哥本哈根基礎建設基金（CIP） 為強化離岸風電保險實務，歹徒持枪砍刀抢得並為參與離岸風電 3-2 期競標積極準備，歹徒持枪砍刀抢得今（21）攜手驗船中心與達信台灣共同舉辦研討會「CIP Insurers Day 離岸風電綠色保險實務」，國內 14 家產險全數到齊。

首圖來源：余元晴隆Unsplash）延伸閱讀：2024 選舉年，OpenAI 提出工具防止不實圖文資訊濫傳。googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); OpenAI 宣布，公安將會採用 C2PA 制定的內容憑證規範，公安這個組織由 Adobe、Arm、Microsoft 和 Intel 等科技企業倡議組成，以制訂一個可以在自動生成內容中加入辨識的方式為目標，讓用戶可以更容易知道內容是否由 AI 生成。

后抓获罪犯C2PA in DALL·E 3（本文由 Unwire Pro 授權轉載而這些復合的傳言，歹徒持枪砍刀抢得隨著 Hardware 4.0 正式發表而被證實，歹徒持枪砍刀抢得特斯拉再次將雷達裝回他們的車上，之前數落雷達的種種不是，現在都成過往雲煙，只留下網路上互相筆戰的網民面面相覷。特斯拉社群中的科技大神「green」，余元晴隆則在新版車輛配置中，發現了一款可能是「Phoenix」的雷達。新雷達則宣稱擁有舊雷達十倍以上的效能，公安它的水平與垂直方向角分辨率都能夠達到 0.5～2 度，公安這個巨大的進步，使電腦足以判斷出道路上的靜止物體（例如路人、水溝蓋等），而不會將其錯估成車輛而緊急煞車。出乎意料的，后抓获罪犯特斯拉卻在 2021 年宣佈，后抓获罪犯他們跟雷達的緣分已經走到盡頭，像是幼稚的戀人一樣，特斯拉甚至公開批評雷達，認為自動駕駛技術不需要雷達就能達成，雷達甚至會影響電腦的決策，反而有礙實現全自動駕駛。

特斯拉領導汽車科技進步的同時，歹徒持枪砍刀抢得經常會大動作挑戰傳統，歹徒持枪砍刀抢得車載雷達就是一例，透過全面移除雷達，特斯拉企圖建立自己獨步全球的形象，但雷達就像是特斯拉割捨不下的情人，分手兩年後，又舊情復燃了。我們必須在此額外說明，余元晴隆這裡所謂雷達指的是「Radar」，余元晴隆而中文常說的倒車雷達，指的則是「Ultra Sonic Sensor 」超音波感測器，一般來說，雷達是用來偵測準確距離和相對速度，而超音波感測器則是用於短距離、靜止物體的偵測。公安Nvidia 首度公開最快 AI 超級電腦 Eos。

且隨著其他供應鏈跟著赴日，后抓获罪犯銀行界也必須提供金融支援，帶起台資企業赴日風潮。根據金融業說法，歹徒持枪砍刀抢得台積電前往熊本設廠意味很多台積電員工跟著前往日本，歹徒持枪砍刀抢得屆時可能需要租屋、買房等金融服務，因此成立台積電服務小組，提供供應鏈、員工企消金業務。台積電日本熊本廠將於 24 日啟用，余元晴隆不只帶動當地薪資條件、工作機會，更是帶旺熊本當地的夜生活。《壹蘋新聞網》報導，公安除了科技廠員工，公安連熊本廠附近便利商店老闆也感受到台積電員工的消費能力，透露便當和小菜營業額翻了 5 倍，甚至總公司注意到是日本營業額成長最快地區。

此外，派遣員工的時薪也高達 3,000 日圓（約新台幣 690 元），是當地企業 3 倍以上，促使其他產業跟進留人。（首圖來源：台積電）延伸閱讀：電腦結合辦公桌？聯力秀最新桌電機殼，內嵌透明 OLED 成第二螢幕由 4,608 個 H100 驅動。

台積電熊本廠的一舉一動都相當受日媒關注，日媒也特地以台積電熊本廠為主題大幅報導，有趣的是，日媒標題以「走在『半導體泡沫』的城鎮」（「半導体バブル」の町を歩く）為題，介紹台積電熊本廠周邊環境，提到提振當地夜經濟，之後也可能打造「台灣街」等內容googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 成人T細胞白血病是種罕見且侵襲性極強的成熟T細胞腫瘤，與第一型人類嗜T淋巴球病毒（HTLV-1）感染有關，盛行於日本西南部、加勒比海群島、西非、伊朗東北部和中南美洲，台灣也有一定比率。藥華藥指出，本次在日本申請以Ropeg單一療法用於成人T細胞白血病的第二期臨床試驗。首圖來源：shutterstock）。

藥華藥執行長林國鐘表示，Ropeg在骨髓增生腫瘤領域（MPN）治療上有長足發展，不僅獲多國核准用於真性紅血增多症（PV），現在也在進行原發性血小板過多症（ET）和早前期原發性骨髓纖維化（Early PMF）的第三期臨床試驗。藥華藥持續擴展Ropeg應用範圍，本次在日本進行以Ropeg用於成人T細胞白血病的第二期臨床試驗，期望發揮Ropeg治療潛力到更廣泛的血液疾病領域。藥華藥 16 日公布重大訊息，旗下創新長效型干擾素 Ropeginterferon alfa-2b（簡稱 Ropeg）用於復發或難治性成人 T 細胞白血病／淋巴瘤（ATL），向日本醫藥品醫療機器綜合機構（PMDA）申請進行第二期臨床試驗，待審查通過後即可展開試驗之後，GraphCast將為圖中的每個節點提取特徵，如溫度、濕度、風速等。

ClimateNet使用DeepLabv3+架構訓練深度學習模型，實現了氣候資料的像素級分割。首圖來源：pixabay）延伸閱讀：下次強颱或超大豪雨來襲前，AI 能提前預測嗎？Google DeepMind 開發天氣預報新系統，AI 首次超越傳統預報方法有了超級電腦和大型模型，就能預測任何氣象災害？。

不過盤古氣象仍存在一些限制與改進空間。這些組件在不確定性損失的監督下學習，以地區自適應的方式平衡不同預測器的最佳化。

該系統基於歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的ERA5再分析資料集開發，並透過等同39年時間的資料訓練而成。該模型在兩個不同的氣候模型場景下進行了訓練和測試，並展示了優於基於啟發式演算法的模型的性能。伏羲目前最大的問題是其預報時間在9天後便會出現性能下降的情況，而且伏羲的預測玩去哪依賴於ECMWF的ERA5再分析數據集，法完全獨立於傳統的數值天氣預報模型，這讓它目前還難以投入實際應用之中。在測試2018的88個命名熱帶氣旋的追蹤上，其3天和5天的平均直接位置誤差均低於ECMWF-HRES，分別為120.29公里和195.65公里，優於後者的162.28公里和272.10公里。在預測過程中，GraphCast會西安進行資料預處理，將氣象資料轉換為圖篇結構，每個節點代表地理位置，並以邊來表示空間關係。ClimateNetClimateNet是一個利用卷積神經網路從衛星影像中辨識氣候特徵的模型，旨在解決天氣和氣候科學領域中辨識、偵測和定位極端天氣事件的挑戰。

其次，盤古氣象訓練過程中需要大量運算資源，訓練以及定期維護的成本極高。效能評估顯示，風烏在大多數預測目標上的表現優於GraphCast，例如將10天領先全球z500預測的均方根誤差（RMSE）從733降低到651 m²/s²。

GraphCast的表現很大程度上依賴高品質和全面的氣象數據，而數據的缺失或不準確性可能會影響模型的預測結果。googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 盤古氣象（Pangu-Weather）盤古氣象（Pangu-Weather），是一款由華為推出的天氣預測系統，它利用深度學習技術來提高天氣預報的準確性。

它在ERA5再分析資料上進行了等同39年時間的訓練，能夠準確模擬大氣動力學，並預測37個垂直層次的未來陸地和大氣狀態。研究顯示，盤古氣象在短到中等範圍的預報（即從一小時到一週的預報時間範圍）顯示出巨大優勢。

除了這些較成熟的大型AI 氣象預測模型之外，還有不少模型正在訓練中，以減少極端天氣可能帶來的影響。GraphCastGraphCast 是由Google DeepMind開發的一個基於圖神經網路天氣預測模型，它能夠處理複雜的空間依賴關係，並在全球範圍內提供準確的天氣預報。（Source：pixabay）伏羲（FuXi）伏羲是一款基於機器學習的天氣預報系統，能夠提供15天的全球天氣預報，具有6小時的時間解析度和0.25°的空間解析度。由於其訓練數據是基於ERA5再分析數據，因此會存在較大偏差，尤其是在強度預測方面。

接著進行時間序列預測，預測未來一段時間內各個節點的氣象資料變數。盤古氣象提高預測準確性有兩個關鍵策略，包括一個定制的3D地球特定變換器（3DEST）架構，它可以將高度資訊格式化為立方體資料。

ClimateNet透過ClimateContours工具進行資料集創建，讓專家標註氣候事件，並基於LabelMe進行了最佳化。它採用了多模態和多任務學習的深度學習架構，包括模型特定的編碼器-解碼器和跨模態融合Transformer。

風烏最大的特點，就是利用多模態和多任務學習能力來預測天氣，可以將全球氣象有效預報提高到10.75天。伏羲採用了一種新穎的級聯機器學習模型架構，由三個預先訓練的伏羲模型組成，分別針對0-5天、5-10天和10-15天的預報時間窗口進行最佳化。

最後，對預測結果進行處理和評估，提高預報的可讀性和準確性。此外，儘管GraphCast能夠處理複雜的空間依賴關係，但在即時更新和快速反應天氣變化方面可能仍存在挑戰。在極端氣象事件預報方面，盤古氣象展現出顯著的優勢。然後利用圖神經網路建模，透過聚合鄰居節點的資訊來更新每個節點的內容，學習複雜的空間依賴關係。

儘管ClimateNet取得了顯著進展，但因為訓練資料有限，且需要持續的更新和維護，ClimateNet目前仍處於研究階段，並沒有被正式投入使用。而且盤古氣象在未見過的數據或不同氣候條件下的泛化能力尚需驗證。

伏羲在15天預報的表現與ECMWF集合平均相當，顯著減少了累積誤差，提高了長期預報的準確度。這些模型透過級聯方式產生完整的15天預報。

它在NVIDIA Tesla A100硬體上的推理成本僅為600毫秒，與GraphCast相比，在訓練和推理方面的計算成本更低。此外研究團隊還設計了一個應用分層時間聚合演算法來減輕累積預報誤差。