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依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:生成式人工智慧（GAI）應用於工業技術發展概論生成式人工智慧（GAI）應用於工業技術發展概論

隨著人工智慧（AI）領域的技術發展，生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, GAI）已成為嶄新且突破的技術，其以自然語言作為輸入，可生成文字、圖片或其他媒體作為回應，此種生成性能令GAI的應用蔚為風潮。而除了日常生活中可做為助理或客服使用外，GAI亦逐漸被應用至工業領域，用以強化效率、提升產能以及降低專業門檻等，用途範圍廣闊。本文將針對GAI之發展、關聯技術作概括說明，並介紹工業領域上的應用發展。

作者:吳佳鴻、王宣閔、沈宜萱、李韋辰生成式人工智慧（GAI）應用於工業技術發展概論

隨著人工智慧（AI）領域的技術發展，生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, GAI）已成為嶄新且突破的技術，其以自然語言作為輸入，可生成文字、圖片或其他媒體作為回應，此種生成性能令GAI的應用蔚為風潮。而除了日常生活中可做為助理或客服使用外，GAI亦逐漸被應用至工業領域，用以強化效率、提升產能以及降低專業門檻等，用途範圍廣闊。本文將針對GAI之發展、關聯技術作概括說明，並介紹工業領域上的應用發展。

作者:徐家瑋、吳鴻材LLM輔助維護日誌資訊萃取技術

目前業界於廠務與製程設備管理中，因設備種類繁多及系統複雜性高，面臨異常排查耗時、專業知識管理不易、數據未能有效發揮價值等痛點。因此，工研院機械所提出結合文字資料與感測數據的方法，通過大型語言模型建立關鍵資訊擷取模組，並搭配以深度神經網路為核心的故障識別模組，實現對故障原因的快速判定及維護建議，除了實現領域知識數位化，也將有效協助提升運維效率。

作者:徐家瑋、吳鴻材LLM輔助維護日誌資訊萃取技術

目前業界於廠務與製程設備管理中，因設備種類繁多及系統複雜性高，面臨異常排查耗時、專業知識管理不易、數據未能有效發揮價值等痛點。因此，工研院機械所提出結合文字資料與感測數據的方法，通過大型語言模型建立關鍵資訊擷取模組，並搭配以深度神經網路為核心的故障識別模組，實現對故障原因的快速判定及維護建議，除了實現領域知識數位化，也將有效協助提升運維效率。