【員工旅遊】美麗廣場 912 #234 號飯店 - 戴文波特飯店優惠訂房
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商品訊息描述:
主要設施
附近景點
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- 達芬波特湖 (4 公里/2.5 英里)
- 冠軍門高爾夫俱樂部 (10.1 公里/6.3 英里)
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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
機器人界三井壽 三分球比賽擊敗職籃球員
日本Toyota汽車技術團隊，先前曾研發以櫻木花道為原形的投籃機器人，如今機器人準度再提升，連三分球都能投進，還擊敗了研發團隊找來的兩位職籃球星。
《灌籃高手》片段：「三分球！」
動畫灌籃高手中，球員三井壽三分球準度一流。而在現實生活裡，也有三井壽，只不過它是機器人。
輕輕一投，三分球輕鬆進籃。這台投籃機器人，由日本Toyota汽車技術團隊研發的第三代機型，雖然不能運球也無法灌籃，但靠著感測器計算角度和力道，機器人的三分球和罰球，便宜準度沒話說。研發團隊還找來日本職籃球星馬場雄大和安藤誓哉，和機器人比三分球。
兩位球星雖然輸了，但他們可不服氣。
日本職藍球員安藤誓哉：「關鍵是它移動的能力有多少，我認為就現在來說，我們比較優秀。」
不過機器人8顆三分球，只進了5顆，命中率比之前練習時還要低，設計團隊不滿意，說會再努力改進。
投藍機器人設計團隊負責人：「對人類大幅度獲勝，是我未來努力的目標。」
另外波士頓動力公司也研發出新版搬運機器人，能代替工人，把14公斤的大箱子，放到1.6公尺高的位置，也增加了人類失業危機。
科技達人︰「其中一個方法是機器人稅，僱用機器人的公司課徵賦稅，增加使用機器人的成本。」
不過業者認為，機器人可以提高生產效率，限制發展對競爭力會有負面影響。
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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