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博翔科技為專業機械設備歐規/台灣TS標章/美規及半導體設備SEMI S2輔導顧問公司

從事設備安全檢測驗證的輔導機構，擁有經驗豐富的機械安全輔導工程師，並與多家國內外知名驗證公司合作。

服務範圍包含各項產業機械、工業電控系統、鞋廠自動化設備、半導體設備及光電廠設備…等產品。

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博翔團隊核心成員出身法人中心，相較國內其他安全檢測驗證同業，博翔的強項在於成員經驗豐富，輔導過相當多的成功案例，及能為客戶提供從產品查驗、測試、驗貨與取得國外安全認證的一條龍式全方位解決方案

甚至該公司已自行開發出安全護罩、安全模組多項安全元件，期能協助客戶在兼顧「品質、安全、交期與成本」等考量下，提升其產品在全球市場的競爭力。

並且擁有最完善的設備整改服務，以符合國際標準，保證出口！

可採用標準: 2006/42/EC, EN ISO 10218-1, EN ISO 10218-2, EN ISO 11161-1, EN ISO 12100, EN ISO 13849-1, EN 12622, EN 60204-1, EN ISO 13857, EN ISO 13855, EN ISO 13851,SEMI S2, SEMI S10, SEMI S8, SEMI S22, SEMI S14, SEMI S17, SEMI S28, SEMI S26等

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在新冠疫情爆發之際，湧現了數以千計的開源項目，今天我們來了解其中四個。 ... 在當前緊張的疫情環境下，保持專注和積極性是一個很大的挑戰。而研究開源社區如何應對這一次疫情爆發，對於我來說卻成為了一種宣洩。 從今年一月底開始，整個開源社區已經貢獻了數以千計關於冠狀病毒或新冠病毒的開源軟體倉庫，其中涉及的內容包括但不限於數據集、模型、可視化、Web 應用、移動應用，且大多數都使用了 JavaScript 和 Python 編寫。 之前我們分享過一些關於開源硬體創客們在幫助遏制冠狀病毒傳播方面做的貢獻，現在將繼續分享四個由開源社區作出的應對冠狀病毒和新冠病毒的項目，這體現了開發者們和整個開源社區在當下對整個世界的影響力。 1. PennSignals：CHIME ...CHIME by PennSignals 新冠病毒流行病醫院影響模型(COVID-19 Hospital Impact Model for Epidemics)（CHIME）是由賓夕法尼亞大學 Penn Medicine 機構的數據科學家們建立的開源在線應用，它可以讓醫院更好地了解本次新型冠狀病毒對醫院需求的影響。 醫院的管理人員可以通過 CHIME 來大致預測未來幾天和幾周內將會有多少患者需要住院治療，並推算 ICU 和呼吸機的需求量。只需要輸入當前住院患者數以及一些相關的變量，就可以看到未來幾天內需求的變化情況。 CHIME 主要使用 Python 開發，並通過 Pandas 這個開源庫實現了大部分的數據轉換和數值計算，最終得出相關的估計值。Pandas 的背後有一個強大的團隊進行支持，它是在數據分析方面被廣泛使用的 Python 庫之一。和很多其它的開源項目一樣，Pandas 團隊的收入大部分來源於用戶的資金支持。 2. Locale.ai：實時新冠病毒可視化 ...Locale.ai COVID-19 visualization 實時顯示世界各地病例數量分布的地圖可以讓我們直觀了解新冠病毒的規模和擴散程度。Locale.ai 就開發了這樣一個開源、可交互的新冠病毒已知病例可視化分布圖，這個圖會根據最新的可靠數據實時進行更新。 這個項目有趣的地方在於，它的數據是是通過 GitHub 用戶 ExpDev07 創建的開源 API 進行檢索的，這個 API 的數據來源是約翰·霍普金斯大學的開源數據集，而約翰·霍普金斯大學這份聚合了多個來源的數據集則是 GitHub 上新冠病毒相關的最受歡迎的項目。這就是開源項領域中分支帶來的一大好處。 Locale.ai 的這個圖表通過 Vue.js 開發。Vue.js 是一個在 Web 應用開發方面非常流行的框架，它是由尤雨溪創造並維護的。值得一提的是，尤雨溪是少數以全職參與開源項目維護的人之一。 3. BlankerL：DXY-COVID-19-Crawler ...BlankerL DXY-COVID-19-Crawler DXY-COVID-19-Crawler 建立於今年 1 月份，是開源社區對新冠病毒最早發起響應的項目之一。當時該病毒主要在中國範圍內傳播，中國醫學界通過丁香園網站來進行病例的報告和跟蹤。為了使這些疫情信息具有更高的可讀性和易用性，GitHub 用戶 BlankerL 開發了一個爬蟲，系統地從丁香園網站獲取數據，並通過 API 和數據倉庫的方式對外公開。這些數據也被學術研究人員用於研究病毒傳播趨勢和製作相關的可視化圖表。到目前為止，DXY-COVID-19-Crawler 這個項目已經獲得了超過 1300 個星標和近 300 次的復刻。 BlankerL 使用 Python 和 Beautiful Soup 庫開發了這個爬蟲。Beautiful Soup 是 Python 開發者用於從頁面 HTML DOM 中提取信息的庫，它由 Leonard Richardson 維護，這位作者另外還全職擔任軟體架構師。 4. 東京新冠病毒工作組網站 ...City of Tokyo's COVID-19 Task Force site 世界各地很多城市都在網絡上持續更新當地的新冠病毒信息。東京都政府則為此創建了一個綜合性的網站，讓東京當地居民、在東京設有辦事處的公司以及到東京的遊客了解最新情況，並採取相應的預防措施。 這個網站的不同之處在於它是由東京都政府開源的。這個項目受到了來自 180 多名用戶的貢獻，日本的長野市、千葉市、福岡市還對這個網站進行了改造。這個項目是城市公共建設更好地服務大眾的有力示範。 這個開源網站也使用了很多開源技術。通過 Tidelift，我留意到項目中存在了 1365 個依賴項，而這都是由 38 個由開發者明確使用的直接依賴項所依賴的。也就是說，超過一千多個開源項目（包括 Nuxt.js、Prettier、Babel、Ajv 等等）都為東京向市民共享信息提供了幫助。 ...Dependencies in Tokyo's COVID-19 Task Force site 其它項目 除此以外，還有很多應對新冠病毒的重要項目正在公開進行當中。在這次研究中，開源社區應對流行病以及利用開源技術開展工作的方式讓我深受啟發。接下來的一段時間都是應對疫情的關鍵時期，我們也可以繼續在開源社區中尋找到更大的動力。 如果你也參與到了新冠病毒相關的開源項目當中，歡迎在評論區分享。 via: 作者：Jeff Stern 選題：lujun9972 譯者：HankChow 校對：wxy 本文由 LCTT 原創編譯，Linux中國 榮譽推出

文章來源取自於：

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