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下面附上一則新聞讓大家了解時事
違規駕駛撞死2歲童 日本獨特違規行車引熱議
台灣有所謂的違規「高雄式左轉」，而在日本其實也有所謂的城市特有違法駕駛行為，例如名古屋習慣不打方向燈任意變換車道，茨城人慣性不禮讓直行車等等。如此莽撞駕駛也造成許多死亡車禍，這個月初就有兩名2歲幼童遭到違規駕駛波及而喪命，也讓日相安倍下令，全力保護學童在馬路上的安全。
目擊者：「一輛車被撞得亂七八糟的。」
這個月初發生在滋賀縣大津市的車禍，奪走了兩條才2歲的無辜小生命；意外原因是肇事駕駛右轉前，未仔細察看對向來車，造成兩車擦撞波及路口孩童。
托兒園園長：「他們每次進到教室，就會喊著園長老師，然後跑來找我，他們真的是很可愛的孩子。」
跟著老師一起乖乖等過馬路卻慘遭橫禍，這場事故讓所謂的「馬路三寶」再次被搬上檯面，而最引發熱議的，就是日本各地獨特的違規駕駛行為。
長野縣松本市民：「很常看到綠燈剛亮，一輛車就馬上右轉，這是我們的日常啊！」
松本市民口中的日常，在日本稱為「松本跑法」，轉彎車不會提早亮燈警示，而是到了路口瞬間打燈馬上轉彎，常把來車、路人嚇壞。
長野縣松本市民：「很常發生啊，就在這個路口，明明就是我有優先權，但車子就是會闖過來，很可怕。」
另外還有一種「名古屋跑法」，顧名思義是名古屋特有──這種駕駛把方向當做裝飾，會做出各種鬼之切入，彷彿馬路是自己家開的一樣。
交通心理學者 志堂寺和則：「譬如『茨城衝刺』、『伊予早彎』，這是搶在直行車前右轉；還有『阿波黃燈行』、『山梨規矩』，就是在亮黃燈時加速通過，上述每一種都明確地違反道路交通法。」
學者舉出的「茨城衝刺」與愛媛縣的「伊予早彎」，就是一綠燈就轉，完全不把直行車放在眼裡；「山梨規矩」以及德島縣的「阿波黃燈行」，講的是搶黃燈。其實這些冠上城市名的駕駛行為，日本各地每天都在發生；而除了上述幾種道路違規，還有一種馬路不定時炸彈，讓用路人怕得不得了。
日本警察：「給我停車。」
就是逆向、挑釁的危險駕駛。
駕駛：「933吧，他車牌是933。」
乘客：「好可怕喔！不要啦！啊！危險啦！」
近年來挑釁型駕車成為日本社會一大問題，甚至造成死亡事故，也因此有相關單位舉辦了特殊的道安講座。
講師：「我們感到憤怒時，最不能做的就是反射情緒。」
課堂分享的不是枯燥的交通法則，而是提倡自我情緒管理；講師教導如果遇到有人亂開車，記得先深呼吸並數數，幫助緩和憤怒情緒。
講座參加者：「我會希望能確實學會管理自我。」
從心理層面預防行車糾紛之外，也有電子商正在研發行車警告器，儀器一旦偵測到駕駛突然加速，或是急轉方向盤等動作，就會發出警示語音，提醒不要危險駕駛。
日本首相 安倍晉三：「擔起下個世代發展的孩子，他們的寶貴性命應由社會全體來守護。孩童在日常中的團體移動路線，懇請各單位加速完成安全確保對策。」
除了駕駛自我提醒，日相安倍更下令，全力保護學童路上的安危。
警察：「如果像這樣評價實用商品站在這裡等紅燈，就算有車撞過來，燈柱會成為你的擋箭牌。」
各地幼兒園與警方共同合作，交通安全從小地方、也從小孩做起，不但教育孩童如何更安全地過馬路，還會同政府人員與孩子們散步，實地勘察危險路段，好讓相關單位擬出貼近需求的解決方案，使所有用路人都能行得安心又安全。
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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