【晶片的地緣政治】
台積電真的要去美國了!
今天,台積電正式宣佈,將在亞利桑那州興建5nm製程的先進晶圓廠,預計2021年動工,2024年量產。
台積電原本在華盛頓州就有設廠,但規模與製程均非公司主力,這次在美國一口氣投資120億美元,並採用2022年才達到全產能的5nm製程,也就是這座廠將是台積電全球佈局中非常重要的一環。
先前台積電對赴美投資說法一向保守,但這樣的宣布卻並不讓人意外,因為世界早已起風多時。
去年,在台積電運動會上,台積電創辦人張忠謀提醒,「世界局勢變相當多,這世界已經不能說是安寧的世界,當世界不安寧,台積電將變成地緣策略家的必爭之地」。
而他的接班人劉德音則說: 「要獨立於地緣政治中,光靠一間公司不夠,台灣本身政治也是重要考量,將持續與政府配合,確保台灣重要企業能在地緣政治中,維持台灣最大利益。」
台積電最後還是順勢乘上了這陣風,因為他們沒有太多的選擇。
#未來戰場上的決勝武器不是砲彈而是晶片
自從美中貿易戰,美國祭出禁運晶片之後,就傳出中國火箭發射屢次出現狀況或墜毀。
台灣的科技產業,無論對經濟民生,乃至於國家總體戰略地位,至關重要。以台積電為例:台積電負責生產用於美國F-35戰機的電腦晶片,同時也是蘋果、中國電信設備巨頭華為的主要供應商。基於國防及5G技術的戰略考量,美國對台積電在美設廠,已經是國安層級的討論。
若以軍用晶片來說。我們以F-35使用的晶片為例,這是一種FPGA晶片(Field Programmable Gate Array),FPGA由於同時具備大量計算單元與可編程特性,因此非常適用於類神經網路運算,比起CPU或GPU在特定人工智慧領域中更具優勢。而F-35所需要的大量FPGA晶片,可讓洛克希德馬丁在機上無線電系統添加新的波形,以及進行即時數位訊號處理,用於敵我辨識等電戰功能。未來戰場上決定生死的,再也不只是更強的火力、更大的推力,而是制敵於機先的電戰功能。
Xilinx正是美國第一大FPGA生產商,業界龍頭拿下這等標案相當正常。那為什麼需要台積電?主要是因為Xilinx是一家Fabless公司,必須和代工廠合作,長期以來,Xilinx和台積電合作相當順利,台積電的7nm產能供應無慮,反倒主要競爭對手Intel收購另一家FPGA龍頭Altera,但在去年Intel的10nm都還有問題(10nm到7nm,至少還有2~3年的研發年份,且還不算上良率穩定可以正式量產的時間)。因此Xilinx攜手台積電,就更具備市場優勢。這樣的狀況,也正是1990年代,美國國防晶片供應鏈全球化後,常常會面臨到的問題。供應鏈中有部分關鍵產業,美國已經失去經濟規模,甚至技術優勢。
#台灣的科技技術是我們在國際上的籌碼
台灣的高科技技術一直都具有國際戰略地位,政府應該要即早因應,中國也一直對此虎視眈眈,想偷掉台灣在牌桌上的籌碼。
中國對台灣科技產業的屢見竊取及滲透,比如「挖角」。很多中國公司,實際上並不能單純視為私人公司,因為這類看似以關鍵技術產業為核心的私人企業,詳查背景之後,不是官方(國家或軍方)資本,就是受有這類資本的投資。獲取的方式之一,是透過中國公司在台的分公司或派駐人員,對台灣敏感科技技術人員進行接觸與挖角或勸誘竊取關鍵技術與情報,這些都是我國國安單位必須掌握並強化執法的內容。
我認為我們政府應該要做的是:
1. 現行保護敏感科技法規是很不足的,應該盡速研擬強化保護的立法措施。
2. 強化執法能力。比如去年底修正《國家情報工作法》第七條時,又增訂了第四款:為外國勢力或境外敵對勢力以刺探、收集、竊取、洩漏、交付或其他不正當方法取得之營業秘密資訊。
中國對台灣的滲透已經不是只有傳統軍事層面和政治手法,因此《國家情報工作法》納入了經濟、科技、不正方法之營業秘密。
#中美貿易戰與後武漢肺炎後態勢
自從美中貿易戰延燒以來,各國的跨國供應鏈漸漸移出中國,不再只以中國作為生產基地,而是逐漸分散生產基地來佈局,甚至促使產業回流到本國。日本4月多宣佈出資給企業搬遷離中國費用,加速了日本的跨國供應鏈重組及重新佈局。美國的白宮經濟顧問庫德洛(Larry Kudlow)也打算跟隨日本並向美國政府提出建議,說美國政府也應該替企業支付將公司、工廠撤出中國的所有費用。
疫情爆發之後,中國隱匿病情造成的災難、以及政治的專制不透明,導致各國和企業開始意識到產能集中在中國的風險越來越高。後武漢肺炎時代,全球供應鏈和市場的加速重組已經是趨勢。
#台積電赴美的衝擊
台積電目前客戶比率約為59%來自美國、19%來自中國。英特爾正趁勢想重新抓回美國市場,台積電若放棄中國,中國當然會扶植二流廠商替代,儘管科技世代仍有落差,但長期來看台積電在中國的潛在市場仍會縮小。
而台積電赴美,部分產能會離開台灣是必然的,美國仍未完全信任台灣企業,美國政府本就會以美企為優先,想在某方面壓制台韓優勢企業是想當然耳。但人在江湖走,情勢風浪已由不得台積與三星維持 「政治中立,全球通吃」。台灣要和美國建立長期夥伴關係,享有某種程度的軍事保護,在國際關係制衡敵國,是會付出代價的。在爭取利益之中,產業佈局就是大智慧,國家政策必須穩健一致,朝 「平穩脫中」 前進。
我們不是要脫中入美,而是最後要走出一條台灣的路。
同時也有31部Youtube影片,追蹤數超過29萬的網紅陳寗 NingSelect,也在其Youtube影片中提到,NOW! 成為陳寗頻道的會員並獲得獎勵:https://lihi1.com/ZT8bZ 陳寗嚴選 iPad Pro/iPhone 保貼:https://lihi1.cc/VnHIF 陳寗嚴選兩聲道音響:https://lihi1.com/2ecL7 陳寗嚴選抗菌靜電濾網/防潑水抗菌強化膜:https...
四則運算是什麼 在 晚安詩 Facebook 八卦
瞬間的愛情感覺
像稍縱即逝的閃電
它並不真的落到地面
只是輕微一閃
照亮了
一秒鐘的天空
當你意識到了
抬頭看雲
雲仍灰黑沉重
但你確實知道
剛才曾發生什麼
真正的愛情
應該快樂
如仰躺於四月的草地
不要留戀那個
喜歡看你哭泣的人
──〈瞬間的愛情感覺〉,林婉瑜
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公開分享這篇,可抽林婉瑜2017年新版《那些閃電指向你》簽名版 🙂
詩人林婉瑜 X 詞人姚謙
「詩」與「流行音樂歌詞」的對談:https://goo.gl/2zXRpr
新版《那些閃電指向你》
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林婉瑜最新詩集《愛的24則運算》
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四則運算是什麼 在 Icu醫生陳志金 Facebook 八卦
太太說「你的粉絲專頁,最近掉了三十幾人,是什麼原因?」
我:「原因可能有四個:1.臉書的運算法則改變了2.我最近貼了一些候選人/中國的負面新聞3.我最近一直在貼跟什麼大明星很像的照片,觸犯了偶像的粉絲 4.最近貼太多帥照,讓人看了眼睛被閃到不舒服」
太太:「那你要怎麼改變呢?」
我:「不必改變啊!不喜歡的,隨時都可以退讚啊!這裡很自由的!」
太太:「那很吃虧!喜歡你的人,只能留下,又不能再多按一個讚?」
我:「也對耶!要不然,我來呼籲,喜歡這裡的朋友,來邀請親朋好友按讚加入好了!」
你會把【ICU醫生陳志金】推薦給你的親朋好友嗎?可以留言標一下好友,請他/她加入喔~謝謝 😊
網友說
#可能是帥到沒有朋友
我自己是不好意思這麼想啦!^_^
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新款 iPad Air 推出之後,有很多朋友開始煩惱:那到底該買 iPad Air 還是 Pro 呢?
我知道,iPad Air 售價更低,CPU 又是新款,而且外型還長得很像 iPad Pro,確實讓人難以割捨。但你覺得 iPad Pro 會因此而敗下陣來嗎?其實並不然!實際上 iPad Pro 的 A12Z CPU 依然老當益壯,作為蘋果 iDevices 最強運算單元依然綽綽有餘。
今天哥就從 iPad 的效能、功能、配件出發,來跟大家分析一下,看到底買 iPad Pro 與 iPad Air 到底有什麼不同,以及選購時到底該怎麼選~
00:00 開頭介紹
0:51 iPad 有四種
1:23 A14 vs A12Z
5:15 螢幕差異
6:57 相機差異
7:55 價格差異
9:21 功能差異
10:26 配件差異
10:58 結論
#Apple #iPad #iPhone
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每年發表會之後,都會有不少人開始上網發表「了無新意」、「沒了賈伯斯蘋果就要完蛋」之類的言論。但讓這些人失望的是,就算依然無法創新到讓 iPhone 飛上外太空,賈伯斯也過世了近十年,蘋果依然活得好好的,且年年成長,直至成為世界最有價值的公司。
為什麼蘋果能無視景氣,無視科技瓶頸,仍然能達成如此傲人的成績呢?
「穩紮穩打」,這四個字就是蘋果成功的關鍵。蘋果可以為了讓一項產品、一個功能實用且易用,花好幾年的時間把背後的軟硬體通通準備好,才正式發表讓大家使用。iCloud 是很好的例子,類神經網路晶片則是另一個更好的例子。今天影片非常長,因為我找了很多很棒的例子,對應這次 WWDC 所發表的新功能,讓你知道:蘋果的成功,絕非偶然!
0:40 2020 WWDC了無新意嗎
1:39 比起創新更重實用
2:55 蘋果上的NFC讓我們學到什麼
7:16 奇思妙想Airdrop
8:47 今年是蘋果里程碑
11:21 Apple Watch偵測更進化
17:39 伏筆埋三年:類神經網路
23:04 Homekit攝影機
28:27 蘋果賣的是「好用」
#WWDC #蘋果 #創新
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四則運算是什麼 在 賭Sir【杜氏數學】HermanToMath Youtube 的評價
杜氏數學 國際官方網站 http://www.hermantomath.com
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Title:
被莊家永遠隱藏的機率原來很易計?
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Subtitle:
一張凳、一本簿、一枝筆,便可以簡單運算?
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Script:
要知道某投注方法會否為你帶來長期穩定盈利,你要靠EV;而EV的計算,則涉及賠率(Odds)和機率(Probability)。一般賭局,賭率無論是固定,抑或不固定,都必定會顯示(例如球賽主勝、賽馬獨贏、六合彩派彩等);然而,勝負機率卻永遠隱藏。
計算機率可以非常複雜,看過賽馬博彩經典名著《計得精彩》的,相信都會深深感受得到。但計算機率亦可以非常簡單,有些連小學作業都有教。
為什麼又可以簡單?又可以複雜呢?這要由「機率是什麼」說起。
首先,機率就像重量、長度、價錢等,是一個量度值。當你想知道自己的體重,你會站在電子磅;當你想知道自己的身高,你會用尺量度;當你想知過大海船票幾貴,你會查一查價錢;而當你想知道一件事情發生的可能性,你便要計算機率。
那麼,有什麼事你會想知它的可能性呢?擲一粒骰「擲到七點」的可能性,你會想計算嗎?不。因為擲一粒骰「必定」不會擲到七點。那麼,擲骰擲到整數的可能性,你又會想計算嗎?不。因為擲骰「必定」擲出整數。由此可見,當你已經知道問題的答案是鐵定的YES或NO時,你不會問可能性。換言之,當你不肯定某事情是YES還是NO時,你才會想窺探可能性。
最家傳戶曉的例子,非擲毫莫屬:究竟下一回是公定字呢?
雖然機率是數學之中的一個範疇,但機率在語言之中也佔了一席位,縱使未曾學過機率,都會以「五十五十」來描述擲毫的結果,即擲到公和擲到字的機率均是百分之五十(50%)。
對有分數概念的則會以「二份之一」描述之。兩者相通,因為一整份是100%,各分一半自然是各佔50%,亦是兩份之中取一份,二份之一也。
分數概念對機率非常便利,將虛無飄渺的機率圖像化,轉化成「切蛋糕」的情況--由於你深信擲公和字的可能性均等,公和字就像一對雙胞胎,要吃相同份量的蛋糕,身為父母你便得把蛋糕一分為二,一份給公,一份給字,二份之一也。
此平平無奇的「二份之一」概念,更足以延伸至更多情況:
擲一粒骰子,擲得一點的機率是多少?
由於你深信一粒骰子六面的可能性均是相同,它們就像六胞胎平分生日蛋糕,你把蛋糕一分為六,一仔、二仔、三仔、四仔、五仔和六仔各取一份。擲得一點的機率,六份之一是也。
只要看得穿多少胞胎在分蛋糕,便能運算出機率。
雖然擲毫的機率十分顯淺,顯淺得令不少自稱患有「數學恐懼症」的人也會對機率產生興趣,然而,由擲毫和擲骰引起的誤解,同時惹來不少人放棄了機率,甚至徹底訴誅運氣鬼神之說。最常見的誤解是:
「擲公字的機率是二份之一,那麼,要是第一局己擲到了一次公,下一局將必定擲到字嗎?」
當然不是!否則每次擲硬幣不就只會公字公字公字……梅花間竹地出現嗎?這是天方夜譚吧。再者,若「必定」梅花間竹地出現,機率該是100%,這一點也抵觸了「二份之一」的說法。
「既然二份之一的機率,並不代表能夠預測下一局,對賭客來說又有什麼意思?」
答案很簡單,就是用來計算EV,預知定然的長遠結果。
明白了機率的意思和功用之後,接下來正式講解機率的3大運算方法:
1. 窮舉法(Exhaustive Method):一次隨機事件
先前提過,基本的機率運算,是平均分蛋糕的遊戲。由此可見,「有幾胞胎」以及「拿幾件蛋糕」都是舉足輕重的問題。幸好,這種「有幾」的問題,都只是嬰孩學「數手指」(即數數目)可以應付的問題。
由擲公字的例子起步,全部的情況有「公」和「字」,我們就這樣數:
「公……第一個;字……第二個。總共兩個。」
即問題涉及雙胞胎,將蛋糕分成兩份。
如想知擲得「公」的機率,我們又再數過:
「公……第一個。總共一個。」
可見「公」的機率便是「兩份之」中的「一」份,二份之一也。
擲骰子亦同樣,這樣數全部的情況:
「一點……第一個;兩點……第兩個;三點……第三個;四點……第四個;五點……第五個;六點……第六個。總共六個。」
即問題涉及六胞胎,將蛋糕分成六份。
如想知擲得「雙數」(即2、4、6)的機率,我們又再數過:
「兩點……第一個;四點……第二個;六點……第三個。總共三個。」
可見「雙數」的機率便是「六份之」中的「三」份,六份之三也。
兩題的答案,分別是「二份之一」( )和「六份之三」( ),究竟誰大誰小呢?欲比較分數,可以先將它化簡,繼續直接觀察,或者相減或相除。然而,分數的觸覺並非人皆有之,曾有趣聞說超過一半的美國受訪者誤以為「四份之一」比「三份之一」大。由此,我建議採取較「平易近人」的百份率(%),換算方法是--將分子除以分母,再乘以100,便是百份之多少,即多少%了。
機率(%)=分子÷分母×100
以上述的結果為例,先把1除2,再乘以100,得出50,即擲得公的機率為 50%;把3除以6,再乘以100,得出50,即擲得雙數的機率同為50%。平分秋色,「一樣那麼可能」。
由這兩個例子得知:只要能夠準確細數可能發生的情況(我稱之為懂得數手指)便能夠計算基本的機率了。
當然,懂得數手指並不等如一定數得清,當數量太多的時候,例如打麻雀(144隻牌)一起手便食糊(又稱食天糊)的機率,逐個數並非明智之舉。雖然「理論上」只要有一位有無比耐性的人,的確能夠把所有可能性徹底列出,但整個過程也拖太久了吧?
因此,數數目亦應該要有聰明的方法。
2. 列表法(Tabulation):兩次隨機事件
以擲骰子為例,擲一粒骰當然能夠「數手指」,因為只得6面。可是,如果擲兩粒骰呢?總有多少個可能的結果?
「第一粒骰一點、第二粒骰一點……一個;第一粒骰一點、第二粒骰兩點……兩個;第一粒骰一點、第三粒骰三點……三個……」給些少耐性,最終便會得知,總共有36個可能發生的結果。
列出來當然可以,但無可否認實在太煩了,而煩,亦自然代表較易出錯。究竟有沒有什麼方法可以將情況整齊地表達出來呢?
日常生活中,有一種表達方法,很值得參考,就是馬經表達「連贏」賠率的列表法。由於「連贏」是要預測單一賽事的冠軍和亞軍馬匹,因此會是兩個馬匹號碼互相配搭,例如「一號馬匹」搭「六號馬匹」,情形就像2粒骰的點數,「一點」加「六點」。
由「馬經作圖法」可以將擲兩粒骰的情況歸納如下:
每一格分別代表一個情況,例如橙色的格子代表「啡色的骰子五點,綠色的骰子三點」。 由此可見,擲2粒骰總共有36個可能結果。換言之,將蛋糕切成36份。
如問擲得總點數為10的機率,使用「馬經作圖法」答案一目了然:
非常明顯,共有3個格子,是兩骰點數相加為十(分別是(4,6)、(5,5)和(6,4))因此這三十六胞胎,現在有三胞胎說要吃蛋糕了,在「36份之」中吃了「3」份,答案是「36份之3」( )。(試利用公式把它轉成%吧!)
值得留意的是,這招「馬經作圖法」有一個值得每次使用之前都要小心思索的地方:
試想想,現有6張卡,分別畫了骰子的6面,現在你隨機抽取兩張,請問2張卡的點數相加為十的機率是多少?
很多人會照舊作答「36份之3」,原因是問題只是將骰子變成卡片,情況不甚改變,而且,使用「馬經作圖法」會得出了一幅相同的列表:
可惜這是錯的,答案錯,列表也是錯的,錯在算少了一著:擲骰子可以擲到相同數字,例如2粒骰都是一點,但抽卡並不能抽到相同數字呢!卡片只得1張,你怎樣也不能抽到2張都是一點。因此,列表應修正如下:
灰色代表根本不可能發生的情況,即不存在的胞胎。根據這個修正後的列表,蛋糕應平分為30份,而不是36份。符合相加為十的結果,亦不是3個,而是2個,因為根本沒可能抽出2張都是五點的卡片。有見及此,修正後的答案為「30份之2」( )。(試利用公式把它轉成%吧!)
3. 樹狀圖(Tree Diagram):兩次或以上隨機事件
雖然列表可以將可能性整齊地列出來,但列表也有它的局限之處,就是只能解決兩次隨機事件。如有三次或以上隨機事件,則要靠樹狀圖了。
以擲毫為例,如連擲三枚硬幣,擲得至少一次公的話,你便可以獲得8000元,這個遊戲值得花5000元去玩嗎?
首先,你得知道勝出這賭局的機率,即擲三枚硬幣能夠擲得至少一次公的機率。由於這涉及三次隨機事件,因此無法使用列表法,非用樹狀圖不可:
樹狀圖就像旅行路線圖,每一條路都是一個行程,每一個行程就是每一個可能性,不妨逐個寫出來看看:
由圖所示,這年遊戲總共有8個結局,而當中有7個結局能使你獲得8000元獎金,由此使用「分蛋糕」概念,你勝出遊戲的機率是8份之7,換算成百分率,即87.5%。
賠率則這樣計算:以5000元當作1注,如得勝則淨贏3000元,即贏3000÷5000注,又即0.6注。因此,你若參與這個賭局,你的EV = 0.6 × 87.5% - 12.5% = 40%,是一個正數。長賭下去,你將會獲取40%的純利,當然值得參與賭局。
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杜氏數學 Herman To Math 考試戰績:
A ── 會考 Math 數學
A ── 會考 Additional Math 附加數學
A ── 高考 Pure Math 純粹數學
A ── 高考 Applied Math 應用數學
5** ── DSE Math 數學
5** ── DSE M1 數學延伸部分(一)
5** ── DSE M2 數學延伸部分(二)
A ── IAL Core Math 1 2
A ── IAL Core Math 3 4
A ── IAL Further Pure Math 1
A ── IAL Mechanics 2
A ── IAL Mechanics 3
A ── IAL Statistics 1
A ── IAL Statistics 2
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精選系列節錄:
《賭Sir數學戒賭》糸列
https://www.youtube.com/watch?v=dhL-dRcIN5I&index=1&list=PL_CM4U5au2k1cfK2zSph8XOLqIjOPQmvo
四則運算是什麼 在 18 後序式的四則運算 - YouTube 的八卦
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四則運算是什麼 在 四則運算 - 求真百科 的八卦
四則運算 ,在數學中,當一級運算(加減)和二級運算(乘除)同時出現在一個式子中時,它們的運算順序是先乘除,後加減, ... 四則是指加法、減法、乘法、除法的計算法則。 ... <看更多>