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由新到舊
900 Terabit (Tb) 是一個非常巨大的數字資訊計量單位，通常用於衡量網路頻寬（傳輸速度）或極大規模的數據吞吐量。
900 Terabit 等於 112.5 Terabyte (TB)。
為了了解概念，我們可以從以下幾個維度來拆解：
1. 換算關係
計算機中，8 個位元 (bit) 等於
這是一個極具潛力且設計細緻的App開發藍圖！基於我的框架，並結合AR遊戲的市場成功經驗（如Pokémon GO的激勵機制和等級系統），為「城市探索與奇幻冒險App」提供了紮實的設計分析。
圖中黃色連帽貓耳裝角色的探索、敏捷與一點點叛逆的形象，完美融入到「奇幻冒險」的主題中。這個角色完全可以作為Ap
工業級的 SLA 3D 列印（立體光固化）是一種專為專業製造、高要求原型製作和批量生產而設計的高階增材製造技術。
它在基本原理上與消費級的 SLA 技術相同（使用紫外線雷射固化液態光敏樹脂），但其設備規模、性能、精度和穩定性都經過大幅提升，以滿足嚴苛的工業應用標準。
工業級 SLA 的關鍵特點
一張晶片（積體電路，IC）的使用壽命很難給出單一的數字，它可能持續數年到數十年。
晶片的壽命取決於多個因素，包括：
影響晶片壽命的主要因素
設計與製造品質（可靠性）
製程技術： 製造商會進行嚴格的加速壽命測試 (Accelerated Life Testing, ALT) 來預測晶片在正常
放射線學與人工智慧 (AI) 的關係是協作與革新的關係。AI 正在透過加速、增強醫學影像分析和優化工作流程，對整個放射醫學領域產生深遠的影響。它並非取代人類，而是作為一個強大的輔助工具，提升診斷的效率、準確度和患者的治療結果。
AI在放射線學中的主要應用
AI，特別是透過機器學習 (ML) 和深度
2025/12/07
謝謝EC3以某一專業（放射線學）為例，細細整理了AI將對人們的工作產生什麼樣的影響，讓處在AI世代的我們更能了解未來的世界。
看EC3的文章我好奇了，剛上網查，原來是黃仁勳最近提及「一些比較容易自動化的工作會消失，但這可能會創造新產業。」他以2016年「AI 教父」Geoffrey Hinton 的預測為例：當時 Hinton 認為 AI 五年內將在影像辨識上全面超越人類，甚至建議不必再培訓放射科醫師。但九年後的今天，放射科醫師不但沒有減少，反而持續成長，幾乎所有人都在工作流程中使用 AI。
AI 讓影像分析更快更準，醫院因此能進行更多檢查，進而提升經濟效益並增加人力需求。美國放射學會今年 2 月的研究更預估，2023 至 2055 年間，美國放射科醫師人數將成長最多 40％。
以上資料綜合整理自網路新聞，感謝EC3發文讓我注意到它們。❤️
