全球央行更是金價推手。
首圖為示意圖，來源：pixabay）。另據歐洲太空總署近地天體協調中心（Near-Earth Object Coordination Centre）計算資料顯示，2024 GJ2下次近距離飛掠地球要到2093年，最接近地球距離約205,947公里，比這次距離遠約十倍，略大於月地距離一半。
天文學家 9 日發現一顆汽車大的小行星 2024 GJ2，計算軌道後推測 11 日以距離地球僅 19,300 公里的超近距離高速飛掠▲ 集邦科技拓墣產業研究院研究總監謝雨珊。因此對企業端來說，必須要重新檢視人才的選用、培訓與留任的策略，並激發現有員工的發展潛力，透過有效的訓練協助他們與時俱進。再加上現在 AI 元素融入企業當中時，人才也會思考自己的工作是否能帶來職能成長的機會。除了薪水要考量外，人才也會要求工作與生活要達到平衡。
對於「要找尋的人才」沒有貼上任何標籤的雲豹能源，自然也不存有性別刻板印象。googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 《科技新報》舉辦了「AI 賦能、人才永續論壇」，希望藉由論壇來讓企業主、HR 了解，在 AI 與 ESG 浪潮推動下，人才該如何經營與培養。至於家庭調查統計上，大量非法移民往往未被納入調查對象，導致家庭調查的調查結果與企業調查存在明顯落差。
不過高盛（Goldman Sachs）經濟學家分析指出，美國超低失業率數字有誤，如果排除為數龐大的非法移民，其實並沒有表面上那麼樂觀。企業調查則是由勞工統計局訪問約12萬個企業及政府單位，統計出非農就業人口、每週平均工時和平均時薪等指標。高盛經濟學家指出，若特別篩選掉非法移民，美國3月非農失業率應比帳面上高出0.1個百分點，為3.9%，而非官方公布的3.8%。從近期經濟數據來看，美國就業市場一片欣欣向榮，失業率持續維持低檔。
（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載。然而，企業調查其實把廣大的非法移民也納入計算，因為受訪雇主通常不會透露員工是否合法聘僱，導致統計數字失真
（首圖來源：科技新報）。此次任務主要包含：協助國內大氣研究團隊定時施放探空氣球，並加裝大氣科儀設備進行全程空氣品質監測、降雨紀錄及雲層資訊，進行中尺度渦旋、黑潮、北赤道洋流觀測，回程則進行地球物理探測儀器回收及重力、水深探測。為執行多個調查計畫，新海研 1 號首次遠航至帛琉並靠泊馬拉卡港，於今（19）日返抵高雄港，完成歷經 24 天共 2500 浬的航程。國科會表示，新海研 1 號此次科學航行是執行國科會「航向藍海綱要計畫」、「黑潮與紊流交換實驗計畫」、「西菲律賓海海床運動觀測計畫」的聯合航次，參與研究團隊由台灣大學、中央大學、成功大學、中山大學、台灣師範大學、台灣海洋大學等六校教授、學生、助理、技術員組成。
googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 新海研 1 號於 2020 年 7 月正式下水啟用，由台灣大學營運管理，繼 2021 年 1 月上旬前往帛琉海域探測後，今年首次遠航至帛琉並泊靠馬拉卡港。國科會進一步說明，此航次收集的資料將有助提升對西北太平洋大氣環境、海洋中尺度渦旋、海洋次中尺度動力過程的理解程度，並改善大尺度海洋預報模式的模擬結果。透過西菲律賓海盆地海床變形量、水深、重力、底質剖面等地球物理調查，能進一步研究海床地震運動與海嘯之間能量傳達的物理機制，除了增加板塊互動過程理解，也能持續提升海洋數值模擬與氣候變遷耦合模式模擬的精準度，協助預測全球暖化趨勢及海洋藍碳分布變化國科會進一步說明，此航次收集的資料將有助提升對西北太平洋大氣環境、海洋中尺度渦旋、海洋次中尺度動力過程的理解程度，並改善大尺度海洋預報模式的模擬結果。
透過西菲律賓海盆地海床變形量、水深、重力、底質剖面等地球物理調查，能進一步研究海床地震運動與海嘯之間能量傳達的物理機制，除了增加板塊互動過程理解，也能持續提升海洋數值模擬與氣候變遷耦合模式模擬的精準度，協助預測全球暖化趨勢及海洋藍碳分布變化。此次任務主要包含：協助國內大氣研究團隊定時施放探空氣球，並加裝大氣科儀設備進行全程空氣品質監測、降雨紀錄及雲層資訊，進行中尺度渦旋、黑潮、北赤道洋流觀測，回程則進行地球物理探測儀器回收及重力、水深探測。
（首圖來源：科技新報）。國科會表示，新海研 1 號此次科學航行是執行國科會「航向藍海綱要計畫」、「黑潮與紊流交換實驗計畫」、「西菲律賓海海床運動觀測計畫」的聯合航次，參與研究團隊由台灣大學、中央大學、成功大學、中山大學、台灣師範大學、台灣海洋大學等六校教授、學生、助理、技術員組成。
googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 新海研 1 號於 2020 年 7 月正式下水啟用，由台灣大學營運管理，繼 2021 年 1 月上旬前往帛琉海域探測後，今年首次遠航至帛琉並泊靠馬拉卡港。為執行多個調查計畫，新海研 1 號首次遠航至帛琉並靠泊馬拉卡港，於今（19）日返抵高雄港，完成歷經 24 天共 2500 浬的航程googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 如果是為了環保選油電車，這項研究可能會讓你很失望，因歐盟發現，真實世界數據統計看，這些油電車（插電混動式）碳排放量，都比車廠廣告引用的 WLTP 數據高數倍。豐田 PHEV 的 WLTP 測試油耗為每百公里 0.97 公升，真實世界成績更是每百公里 3.88 公升，油耗足足多四倍。同樣地，如果是為了油耗選擇油電車，同樣也會掉入陷阱。即使還有許多人認為碳排只是假議題，但油耗可不會騙人。
以全球汽車龍頭豐田為例，燃油車（汽油、柴油）WLTP 檢測時，每公里碳排量是 113.75 克，實際道路追蹤結果是 127 克，只稍微高 12%。就算號稱省油一哥的豐田油電車，真實數據也被打得鼻青臉腫。
只是這些檢測數據，拿到真實用路環境就會失真。現在最該煩惱的不是這些車廠，而是歐盟規範被自己的追蹤成績打臉，要不要重新設計 WLTP 測試方法，就成了未來的靈魂拷問。
燃油車不環保，電動車太昂貴，開油電車剛剛好？這個想法遭歐盟強烈質疑，根據研究發現，真實世界油電車碳排放量，遠遠超過 WLTP 測試值，甚至到 300% 以上。點燃戰火前先澄清一下。
Real-world CO2 emissions from new cars and vans（首圖來源：Unsplash）。歐盟 2017 年公布 WLTP 標準後，又追加「真實世界」數據追蹤條款，從 2021 年開始，所有出廠車輛都必須安裝車載碳排及油耗追蹤器，目的就是要確保 WLTP 數據不要跟真實世界脫鉤太多，這次是首度公開真實世界追蹤成果，結果就可能讓各大車廠傷透腦筋。值得慶幸的是，試駕時消費者大概都知道 WLTP 標準並不代表真實成績，以豐田 PHEV 為例，台灣車媒測試油耗就得出每公升 28 公里左右成績，和歐盟追蹤器成績相近。（Source：EU）汽車製造大國德國的各大車廠 Audi、BMW、保時捷、福斯和賓士也有相同狀況，幾乎每家車廠油電車，碳排放和油耗表現都比 WLTP 高 300%，只有保時捷差距小一點，但也有 250%。
但豐田油電車 WLTP 每公里碳排只有 22 克，真實世界卻高達 93.2 克，足足高 323.7%。▲ 從真實油耗看，豐田 PHEV 和燃油車差別並不大。
車廠並沒有欺騙消費者，或是做不實廣告，因他們數據都是來自歐盟制定的檢驗標準 WLTP，包括碳排放和燃油消耗量，絕對沒有造假而現役數量最多的 F-16 也成為 ACE 計畫最佳的測試平台，並將改裝 AI 飛行系統的 F-16 代號改為 X-62A，並改裝三架移往佛羅里達州埃格林空軍基地（Eglin Air Force Base），進行「毒蛇次世代操控模式實驗」（Viper Experiment and Next-gen Operations Model，VENOM）。
US Air Force confirms first successful AI dogfightUS Air Force confirms first successful AI dogfight（首圖來源：DARPA）。而最近一次測試中，AI 飛行員已可在 1.5 馬赫高速下，接近人類敵機達 610 公尺距離的高危險纏鬥動作。
DARPA 團隊表示，纏鬥是飛行中最困難的操作之一，因此 AI 開始能夠操縱戰機進行纏鬥，代表著未來無論是六代機的忠誠僚機，或是無人機蜂群戰術，都能夠基於這項技術進行開發。X-62A 的駕駛艙內仍有一名飛行員隨時待命，以便在 AI 失控時隨時接手飛行，而研究團隊則透過每次纏鬥的結果修改程式碼，並讓 AI 持續學習不同的纏鬥技巧，目前已進行了 21 次測試。googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 美國國防高等研究計劃署（DARPA）自 2019 年開始啟動「空戰革新計畫」（Air Combat Evolution Program），目標是開發出 AI 戰機操駕系統，並為了將來龐大的無人機隊，尤其是將伴飛 NGAD 的協同作戰機（CCA）無人系統，提供不輸於有人戰機的飛行與作戰能力。而 DARPA 近日公開表示，已完成 X-62A 與真人駕駛的 F-16 的空中纏鬥訓練，其中 X-62A 在纏鬥中的表現相當令研究團隊振奮。
自從 2023 年 2 月美國國防高等實驗研究署成功試飛由人工智慧操控的 F-16 後，透過機器學習，AI 飛行員已經可以從事越來越複雜的任務，近期美軍證實已成功測試 AI 與真人飛行員於空中進行纏鬥訓練googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 美國國防高等研究計劃署（DARPA）自 2019 年開始啟動「空戰革新計畫」（Air Combat Evolution Program），目標是開發出 AI 戰機操駕系統，並為了將來龐大的無人機隊，尤其是將伴飛 NGAD 的協同作戰機（CCA）無人系統，提供不輸於有人戰機的飛行與作戰能力。
X-62A 的駕駛艙內仍有一名飛行員隨時待命，以便在 AI 失控時隨時接手飛行，而研究團隊則透過每次纏鬥的結果修改程式碼，並讓 AI 持續學習不同的纏鬥技巧，目前已進行了 21 次測試。而最近一次測試中，AI 飛行員已可在 1.5 馬赫高速下，接近人類敵機達 610 公尺距離的高危險纏鬥動作。
而 DARPA 近日公開表示，已完成 X-62A 與真人駕駛的 F-16 的空中纏鬥訓練，其中 X-62A 在纏鬥中的表現相當令研究團隊振奮。而現役數量最多的 F-16 也成為 ACE 計畫最佳的測試平台，並將改裝 AI 飛行系統的 F-16 代號改為 X-62A，並改裝三架移往佛羅里達州埃格林空軍基地（Eglin Air Force Base），進行「毒蛇次世代操控模式實驗」（Viper Experiment and Next-gen Operations Model，VENOM）。