【網路人氣商品top10】打工族買屋記~熱賣中
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作者: 有川浩
新功能介紹- 譯者: 章澤儀
- 出版社:蓋亞
新功能介紹 - 出版日期:2012/01/18
- 語言:繁體中文
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
保證吵贏!「代客吵架」服務周到 這些地區卻加錢也不碰
大陸最近出現名為「代客吵架」的新興服務,賣家標榜只要付一定金額,就能請專家幫你吵到贏,價位依地區及方言不同有所浮動,但業者也不是所有地方的案子都肯接,像是遇到對象是四川、重慶人的就不接,因為「吵不贏」。
大陸網購平台近日出現不少「代客吵架」的買賣,服務內容可選擇用文字或電話,一般都以普通話為主,若要求用方言則依地區加價,例如上海話加人民幣50元、福建話要加人民幣80元;不過許多業者都不願意接重慶、四川等地的案子,因為當地人是出了名的吵架高手,實在吵不贏。
有些賣家為做出特色,會承諾罵人內容「邏輯清楚」、「罵到他懷疑人生」、「吵不贏不收錢」,有的還提供「文明罵法」,標榜內容不帶髒話,各種服送禮推薦限時下殺務方案一應俱全。賣家在收到錢後就會按照吩咐,「連珠炮」式的砲轟被罵對象,完事後便截圖給買家,證明已成功「幫吵」;許多網友請人代罵一解怨氣後,都在底下表示「真的很爽」。
但有律師認為收費代人吵架行為已經違法,其所得也屬於不法所得,應該沒收;而謾罵內容則涉嫌侵犯他人名譽及隱私,若情節嚴重,影響他人正常生活,還可能構成辱罵罪,需要負擔刑事責任。
實習編輯/陳冠宇
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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