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作者: CTIMES

分類:電子雜誌

類型:eBook

價格:NT$100元


作者: SmartAuto

分類:電子雜誌

類型:eBook

價格:NT$100元


2025台北國際工具機展特刊
人工智慧(AI)技術日新月異,正逐步滲透至各個產業,工具機產業也不例外。AI的導入為工具機產業帶來新的發展契機,但也伴隨著一些挑戰。本期特刊將深入探討AI技術在工具機產業的應用,以及其對台灣工具機產業帶來的影響,並剖析台灣工具機產業如何在AI時代保持競爭力,在全球市場中取得成功

作者: SmartAuto

分類:電子雜誌

類型:eBook

價格:NT$50元


2025.02(第399期)高功率元件
高功率元件在能源效率和永續發展中扮演關鍵角色,廣泛應用於再生能源、電動車、工業自動化和高效能運算等領域。寬能隙材料如SiC和GaN的應用,更推升了元件性能。市場需求擴大與技術創新相輔相成,促使高功率元件在效率、穩定性和成本控制上不斷突破,加上各國政策支持,使其成為推動電氣化未來的核心。本期的《零組件雜誌》即以「高功率元件」為題,一探其最新的技術演進與應用趨勢

作者: CTIMES

分類:電子雜誌

類型:eBook

價格:NT$100元


2025智動化年鑑-採購指南:工業5.0
2025年,全球工業正加速邁向以人為本、永續共榮的工業5.0時代。本年度的《智動化年鑑-採購指南》聚焦工業5.0核心,深度剖析人機協作、客製化生產、智慧決策、永續製造等關鍵趨勢。並精選年度精采文章,包含機器人、AI、罵達控制等領域的內容,助您打造高效、靈活、永續的智慧工廠。 而採購指南的最大特色則是「方案索引」和「廠商名錄」,今年更特別增列AI專項,快速查找最適合您的智動化方案;廠商名錄方面完整收錄智動化領域指標廠商,輕鬆聯繫合作夥伴

作者: SmartAuto

分類:電子雜誌

類型:eBook

價格:NT$100元


2025.01(第110期)AIIoT工業通訊
迎接近年來全球供應鏈演進, 正加速擺脫單一市場。 包括資通訊上下游業者也隨著海外台商跨國布局, 並為了及時掌握關鍵資訊, 偕同各領域夥伴透過5G通訊, 串連智慧基礎建築、營運、製造等解決方案。 台灣的優勢在於擁有豐沛技術能量、完整產業生態系, 而具備在全球供應鏈扮演舉足輕重的角色。 企業導入智慧製造的關注重點

作者: SmartAuto

分類:電子雜誌

類型:eBook

價格:NT$100元


2025.01(第398期)2025展望與回顧
最令人看不清,也最不無法捉摸的2025年正式展開。 在更詭譎的政經環境下,科技產業的走向,究竟會有什麼樣的發展? 本期的零組件雜誌帶您先回顧2024年最令人失望的五大科技, 接著再展望2025年最令人期待的科技! CTIMES的編輯們,以及資策會MIC的所長洪春暉, 也將依據自身的觀察,共同為產業的朋友們解析2025年將會呈現的產業風貌

作者: CTIMES

分類:電子雜誌

類型:eBook

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2024.12(第397期)電源在哪裡?
電,是現代生活的命脈,驅動著城市運轉、科技發展。而隨著科技與工業的不斷成長,電力的供應也面臨全新的考驗,特別是AI問世之後,電力的需求又往上提高一個層次。究竟我們使用的電力要從何而來?本期《零組件雜誌》將帶你從宏觀的視野,涵蓋個別關鍵零組件,並探索整個能源供應的網絡,同時也深入探討節能技術的重要性。

作者: CTIMES

分類:電子雜誌

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2024.12月(第109期)積層製造
迎接當前地緣政治衝突、國際淨零碳排浪潮, 讓積層製造更有機會利用「設計個人化、浪費極小化」優勢, 逐步深入航太、汽車、醫材、模具等先進製造領域應用, 協助傳統產業轉型加值; 進而配合這波生成式AI浪潮, 加速產品原型設計或關鍵零組件微量產。 尤其面臨這波全球供應鏈恐將二次重組, 台灣更應該積極投入研發資源, 量身打造產業所需專業軟體、硬體設備或應用場域, 並結合政策及學研資源,協助通過國際標準可靠度或確效認證; 推動此促進產業創新應用與佈局的關鍵技術, 達成涵括產品全生命週期的永續製造

作者: SmartAuto

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2024.11月(第108期)PCB智慧製造
因應疫情過後消費性電子產業不振,加上原物料成本上漲;, 對於台灣PCB產業而言,節能減碳和China+1供應鏈等永續策略布局, 更是揮之不去的挑戰。 由國內外品牌大廠推動產品碳中和浪潮下的綠色生產議題, 已成為推進中上游PCB製程及廠務兩端節能減碳的動力, 除了積極轉型智慧製造之外; 還須善用2024年上半年仍受惠於AI需求帶動出口好轉的契機, 驅動AI伺服器供應鏈加工技術與材料革新開源, 持續往高階供應鏈發展

作者: SmartAuto

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類型:eBook

價格:NT$100元

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汽車電子系統的設計正持續變化中,傳統的資料流和電路架構也不斷地受到挑戰,尤其是在更多數量的高性能感測器被運用到汽車系統之中,如何克服資料傳輸的效率與運算瓶頸,就成了開發商的一大難題

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