【住宿優惠卷】避風港 2213 號飯店 - 北麥爾托海灘蜜月旅行訂房

外出旅遊時，訂房是件麻煩的事，

要考慮價格，還要擔心品質是否不錯

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價格還挺優的！服務也挺不錯！可以說是值回票價!

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商品訊息功能:

商品訊息描述:

主要設施

免費無線上網

免費自助停車

禁煙飯店

用餐區

起居室

DVD 播放機

電冰箱

咖啡機/泡茶機

微波爐

沙發床

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淋浴/浴缸二合一

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商品訊息簡述:

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

超廣角不變形PK調景深！　手機「多鏡頭」掀戰
手機大廠，把鏡頭當作比拚重點，有業者推出後面3顆鏡頭，能做到超廣角120度，左右兩邊還不會變形，甚至隱藏式的前鏡頭，也提升到3200萬畫素，另一家最多後面拍照，有四顆鏡頭，除了廣角也能做到景深調整，業者預估下半年各大品牌，會把三顆鏡頭當作標準配備。

記者畢倩涵：「新手機搭載的是3顆鏡頭，超值推超實用不過這次的特色我們實際拍一下模特兒，兩個人入鏡是沒有問題的，但按下超廣角之後，連後面背景都能拍到，而且左右不會變形。」

兩位模特兒，從照片滿版變中間主角，重點是，照片左右兩邊，不像以前加裝廣角鏡，容易變形，尤其跟雙鏡頭比較，同個角度同個距離，雙鏡頭的花上面被卡掉，但三鏡頭，能拍進的畫面更多。

手機業者：「0.46秒就能升起，比上一代快70%。」

開啟自拍模式，鏡頭自動升起，新手機後鏡頭有三顆，前鏡頭也不能輸，比上一代畫素更高，有3200萬，鎖定的是女性自拍族群。

手機店員：「拍照前後都能讓我們主體物件，背景物件去做區隔。」

三顆鏡頭，其中一顆能做到景深效果，另一款光是後面拍照，就有四顆鏡頭，主打超廣角能拍120度寬，重點是有2400萬畫素，超過五成的消費者，依舊把拍照功能，當作買手機的選項之一。

民眾：「因為我自己本身有小孩，如果很多鏡頭的話，拍小孩能拍得更廣，或者拍更多不一樣的照片。」

鏡頭越做越多，不只男女通殺，爸媽也能拍小孩，以往旗艦機，才有的高規格三四顆鏡頭，現在下放到中階機款，入手價格2萬塊有找。

手機品牌總經理陳娟：「其實我相信三鏡頭，應該在很快時間內，會成為很多手機的標配，下半年很多品牌，包括我們自己，都會有很多三鏡頭的產品出來。」

有大廠甚至前後加起來，會有六顆，多鏡頭就好比汽車得多氣囊，下半年的新機大戰，成為各大品牌的標準配備。

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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