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昨天那篇意外的跑出一堆路隊長我真的快笑死，龜在內線不讓車一點也沒合法啊ＸＤＤＤ
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https://www.freeway.gov.tw/Publish.aspx?cnid=516&p=1090
問題三： 車輛行駛於高速公路，未依規定使用車道之罰則為何?
依據「道路交通管理處罰條例第33條第1、2項」及「違反道路交通管理事件統一裁罰基準表」，未依規定車道行駛之相關罰則如下：
慢速小型車及大型車違規行駛內側車道以外之車道，處汽車駕駛人新臺幣4,000元以上6,000元以下罰鍰。
慢速小型車及大型車違規行駛內側車道，未堵塞超車道行車者，處汽車駕駛人新臺幣5,000元以上6,000元以下罰鍰。
行駛高、快速公路利用內側車道超車，超車後，如有安全距離未駛回原車道，且未以最高速限行駛，致堵塞超車道者，處汽車駕駛人新臺幣6,000元以上12,000元以下罰鍰。
小型車未以規定之最高速度行駛內側車道，處汽車駕駛人新臺幣3,000元以上6,000元以下罰鍰。
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所以怎麼定義『堵塞超車道』？我的理解是，只有內線後面有車比你快就算堵塞啦！
「快速記憶複合動詞」
日文動詞「追う」經常和其他字彙連在一起使用，像是「追いかける・追い付く」等等，
意思都很相似，到底該如何區分和使用呢？
花一分鐘看看，立刻就能記起來~
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【文字版本】
追いかける：
在後面追趕，相當於英文「run after」
追い付く：
付く＝附著，意思是追上對方、趕上對方，相當於英文「catch up」
追い越す：
越す＝超越，意思是超過對方、超越對方，相當於英文「overtake」
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【延伸用法】
追女生：女の子を追いかける（跟在對方後面跑）
擁有日本相同的技術：日本の技術に追い付いた（趕上日本的技術）
道路上超車：車を追い越す（超過去開在前面）
提供完善AI建模工具 陽明交大讓自駕車辨識更精準
訊息來源
https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=130&cat1=40&id=0000607775_SPR8I9Y662CLUO66K07LI
陽明交通大學電機學院副院長暨嵌入式人工智慧研究中心主任郭峻因。
嵌入式AI技術的應用漸廣，其中深度學習是目前最常用的演算法之一，此演算法需建立完整精確的訓練模型，推論(Inference)端才能順利發揮效益，在此次論壇中，陽明交通大學電機學院副院長暨嵌入式人工智慧研究中心主任郭峻因就以「嵌入式AI深度學習運算模型之建構與應用」為題，發表精采演說。
陽明交大的智慧視覺系統設計實驗室(NYCU iVS Lab)，聚焦於各種智慧視覺研究，自駕車也是其中一環。郭峻因表示，自駕車已成全球汽車與科技兩大產業的共同趨勢，NYCU iVS Lab在此領域的研究包括各種ADAS所需的功能與相關技術，在感測器部分，除了視覺感測器外，其研究內容也包括光達(LiDAR)。他指出，影像辨識目前是AI的主流發展方向，在車用領域，AI也可應用於LiDAR，進行物件偵測與分析。
對於AI的導入建議，他表示開發者必須先行掌握圖資與軟硬體核心技術，再進行AI建模，在此環節郭峻因特別強調，建模時必須採用定點而非浮點運算，方能符合自駕車系統需求。針對目前AI設計趨勢與挑戰，郭峻因則以近期的某電動車事故為例點出問題癥結。日前台灣高速公路發生一起車禍，駕駛人放手讓電動車行駛，電動車卻直接撞擊前方道路上一輛倒臥的貨櫃車，在一般正常狀態下，該品牌電動車可偵測前方車輛，過近就會自動剎車，但在這次事件中，AI無法辨識靜止且呈倒臥姿態的貨櫃車是否為車輛，再加上白色車身影響了其視覺判斷，最終釀成車禍。
從這次事件可以看出目前AI在自駕車上的幾個問題，像是攝影機無法偵測車道車輛、霧與強光會干擾系統識別白色汽車、雷達有可能忽略靜態車輛、相機與雷達兩大感測器整合方式有待改進等，現在NYCU iVS Lab就致力於解決上述問題。
郭峻因緊接著談到嵌入式AI感應核心技術與應用。他指出標準的嵌入式深度學習開發，必須先設定與標示資料、再建構訓練模型。NYCU iVS Lab已針對上述環節推出不同平台，讓AI開發者在不同環節均有快速簡易的工具，協助業者縮短開發時程。
郭峻因表示，NYCU iVS Lab所推出的工具都經過測試，具有高度實用性，以資料的設定與標示為例，NYCU iVS Lab在此部分提供的ezLabel工具，只需要前後兩幀畫面，即可標記整段影像中的物件，大幅減少人工標記工時；ezLabel是網路開放平台，可讓全球各地深度學習專家與一般民眾使用，目前ezLabel 2.3版已累積有超過610位使用者。
模型建構部分，NYCU iVS Lab建構SSD輕量化模型與MTSAN(Multi-Task Semantic Attention Network；多任務語義注意網路)。SSD輕量化模型解決了過去此類模型因錨點(Anchor)密度不足，難以偵測瘦長物品的痛點，NYCU iVS Lab在加入CSPNet後，不僅強化運算速度與準確度，同時運算量與參數量也減少了一半。至於MTSAN則是結合物件偵測技術，利用畫素分割場域，並藉此強化物件特徵，郭峻因指出，光是此動作就可提升4.5%的準確度(mAP)。
自駕車導入可分割場域的MTSAN後，可與前車防碰撞(FCWS)或車道偏移系統(LDWS)整合，精準判斷車道，在山路上行駛時，可以識別彎曲車道線，另外也可加入2D與3D的卷積(Convolution)行為分析技術，用來預測後端車輛的超車方向與可能性。
演講最後郭峻因引述美國未來20年發展AI的藍圖做總結。他表示未來的AI必須與情境整合，同時打造開放性知識場域，集結眾人之力，讓AI可了解人類的智能與反應，以進行有意義的互動，此外AI也必須能自我學習，整合周邊環境的各種資訊，培養應對困難挑戰的能力。
至於自駕車的AI應用，他則指出需強化研發各種感知技術，讓車輛可以精準識別路上各類型物件與其移動的意向，將是未來產學研的重點，透過這些研發，車禍事故發生機率將可大幅降低，進而建構安全可靠的交通場域。
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Honda 今日 3/4 正式在日本推出升級 Honda SENSING Elite 系統的 Legend 車系，預定明日 3/5 正式開賣，建議售價為 1,100 萬日圓起 (約合新台幣 286 萬元起)。
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Honda SENSING Elite 藉由 3D 高精地圖、GNSS 定位系統及高解析度鏡頭及多個雷達感測元件構成，提供符合 SAE Level 3 的自動駕駛輔助科技，當駕駛在高快速道路啟動 ACC 主動式車距調節定速系統 (附設 LSF 低速自動跟車功能) 及 LKAS 車道維持輔助系統，且路況允許之時，Honda SENSING Elite 會通知駕駛可放開雙手，讓車輛自動依照所設定之速度、跟車距離並保持在車道中央駕駛，此外也支援 Active Lane Change Assist 主動變換車道功能，可在駕駛啟動方向燈且路況安全之時自動變換車道，甚至還可判斷前車速度過低而自動超車。
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嗯....一路上只有塞而已啊，這東西根本毫無效率啊，大家去等火車算了ＸＤ
區間解析點這邊
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00:00 Intro
01:51 4k的塞好塞滿
01:09:27 終於要到坪林啦啦啦啦
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