成為後端工程師 | 踏上程式起點，逐步掌握 Java 語言特性與物件導向程式設計
104學習
J2SE
指的是Java 2 Platform, Standard Edition，是Java程式設計的基礎平台，提供核心程式庫和開發工具。具備這項技能代表能使用Java語言撰寫應用程式，涵蓋物件導向設計、例外處理、多執行緒及基本資料結構等。對於軟體開發人員來說，是進入Java相關領域（如後端開發、Android開發、企業應用系統）的基本門檻。熟悉這項技能有助於提升程式碼穩定性與效率，並具備跨平台執行能力，對於求職及職涯發展都非常重要。
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JNCIP-E
Service Provider / E Series 系列。
JNCIP-E是一個為期一天（8小時）的實際考試，驗證工程師的設計能力並成功地建立一個網際網路服務供應商組成的多個E系列虛擬路由器。此認證用來確認工程師的實際和的理論知識基礎和進階的網際網路技術及實作能力，能否有效地運用這些知識在實際操作的環境。
Juniper Networks
程式設計JAVA JDK1.4
JAVA JDK1.4證照驗證持有者具備使用Java開發工具包版本1.4進行程式設計的能力，熟悉物件導向程式設計概念及Java語言基礎語法，能夠撰寫、編譯及除錯Java應用程式，並了解核心API的使用方法。此證照適合希望從事軟體開發、系統整合或相關資訊技術工作的專業人士，具備良好的程式設計基礎與實務經驗，有助於提升職場競爭力及開發效率。
財團法人中華民國電腦技能基金會
Master CIW Enterprise Developer
CIW(Certified Internet Webmaster) 認證是目前唯一針對互聯網專業人員的國際權威認證。CIW培訓著重於技術水平的提高和商業實踐的具體運用，使企業在網絡商業環境中提高市場競爭能力。
Master CIW Enterprise Developer 為精通建置多層式資料庫 (n-tier database) 與網路應用程式的Java, Java APIs, Java Database Connecitivity (JDBC) 解決方案、中介開發軟體工具 (middle tools)、分散式物件模組 (distributed object models)，如CORBA/ORB 和 IIOP的舊有專屬系統之連接 (legacy connectivity) 等解決方案的專業能力認證。CIW是一種基於互聯網專業技能的培訓認證，適合設計、開發、管理、安全防護、技術支持互聯網及企業網相關業務的人士。
Prosoft Learning Corp.
JNCIS-E
Service Provider / E Series系列。
JNCIS-E認證是專為具備E系列路由器和JUNOSe™作業系統進階技術與知識的網路專業人員而設計。JNCIS-E的考試比JNCIA-E測試更廣泛和更深入的技術與知識水準。試題來源包括E系列和JUNOSe™作業系統技術文件集、職場產品的經驗以及專科水準的網際網路技術知識與設計原則。通過JNCIS-E考試，是進一步參加JNCIP-E實作型考試的必要條件。
Juniper Networks
JNCIA-E
Service Provider / E Series系列。
此認證專為有經驗並具備E系列路由器和JUNOSe™作業系統初階至中階知識的網路專家而設計。它驗證工程師對網際網路技術和相關平台配置和故障排除技能的基本了解。
Juniper Networks
電腦稽核軟體應用師JCCP
電腦稽核軟體應用師(JCCP)認證制度以實務應用為導向，主要目的是為了提供一個評估應用電腦輔助查核工具(CAATs)的知識與資料分析技術能力的產業界標準。大數據時代的來臨，巨量資料應用人才嚴重短缺，取得JCCP專業證照，將證明您具備使用CAATs軟體應用以進行電腦稽核、財會資料分析與營運資料分析的專業能力。
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精選 ChatGPT 生圖再升級！Images 2.6 會做 GIF、記住你的商品圖，行銷人 5 個用法一次學
做社群貼文最花時間的，常常不是想文案，而是每次都要重新上傳商品圖、跟 AI 解釋「這是我們家的吉祥物」，做出來的圖還每張長得不太一樣。
OpenAI 在 11/4 推出 Images 2.6，剛好把這幾個痛點補上：能做會動的 GIF、能把參考圖存起來用 @ 叫出來。先講結論：免費版也能用，行銷、小編、美編都值得花 10 分鐘試一下。
📊 這次更新的重點
．誰能用：官方寫明 ChatGPT 與 Codex「所有方案」全球同步上線，電腦、手機、網頁都可以
．速度：官方說生圖速度比之前快 50%
．GIF 動畫：可以請 ChatGPT 做循環 GIF，或上傳一張靜態圖請它「動起來」（GIF 功能官方寫「陸續開放中」，還沒看到的話等幾天）
．存參考圖：把照片存成參考圖並取名，之後在新對話打「@名字」就能直接使用，不用重新上傳
．規模：官方公布，ChatGPT、Codex 和 API 每週合計生成約 40 億張圖，平均一天超過 5 億張
💡 行銷人 5 個馬上能用的用法
1️⃣ 把商品存成參考圖，一次做整套素材
上傳商品照，請 ChatGPT「把這張存成參考圖，名字叫 新品保溫瓶」。之後打「幫 @新品保溫瓶 做一張聖誕節主視覺，16:9」，再換「做成 IG 限動 9:16」，同一個商品在不同版位都長得一致。
2️⃣ 讓吉祥物或商品動起來
「把這張吉祥物圖做成循環 GIF，讓它揮手打招呼」「做一個咖啡冒熱氣的循環 GIF」。做完可以調整播放速度，再存到手機或直接分享。
3️⃣ 社群反應圖、梗圖
官方示範的用法之一：用品牌角色做一組「讚」「哭哭」「加油」反應 GIF，留言回覆、群組互動都用得到。
4️⃣ 一張圖改出多種尺寸
ChatGPT 生圖支援任意長寬比，可以直接在提示詞寫「1:1 貼文」「9:16 限動」「16:9 橫幅」，或用編輯器的長寬比選項重新產生。
5️⃣ 拍影片前先做動態分鏡
要拍產品短影音前，先請它把分鏡做成 GIF，看動作順不順，再跟廠商或主管溝通，省下來回修改的時間。
✅ 交代 AI 做圖的小公式
「主角（@參考圖）＋要做什麼（海報／GIF）＋什麼會動、怎麼動＋尺寸比例＋風格與文字」
例：「用 @新品保溫瓶 做循環 GIF：瓶蓋打開冒出熱氣，背景是雪景，1:1，文字『暖心價 599』放在下方」
⚠️ 三個常見錯誤
1. 每次都重新上傳商品圖：存成參考圖，用 @ 叫出來，同一個商品在每張圖都比較一致。
2. 只說「做成 GIF」：沒講清楚「什麼在動、怎麼動」，做出來常常亂動一通。
3. 上傳網路上的 GIF 要它改：官方說明 ChatGPT 不能編輯你上傳的動態 GIF，只能改它自己做的。另外，修圖時圈選的範圍不一定精準，可能改到範圍外，交出去前要檢查。
📝 小練習：挑一題試試看
① 把你們公司 Logo 或商品存成參考圖，取一個好記的名字
② 用它做一張 1:1 的節慶貼文圖，再改成 9:16 限動
③ 請它做一個 3 秒感的循環 GIF，讓商品或角色動起來
做完記得檢查：文字有沒有錯字、商品細節有沒有走樣、品牌顏色對不對。
給工程師、設計師的補充：API 分成兩個模型，GPT-Image-2.6 Flare 重速度（品質設低時最快約 6 秒出圖），Sunburst 重品質與多次編輯的一致性；API 另外支援 SVG 匯出，以及調整「規劃多少」的 complexity 參數。
📚 想把 AI 生圖用在工作上，推薦這幾門課
．不用畫也能設計！AI 繪圖：打造品牌視覺的提案實戰
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/51ada9c8-7e5a-487a-bcab-0f4f92c29976
．生成式 AI 辦公室應用能力課程（含圖像生成與簡報製作）
https://nabi.104.com.tw/course/iiiedu/d53c46dc-0aae-4a13-b82c-a39f31d922a0
．ChatGPT 技能放大術｜精準指令與任務拆解
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/50ab7da9-a95f-4165-8e77-17ebc8cb00e0
💬 你最想讓哪個商品或角色「動起來」？做出來的 GIF 歡迎留言分享！
資料來源：
OpenAI〈Introducing Images 2.6〉（2026-11-04）
https://openai.com/index/introducing-images-2-6/
OpenAI Help Center〈ChatGPT Release Notes〉（2026-11-04）
https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes
OpenAI Help Center〈Images in ChatGPT〉
https://help.openai.com/en/articles/11084440-images-in-chatgpt
（內容以 2026 年 11 月 OpenAI 官方說明為準。「快 50%」為官方說法，未說明比較基準；GIF 長度、參考圖可存數量官方未公布，實際以 ChatGPT 畫面為準）
IC設計工程師、製程工程師與設備工程師一次搞懂！薪資、壓力與工作型態全面比較
在半導體產業中，不同角色的工程師雖然都在同一條產業鏈中工作，但無論從工作內容、工作場域，到薪資待遇，都存在明顯差異。本文整理前台積電營運效率部門主管—彭建文於104職涯診所EP482分享內容，從數位IC設計工程師與半導體設備工程師切入，並延伸探討數位IC設計工程師、類比IC設計工程師、製程工程師與設備工程師的不同。
文／104人力銀行小編整理
本文目錄（點擊可快速前往）
數位IC設計 vs. 半導體設備工程師：薪資差異從何而來？數位IC設計工程師：腦力密集的工作半導體設備工程師：與機台為伍的工廠守門人類比IC設計工程師：自然訊號的轉譯者半導體製程工程師 vs. 設備工程師 vs. 整合工程師：三者有何不同？結語：選擇工程職涯前，先了解你的生活型態與成就感來源
數位IC設計 vs. 半導體設備工程師：薪資差異從何而來？
以年薪中位數來看，數位IC設計工程師大約為 120萬，而半導體設備工程師則是 80萬。兩者都屬於半導體產業，但一個屬於上游的IC設計，一個則在中游與下游的製造階段。工作性質與壓力來源截然不同，也造就了薪資上的落差。
數位IC設計工程師：腦力密集的工作
數位IC設計工程師大多任職於聯發科、聯詠等IC設計公司，這些公司主要部門就是研發。工程師的日常工作幾乎都在辦公室內，負責用電腦設計與模擬IC電路，專注於專案的開發與時程控管。
這類工作強調「Time to Market」的壓力，意思是必須在限期內完成設計，趕上市場時機。例如原訂三個月完成的專案，可能會被要求一個月就得交出成果，因此需要極高的專注力與技術力。
尤其近年AI應用快速發展，帶動ASIC（特定應用IC）需求激增，讓IC設計研發的價值與重要性更上層樓。
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半導體設備工程師：與機台為伍的工廠守門人
設備工程師的工作地點大多在新竹、苗栗、台南等地的無塵室，需穿著無塵衣，確保生產設備穩定運作。他們的壓力並非來自「時程」，而是「即時反應」——設備一旦故障，就可能造成數百萬的晶圓產能損失。
這些工程師需隨時待命（on-call），半夜接到機台異常的電話是常態，甚至需即刻返廠處理。壓力來源包括：
設備異常時需快速判斷、拆解問題
無法獨立處理時還需聯繫供應商（vendor）協助排除故障
處理完後還要撰寫報告，向廠長說明原因與改善方式
即使設備看似「沒問題」，工程師也可能因產出未達預期數量而被追問，壓力不容小覷。
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類比IC設計工程師：自然訊號的轉譯者
與數位IC設計不同，類比IC設計工程師處理的是來自現實世界的連續訊號，如聲音、光線等，需將這些訊號轉換為IC可以處理的形式。這領域相對更貼近自然原理，也通常被視為IC設計的源頭之一。
數位與類比IC設計工程師在訓練與知識上有所區隔，前者強調邏輯與數位系統架構，後者則更重視訊號處理與電路模擬。
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半導體製程工程師 vs. 設備工程師 vs. 整合工程師：三者有何不同？
有些人會將「半導體工程師」這個名詞與製程、設備混為一談，實際上這三者職責明確分工：
半導體設備工程師：專職維護與操作生產設備，確保機台穩定運作，避免停機、達預期數量產出。
半導體製程工程師：掌控整條生產流程，優化機台的設定，思考如何提升良率。
半導體工程師（整合工程師）：是較廣義的角色，需了解製程、設備等不同面向，具備跨領域協調與整合的能力。
年薪中位數方面也有些幅差距：
半導體工程師：約 93萬
製程工程師：約 88萬
設備工程師：約 80萬
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結語：選擇工程職涯前，先了解你的生活型態與成就感來源
數位IC設計、類比IC設計、製程工程師與設備工程師，雖然都屬於工程領域，卻走向截然不同的職涯路徑：
喜歡坐在辦公室、用腦力解題、參與長期專案，有技術深入與產品成就感？ 你可能適合走向 IC設計，無論是數位還是類比。
喜歡實作、現場操作、面對機台與即時問題，從實體運作中找到成就感？ 那 設備工程師 會是你的舞台。
喜歡系統性思考、跨單位協作、關注製程穩定性與良率提升？ 那你或許適合走向 製程工程師，成為連結設計與現場的關鍵橋梁。
每個角色都不可或缺，在選擇工程職涯之前，不妨先了解產業分工、自己的性格與成就來源，再決定適合自己的未來方向。
Jev是什麼？前OpenAI研究員打造一款「不會聊天」的AI模型！
前OpenAI研究員打造的AI模型Jev，不聊天、不寫文章，只負責快速做判斷，還會說出自己有幾成把握，本文整理Jev和ChatGPT的差異、設計理念、價格速度與應用示範。
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
Jev是什麼？和ChatGPT等AI語言模型有什麼不同？TypeSafe AI為什麼要做Jev？不追AGI的3個理念Jev最大特色：會說出自己「有多確定」Jev速度多快？價格多少？官方數據整理Jev可以用在哪裡？官方應用方向與示範Jev對上班族有什麼影響？
當各家AI公司在比拼誰的模型更會聊天、寫程式，曾參與ChatGPT背後研究的前OpenAI研究員Diogo Almeida，卻選擇另一條路。
他所創辦的TypeSafe AI於2026年9月15日發表第一款模型Jev，這款AI不陪人聊天，也不寫文章，只專門在軟體裡快速「做判斷」。
Jev跟別家產品有多不同？底下為各位整理其設計理念、核心特色、價格速度與應用示範。
Jev是什麼？和ChatGPT等AI語言模型有什麼不同？
如前言，Jev是TypeSafe AI推出的第一款AI模型，官方把這類模型稱為「System One模型」。
為什麼叫Jev？名字背後的「傑文斯悖論」
根據官方說明，「System One模型」這個名稱，來自心理學家康納曼的暢銷書《快思慢想》，書中把人的思考分成兩種：
快速、憑直覺的「系統一」
緩慢、仔細推敲的「系統二」
Jev做的就是類似「系統一」的快速判斷。
而這個名字則是取自英國經濟學家傑文斯（William Stanley Jevons），當年傑文斯發現，蒸汽機變得更有效率、更省煤之後，煤炭的總用量不減反增，因為更多地方開始用得起蒸汽機，這就是後來的「傑文斯悖論」。
TypeSafe AI認為，AI也會走上類似的路：當AI的使用成本越來越低，原本不划算的用途都會變得可行，AI被使用的地方只會越來越多。
Jev和其他AI語言模型的差異
它和ChatGPT最大的不同是：它不回給使用者一大段文字，只從事先設定好的選項中快速挑出答案，例如「是或不是」、「屬於哪一類」，讓其他軟體可以直接拿結果執行下一步。
以下依官方發表文章，整理一般AI語言模型與Jev的性能對照表：
比較項目一般大型語言模型Jev回答方式寫出一段文字，內容自由，但可能出現錯誤資訊或格式不符只從事先設定好的選項中挑答案，不會答出選項以外的內容產生方式一個字一個字依序寫出來一次同時給出所有問題的答案把握程度就算要求它評估自己有多確定，也常過度自信、前後不一每個答案都會附上「有幾成把握」，越有把握通常越準適合用途聊天、寫作、寫程式等需要人在旁邊確認的工作 分類、分派、評分等需要大量快速判斷的工作資料來源：TypeSafe AI官方文章
Jev目前還在搶先體驗階段，只開放開發者申請使用，有興趣的人可以到TypeSafe AI官網申請，使用方式可參考官方文件。
雖然Jev尚未普及，但我們可以先從它的設計理念與特色，看看這種新型態的AI，未來可能如何出現在我們每天使用的系統裡。
Jev官方網站
TypeSafe AI為什麼要做Jev？不追AGI的3個理念
TypeSafe AI在官網發表了一篇宣言，標題是「Build Prod, Not God」，意思是：與其打造無所不能的「神」，不如做出真正能上線使用的產品。
宣言中提到了3個想法：
理念1：AI夠聰明了，問題是不好用
TypeSafe AI認為，現在的AI已經夠聰明，足以創造龐大的價值，不需要再追求AGI（通用人工智慧，也就是像人一樣什麼都會的AI），他們觀察AI產業已經投入好幾年、數兆美元，但大多數軟體還是沒有變聰明，一般人的生活也沒有太大改變，表示這和AI本身的聰明度無關，是現在的AI很難被裝進既有的軟體裡使用。
理念2：現在的AI就像「沒有馬的馬車」
新技術剛出現時，常常會先模仿舊東西的樣子，之後才慢慢找到最適合自己的形式，就像最早的汽車其實只是把馬車的馬換成引擎，連馬車的高座椅、彈簧，甚至插馬鞭的座子都保留下來。
TypeSafe AI表示，現在的AI也是這樣，被訓練成有禮貌、很會說話的助理，是因為設計者假設對面坐著一個人，但這也代表AI需要有人在旁緊盯，沒辦法在背景自動運作。
理念3：讓AI像基礎工具一樣穩定可靠
宣言提到，當年打造資料庫、網路技術的人，並沒有預料到後來會出現Google這樣的服務，正因為這些底層技術夠穩定，後人才能在上面不斷開發出新應用。
TypeSafe AI希望AI也能變成這樣的基礎工具，只要每次呼叫都穩定可靠，開發者就能放心把它放進各種系統，一層一層疊加出新的應用。
Jev最大特色：會說出自己「有多確定」
官方在發表文章中舉了一個例子：假設一個AI有95%的機率能做對，卻說不出哪些時候會落在那5%的錯誤裡，這項工作就無法放心交給它自動處理，因為人還是得每一筆都檢查一次。
為了解決這個問題，Jev的每個答案都會附上「有幾成把握」，官方表示，Jev的把握程度經過「校準」，意思是它說的「把握程度」會和實際的正確率一致：越有把握的答案，通常越準；遇到相似的問題，也會給出相似的答案。
這個能力來自團隊自行開發的訓練方法「校準決策強化學習」（RLCD），不同於ChatGPT等模型主要是讓AI寫出人類喜歡的回答；RLCD的目標則是讓AI做判斷時，有幾成把握就說幾成。
※官方圖表中，Jev的「幻覺率」（AI給出錯誤或捏造內容的比例）標示為0%，但官方說明，因為Jev只會從設定好的選項中挑答案，不可能答出選項以外的內容，雖然不會亂答，但不代表每次都答對。
Jev速度多快？價格多少？官方數據整理
以下是官方公布的速度與價格。價格以token計算，token是AI計算文字量的單位：
項目一般大型語言模型Jev輸入價格（每100萬token）約0.2～10美元0.042美元輸出價格約為輸入價格的5倍不收費回應時間約3～329秒約0.07～0.5秒資料來源：TypeSafe AI官方文章
TypeSafe AI官網首頁宣傳「Jev快193.6倍、便宜444.6倍」，這組數字來自官方自己設計的測試：讓每個AI模型執行同一套工作流程，再以GPT-6 Astra與Fable 5.1兩個大型模型答案的平均當作標準，比較各模型的表現。
圖片來源：TypeSafe AI官方文章
※官方也主動說明這些數據的限制：
193.6倍、444.6倍預期是實際使用時效益的上限，一般情況下不一定能達到。
測試題目由官方團隊設計，可能有偏誤。
以GPT-6 Astra與Fable 5.1的答案作為標準，會讓結果偏向OpenAI與Anthropic的模型。
速度數據多是在官方位於美國西岸的筆電上測得。
官方無法證明目前的價格沒有補貼，但表示預期未來只會降價、不會漲價。
Jev可以用在哪裡？官方應用方向與示範
官方列出的4大應用方向
應用方向可以怎麼用自動化工作流程放在程式裡負責判斷，例如分類、分派、評分、擷取資料，處理用固定規則很難寫清楚的情況大量資料處理從龐大的資料中，快速整理出重點與特徵即時應用速度快到約0.1秒，適合需要馬上反應的服務檢查其他AI替其他AI的回答評分、把關，也能偵測有人試圖用特殊指令誘騙AI的「越獄攻擊」
示範1：玩電玩遊戲《毀滅戰士》
官方示範讓Jev即時操作經典射擊遊戲《毀滅戰士》（Doom），每秒大約做10次判斷，成本約每小時7美元。
不過官方也說明，Jev讀的是用文字描述的遊戲狀況，還不是直接「看」遊戲畫面；如果單純比遊戲表現，專門寫好的遊戲程式其實可以玩得更好，這個示範的重點是「展現AI能依照指令即時做出反應」。
示範2：維基百科接龍
這個遊戲的玩法是：從一個維基百科頁面出發，只能點頁面裡的連結，看誰最快抵達指定的目標頁面，每走一步，都可能要從數百到上千個連結中挑一個。
官方表示，Jev一個問題最多可以設定255個選項，超過時就改成「先替每個選項打分數，再從中挑選」的兩步驟方式，但官方也坦承，這個示範的速度優勢比其他示範小，因為對照的大型模型多數沒有開啟深度思考模式。
Jev對上班族有什麼影響？
未來當上班族也能接觸這款AI時，它可能會帶來以下幾種改變：
AI會更常在看不見的地方工作
客服派單、內容審核、資料分類等工作，每天都有大量重複的小判斷，這正是Jev這類AI瞄準的地方，未來的AI不一定都是聊天視窗，也可能直接藏在每天使用的系統裡。
會把問題拆清楚的人更吃香
Jev需要使用者事先設定好問題和選項才有辦法給出回應，因此能把模糊的工作拆成一個個清楚的判斷題，是和這款AI合作的重要能力。
看得懂AI的「把握程度」
當AI開始說出自己有幾成把握，懂得判斷哪些情況可以交給系統、哪些需要人工再確認的人，會在自動化的工作流程中扮演關鍵角色。
雖然Jev仍在早期階段，官方公布的數據也有待更多實際使用來驗證，但它提出的方向很值得思考，AI的下一步，也許不是變得更像人，而是像一個穩定可靠的工具，默默嵌進我們工作的每個環節。
（資料來源：TypeSafe AI官網〈Manifesto〉；TypeSafe AI官方發表文章〈Introducing System One Models & Jev〉）
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收聽這集，你會知道——
當我們聽到「機電工程系」，腦中第一個畫面往往是滿手黑油、拿著扳手的學生，埋首在馬達與螺絲中。但實際走進機電工程系，你會發現這是一門融合機械、電機、電子與資訊的跨域學科，學生不只是學控制系統與感測技術，更重要的是學會「讓科技服務人」。
比數理能力更重要的，是好奇與解題的勇氣
高雄科技大學機電工程系薛博文主任說，許多人誤以為機電系一定要數學、物理超強，其實最關鍵的，是「對世界運作充滿好奇」。他形容理想的學生像是生活中的工程偵探，看到電風扇轉太慢就想拆開看看、聽到馬達聲怪怪的就想追根究柢。這種主動發現問題、嘗試修正的性格，才是學機電的靈魂。
薛博文主任分享適合就讀機電工程系的四大人格特質：
喜歡動手拆解問題、勇於嘗試
能跨領域整合知識，不怕複雜
面對實驗失敗有耐心與紀律
願意合作與溝通
最溫暖的發明動機：為阿公打造機械狗
高科大機電系陳佑柱同學的研究興趣集中在人工智慧、機械手臂與機械狗的應用，並期望設計一款能協助照護的家用機器人。他的研究靈感來自高齡 90 歲的阿公，以及為了照顧阿公而放棄工作的父親。佑柱說他的夢想是「讓機械狗進入每個人的家中」，希望能用自己的所學，為更多人的家庭帶來實質幫助。
讓機器擁有「觸覺」：從冰冷走向人性
高科大機電系碩士生蔡秉宏同學的研究主題則為「多自由度之真實力覺傳遞」，也就是讓機器模擬人類觸覺。這項技術最具代表性的應用是達文西機械手臂進行遠端開刀，應用在智慧製造中，例如鑽孔機能偵測材質變化、避免誤鑽水管或損壞零件。聽起來冰冷的工程，其實讓機器更懂人、也更安全。
另外，秉宏也參與眾多創新創業競賽，和不同科系的同學合作，學習用簡單語言解釋複雜技術，與設計系同學一起發想產品造型，與商管系同學討論市場定位，透過跨領域溝通的挑戰培養未來在職場上的實力。
機電人的未來，不止在半導體
面對半導體高薪誘惑，許多學生夢想進入大廠，但薛博文主任提醒，不該盲目地一窩蜂湧入，最終只是在產線中淪為日復一日維護設備、業界口中的「新鮮的肝」，失去了工作的成就感。
薛主任的核心觀點是：不要只看產業，更要看角色。找到一個能真正「學以致用」的領域，遠比追逐短期的高薪更重要。機電系學生出路廣泛，從自動化產線、智慧製造、機器人研發、醫療輔具到綠能產業都有舞台，當你的專業能力被對的產業所看見與需要時，不僅能獲得理想的薪資，更能從中得到無可取代的成就感與自我價值。
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從工業配線到智能控制——大安高工電機科：兼具強電配線與弱電控制的專業課程
從傳統電力配線、馬達控制，到物聯網、人工智慧與工業自動化，電機技術早已深入現代生活與科技產業。位於臺北市的大安高工電機科，透過循序漸進的專業課程，讓學生從基礎電學出發，逐步掌握電路設計、程式控制與跨領域整合能力。
深耕技職教育26年，培養兼具理論與實作的電機人才
投入技職教育已有26年的張益華主任，最初於大安高工電機科進行教育實習，親眼見證學生透過動手實作建立自信，也因此確立投入技職教育的方向。後來取得國立臺灣科技大學電機工程研究所控制組博士學位，將學術理論與教學實務相互結合，持續培育電機專業人才。
談到電機科與電子科的差異，張主任以「電機提供動力，電子處理訊號」簡單說明。電機科著重電力應用、設備驅動與控制技術，但隨著產業自動化，兩者的專業界線逐漸融合。
如今，大安高工電機科不僅教授傳統工業配線，更延伸至PCB電路板設計、單晶片控制、物聯網及機器手臂操作等領域。張主任以「知識築基、實作淬鍊、專業賦能」三個關鍵字，概括科上的教學理念，期望學生不只理解原理，更能將技術應用於實際問題。
從基本電學到PLC控制，循序建立電機專業能力
高一課程以「基本電學」及「基礎配線實習」為核心，學生先理解電路原理，再從開關、燈具等簡單電路開始練習，逐步熟悉電路圖判讀、導線連接及電路量測。
「沒有確認，就不能送電。」張主任特別強調實習安全的重要性。除了正確操作，學生也必須學會檢查線路、判斷異常，培養獨立排除故障的能力。
進入高年級後，課程逐漸深入「電機機械」與「PLC可程式控制實習」，學習馬達、變壓器的運作原理，並透過撰寫控制程式，讓設備依照設定條件自動運作。
此外，「智慧居家監控實習」與「微處理機控制實習」則結合感測器、物聯網通訊及程式設計，讓學生從傳統強電配線跨足弱電控制，逐步具備智慧自動化系統的整合能力。
圖片：學生實作課程
課堂知識延伸專題製作，展現創意與解決問題的能力
高三洪同學回顧三年學習，最令他印象深刻的是與同學合作完成遊戲開發專題。團隊受到《瑪利歐》等2D遊戲啟發，嘗試跳脫傳統跳躍、閃避障礙的玩法，設計出透過交換位置來進行闖關的遊戲機制，最終獲得科內小專題第一名。
洪同學分享，最大的挑戰在於將課本理論轉化為實際作品。過程中雖然運用ChatGPT協助開發，但仍需要具備足夠的專業知識，才能判斷AI提供的內容是否可行，並持續修正。
相較之下，陳同學更偏好理論課程。家人從事半導體相關工作，讓她有機會接觸科技產業，進而選擇電機科。她坦言，自己並非特別擅長實習，尤其在智慧居家監控課程中，從零開始學習程式設計曾讓她感到吃力，所幸透過觀察與請教同學，逐步理解操作方式。
兩位學生的經驗也反映出，電機科並非只有動手實作，理論理解、邏輯思考與團隊合作，同樣是不可或缺的學習能力。
圖片：洪同學遊戲開發成果圖
從證照培訓到全國競賽，累積專業技術與實戰經驗
除了課堂學習，大安高工電機科也規劃完整的技能檢定輔導，包含工業配線、室內配線、工業電子丙級，以及數位電子乙級技術士證照，協助學生逐步累積專業能力。
競賽培訓則採取「平時扎根、專項培訓、經驗傳承」模式，由教師發掘具潛力的學生，透過課後訓練、模擬競賽及學長經驗分享，延續科上的技術傳承。
在全國工業類學生技藝競賽中，大安高工電機科於108至112年連續五年獲得工業配線金手第一名，114年再度奪冠。
專題實作同樣成果亮眼，例如「AI視覺辨識—自動收羽球機」獲得114年全國專題實作競賽第一名，「限高之眼—車道智慧辨識系統」則獲得佳作，展現學生結合AI、感測與自動控制技術的能力。
圖片：學生專題成果｜AI視覺辨識—自動收羽球機
升學與就業選擇多元，電機工程延伸至半導體與智慧製造
電機科畢業後，學生多選擇繼續升學。根據張主任分享，科上國立科技大學錄取率達90%，其中國立臺灣科技大學、國立臺北科技大學及國立臺灣師範大學三校錄取率合計達60%。
未來發展也不侷限於傳統電力產業，隨著專業進一步分流，可朝半導體與IC設計、資通訊、綠能、智慧自動化、機器人及AI等領域發展。
受訪的陳同學與洪同學，目前也都以國立臺灣科技大學電機工程系為升學目標，期望延續高中所累積的專業基礎。
選擇電機科，興趣與邏輯思考比追逐產業熱潮更重要
什麼樣的學生適合電機科？張主任認為，喜歡動腦、願意動手，並且對科技充滿好奇、遇到問題願意嘗試解決的學生，都值得考慮。
洪同學則提出另一個觀點。他認為，不應只因半導體產業熱門或薪資前景而選擇電機科，更需要了解實際學習內容，確認自己是否願意長期投入。
張主任也提醒家長，選擇技職教育，不只是選擇科系名稱，更要理解孩子的興趣、性格與學習方式。電機科既需要扎實的理論，也需要反覆實作與面對挫折的耐心。
從一條電路的連接，到整套智慧系統的開發，大安高工電機科讓學生在三年中逐步累積專業知識與實作經驗。正如張主任所言：「選電機，不只是學一項技術，而是培養解決問題、跨域整合與面對未來的能力。」
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吳恩達公布AI工程技能版圖：2026年開發者最重要的4大技能
人工智慧（AI）先驅吳恩達博士與DeepLearning.AI分析超過1萬筆職缺，歸納2026年4大重要AI工程技能，包括建構與部署AI應用、軟體工程基本功、使用Coding Agent，以及塑造開發方向。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄：2026年最重要的4個AI工程技能
1. 建構與部署AI應用程式2. 掌握軟體工程基本功3. 有效運用AI程式設計代理4. 塑造開發方向
人工智慧（AI）先驅吳恩達博士最近撰文公布AI工程技能版圖，告訴開發者應該優先學習哪些技能，也讓雇主知道如何找出真正有能力的開發者。
吳恩達（Andrew Ng）是DeepLearning.AI創辦人、Coursera董事長兼共同創辦人，也是史丹佛大學兼任教授。身為機器學習與網路教育領域先驅，吳恩達在人工智慧方面的成就改變了許多人的生活，超過800萬人修過他講授的AI課程。
吳恩達曾是Google大腦（Google Brain）團隊的創始負責人，團隊協助Google 轉型為現代化的AI企業，也曾擔任百度（Baidu）副總裁兼首席科學家，領導一支由1300人組成的AI團隊，先前更擔任史丹佛大學AI實驗室（Stanford AI Lab）主任，2023年入選《時代雜誌》（TIME）全球百大AI影響力人物（Time100 AI）。
吳恩達和DeepLearning.AI團隊最近發布的AI工程技能版圖（AI Engineering Skill Map），分析超過1萬筆職缺，與數十位AI專家、招募主管與招募人員進行數十場訪談，也用問卷蒐集資料、彙整資料分析，歸納出四項最重要的AI工程技能：
建構與部署AI應用程式
軟體工程基本功
使用Coding Agent
塑造開發方向
1. 建構與部署AI應用程式
AI應用與傳統軟體最大的差異，在於AI的輸出具有不可預測性。
給大型語言模型（LLM）一段提示詞，你永遠無法完全確定它會回傳什麼結果。訓練一個深度學習模型，你也永遠無法百分之百確定它面對從未見過的資料時會有什麼表現。
因此，只知道如何使用LLM、RAG或代理工作流等基本元件，已經不夠了。
這項技能的核心，是運用統計方法衡量、引導及管理AI系統，最重要的是建立一個評估與錯誤分析的閉環。
2. 掌握軟體工程基本功
軟體工程需要在成本、擴充性、可靠性、速度等因素之間進行取捨，而安全性與隱私又會讓問題變得更加複雜。
理解軟體工程的基本原理，能讓你首先意識到「究竟有哪些取捨存在」。如此一來，在選擇技術堆疊、設計系統架構、設計資料儲存方式或進行測試等方面，都能做出更好的決策。
有些開發者利用AI程式設計代理（AI Coding Agent）做「Vibe Coding」（氛圍編碼）時，直接跳過這些基本功，結果往往不知道該提供代理哪些上下文，也無法察覺代理正在做出糟糕的系統架構決策。
現在這些基本功的價值已經從過去的「親手把所有程式碼寫出來」，變成「使用精準的工程語言，引導AI代理完成工作」。
3. 有效運用AI程式設計代理
有效使用代理式程式開發，已經是每一位開發者的關鍵技能。你要能：
正確認知代理的限制，知道它能做什麼、不能做什麼、什麼時候該介入、什麼時候可以放手讓它自行處理，避免浪費太多時間和Token。
有效管理上下文視窗（context window），在規劃與執行之間做取捨。
提供驗證工具（validators）與評估框架，讓代理能夠在閉環中自主反覆修正。
撰寫清楚的規格，同時知道什麼時候不需要完整規格也能推進工作。
協調多個代理合作。
避免高風險錯誤，例如不小心讓代理弄壞正式環境的資料庫。
這個領域的發展速度極快，因此持續嘗試新工具，並不斷調整自己的工作流程，本身就是一項核心要求。
4. 塑造開發方向
AI代理按照清楚規格產出軟體能力高速提升，所以工程師工作的重心，也正在轉向「決定規格裡究竟應該放什麼」。
工程師不應再期待別人交給自己一份像素級精準的設計稿，然後只負責按照要求實作。
要做好AI工程，就必須具備產品思維，理解商業背景與客戶目標，參與塑造並推動產品的開發方向。
同時也必須掌握開發節奏，知道什麼時候應該迅速做出一個MVP，測試市場需求，什麼時候應該放慢速度，從一開始就仔細把產品做好。
在傳統軟體團隊中，決策與執行是分開的，產品經理與客戶溝通、寫需求，計師製作Mockup，工程師只要按照規格實做。
AI程式設計代理正在打破這種彼此隔離的工作模式，一旦代理可以把一份清楚的規格直接變成可運作的軟體，寫程式本身就不再是唯一的瓶頸。
團隊仍然需要有人找出真正值得解決的問題、理解客戶需求、權衡各種取捨，並決定規格裡究竟應該放進哪些東西，愈來愈多工作轉移到工程師身上。因此，工程師工作中那些結果明確、單純執行的部分正在減少；充滿不確定性、需要人類判斷的工作則正在增加。
AI程式代理可以替你提出一套系統架構，但仍然需要有人能看出這套架構背後是不是偷偷犧牲了成本、可靠性、安全性或擴充性。更快產生程式碼，不代表就能做出更好的決策。
（資料來源：medium、deeplearning.ai、startupfortune .com、andrewng.org）
（原文標題：吳恩達：2026年最重要的4個AI工程技能）
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台積電衝上新天價 今年全球蓋九廠美國布局受關注
2026-05-07報導 經濟日報記者尹慧中 由聯合新聞網授權轉載
台積電（2330）今日股價早盤跟隨ADR昨晚表現強勢衝上2,345元新天價，市值回升至60兆元以上，台積電美國布局近期持續受關注。台積電在台灣與海外正同步擴充產能，依據規畫，今年預計全球蓋九座廠，包含先進製程與先進封裝廠的投資，新建廠數追平去年新紀錄，加上在建設當中的廠區整體建廠規模創下史上紀錄，也反映先進製程與先進封裝產能持續供不應求。
延伸閱讀：與神山同行：圖解台積電本土供應鏈新戰隊，2奈米與CoWoS的贏家是誰？
依據規畫，台積電今年延續去年的高速產能擴充計畫，預計今年新建與在建設當中的廠區為九座廠，包含約近半數先進封裝廠，以及先進晶圓廠。台積電2025年也已啟動九座廠建置，但當時多數仍為先進晶圓廠。至於2024年則為6座廠，2023年為4座廠，2022年為3座廠，2017-2021年為每年平均約4座廠的建設規模，相當於2025-2026年建廠規模為過往兩倍以上。
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台積電目前12吋廠全球製造足跡包含AZ晶圓21廠、熊本晶圓23廠，德國晶圓24廠，以及南京晶圓16廠，其中美國AZ新廠區域已取得第二塊大面積土地可望進一步擴充產能，美國晶圓21廠第一期已量產、二期廠區設備預計下半年進機，同時已有三個工程推進包含三期、四期與AP1廠，另外日本JASM熊本二期已預計轉升級3奈米製程。
台積電美國AZ新廠第一期量產順利，雖然先前有諸多考驗但已陸續克服，2024年時美國廠4月工程晶圓生產良率已與南科晶圓18廠相同水準，表現與進度大幅超越原先的預期，為此廠區特別慶祝達成里程碑，贈送該廠員工甜甜圈與蛋糕甜點等，甜甜圈的外型一方面也象徵與呼應廠區同仁表現傑出（Outstanding）。如今計畫美國新廠區計畫今年產能較2025年進一步提升1.8倍，同時良率持續要和台灣廠區相當，進而服務美國大客戶們的需求。
此外，台積電資深副總暨副共同營運長侯永清近期5日出席由美國商務部主辦的「選擇美國投資高峰會（SelectUSA）」，被問及台積電會不會再加碼投資美國，他提及，目前有許多可能性，為任何新業務機會成長做好準備。他也說，台積電選擇投資設廠選點時，是從客戶的需求出發。台積電決定在美國亞利桑那州建立新產能，一來可以擴大、加速產能，同時也強化客戶的韌性。
AI預測電池材料結構準確率達96％ 臺科大吳亮廷獲鴻海科技獎肯定
國立臺灣科技大學化工系博士生吳亮廷（右）榮獲2026鴻海科技獎應用組肯定，於頒獎典禮接受頒獎，研究成果展現臺科大在人工智慧與能源材料跨域研究的實力。（臺科大提供）
國立臺灣科技大學化工系博士生吳亮廷，在江志強教授指導下，結合人工智慧與第一原理熱力學計算，建立鈉離子電池層狀氧化物正極材料結構預測模型，可依材料組成預測其較可能形成的晶體結構，預測準確率約達96%，有助於縮短新材料開發時間、降低試誤成本。研究成果發表於國際能源材料頂尖期刊《Advanced Energy Materials》，並在黃炳照講座教授及邱昱誠教授共同推薦下，榮獲2026年鴻海科技獎首屆新增應用組肯定，展現臺科大在能源材料、人工智慧與國際合作研究上的深厚實力。
2026-08-10 國立臺灣科技大學 發布
近年來，再生能源快速發展，如何建構安全、低成本且高效率的儲能系統，成為全球能源轉型的重要課題。目前廣泛應用的鋰離子電池雖然性能成熟，但鋰資源成本及供應限制，使鈉離子電池逐漸受到重視。由於鈉資源豐富、價格低廉，因此被視為下一世代儲能技術的重要方向。然而，鈉離子電池正極材料的設計仍面臨挑戰，其中材料最終形成的晶體結構，將直接影響電池容量、循環壽命及鈉離子傳輸效率。
臺科大化工系博士生吳亮廷以「結合機器學習與第一原理熱力學計算預測過渡金屬層狀氧化物陰極材料之堆疊相穩定性」研究，榮獲2026鴻海科技獎應用組肯定。研究運用人工智慧建立鈉離子電池正極材料結構預測模型，有助於加速新材料開發。（臺科大提供）
吳亮廷表示，鈉離子電池常見的層狀氧化物正極材料主要形成P2或O3兩種堆疊結構，各自具有不同特性。P2結構通常具有較佳的鈉離子傳導能力，而O3結構則具備較高初始容量，因此如何在材料合成前預測最終會形成哪種結構，一直是材料設計的重要課題。過去研究多仰賴較簡單的線性模型進行判斷，但面對組成複雜的新材料時，預測能力仍有限。
為提升預測準確性，研究團隊整理270種已由實驗驗證的層狀氧化物材料資料，建立完整資料庫，並萃取鈉濃度、過渡金屬離子勢、離子半徑、游離能、混合熵等關鍵材料特徵，比較多種機器學習模型的預測能力。結果顯示，深度神經網路能有效學習不同材料特徵間複雜的非線性關係，在未參與訓練的測試資料中，預測準確率約達96%；進一步以近年文獻中的80種新材料驗證，仍維持相近的預測能力，展現模型良好的可靠性與應用潛力。
除了建立高準確率的預測模型外，研究更進一步揭示影響材料結構形成的重要機制。團隊發現，過渡金屬離子勢、鈉含量及過渡金屬混合熵，是影響材料形成P2或O3結構的三項關鍵因素。其中，過渡金屬混合熵代表材料中不同金屬元素的多樣性及組成均勻程度。研究指出，較高的混合熵有助於穩定O3結構，為未來透過元素設計開發新型電池材料提供新的研究方向。
值得一提的是，本研究並非僅利用AI進行資料分析，而是進一步結合靜電分析、密度泛函理論（DFT）、蒙地卡羅模擬及熱力學分析等方法，從原子尺度驗證機器學習找到的規律。研究證實，鈉離子與過渡金屬、鈉離子彼此間的交互作用，以及材料的混合熵效應，確實會影響材料結構穩定性，使人工智慧預測結果具備扎實的物理與化學基礎，而非僅止於統計相關性。
這項研究源自臺科大長期推動的國際合作。吳亮廷於博士期間赴德國于利希研究中心（Forschungszentrum Jülich）交流，與Payam Kaghazchi教授研究團隊合作，接觸大量鈉離子電池材料資料與第一原理模擬技術；返臺後，在指導教授帶領下，結合臺科大能源材料研究能量與人工智慧分析方法，完成模型建立與理論驗證，並陸續發表於國際期刊。
吳亮廷於研究室透過電腦進行材料模擬與數據分析，運用人工智慧結合第一原理熱力學計算，建立鈉離子電池正極材料結構預測模型。（臺科大提供）
吳亮廷從大學、碩士到博士皆就讀臺科大化工系。他表示，臺科大提供完善的研究設備、跨領域合作環境及國際交流機會，讓學生得以從材料設計、理論模擬到人工智慧分析，建立完整的研究能力，也促成此次與德國研究團隊的合作契機。他坦言，原本認為模擬研究距離產業應用仍有一段距離，直到獲得鴻海科技獎後，更深刻體會到人工智慧與材料模擬對新能源產業的實際價值。
臺科大近年持續推動人工智慧、能源科技及國際合作研究，鼓勵學生投入跨領域創新，透過理論分析、實驗驗證與國際交流，培育兼具基礎研究與產業應用能力的人才。此次研究成果不僅展現臺科大在新能源材料研究的深厚實力，也為人工智慧協助材料設計提供新的發展方向，未來有望加速新世代鈉離子電池材料開發，為全球能源轉型與永續發展貢獻創新解方。
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機電工程系（上）｜想當鋼鐵人背後的工程師？讓機器動起來的超能力！｜高雄科技大學｜科系真心話
如果鋼鐵人不是電影角色，而是一門學問，那它的核心就是「機電工程」！高雄科技大學機電工程系師生帶你走進讓機器「聰明動起來」的世界，從樓梯變電梯的生活比喻，到會養「機械狗」的真實實驗室，如果你對動手做、創新實驗和未來科技都充滿熱血，這一集將帶你揭開機電系如何結合機械、電機與電子，打造未來的智慧科技！
🎤主持人 Emily 安芷嫻 🎙來賓 高雄科技大學機電工程系：薛博文主任、蔡秉宏同學、陳佑柱同學
點擊了解本集章節
03:06 機電系在學什麼？電動車、機器狗自己動手設計
04:51 迷思破解：機電系同學很會修家電？女生適不適合讀？
10:27 「機械、電機、電子、機電系」差在哪？鋼鐵人幫你分清楚
18:23 系上分組：精密 vs. 智慧自動化 還有 1600 噸衝床！
27:59 讀機電系最難忘的課是？從理論到實戰，親手做出發電機！
37:53 跨領域互助才是王道！想讀機電系，打好這些基礎就對了！
收聽這集，你會知道——
「機電、機械、電機、電子……」這幾個科系名稱是不是讓人傻傻分不清？許多人一聽到「機電工程系」，腦中浮現的畫面可能是拿著螺絲起子修理家電，但實際上，機電系學生是打造能「自己動起來」的智慧機具，例如機器人、機械狗與自駕車的幕後工程師。
用鋼鐵人秒懂機電、機械、電機的差別
機電系學生的學習內容是如何讓大型機具精準運作，課程會接觸電子電路與機械設計，但重點在整合「動力、控制、結構」，讓一個系統能自動運轉。
高科大機電工程系薛博文主任用電影「鋼鐵人」比喻：
機械系造的是「身體」——結構與材料
電機系造的是「肌肉」——驅動與動力
電子系造的是「大腦」——晶片與感測器
機電系，則是統整所有部分，讓機器能精準運轉
也就是說，只要是「會動」的智慧裝置，像工廠機械手臂、移動機器人，都離不開機電工程的應用。
你是用科技的人，還是創造科技的人？
薛主任分享，有些人喜歡享受科技，但也些人想要自己創造科技。如果你總是想「這東西是怎麼做出來的？我也想試試看」，那就會是適合機電工程的人格特質。
另外，機電工程系在普通大學與科技大學都十分常見，普大主要強調理論與原理，問的是「為什麼」， 科大強調應用與實作，問的是「怎麼用」，例如普大研究「為什麼F=ma」，科大研究的則是「怎麼用F=ma做出機械手臂」，兩種訓練方向不同，未來工作類型與發展路徑也會相應不同。
機電工程，是讓想像動起來的學問
機電系畢業後的出路相當廣，包括自動化工程師、機器人研發、半導體設備整合、智慧製造、醫療輔具設計等。這些行業不僅需求高，也常與最新科技接軌。
機電系結合了機械的力、電子的腦與程式的魂，是一門讓創意真的「動起來」的學問。如果你想從使用科技的人，變成創造科技的人，機電系會是個值得你深入了解的起點。
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不是關機就好！台電曝「冷氣保養5步驟」 明年重啟更省電
更新日期：2025/10/23
2023-10-22 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
最近天氣逐漸轉涼入秋，夏天必備的冷氣機也進入休息模式。台電提供冷氣保養5步驟，幫準備冬眠的冷氣機好好清潔，維持冷氣效能，明年重啟時也會更省電。
台電21日在Facebook「台電電力粉絲團」發文表示，如同人勞累一整天會想洗洗睡，運轉整個夏季的冷氣機，也需要洗一洗再冬眠，「每年長時間不使用冷氣前，就是冷氣機清潔保養的好時機。」
冷氣冬眠前保養5步驟：
關閉冷氣總電源
清潔面板及外部（外殼、出風口葉片等）
清洗冷氣內部框
清洗濾網後陰乾
重開機開啟送風
▲ 圖片來源：台電電力粉絲團Facebook
台電也叮嚀，冷氣清潔後，要記得讓冷氣機運轉1到2小時，吹乾冷氣內部殘留濕氣，避免濕氣影響冷氣運作及使用年限。另外，清潔時如果發現有很多灰塵或發霉情形，建議可以請專業師傅來清洗。
冷氣冬眠前，不只要關電源，清潔保養也十分重要，才能讓冷氣維持良好效能，不但可以用更久，明年吹冷氣時也將更省電。
關於【節約能原】，還有這些小撇步唷！
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麥可喬登連喝水都要爭輸贏！好勝成就偉大，但專家提醒別掉進「超級競爭」陷阱
麥可．喬登的好勝心堪稱傳奇，連喝水都要比誰喝得快。績效科學專家指出，把每件事都個人化的競爭心成就了喬登的偉大，但對大多數人來說也要當心「超級競爭」的心理陷阱。當凡事爭輸贏、以成敗定義自我價值，競爭可能從進步動力變成壓力來源，提醒真正的冠軍心態不只在乎勝利，也懂得適時放下。本文節錄自《鬆綁表現焦慮》。
文／史蒂夫．麥格尼斯
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麥可喬登：連喝水都要比輸贏，好勝心成就了偉大他把別人的「輕視」，轉化為前進的燃料超級競爭性：為什麼會無法掙脫競爭思維？面對競爭的4種類型
麥可喬登：連喝水都要比輸贏，好勝心成就了偉大
麥可．喬登強大的好勝心堪稱傳奇，最佳例子莫過於那場著名的流感之戰。在NBA總決賽的第五場賽事中，喬登深受我們現今認為可能是食物中毒的影響，整晚嘔吐不止，然而，他竟在那場比賽中投進關鍵致勝一球，攻下38分，帶領球隊取得勝利。喬登表示：「我拒絕放棄，不論我病得有多重或是多累。」
即使在正式比賽之外，他也毫不退讓。有一次，在他的籃球訓練營中，全國頭號新秀、17歲的梅奧（O.J. Mayo）開始對時年42歲已退休的喬登進行言語挑釁。喬登無法接受。他喊停訓練營的活動，讓所有人上床睡覺，然後告訴那個年輕人：「你也許是籃球打得最好的高中生，但我是全世界最好的籃球員。從現在起，我要教訓你。」到了今日，儘管他已50多歲，是夏洛特黃蜂隊的老闆，依然會找比他年紀小一半的球員較量。甚至是在家裡，他的好勝心也絲毫未減。他的兒子馬可士（Marcus）曾在《今日秀》（Today）上透露一則小故事，當時他剛進高中，與父親進行一對一鬥牛賽：「他打得愈來愈凶……我不得不打電話向我媽告狀，因為我覺得『老爸在欺負我。』」
出了籃球場也是如此。打高爾夫球的時候，他會下注高達數千美元，或是加大賭注、全程打口水戰。「我以為我的好勝心已經很強，直到我遇見他（喬登）」，演員威爾．史密斯（Will Smith）在《吉米夜現場》（Jimmy Kimmel Live!）上如此表示。史密斯向來以工作狂著稱，然而在他這位朋友面前，卻是相形見絀。他繼續說道：「麥可做任何事都要爭個輸贏。即便只是喝個水，麥可有可能會說：『看誰喝得快。』」只要有勝負之爭，喬登就一定會全力取勝。6次NBA冠軍，5次最有價值球員頭銜，還有其他許多榮譽。此外，喬登可能也是全世界最能掌握致勝關鍵的人。他的好勝心成就了他的偉大。
他把別人的「輕視」，轉化為前進的燃料
喬登激發自身競爭力的方法之一，就是將幾乎每件事情都個人化。他在整個職業生涯中，總是將其他人的輕視化為他爭取勝利的動力。許多別人的無心之過，被他轉化為對他個人的攻擊，進而成為他進取向上的動力。
1996年的NBA總決賽，西雅圖超音速隊對上喬登的芝加哥公牛隊。比賽開始前，超音速隊的總教練喬治．卡爾（George Karl）就被警告不要給喬登任何動力。在開賽前，喬登在當地一家餐館看到卡爾，卡爾並沒有起身與他打招呼，這可能只是一時疏忽，但多年後，喬登回憶道：「這正是我所需要的─他那麼做─而這對我來說就成了私人恩怨。」公牛隊在該年決賽拿下總冠軍。
然而，根據卡爾的說法，這件事情還沒結束，正如他在多年後所說：「在他的職業生涯晚期，他胡謅了一些事。他說我取笑他老了；高爾夫球打得很爛，或是常在高爾夫球場輸錢。我的意思是，我從沒說過這些話，但他編造這些事來激勵自己，達到其他球員難以企及的境界。」
甚至連喬登籃球事業的源起都是來自一次羞辱。這則著名的故事就是他高中籃球校隊的教練將他踢出校隊，那一記耳光為他奠定日後成為籃球明星的地位基礎。幾十年後，喬登在他入選NBA名人堂的致辭中，特別提到這則老故事，他對那位老教練說，「我要確保你明白：你犯下了一個錯誤，老兄。」事實上，喬登並沒有真的被踢出校隊。他當年是高中二年級生，因此教練將他編入初級隊而不是校隊。整場名人堂的通篇致辭，喬登都在點名哪些球員與教練不夠尊重或是懷疑他的能力，進而激勵了他。運動作家瑞克．萊利（Rick Reilly）寫道：「沒有人能逃得了，包括他的高中教練、高中室友、大學教練、加入職籃後的兩名教練、大學室友、他的職籃球隊老闆、球隊總經理，還有推薦他入名人堂的人，甚至是他的小孩！」但是，對於喬登來說，這樣的做法顯然奏效了，至少在球場上的表現是如此。但當涉及到等式的另一半，即滿足感與知足感時，卻可能會形成適得其反的效果。
超級競爭性：為什麼會無法掙脫競爭思維？
「我停不下來。」在輔導企業高層或創業家時，我經常會聽到這句話。這始於承認可能存在一個問題─無法停止思考即將到來的交易或是調整簡報流程。他們可能正在與家人一起用餐，但心思卻在別的地方。對許多人來說，這樣的情況還會進一步延伸。「我無法停止競爭，而且是在所有事情上。」一位創業家向我哀歎道。這個問題不僅是缺乏將工作留在辦公室的能力，也是無法掙脫競爭思維的心態。不論是與家人的遊戲之夜，與朋友在酒吧裡的撞球友誼賽，或是社區裡的籃球賽，他們都爭強好勝。
早在近100年前，就有研究指出過度競爭可能造成的影響，而所謂的超級競爭性（hypercompetitiveness）是指需要不惜一切代價得勝，以捍衛自己的身分與價值。這會帶來許多肢體與言語上的攻擊，同時也難以維持健康的人際關係。艾許麗．梅里曼（Ashley Merryman）與波．布朗森（Po Bronson）在合著的《人上之人》（Top Dog）一書中，描述了這種適應不良的競爭心：「其特徵是心理上的不安全感和轉移的衝動。這一類人無法接受挫敗也是競爭的一部分。……他必須在每件事上都是最棒的，即使競爭已經結束，也無法停止拿自己和他人比較。」
超級競爭性會形成惡性循環，在此循環下，我們會耽溺於透過勝利來維持自我意識，彷彿我們的大腦已學會必須勝出所有挑戰，才能感覺到自己的重要性。大腦會開始尋求建立自我價值的方法，或是時刻警惕任何對我們主導地位的威脅。於是，即使是季前賽也變得攸關生死。與家人一起玩桌遊，變成一場試圖證明自己智力優越的較量，最後演變成令人沮喪的尖叫爭吵。斯洛維尼亞的一項研究顯示，具有超級競爭性的學生毫無意外都具有自我設限的傾向。為了保護自我價值，他們總會為自己的失敗找藉口。
具有超級競爭性的人往往需要來自外界不斷的肯定。心理學家珍妮佛．克羅克（Jennifer Crocker）與艾米．卡內維羅（Amy Canevello）將我們的社交動機劃分為兩個系統，一個是生態系統動機，用來推動我們與他人建立具有建設性與支持性的關係。我們視與他人相處是互惠互利的，而不是威脅。另一個是自我系統動機，能促使我們與他人和團體建立一種可容許我們維護或提升自我形象的關係。正如他們所解釋的：「建構、提升、維護與捍衛理想的自我形象已成為一種手段，藉以說服他人認同他們的價值和價值感來滿足其需求。」當我們向自我系統傾斜，比較容易將競爭視為零和較量，但研究顯示，大部分人並不會因此變成麥可．喬登，而是被推至崩潰邊緣。克羅克與同事指出，我們最終會走入自我保護，在這種情況下，我們更有可能處於「害怕與困惑」的狀態，而不是在狀態中充分發揮我們的能力。
自我系統的支配甚至會阻礙我們去做最需要做的事：抽離現場。在壓力過大的組織中，暫時離開、自工作中抽身歇息以避免工作過度，效果會適得其反。研究人員發現，在高壓下的工作者試圖不工作時，反而會感到更加羞愧。這樣的心理會導致更多不道德的行為，並人為地提升我們總是在努力工作的形象。換句話說，當我們感受到過度壓力時，便會尋求自保。
當我們過度倚重外界給予的肯定時，常常會花時間競爭一些可有可無的小事。威爾．司鐸在其著作《地位遊戲》中指出：「我們經常會投入一些毫無意義的競爭之中。」我們視自己的身分地位為界線，有如超商或機場的安全線，若有人無意間越線，我們就會發狂。我們的大腦接收到的訊息是，這些微不足道的小戰爭都很重要。我們其實是在無關緊要的情況下，將自己的地位置於危險邊緣。
對於大多數人來說，超級競爭性的結果並非在NBA總決賽第七場投入致勝的關鍵一球，而是進入生存模式，開始將每件事情都視為具有威脅性，從中獲取求勝的動力，進而逃避那些無法取勝的情況。威爾．史密斯就曾以開玩笑的口吻透露喬登的這種態度：「你在任何事情上都贏不了麥可。因為他如果不能打敗你，他就不會跟你比賽。」假如我們不留心，這種能推動個人在場上表現卓越的動力，可能會讓我們在場外痛苦萬分並渴望逃避。
這是競爭性的核心矛盾。我們被告知必須更加關心，並視工作為我們邁向成功的核心。我們擔心自己如果不採取這樣的思維，就會落後於人。這種方式在短期內確實有效，但同時也會使我們陷入一種痛苦萬分、零和競爭與贏者全拿的態度，透過成功與否來定義自己，並依賴外界給予的肯定。但是，其實有更好的方法，來看看奧運與世界撐竿跳冠軍凱蒂．穆恩（Katie Moon）的例子。2023年，她摘下她的第二個世界冠軍，不過是與澳洲選手尼娜．甘迺迪（Nina Kennedy）共同分享這個頭銜。在華氏85度高溫下，歷經4個小時的競爭後，穆恩與甘迺迪兩人在16英尺又1吋的高度上，戰成平手。她們面臨一個抉擇：繼續比賽，或是分享金牌。穆迪後來表示：「我們之所以能達到這個最高點的原因之一，是我們傾聽自己的身體，知道這是極限。我們決定……分享冠軍與一人獨得都是同等的榮耀。」酸民在社群媒體上指責這樣的決定是「懦夫的行為」，穆恩回應：「與大眾的想法相反，你不需要有『不惜一切代價取得勝利』的心態來擁有冠軍心態。」
面對競爭的4種類型
在檢視競爭力時，心理學家加博爾．奧羅茲（Gabor Orosz）及其同事定義了人們面對競爭時的4種類型。首先，有一類人對競爭興趣缺缺，不想加入競爭，但也不至於逃避，只是不在乎輸贏，競爭對他們不具吸引力，也不會令他們感到刺激或興奮。第二類就是我們方才討論過，具備超級競爭性的人，他們需要來自外界不斷的肯定，競爭是他們取得存在意義與價值的來源。結果對他們很重要……非常、非常重要！第三類是以焦慮為驅動的逃避型，他們會逃避競爭。他們經常要面對必須表現完美的需求，但實際上他們做不到，於是就會躲避這些危險的情況。第四類是自我發展競爭型，這類人重視內在勝於外在，自我成長與發展是他們持續前進的動力。
簡而言之，我們面對競爭的態度，可以是透過支配他人來處理自己的不安全感；可以是拒絕參與競爭；也可以是逃避競爭以避免競爭的結果帶來傷害；或是不論輸贏，都將競爭視為自我發展的過程。我們在人生與追求的不同階段，面對競爭時，都有可能採取這4種態度。
然而，不僅是競爭，在我們從事的任何事情中，都會出現一個矛盾。我們愈在乎，愈是將工作與追求視為自我認同的一部分，就會愈努力工作。當我們以為追求的目標與自我意識相關時，就會從不為所動，變成起而行動。當我們覺得所做之事是自己的一部分時，就會變得意義重大。不只是在運動場，其他地方也是如此。倘若我們視自己為作家，而不只是愛好寫作的人，將有助於自己在寫作上精進。我們寫作是因為這正是我們所從事的工作。當我們從「動詞」轉換為「名詞」，從「我下廚」轉變為「我是廚師」，就是在告訴大腦，我們從事的活動是我們存在意義的核心部分。我們從「做」什麼，變成「是」什麼。
我們在孩童時期其實就會出現這樣的模式，根據2014年的一項研究顯示，當心理學家要求孩童當「小幫手」，而不只是「幫忙」時，孩童會比較願意幫忙收拾玩具與積木。研究人員的結論是，詞彙上微妙的轉變，賦予了孩童一種正面的身分認同。另一項研究則發現，來自低收入家庭的孩子，如果受到大學畢業生可以「透過教育形成身分認同」的提示，他們爭取額外學分的可能性就會增加8倍。這樣的結果也見諸從事各類活動的成人身上，從參加選舉、吃得健康到關心環保，比比皆是。當我們感覺某些事是自己身分的一部分時，就會確保我們的行動與身分相連結，並堅持到底。
不過，現在你已經知道這些並非全貌。2018年，紐約大學（NYU）的心理學家複製了「當個小幫手」的研究項目，但在其中做了一些微妙的改變：他們著重的是挫敗。這些狡猾的研究人員不是讓孩童成為小幫手，而是強調孩童做錯事後的反應，例如闖禍、打翻蠟筆盒、忘了倒垃圾等等。在受到挫折之後，這些被叮囑要當小幫手的孩童會變得退縮，對一些困難的工作不願意再出手幫忙。然而，若是較為簡單的家務，而他們也知道自己能夠勝任，還是會樂意多多協助。換句話說，在挫敗之後，這些將自己的身分認同與小幫手連結在一起的孩童，會選擇簡單的工作，讓自己立於不敗之地。當有十足把握時，他們才會樂意幫忙，但若有可能失敗時，他們就會有所遲疑。將事情視為自己個人的事，確實有可能引導某些人登上成功高峰，但對於我們大部分人來說，不可能就此轉變為關鍵人物。至於喬登，就許多方面而言，他並非常人。將我們的身分與所作所為過度連結，反而會使我們在關鍵時刻猶豫不決。深切在乎與過度在乎之間，只有一線之隔。
在績效表現上也有一個矛盾。我們需要密切關注，但也不應失去控制，成為停不下來的超級競爭性運動員，或是被一心求勝而蒙蔽雙眼的企業高層。否則，我們可能會變成職棒大聯盟最優秀的球員之一貝瑞．邦茲（Barry Bonds），他無法忍受光芒被其他球員掩蓋，例如使用禁藥的馬克．麥奎爾（Mark McGwire），於是，他索性加入他們的行列。蘭斯．阿姆斯壯也是一樣。或者在企業界裡，如安隆（Enron）這樣的公司，或像是伊莉莎白．荷姆斯（Elizabeth Holmes）這樣的創業家。當你的身分認同與你所追求的目標緊密相連，你可能就會深信，只要目標正當，就可以不擇手段。
這並不是要走向另一個漠不關心的極端，而是要在兩者之間找到適當的平衡：一方面，不把所有事情都視為針對自己；另一方面，也保有足夠的空間，讓我們能夠承受挫折，而不致失控崩潰。你從「我是」轉移到「我做」再到「我喜歡」。你愈是接近代表「我是」的存在端，安全感與可預測性也就愈高。比方說，你是自行車選手或律師，你會根據這個身分去看待世界，與之互動。但這也有缺點：安全感會導致依附，使你在遭遇威脅時的防衛心增加，並減少你面對變化時的靈活性與開放性。畢竟，我是故我在……。相反地，當你只是喜歡某件事時，你會比較願意改變，但那個活動、群體或事物，對你而言也就沒有那麼深的意義。
在某些事情上，例如我們的家庭中，理所當然會視為是個人的事情，也就是在頻譜中「我是」的這一端。至於其他事情，例如大富翁遊戲與洗衣服，對我們的自我意識並無意義，只在於喜歡與否。如果一些無關緊要的雜事過於接近頻譜中「我是故我在」的這一端，我們就會變得傾向完美主義（我本身就是要求一切事物井井有條的人）。我們會耗費大把時間整理便利貼，把原本應該感到有趣或有意義的活動，變成又累又煩的工作，無法投入真正帶來意義或快樂的事物。也可以換個方式來理解：你結婚了嗎？還是在熱戀中？或者你只是喜歡某樣事物？隨著承諾的增加，你的靈活性也隨之告減。不過，在某些事情上，例如伴侶，這樣的交換是健康且值得的。但在其他事情上，例如讓自己「嫁」給一種群體意識或一份工作，你最好趕快移到「我喜歡」那端。
在工作方面，我們經常任由自己對成功的欲望，將我們推向「我是故我在」那端。我們的追求固然具有意義，但如果執念太深，它們就會凌駕於我們的自我意識之上，導致我們從自我發展類型轉變為適應不良的超級競爭性型態。如果你勤奮誠懇、積極上進，醉心於美國夢的成功模式，那麼你很有可能需要修正路線了。
節錄自：時報出版《鬆綁表現焦慮：為什麼愈想證明自己，愈容易搞砸？》／史蒂夫．麥格尼斯 著
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