工廠 很 操的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

什麼都能外送!比臥底報導更真實的故事，資深社會記者轉行做外送、代駕、揀貨員，揭露惡性競爭內幕、拆穿高收入假象

為了解決工廠 很 操的問題，作者김하영 這樣論述：

平臺經濟迎接盛世，平臺勞工只能厭世？ 資深社會記者變身平臺勞工，上線跑透透觀察，下線思索時代解答 為了追求「更人道的平臺經濟」，寫下這本「我們這個時代的新勞動故事」   　　★強勢入選2022年韓國「青少年人文學閱讀全國大會」官方指定選書 　　★上市兩個月火速再版！賣破五刷，持續長銷，在韓國各地發揮影響力   　　在智慧型手機的這一端，消費者打開APP，一鍵送出需求，享受科技帶來的便利；另一端，勞動者接到訂單，為了夢想與生計開始奮力一搏......將這些人牽連起來的，正是「平臺企業」。   　　【平臺企業翻轉了現代生活】 　　我們所熟知的臉書(Facebook)、亞馬遜(Amazon)、網

飛(Netflix)、優步(Uber)、Airbnb等公司都是平臺企業。有別於傳統商業模式單純的線性運作（生產者直接提供產品或服務給消費者），平臺企業則是提供一個中央系統，讓包括生產者與消費者在內的各種人在系統內互動，藉此獲利。   　　平臺經濟翻轉了現代生活，為我們帶來便利，讓許多人有賺錢的新機會。但平臺經濟也有黑暗面──當個人或公司過度仰賴平臺，而平臺企業的實力足以壟斷市場時，便能單方面改寫遊戲規則，產生消費者權益受損、勞動剝削等問題。尤其，平臺的運作與升級是由人工智慧(AI)等高科技來支持的，因此也衍生出照顧平臺勞動的法律與社福制度，有可能跟不上科技變遷的隱憂。 　　 　　【作者為何辭去

記者一職，轉行投入平臺勞動？】 　　一切要從「TADA」風波說起。   　　就像Uber進駐世界各地，當地傳統計程車業者會有反彈一樣，2018年10月韓國出現一款叫車APP「TADA」，也引起抗議聲浪，還有司機為此而自焚。後來TADA「以租車服務之名，行計程車載客之實」的商業模式被認定違法而在2020年4月終止運作，但其母公司仍繼續開發新產品與服務，投入代理駕駛等新市場。   　　在這過程中，本書作者、資深社會記者金夏永感到相當「鬱悶」。他認為，「社會對這個問題的解決方式無法讓人滿足，並未提出對時代變化大趨勢的討論和方向，只是迫於壓力而進行眼前的利益調整」。   　　無獨有偶，在TADA退場的

同一年，作者還看到了一則「美食外送員上億年薪（約新臺幣兩百多萬元）」的報導，讓他相當好奇：「真的可以賺這麼多嗎？」   　　這兩個「平臺經濟」下的勞動事件，讓他想要進一步探查實情。但擁有近二十年記者資歷的他，沒有選擇去訪問司機、外送員，也沒有「臥底報導」，而是毅然決然地辭去記者一職，直接投入平臺勞動現場成為「當事人」，因為這樣才能「看到不一樣的東西」。   　　【在三大平臺勞動現場進行「田野調查」】 　　作者開始投身平臺勞動的時間是2020年初，剛好是新冠肺炎疫情即將延燒之際。在接下來的兩百多天，作者用幽默又溫暖的筆觸，記錄了他初任外送員、物流中心揀貨員與代理駕駛時的點點滴滴，包括各種業界行規

、工作「撇步」、路上觀察學、疫情對市場的影響、平臺企業搶生意的奇招與話術、同業三言兩語間透漏的人生故事，還有人工智慧與傳統人力之間的「角力」，以及由此而來、浮上檯面的平臺勞動權益議題。具體來說，作者有這些發現：   　　1.在韓國最大的美食外送平臺「外送民族」擔任外送員 　　因為疫情的關係，外送需求大增。為了搶單，作者體會到這一行的重要技能之一是「不能思考」，因為一旦對著手機上的接單螢幕想太多，生意就被其他同業搶走。搶你生計的，竟然還有機器人。為了搶快，等電梯有什麼技巧？馬路上最致命的威脅是什麼？外送平臺業者之間想提升市占率想瘋了，出動哪些奇招募集外送員？讓人非常猶豫要不要跳槽......  

　　2.在電商龍頭酷澎(Coupang)的物流中心擔任日薪制揀貨員 　　揀貨員的工作就是在接到訂單後，找到正確的商品裝進推車裡，送到包裝臺。作者對一切都感到很新鮮，第一次知道有一種女寶寶紙尿布不是女寶寶用的。揀貨的技巧可多了，要怎麼利用俄羅斯方塊技在推車裡堆疊物品，減少奔波次數？前輩為什麼捨棄便利商店打工，來到物流中心？   　　作者也想起亞馬遜的貝佐斯花最多錢在成立機器人公司上，欲打造完全自動化的物流中心。他看過一個電視廣告，一家人去參觀礦泉水工廠，媽媽對孩子說：「哇！這麼大的工廠裡居然一個人都沒有呢！」讓人不寒而慄。科技最終會把人類趕出物流中心嗎？電商越來越壯大，以後還會有社區小店嗎？

  　　3.利用市占率最高的通訊軟體Kakao成為代理駕駛 　　做過外送員、揀貨員，疫情趨緩後，作者接著挑戰了代理駕駛。開手機導航，但手機要放哪？據說高手都會把手機放在杯架裡，但有更好的做法。什麼是爛單？費用低，而且跑一趟跑到一個很難脫身的地方就是爛單，怎麼避免？代駕也是一個情感勞動吃重的工作，客人想跟你聊家庭、政治、抱怨社會，你該怎麼辦？   　　Kakao 招募司機的廣告寫著：「透過人工智慧系統，任何人都能做到。」人類好像變成幫助AI累積數據的工具，變成AI的四肢了......   　　【今日韓國，明日臺灣？】 　　除了科技、個體、社會之間的關係，作者最關注的還是平臺勞動權益議題。作者認為

，平臺勞動這類「不特定僱用」危機的突破口在於「基本收入」和「終身教育」，因此必須重新檢視國家的作用。   　　國家也必須吸收一部分工會的功能，因為平臺勞動者不會在同一空間一起工作，沒有溝通的機會，也很難串連起來，而且以「論件計酬」來看，彼此與其說是「同事」，不如說是「競爭者」，再說應該很少有人會把外送或代駕視為自己的終身職業，因此平臺勞動者組成工會進行團體行動的可能性非常低，政府應該為他們的利益代言，發揮更積極的功能。   　　今日韓國面臨的難題，是否會是明日臺灣的處境？本書提供了一個思索的起點。   本書特色 　 　　1.作者捨棄傳統採訪形式，直接投身平臺勞動第一線，以資深社會記者的銳利視角

進行田野調查，挖掘潛藏在平臺企業遊戲規則背後的新勞動權益議題。臺灣同樣處於全球性的平臺經濟之中，韓國的經驗有值得借鑑之處。   　　2.收錄多張作者親繪的插畫，讓人會心一笑、如臨現場。   各界同聲推薦   　　Fion（作家、在韓YouTuber） 　　JoJo（Podcast《啾團》主持人） 　　公民不下課（人氣知識平臺） 　　孔德廉（報導者記者） 　　何撒娜（東吳大學社會學系助理教授） 　　邱羽凡（陽明交通大學科技法律學院副教授） 　　阿潑（轉角國際專欄作者） 　　洪敬舒（台灣勞工陣線研究部主任） 　　楊虔豪（駐韓獨立記者） 　　楊貴智（法律白話文運動站長兼內容長） 　　蔡淇華（作家）

　　鄭凱文（日日春放送局［韓國獨立音樂評介粉絲專頁］版主） 　　鄭麗君（青平台基金會董事長） 　　顧玉玲（臺北藝術大學助理教授） 　　依姓氏筆畫排列   　　「作者以第一線揀貨、外送、代駕的勞動為軸，探究平臺經濟的發展，敏銳又即時地回應當下的社會議題，全書橫向參照國際，縱及在地歷史，聚焦人力資本兩極化，提出國家取代企業、回歸社福公共化的政策思索，值得臺灣借鑑。」──顧玉玲（臺北藝術大學助理教授）   　　「作者帶領讀者實際走進『平臺勞動時代』現場，再由這些經驗描繪出『斜槓人生』、『內捲躺平』這些共存於整個亞洲的現象。本書除了記錄疫情時代下不斷加劇的不平等外，也從改變政府體制與推行基本收入等方向

提出另類解方。」──孔德廉（報導者記者）   　　「我們享受到的各項快速與便利，來自許多人付出可見與不可見代價。看似時代前沿的平臺勞動與AI經濟，其實鑲嵌發展於過往的歷史與社會脈絡之中。本書不僅探究韓國外送行業的結構性議題，更是關於勞動價值的深度再思考。」──何撒娜（東吳大學社會學系助理教授）   　　「自由，是所有勞動者共同的期待與夢想，然而本書作者親自投入韓國外送勞動市場，揭露『人類逐漸成為AI的四肢』的真相，打破平臺經濟下，勞動者手持手機隨時上、下線的自由假象，描繪平臺操控『外送民族』的人心與人力的各種策略，實值得臺灣的外送經濟作為參照。」──邱羽凡（陽明交通大學科技法律學院副教授）  

　　「當終身僱用制像北極冰川般地消失，外送、宅配、代駕、Uber滿街跑的平臺卻帶來更多操勞又不穩定的工作。此刻是該順應？抵制？還是改變它？無論答案為何，這本深層解剖韓國平臺就業生態的好書，都是我們面對及思索衝擊的最佳出發點。」──洪敬舒（台灣勞工陣線研究部主任） 　　 　　「作者親自進入這些以正面詞彙包裝的領域中，近身仔細觀察『人』在其中是什麼狀況。除了揪出高收入的假象，還適時地搭配時代背景，點出現代人會對這種不穩定的勞動方式感到有魅力的原因，為讀者導覽外送世界的真實面貌。」──吳燦浩（韓國社會學者、作家）   　　「本書是萌生在我們這個時代的勞動現實報告，彰顯了特殊勞動者受到的特殊差別待遇

。希望勞動者能夠生活在受到尊重、健康和幸福的社會。在此向訂購外送的人、以外送工作維生的人，以及把外送當作兼職的人推薦本書。」──鄭惠允（韓國CBS電臺製作人、作家）

工廠 很 操進入發燒排行的影片

採用40奈米製程實現之用於軸承故障診斷的低功耗分層卷積神經網路硬體加速器

為了解決工廠 很 操的問題，作者許堯舜 這樣論述：

現代科技的進步日新月異伴隨著生活品質的成長，近幾年的趨勢技術機器學習充斥在各行各業已經成為現今科技裡面不可或缺的角色。在很多工廠裡充斥著各種各樣的機台，例如:電動機，CNC工具機等不同的機械。這些機器在運行的過程中常常會有故障發生，早期只能以人工的方式或抓取一段大約的時間排除，不僅不準確且危險。而現在使用機器學習的方法進行智慧監控，把工具機或電動機產生的不正常數據行為進行機器學習的訓練萃取該故障數據的特徵，爾後透過在該機器的軸承實施實時監控即可實施預防性維護，不僅可以及早預防工廠的生產線因為機器故障停擺也可以預先防護操作員在操作工具機上的安全。本論文使用分層式卷積神經網路的方式進行訓練，並以

40nm CMOS製程實現。使用分層式卷積神經網路的優點為先將具有相似特徵或類別的圖像資料先分類再進行訓練，相較傳統卷積神經網路需要經過多層運算才能得到每次分類結果，經本實驗數據得知只需少量的運算即可判別並輸出結果且可以大幅的下降神經網路模型所需參數量以及達到辨識軸承故障數據95% 以上的準確度。另外本論文亦使用加入白高斯雜訊的模擬數據，增加到訓練資料集以提升模型的準確度，以及測試此分層式卷積神經網路的抗噪效果，以因應工廠裡面各種不同發生雜訊的情況產生。各項數據結果均確認所提出之分層式卷積神經網路有良好的抗噪效果。本論文在硬體實現的部分使用電源門控技術，將待機狀態的記憶體之電源關閉，達成低功耗

的實現。本論文實現電路使用 TSMC 40nm CMOS 製程，在硬體描述階段，經過調整各階段所需bits數量的實驗結果後，所實現之硬體加速器判斷軸承健康的準確率達到95.31%。後續經由電路合成以及自動佈局繞線後各項數據表明，所提出之硬體電路工作頻率最高可達100MHz，此時功耗為65.608 mW.

逐光紀影

為了解決工廠 很 操的問題，作者許義榮 這樣論述：

記述光、影、水波，運鏡與構圖的巧妙之作 分享美的視野，瞬間的感動，存在剎那片刻   　　拍照不僅是紀念，那瞬間魅力，還可以創造出獨特的美； 　　不管是人物、靜物、風景、水、草、花、樹，甚至於光和影……   　　沐光中的台北101；瀨戶內海水靜如鏡令人醉；剪剪風輕柔的吹過； 　　燈影柳浪在暗夜中飛舞絢麗的光芒；蘆花飛盪在濃郁的秋意中； 　　林木的枝葉擠碎陽光；幽暗地心浮現虛幻的光色…… 　　80張作品。   　　自自然然，在作者的眼中構成輪廓， 　　停格在他的映像裡， 　　化為快門下的影像作品！ 　　掌鏡的美麗人生！

即時監控系統於多樣零件預防維護之應用

為了解決工廠 很 操的問題，作者凃佑達 這樣論述：

受益於各種物聯網技術、通訊技術、資訊技術、人工智慧技術的蓬勃發展和行動裝置的普及，以及全球製造體系邁向新技術、新應用而拉高了製造門檻，智慧製造幾乎是所有製造業這幾年追逐的目標。加上少子化和COVID-19疫情影響讓工廠在人力資源配置上出現很多風險，所以越來越多的工廠投入自動化產線來取代人力。但更多的自動化機器設備，意謂著只要其中一個設備發生非預期停機，就可能導致整線停產，如何確保這些設備能如預期般運作，良好的預防性維護是不可或缺的。但要管理眾多設備和零件的預防性維護工作，單靠人力是難以達成的，因此透過物聯網相關技術，將各種設備連網並建構即時監控系統成為一種趨勢，而且無論效果或效率都不是單獨靠

人力所能比擬。本研究即透過個案探討的方式，以Cyber-Physical Systems (CPS)為基礎架構，從即時監控系統的需求定義開始到整個系統的建立方法，以及期間可能遭遇到的問題進行探討研究，期望能給想要建立類似系統，但不知從何著手的研究者或業者能找到方向。