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桃園以北今偏涼、高溫僅23度 未來一週東北季風接力報到
波新聞─鄭學而/台麗中央氣象署指出,今日(28日)受到東北季風影響,桃園以北、東半部及恆春半島有局部短暫雨,清晨以前水氣較多,大台北及宜蘭降雨較為明顯,宜蘭有局部較大雨勢。白天之後水氣減少,桃園以北降雨機率降低,剩基隆北海岸、大台北山區、東半部地區及恆春半島仍有局部短暫雨。至於新竹以南為多雲到晴,午後中南部山區有零星短暫陣雨氣溫方面,清晨天氣較涼,各地低溫約20至23度,白天桃園以北及宜蘭持續偏涼,高溫約23、24度,其他地區較為舒適,竹苗及花東高溫約26至28度,中南部可來到29、30度,由於南北溫差較大,民眾南來北往請留意溫度變化。離島天氣部分,澎湖晴時多雲,24至27度;金門晴時多雲,22至26度;馬祖多雲時陰,21至24度。空氣品質部分,宜蘭、花東空品區為「良好」等級;北部、竹苗、中部、雲嘉南、高屏空品區及馬祖、金門、澎湖為「普通」等級。週四(29日)東北季風減弱,北部及東北部氣溫回升升;各地大多為多雲到晴,僅基隆北海岸及宜蘭地區有局部短暫雨,花東地區有零星短暫雨,午後中南部山區有零星短暫陣雨。週五(30日)至週六(31日)清晨,東北季風再增強,北部及東北部天氣轉涼;桃園以北及東北部地區有局部短暫雨。週六白天起東北季風減弱,週六與週日(11月1日)各地大多為多雲到晴,僅東半部地區及恆春半島有局部短暫雨。週四至下週日高溫預測,北部及宜蘭、花蓮26至30度,中南部及台東29至32度,澎湖及金門27至28度,馬祖25至26度;低溫預測,中部以北、宜蘭、花蓮及金門、馬祖20至23度,南部、台東及澎湖23至25度。下週一(2日)東北季風再度增強,下週二(3日)北部及東北部天氣轉涼;北部及東半部地區有局部短暫雨,其他地區為多雲到晴。下週一至下週二高溫預測北部及宜蘭23至26度,花東及澎金27至30度,中南部30至32度,馬祖23至24度;低溫方面中部以北、宜蘭及金門、馬祖20至23度,花東、南部及澎湖23至25度。圖/氣象署提供
波新聞
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商傳媒|林昭衡/綜合外電報導軟體公司 Cloudera 於週二宣布推出 Cloudera Blueprints,這是一套預先建構的 AI 開發套件,旨在協助企業客戶更有效率地建立和部署人工智慧應用程式(AI Agent)。新平台整合輝達(Nvidia)的 Nvidia Agent Toolkit,讓企業能在 Cloudera 環境中,結合輝達的 AI 參考工作流程與 Cloudera 既有的資料管理、安全及治理能力。 Cloudera Blueprints 特別針對高度監管的產業推出加速器,這些產業通常擁有大量終端用戶資料。例如,針對金融機構,提供了「建立自己的交易基礎模型」(Build Your Own Transaction Foundation Model),可用於詐騙偵測、風險管理及客戶體驗優化。醫療保健產業則有「環境醫療保健 Agent」(Ambient Healthcare Agents),能自動化臨床文件工作。此外,還有專為電信公司設計的「電信網路配置規劃 AI Agent」及供企業辨識 AI 生成影片內容的「合成影片偵測」功能。 根據 Information Services Group, Inc.(ISG)分析師 David Menninger 指出,由於資料安全、隱私、營運成本和規模擴展等考量,有三分之二的組織正在企業內部自行架設的伺服器環境(on-premises)評估或試行 AI 專案。Cloudera Blueprints 允許客戶在任何環境中運行 AI,對於那些因法規要求而無法輕易將資料移至雲端的受監管產業而言,這項能力尤其重要。 麥肯錫公司(McKinsey)2026 年的報告顯示,年營收超過 10 億美元的組織中,只有 40% 成功規模化部署 AI Agent,相較一年前的 27% 有所成長。而年營收低於 10 億美元的組織,成功規模化部署的比例僅有 22%。Cloudera 的目標正是加速並標準化 AI 採用者的 Agentic 專案,簡化 AI 開發流程。 SanjMo 創辦人兼負責人 Sanjiv Mohan 強調,無論是機器學習或現在的 AI 專案,90% 的時間都花在資料準備上,許多團隊在資料存取、準備與治理方面都面臨挑戰。Cloudera Blueprints 將輝達的參考工作流程與企業所需的管線、安全和資料譜系捆綁,這對於那些資料必須儲存在地端或主權環境、且無法隨意轉移到 AI 運行地點的受監管公司來說至關重要。 BARC U.S. 分析師 Kevin Petrie 認為,Cloudera 與輝達的整合極具價值,但他同時也指出,Databricks、Snowflake 和 AWS 等競爭對手也與輝達合作,因此 Cloudera 的整合是否能構成顯著競爭優勢仍有待觀察。Cloudera Blueprints 採用開放源碼基礎,提供自由選擇 AI 模型、基礎設施和部署環境的彈性,並整合了 Nvidia NIM microservices 和 Nemotron models,以提供更快速、更簡單的開發流程。 儘管 Blueprints 有助於簡化複雜流程,Sanjiv Mohan 也提醒,它並非 AI 開發挑戰的萬靈丹。他建議,若要提升其有效性,Cloudera Blueprints 應提供更明確的指南,說明如何適應客戶本身的資料、內建評估與可觀察性工具,並公布不同部署環境下的成本與性能數據。
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