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...，讓光源更加均勻分布，可以根據使用者需求調整所需亮度及色溫，感受更身歷其境的照明氛圍。獨家開發演算法，每一機台取樣9點色溫數值確認符合標準，機台出廠皆經過色溫校正，確保色溫公差符合ANSI色溫要求，ScreenB

...連接耳機，直接播放儲存於手錶中的音樂。Redmi Watch 5 的健康監測與運動模式也同步升級，內建全新自研心率演算法，心率監測準確率提升 5.2%，睡眠監測準確率提升超過 10%，為使用者提供更全面的健康數據追蹤。支援超過 15

...手錶中的音樂，免帶手機就能聽音樂。健康部分，Redmi Watch 5升級健康監測與運動模式，內建全新自研心率演算法，心率監測準確率提升 5.2%，睡眠監測準確率提升超過 10%，並支援超過 150 種運動模式，內建GNSS精準定位和5AT

...：手機上線上預約、線上點餐已經成為人們生活的一部分[/caption]這次推出的線上預訂功能，號稱摸透了Google演算法，透過在你的商家上設置預訂功能，就可以大大提升搜尋排名，人們在搜尋時就會很容易找到你的店家。消費

...言論自由議題。據美國之音報導，有學者研究發現，TikTok可能透過演算法壓制反共內容，影響美國人對中共看法。▲美國羅格斯大學研究指出，TikTok演算法會刻意淡化與中國有關的負面內容。（示意圖／翻攝自Unsplash）美國總

...測學獎： Katherine Creath 終生奉獻於光學量測和光學測試，就散斑干涉法、相位量測技術、干涉儀設計和開發演算法做出開創性的貢獻。 SPIE Dennis Gabor繞射光學獎：Zeev Zalevsky 對繞射光學和全像術貢獻良多，特別是在超解析度成

...到更多政治內容此外，Meta還表示，將在Facebook、Instagram和Threads上再次推薦政治內容，並計畫採用更個人化的演算法，根據用戶的互動偏好來推薦政治內容。Meta強調，這種方法將讓用戶更容易接觸到與自己關注點相關的政治議

...的靈活性，Autel的交流產品為企業、商業中心和住宅提供可靠、高效能的充電選擇。智慧雲端服務：由智慧演算法提供支援的集中式軟體平台，透過動態功率共用、即時監控和預測性維護實現全面的網點級管理。該平台還支

...中的噪音，並確保網站和應用程式完美呈現於使用者眼前。這個視覺人工智慧引擎現在採用自行開發的先進演算法來減低視覺噪音 (visual noise)，解決配置轉移的問題，並指出網頁上的重大變化，確保測試結果更加清晰準確。

...計近5年的年化報酬率更高達18.5%。張芷菱指出，檢視AI供應鏈中最重要的硬體設備就是伺服器，不僅決定AI演算法的執行速度和精準度，同時也影響了整個AI系統的穩定性，其中最關鍵的中、上游廠商皆屬於台灣供應鏈，包括

...遠距場合，X200 Pro的長焦鏡頭更帶來宛如第一排的臨場感體驗，透過30倍錄影放大倍率與自主開發的超分辨率演算法，精確增強畫面細節與輪廓，使遠處偶像彷彿近在眼前，放大也超清晰！郭富城一拿在手上也被現場不少歌迷

...衝回便利商店尋求協助。在店員和店長確認包裹的錯誤後，她靈機一動，將事件分享到Threads，希望藉助平台演算法的威力尋找原包裹主人。沒想到僅花不到一天，就順利找到另一位取錯包裹的鄰居，雙方約定在711門口完成包

...巨量資料中快速掌握事件的來龍去脈；群中存在較高的議題相似度，群間則有較低的相關度；分群結果透過演算法抽取具有代表性的片語以呈現概念的意義。看更多文章📌 數位新聞這裡看！　💡

...者Check Point揭露新型態的macOS惡意軟體攻擊手法，攻擊者導入蘋果為作業系統內建防毒軟體XPortect提供的一種演算法，從而干擾防毒軟體運作，而能長時間於受害電腦活動

...若統計近5年的年化報酬率更高達18.5%。張芷菱指出，檢視AI供應鏈最重要的硬體設備就是伺服器，不僅決定AI演算法的執行速度和精準度，同時也影響整個AI系統的穩定性，其中最關鍵的中、上游廠商皆屬於台灣供應鏈，包括G

...動化流程，各行業正努力在數位轉型浪潮中脫穎而出。然而，成功運行 AI 應用並不僅僅依賴於強大的模型或演算法，高效的基礎架構、網路傳輸以及全面的安全策略，更是不可或缺的三大核心環節。由所推出的全方位 AI 解

...模型方面的自然語言處理職位數同比成長111%，深度學習職缺增加61%，機器人演算法職缺增加76%，自動駕駛的智慧駕駛系統工程師增加49%，導航演算法增加47%。值得注意的是，報告中提到，2024年上半年，自然語言處理職位的平均

...薪AI職位解析 1.機器學習工程師：AI發展的中堅力量機器學習工程師是AI領域的核心人物，他們設計並實行演算法，使系統能從數據中學習，應用範圍涵蓋推薦引擎、預測分析和欺詐檢測等領域。這類職位年薪可高達20萬美元

...可能面臨政治與經濟上的挑戰。米勒說，人工智慧（AI）發展的主要推動力是運算能力，而非單純依賴數據或演算法，這意味著AI技術的提升很大程度上依賴於高效能運算硬體。他表示，美中兩國爭奪AI主導權的競爭，同時暴露

... 他還說：「我們可以同時建立架構、晶片、系統、函式庫和演算法。如果你這樣做，那麼你就能比摩爾定律更快推進，因為你可以在整個堆疊上進行創新。」（文/中央社）標籤