的確有很多吐槽點
:laugh:

除非AI能避免颱風生成，下大雪，起濃霧.....
飛機誤點大部分是基於安全是人類刻意讓其發生的，難道有AI就可以硬飛，強迫起降....除了對岸強國，動不動就封鎖香港附近空域軍演，這種可以靠AI主動避開香港轉機機票定位....

至於台積電....現在一堆機台都是在這波AI流行前都已經設計製造出來的機台...嗯，之前都不用生產了 :think:

2023-02-06 AI務農3》智能溫室 點子王的「肥水」豔驚鴻海！張耿赫改良慣行農法，小黃瓜產量激增數倍

張耿赫又更進一步研發自動環控系統，運用溫室內架設的溫溼度感測器、土壤感測器等設備，
配合遠端監測及遙控功能，針對水、肥配方即時調整。
這套智能養液栽培模式，可以適應現今劇變的氣候環境，
也讓張耿赫在聯發科第3屆「智在家鄉」數位社會創新競賽中，從400多個競爭隊伍中脫穎而出，獲得首獎。

他強調，自己也是從慣行農法轉型到智慧農法，因此知道農民轉型的心理障礙在哪裡。
他鼓勵農友一步步來，先從暗渠系統做起，再視需求決定是否進階到智能養液與環境控制，
「暗渠算是基礎設備，做了絕不會浪費，因為可以改善排水與土壤鹽化的問題。」

張耿赫說，用慣行農法還是可以種出漂亮的水果，但為何邀請溫室技術一流的荷蘭人來看嘉義的溫室，他們都不想看？
「因為還是用慣行農法在做，看不到數據要如何討論？」他希望透過示範與講解，
讓其他農友了解如何去跟廠商溝通需要的設備，「不是廠商推銷什麼智慧農業系統，就要農民全盤接受，」他語重心長地說。

你知道有種東西叫做排名嗎？

沒有台灣...2023年全球最準點的航空公司與機場出爐！
https://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/4540461

航空數據公司Cirium資料顯示，2023年全球最準點的航空公司，是哥倫比亞航空（Avianca Airlines），其準點率達到85.73%，而亞太地區則是以日本的航空公司表現最優秀，全日空（ANA）和日本航空（JAL）的準點率分別是82.75%和82.58%，位居亞太地區前2名。

根據Cirium數據，飛機若比預期時間超過15分鐘以上抵達或離開登機口就是延誤，而哥倫比亞航空以85.73%的準點率，成2023年全球最準點航空公司，居次的是藍色巴西航空（Azul Airlines），其準點率為85.51%，第3名為卡達航空（Qatar Airways）的85.11%。

以地區來看，亞太地區的1、2名都由日本包辦，分別是全日空（ANA）和日本航空（JAL），第3名是泰國亞洲航空（Thai AirAsia），準點率為82.52%，印度廉價航空靛藍航空（Indigo）則以82.12%位居第4，第5名是紐西蘭航空（Air New Zealand）的79.68%。

亞太地區6至10名依序為嘉魯達印尼航空 （Garuda Indonesia）、新加坡航空（Singapore Airlines）、菲律賓航空（Philippine Airlines）、越南航空（Vietnam Airlines）和國泰航空（Cathay Pacific）。

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沒有颱風沒有下雨，其他航班正常，就你這家誤點，你沒遇過？

我感覺現在甚麼都要冠上AI就對了，就像幾年前文創一樣，甚麼都要冠上文創。

自動控制也要冠上AI就對了。電梯PLC控制=也可稱AI電梯?...AI射出..AI夜市.AI夾娃挖機.... :jolin:

AI定義太模糊的關係

機器學習算不算AI？那怎樣程度機器學習才算AI？

如果只是傳統的寫程式控制電梯，那當然不算AI

如同前面網友質疑台積電生產設備在AI之前就存在

這些設備不用AI也能運作，如何導入AI更好的管理？

電梯、夾娃娃機說實在都太小咖，沒價值也沒必要導入AI

真正的AI應該要有學習過程，而且可以反饋提升效率

背後需要龐大的運算量，沒有超算中心等級規模就不夠大

台積電tGenie 帶頭掀AI革命
https://www.ctee.com.tw/news/20231204700138-439901

在20年前讀研究所時

最多就是甚麼Fuzzy控制

有些只是寫程式讓電腦去分析最佳解

一旦寫好 就是幾個固定解

AI相關討論 國內是近十年才產生相關系所

別以為用大數據分析就可以稱之為AI

那不過是皮毛

就像你做一台登月車出來

就說自己已經有登月科技

這會不會太好笑

:laugh: :laugh: :laugh: :laugh:

菁英哥你會卡住這是很正常的。任何人都會

至於老人們的經驗要轉換目標發表，不建議過度理解程式撰寫

產業專家與程式設計人員應該是合作夥伴
不是指導。
你要尊重另外一個領域專家，
老人們開會，應該都是討論多方領域的合作議題


照你前述說的需求，應該不會有什麼電腦專精人員，
會採用類似AI的架構。

最多就是多維度的參數設定與提供這些參數設定的模型產生的答案。

菁英哥的能力也只能給個別一個唯一解。
Fuzzy，那是資深技術員才具備的技能，
菁英哥太一板一眼就不勉強

電梯有AI好像也不錯
這邊的電梯爛死了

按超過三個樓層有機會全部跳掉

按了下樓招呼電梯,進電梯過程還來不及按樓層,結果樓上的也叫電梯,電梯變成上樓

不是某個小程式寫太爛就要搞AI...

AI搞下去，每一層要有人員感測設備，甚至人臉識別
最好還要有住戶資料，背後還會蒐集每個住戶的使用時段
之後就能自動判別誰優先、怎麼安排樓層最有效率

如果電梯只有兩三部
電梯再智能也沒有用

目前的作法
多台電梯連控之後
每個人搭電梯都需要過卡（可能是智慧卡或是QR CODE）
使用者要根據電梯系統的配給至指定電梯搭乘
電梯系統確實掌握目前叫號與搭載狀況
這樣才有辦法調配為最佳運量
此法需乘客配合

不然就是最簡單的
區分高低層與貨運電梯而已
超重就過站不停
智慧不到哪去