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1. 發電廠&變電所&電源線 特高/中/低壓&直流 電力系統規劃設計及圖面繪製 2. 電力系統及工業配電規劃設計及圖面繪製 3. 製作台電併聯申請(併審&初細部協商&併聯協商.等)設計圖說(申辦文件、計算書、報告書及圖面等)及申辦 4. 製作案廠籌備/施工許可/電業竣工查驗..等程序申辦計劃書及申辦 5. 製作案廠設備&系統之施工說明書、規格規範書及詳細價目表等，以提供業主採購招標所需的程序文件和施工說明。 6. 和業主及廠商溝通並負責案廠建築土木結構設計整合。 7. 案廠相關規劃、管理、監造及相關事務協調安排 8. 其他 併具積極熱忱態度 電機工程學類,電子工程學類併具相關經驗

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1.整理環境以及器具的清理維護 2.替客人洗頭 3.準備美髮師所要用的器具 4.接待客人，倒茶水、送雜誌 5.洗，剪，燙，染，護 月影教育系統全方位十個月設計師培訓計劃 希望在一年內成為設計師者，歡迎加入。 官方粉絲專頁： https://www.facebook.com/moonshadow1999/

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1. 開發數據平台的各項模組。 2. 各項數據平台模組(後臺管理/戰情儀表板/ Web統計報表 ...等) 功能開發與測試。 3. 以機器學習、深度學習、統計與作業研究等技術設計、協助及管理資料分析。 4. 開發自動化報表、設計自動化系統架構.

1.熟PLC(略懂亦可)、可視電路圖。 2.電控配線及元件選用設計、建立BOM表 3.執行新開發設備電路圖繪製、施工 4.人機介面程式設計與修改維護 5.AUTOCAD繪製配線圖 6.相關技術文件及操作手冊撰寫 7.設備試車 8.廠牌：台達、三菱

1.參與新產線自動化專案，包括 OHT Layout 規劃、路線設定、搬運效率優化與安全風險評估。 2.負責 OHT（天車）自動搬運系統之操作監控、流程優化與異常排除，確保產線搬運穩定度。 3.進行 OHT 設備之例行保養、校正與性能檢測，分析故障原因並執行修復改善。 4.整合 RTD/ MES／MCS／PLC／SECS-GEM 等系統，協助自動化搬運流程介接與功能測試。

深度學習模型推論和訓練優化研究 (Optimization of Deep Learning Model Inference and Training) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括：平行與分散式計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術加速深度學習模型推論和訓練，並研究下一世代機器學習模型的系統開發和優化。 我們的研究方向著重於： 1. 模型壓縮與計算優化研究。 模型壓縮技術 (pruning and quantization) 透過減少AI模型容量與運算量，實現模型執行加速，對於嵌入式系統等資源受限的計算平台以及記憶體有限的AI加速器至關重要。為了有效執行壓縮後的模型，許多次世代處理器設計了新的運算功能，例如向量運算 (Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV) 和矩陣加速器 (matrix-multiplication unit on GPUs and NPUs) 等強化功能。我們將研究 (1) 如何利用這些強化運算功能加速壓縮模型的執行，(2) 各種計算平台，例如伺服器、邊緣裝置、異質系統等的壓縮模型的佈署方法。 2. AI加速器設計。 針對深度學習模型的推理加速，在FPGA板上實現AI加速器硬體設計，並進行軟硬體協同設計與優化研究。 3. 異質環境下深度學習模型推論優化研究。 智慧系統如自駕車與語音助理，通常需執行複雜的深度學習模型 (complex deep learning models: hybrid models, multi-models, and multi-task models)。與此同時，電腦架構正朝向異質多處理器設計發展 (heterogeneous architecture: CPUs+GPUs+AI accelerators)。如何整合異質處理器來執行複雜模型並達到高效能的運算，成為一項關鍵且具挑戰性的研究。針對此問題，我們將探討以下方向：(1) 模型運算與異質處理器的分配策略，(2) 排程演算法設計，(3) 模型執行平行化方法，包括資料平行（data parallelism）、模型平行（model parallelism）與張量平行（tensor parallelism）。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向，產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究，未來從事學術工作者或研發工作者，對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資：碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」