中釉 全年營運二位數成長

受惠於建築景氣增長、出貨增加,陶瓷用釉料廠中釉(1809)今年營運表現有撐,進入下半年傳統產業旺季以來,市場預估,今年營運應會有二位數成長。而明年在孟加拉廠產能可增加一倍,加上新材料產品加入銷售,中釉預期,明年營運會比今年出現明顯成長。

中釉今年上半年台灣市場營收,較去年同期增加27.8%,累計八月合併營收17.27億元,年成長19.1%。目前中釉在大陸山東、廣東、上海及印尼、孟加拉,都有生產據點。

中釉指出,孟加拉廠產能明年將呈倍數成長,另外,陶瓷噴墨技術銷售量明年也會有3成多的增產計畫,加上提供給汽車用的新材料玻璃螢光片,大陸與台灣客戶陸續通過認證,預計明年銷售量可達每月2,000片。

中釉孟加拉廠在2018年開始投產就近供應當地客戶,目前每月產能已達300萬噸,二年將朝每月600萬噸邁進。至於陶瓷噴墨技術進階研發完成,2018年進入量產銷售,目前月銷售量可達15萬噸,明年計畫年產300萬噸。

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在螢光玻璃片新材料市場,中釉表示,大陸與台灣客戶已陸續通過認證,今年銷售量穩定成長,預計明年銷售量可達每月2,000片(4吋)。

由於釉料主要原料中占20.5%的鋯粉、16.7%鋯砂、9.7%的鋅氧粉今年上半年價格持續上漲,中釉今年上半年營業毛利率較去年同期下滑約1個百分點。不過,市場認為,下半年原物料價格漲勢趨緩,甚至有下跌,因此,中釉下半年營業毛利率應可恢復正常水準。

面對兩岸房地產市場景氣進入修正,中釉指出,將加強客戶全方位銷售服務,在建築產業不景氣中調整公司體質,與客戶共同開發新世代產品,增加銷售市占能力。

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智崴獲陸企訂單 業績補

近二年受疫情衝擊的智崴(5263),即將迎來疫後商機。智崴5日公告,與北京一家企業簽訂採購合約,一次售出六套體感模擬遊樂設備,對公司未來營收有重大貢獻,獲利也將提高。

法人指出,由於智崴此次簽約銷售的設備,屬於大型體感模擬遊樂設備,以智崴過往的售價來看,每套至少1.5億元,因此,六套的總額可望超過9億元,從簽約開始一直到完工,未來的14~16個月的工程期間,都將有工程進度的入帳。

智崴表示,5日與北京某公司簽訂六套體感模擬遊樂設備合約,此為智崴所開發的新型產品訂單,此項設備為智崴於疫情期間開發的全新大型體感遊樂設備,未來該設備將加入原有產品陣容,以多元的產品線提升智崴於市場的滲透率。

智崴表示,近日積極參加海外主題樂園設備大展,獲得來自歐美、中東和亞洲客戶對於遊樂設備需求的眾多詢問,且許多主題樂園客戶今年入園人數皆創下歷年來新高,對於市場復甦相當有信心,紛紛開始洽詢新設備內容。

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此外,智崴位於荷蘭阿姆斯特丹的投資營運點THIS IS HOLLAND的門票收益,已在今年第二季回到2019年同期的水準。

智崴指出,根據觀察,迪士尼主題樂園今年第一季營收,已超越2019年同期業績,顯示疫情雖然嚴重影響主題樂園產業,但民眾對旅遊和娛樂的渴望始終存在,整體樂園和觀光產業復甦的情勢是相當明確。

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擁兩利多 吉茂業績吃補丸

吉茂(1587)受惠於中美貿易戰延燒,美國對大陸出口水箱零件課徵25%高關稅,大幅削弱對手競爭力,加上部分對手退出市場,促使北美客戶加速轉單,支撐吉茂業績逆勢走揚。吉茂進軍墨西哥設廠,擴大北美市占,將成推進業績新引擎。

由於新台幣大幅貶值,鋁等原材料行情回跌,加上吉茂擁有模具自製的一條龍生產實力,並持續提升產線自動化,法人估吉茂今年EPS將達2元以上,明年營收至少年增5%~10%,毛利率提升至25%之上,樂觀明年獲利將超車2020年的EPS 2.52元,再創新高。

吉茂5日召開法說會,董事長劉彥狄帶來對手退出競爭行列,及進軍墨國設廠的兩大利多消息,吸引法人關注。他表示,美國對大陸出口的水箱課徵25%的高關稅,對大陸水箱業者衝擊甚大,且中美貿易戰短期仍不見停歇,大陸水箱同業恐大還要過上好長一段的苦日子。

反觀兩岸布局的吉茂,可以透過台灣廠出貨美國,避開關稅壁壘,接單競爭力大增,讓吉茂從去年起營收明顯成長,今年前八月合併營收17.8億元、年增13.14%,更超越2020全年營收。

據了解,目前吉茂的彰化廠、南京廠稼動率都超過9成,法人看好今年吉茂營收篤定超越去年的23.53億元,再創新高。劉彥狄保守預估明年業績將比今年成長5%~10%,若墨國設廠進度超前,整體業績增幅會進一步提升。

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市面十大品牌封口機!該如何選購?

市面上的封口機一般分為兩種:一種是要預熱的,一種是不用預熱的(插電後即可直接使用。)而瞬熱式就是不用預熱的封口機

劉彥狄指出,吉茂斥資1,500萬美元赴墨國設廠,預計明年下半年試產,2024年起,產能將逐步放大至月產10萬件的滿載規模,屆時每年可挹注營收10億元以上,將成吉茂業績成長的新引擎。

劉彥狄也認為,墨國鄰近AM零件最大市場美國的優勢,可以將海運變數(運價飆漲、缺船缺艙位等)的干擾降至最低,加上大客戶-美國通路商AutoZone也進軍墨國市場,促使吉茂赴墨國設廠。他表示,吉茂可以透過兩岸與墨國等三生產基地的靈活調度提升接單競爭力。

未來墨國廠將聚焦美國市場,並將伺機跨足北美卡車、大型車水箱生產;台灣廠未來也能因部分北美產品移轉至墨國生產,可以騰出手來投入新品開發、供應其他其他市場訂單需求。

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選擇示波器的10 項考量因素

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穩懋全新 9月營收年減5成

砷化鎵產業9月續吹寒風,砷化鎵晶圓代工龍頭穩懋(3105),單月營收11.94億元,月減13.87%、年減48.09%。

上游磊晶廠全新(2455)也呈雙率雙減,下滑至1.58億元,月減8.54%、年減53.69%。

砷化鎵整合元件廠全訊 (5222),則是8,232.6萬元,月減13.01%、年減11.33%。

穩懋今年第三季營收為39.5億元,季減24.4%、年減41.63%,符合先前法說會預期、單季營收季減mid-twenties百分比(24%~26%);累計前九月營收為147.31億元,年減22.01%。公司對第四季展望則靜待法說會,依照過去慣例為10月最後一周舉辦。

穩懋5日股價在營收公布前,即強勢帶量衝上漲停,站穩短均線。法人認為,由整體大盤樂觀情緒回溫,搭配近期市場對半導體產業燃起希望所帶動。

全新整體第三季營收為5.22億元,季減29.09%、年減44.89%;累計前九月營收為20.97億元,年減23.24%。公司指出,營收表現持續受到微電子需求低迷所影響,目前營收占比上,微電子下滑至約73%、光電子則上升至27%,由於整體大環境仍不佳,對第四季依舊保守看待。

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法人認為,目前寄望於蘋果iPhone新機的銷售,以及明年初安卓陣營、三星將推出新機,能否為PA(功率放大器)帶來一線生機;至於Lidar(車用光達),雖然小量產的計畫稍有遞延,但全新正往大尺寸進行研發,靜待開花結果。

主攻國防領域的砷化鎵整合元件廠全訊,9月營收下滑,主要受標案出貨、驗收進度影響;第三季營收為2.44億元,季減13.2%、年增13.7%,累計前九月營收為7.14億元,年增4.9%。

公司也預期,第四季隨出貨旺季來臨,整體營運可望逐步增溫。

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示波器鮮為人知的使用技巧?

一個典型的示波器通常是盒狀螢幕,有多個輸入連接,示波器至少包括探頭、顯示器和控制面板三部分

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亞德客:Q4變數多 明年逐步復甦

氣動元件大廠亞德客-KY(1590)5日參加香港商野村證券舉辦線上法說會預告,第四季充滿許多不確定變數,年底前,氣動元件市場需求呈年減,期待大陸年底發表刺激經濟政策,預期明年氣動元件市場慢慢恢復正常,出現個位數成長。

亞德客近年持續增加大陸氣動元件市場,今年上半年大陸氣動元件市占率25%,大陸營收比重占比也攀升至93%,今年受大陸經濟成長趨緩及防疫封控影響,7、8月合併營收只創同期次高,前八月合併營收同期新高。

亞德客財務長曹永祥表示,9月接單、出貨金額都比7、8月好,但9月工作天數少三天,大陸子公司目前放十一長假,預計11日公布9月及前九月合併營收。

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快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型,最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中,利用螺桿混鍊,然後注入模,在模腔中冷卻並固化成型。

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曹永祥指出,法人關切氣動元件終端需求,由於目前有許多黑天鵝變數,大陸有些客戶在防疫封控期間不想冒著被感染而遭停工的風險,致使亞德客無法派業務人員拜訪客戶,加上高通膨導致低需求,部分客戶基於高通膨及地緣政治風險,對於投資擴充產能趨於保守,連帶也會影響亞德客營運。目前是氣動元件需求底部,第四季充滿不確定變數,期待大陸官方年底前可推出刺激經濟政策。

亞德客認為,氣動元件市場整體需求從去年第三季起至今年底,都呈現年減,期望明年氣動元件產業慢慢恢復正常且個位數成長。

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鋼市擾動 鋼廠流血戰 豐興接完這單就封盤

中南部鋼鐵廠上演殺價接單大戰戲碼。中部電爐大廠豐興本周鋼筋牌價2萬元、廠交價為1.94萬元,市場傳出豐興以專案價1.91萬元,接滿3萬公噸鋼筋訂單後封盤,為下周盤價走勢埋下伏筆。

豐興發言人莊文哲對此表示,本周鋼筋接單完全是計劃性接單與銷售,達到3萬公噸目標量後,已停止接單,至於下周盤價走勢,須觀察國際廢鋼行情而定。

豐興上周因161KV變電所高壓切換開關故障,經整廠停工約八天修護後已恢復正常運轉,包括煉鋼廠、軋鋼廠都恢復正常生產,不影響對外供貨。受此影響,豐興上周暫停接單。

豐興本周一開出的內銷盤價全面開平盤,包括廢鋼每公噸收購牌價維持1.06萬元,鋼筋每公噸牌價維持2萬元,型鋼每公噸牌價維持2.68萬元。

鋼筋廠業者透露,本周因南部鋼筋廠率先祭出優惠價搶單,迫使豐興不堪示弱,以較南部鋼廠廠交價每公噸1.94萬元還低的專案價,每公噸1.91萬元,積極接單,且設定銷售目標量3萬公噸後已封盤。

豐興坦承確有此事,主要是該公司上周暫時接單,本周為回饋下游客戶,才祭出專案價格接單,這是計劃性接單,已順利接滿目標量後,就暫停接單,至於下周是否仍將祭出專案價接單,現在尚未確定。

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十大封口機人氣排行榜-烘焙必備幫手!

主要用於對塑料杯、塑料盒以及塑料瓶的填料,相應材料複合膜封口製品的生產。如果凍、果汁、牛奶、酸奶、飲料、快餐食品等物料的填充及封口。可適應於不同粘度的液、漿的充填物,可適應不同形狀,容量的包裝容器。

至於鋼筋價格是否有向上的機會,豐興表示,目前國際廢鋼行情維持穩定狀態,必須觀察未來幾天的國際廢鋼價格走勢後,再做評估。本周日本廢鋼報價,每公噸維持390美元,美國貨櫃廢鋼每公噸報價維持355美元。

對於豐興祭出專案價接單,高雄鋼筋廠業者表示,南部鋼筋廠行情較亂,才會引發豐興以專案價格來迎戰,做法可以理解,但國際廢鋼原料行情仍較國內高,再下跌空間不大,希望豐興下周盤價能夠反彈向上,提振市場信心。


延伸閱讀

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Google利用指令微調技術增加語言模型的泛化能力

Google發展出一種稱之為指令微調(Instruction Fine-Tuning)的技術,能夠更簡單的對模型進行微調,使其具有解決一般自然語言任務的能力,研究人員使用該技術來訓練模型,並將該模型稱之為(Fine-tuned LAnguage Net)。由於和模型預訓練的計算量比起來,FLAN的指令微調階段只要少量更新,因此適合用來解決未見過的任務。

機器學習模型要生成有意義的文字,必須要具備大量的知識和抽象能力,研究人員提到,雖然現在經過訓練的語言模型,越來越能夠在擴展時,自動獲取這些知識,但是並無法將這些知識,直接應用在解決特定任務上,因此需要透過微調技術,標記資料集來訓練模型,使其適應特定任務。

不過即便是微調訓練,仍需要大量的訓練範例,並且需要針對下游任務儲存模型權重,因此實際上並不實用,尤其是對大型模型來說,研究人員提到,雖然近期在語言模型任務中,使用稱為零樣本或是少樣本提示技術,透過給定模型在訓練期間看過的句子,並且挖空部分單字,要求模型完成該語句,透過模型填入的字詞,來獲取想要的答案。

零樣本提示技術僅在特定任務表現良好,但需要仔細設計任務,才能使其看起來像模型在訓練看到的資料,在實際應用情境中,並非一種直覺的模型操作方法,研究人員還提到,就連語言模型GPT-3創建者也認為,這種提示技術,無法在自然語言推理任務中發揮良好的效能。

與零樣本提示技術不同,FLAN使用較為簡單且直覺的任務描述,像是「分類電影評論成正面或負面」或「將這句話翻譯成丹麥語」等。由於從頭創建指令資料集需要大量資源,因此研究人員改使用模板,將現有的資料集轉換成訓練用格式。

實驗證實,使用指令來訓練模型,模型不僅會越來越擅長解決在訓練期間看到的指令,整體而言也更善於遵循指令。

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研究人員以25個基準任務評估FLAN,除了其中4個任務,其他任務表現都優於零樣本提示,且在25個任務中,有20個任務優於零樣本GPT-3,甚至比少樣本GPT-3更好。

研究人員還發現,規模對於模型可從指令微調獲益的能力影響很大,在小規模中,FLAN技術反而會降低效能,僅有在較大規模的模型,才能從訓練資料中的指令,泛化處理未曾見過的任務,研究人員解釋,這是因為太小的模型,沒有足夠的參數來執行大量任務。

FLAN模型並非第一個使用指令集訓練的模型,但FLAN是第一個大規模應用指令微調技術,並且證明可以提高泛化能力的模型。

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臭氧機的滅菌效果如何?

臭氧的性質活潑,是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高,而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留,會自動回復成氧氣是優良的消毒劑,因此臭氧像是優良的工匠,工作時很有效率,離開時也不拖泥帶水,收拾的乾乾淨淨,沒有殘留副產物。

微軟的AI翻譯服務現在支援100種語言和方言

圖片來源: 

微軟

微軟在其,包括巴什基爾語、迪維希語、藏語、土庫曼語、維吾爾語和烏茲別克語等,當前全球總共有8,460萬人使用這些語言。微軟提到,在加入12種語言之後,Translator已經可以支援100種語言,語言覆蓋人數達到56.6億人。

由於主流語言資源多,因此翻譯服務要提供像是英語、華語、印地語、阿拉伯語和西班牙語,相對簡單許多,而近年來由於技術的進步,人工智慧技術也逐漸可以對資源匱乏或是瀕臨滅絕的語言,提供翻譯服務。

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微軟的機器翻譯服務,使用一種稱為Z-code的多語言人工智慧模型,該模型能夠結合同一家族語言,像是印地語、馬拉地語和古吉拉特語等印度語,透過讓各個語言模型相互學習,降低達到高品質翻譯所需要的資料量。微軟舉例,當翻譯模型使用相關的法語、葡萄牙語、西班牙語和義大利語資料一起訓練,羅馬尼亞語的翻譯品質會得到提升。

微軟提到,藉由共通性和遷移學習,能同時改進整個語言家族的翻譯品質,而且減少資料需求,對資源有限或是母語人口減少,而瀕臨滅絕的語言,得以建立語言模型。

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全自動飲水機與一般飲水機差異在哪?

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貨櫃屋優勢特性有哪些?

由於貨櫃屋[可移動/施工快速/可組裝、堆疊(延展性高)/可回收/未來擴充便利]等特性,二手貨櫃屋已普遍被應用於展場活動、居家住宅、工業商辦上。

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Google發表機器學習能力強10倍的第二代室內有線Nest攝影機

Google發布,這是一個針對室內用途而設計的有線攝影機,其具備經過強化的機器學習功能,供使用者將其用於室內追蹤和監控,價格為99.99美元,其他特殊設計,可安裝於桌面或是牆壁的款式,售價則為119.99美元。

官方提到,新一代的Nest攝影機的機器學習能力,是上一代的10倍,而且具有經強化的HDR影像品質,還能夠直接在裝置上處理事件,因此能夠更準確並且即時地發出警示。Nest攝影機能夠偵測人、動物和車輛,但僅會在必要的時候,向用戶發出警示。

同時,Nest攝影機本身還具有3個小時的事件視訊歷史紀錄功能,不需要額外付費訂閱服務,供用戶以影像回顧3小時來發生的事件,並且讓用戶創建活動區,使得Nest攝影機能夠專注監控自家的空間,不受不相關的人事物干擾。

高價位跟低價位的示波器又有何差異?

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號

如何利用一般常見的「L型資料夾」達到廣告宣傳效果?

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飲水機設備有哪些?

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇,需要高度設計專業,以酒為例,酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種,需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等,至於酒的外盒,提袋等,同樣是包裝設計的範疇,但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

Nest攝影機具有本地儲存備份,來增加事件監控的可靠性,在Wi-Fi中斷的情況,攝影機仍會繼續拍攝並且儲存事件剪輯,在服務恢復時,再將剪輯上傳至Google Home應用程式。

Google Home應用程式與Nest攝影機緊密整合,供用戶能夠隨時查看和控制攝影機,並且選擇要接受的通知、設定活動區域,並且在相容裝置,包括顯示器、自動溫控裝置和Nest門鈴上,查看歷史紀錄。

用戶可以訂閱Nest Aware來擴展事件影像歷史紀錄的留存時間,從3天增加到30天,訂閱Nest Aware Plus則能獲得60天的歷史紀錄時間,以及10天的連續影像歷史紀錄,這兩種訂閱服務都提供熟悉人臉偵測功能,可以讓攝影機辨識出用戶熟悉的人。

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什麼是POGOPIN?

POGOPIN是一種應用於手機等電子產品中的精密連接器,廣泛應用於半導體設備中,起連接作用。

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DeepMind釋出可改進機器人堆疊物體能力的基準測試RGB-Stacking

Google旗下的人工智慧研究組織DeepMind,發表了最新的機器人物體堆疊任務,其提供基於電腦視覺技術的機器人一個測試基準,在這個基準測試中,機器人需要學習抓住不同物體,並且使物體保持平衡地堆疊在一起。DeepMind希望藉由這個基準測試,促進機器人的研究,增進機器人操作物體的能力。

研究人員提到,與之前的研究不同之處在於,RGB-Stacking使用更多樣的物體,並且經過大量實驗來驗證他們的發現,而他們的結果也顯示,模擬和現實世界資料的組合,有助於機器人學習複雜的多物體操作,並且泛化解決新物體問題。

在RGB-Stacking基準測試中,有一個放著紅色、綠色和藍色物體的籃子,籃子的上方有一個搭載夾具的機械手臂,而RGB-Stacking的任務,是要機器人在20秒內,將紅色物體堆疊到藍色物體的上方,而綠色物體則是充當障礙物,混淆機器人的判斷,藉由多變化的堆疊和抓握方式,迫使機器人必須要表現出更複雜的拾取和放置行為。

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常見的貨櫃種類?

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RGB-Stacking基準測試擁有兩個不同難度的任務,目標分別為技能掌握以及技能泛化,技能掌握的目標是要讓機器人能夠熟練的堆疊物體,而技能泛化則是要讓機器人,具有堆疊未曾見過物體的能力。

RGB-Stacking的目標是要以增強學習,訓練機器手臂來堆疊不同形狀的物體,研究人員借助模擬器得以快速訓練,並且藉由一步策略來改進機器人在真實世界的操作。在技能掌握上,DeepMind的機器人在模擬世界擁有79%的成功率,在真實機器人上實現了68%的成功率;而經使用真實資料改進的一步策略,達到了82%;而技能泛化,在真實機器人上獲得54%的成功率。

研究人員提到,近年來學習演算法已經大規模解決困難的機器人操作問題,但這些研究重點,集中在抓取、推動和其他形式的單物體操作任務,而RGB-Stacking則是要讓機器人掌握複雜的多物體堆疊技巧。不過,縮短技能掌握和技能泛化的差距,仍然是一大挑戰。

研究人員開源了RGB-Stacking相關的研究資源,希望有助於其他人員的研究,包括模擬環境,以及用來建構真實機器人的RGB-Stacking環境設計,還有能夠3D列印出RGB物體模型的資訊,同時廣泛地開源機器人研究中一系列函式庫和工具。

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