東奧首度傳出選手確診、唐鳳取消行程!東京疫情擴大,全面採閉門賽
東奧首度傳出選手確診、唐鳳取消行程!東京疫情擴大,全面採閉門賽

2021.7.19

東奧選手村首度傳出有選手確診。東京奧運暨帕運組織委員會今天公布在選手村2名海外選手確診COVID-19。日媒報導,這2人是南非男子足球隊球員,他們將於22日首戰對上日本隊。與17日確診的外國隊伍職員,目前選手村總計3人確診,南非男子足球隊的成員,他們將於22日首戰對上日本隊。

東奧組委會表示,這3人已被安排在選手村外隔離,其餘的成員在選手村內自己的房間自主隔離,今天並未練球。即使被認定為密切接觸者,經過檢查結果若呈陰性,還是可以練球。

此外,行政院也於昨日表示,行政院政務委員唐鳳將取消原訂前往東京奧運的行程。

2021.7.9

東京新冠肺炎(COVID-19)疫情擴大,日本首相菅義偉日前對東京都4度發布「緊急事態宣言」,期間從7月12日到8月22日共6週,並對餐飲店祭出禁酒令,至於有關23日開幕的東京奧運要開放給多少觀眾觀看一事,國際奧林匹克委員會(IOC)、東京都政府等召開五方會談決定,東京所有比賽場館採閉門賽。

2021.6.15

在英國舉行的七大工業國集團(G7)領袖峰會昨天落幕,峰會公報記載支持東京奧運。預定7月23日開幕的東京奧運是否開放觀眾進比賽場館,日本首相菅義偉表示本月內將做決定。

日本富士電視台新聞網(FNN)報導,日本政府相關人士表示,東京奧運暨帕運(簡稱東奧)不可能不開放觀眾進場,目前朝向讓觀眾進場的方向做研議。

日本政府的立場一直是希望舉辦一場有觀眾進場的東奧。但今年4月底至5月初,東京都單日新增2019冠狀病毒疾病(COVOD-19)確診數逾1000例時,政府內部有人認為東奧可能採閉門賽(不開放觀眾進場)的方式舉辦。

東京奧運拷貝.jpg
圖/ 唐子晴攝影

不過,隨著2019冠狀病毒疾病的疫苗接種加速進行,菅義偉認為東京舉辦有觀眾的奧運的可能性增大。

菅義偉昨天對媒體表示,將視日本境內的疫情,以及參考其他的體育活動的人數上限,於6月做出決定。

報導說,日本政府內部有看法認為,觀眾人數可能是比賽場館容納人數的5成或最多可容納5000人。

有關東奧是否開放觀眾觀賽,日本政府防疫對策分科委員會會長尾身茂最快本週將提出建言。有一名分科會成員憂心地說:「若以傳染病專家的立場來說,東奧將成為疫情擴大的要素。」

東奧組織委員會11日表示,東奧舉辦期間如果包括選手和相關人士共7萬7000人來到日本的話,估算COVID-19單日確診病例平均一天是7.7例,這不包括在日本境內的東奧相關人士和觀眾確診的情況。

東奧期間,來自海外的相關人士平均每天住院數巔峰期將達11.7人、住宿療養人數約57.6人。不過,這是在沒接種疫苗的情況下的估算,實際上可能比這些數字大幅減少。

東奧組織委員會表示,東奧門票已售出了約500萬張,相當所有門票的42%。預料東京的觀眾人數最巔峰期是7月31日,估計有22萬5000人。

日本醫師會副會長豬口雄二表示,這是沒估算到觀眾染疫的風險,如果要開放給觀眾觀賽的話,就應提出包含觀眾在內的數據等做說明才是。

本文授權轉載自:中央社

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #防疫應變措施
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

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事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

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以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

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除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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