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07/15 00:00
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如何用Evernote構建「知識管理」系統，三個步驟就夠了！！｜ 思維能力 ｜金手指
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AI PC 的市場應用與未來前景
從 ChatGPT 自去年問市開始 AI 就成了當今最熱門的話題，各種的 AI 概念股也與半導體，GPU等成了股市的新寵兒，我那些放了快10年的技嘉股票也翻漲了數十倍之多，去年底開始 Intel 也推出了帶有 AI 運算功能的 Core Ultra 系列 CPU，目前有 Core Ultra 5/7/9 三級，算是與 i5/i7/i9 有個相對應的型號，多了NPU (AI運算核心) 的筆電與無 NPU 的多了 $4,000以上，這是以 PChome 上 Acer Swift Go 來做比較，搭配 i5-13500H CPU的要價 $25,900，但 Core Ultra 5 125H 則為 $29,900起，但 AI PC 還處在各家爭鳴的戰國時期，要價不菲的產品到底有無實用性呢!? 又或者是說，到底有無需要在無網路的情況下去使用LLM大型語言模型如ChatGPT的需求呢!? 以我目前的應用，如果要用到AI生成還是會以網路版為主，除非我正好有換新機的需求，否則AI PC不會是我的考量，畢竟在2024年的Intel Core Ultra還只是AI PC的初代版，雖然說這個系列的確炒起了話題，但對照近期各大PC廠如聯想、HP、DELL等的大量裁員新聞來說，AI PC到底只是個話題呢!? 還是真的有市場的前瞻性!? 如果有，那各大廠所裁撤的PC/NB部門人員是否也反應出話題熱但市場泠的狀況呢!?
目前唯一可以確定的是，無論是Intel、AMD、Apple、Nvidia或是各大手機及電腦廠都推出各種的AI軟硬體及解決方案，AI這個議題還會熱好幾年!!!
另一方面，Apple 在 2020開始推出自家的 CPU M1開始便有類神經網路核心，雖然 Apple 沒有明說其是否有 AI，但直到上週無預警開賣 M3 版的 Macbook Air 後，其AI應用也再度被炒起，讓我們來看看兩者的差異吧!!!
Intel NPU 和 Apple M3 神經網路引擎都是專為 AI 應用設計的加速器。兩者在性能、功耗和可用性方面都有所不同。
性能
在性能方面，Intel NPU 的峰值性能為每秒 10 萬億次浮點運算 (FLOPS)，而 Apple M3 神經網路引擎的峰值性能為每秒 15 萬億次 FLOPS。因此，在純粹的性能方面，Apple M3 神經網路引擎略勝一籌。
功耗
在功耗方面，Intel NPU 的功耗為 2 瓦，而 Apple M3 神經網路引擎的功耗為 3 瓦。因此，在功耗方面，Intel NPU 略勝一籌。
可用性
在可用性方面，Intel NPU 僅可用於 Intel Core Ultra 處理器，而 Apple M3 神經網路引擎可用於所有 Apple M3 系列設備。因此，在可用性方面，Apple M3 神經網路引擎略勝一籌。
AI 應用
在 AI 應用方面，Intel NPU 和 Apple M3 神經網路引擎都可用於各種 AI 應用，包括圖像識別和處理、自然語言處理和機器學習。
總體而言，Intel NPU 和 Apple M3 神經網路引擎都是性能強大的 AI 加速器。兩者在性能、功耗和可用性方面各有優劣。具體選擇哪種加速器，取決於用戶的具體需求。
以下是一些具體的應用示例：
• 圖像識別和處理：Intel NPU 和 Apple M3 神經網路引擎都可用於識別圖像中的物體、人臉和文字。這可以用於各種應用，例如相機應用程式、人臉識別系統和光學字元辨識 (OCR) 系統。
• 自然語言處理：Intel NPU 和 Apple M3 神經網路引擎都可用於理解和生成自然語言。這可以用於各種應用，例如機器翻譯、語音助理和聊天機器人。
• 機器學習：Intel NPU 和 Apple M3 神經網路引擎都可用於訓練和部署機器學習模型。這可以用於各種應用，例如欺詐檢測、推薦系統和預測分析。
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高技企業以MES垂直改善產品製程 以知識管理橫向複製解決經驗
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Python 適合初學者嗎？3大優點你要知道! 5堂Python課程從初級到進階，原來可以這樣學!
Python 是目前最受歡迎的編程語言之一，特別適合想要自學 Python 的初學者。它擁有簡單易懂的語法、豐富的Python 課程學習資源，以及廣泛的應用領域，讓初學者自學Python 能夠輕鬆上手Python 並快速進入實際應用。
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