電腦與通訊/CCL Technical Journal
工業技術研究院電腦與通訊工業研究所,正常發行
選擇卷期
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由數位時代雜誌主辦，以探討跨界、交融、創新之產業發展的「Future Commerce未來商務展」已邁入第五年，2019年以「Unlock the Limits」為主題，全面解鎖未知的商業想像，讓科技融入血液，創造商業鍵結與接軌國際市場的可能性。今年在未來商務趨勢論壇中聚焦於五大趨勢新觀點：新商模、新科技、新管理、新行銷、新體驗，遠東集團綜效暨零售規劃總部執行長李靜芳也受邀出席談論「科技翻轉新零售體驗」，與現場新創團隊共同探尋更多新可能、新市場以及開創產業新機會！
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高齡化的浪潮湧起、少子化的推波助瀾，帶來照顧需求的遽增；而照顧人力短缺、照顧品質的追求，也開啟科技界與長照界跨領域的合作契機。在不同專業的思維交流與攜手合作下，雖開展了創新的服務模式，但也碰撞出對長照服務智慧化的挑戰與深度意義的省思。
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從Amazon Go於2018年正式對外營運以來，無人商店一直都是十分熱門的議題，包含無人超市、無人貨架、自助結帳系統，就連傳統的自動販賣機也新增了聯網與行動支付的功能，各種無人零售模式在市場上紛紛出現。然而隨著Amazon Go擴店放緩，中國無人貨架業者相繼退出市場，自動販賣機的成本仍然偏高，顯示目前的商業模式與技術成熟度仍不足以達成獲利目標。本文將從智慧貨架的發展現況與結帳技術的比較中探討目前所面臨的挑戰，並提出可行的解決方案。
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近年來，電子商務消費行為成長快速，在美國市場，由亞馬遜（AMZN－US）領導的網路購物在今年2月創下新的里程碑，其「非店面」或網路零售額的總市場占比有史以來首度高於一般實體通路銷售額。面對電子商務的浪潮，實體通路商店的生存空間將逐漸被壓縮，進而迫使實體商店業者加速其升級與轉型。同時新型態的零售體驗開始受到矚目與重視，除了以往業者著重的後端商品銷售（POS）分析之外，由各項先端科技所結合而成的智慧零售更是體驗與數據蒐集分析的關鍵。透過各類數位工具來取得並分析顧客之購物歷程與商品喜好，並運用各項技術升級與優化傳統的商業模式，以求在現有的基礎上進行升級與轉型，也因此帶動了一股智慧零售科技的發展。
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近十年來隨著資訊技術的進步以及企業對於數據價值逐漸有所認知，企業內部開始累積各式各樣的數據。然而現實的狀況是：1）數據分散在各個不同的數據庫；2）即便資訊已統整至一數據庫，卻不知如何應用數據產生對企業有用的正向價值；特別是後者，即是商業智慧（Business Intelligence, BI）要面對的重要課題。智慧零售就是透過商業智慧分析，從這些多而看似瑣碎的大批數據中，幫助零售業者了解其行銷的趨勢與盲點，找出顧客隱藏的資訊與擬聚顧客的方式，進而找到合適的商品銷售與活動設計，藉由個人化生產／行銷使企業得到更大的獲利空間。
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讓機器可像真人一樣用人類語言交談，一直是人工智慧的一個終極目標。因為人類的智慧就是透過語言進行傳遞：從一個人腦中的知識，形成話語傳遞出去，聽到或讀到的人，在自己的腦中以腦神經元的變化建構出新的知識。人類語言的原始形式就是說話－透過語音（voice）進行口耳之間的通訊。研究語音如何透過人類發聲器官來產生、如何藉由空氣介質震動的聲波訊號來傳遞、以及如何藉由耳朵到聽覺神經來接收，這些科學就稱為語音學（phonetics）。任何科學都會針對研究對象進行分析，以求其最基本單位。語音的最基本單位－單位語音、簡稱單音（phone），就是語音學研究標的。不同語言包含不同種類的單音，但語音是用來承載語意的媒介，所以在特定語言中具有分辨語意功能的語音單位，稱為音位或音素（phoneme）。這類從辨義功能來進行語音組合體系與法則的研究稱為音系學或音韻學（phonology）。
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少子化、高齡化與家庭結構改變，高齡獨居成為社會趨勢，黃金世代因仍具有傳統華人孝道觀念，對於與父母分隔兩地，無法陪伴關心、擔心獨居父母的安全、健康，是其生活中顯著的痛點；黃金世代父母則隨著身心退化愈需要子女更多的關心與生活協助。為掌握市場逐漸成長的新商機，亟需針對高齡長者發展兼具安全生活、關懷互動、社交娛樂及生活照顧服務等之新樂活整體解決方案，提供黃金世代透過手機APP便能得知高齡父母的作息近況，即時察覺長輩需要，噓寒問暖給予親情關懷；而高齡父母則透過語音互動及友善人機介面，獲得居家陪伴與照顧服務，以便利熟悉的用詞與口語指令便可與遠端子女及親友進行視訊通話或社交互動。而點對點視訊技術便是其中的關鍵技術。
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老人跌倒是公共衛生及其臨床重要的議題之一，不僅造成老年人的身體傷害、住院甚至死亡，也帶給醫療體系及家庭龐大的照護負擔。現行跌到偵測系統大多採配戴感測器方式進行分析，此類方法容易將日常活動當作誤判，誤判率較高，使用者也可能忘記攜帶或配戴，且配戴感測器容易造成身體不適以及成本較高等缺點。因此本研究採用不同於配戴感測器的影像式分析技術來觀察長者的活動異常狀態，跌倒事件偵測準確率可達86%。