記者許若茵／編譯 你是否曾經發現，同一群人待在一起時，蚊子總是特別愛叮自己？科學家發現，不同人體散發的化學物質 …記者許若茵／編譯

你是否曾經發現，同一群人待在一起時，蚊子總是特別愛叮自己？科學家發現，不同人體散發的化學物質組合，確實會影響蚊子的選擇。

[caption id="attachment_225305" align="aligncenter" width="1024"] 隨著夏季悄然降臨，蚊子再度開啟了吸血狂歡的季節。（圖／AI生成）[/caption]

法國發展研究院醫學昆蟲學家Frederic Simard表示，蚊子對某些人的吸引力較高並非錯覺，牠們確實比較容易被特定人士吸引，不過，沒有人會一直都是蚊子最愛的目標。

研究指出，蚊子會透過多種感官訊號挑選叮咬對象，其中最主要的是人體散發的氣味、體溫以及呼出的二氧化碳，負責吸血的雌蚊能利用高度敏銳的感受器偵測這些訊號，再決定接近哪一個人。

瑞典科學家Rickard Ignell表示，科學界早在100多年前便已知道蚊子會受到人類呼出的二氧化碳吸引。當蚊子距離人類數十公尺時，二氧化碳便是最先觸發牠們行動的訊號，當距離縮短至約10公尺時，蚊子開始同時偵測人體氣味與二氧化碳，而兩者結合後會進一步提升吸引力，當蚊子更靠近人體時，體溫與濕度則成為影響其最終選擇的重要因素，至於外界流傳蚊子偏好某種血型的說法，雖然曾有相關研究，但樣本數非常有限，因此無法證實血型與蚊子偏好之間存在明確關聯，皮膚、眼睛或頭髮顏色同樣與蚊子選擇無關。

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相較之下，人體氣味的重要性遠高於上述因素，Simard解釋，人體微生物群會產生各種化學分子，而這些分子的組合有些對蚊子特別有吸引力，有些則較不具吸引力，研究顯示，人類身體可能釋放300至1000種不同氣味化合物，但科學家目前才剛開始了解哪些成分最能吸引蚊子。

在Ignell近期研究中，研究團隊將會傳播黃熱病與登革熱的埃及斑蚊放入實驗室環境，觀察42名女性受試者對蚊子的吸引程度，研究人員發現，蚊子是透過多種氣味化合物的組合進行判斷。研究團隊在上千種可能化合物中辨識出27種會被蚊子感知的重要成分，結果顯示，最受蚊子青睞的受試者，包括部分懷孕中期女性，其皮膚表面油脂分解後會產生較大量特定化合物，即使這種名為1-octen-3-ol的化合物僅有小幅增加，也足以顯著提高吸引蚊子的機率。

此外，多項研究也顯示，飲用啤酒可能增加被蚊子叮咬的機率，原因在於酒精會提高體溫、增加呼出的二氧化碳量，同時改變皮膚氣味，在布吉納法索進行的標準化研究中，受試者分別飲用啤酒與飲水，研究人員比較蚊子的反應，結果發現，會傳播瘧疾的瘧蚊對飲用啤酒者散發的氣味更感興趣，另一項於2023年在荷蘭進行的研究則讓465名志願者將手臂伸入裝有雌性瘧蚊的籠中，研究顯示，在實驗前24小時內飲用啤酒的受試者，對蚊子的吸引力比未飲酒者高出1.35倍。

研究人員指出，隨著氣候變遷擴大蚊蟲活動範圍，了解蚊子偏愛特定人群的原因變得愈來愈重要，例如可傳播屈公病病毒的白線斑蚊正逐漸向更多地區擴散，去年，屈公病更首度出現在法國阿爾薩斯地區，這項風險正影響愈來愈多人。

至於如何降低被蚊子叮咬的機率，他建議穿著寬鬆且能覆蓋皮膚的衣物、使用蚊帳以及防蚊產品，此外，也可避免吃得過於油膩，並減少酒精攝取量。

資料來源：sciencealert

這篇文章 為何蚊子總愛咬你？吸血原因竟是偏愛「體味組合」 喝啤酒更招蚊 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

Flyhigh Works 宣佈，由《燒肉模擬器》團隊開發的 PC 模擬遊戲《拉麵模擬器 (Ramen Simulator)》將於 2026 年 6 月 22 日在 Steam 平台正式發售，售價為 990 日圓（含稅，折合新台幣約 $xxx）。本作由來自泰國曼谷、曾開發過人氣遊戲《燒肉模擬器》（PC / Switch / iOS / Android）的製作團隊精心打造。記者孟圓琦／編譯

Flyhigh Works 宣佈，由《燒肉模擬器》團隊開發的 PC 模擬遊戲《拉麵模擬器 (Ramen Simulator)》將於 2026 年 6 月 22 日在 Steam 平台正式發售，售價為 990 日圓（含稅，折合新台幣約 $194元）。本作由來自泰國曼谷、曾開發過人氣遊戲《燒肉模擬器》（PC / Switch / iOS / Android）的製作團隊精心打造。遊戲中，玩家將扮演拉麵達人，自由搭配湯底、麵條與各式配料，創造出專屬於自己的理想拉麵。

[caption id="attachment_226218" align="alignnone" width="1886"] 「拉麵模擬器」是「燒肉模擬器」的製作團隊的最新作！喜愛拉麵的朋友們，想不想嘗試制作屬於自己的獨創拉麵呢？（圖／取自Steam）[/caption]

百種具材任意搭 經典獨創皆可有

遊戲提供超過 100 種以上的食材，不論是遵循傳統的經典口味，或是打破常規、天馬行空的創新之作，玩家皆能在此盡情發揮，追求極致的一杯。

多元模式滿足不同樂趣

除了自由客製外，遊戲更收錄了多種遊戲模式，增添樂趣：

• 「マシマシモード」 (疊加模式)：將配料堆疊如山，挑戰堆出日本第一的“拉麵山”
• 「早食いモード」 (早食模式)：競速挑戰，看誰能以最快速度吃完 4 碗拉麵
• 「フリーモード」 (自由模式)：無限制地投入拉麵創作

[caption id="attachment_226219" align="alignnone" width="1919"] 這款遊戲能實現所有拉麵愛好者的夢想。從湯頭的材料、麵條的種類、醬汁、香油到各種配料，通通可以隨心所欲地選擇。色即是空，空即是色，而拉麵，就是宇宙！（圖／取自Steam）[/caption]

保存美味記憶與挑戰自我

完成的拉麵可以拍攝並保存至遊戲內畫廊，或註冊為喜愛的一杯。此外，遊戲還提供「スペシャルミッション」 (特別任務)，只要達成特定條件即可獲得限定食材或獎勵。

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[caption id="attachment_226220" align="alignnone" width="1919"] 拉面富士山模式 – 盡可能地將配料堆高，打造最高的拉麵高塔吧！（圖／取自Steam）[/caption]

狂嗑沒熱量 盡情享受拉麵魅力

Flyhigh Works 特別強調，遊戲中包含「マシマシモード」，即使狂嗑拉麵也不必擔心熱量，讓玩家能盡情享受在現實中難以實現的豪邁拉麵製作體驗。

免費體驗版現正公開中

目前在 Steam 平台已提供《拉麵模擬器》的體驗版供玩家下載試玩。對於拉麵有著無限熱情、渴望打造心目中完美一杯的朋友們，不妨搶先體驗這款充滿創意的模擬新作。

商品資訊

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輝達（NVIDIA）宣布推出首款開放式人形機器人參考設計「NVIDIA Isaac™ GR00T 參考人形機器人」，此設計基於 NVIDIA Jetson Thor™ 與 NVIDIA Isaac GR00T 開放式開發平台打造。透過提供先進硬體與開放軟體堆疊，研究團隊無需仰賴專有平台，將大幅普及前沿人形機器人研究。記者孟圓琦／臺北報導

輝達（NVIDIA）宣布推出首款開放式人形機器人參考設計「NVIDIA Isaac™ GR00T 參考人形機器人」，此設計基於 NVIDIA Jetson Thor™ 與 NVIDIA Isaac GR00T 開放式開發平台打造。透過提供先進硬體與開放軟體堆疊，研究團隊無需仰賴專有平台，將大幅普及前沿人形機器人研究。

[caption id="attachment_225114" align="alignnone" width="1600"] NVIDIA 發表用於學術研究的 NVIDIA Isaac GR00T 參考人形機器人。（圖／輝達提供）[/caption]

輝達創辦人暨執行長黃仁勳表示：「人形機器人將把物理 AI 帶入全球規模最大的產業，開啟數兆美元的經濟機會。NVIDIA Isaac GR00T 參考人形機器人為研究人員提供單一且開放的平台，協助他們在邁向通用型物理智慧的道路上取得突破性發現。」

軟硬體全面整合 終結機器人開發碎片化流程

隨著通用型人形機器人需求加速成長，研究人員過去常面臨硬體整合、資料收集、模擬、訓練、評估與部署等環節的碎片化流程。此參考設計將「身體」與「大腦」完美融合，身體部分採用 Unitree H2 Plus 人形機器人與 Sharpa Wave 具觸覺的五指手；大腦則搭載 NVIDIA Jetson Thor 的機載運算能力，並結合 Isaac GR00T 軟體與工作流程。單一參考設計的型態，能協助研究團隊從機器人啟動、技能開發到真實世界驗證，全面加速整體進程。

真人尺寸硬體規格 搭載 Blackwell 頂級機載算力

在物理 AI 開發上，該平台將真人尺寸機器人本體、靈巧操作、感測、控制與機載 AI 運算整合為一，硬體亮點包括：

• 極致肢體自由度：

  採用近 6 英尺高、150 磅的 Unitree H2 人形機器人機殼（全身 31 個自由度），搭配雙 Sharpa Wave 觸覺五指手（22 個自由度），使全身與雙手合計達 75 個自由度

• 強大全身控制與感測：

  手臂與腿部扭矩最高分別達 120 與 360 牛頓米，手臂額定負載 7 公斤、峰值負載達 15 公斤。感測配備 140 度水平與 102 度垂直視野的頭戴式立體攝影機、腕部攝影機及慣性測量單元

• 黑馬級機載運算：

  搭載 NVIDIA Jetson AGX Thor™ T5000，採用 NVIDIA Blackwell GPU，具備 2,070 FP4 TFLOPS 的 AI 效能、14 核心 Arm CPU 與 128GB 統一記憶體，功耗可在 40 至 130 瓦之間設定

• 續航與連線能力：
  

  支援乙太網路、Wi-Fi 6、藍牙2 與 USB 連接，內建多組麥克風與揚聲器。配備 15Ah（0.972kWh）電池，續航約三小時，並具備遠端緊急停止功能

全端模組化軟體堆疊 頂尖學術機構相繼導入

NVIDIA Isaac GR00T 提供完整的軟體堆疊，包含用於擷取示範資料的 Isaac Teleop、支援多任務推理的開放式基礎模型、用於模擬訓練的 Isaac Sim™ 與 Isaac Lab，以及加速移轉策略的 Isaac ROS 中介軟體。模組化設計允許團隊彈性整合至既有流程，且該平台也將支援 Unitree G1 人形機器人。

目前包含史丹佛大學機器人研究中心、蘇黎世聯邦理工學院、Ai2、加州大學聖地牙哥分校與 Skild AI 等頂尖機構皆已宣布採用，引領整體機器人研究生態系邁向新里程碑。

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COMPUTEX 2026將於2日登場，全球工業電腦大廠研華（TWSE:2395）1日提前宣布深化與NVIDIA合作，正式推出「AI原生工廠架構（AI-Native Factory Architecture）」，布局Agentic AI與Physical AI時代應用。該架構整合NVIDIA NeMo、NVIDIA Factory Operations Blueprint、NVIDIA RTX PRO及NVIDIA Jetson Thor等技術，並結合研華WISE-Edge Developer Architecture（WEDA），協助製造業將AI能力導入即時工廠營運流程，以提升生產彈性、優化人力配置並改善能源效率，因應智慧製造轉型需求。記者林育如／編譯

COMPUTEX 2026將於2日登場，全球工業電腦大廠研華（TWSE:2395）1日提前宣布深化與NVIDIA合作，正式推出「AI原生工廠架構（AI-Native Factory Architecture）」，布局Agentic AI與Physical AI時代應用。該架構整合NVIDIA NeMo、NVIDIA Factory Operations Blueprint、NVIDIA RTX PRO及NVIDIA Jetson Thor等技術，並結合研華WISE-Edge Developer Architecture（WEDA），協助製造業將AI能力導入即時工廠營運流程，以提升生產彈性、優化人力配置並改善能源效率，因應智慧製造轉型需求。

[caption id="attachment_224937" align="alignnone" width="789"] 研華嵌入式事業群總經理張家豪(左) 與NVIDIA 機器人與邊緣運算副總裁 Deepu Talla (右)。（圖／研華提供）[/caption]

研華嵌入式事業群總經理張家豪表示，研華與 NVIDIA 此次進一步合作，象徵AI驅動智慧工廠發展的重要里程碑。透過整合NVIDIA AI Factory Brain，以及研華基於NVIDIA NemoClaw 與全棧式邊緣 AI 運算平台所打造的Edge AI與WEDA生態系，我們正以Agent-driven AI、Software-defined Orchestration與Autonomous Operations，實現全廠級智慧化，並為新世代 Physical AI 智能製造建立可複製、可驗證的最佳實踐藍圖。

研華表示，此次推出的AI Factory Brain為一套以工廠管理為核心的多代理人系統，並基於NVIDIA Factory Operations Blueprint（FOX）打造，可作為工廠營運的中央智慧決策中樞，協助主動監測異常事件、分析潛在根因，並協調各類AI Agent與現場人員即時處理問題。該架構建構於NVIDIA加速運算平台之上，結合研華基於NVIDIA MGX架構打造的SKYRack AI系統，搭載NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition與Spectrum-X網路技術，並串聯採用NVIDIA IGX Thor、NVIDIA Jetson Thor及NVIDIA Jetson Orin的MIC與ICAM邊緣運算設備，形成從雲端到邊緣的完整AI Factory Brain架構。

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透過即時整合企業 SAP、MES、WMS 等系統資料與邊緣感測數據，Factory Manager Agent 可統籌工廠內各領域 AI Agent 協同運作，並結合 NVIDIA NemoClaw、NVIDIA Omniverse、NVIDIA Metropolis 與 NVIDIA Isaac Sim，可達成自動化工作流程、優化能源使用效率，進一步提升設備綜合效率（OEE）、產品良率及平均修復時間（MTTR）等關鍵營運指標。

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另外，研華ICAM-540工業相機與MIC-743-AT平台，分別搭載NVIDIA Jetson Orin NX與NVIDIA Jetson Thor運算架構，可支援AI-driven AOI（Automated Optical Inspection）智慧光學檢測與地端LLM/VLM Chatbot部署，進一步提升瑕疵檢測能力、生產效率與工廠智慧營運水準，並透過自然語言互動強化操作體驗與人機協作效率。

研華AIR-427A平台（搭載NVIDIA IGX Thor）與AFE-A702平台（搭載NVIDIA Jetson Thor），可為堆高機、人形機器人、AMR與MMR提供AI運算能力，支援自主導航、機器人操作、智慧搬運與動態產線協調等應用。透過AI Agent理解工作情境，系統可即時調整生產優先順序，並協助現場人員進行決策與作業優化。

透過NVIDIA NeMoClaw（含NVIDIA OpenShell安全執行環境與Policy Frameworks），可提供企業級資安防護、權限管理與營運治理能力；搭載NVIDIA IGX Thor的MIC-735-IT與AIR-427A平台，亦支援Functional Safety（FuSa）AI運算架構，應用於人形機器人與自主工業系統，以提升營運穩定性與作業安全。

研華指出，目前已於自有製造場域完成兩項基於NVIDIA NeMoClaw的AI Agent驗證專案。其中iEnergy Agent可整合生產排程、Vision AI畫面與SCADA數據，自動控制HVAC與照明設備，預計全面導入後可降低約10%工廠能源消耗；Production Line Efficiency Agent則透過Vision AI分析產線數據，偵測瓶頸與異常並生成改善建議與報告，導入約六個月已提升產線效率約12%。

研華進一步表示，未來將持續深化與NVIDIA的長期合作，擴展 Edge AI 與加速運算產品布局，協助企業加速導入智慧製造、AOI檢測、工業機器人、智慧倉儲、自主物流與數位孿生等 AI 應用場域，加速全球製造產業邁向更高效、智慧且永續的新世代工廠模式。

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在蘋果（Apple）即將於6月舉辦的全球開發者大會（WWDC）前夕，外媒《彭博社》投下震撼彈，獨家公開了一系列據稱是iPhone全新AI升級介面的外洩渲染圖。這波外洩不僅讓外界得以一窺蘋果在對標ChatGPT等主流聊天機器人的全新獨立Siri App，也揭示了新版Siri將如何無縫滲透並編織進整個iOS 27作業系統中。記者彭夢竺／編譯

在蘋果（Apple）即將於6月舉辦的全球開發者大會（WWDC）前夕，外媒《彭博社》投下震撼彈，獨家公開了一系列據稱是iPhone全新AI升級介面的外洩渲染圖。這波外洩不僅讓外界得以一窺蘋果在對標ChatGPT等主流聊天機器人的全新獨立Siri App，也揭示了新版Siri將如何無縫滲透並編織進整個iOS 27作業系統中。

[caption id="attachment_214653" align="aligncenter" width="1376"] 預計 2026 年 WWDC 大會的核心主題之一是完成蘋果智慧路線圖，並對 Siri 的底層架構進行根本性變革，使其朝向現代大型語言模型 (LLM) 轉型。（圖／AI生成）[/caption]

動態島全面接管語音 即時互動面板打造流暢體驗

在未來的iOS 27中，雖然使用者依然能透過實體按鍵來喚醒Siri，但動畫特效與答覆介面將全數改由螢幕上方的「動態島」延伸演繹。動態島目前是iPhone用來呈現即時動態與主畫面應用程式即時更新的核心黑框區域。

這種全新模式將最適合用於簡短的語音詢問或快速搜尋，完美延續了使用者現行的Siri使用習慣。

除了傳統語音，蘋果更巧妙利用使用者的「肌肉記憶」，催生了一項全新的AI搜尋模式。未來使用者只要在螢幕上向下輕掃，原本用來搜尋手機內部與網頁資訊的「Spotlight搜尋」功能，將直接升級由AI版Siri強力驅動。

值得注意的是，這款全新重塑的Siri底層大腦，已秘密向Google借將，直接套用了Gemini AI技術以大幅擴充其邏輯與推理算力。

根據《彭博社》報導，透過這個結合Gemini大腦的下拉式搜尋框，iPhone用戶不僅能進行網頁深度搜尋、啟動App、發送訊息、詢問天氣、新增行事曆約會或檢索備忘錄，甚至還能直接觸發複雜的App捷徑。所有的AI生成結果都會以精美排版的「卡片式介面」，同樣從動態島優雅地向下延伸顯示。

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與Google強強聯手 用隱私品牌打底地端AI

蘋果這次在AI領域的戰略佈局，與當年每年斥資數十億美元將Google奉為iPhone預設搜尋引擎的經典商業合作如出一徹。對蘋果而言，從頭開始打造一個搜尋引擎從未寫在其劇本中，而面對高昂且複雜的生成式AI，蘋果顯然也做出了相同的財務與技術算計—至少在現階段，單打獨鬥的代價過於沉重。

因此，蘋果的策略是：一方面透過外包、與外部頂尖夥伴合作，即刻滿足使用者今天對高階AI聊天技術的渴望；另一方面，蘋果正同步埋頭苦幹，加速建構自家的地端AI模型。

這種讓AI直接在裝置本土端而非雲端運行的作法，能讓蘋果在無需於算力競賽中急於趕超對手的同時，繼續鞏固其在科技界賴以生存的「隱私保護」金字招牌。

此外，《彭博社》也進一步證實了先前的傳聞，蘋果確實將推出一款功能完整的獨立Siri App，正面對決ChatGPT、Claude以及Gemini等獨立聊天機器人。在這款全新App中，系統將會完整保留使用者的歷史對話紀錄，且除了純文字輸入外，使用者還能自由上傳各式文件與照片讓Siri進行深度解析。

資料來源：Techcrunch

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矽智財龍頭安謀（Arm）全球執行副總裁暨商務長 Will Abbey 於27日親自拜訪通寶半導體台灣總部（7913）。此行適逢通寶於 5 月 15 日正式登錄興櫃後，雙方高層針對邊緣AI（Edge AI）、實體AI（Physical AI）及量子電腦資安架構等前瞻領域，展開全方位戰略交流與深度合作討論。記者黃仁杰／台北報導

矽智財龍頭安謀（Arm）全球執行副總裁暨商務長 Will Abbey 於27日親自拜訪通寶半導體台灣總部（7913）。此行適逢通寶於 5 月 15 日正式登錄興櫃後，雙方高層針對邊緣AI（Edge AI）、實體AI（Physical AI）及量子電腦資安架構等前瞻領域，展開全方位戰略交流與深度合作討論。

[caption id="attachment_224227" align="aligncenter" width="2025"] 矽智財龍頭安謀（Arm）全球執行副總裁暨商務長 Will Abbey（右）於27日親自拜訪通寶半導體台灣總部。（圖／通寶提供）[/caption]

通寶作為台灣首家獲 Arm 直接投資的 IC 設計公司，其核心技術競爭力是吸引 Arm 投資的重要關鍵。Will Abbey 受訪時指出， Arm 累計出貨已超過 3,500 億個晶片，其獨特之處在於擁有的平台，以及高效能、低功耗且高效率的架構。如今 Arm 架構已廣泛應用於資料中心、實體 AI 到邊緣 AI，這所有工作的核心推動都是源自於技術；當 Arm 的架構、廣泛的生態系與全球佈局，結合通寶的關鍵基礎技術與核心能力，我認為這將形成一個致勝組合。我們深信這是深具潛力的合作，Arm 將運用自身的技術專業與市場 know-how 與通寶攜手，全力協助通寶拓展更大的國際市場機會。

Abbey受訪指出，Arm看重的是通寶半導體如何將 PQC (後量子密碼演算法)、智慧動作控制與影像處理等核心技術，結合高精度 SoC 整合能力。從這些核心技術來看，這些能力是Arm關注通寶半導體技術發展的重點。因此，當我們談到實體AI、邊緣AI，這些都是在相關市場成功不可或缺的核心技術。

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通寶於5月15日成功登錄興櫃，象徵公司正式邁向國際資本市場與規模化成長的新階段。Will Abbey此行除代表 Arm表達祝賀之意，也聚焦雙方未來的策略合作藍圖。Arm擁有全球完整的半導體生態系，其將透過全球生態網絡、軟體開發環境賦能、平台整合及戰略合作資源，協助通寶加速拓展國際市場。雙方將持續深化合作，為市場提供更高效率、更具價格競爭力的SoC及ASIC解決方案，加速智慧終端裝置的效能升級與應用擴展。

通寶董事長沈軾榮表示，此次 Will Abbey 在 COMPUTEX（台北國際電腦展）前夕親自拜訪通寶總部，再次展現雙方夥伴關係的緊密性。通寶積極拓展邊緣 AI、實體 AI、智慧影像處理與量子電腦資安架構的多元應用，全速衝刺全球智慧終端市場，展現強勁的國際競爭力與成長效益。

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享譽國際的遊戲開發與發行商 IO Interactive 今日正式宣布，旗下備受期待的諜報動作冒險遊戲《007 ファーストライト》（007 First Light，中譯：《007：初露鋒芒》）於 PC、PlayStation 5 及 Xbox Series X|S 平台同步上市。Steam 版建議售價為 8,910 日圓（折合新台幣約 1,759 元左右），Nintendo Switch 2 版本則預計於今年夏季登場。記者孟圓琦／編譯

享譽國際的遊戲開發與發行商 IO Interactive 今日正式宣布，旗下備受期待的諜報動作冒險遊戲《007 ファーストライト》（007 First Light，中譯：《007：初露鋒芒》）於 PC、PlayStation 5 及 Xbox Series X|S 平台同步上市。Steam 版建議售價為 8,910 日圓（折合新台幣約 1,759 元左右），Nintendo Switch 2 版本則預計於今年夏季登場。

本作是 IO Interactive 繼《HITMAN》系列後，傾注三十年開發經驗打造的頂尖之作。身為工作室首款單機專屬諜報大作，本作以 2017 年取得的「007」IP 為核心，描繪了 26 歲的詹姆斯·龐德從英國海軍艦隊航空隊退伍，隨後被 MI6 徵召並最終獲得「00」執照的完整起源史。

[caption id="attachment_223710" align="alignnone" width="1920"] 探索經過重新改編的詹姆士・龐德全新獨立起源故事，揭開這位膽識過人的年輕英雄蛻變成 MI6 最頂尖情報員的歷程。（圖／取自Steam）[/caption]

史詩級電影體驗 逾 20 小時原創諜報篇章

《007：初露鋒芒》並非電影的改編作品，而是一個完全獨立的龐德起源故事。玩家將隨主角深入冰島、斯洛伐克高塔特拉山脈、倫敦肯辛頓、馬爾他島以及摩里坦尼亞沿岸的神秘都市「Aleph」執行艱鉅任務。本次由帕特里克·吉布森（Patrick Gibson）詮釋青年龐德，並由雷尼·詹姆斯（Lennie James）飾演導師約翰·格林威，經典角色如 M、Q 與錢班霓亦將全數登場。

[caption id="attachment_223711" align="alignnone" width="1920"] 在令人屏息的地點展開任務、駕駛經典載具，追捕總是領先一步的叛變情報員，沉浸於電影般高潮迭起的冒險。（圖／取自Steam）[/caption]

繼承沙盒精髓 賦予玩家絕對行動自由

IO Interactive 將聞名遐邇的沙盒設計精隨注入本作，並加入全新的「殺しのライセンス」（License to Kill，指殺人許可證）系統。即便玩家在潛行過程中被發現，遊戲也將無縫切換至戰鬥模式，允許玩家靈活運用環境互動與ガジェット（Gadget，即系列作經典道具）化解危機。此外，本作首次實裝了完整的車輛追逐戰，玩家將能親自駕馭阿斯頓馬丁·瓦爾哈拉，體驗媲美電影的動作快感。

[caption id="attachment_223712" align="alignnone" width="1920"] 挑戰你的技術，還能透過另外的可調變數重新遊玩你最喜愛的任務，體驗無窮無盡的間諜樂趣！（圖／取自Steam）[/caption]

豐富戰術模擬 挑戰全球探員排名

主線通關後，玩家將解鎖「戰術模擬（Tacsim）」模式，透過新增的各種限制條件與修改器，於各類任務中進行反覆挑戰，並透過「探員分數」與全球玩家一較高下。PC 版本在發售首日即支援 DLSS 4.5 超解析度與幀生成技術，後續計畫於今夏導入更具視覺震撼力的路徑追蹤（Path Tracing）技術。

IO Interactive 總部表示，從暗殺者 47 到詹姆斯·龐德，工作室始終致力於提供極致的遊戲體驗。誠摯邀請全球玩家即刻登入，譜寫屬於您的諜報傳奇。

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資料來源：4gamer

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隨著台積電2奈米製程即將正式量產，市場普遍預期蘋果將成為首批導入該技術的客戶之一，新一代A20與A20 Pro晶片，也被看好將再度刷新iPhone續航與效能表現。記者黃仁杰／編譯

隨著台積電2奈米製程即將正式量產，市場普遍預期蘋果將成為首批導入該技術的客戶之一，新一代A20與A20 Pro晶片，也被看好將再度刷新iPhone續航與效能表現。

[caption id="attachment_221760" align="aligncenter" width="1536"] 新一代A20與A20 Pro晶片，也被看好將再度刷新iPhone續航與效能表現。（圖／AI生成）[/caption]

不過，市場分析認為，真正讓Apple持續領先的關鍵，恐怕不只是2奈米製程本身，而是其長年累積的晶片架構設計能力。

目前包括高通與聯發科，都傳出將採用台積電改良版2奈米「N2P」製程，藉此挑戰Apple A20系列。相較標準N2製程，N2P可額外提升約5%的效能與能耗表現。

市場消息指出，高通下一代驍龍8 Elite Gen 6 Pro已測試高達5GHz時脈，希望透過更高頻率與更多核心數，在多核心效能上超越Apple。

但外界也指出，這類做法通常伴隨更高功耗與發熱問題。

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相比之下，Apple近年更強調「Performance per Watt（每瓦效能）」表現。市場認為，Apple之所以能長期在手機晶片市場維持競爭力，關鍵在於其自研核心架構與高效率設計，而非單純依賴先進製程。

其中，去年推出的A19 Pro就被視為代表案例。

市場指出，A19 Pro透過重新設計效率核心（Efficiency Core），在維持相同功耗情況下，效能最高可比前代A18 Pro提升約29%。

這也代表Apple並非只是依靠製程升級，而是透過晶片架構優化，同時做到更高效能、更低功耗，以及更小晶片面積。

較小的Die Size除了有助降低製造成本，也能改善散熱與續航表現。

市場預期，這套策略未來將延續至A20與A20 Pro。也就是說，即便高通與聯發科可能在製程節點上取得部分優勢，Apple仍有機會透過架構設計，把2奈米效益進一步放大。

另一方面，外傳今年iPhone 18 Pro Max eSIM版本電池容量，可能提升至5,100mAh至5,200mAh區間。若再搭配A20系列低功耗特性，市場預期新機續航表現有望再創iPhone新紀錄。

目前外界仍無法確認A20與A20 Pro完整規格與實際效能，但市場普遍認為，Apple近年在晶片設計上的策略已相當明確：與其單純堆高時脈與核心數，不如透過架構最佳化，把每一瓦電力效益發揮到極致。

來源：wccftech

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訓練日期：2026-07-04上課地點：線上課程上課費用：線上洽詢 課程介紹： 1.熟悉Python此程式語言 …

訓練日期：2026-07-04
上課地點：線上課程
上課費用：線上洽詢

課程介紹：

1.熟悉Python此程式語言以及PyTorch此深度學習框架
2.協助具影像處理專長之學員切入電腦視覺/深度學習領域
3.學會在應用各種CNN與Transformer模型解決各種電腦視覺的工業應用
4.未來可銜接各類進階深度學習課程

報名此課程

課程內容：

PyTorch深度學習CNN與Transformer影像辨識與生成模型實作

■ 課程介紹

深度學習在過去十年徹底革新了電腦視覺領域。這一切的起點可以追溯到卷積神經網絡 (CNN) 的崛起，透過獨特的卷積核設計，層層堆疊，從邊緣、紋理到複雜的物件結構，構建出強大的視覺表示能力。從開創性的 AlexNet 誕生標誌著 CNN 時代的開啟，隨後 ResNet 等架構的提出更解決了深層網絡訓練的難題，將CNN 推向頂峰。

然而，隨著 Transformer 架構挾其強大的全局關聯捕捉能力 (Attention Mechanism) 開始引起視覺研究者的關注。Vision Transformer (ViT) 的誕生，證明了 Transformer 能直接處理圖像序列，並在多項任務中超越傳統 CNN，正式開啟了視覺領域從 CNN 到 Transformer 的典範轉移新篇章。

本課程將深入探索剖析為何在圖片分類、語意分割、物件偵測、生成模型乃至自動駕駛等關鍵視覺任務中，模型架構正經歷著從 CNN 到 Transformer 的深刻變革。在圖片分類任務中，Transformer 透過捕捉全局上下文信息，進一步提升了分類的準確性；在語意分割和物件偵測等需要精細定位的任務中，Transformer 的注意力機制能更有效地建模物件間的長距離依賴關係，從而實現更精確的分割與偵測結果。生成模型領域，從早期的 GANs 到如今爆紅的 Stable Diffusion 等 Diffusion Models，Transformer 的引入使得生成高品質、高解析度的圖像成為可能，並帶來了強大的可控性。

應用案例將分享將針對自動駕駛這個高度整合多種感測技術的應用場景中，Transformer 更展現出處理多模態數據（如相機、雷達）和時序信息的巨大潛力，為更安全、更智慧的自動駕駛系統奠定了基礎。本課程將帶領您深入理解這些技術背後的原理，掌握如何應用這些先進模型解決實際問題，為進入高階 AI 應用領域奠定堅實基礎。

■ 課程大綱

師資介紹：

 林哲聰  講師學歷:台灣大學應用力學研究所碩士/清華大學資訊工程研究所博士現職:瑞典自駕車軟體開發公司Zenseact(Volvo Cars)深度學習工程師經歷:馬來西亞偉特科技公司(ViTrox)研發顧問馬來西亞10 EPOCH科技公司研發顧問工研院機械所副研究員/研究員/資深研究員加州大學聖塔芭芭拉分校資工系訪問研究員上奇資訊-計算機概論 共同譯者2010 伽利略創新大賽 台灣區季軍2011 伽利略創新大賽 特別獎(GNSS Living Lab)得主2013 伽利略創新大賽 瑞士區冠軍2016 日本立命館大學英文演講比賽 清華大學代表2017 CVGIP 行人偵測競賽 亞軍2017 MOST 生成式對抗網路競賽 佳作2018第八屆兩岸清華研究生學術論壇 清華大學代表2019 IEEE ICIP Three Minute Thesis Competition (3MT®): Finalist2020 AI智慧應用新世代人才培育計畫-人才解題實證(倒車攝影機影像識別-障礙物與逼近偵測)：佳作2020 中華民國影像處理與圖形識別學會第十三屆博碩士論文獎博士論文佳作專長:Computer Vision, Image Processing, Pattern Recognition, Machine Learning, Deep Learning, GPS , Embedded System, iPhone Programming已於車用影像安全警示系統領域中發表過二十五篇國際論文，十五篇國內論文，以及十三篇專利。

備註：
詳細內容及報名需知，請點選報名後見協會網站內容

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科學界再度拋出引人注目的行星起源新解讀！最新研究指出，地球與火星在誕生初期，可能並非來自截然不同的物質來源，而是由相似的太陽系原始物質所構成，意味著這兩顆行星的「出身背景」可能比過去認知更為接近。記者林育如／編譯

科學界再度拋出引人注目的行星起源新解讀！最新研究指出，地球與火星在誕生初期，可能並非來自截然不同的物質來源，而是由相似的太陽系原始物質所構成，意味著這兩顆行星的「出身背景」可能比過去認知更為接近。

[caption id="attachment_220431" align="alignnone" width="805"] 最新研究指出，地球與火星，這兩顆行星的「出身背景」可能比過去認知更為接近。（圖／AI生成）[/caption]

根據《NDTV》與《Daily Galaxy》等媒體整理報導，研究團隊透過分析隕石樣本，並比對行星的同位素組成，試圖重建太陽系早期的物質分布情況。結果顯示，地球與火星，以及部分小行星（如灶神星 Vesta），在化學特徵上呈現高度相似性，支持它們可能源自同一類「內太陽系物質庫」的假說。

科學家指出，研究關鍵在於同位素比例的精密比對。由於不同來源的物質會留下獨特的化學「指紋」，透過分析隕石中的同位素特徵，可以反推行星形成時所使用的原始材料。結果顯示，地球幾乎完全由內太陽系物質構成，而來自外太陽系的物質比例在模型推估中可能極低，約占不到2%，顯示早期太陽系的物質分布可能具有更明顯的區域性。

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火星的情況同樣引起關注。研究結果指出，其物質組成與地球高度相似，顯示兩者在形成初期可能處於相近的「材料環境」，使用了相似來源的行星建材。雖然後續演化差異極大——地球發展出適合生命存在的環境，而火星則逐漸走向乾燥寒冷的世界——但兩者的「起源起點」可能比過去想像更接近。

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不過研究團隊也強調，目前相關結論仍基於隕石樣本與理論模型推算，仍需更多來自火星實地樣本或未來探測任務的資料進一步驗證。太陽系形成過程涉及物質遷移、行星碰撞與早期混合等複雜機制，仍有許多細節尚待釐清。

儘管如此，這項研究仍為行星形成理論提供了新的重要線索。若地球與火星確實共享相似的原始物質來源，將有助於科學家重新理解太陽系早期的物質分布方式，並修正既有的行星形成模型。

隨著火星探測任務持續推進，未來若能取得更多火星岩石樣本，科學界或許將能更進一步確認這兩顆「行星鄰居」之間的真正關係，揭開太陽系誕生初期更完整的拼圖。

資料來源：NDTV、Daily Galaxy

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