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【請問醫生朋友】EP4 香港腳不一定會癢?舊鞋襪都要丟掉嗎?|ft. 烏惟新皮膚科醫師
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【蒙志成專欄】主權AI的悖論:自己的AI,究竟誰說了算?
蒙志成/美國奧斯汀德州大學政治學博士 資料中心蓋在國內,模型也能說本國語言,但關鍵服務若仍受境外政府或企業左右,這套AI有多少自主?建置能力與掌控權之間的差距,正是各國發展主權AI的核心難題。 陣營提供能力 也設定條件 保護敏感資料、維持公共服務,讓模型理解本國文化與制度,都是主權AI的真實需求。然而,資本、能源、算力與人才很難一國備齊,設備購入後,升級與運...
19 分鐘前
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商傳媒
認知偏差、風險感知納入房地產推薦 AI助決策更貼近人性
圖/示意圖商傳媒|簡明心/綜合外電報導傳統的房地產投資建議多半著重客觀財務指標,然而,一項最新提出的決策支援框架,將人類的心理因素納入考量,有望徹底改變房地產推薦系統的運作模式。 根據《Bioengineer.org》報導,這項創新框架超越了單純的市場數據分析,明確整合了「認知偏差」(Cognitive Biases)與「風險感知」(Risk Perception)等行為心理因素。該框架建立在 DIKWP(資料、資訊、知識、智慧、目的)處理流程之上,能夠全面分析用戶的行為模式與潛在心理建構,目標是讓房地產建議更能符合個別投資者的獨特心理輪廓與認知特徵。 所謂「認知偏差」,是指人類在接收、處理資訊時,因為心理捷徑或主觀判斷而產生系統性錯誤的思考模式,常在決策中影響判斷。這套新框架將行為啟發法及心理因素如認知偏差、風險感知以及情緒決策傾向等,都納入模型之中。至於「風險感知」,則是指個人對於投資標的或情境所帶來的潛在不確定性與損失可能性,主觀感受到的程度。 該系統整合了客戶檔案與多元的房地產市場數據,以便量化並建立可觀察的行為模式與潛在心理驅動因素模型。研究團隊設計並實作了一個基於此框架的決策支援系統,以解決個人化推薦與物業選擇上的挑戰。實驗結果顯示,該系統能提供高度相關且符合心理需求的推薦,有效提升決策信心,並支持更明智的投資選擇。這項研究旨在推動推薦技術發展,以考量人們「實際如何決策」,而不僅僅是他們「負擔得起什麼」。這項開放取用研究於昨日(29日)在《Applied Network Science》期刊發表,主要研究人員包括 Sang Vu、希恩·D·阮(Hien D. Nguyen)、Uyen Pham、Yucong Duan 及 Yingtain Mei。 對於台灣房地產市場而言,此類結合行為心理學的 AI 推薦框架,可為技術開發者、數據科學家及投資者提供新的視角。透過更精準地掌握買方或投資者的心理預期、風險偏好與決策偏誤,房地產業者或平台可望提供更貼近需求的客製化服務,進一步提升市場效率與用戶滿意度,為台灣競爭激烈的房地產市場帶來創新應用。
19 分鐘前
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商傳媒
歐洲工業靈活性創 3000 億歐元市場 台灣企業如何搶佔先機
圖/示意圖商傳媒|葉安庭/綜合外電報導根據《pv Europe》週四報導,歐洲工業正迎來一波綠色轉型新商機,透過提升工業靈活性,每年潛在的系統性節省可望超過 3,000 億歐元。這項轉型對於台灣企業而言,是一項值得借鏡並積極布局的國際市場新機遇。 報導指出,工業靈活性(Demand-Side Flexibility, DSF)是指工業部門根據電網需求調整用電量,以配合再生能源供應、降低電網負載、節省成本並創造收益的能力。在歐盟,工業用電量約佔總電力消耗的 35%,在德國甚至超過 40%,因此工業靈活性在整合再生能源方面扮演關鍵角色。預計到 2030 年,實施工業靈活性至少可減少歐盟 15.5 兆瓦時(約 61%)的再生能源棄電,並每年減少約 3,750 萬噸的溫室氣體排放。此外,這還能避免至少 60 吉瓦的尖峰發電容量需求,每年節省 27 億歐元的系統成本,並將電網擴建成本降低多達 290 億歐元,讓具有靈活性資產的消費者節省超過 710 億歐元。 一份由 smartEn 研究為基礎的白皮書,針對鋼鐵、鋁、造紙、玻璃和水泥等能源密集型產業的靈活性潛力進行了深入分析。例如,鋼鐵生產中的電弧爐在批次操作下可實現高達 80% 的負載靈活性;造紙廠透過混合式蒸汽發電和儲能,每年可啟動多達 1,400 次的靈活性調節;水泥業的研磨製程則可提供高達 75% 的負載靈活性,每年啟動次數超過 900 次。提供靈活性服務所帶來的年收入因產業而異,從鋼鐵業每兆瓦約 5 萬歐元,到造紙業的 34 萬歐元不等。 已有歐洲企業透過此模式獲得實質效益。例如,Sappi 在馬斯特里赫特(Maastricht)的造紙廠投資 650 萬歐元購置 20 兆瓦電鍋爐,使其能快速切換再生電力與天然氣,每年減少 22,000 噸二氧化碳排放,並從平衡市場獲得收益。在德國新明斯特(Neumünster),冷鏈物流業者 Peter Bade 藉由 Encentive 的人工智慧能源管理平台,於 2024 年第一季將用電量減少 11.3%,每年節省 135 兆瓦時電力及 54 噸二氧化碳排放,電網費用也顯著降低。此外,Speira 位於漢堡(Hamburg)的鋁回收廠利用 1.6 兆瓦的電池儲能系統(由 Energy2market 和 EDF再生能源營運),每年節省超過 10 萬歐元成本。 smartEn 執行董事 Michael Villa 表示,對於鋼鐵、鋁、造紙、玻璃和水泥等能源密集型產業而言,工業靈活性將電氣化從挑戰轉變為競爭優勢。人工智慧在此轉型中扮演關鍵角色,透過機器學習能夠即時整合數千個工業負載,預測電網壓力事件,並比傳統發電機更快地調度靈活性。 儘管歐盟已有多項法規,但工業靈活性的市場開放仍 fragmented(碎片化)。該白皮書建議歐盟成員國應統一執行電力市場改革,包括實施 15 分鐘交易間隔、為非化石燃料靈活性設定目標,並確保需求響應與發電資產處於同等地位。此外,還需將靈活負載管理視為清潔技術、推動以靈活性為導向的電網費用,並取消天然氣的稅收優惠,以加速能源轉型。 對於台灣企業而言,這顯示了歐洲市場在能源轉型和淨零排放趨勢下的巨大機會。台灣的製造業可借鑒歐洲經驗,評估自身產業的靈活性潛力,並積極導入智慧能源管理系統、儲能技術與人工智慧優化方案。透過提升工業靈活性,台灣企業不僅能降低營運成本、減少碳排放,更有機會在全球綠色供應鏈中創造新的競爭優勢,搶佔國際市場先機。
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