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2020年CIO必看10趨勢 (數位身分證(New eID) (應用 (立碼驗 (新光銀行和票交所、便利商店合作，讓沒有晶片讀卡機或是因相容性而無法…

- - - - 以和諧共用為原則，調適5G專網和警消業務
    - - 解決商用網路常見的塞車問題
      - 避免資料外洩風險
    - - NCC審核
    - - BMW
        
        長期目標是為全球各地工廠建立5G專網
        
        加快工廠內的資料交換及分析
      - Mercedes-Benz
        
        建立專為汽車生產使用的5G網路
        
        56工廠
- - - - 姓名、統一編號、出生日期、相片,結婚狀態,製證日期、應換證日期、證件號碼條碼、統一編號條碼、機讀區
  - - - 新光銀行和票交所、便利商店合作，讓沒有晶片讀卡機或是因相容性而無法使用晶片讀卡機的民眾，在線上申請電信業者的服務後，填寫相關個人資料，再帶著手機上的QR Code到附近的便利商店，利用便利商店的多媒體機臺，如全家的FamiPort或萊爾富Life-ET，掃描手機的QR Code呼叫出先前填寫的個人資料，再插入金融卡或自然人憑證到多媒體機，線上完成身分驗證
    - - 通過TWID的介接，串接第三方服務業者，當郵政儲金帳戶使用者申請電子支付帳戶、手機門號、保險等服務，不需要臨櫃辦理，線上就能通過身分驗證。
    - - 成為多因素驗證的方式之一
- - - - 透過配置檔或參數設定，上傳訓練用的資料，就可開始進行模型訓練
  - - - 可作為日後手動修改的參考
- - - - 以K8s為基礎打造
      - 排除VM的支援，可部署於GCP中的GKE服務，或企業機房的GKE On-Prem，執行應用程式
      - 可執行及管理部署於AWS和Azure等第三方雲端服務上的工作負載
    - - 以K8s為基礎的Red Hat OpenShift支撐
      - 企業可在傳統機房、私有雲、公有雲和整合式一體機等環境部署，該依企業常見需求打包多個IBM軟體的多項服務套件。
    - - Tanzu
        
        可管理任何環境中的K8s，包括AWS、Azure、GCP、IBM雲
      - 新版vSphere由K8s主管
    - - 用K8s打造
      - 讓用戶可部署Azure服務在任意位置，並能透過單一介面，管理任何基礎設施上的K8s叢集
- - - - 事件關聯分析，就是透過演算法與NLP等技術來分析歷史資料，將看似無關的事件分類，進而找出事件的關聯
      - 透過AI來觀察、監控的作法，可以從簡單的視覺化與數據分析，逐漸到複雜的異常檢測、RCA，甚至更進一步提供異常預測、異常防範與避免
    - - 用數位助理來取代人力或網頁表單
      - 透過NLP、OCR等技術自動分類或辨識通報事件的內容，或自動爬梳歷史紀錄，提供參考處理方法給負責故障排除的維修人員
      - 串接自動化功能來協助用戶執行簡單作業，如重置使用者密碼、安裝或更新軟體等，來更快速恢復IT功能。
    - - 透過自動化來取代IT人員重複性的維運工作
      - 降低大量人工作業的成本，並釋放人力到高度手動、耗時且容易出錯的任務中
      - 機器人流程自動化RPA（Robotic Process Automation）也正是AIOps的入門型態
      - 利用演算法、AI來優化自動化的過程，找出更好的作業方式
- - - - 星展銀行與 EZTABLE的合作，將銀行App與網路餐飲平臺透過API串接，在星展Card+ App中推出找餐廳的功能，結合EZTABLE平臺，讓消費者找到所需餐廳，並可直接使用星展信用卡預付訂金
    - - 國泰人壽與ezTravel（易遊網）合作申請的保險監理沙盒案，透過Open API讓易遊網的會員，在平臺購買旅遊行程的同時，還能直接加購旅平險
- - - - 型號
        
        N57
        
        最大運算力可達2TOPS
        
        N37
        
        1TOPS的算力
        
        N77
        
        先前稱為ARM ML處理器
        
        提供每秒4兆次的運算（TOPS）
      - 支援主流神經網路架構，包括CNN與RNN
      - 可用於圖片分類、語音識別與NLU的應用
      - 支援8位元與16位元整數資料類型
      - 專門鎖定行動AI、ML推論的運算需
    - - 內建雙核NPU
    - - 機器人專用的GPU硬體套件
      - 效能為14 TOPS
    - - 4.5 TOPS
    - - 結合自家邊緣運算設備專用的ML加速器架構Edge TPU