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下面附上一則新聞讓大家了解時事
曾是天后造型師 開毒趴被逮 | 焦點事件 | 社會 | 聯合新聞網
曾為多位藝人作造型的「小四老師」,被警方查獲開毒趴,昨遭移送法辦。記者王長鼎/攝影 分享 facebook 曾為多名藝人作造型、外號「小四老師」的吳姓男子,熱銷商品超值推薦前天在住處與章姓友人開毒趴;警方查獲時,只見兩人衣衫不整,還急忙抓衣服遮掩閃躲,表情十分尷尬。警方在屋內搜出多種毒品,二人均坦承吸食,警詢後依毒品罪嫌將二人移送新北地檢署偵辦。熱銷商品流行據了特賣會省錢王解,綽號「小四老師」的吳男,會員專屬活動折扣不僅擔任過亞洲星光大道造型師,也曾是金鐘、金馬獎主持人造型師,並曾幫孫燕姿的演唱會及名模蔣怡擔任造型設計,在演藝圈小有名氣。近年退居幕後,開設整合行銷公司,少在螢光幕前現身。. } }); } 新北市永和偵查隊日前接獲線報,板橋區浮洲合宜住宅內有人涉嫌開毒趴,前晚持搜索票查緝。警方埋伏多時,趁有人開門之際,一擁而入,果真在屋內查獲吳男(五十一歲)及章男(四十九歲)二人衣衫不整,躲在房間裡吸食毒品。吳、章二人突然看見警方進入,當場被嚇得驚慌失措,連忙抓起衣服遮掩,根本來不及隱藏毒品及吸食器,警方當場查扣。經清點,共查獲安非他命、搖頭丸、大麻以及海洛因等各式毒品。
在此次GTC 2019期間,富士康 (Foxconn)實際展示旗下將電腦視覺技術應用在產線,讓產品生產檢測更具效率,同時也能提昇產品整體生產速度的解決方案,強調整體檢驗精準度可達98%以上,同時更可讓檢測所需人力從原本400人左右精簡至2-3人即可完成。富士康目前應用在武漢產線的人工智慧檢測系統 分享 facebook 富士康這套檢驗系統目前主要應用在中國境內武漢生產線,主要希望改善傳統必須透過大量人力進行檢驗,同時透過人工檢驗往往在一段時間後,可能因為視覺疲勞等因素造成檢驗精度下降,反而讓產品生產良率下降。而另一方面,則自然包含人力成本、資源最佳化利用,以及提生產線效能等考量,因此希望藉由人工智慧技術導入提昇生產效率。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 此次在GTC 2019期間展示的解決方案主要用於產品外觀等細節檢測,富士康表示在其他生產過程其實也會有不同技術應用導入,甚至可以藉由自動化應用串接不同生產流程,讓整體產線可以實現透過少數人力管理即可全自動化運作,並且讓產線系統可依照檢測結果自動校正生產誤差情況。而在檢測系統設計中,富士康說明依照不同檢測需求,在一般簡單外觀判斷其實使用Jetson系統效能就能實現,但在此次展示的主機殼側板檢測流程因為包含外觀瑕疵、金屬板邊緣凹折弧度是否符合要求等項目,因此採用的是Tesla T4 GPU組成系統,搭配多組鏡頭進行電腦視覺辨識,藉此實現辨識精度可達98%以上,並且超越人眼視覺所及檢視細節,讓整個檢測系統可以完成過往必須花費400人左右進行檢測的工作流程,甚至目標希望能使單次可完成800組物件檢測數量提高至1200組。在學習訓練方面,富士康會預先透過瑕疵範例圖像讓系統進行前期訓練,爾後套用在新零件的辨識學習所需時間基本上只需花費3天即可完成,同時隨著持續學習累積經驗,理論上也能讓相似零件的辨識學習時間縮減,但為了維持一定辨識精度,基本上還是會以3天學習訓練時間長度為主。此項辨識系統除了應用在富士康武漢生產線,未來也有可能應用在其他產線,甚至可能應用在零件相對簡單、複雜度比較不高的生產零件檢測。這樣的情況,其實也說明雖然電腦視覺等人工智慧技術應用,似乎已經可以取代部分傳統人力需求,但諸如手機等相對複雜的零件檢測,現階段可能還是會仰賴人工檢測居多,其中因素可能包含現行檢測系統辨識精度,以及整體建置成本與傳統人力成本比較。不過,依照富士康未來發展目標希望走向全自動化產線運作模式,顯然接下來也會持續藉由電腦視覺等人工智慧技術導入,讓產線運作成本能更進一步精簡。除了富士康,其實現在已經有越來越多產線、工廠、農場都已經開始導入電腦視覺應用等人工智慧技術,例如亞馬遜很早之前就已經開始導入機器人協助揀貨、分貨,而不少現代化農場也開始透過電腦視覺技術判斷農作物良率,意味傳統單純僅以人力完成的工作,逐漸可由電腦系統取代,但在需要人腦做進一步判斷,以及更精準操作的工作方面,傳統人力依然會有其不可取代性。傳統產線檢測需要透過大量人力,以肉眼方式進行檢測,但可能會有疲勞等因素影響檢測精度 分享 facebook 精簡地來說,富士康此套檢測系統就是藉由多組鏡頭捕捉影像資訊,並且透過Jetson AGX或Tesla T4進行電腦視覺學習加速,讓系統能針對實際拍攝影像比對生產零件是否符合規定 分享 facebook 檢測系統內部結構 分享 facebook 預先透過瑕疵範例圖像讓系統進行深度學習 分享 facebook 透過多組鏡頭進行拍攝 分享 facebook 實際運作流程 分享 facebook 通常單一零件會針對外觀塗裝瑕疵、外型凹折弧度等是否符合規範,並且透過前期學習讓系統建立基礎判斷模型 分享 facebook 電腦檢測系統會透過鏡頭、GPU元件協助學習加速 分享 facebook 《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。�

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