關於 force改電腦 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

疫情餐廳虧到爆！老闆娘豁出去了！
改裝40萬電腦DJ台！
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主機板:
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CPU:
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顯示卡:
Radeon RX 6800 XT Taichi X 16G OC
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Radeon RX 6700 XT Phantom Gaming D 12GB OC
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機殼:
LIAN LI DK-05F 多功能電競電腦桌
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記憶體:
芝奇Trident Z Royal 皇家戟(金) DDR4-3600MHz CL16 32GB (8GBx4)
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芝奇Trident Z Royal 皇家戟(銀) DDR4-3600MHz CL16 16GB (8GBx2)
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SSD:
十銓科技 TEAMGROUP T-FORCE C440 1TB
https://bit.ly/3nRoq1t

水冷:
EK
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電源供應器:
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HYDRO PTM PRO 1000W
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DAGGER PRO 850W
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風扇:
LIAN LI UNI FAN AL120 (三顆裝／內附控制器)
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排線:
LIAN LI STRIMER PLUS 24 PIN
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LIAN LI STRIMER PLUS 8 PIN
https://bit.ly/3kdn2nm
LIAN LI STRIMER PLUS 3×8 PIN
https://bit.ly/3nEZeLk

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【國立臺灣大學109學年度畢業典禮 致詞代表 資訊工程學系韓哈斯】
Student Address, National Taiwan University Commencement 2021
International student Seth Austin Harding from Department of Computer Science and Information Engineering

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校長、教授、以及在螢幕前的各位同學，大家好。非常感謝臺大給我這個機會。我是韓哈斯，來自美國華盛頓特區。我會以自身的真實經驗出發，來跟大家分享臺大帶給我的收穫。

我當初為什麼選擇來台灣求學呢？我小時候非常喜歡看武打片，然後我十歲的時候去看了一部電影叫做「功夫熊貓」。這部電影成為了我最喜歡的電影，主角「阿波」的故事跟我的故事很像。我看完了之後就決定要開始學功夫，所以去了「美國武術學院」。那個時候我每天都聽旁邊的人講中文，到了高中我就決定開始學中文。當時我遇到了一位貴人，她是從台北到美國來教書的中文老師，她教的課是我當時最喜歡的課，我每天去她的教室跟好朋友練習。到了高中畢業時，我是全高中中文最好的非母語人士。同時，我第二喜歡的課程是電腦科學，那時候我是程式能力數一數二的學生。後來在成功錄取夢寐以求的學校：臺灣大學之後，我感到雀躍不已，因為我既可以繼續學習中文，也可以持續在世界頂尖的學府中，往電腦科學的方向精進自我。

不過老實說，當我回顧大一的時期，我也曾迷失自我。雖然我修了很多很多的中文課，但是我那時只聽得懂大概一半的課程內容。跟大家對美國人的印象不同，我其實很害羞，也很害怕舉手提問，我甚至不太敢參與社交，所以當時朋友也很少。我開始想家，也變得有一點憂鬱。那時籃球是我唯一的紓壓方式。

但更不幸的是，我在打籃球時弄傷了我的前十字韌帶，做了兩次手術，需要一年半才能恢復。許多的負面情緒壓得我喘不過氣。我被困在人生的低谷，不知如何是好。我覺得我的中文不夠好，我也被診斷出失眠跟ADHD，另外，美國高中的數學太簡單了，來這邊不夠用。種種壓力讓我足不出戶，找不到自己的人生方向。後來，我向臺大心輔中心以及我的心理醫師尋求協助，然後我也開始跟系上有更多互動。有一位教授叫徐宏民跟我說，"Never give up"，雖然那時候我覺得這句話太過於簡化了我的問題，不過，在我仔細思考了一個禮拜之後，我下定決心，發誓不讓自己被這些事擊敗。我決定要克盡全力，認真做好每件事。這是我人生的轉捩點，我開始變得異常自律。當時廖世偉教授和洪士灝系主任帶我進入它們的研究室鑽研學術。這重燃了我對資訊工程的熱忱，提醒了我當初會愛上這個領域的原因。我開始研究人工智慧以及區塊鏈，也開始跟其他系上同學交朋友，一起成立臺大人工智慧應用社NTUAI。NTUAI現在是校內頗具規模的技術研究社團，致力於推廣人工智慧給任何對該領域有熱忱的學生。歡迎加入NTUAI，可以掃描我們的QR CODE。

最近，由於疫情的緣故，我已經一年半沒回美國了。但是沒關係，因為我已經找到了我第二個家。我很愛臺大，以及台灣的人事物。雖然我經歷了人生的低潮，但這裡的一切總是給我滿滿的祝福與協助。最後，我想送給大家「功夫熊貓」裡的一句台詞： "You just need to believe"。只要用樂觀的態度去面對困難，就有能力改變自己，甚至改變身旁所愛的人。就像阿波的父親說的，"心誠則靈，只要你相信，點石就能成金。根本沒有什麼秘笈。只有你。"謝謝大家。

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President, professors, and classmates, I'm very honored to be here. Thank you to NTU for giving me this opportunity. My name's Seth Austin Harding, and I'm from the D.C. metropolitan area. I'm going to tell a real story that's personal but that's relatable and what I see as the real me.

What motivated and guided me to take my undergraduate studies in Taiwan? When I was very young, I really loved watching kung fu movies, and when I was 10 years old, I went to the theater to watch "Kung Fu Panda". This became my favorite movie as I felt like the story of the main character Po was one to which I could very much relate. After watching this movie, I decided that I wanted to start learning kung fu, so I went to the United States Wushu Academy. At the time, I began hearing Mandarin on a daily basis, so when I was in high school, I decided to begin formally studying Chinese. It ended up being my Chinese teacher from Taipei who was my favorite teacher who taught my favorite class, so I decided I'd hang out in the Chinese classroom every day and practice lots. By the time graduation came around, I had attained the highest proficiency in Chinese among any non-native speaker in my school. My second favorite class was computer science, and I ended up attaining among the best coding skills in my school. After getting accepted to the school of my dreams -- National Taiwan University -- I felt honored, humbled, and excited; I could now spend time at among the world's finest universities studying Chinese and at the same time advancing my knowledge of computer science.

But when I look back at my freshman year, to be honest with you, I didn't know what I was doing. Despite having taken very many Chinese classes, when I went to the NTU lectures, I understood only about half of what the teachers were saying. Contrary to most people's impressions of an American, I was actually too shy to raise my hand, to ask questions, or to even meet with teachers after class, so I had very few friends at the time. I started to become homesick and depressed. At that time, I found that basketball was the only way I knew of relieving my stress. However, while playing basketball, I had torn my ACL and it would take two surgeries and a year and a half in time to fully recover. At this point, I felt caught between a rock and a hard place. In fact, this was the lowest point of my life, and I didn't know what to do. I felt like my Chinese wasn't good enough, I had been diagnosed with insomnia and ADHD, and I felt like the math taught in America was too simple to allow for me to keep up with my classmates. I was under immense pressure, and at this time, I lost any sense of purpose or direction. Later on, I went to seek help from NTU counseling, from my psychiatrist, and from my department. I reached out to Professor Winston Hsu from CSIE, and he told me this: "Never give up"; it was such an oversimplified way to approach such a complex series of problems, I had thought. However, I pondered these words intensely for one week, and by the end of that week, I had made a firm decision. This would NOT be another example of me giving up. I decided to go all out, to work diligently and passionately on all tasks at hand. This was the turning point of my life; I started to discipline myself to a very high degree. At this time, I met my then-to-become advisors Professor Shih-Wei Liao and Professor Shih-Hao Hung and entered their labs to begin research. Finally, the passion that I had for computer science that I had previously held in high school was kindled again, and I was finally reminded why I loved this field. I began my research life in blockchain and AI, and at the time I entered the lab, I also began creating NTUAI. NTUAI is now a large and highly successful NTU club that is dedicated to the research and public understanding of AI. Welcome one and all to join us; please scan our QR code here.

For a year and a half I haven't returned to America because of covid. But not to worry; I have found my second home, away from home. I love it here in NTU and I cherish all of the things I've had the privilege to experience in Taiwan. I've gone through the most difficult of struggles in my life here, but I've also had the most fortunate and blessed of experiences. To conclude, I'd like to quote a line from "Kung Fu Panda": "You just need to believe". As long as you are willing to adopt an optimistic attitude in facing challenges and hardships, you may become a positive force in changing the lives of those around you as well as your own life. It all depends on how you view it; just like what Po's father says, "there is no secret ingredient. It's just you." Thank you, everyone.

詳見：
https://www.facebook.com/NTUCommencement/posts/2718185771805180

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#臺灣大學 #畢業典禮 #NTUCommencement2021 #學生致詞代表 #臺大資訊工程學系 #韓哈斯 #SethAustinHarding

量子計算對新一代物流管理的衝擊

文章來源：文/編輯部特約撰稿人

本文作者是編輯部特約撰稿人，隱姓埋名高深莫測，是台灣武功高強的獨行俠，曾職於國際快遞公司，擔任供應鏈分析與管理工作。經歷於各大物流企業與貨主企業，吸收各大門派功夫，並將其融會貫通，自創一派，爾後擔任各大企業供應鏈物流顧問工作，對台灣物流發展有獨特的眼光，總是能夠洞燭機先，布局未來。近年來，在研究與實踐中，不斷提出科技趨勢與產業創新發展策略，希望能為台灣供應鏈產業注入活水。(編輯部)

量子計算(Quantum Computing)是最早的理論基礎源自1969年，1980年代還處於理論探索的時代，2011年加拿大D-Wave公司推出全球第一套號稱商用量子電腦，但是到目前為止，世界各國所提出的量子電腦嚴格來說都只能做特定的計算，離真正的泛用型商業化（例如如預測氣候變遷、藥物最佳成分組合、材料配方最佳組合…等）仍有一段距離，不過猶如當年萊特兄弟首次飛行12秒，開創了人類商用飛行的序幕；量子計算再過幾年將會有更成熟的技術，對於物流界而言，量子計算應用於日益複雜的物流系統是可期待的。

關於量子計算的相關概念，目前已有許多其他文章有專文介紹，本篇不會再贅述這些基礎知識。對我們而言，我們可以這麼理解：假設有一台新的電腦，其運算速度是目前電腦的幾百萬倍，物流業可用這樣的電腦資源做那些改善？

演算法與資料傳輸的重要性

量子計算打開了物流中心與供應鏈系統「最佳化」的一扇窗，但是要能有效利用量子計算，關鍵還是相關數據的即時回報，以及演算法的設計。

物流的實務應用中，最著名的就是旅行推銷員(Traveling Salesman Problem)問題，也就是一個城市假設共有n個點需要去取件，從物流中心出發，我們希望每個點都只拜訪一次，最後再返回物流中心，要怎麼走可使總路徑最短。

假設拜訪點共有25個，就會有25X24X23…X2X1=25!（第一個點有25個選擇、第二個點有24個選擇…依此類推），這個值大概是「1.55X1025」。要在這麼多排列組合中找到最佳路線，假設電腦每一秒可計算「1013」個路線（每秒計算一兆次，已經是超級電腦等級），也需要「1.55X1012」秒，而一年有 3.1536X107秒，大約需要「5X104」年才能算完，就算是祖孫三代都不停歇，也無法完成此計算。

然而實務上的問題不光是如此：每台貨運車輛在都會間的最後一哩配送，每天至少都是20~40個點，而且以往 我們的運具種類少，因此在做路線最佳化時，大概只需考慮最佳路線這件事；現在（甚至以後），貨運運具種類越來越多，除了無人機、無人車，還有人類駕駛員的電動小車、甚至派送員騎的機車、自行車。

也就是說，如果有n個物流配送點，每個配送點可選擇m種運具，光是運具的排列組合就有「m x m x m .…= m2」種，再考慮最佳的路線求總運輸成本最低，而且這個計算尚未考量各運具所在道路的車流狀況，有時候算出的最短路徑說不定剛好就是塞車的路徑。

在演算法設計上，就好像要計算1+2+3…100的累加，我們可以很直覺利用一個100次的循環，每次把數字依序加入，最後得到結果；也可以利用「(100(100+1))/2」這個公式直接算出來；要計算哪條路徑最短，我們可以使用暴力破解(brute force)方式，先窮舉所有可能的路徑，逐一計算其運輸成本，全部算完後再決定最佳路徑，也可透過啟發式演算法，找到「近似最佳」的路徑。

演算法好壞有著天壤之別，如果使用較差的演算法，或許透過量子電腦可算出最佳解，但是需要耗用較多時間，這些計算時間都代表成本，如果要花很多錢計算去找出最佳解，反而減損了最佳解所帶來的實際效益，因此好的演算法才是最佳化的硬道理。

而在資料的即時回報上，這也是量子計算過程中需要管理者多關注的議題，因為屆時「計算力」已不是問題，問題是我們是否即時餵給中央系統正確的資料！

例如物流中心目前正在路上的各種運具，每分鐘需回報一次自己所在位置與狀態（包括車輛剩餘的油量、電量、目前載重），以及系統對於目前各運具所在位置與道路擁擠狀況，因此這些車輛上必須有相關的IOT設備，將訊息自動回報給物流中心後，物流中心彙整再批次送上雲端交給量子電腦計算。

可想見，我們所謂的即時，最多只能以「一分鐘」為單位，因為如果上傳的是五分鐘、十分鐘前的數據給中央系統，算出來也是五分鐘、十分鐘以前「應該」的最佳化狀態，拿五分鐘前的最佳化狀態指令作為物流資源的調度，恐怕會拉大實際運作的差距。

就拿「十分鐘」來說，十分鐘對一個物流系統而言，已經有很多事又變化，例如原本客人的訂單可能被取消、更改配送地點、緊急訂單加入、或是又有100個新的消費者下單…，而量子計算對於這類多變的動態環境，有機會把「物流最佳化」這件事真的做出來。先決條件就是，是否真的有即時把資料餵給系統。

資料來源：https://www.logisticnet.com.tw/publicationArticle.asp?id=1065

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