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矽島的危與機：半導體與地緣政治

為了解決2021 面板 展望的問題，作者黃欽勇,黃逸平 這樣論述：

面對地緣政治帶來的風險，台灣半導體產業如何再創奇蹟？   　　半導體與供應鏈為台灣與國際接軌最重要的戰略武器，而在COVID-19 疫情期間，半導體供需失衡受到前所未有的關注，聚焦台灣的樞紐角色更甚以往。然而，台灣的半導體產業到底是懷璧其罪，還是護國神山？近年國際局勢的瞬息萬變，顛覆了全球的地緣政治，對企業帶來的影響力甚至可能遠大於技術創新與經營變革。   　　本書兩位作者分別為超過30餘年資歷的科技產業分析師，並為身經百戰的跨界創業與產業專家，另曾主持及帶領過多項政府企業顧問研究專案計劃，以及亞洲供應鏈研究分析團隊，他們透過本書深刻回望半導體的產業變遷，如何在張忠謀、蔡

明介等多位時代英雄帶領之下，成就台灣半導體產業的世界地位，並分析競爭對手如美國英特爾、韓國三星等代表性企業的經營戰略，如何影響著各自發展的腳步。   　　今時今日，面臨美中兩國的利益衝突，不僅讓位處前線的台灣再聞煙硝味，也必須在與日韓的競合、東協南亞國家的緊追下，思考如何延續半導體產業的現有優勢。本書結合作者多年的產業研究經驗，寫下對時局的觀察，希望提供不同視角的省思，思考「我們應該用什麼角度觀察台灣半導體產業的未來？」   本書特色   　　1. 以時間為經、地域作緯，宏觀剖析包括美國、中國及日韓、印度等國家的半導體業之過去、現在及未來展望，提供最精闢的產業趨勢觀察，期

能進而回歸提升台灣本土附加價值、提高長期競爭力，方能成為真正的「東方之盾」。   　　2. 於全球疫情未退、兩岸軍事威脅升高之際，跳脫對半導體產業過於自滿而產生的偏頗，以客觀角度提醒台灣半導體業所面臨的危機與轉機，有助我們思考自身之於全球地緣政治所扮演的角色。   　　3. 全書並附有大量圖表，輔以理解全球半導體業發展及相互角力之影響。   重磅推薦（依姓氏筆劃順序排列）   　　林本堅｜ 中研院院士、國立清華大學半導體研究學院院長  　　宣明智｜ 聯華電子榮譽副董事長 　　張    翼｜ 國立陽明交通大學國際半導體產業學院院長 　　焦佑鈞｜ 華邦電子董

事長兼執行長 　　陳良基｜ 前科技部部長、國立臺灣大學名譽教授 　　簡山傑｜ 聯華電子總經理   　　「我強烈推薦所有在半導體產業工作的從業人員、甚至有意投入半導體產業的大學生及研究生都仔細閱讀此書，這將有助於了解台灣半導體產業的全貌及自己工作的重要性。」——張翼（國立陽明交通大學國際半導體產業學院講座教授兼院長）

2021 面板 展望進入發燒排行的影片

藉由微型機器學習實現改善顯示器顯像品質之智慧樣本偵測

為了解決2021 面板 展望的問題，作者劉冠宏 這樣論述：

液晶顯示器(Liquid crystal displays, LCDs)自從取代了映像管顯示器(Cathode-Ray Tube, CRT) [1]已經佔領顯示器市場一大部分，儘管有機發光二極體(Organic Light-Emitting Diode, OLED)顯示器目前在某些應用上可以取代LCD，但仍然尚未普及；而不論是LCD 或是OLED 哪種顯示器，在顯像時都不是完美的，由於其發光原理的機制在某些顯像樣本會導致顯示器上的影像與顯像樣本不同，例如：LCD上的水平串擾[2]、OLED上的像素串擾[3]……，不僅僅是顯示器架構上會造成不同的顯像缺陷，不同產品的面板也有可能會有不同的原因而

造成顯像上的缺陷，而解決的辦法也不算太複雜，大部分的顯像樣本都可以用不同的驅動方式解決其顯像缺陷，如此一來癥結點就落在偵測特定的顯像樣本上，如此一來才能針對不同顯像樣本應用不同驅動方式。在現有的顯示器上已經有偵測顯像樣本的模組在其時序控制器中，以便輸出控制訊號給驅動積體電路，不過這類特定應用的積體電路一旦需要更換面板時，由於不同面板的顯像樣本亦不同，偵測模組需要重新設計，這也意味著時序控制器需要重新下線，成本自然就提高了；偵測模組的設計其實就只是分類器，偵測影像來源是否與該面板的顯像樣本相同，若是用影像分類的機器學習亦能取代其功能，機器學習在硬體上有著與傳統特定應用積體電路不同的優勢，架構相同

的硬體只需更換學習樣本，產出一組新的權重值，即可重複利用其硬體。利用這項優點實現不同面板搭配偵測模組時，不需重新下線，只需讓機器學習的模型重新產出權重值，更新硬體內部的權重值，即可得到不同分類的偵測模組，藉此減少成本。 在半監督學習(Semi-Supervised Learning)分類下的轉導推理(Transduction or Transductive Inference)[5]是將已知標記的樣本送入模型學習，讓模型判斷同樣但並未標記的樣本其標記為何，在樣本較少的基礎上仍能有較佳的分類結果，不論是樣本少，或是測試樣本即為訓練樣本，這兩點皆吻合本文機器學習的偵測樣本模組的應用場景，因此本文將

以轉導推理為基底且較少的訓練樣本數，並以輕量化的機器學習架構，實作出顯示器內時序控制器中進行影像分類，判斷不同面板顯像樣本的微型機器學習(Tiny ML)智慧偵測模組。

2022台灣各產業景氣趨勢調查報告

為了解決2021 面板 展望的問題，作者財團法人台灣經濟研究院(台經院) 這樣論述：

　　國內外經濟預測及各產業未來的發展動向，對企業而言，是一項不可或缺的重要資訊，台灣經濟研究院為協助業界對於國內外暨大陸總體經濟的最新動態，及各產業未來的發展動向，除了每年定期對外舉辦景氣研討會外，亦出版景氣動向調查報告。為因應新的經濟情勢以及各界需求，「2021台灣各產業景氣趨勢調查報告」不僅對2021年國內外重要國家總體經濟現況有詳盡報導，亦提供台灣製造業、服務業與營建業之未來總體發展願景分析；針對二十多項重要中分業於2022年產業景氣趨勢，提供各項統計數據、景氣調查與前瞻分析。此外，新興產業篇以未來具有潛力之新興產業為主，提供產業趨勢，以及推動方向與發展策略。

電信數據機交換式電源供應器檢測之研究

為了解決2021 面板 展望的問題，作者王子霆 這樣論述：

本研究致力於電信網路障礙排除以及網路維護方法，發現網路障礙數，除了線路斷線外，最常見的問題就在於電源供應器發生電壓不穩造成網路瞬間斷訊，或是用戶家的電壓問題造成數據機瞬斷。以前的老師傅多用電壓表進行測試，但卻無法測試負載電壓而造成多次障礙；而目前在網路維護上，大部分都是依據交換式電源供應器的外觀判斷是否老舊而直接進行盲換，造成浪費。在改善上述問題上，本研究認為網路數據機的交換式電源供應器極具關鍵性，因而以此為主要研究對象，再進一步以C電信數據機規格為標準，設計開發專屬的電源檢測器，用以測試電源供應器負載電壓的穩定度。本研究所開發的電源檢測器不僅造價成本低，而且又能準確測量負載電壓；可提供給維

修人員進行障礙排除使用或事先針對舊機進行測試，可免去盲換，降低新機消耗量成本，同時有助於降低障礙量；更能夠有效改善電信公司維修服務的品質，提升公司形象。