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2019年8月12日 · 天氣不好時，如果要出發前往特定地點，用即時影像查詢一下沿路、目的地的即時天氣狀況，考慮是否取消行程。 研究了一下有沒有這類可以快速查詢各種地點即時影像的 App ，於是找到這款可在 Android 、 iPhone 上免費下載的：「 LOOK 即時影像 App 」。
2021年3月22日 · 立法院在 2016 年三讀通過水利法，要求針對用水超過一定水量的用水人徵收耗水費，水利署最初規畫「一定水量」定義為每月使用 1000 度以上，不過近期傾向改為 1 萬度。
- 生產力提高了，卻拉低員工對主管認同
- 三千人大調查：愈年輕愈難接受
- 私人臉書也要開地球分享工作？公私領域模糊地帶惹爭議
- 怎樣的監控算是合法範圍？雇主不可不知的法律界限
持正面觀點者認為，電子式的職場表現監視（electronic performance monitoring, EPM），能保障公司財產安全無虞、提升員工產能，甚至發現效率最佳的員工。例如《紐約時報》就曾報導美國一間 Bread Winners 餐廳，利用影像監控軟體偵測服務員竊盜行為，同時分析出最有效率的外場員工，並給予升遷獎勵的例子。 而對 EPM 持保留態度的也不少。愛爾蘭里默瑞克（Limerick）大學心理學教授 Aisling O’Donnell 認為在高度科技監控的工作環境下，「雖能提升生產力，卻會降低員工對主管的認同度」，員工更傾向將主管視為「圈外人」而非工作夥伴，並因此不願提出分外的工作協助或創意性想法。
職場監控的效果似乎莫衷一是。但根據調研網站 SurveyMonkey 今年八月針對近三千名辦公室受雇者的調查，可以很明顯看出「世代差異」為員工是否接受職場監控的重要因素。 在年輕組（ 18～34 歲）的受雇者中，只有 55% 認為職場科技監控是「合宜」的，而在中高齡組（ 35～64 歲）間，認為合理的比例提高為 66%。此外，年輕組中有 57% 會「因知道被監控而改變行為」，比中高齡組多了三分之一，凸顯了新世代對於職場倫理與個人隱私的權重轉變。 但另一方面，監控的壓力卻未必僅來自於企業，也可能來自顧客──例如常見的「廁所清潔度評分表」，便是讓使用者以出入口的平板電腦，來對環境整潔評分（通常做成選擇吉祥物的笑臉與哭臉），這類型的變相「監控」，可能提升清潔人員的打掃成效，卻可能導致工作夥伴間的猜...
而一旦監控範圍延伸至公私領域的模糊地帶（如員工的個人臉書），議題又更加複雜。例如：直銷主管能用部屬 Facebook 的社群聲量及活躍度，抑或是否經常分享產品貼文，來決定晉升資格嗎？無論這種情況是否發生，我們都將可能對「貼文開地球」這事逐漸失去信心。 即使不談先進的 AI、社群網路監控，是否可能把職場變成歐威爾式的「老大哥」世界，或高夫曼的「全控機構」，在數位科技的不斷進步下，無論是雇主或員工，都要了解「什麼程度的監控算是合理、合法」的問題。
長期關注高科技勞動問題的「台灣電子電機資訊產業工會」祕書長林名哲表示，在職場監控議題上，企業方主要可以《營業祕密法》主張監控權力，並充分告知的前提下，針對員工的公務行為，在公開的工作場域進行監視。但「明確的目的性」、「公開性」和「公務關聯性」是必要前提，若是在如廁所、員工休息間等封閉場域安裝側錄、監聽等設備、則可能觸犯刑法315-1條「竊聽他人非公開之活動、言論、談話或身體隱私部位」之條文。 此外，林名哲也表示，雖然公司針對員工在社群網路上的言論，或實質行為（例如參加政治遊行、參與工會組織），而進行晉升的排序考慮，因難以舉證，的確無法可管，較可能形成職場「 潛規則」；但 若基於上述因素，而明確造成員工實質工作權受影響（如扣薪、減班或開除），就違反了就業服務法的反歧視相關法條，需面臨行政裁罰。...
3 天前 · 水庫放水警戒 發布的單位由各水庫的管理單位來發布放流警戒，並依據各水庫運用規則所訂的時機發布 1. 預計放流:預計 1-2 小時後該水庫開始放流。2. 放流中:該水庫開始放流。
2021年3月4日 · 看房時該注意哪些細節，才能確保將來住得舒適呢？如果看的是只有設計圖的預售屋，又該注意什麼地方呢？ 很多人以為看房是從踏進門那一刻才開始，但事實上，周邊環境也需要你仔細檢視。《房子這樣買：完全解答購屋 108 問》建議，看房第一步可把握「由遠而近，由外而內」的大原則。
2008年1月31日 · 松下幸之助稱此為企業的「水壩式經營」：如同水壩攔截水源，在雨季或旱季時，可發揮調節作用，企業不管做什麼，若能保有調節和運用的機制，就能應付各種突發狀況，不受外界變化影響，做到穩定的經營。
2018年12月26日 · 洪慶章為此與台灣海洋中心合作開發的「高靈敏度水下攝影系統」（UVS） ，全天候監控錄製全彩即時影像，透過紅外線技術自動化觀測及預警，AI 資料庫每天新增 4000 張以上圖片，加上錄影資料提供 AI 學習分析。 透過分析這些大量資料，用監控影像資料來「訓練」AI 機器，目前 AI 已經可以協助漁民判斷是否該投餌餵食，其次，掌握池裡蝦隻的數量、大小與移動速度，透過資料機器學習，也已建立蝦隻成長模型 。 中山大學海洋科學系教授洪慶章主導智慧科技水產養殖團隊，期望推廣 AI 養殖技術到傳統魚塭業. 希捷. 目前洪教授的團隊也開發了 APP，讓漁民遠端操控，透過智慧化軟體自動控制投放飼料、排放汙泥等日常工作，也就是說， 當 AI 判斷該投放餌料，農夫透過手機 App 就能執行 。
