「去年發行的動滋券,你還記得用在哪裡嗎?」
上週行政院宣布了振興五倍券方案,同時,各部會也將比照去年推出動滋券、藝 fun 券、客庄券和農遊券等加碼振興券。動滋券的部分,體育署表示今年預計將發行 200 萬份、面額為 500 元,可用在觀賞賽事、運動場館等。
其實,在去年動滋券發行時,我們就曾批評體育署對於運動產業的定義不明,當時動滋券上線時,就出現許多令人匪夷所思的使用對象,像是內衣業者、文具店、玩具模型店、機車行、卡啦OK等,令人質疑是否能夠真正振興台灣的運動產業。
如今,一年過去了,仔細比較去年加碼振興券帶動的消費結果顯示,就可以發現,動滋券確實存在著許多問題!
根據體育署去年執行完紓困的成果統計,名列前三的產業類別是:運動場館業、運動博弈業、運動休閒教育服務業。
不過,若從動滋券使用的統計來看,光是「運動用品或器材製造、批發及零售業」一項就佔了 89.77 %,將近九成的比例;而最需要紓困的三個產業,在動滋券的使用比例上,卻分別只抵用了 1.72 %、0.71 %和 2.87 %,加起來竟然不到6%!
也就是說,動滋券有將近 9 成的消費,通通集中在購買運動裝備上。
在疫情影響之下,受衝擊最嚴重的,應該是參與性與觀賞性的運動消費,例如運動場館與運動教練的消費課程、職業業餘運動觀賞等重點受災產業。
但是,這些最該被振興的產業,卻只用了不到體育振興預算的 6%。
我們再從另一個數據來看動滋券。
體育署當初在設計動滋券時,希望民眾可以把動滋券用在添裝備、做運動、看比賽,而最終三者的使用結果為:
「添裝備 89.91%」、「做運動 7.06%」、「看比賽 3.03%」
很明顯的,比例嚴重失衡,而且,也沒有精準協助到受疫情衝擊最嚴重的產業。
如果我們和 2018 年「我國民眾運動消費支出調查」的統計做比較,會發現過去民眾購買運動裝備,僅佔 44 %,其餘參與性與觀賞性運動消費,也佔約 25 %左右,因此,在疫情衝擊之下,體育署應該還是得想辦法強化「做運動」和「看比賽」等兩個面向的紓困振興。
除此之外,去年使用動滋券的消費地區中,雙北地區即佔了5成左右,但是,根據 2018 年的各縣市民眾對運動消費支出統計,雙北地區合計也才佔全國 37 %,卻在去年動滋券的使用消費上一下提升了10%以上。
對此,體育署也應該要釐清,這樣的現象是否是數位落差帶來的影響,並且來想辦法平衡各城鄉對運動產業消費的落差現象。
隨著第二波動滋券即將來臨,對於新一波的動滋券規劃,我們呼籲體育署應該將此次振興劵發放的成本、預期效益、預計振興到的產業項目公開說清楚,並且也應該盤點所有相關的運動產業,做完適當的權重分析後,誘導消費者去做適宜的使用,而不是讓大家開心用完動滋券後,卻沒有用到真的的需求跟目的上,重蹈去年的覆轍。
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台南古都融合 AI 科技,發展交通智慧化
作者 TechNews | 發布日期 2021 年 06 月 24 日 10:00 |
人工智慧(AI)一直是近年的熱門科技詞彙,根據「2021 台灣 AI 趨勢報告」,台灣有 84% 的受訪企業導入 AI 技術,以提高組織效率及創造營收為主要目標,在製造、行銷與客服等領域中獲得深入地應用。
AI 深度學習效果事半功倍
綠捷能智控股份有限公司(HIPOWER)長期致力於AI影像偵測辨識演算法的開發,過去應用領域也多於車牌辨識、車輛追蹤相關。2020 年參與臺南市政府合作 AI 城市巡檢先導應用試驗計畫,在臺南市政府智慧發展中心及交通局的協助之下,以臺南市東區東門路與自由路口、中西區府前路與南門路口為試驗場域,試驗情境則是配合臺南市政府的基礎設施下,在未對現有攝影系統架構有任何調整的情況,利用路口現地攝影鏡頭搜集影像數據,最終所使用影像解析度為 640×480,採用 YOLO 類神經演算法進行物件深度學習,並加入深度物件定位追蹤演算法。
在試驗的計畫裡,YOLO 模型主要應用在多類別與多場景的物件辨識上,所以會設計較多的卷積層,而每一種會再進行多次的卷積運算,造成模型本身較大,考量這次計畫中所需辨識的物件類型與場景相對單純的情況下,過多的卷積層及運算對提升準確率沒有明顯地影響,並且會造成模型訓練效能不佳,因此利用剪枝技術減少卷積層數與運算次數,來提升模型的訓練效能。同時在影像數據上進行優化的前置處理,提升整體影像亮度達一致程度,降低亮度不均及部分雜訊的干擾,如此對後續物件辨識及定位追蹤準確率將有所幫助。因此在本案中僅利用約 5,000 張的物件圖快速片建立辨識模型及完成調校參數,成功開發出路口行人偵測、車種(機車、小型車、大型車)辨識、各向車流及其轉向偵測辨識的解決方案。經過最終的驗證測試,在不同天色的情況下,整體車流偵測辨識準確率可達 95%,車流轉向比分析及車種辨識準確率則有 90% 以上,而人流亦有 90% 以上的辨識準確率。
原有設備升級,效益最大化
此方案除可以有效減輕交通單位的人力負擔外,也能為交通智慧化提供充足有效的即時基礎數據,並且因為使用地方政府路口現有攝影系統,未來在複製擴散上也可以用相對較低成本的方式來進行,試驗單位不需要為了導入AI技術而將現有攝影機升級。未來將可以此解決方案為基礎,建構路口動態資訊即時回饋,協助路口及行人號誌燈秒數優化,以提升整體交通運行的順暢度。
在完成上述臺南市政府試驗計畫後,2021 年第一季也順利將此方案的核心技術衍生應用到隧道事件偵測系統 IIDs 及在道路壅堵偵測系統 QLD 中,用以偵測追蹤隧道逆行車輛、隧道路邊停等、壅堵車流(種)偵測及佔有率計算等情形。在新一代行動通訊日漸普及的情況下,未來將會有更多以 AI 影像辨識技術為基礎的衍生性應用產生,推進智慧化應用的演進。
由此可見,影像辨識技術所衍生的應用豐富性,對於地方政府推動城市智慧化的過程中,將能以最低成本的方式來發揮既有影像系統的最大效益。
公私協力成為 AI 應用夥伴
目前市場上 AI 影像辨識分析應用開發上,多半採用開放式模型來進行演算法的開發,而實務環境條件複雜多變,為能達到商品化對穩定性的要求,通常需要搭配自主開發的演算法,以強化模型偵測及辨識的能力,同時更需要實際場域建置的經驗、高品質數據的採樣及訓練參數組的建構,來對模型進行分析與調校,如此才能成為成熟且穩定的應用系統架構。
臺南是一個持續進化的科技古都,市府非常積極在導入創新科技應用,也因此保持開放態度在智慧化應用推動上,有系統地啟動在地方政府間相當少見的應用試驗計畫,在提供題目、條件限制及實際場域的情況下,邀請產業界進行解決方案開發與技術驗證,並希望業者能持續投入資源進行商品化,協助地方政府智慧化應用能夠水平擴散及垂直深化,這是一個成功案例,將對公部門與民間合作推動智慧化應用有正向的影響。
附圖:▲ 模型建立作業流程
▲ VDS 系統辨識畫面
▲ 以 AI 影像辨識為基礎的衍生應用
▲ 辨識分析結果畫面呈現
資料來源:https://technews.tw/2021/06/24/tainans-ancient-capital-integrates-ai-technology-to-develop-intelligent-transportation/?fbclid=IwAR1OJBuRIm3IbznQ-YcDuJo4r7xaKjlCyMpxS7oiiFP4Xogl7YXTMaAKRpM
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台灣 機車 模型 在 Kris_Rider Youtube 的最佳解答
連續6週以上沒騎車,真的有那麼一點點的壓抑。
慶幸的是,我找到了一個很棒的宣洩出口,
大鳥模型玩一玩,真的精神抖擻,
身心靈都療愈了起來~
這款R1200GS為基底製作的模型,整體還算不錯,
如果有官方生產相關拼圖模型的話,一定更好玩~
最好來款R1250GS ADVXD
以台灣目前的情況看來,短時間內盡量待在家還是比較恰當。
所以接下來的幾週,就有勞大家看看我的廢片 度過疫情啦
我是克里斯
期待再次跨上摩托車 與大家offroad baby~
#機車油土伯
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...的模型(壞笑)
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Max Gear Model 模型店. 4.9/5. 店鋪評價. 90%. 敲敲話回應. 3213 · 店鋪商品數. 本店免用統一發票. 提供ACGE周邊動漫遊戲、模型玩具公仔、電競電玩、票券點數、3C家電 ... ... <看更多>
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最近興起一個念頭
很想有個自己車子的模型(GSR)
剛剛有上網搜尋過
但大多都是人型公仔
不曉得板上有沒有人曉得
哪邊可以完成這樣的模型而且成品還不錯的呢?
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