台灣這次申請CPTPP是非常聰明的作法,今天彭博新聞也是給Top News待遇,現在台灣一舉一動都非常受到全球媒體關注。
因為CPTPP要全體會員國同意才能加入,而加入之後各個會員國零關稅的產品約佔出口產品的80%,是覆蓋率很高的協議。台灣這次在中國遞件後立刻遞件,我們的貿易官員還是非常有sense,台灣哪怕是早中國一天加入都好,都能順利滑壘得分。
本來儘可能的加入自由貿易協議是台灣最好的出路,台灣這麼少的人口數爆發出這麼大的經濟能量,本來就是貿易立國的小島,不管是進RCEP、跟中國簽ECFA、跟美國BTA,以及加入CPTPP都是好的,但是因為北京打壓,貿易協定數量少得可憐,ECFA還一直威脅要斷要斷。韓國新加坡是50-60個貿易對手國都有適用的協議,台灣只有八個對手國。因此台灣一直都是採取台商到其他國家設廠的方式,來享受關稅優惠待遇。
自從美中關稅問題浮上檯面後,中國當然必須防止其他國家跟進美國的增稅措施,尤其是世界各國對中國的惡感日深,如果經貿派官員再不做點事情,真的可能鎖國不復返。尤其CPTPP的規格是比較高的,涵蓋的免稅範圍大、產業種類多,RCEP不能與之相比,因此即使CPTPP裡面對中國比較重要的對手國也在RCEP裡,例如日本、澳洲、馬來西亞、越南,但北京還是申請加入。
之前十年北京的態度是要籌措一個以自己為主、可以有比較大掌控能力的貿易體系,然而無論是區域協定或是一帶一路,現在已經搞得支離破碎,避免被甩掉也是一種求生方法,經貿派官員還是很努力在防止中國被退群。尤其美國有可能重返CPTPP,趕快申請加入以免被拒,也是努力求生的作法。
然而中國進入CPTPP最大的門檻還是在於國企補貼和數據治理政策,前者是不被允許,後者北京目前是非常不願意境內數據放在外國,為此滴滴打車因在美上市案遭到了嚴厲的處罰,有數據安全疑慮的中國公司未來也不太可能在美國上市;特斯拉之前一直不肯在數據資料上讓步,但是經過上海車展之亂後,也宣布在中國建立數據中心,中國數據未來可能只在中國有儲存主機、不對外共享,這些都是和CPTPP背道而馳的數據政策。
中國想進CPTPP,那也只能拿出更多利多,落實開放市場、公平貿易,讓外國投資人覺得進中國市場還有發大財的機會。但這兩年發生的事情已經讓大家夠害怕了,美國SEC日前甚至要求中國公司如果繼續拒絕會計監督委員會查帳,將讓270家中國公司全數下市。然而現在連數據都不可能讓你看了,怎麼可能讓你來中國查帳?
CPTPP的原則是包容性,所以台灣加入的可能性並不小,尤其主導的日本現在視台灣安全為日本安全。台灣雖然是小國,但是在全球範圍內的經貿實力上絕對是大國,如果台灣母國簽了CPTPP,在其他各國的台商工廠產品都有機會回流,一部份在本地生產,享受出口免稅優惠;而這些回流的工廠、生產線就有機會吸引外資來投資,適用CPTPP的投資協定,吸引更多外商跟台灣廠商合作。台灣的製造業樣貌非常多元而強大,多種生產都可吸引合作。
而且沒有人比台灣更瞭解在中國的供應鏈可以如何外移,一旦我們能吸引台商回流、吸引外商投資、合作,那麼我們就有機會幫助其他國家共享這些介入全球供應鏈的機會。台灣地小,那麼跟這些國家的公司一起合作,在雙邊都建立工廠,共享供應鏈機會,尋找適合雙方一起生產的產品,一起投資。這都是台灣說服其他國家我們應該加入的有力理由。
事在人為,讓我們團結起來,讓我們的國家再贏一次,我們有機會比中國先加入CPTPP,很有機會。我們不是邊緣的國家,我們是能決定世界格局的國家,這個世界一定會重新擁抱台灣。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅在地上滾的工程師 Nic,也在其Youtube影片中提到,## 影片觀看說明 由於問題較多,大家的問題也可能是你的問題,建議可以先閱讀下方的「問題總匯」區,找到時間碼 Time code 之後跳轉到自己想聽的部分,會比較有效率哦 本影片 Q&A 留言是抓取 【2020 年度回顧! 成為 Team leader? 業外收入增加? 技術能力成長? (第一...
製造業種類 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
從火星探測系統到輔助工業製程,美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用?
李佳樺 2021/08/13
從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今,已經過了3000多個「火星日」,肩負著火星探測的重要任務,8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的,則是好奇號的 AI 運算系統,其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的,公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業,建立 SaaS 服務,為產業提供 AI 輔助平台,2020 年更獲得 1.3 億美元的投資,拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。
Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機,源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件,企業希望導入 AI 優化決策過程,合作中也發現了石化能源產業的痛點,研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品,不僅受到美國石油公司歡迎,日本市場也買單。
有了日本的先例,這套美國研發出的產品,照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題,不料到了台灣卻窒礙難行,甚至需要重新開發不同的產品。
Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰?
台灣市場與美國差異大,Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品
台灣分公司總經理張中宜說明,台灣產業的先天特性,讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題,以石油產業的產品舉例,在台灣只有中油、台塑兩個客戶,且台灣的石油公司並不做研發工作,多半直接向國外公司購買配方,因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下,研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。
「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境,跟重新創業差不多。」張中宜表示,AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師,也要有懂產業製程的專家團隊,龐大的研發費用與對產業專家的需求,讓每一次產品開發都像募資活動,團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點,說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。
然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。
她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ,第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學,更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮,讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問,執行戰略布局或開發新通路的工作,面對 Beyond Limits 在台灣的難題,團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。
延伸既有美國產品技術,尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關,研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似,痛點都在於漫長的研發過程,就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣,電池配方更要經歷至少半年的實驗,且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型,溝通成本相當高昂。
使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統,研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速,系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇,縮短約 2 千倍的研發時間。
Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟,以其認知 AI 的核心技術,協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析,並整合作業人員專業知識與數位化作業模式,制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說,透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程,更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。
另外,Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台,投入面板機器手臂維修建議系統的開發,「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業,也與風電廠陸續接洽,但台灣的風電仍在建設階段,缺乏營運經驗,目前的維修需求也不高。」張中宜談到,市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求,且市場密集、成熟的產業,公司在與投資人仁寶電腦的合作中,發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似,而且痛點也類似:包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程,以及依賴經驗的維修決策。
目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發,由廠商提供維修資料與產業專家, Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據,建立資料背後的邏輯推演,系統最終能判斷機器損壞的原因,並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本,對維修人員來說也有可依循的維修建議,長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ,促進升級。
以邊緣運算技術,與北捷合作開發人流異常預警系統
而將技術從太空拉回到地面,Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作,使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術,原理是透過分散式的運算提升效率,達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別,降低反應時間落差。
張中宜舉例,正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置,開始滑手機,異常的人流可能是人群往四面八方散去,產生快速移動的樣態,異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室,大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間,也能避免踩到人臉辨識的紅線,未來希望擴張應用到大樓監控,或是銷往他國的大眾運輸系統。
源自NASA,認知型AI成為技術優勢與門檻
與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同,Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ,前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」,而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞,並加以做出決策與判斷,以電池配方為例,將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後,會得出樹種配方組合,再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣,並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合,讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋,輔助人類做最後決策,也使人機協作的製程模式成為可能。
對於這項技術,張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後,由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差,人類基本上不可能遙控好奇號,而且火星上的數據在這之前是 0,所以數值 AI 也無法運作,為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動,勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統,當時才會開發出符號 AI。
根據研究報告,2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元,其應用開發仍具高度可能性,Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外,未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程,團隊更積極與社會、產業溝通,讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策,也讓產業正視轉型需求,近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座,持續促進製造業的人機共榮合作。
創業快問快答
Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?
A:台灣數位轉型瓶頸
Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
A:用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式
Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?
A:能見度
附圖:BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術,達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說:BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits
資料來源:https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0
製造業種類 在 子迂的蠹酸齋 Facebook 的最佳貼文
民主選舉獲勝的秘密在於「票多者贏,票少者輸」。由於民主制度的權力結構是由下而上,因此幾乎所有公部門的職位,都與選票結果息息相關。影響選舉結果的方式有兩個,第一當然是直接暴力的修改選舉票數,第二種方式便是靠著各類宣傳影響選民投票意向。前者當然嚴重破壞民主制度,且多半落人口實和話柄,而後者雖然聽起來虛無飄渺,但卻是當代民主制度之所以得以運作的根本。
#贈書活動 #請耐心讀到最後
《民主的弱點:民意,如何成為世界強權操弄的政治武器》
https://www.books.com.tw/products/0010873683
民主制度得以運作的方式,其實正是各大勢力隱於幕後,靠著媒體於戲台前操作議題,製造對立、仇恨和紛亂,導致民眾種種極端的情緒,而為了宣洩這些情緒,將會促使民眾一個個走進投票所。至於幕後的勢力,可能是本土製造業、外資礦業、新興產業、政府不中立、外交使館,也有可能是鄰國獨裁政權。這些隱於背後的勢力,靠著金援特定人士或組織,甚至是收買重要官員或媒體高層,企圖影響選舉結果。
單就《民主的弱點》書名,本以為此書主旨針對於民主制度運作討論,不過內容卻大相逕庭。本書前半部分,作者大衛夏默蒐羅了二次戰後美蘇對壘冷戰期間的案例。美國代表著自由民主,蘇聯則代表共產,分別由兩者隱於檯面下的CIA和KGB對第一線的民主國家操作。這些民主國家多半是二次戰後的第二波民主國家,對於民主體制之運作和基礎不穩妥,加上當時國際局勢動盪,許多國家內部都有共產黨勢力。這些共產勢力的興起原因各異,有些是當地階級差異、貧富不均所導致,有些是左派知識份子主導的理想主義運動,還有些是蘇聯共產國際於各國扶持所成立。不過這些共產黨的成立,並非是單一緣由,而更多是複合因素所導致。
本書前半部分以冷戰為主軸,敘述了CIA對1948年的義大利選舉、美蘇於1960年代對智利選舉的影響、1972年東德對西德選舉的操弄等等。這些篇章中不但有著濃厚的冷戰氛圍,甚至能感受到諜報片中的種種間諜和反間手段。
相比於前半部分較接近於思考歷史案例,本書的後半則將鏡頭擺到了當代國際局勢。以冷戰結束後的首任美國總統柯林頓作為故事的開頭,他面對的是走向民主化的俄羅斯總統葉爾欽。人人都認為蘇聯解體後,走向民主化的俄羅斯將與國際社會有更多接軌,葉爾欽種種與歐美合作的態勢,以及國內種種改革開放的大方向,將讓世界局勢趨於更加穩定之時,但是葉爾欽的接班人普丁卻走了截然不同的道路。普丁掌握了葉爾欽的政治勢力,並利用俄羅斯尚未深植的民主文化,巧妙運用制度上的漏洞,總統總理輪流當的方式,自2000年起開始長期統治俄羅斯。近些年內發生的事情,我們皆從媒體中得知。美俄關係並不融洽,不管是烏克蘭糾紛,抑或是美國數次的總統大選,甚至只是特定議題的新聞輿論,背後都有俄羅斯勢力介入的影子。
本書最為精華之處,便是有意無意的向讀者們拋出幾個問題。
一、 操作媒體影響輿論,其效益本就難以評估或論證。畢竟我們沒有任何對照組能相互討論。因此CIA於1948年義大利選舉後的報告表示,雖然他們成功讓共產黨落選,但由於選票差距甚大,加上並沒有蘇聯明確介入或介入多寡的證據。一切都不禁讓人思考,是否共產黨本就會落選? 是否CIA介入他國選舉是無意義的行為? 是否美國一但選擇介入他國選舉,就勢必得不惜血本的幫助特定候選人勝利?
二、 假新聞和造謠等手段,在民主國家選舉中已歷之百多年之久。過去資訊較之今日為高,多數假新聞皆透過報章媒體或電子媒體傳播,且多數具備特定目的的訊息,皆來自於他國政治勢力。今日隨著社群網路讓資訊成本大幅降低後,帶來的反而是形成一個個排外的網路社群。假新聞的製造者也藉由對特定受眾的理解,假新聞反而變得種類繁多並層出不窮。人類於這百多年來的教育平均水準絕對有顯著提升,但受過更高教育的人類也不見得能輕易分辨假新聞。那麼是否假新聞此一存在,乃民主機制永遠無法根絕的問題?
三、 如美國國力如此強盛之民主政體,因其自由之主張,本就允許他國政治勢力介入其中。但倘若強勢介入其中者,乃一帶有相當敵意之非民主政體,加諸社群網路讓媒體受眾加以區隔化,那麼如美國這般擁有強大國力的民主政體,要如何在維持民主機制順利運作下,同時維持國家安全議題?
我想以上都是本書作者拋給讀者的問題。作者本人當然對此些問題也並沒有個完善的解答,但隨著書中的歷史案例及當代政治思考,我想讀者對此些問題的思考和省思也會更加深入。也是個非常好的契機,讓活在當代民主社會的我們,重新思考民主的價值何在。
最後,我不得不提到台灣。事實上第一島鏈的台灣在冷戰期間,處於對抗共產體制的最前線。長年接受美援的蔣介石政權,也時時刻刻處於CIA的監視之下。根據身旁某些長輩的經驗,CIA人員的身分五花八門,他們可以是正而八經的美國官方人員,能是來台經商或就學的平民,也能是非美國籍的平民,甚至以情報工作來說,甚至許多擔任CIA間諜的人,可能都不知道自己在為CIA工作。曾聽聞2000年時參與選戰幕僚工作的長輩提起,選舉當天開票剛開始,長輩身旁一位美國情資系統的人員,便談起他們於台灣的情蒐工作,並表示陳水扁應該會以些微差距獲勝,並笑臉向在場的人表示別擔心,軍方那邊早已安頓妥善,政權定會順利轉移。
時至今日,我依舊對長輩口中的這個故事感到驚訝。我也並不意外美國對台灣情資工作的齊全,我想如今不管是美國還是中國,都肯定投資台灣甚多。就算美國如今宣稱已慢慢放手於新興民主國家的選舉,我也依然相信美國情資單位對台灣政壇牢牢不放。
此次由 堡壘文化 出版的《民主的弱點》,齋主很推薦對輿論操作和媒體造謠有興趣的齋友們一讀。當然此次堡壘文化同樣為酸齋的齋友們,準備了兩本贈書。
只要你完成以下條件,就可參加抽獎活動
只要你在8/22(日) 20:00 以前,完成以下兩個條件,即可參加抽獎。
1. 按讚並公開分享本貼文
2. 於留言處TAG兩名朋友
活動結束後,齋主會於第一時間抽出幸運的兩名得主。
最後,再次感謝 堡壘文化 對酸齋齋友們的照顧。
製造業種類 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的最佳貼文
## 影片觀看說明
由於問題較多,大家的問題也可能是你的問題,建議可以先閱讀下方的「問題總匯」區,找到時間碼 Time code 之後跳轉到自己想聽的部分,會比較有效率哦
本影片 Q&A 留言是抓取
【2020 年度回顧! 成為 Team leader? 業外收入增加? 技術能力成長? (第一次蒐集 Q&A)】https://youtu.be/BGaDN9wxbKE
## 影片中提到的專案
簡單用 React 撰寫的留言爬取篩選功能,可以自己抓去玩
https://github.com/niclin/youtube-comment-filter
## 問題總匯
00:00 開場
01:26 QA-1 - 林天寸
一直很喜歡妳的頻道,不單單是因為工程師,當然也有部分原因是自己也是走工程師這條路的。
前一年2020年開始,其實是我剛轉職工程師的第一年,在滿多地方都遇到不小的問題,在troubleshooting上面也是有許多瓶頸的。
後來除了白天上班,下班看書跟休息,偶然間看到你的影片[工程師如何自我進修],才開始慢慢用計畫的方式取代橫衝猛幹。
不得不說,規劃時間真的是比起技術性的功力還更有成效。因為它讓你適時的放鬆跟加強,然後在工作上面才更有長進,雖然很幹話,但我2020的下半年是這樣做的。
目前在準備考取網路管理的證照CCNA,計畫是走network這一塊,還有很多要磨練的。希望也能多看你產出跟network的影片,這是私心話啦,哈哈。
02:57 QA-2 - 仔仔
1.學程式會建議從前端或是後端哪個開始學會比較好?
2.一開始投履歷如何判斷一家公司是可以成長的,而不是進去3,5年後還是那個跟剛進去程度相差不遠的自己差不多
3.跟程式相關的產業有很多(像是製造業到博弈),可以請Nic分析一下各產業的狀況嗎?以及進去各產業前須要具備哪些程式語言或能力?
4.投履歷時看到一些公司列出所需程式語言和工具一大堆,是不是代表你沒完全具備就不要投履歷了,還是可以請Nic給個意見哪些部分還是可以投看看
5.都說工程師又宅又不會說話,為什麼Nic可以交到女朋友?
10:40 QA-3 - ANDREW NG KAR EARN
如果当写编程语言遇到瓶颈,有什么方法可以有效地避免自己陷入钻牛角尖的情况?
11:46 QA-4 - JS Lin
如果NIC現在選擇能馬上精通一項語言會是哪個?會想用來做什麼PJ?
13:13 QA-5 - Rick0
成為 team leader 後無法直接在技術上有更深入的研究和突破,這樣的變化是否值得?
是否會擔心這樣在技術上跟不上其他人,甚至被下屬看輕呢?
14:39 QA-6 - Henry蔡
因為最近是寒假期間,
我開始考慮下學期的修課,
想請教nic大大,
應該在有什麼樣的基礎上,
開始學design patterns?
我目前是碩士生,
大學非資工本科,
學過Python,
也跟過一些網路影片實作過Flask+PostgreSQL,
大學學過資料結構演算法,
但不到得心應手的程度...
16:07 QA-7 - 黃柏瑋
如何同時Handle好好幾件事
我怎麼覺得上班,然後下班假日寫寫side project後就沒啥時間了🤔🤔🤔
17:24 QA-8 - 乾太
我想問一下這年頭轉行斜槓 VTuber 還有沒有搞頭A?
18:10 QA-9 - uuu06222
之前開始關注你有知道你有面試過人的經驗, 想問一下站在面試官的角度...
面試官會不會比較注重作品需要呈現那些東西, 或是有沒有什麼禁忌是不能碰的嗎?
20:07 QA-10 - Joery Lin
想請教您對於對於給你很多成長和照顧的公司,倘若您有一個更好的機會,無論薪水或未知挑戰都大於現在公司。
您將如何做選擇,或許現在公司會給你加薪留下你。
因為自己曾放棄了許多機會
21:37 QA-11 - YangTing Zheng
Q1: 想問通常一個產品開發的週期都多長呢?負責維運和開發的工作內容是否會差很多?
Q2: 想請您簡單介紹一下資工系學生的出路/工作內容?(如PM.SA.DBA.PG.RD.MIS…或是還有其他的?)
24:16 QA-12 - RTB
Hello World
24:18 QA-13 - Barry
目前是公司MIS 很想轉職成後端工程師,但在面試上面都都時常失敗
常常在問技術關卡時就被問倒了,總覺得 要準備的東西非常的龐大
毫無準備的頭緒,總覺得一直寫side project也不是辦法
26:49 QA-14 - 因地制夷
想請教Nic 有在做投資嗎? ex 股票 想聽一些投資心得
27:13 QA-15 - 比歐
想請教 Nic 大,
在之後的工程師生涯中之後有甚麼規劃或想法嗎?
例如:開發產品創業,或是開班授課、轉做顧問之類的。
28:14 QA-16 - yongming jia
请问新手如何学编程,学完去做什么?怎么自己创业?谢谢🙏
29:33 QA-17 - Minghao Chang
是否能請您推薦用來開發的筆電?(正好最近要汰換電腦),想從今年開始養成寫side project的習慣,謝謝。
30:31 QA-18 - Guan Jun Chen
想知道像Nic這麼厲害的工程師,年薪大概落在哪裡
30:46 QA-19 - Sheng Jiang
想請問Nic,如果非資工背景但是對寫程式有熱情,想轉職當軟體工程師,會建議如何起步?
補充:像是什麼樣的人適合自學,什麼樣的人適合去補習,或者補習跟自學的情況各有哪些優劣?
謝謝Nic
## 結尾
31:49 感想
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回收率不到一成!塑膠垃圾不是進焚化爐就是到海裡去了
💥💥垃圾處理問題刻不容緩!海洋生物誤食塑膠、被塑膠纏繞導致受傷或死亡的案例層出不窮,前陣子花東海灘也出現三起鯨豚擱淺事件,其中一隻雌性柯氏喙鯨被發現胃中充滿大量塑膠垃圾,體內甚至還懷有一隻達165公分的胎兒。世界經濟論壇在2016發布的報告顯示,若人們繼續生產塑料而未能妥善處理,到了2050年,#海洋中的塑料將比魚還多!
環保署從2005年開始實施「垃圾強制分類計畫」,將垃圾分為一般垃圾、資源垃圾及廚餘,但該政策推動14年,不僅宣導有問題,一般民眾與食品容器印製業者分不清楚可回收塑料與不可回收塑料,就連民眾分類好的塑膠垃圾,還是會因為髒汙、塑膠種類標示不清、回收價值低等因素,再次被清潔隊歸類為一般垃圾,導致垃圾不是流進海洋,就是被送進焚化爐🔥🔥🔥
環保署統計,2018年一整年,國人光是在購物用塑膠袋,就用掉了152億個,平均每人每年使用660個塑膠袋,若以每個3.55克計算,去年一整年共產生了高達5萬3960公噸的塑膠袋,而回收量只有約5148公噸,#回收率不到一成!
黑潮海洋文教基金會在2019年1月3日公布,全臺所有海域都有微型塑膠的蹤跡,這些微型塑膠會吸引和吸收海水中一些具有持久性、生物累積性和有毒性的污染物質,不僅會對其他生物造成毒害,還會在生物體內累積,經由食物鏈回歸到人類身上,所以「人吃塑膠」也不再只是危言聳聽,舉凡淡菜、牡蠣、蛤蠣都被驗出塑膠殘留,其中更可能夾帶重金屬與有毒物質,都會增加健康風險。
面對如此嚴重的垃圾汙染困境,環保署公布的臺灣海洋廢棄物治理行動方案草案,卻直到2030年才會全面禁用購物提袋、免洗餐具、一次用外帶飲料杯、塑膠吸管,還不包含其他塑膠製品,就連違反規定的販賣業者和製造業者,也只各處1200到6000以及6萬到30萬的罰鍰,#甚至比肯亞的57萬台幣到110萬台幣的罰鍰還低。
📌📌建議環保署可以參照歐盟與英國,擴大生產者的責任,並加強污染者付費原則,像是讓生產者買單包裝回收處理費,對再生成分低於30%的一次性塑膠課稅等等,以期能有效從源頭控管塑膠垃圾,以符合廢棄物無害化、減量化、安定化、資源化的處理原則。
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#塑膠
#回收
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