船選手的運動服的前臂上,讓選手在激烈的動作中,仍然可以看到大會所發送的各種資訊。
https://youtu.be/aC5gb9yM8I4
▲可摺疊的彩色電子紙。
https://youtu.be/RijO7oY8k3M
▲可捲曲的電子紙。
https://youtu.be/KCZnNSOzMkU
▲這些公車站牌是可以著不同公車進站的時間,動態更新資料。
表單電子化
在我們的生活經驗中,有許多的場合都需要填寫大量的相關資料,許多行業的表格填寫都是以紙本為主,像是保險的保單、就診時的表格或是銀行開戶時填寫的各式表單。新北市一個衛生所一年會填寫8,400張的表格,永豐銀行一年125個分行印出來的紙張加起來有2個101大樓那麼高。
這些表格除了填寫之外,按照法規,有許多還需要保存七年之久。存儲這些文件的空間和條件都有一定的溫濕度要求,更別說真要查詢調閱多年前的資料時,搜尋調閱也是一個大問題。
電子紙近年來最大的改變,就是加入了「手寫」的功能,因為加入了筆,讓電子紙在取代紙張上又向前跨進了一大步。而「儲存」和「搜尋」剛好都是數位化的強項,因此新北市衛生所和永豐銀行都開始讓民眾和客戶都已經開始使用電子筆記來做這些記錄。除了節省紙張外,也大大的降低了儲存的難度和提高搜尋的便利性。
附圖:▲ 這張圖片可以很好的說明雙色電子墨水的原理 (圖片來源:元太科技)
▲ 因為反射式的特性,所以在大太陽下畫面仍然清晰可讀。
▲ 電子書閲讀器是一般民眾最熟知的電子紙應用
▲ 目前彩色電子書閲讀器使用的,大多是Kaleido的技術。
▲ Kaleido是在黑白粒子的上方,再加上一層新的RGB的彩色濾光片(CFA)技術,透過光線的反射來呈現不同的顏色。(圖片來源:元太科技)
▲ 目前彩色電子書閲讀器使用的,大多是Kaleido的技術。
▲ 彩色電子紙也可以應用在可重覆使用的員工識別證上。
▲ E Ink Spectra微杯電泳技術不使用彩色濾光片,是在原有的黑白粒子外再加上不同顏色的粒子來呈現色彩。(圖片來源:元太科技)
▲ 使用彩色電子紙製作的桌牌。
▲ E Ink Spectra 3000在原有的黑色和白色粒子之外,再加上紅色的粒子,是一款三色電子紙。(圖片來源:元太科技)
▲ 使用彩色電子紙製作的桌牌。
▲ 可重覆使用、更換的展示桌牌。
▲ 色彩鮮明,飽和度高的微杯技術很適合應用在桌牌或是廣告展示。
▲ 電子標籤可以省去更換大量貨架標籤的時間,把寶貴的人力用在服務客人。
▲ 電子標籤方便管理又可重覆使用的特性,在這波疫情中受到很大的歡迎。
▲ 2010年推出的俄羅斯手機YotaPhone,是一款雙螢幕手機。正面是LCD螢幕,背面是電子墨水螢幕。
▲ 透過這張圖,我們可以清楚的看到即使內建了閲讀燈的裝置,電子紙的光線仍然是來自於反射,因此還是保有護眼的優點。(圖片來源:元太科技)
▲ 2010年推出的俄羅斯手機YotaPhone,是一款雙螢幕手機。正面是LCD螢幕,背面是電子墨水螢幕。
▲ 使用彩色電子紙的手機
▲ 有些廠商開發的技術,可以讓顯示的螢幕更新速度幾乎可以媲美液晶螢幕。
▲ 手錶的錶面使用電子紙,可以在螢幕上打洞安裝指針;在太陽光下也可以很清楚的看見錶面上的訊息。
▲ 彩色電子紙也可以拿製作可重覆使用的員工門禁卡或訪客通行證。
▲ 電子墨水畫廊使用 ACeP全反射式的彩色電子紙,透過帶色的粒子,實現了包含八種原色的全色域顯示效果。可以使用在公共看板或是零售業促銷看板。
▲ 部分銀行和醫院已經開始使用電子表單來取代傳統的紙張。
資料來源:https://www.techbang.com/posts/87328-colored-electronic-paper-is-coming-in-the-age-of-the-internet?fbclid=IwAR2uJghIo-xDa7fZ3uGJ6OvgBt1ARznUiFcuBMON24C0-WcNViM9v9a9oqg
計數器電路設計 在 Whatevergraphy電影底片工作室 Facebook 的精選貼文
《盆栽》
#Pentax67 #Kodak250D
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機械相機很有用但也有點沒有用的地方就是,它壞掉之後還是可以成為很漂亮的紙鎮、或是盆栽。
要成為盆栽有一些原因,它總不是太貴、它也必須很常見、不太值得修、但又得特別的漂亮。漂亮到它不捨得被丟棄,但又沒有好到值得被修理,總總的原因,讓它成為它設計以外的目的。
你可以拿一台萊卡,
但會被說不識貨,而不是品味非凡。
出門前有個攝影朋友問我,他手邊的Contax T2鏡頭有些霉,要不要去清理。
Contax T2是一台失去被當作盆栽資格的相機,即便它摔壞了,它還是會被分解成各種有價值的零件,像是閃光燈燈管、計數器液晶、鏡頭馬達、過片齒輪。
就像是胡迪的說話盒一樣。
我說是可以清理,不過這類相機在修理過之後,多少會有一些些後遺症,它們的電路板與線路排列的太過緊湊,有時候不經意的輕觸一些接點,功能雖然都還正常,但在後續的數萬次拉扯後,它們就會有一些奇奇怪怪的反應。
「如果那些黴不太礙事,我不太建議清理。」
不過如果你一起壞了很多東西,像是閃光燈之類的,那麼一起修一修可能還是不錯的選擇。
Contax T2終究會是越來越貴的,因為它終究會在無數次的快門中漸漸的磨損,失去的盒子與保證書,在那些喜歡拍照的攝影師眼中,如果不作為一個瘋狂的保存家,只要有一台相機即可。
相反的,那些總是放在盒子的相機,快門數只有零到十,按鈕的光澤依舊,在預期的未來可能會有數倍的收藏價值,即便它沒裝過一捲底片。
Contax家的相機在底片艙會有一個提示的紙條,拍攝前要移除,如果你的相機還留著這張紙條,那收藏的價值又格外不同。
Contax T2的鏡頭其實蠻普通,但其實也不太普通,畢竟也是蔡司的鏡頭與鍍膜,但又換個方式來說
Sonar的鏡頭並不是為了畫質而生的鏡頭,更多的時候它是作為一個望遠鏡頭,但是在隨身機的體積考量下,經過設計的Sonar鏡群可以很好的收納在2公分的機身內又保有大光圈的口徑。
不過如果你拍攝過一些老的Planar鏡頭,還沒有鍍膜的老斑馬,他們的鏡頭雖然又大又笨重,但是畫質卻好上許多,中央銳利、邊緣的衰退又輕微。
但是這些鏡頭,大多成為了盆栽。
「拍攝這個行為是為了畫質或是影像嗎?」
這個議題其實已經在近代的藝術被檢視了數十年,拍攝這個過程,目的其實已經超越了「製作影像」,也因此它得以跳出工具的範疇,成為另一種值得研究的人類行為。
我做了一個盆栽,妳要不要來我家看盆栽?
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Camera: #Pentax67 MLU
Lens:SMC Pentax 67 90mm F2.8
Film:Kodak #Sunbeam 250D/5207 @160
《中片幅電影底片:日光色的200度底片!Kodak 250D/5207》
→https://reurl.cc/YzNgO
計數器電路設計 在 李世淦-屏東縣議員 Facebook 的最讚貼文
徵才機關
國立屏東科技大學
人員區分
其他人員
官職等
職稱
校務基金進用研究人員
職系
名額
3
性別
不拘
工作地點
90-屏東縣
有效期間
107/05/01~107/05/15
資格條件
聘期自本校通知報到日起聘,以一年一聘為原則,但計畫期限在一年以內者,應依實際所需時間聘用,任期最長以三年為限。惟如因計畫持續需要,得聘期得至計畫執行期限結束時止。
◆徵聘單位:研究總中心(機電系統整合領域)
◆徵聘職稱:研究助理等級以上
◆名額:1
◆一般資格條件:具教育部認可之電子、電機、資訊等相關系所碩士(含)以上學位。具碩士學位者,以研究助理職級聘用(比照講師之研究人員);具博士以上學位,以助理研究員職級聘用(以比照助理教授之研究人員) 職級聘用。
◆專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求):
(機電系統整合)如同時具有以下能力者,尤佳:
1.三年以上經驗從事工業機械組件的設計與整合。
2.在自動化機器的機電組件方面具有概念和詳細設計,驗證,測試和產品運作等專業技能。
3.具有創建和執行測試和評估計劃的經驗。
4.具有組態管理的經驗。
5.對於電路板、處理器、晶片、電子設備以及電腦軟硬體(包括應用程式與編程)具有專業知識與技能。
6.具有製作精確技術計劃、藍圖、繪圖和模型所需的設計技術、工具和原理的技能。
7.具有故障排除、修理、校準和維護電子設備的經驗。
◆Department:General Research Service Center
◆Position:Research Assistant level (above)
◆Vacancy:1
◆General Requirement:A MS or PhD’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields of mechanical engineering, electrical engineering, or electromechanical engineering is required. MS degree available for research assistant as lecturer. PhD’s degree available for assistant researcher as assistant professor.
◆Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included): Electromechanical System Integration If applicants have the following criteria,it is particularly good.
1.A minimum of three years of experience on designing and integration industrial mechanical components.
2. Demonstrated design expertise in electromechanical components for automatic machines, including conceptual and detailed design, validation, test and product implementation.
3. Experience creating and executing testing and evaluation plans.
4. Experience with configuration management.
5. Knowledge of circuit boards, processors, chips, electronic equipment, and computer hardware and software, including applications and programming.
6. Knowledge of design techniques, tools, and principals involved in production of precision technical plans, blueprints, drawings, and models.
7. Experience in troubleshooting, repairing, calibrating, and maintaining electronic equipment.
工作項目
◆徵聘單位:研究總中心(大數據分析領域)
◆徵聘職稱:研究助理等級以上
◆名額:1名
◆一般資格條件:具教育部認可之統計、數學、資訊分析等相關系所碩士(含)以上學位。具碩士學位者,以研究助理職級聘用(比照講師之研究人員);具博士以上學位,以助理研究員職級聘用(以比照助理教授之研究人員) 職級聘用。
◆專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求):
(大數據分析)如同時具有以下能力者,尤佳:
1.三年以上資料分析、模式預測、數據挖掘等相關經驗。
2.專精於資料庫的建構與維護。
3.具有利用SAS, SPSS, Python, Matlab, Stata, or R.等統計軟體的能力。
4.具有人際交流,書面/口頭交流和團隊合作技巧。
5.具有與資深管理者、教職員與IT專業人士溝通能力。
◆Department:General Research Service Center
◆Position:Research Assistant level (above)
◆Vacancy:1
◆General Requirement:A MS or PhD’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields of in statistics, mathematics, informatics analytics is required. MS degree available for research assistant as lecturer. PhD’s degree available for assistant researcher as assistant professor.
◆Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included): Big data analysis If applicants have the following criteria,it is particularly good.
1. Three years or more of experience in data analysis, predictive modeling, data mining or related.
2. Expertise in building and maintaining databases.
3. Knowledge of statistical software packages, such as SAS, SPSS, Python, Matlab, Stata, or R.
4. Effective interpersonal, written/verbal communication and teamwork skills.
5. Ability to communicate well with senior level administrators, faculty, staff, and IT professionals.
工作地址
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◆徵聘單位:研究總中心(人工智慧領域)
◆徵聘職稱:研究助理等級以上
◆名額:1名
◆一般資格條件:具教育部認可之資料科學、數學、物理、電腦科學等相關系所碩士(含)以上學位。具碩士學位者,以研究助理職級聘用(比照講師之研究人員);具博士以上學位,以助理研究員職級聘用(以比照助理教授之研究人員) 職級聘用。
◆專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求):
(人工智慧)如同時具有以下能力者,尤佳:
1.三年或以上的機器學習和人工智慧技術及其在開放資源技術中的實施經驗。
2.具有從各種來源檢索,操縱,融合和利用多個結構化和非結構化數據集的經驗。
3.具有使用分佈式處理體系架構和公開來源工具(如Spark,Python或R)分析大量數據的經驗。
4.具有能夠設計從數據收集到生產部署的分析週期的能力。
5.能由廣泛的可用數據中評估任務價值。
6.能識別數據科學可以應用的問題並提出解決方案。
7.能識別和分析異常數據。
8.能夠評估現有方法,模型和演算法的可行性,以識別方法的能力和局限性。
◆Department:General Research Service Center
◆Position:Research Assistant level (above)
◆Vacancy:1
◆General Requirement:A MS or PhD’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields of data science, math, computer science, physical science is required. MS degree available for research assistant as lecturer. PhD’s degree available for assistant researcher as assistant professor.
◆Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included): Artificial intelligence If applicants have the following criteria,it is particularly good.
1. Three years or more of experience machine learning and artificial intelligence techniques and their implementations in open source technologies.
2.Experience in retrieving, manipulating, fusing, and exploiting multiple structured and unstructured data sets from various sources.
3. Experience with analyzing large volumes of data using distributed processing architectures (ie. Hadoop) with open source tools (e.g. Spark, Python, or R)
4. Ability to design analytical lifecycle from data collection to production deployment.
5. Ability to assess mission value in a wide range of available data.
6. Ability to identify problems to which data science can be applied and initiate solutions.
7.Ability to identify and analyze anomalous data (including metadata)
8. Ability to assess feasibility of existing methods, models and algorithms recognizing the capabilities and limitations of methods.
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