影視產業如何搭上AI熱潮？由民陞企業主辦、星球科技執行的「2024國際專業影視AI應用研討會」，本屆亮點包含介紹奧運指定專用慢動作重播品牌EVS，及蘋果開發者大會（WWDC）、Netflix、Disney+及Youtube最多訂閱數的Mr.Beast等採用的SNS儲存共享和遠端剪輯製作解決方案，為影視製播提供了省時、有效又高CP值的新選擇。
日期：2024-10-14
特斯拉 (TSLA-US) 萬眾矚目的 Robotaxi 終於揭開神秘面紗，執行長馬斯克 (Elon Musk) 在這場自詡能「載入史冊」的活動中，他乘坐一輛名為 Cybercab 的無人駕駛計程車出場。該車型沒有方向盤和踏板，具備感應充電功能，預計在 2026 年投產，成本低於 3 萬美元。
日期：2024-10-12
行政院前院長陳冲是三意學校的創校總顧問，邀請他的時候，他問我什麼是三意學校？我說是偽裝成旅行團和餐酒會的學校，和在好山好水之間和好朋友共享好酒好菜，共學「創意、公益、生意」這三意。陳老師笑著說，他現在已經不太和朋友吃喝和旅遊了，但是很樂於和大家一起分享三意。
日期：2024-10-11
右起臺灣網路認證連子清協理、國立政治大學金融科技研究中心副主任謝明華教授、兆豐銀行副總經理陳建安、律果科技股份有限公司執行長陳啟桐、桓基科技股份有限公司總經理江衍源、凱鈿行動科技股份有限公司商務開發經理郭俊麟，圓桌論壇中交流數位簽章應用實例與創新趨勢分析
日期：2024-10-11
2024年諾貝爾獎化學獎於台灣時間下午5時45分公布，由華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所所長貝克（David Baker）、Google旗下DeepMind人工智慧AlphaFold蛋白質結構資料庫開發人員哈薩比斯（Demis Hassabis）與強普（John Jumper）共享殊榮。學者認為，AI設計抗體，不僅減少臨床試驗的失敗率，更省去動物實驗的過程，有助於擴大設計與開發藥物、疫苗的可能性，不過跳脫大自然演化，能否應用於臨床有待商議。AI已廣泛應用於各領域，今年獲頒諾貝爾化學獎的3名學者專家，以AI準確預測蛋白質三維結構，有助於設計全新的蛋白質，並識別新藥物標靶。
日期：2024-10-10
總統賴清德週四（10/10）首度發表國慶演說，日前他的「祖國說」引發討論，他以「團結台灣 共圓夢想」為題表示，「中華民國已經在台澎金馬落地生根，和中華人民共和國互不隸屬；民主自由，在這塊土地上，成長茁壯，中華人民共和國無權代表台灣；兩千三百萬台灣人民，更要向全世界開枝散葉，迎向未來。」賴也公開向中國喊話，長期以來，世界各國支持中國、投資中國，以及協助中國加入「世界貿易組織」，促進了中國的經濟發展、國力的提升，無非就是期待中國一起為世界帶來貢獻，對內重視民生、對外維護和平。賴清德進一步表示，當前國際緊張情勢不斷升高，每日皆有無數的無辜人民死傷於戰火中，我們希望中國回應國際社會的期待，能夠發揮影響力，和世界各國共同努力，結束俄烏戰爭和中東衝突，也和台灣一起承擔國際責任，對區域和全球的和平、安全與繁榮，做出貢獻！週四的國慶活動「眾星雲集」，朝野主要政治人物幾乎都與會，包括立法院長韓國瑜、前總統蔡英文、陳水扁等人皆會同台亮相，兩人也簡單寒暄互動，就連因涉貪遭羈押的民眾黨主席柯文哲，雖無法出席，現場也保留了他的座位；至於前總統馬英九本來答應出席，但一早以不滿賴清德「新兩國論」為由拒絕出席。
日期：2024-10-10
在這個AI浪潮來襲的年代，數位轉型儼然已經成為企業不可少的重要經營指標之一。根據世界經濟論壇（WEF）統計，2027年全球將淘汰8300萬個職位。由於科技快速進展帶來的巨大衝擊，推動產業加速數位轉型的必要性與急迫性。
日期：2024-10-09
「5％ Design Action社會設計平台」號召專業人士投入5％業餘時間，將企業創新的經驗與設計力，轉化為解決社會關鍵課題的力量，但推動時勢必遭遇挑戰，建議注意平台經營及留才策略。
日期：2024-10-09
因應數位經濟快速變化，數位發展部積極推動《電子簽章法》修法，立法院日前三讀通過修法草案，也是《電子簽章法》自2002年4月實施以來首度修法。為引導金融業與各行業掌握《電子簽章法》修法實務應用和創新趨勢，政治大學金融科技研究中心、臺灣集中保管結算所和臺灣網路認證股份有限公司共同主辦「電子簽章創新服務生態圈研討會」，邀集主管機關、金融產業主管機關與產官學界專家，廣納對修法後的期望與應對策略，並透過座談與展示應用實例，匯集國內電子簽章產業界的具體回應。
日期：2024-10-09
2024年諾貝爾物理獎得主，中歐時間周二（8日）上午11時45分（台灣時間下午5時45分）揭曉，由美國普林斯頓大學科學家霍普菲爾德（John J. Hopfield）、生於英國的加拿大多倫多大學科學家辛頓（Geoffrey E. Hinton）共享殊榮，以表彰他們藉由人工神經網絡實現機器學習的基礎發現與發明。
日期：2024-10-08
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