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旺報【記者簡立欣╱專題報導】
陸校排名升勢猛！最近公布的「軟科世界大學學科領域排名」，大陸大學都有好表現，其中工科的全球前200強，大陸就占了42校；今年稍早的「QS世界大學學科排名」，陸校也是常勝軍，北京清華還是建築系的全球第8名，技冠亞洲。
軟科世界大學排名又稱「世界大學學術排名」（ARWU），是全球3大權威大學排行榜之一。近日軟科公布的學科排名，在理科、工科、生命科學、醫學和社會科學等5個領域中，每個領域都選出200強，大陸大學共45校上榜，上榜次數73次。
陸校工科 具國際競爭力
從排名可以看出，大陸的工科相當具有國際競爭力，共有42校進入200強，其中北京清華大學（4）、哈爾濱工業大學（9）、浙江大學（14）、上海交通大學（16）和東南大學（20）躋身全球20強，實力驚人。（註：括弧內是名次）
陸校的理科也表現不俗，共有19校進入全球200強。其中北京大學（22）、中國科學技術大學（29）、北京清華（43）躋身50強。
相較之下，陸校的生命科學、醫學和社會科學領域稍弱，上榜校數都是個位數，且都在100名之後。
港校工科雖不如陸校亮眼，但也有香港城市大學（24）、香港科技大學（31）和香港中文大學、香港理工大學、香港大學（51-75）等5校上榜。
值得一提的是港校的社會科學是兩岸三地最佳，香港理工大學擠進百強（76-100），香港城市大學、香港中文大學、香港科技大學、香港大學也上榜。
北清兩校 5年擠進前50
軟科這項學科領域排名和今年3月的「QS世界大學學科排名」若合符節。北京清華大學在QS評比中有3項學科進入全球前10名，其中建築第8名，是亞洲第一；土木工程第8名，在亞洲僅次於新加坡國立大學；材料第10名，是亞洲第三，次於新加坡南洋理工大學和新加坡國立大學等2校。
即使不論個別「學科領域」排名，大陸大學以「學校」為單位的排名也是驚驚漲。不過是5年前，北清兩校都還擠不進全球前50名，但今年QS排名中，北京清華已經上升到全球第24名；另一排名機構英國泰晤士高等教育的2016排行榜，北京大學也輕鬆進入全球第42名。
中國時報【孟祥傑╱新北報導】
新北市有多條國道與快速道路高架橋，橋下光線昏暗，常導致駕駛看不清交通標誌而違規左右轉，甚至發生交通事故，交通局投入1400萬元，製作450面「內照式交通標誌」，將陸續汰換各高架橋下原有標誌，減少交通事故發生件數。
交通局交通管制工程科長葉燿墩表示，國道1號、國道3號、省道台1線、台64線與台65線在新北市區交織，由於交通標誌常設在橋柱與橋面交會處，夜間光線陰暗，讓駕駛人看不清楚，等到接近時才發現禁止左轉或右轉，因此違規甚至發生車禍。
葉燿墩說，交通局決定特製「內照式交通標誌」，在標誌牌內安裝LED燈管，並以導光板做成背板，讓駕駛遠在50公尺外，就能看清楚發光標誌內容。
去年試做80面「內照式交通標誌」，全面汰換台64線、板橋區華翠大橋、萬板大橋橋下交通標誌，民眾反應良好，包括白天、夜間都能看清楚標誌牌，避免發生交通事故。
今年底前將再完成450面內照式交通標誌，目前已先汰換三重區忠孝橋至疏洪東路的高架橋下標誌，並再陸續汰換台65線、新北環快高架橋下標誌。
葉燿墩強調，將針對照度不足或易肇事路口汰換新標誌，尤其是肇事件數偏高且無號誌的路口，設置內照式的「停讓」交通標誌，降低交通事故發生機率。
下面附上一則新聞讓大家了解時事
工商時報【袁顥庭╱台北報導】
工研院與NVIDIA（輝達）攜手簽署合作備忘錄，雙方將結合彼此優勢、成為人工智慧發展與應用策略合作夥伴，並以發展自動駕駛車輛與機器人智慧化為優先合作標的。
NVIDIA台灣區總經理暨業務行銷副總裁邱麗孟表示，NVIDIA建立了一套端對端的學習架構，以及專為自駕車開發人員提供的DriveWorks軟體開發套件（SDK），提供深度學習的最佳化平台。透過結合工研院自主開發系統及車用系統軟體，雙方共同提升國內自駕車技術水準，加速國內汽車產業邁向深度學習的自動化未來。
工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生表示，工研院是在一年多前開始發展自駕車技術，工研院的專長領域涵蓋資訊、通訊、電子、機械等，這是一個龐大的團隊。工研院先在內部開發技術，並與清大、交大合作，向外進一步形成更大的聯盟。這次和NVIDIA合作，在此平台上，利用NVIDIA的深度學習運算晶片，進行龐大的影像運算；同時運用NVIDIA的雲端運算伺服器，將這些影像及運算結果存在雲端。
目前工研院自動駕駛原型車已能夠順利行駛於固定道路，胡竹生表示，初期目標希望可以完成封閉區自動駕駛，例如在工研院院區內運行。接下來商品將選定固定路線且車速較慢的自動駕駛車輛為應用場域，如遊樂區遊園車、高鐵、捷運的巡軌車等，長期目標當然是進入一般道路。
胡竹生指出，此次雙方策略合作得以發展自動駕駛以及人工智慧等技術，將車輛自我學習經驗匯集於雲端資料庫，讓車輛能夠藉由深度學習平台相互學習。在逐步累積深度學習以及人工智慧的技術能量，不但把深度學習技術擴展於提升工業型機器人的智慧能力，更將運用於服務型機器人營造人機互動體驗等不同領域之應用，讓系統價值再提升，幫助台灣產業進化。
工研院結合跨領域研發能量，並納入清大研究團隊，共同推動行車輔助影像感知系統，包含深度學習交通情境預測模型、深度學習硬體加速器、車用複眼裝置等技術，並針對台灣特有的駕駛情境，建立台灣地區車輛與行人等之交通影像資料庫，希望發展出具人工智慧的自動駕駛車技術與應用情境，未來也瞄準人工智慧在具智慧感知機器人與日常生活互動環境等更廣泛應用的可能性。
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