鄭重宣布:
我們非常確定,不管你是改名叫做 #扭曲 還是 #三盲,都無法向出版公司索取《扭曲的正義》。
腳踏實地到書店買書,也多多逛書店,#書中自有黃金屋。
再不然,也可以逛逛網路書店,博客來現在有現貨:https://linkingunitas.com/B184634
推薦除了我們家的小書《#扭曲的正義:檢察官面對的殘酷真相,走向崩潰的檢警與媒體》以外,也多買幾本人文社會、法律書,私心推聯經出版的《武漢封城日記》,關心當代社會、疫情大事與人權,還可以湊滿額免郵。
#請不要浪費國家納稅人的公務資源,你以為很便宜的行政手續,其實是全國納稅人為了你的鮭魚而埋單。
立法委員與其為了台灣特有種迷途鮭魚和鮭魚卵、無視立法資源、行政公務資源,作秀搞什麼「修法改名四次」;不如先煩惱涉嫌貪污而被檢方起訴的案件。
#立委管好自己的廉潔性才是國家大事。
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你以為改名一次你只要付少少的幾十元新台幣很簡單?
事實是國家機關各部門資源連動,戶役政、警政(包含通緝資料)、車籍……等等一大堆資訊都要跟著改,更重要的是姓名具有公示性,涉及重大公益。
怎麼會有人覺得改名很簡單、比鮭魚壽司的成本划算?
你覺得划算,是因為全民幫你埋單!
你們真的應該到其他先進國家走走看看,學一點外文、讀一點書,參考一下比較法,看看改名要經歷那些程序、涉及那些公共問題!
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圖片擷取自鬼島鮭魚和鮭魚卵的笑話新聞:http://bit.ly/3f2ivlw
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車子緩慢的行駛在銀白冰凍的蜿蜒山路,繞過一個又一個的山坳,前方有個右向的U型大彎,突然感覺輪胎向右滑了一下...我輕輕尖叫了一聲!
接下來十秒鐘內發生的事情令人措手不及。這幾天我一直試圖回想那個時候我到底在想什麼,但其實我也忘了當時是罵『幹!』還是『meeeeeeerde !』,也許兩者都有。
只記得車子不受控制的向右離開了山路,感覺以雲霄飛車下坡的速度衝往路下方的松樹林。雲霄飛車總是有終點的,往下滑的短暫十幾秒鐘卻似沒有盡頭,不知道前方是什麼。有點恐懼。腦海裡飛快地閃過幾個念頭:『不會吧?』『會撞上樹嗎?』『我會不會受傷?』
耳邊聽到松樹枝與車子的擦撞聲,感覺車子下滑當中搖晃了幾下,正想著『該不會翻車吧?』肇事者駕駛左膠伸出右手握住我的手,我忘了他是不是有說什麼。車子終於停下來的時候,才聽清楚他吼說:『應該聽你的話別出門的!』
兩人稍稍驚魂甫定,確定手腳都沒斷,我趕快試著打開車門,幸好我這邊車門打得開,左膠駕駛座那邊被松樹枝擋著。我們不知道車子損害如何,想先離開車子以策安全(災難片看太多)。但我腳一跨出車外,就陷到爛泥裡。真是幸好,我沒有穿著小禮服高跟鞋去婆家吃聖誕大餐。
泥濘幾乎淹沒我的牛仔短靴,一步一步慢慢拔出來,往山路靠近。要爬上路面,還有個六十度的坡,覆滿了十公分積雪。短靴鞋底抓地力不夠,一踩上去就滑下來,最後手腳並用,狼狽不堪,終於重新回到路面,呆在攝氏零下三度的大雪中。
幸好手機有訊號,我先打電話給公公:『不用等我們吃飯了!』然後又呆了幾分鐘,鏟雪車剛好經過,停下來確認我們沒受傷,有手機,但他沒法幫忙拖吊。
人確定安全了之後,再開始煩惱:25號假日,去哪找人拖車修車?公公說先找保險公司吧?左膠又跋涉回車內找車籍保險資料。回來之後,一邊發抖一邊跟我說到松樹林裡比較不冷,我們又穿越重重爛泥與積雪回到車內。
保險公司不意外地放假中,透過語音指引,給了一組線上操作程序,但我們所處的山坳根本沒有4g訊號!!想了一下,我厚著臉皮打電話給鄰居泰瑞莎的妹妹賈克琳,我們要出門時看到她在泰瑞莎家吃飯。
賈克琳與她先生二話不多說,馬上冒險開車來把我們兩隻落湯雞撿回家。我現在邊打字邊想到他們的溫暖,鼻頭還是熱熱的🥺。其實我也做好在雪中走路回家的心理準備了,但鄰居們就是這麼感人,不只來接我們,還馬上加了兩套餐具,讓飽受驚嚇的我們能飽餐熱食。
賈克琳的先生是我們這裡獵人協會的會長,算地頭蛇,更開車帶著左膠回到肇事現場等拖吊車,一起到修車廠,再載左膠回來。據說拖吊車一共拖了五次才將我們的車子救出來😳。
我們真的是命大,滑下去的地方據說是個山豬坳,才會有很多爛泥,才能黏住車子不再往下。
之後的兩天,我一直覺得有點心悸跟頭痛。有時候突發狀況會在心靈埋下一些情緒,需要適度抒發。
這一年,我們多多少少都過得很辛苦。生命很脆弱,我們永遠無法預測生命何時終結。我不要再浪費時間在不值得的人事物身上了!
2020只剩下幾個小時,預祝大家的2021年平安順心,擁有更多智慧面對人生🍾🥂❣️
(我們有裝雪胎,要考慮裝雪鍊了)
(事後公婆很內疚,不該要我們冒雪出門參加六人以上群聚(後半段是我加的😅),說要幫我們出修車費。)
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AI落地工業環境挑戰多,中鋼歸納3大AI導入經驗:足量訓練資料、選對技術、循序漸進為成功關鍵
中鋼採取由現場出題、專家解題的方法,從2017年開始較具規模的導入AI,今年在臺灣AI年會上,更分享了實作AI過程中遇到的挑戰,更以自家代表性的AI專案,歸納出3大實戰經驗來提供他者參考
文/翁芊儒 | 2020-11-19發表
中鋼綠能與系統整合研究發展處研究員許朝詠,以自己實作過的多個AI專案,來分享從選題、執行到落地的3大AI實戰經驗。
中鋼從2014年開始擁抱智慧製造,經歷了許多試驗後,才在2017年更有規模的落地AI應用,採取由現場出題、專家解題的方法,每年從上百個提案中篩選約20個可行性較高的方案,來導入應用場景。中鋼綠能與系統整合研究發展處研究員許朝詠,也在今年的臺灣AI年會上,以自己實作過的多個AI專案,從選題、執行到落地,歸納出3大AI實戰經驗,來提供其他企業借鏡參考。
許朝詠首先引述麥肯錫2019年發布的一份報吿指出,企業要在工業場景落地AI並不容易,超過7成的企業正在進行局部試點,其中29%企業已經試點超過2年,56%進行了1~2年,更有15%才剛起步。對中鋼來說,在導入AI過程中,也同樣面臨了「試點困境」,尤其在電腦視覺要落地煉鋼場域時,中鋼也面臨了4個AI應用挑戰。
其一,是工業環境不易控制,會造成取得影像的品質差異大,比如鋼鐵製造環境動輒在900度以上的高溫中,處理過程也可能噴水冷卻,導致難以取得清楚的影像;又或是在同樣位置拍攝的影像,也可能因光源不同,導致影像呈現不同的效果。
其二,現場實際環境會限制AI應用的計算能力,比如部分場所的空間有限,無法擺下GPU伺服器、或高計算能力的設備,甚至連網路線都無法部建,「在這樣的環境下,我們的模型就必須要能兼容邊緣運算,才能實際應用。」許朝詠說。
其三,被偵測物體的尺寸不一,也會影響深度學習的模型訓練成果。許朝詠以識別鋼品身分的AI序號辨識為例,就算是相同的鋼品,影像拍攝的尺寸不同,會造成鋼品上印製序號大小的差異,進而影響序號辨識模型的表現。
最後,則是深度學習模型的調整彈性差。同樣以序號辨識模型為例,許朝詠表示,有時會遇到視覺效果相同的數字(比如像是同一個數字1),在不同序列中卻無法辨識,「為什麼有時候,1可以辨識出來,有時候卻不行?」許朝詠表示,要解決這個問題,通常需要重新訓練模型,但會消耗許多時間。因此,中鋼目標要提出適合工業應用的物件偵測技術,來更輕易且廣泛的應用到各個製程。
3大AI導入經驗之一:充足訓練資料是AI成功落地的一大關鍵
許朝詠也透過多個中鋼導入AI的案例,來分享導入經驗。比如說,前述提到的AI序號辨識應用,是指在將鋼片卷曲製作成一卷卷的鋼卷後,會在鋼卷的金屬表面或是側面,噴印上鋼鐵的生產序號,藉此來辨識每一卷鋼鐵的身份。但是,這些序號的噴印位置,可能帶來不同的辨識挑戰,比如噴印在鋼卷表面,就可能因金屬反光影響序號辨識的精準度,若是噴印在鋼卷側面,層層堆疊的鋼片又可能導致字體變形,均會影響AI判讀。
「我們提供技術,但有些問題不是技術能解決的,就要跟現場人員溝通,請他們協助解決問題。」許朝詠指出,AI落地需要與第一線人員溝通協作。
不過,就算與現場人員合作,序號的辨識率仍無法達到100%,尤其是鋼卷側面序號的辨識率,僅達到9成5,「序號要完全正確才能用,9成5其實很低。」許朝詠表示,為了克服這項挑戰,中鋼在產線上的多個位置都設有攝影機,同時將這些攝影機判讀的資訊互通,透過多點的資訊對接,來判斷出鋼卷序號。
「不要把問題放在同一個地方,比如利用多點攝影機、多資訊的串流,去補足AI模型上的不足,就能讓整個系統的準確率達到100%。」他說。
另一個例子,則是高爐原料粒徑分析的AI應用。一般來說,高爐是用來將原料溶解為鐵水,而原料在送入高爐時,若粒徑大小分佈較平均,就能提升高爐的燃燒效率,中鋼甚至推算,高爐燃燒效率每提高1%,每年可以減少上億的燃料經費,因此,中鋼用AI來辨識每顆原料的粒徑大小,即時計算出進到高爐的物料大小與分佈狀況,再根據計算結果來調整物料分佈,進而提升燃燒效率。
許朝詠表示,上述兩個案例的共通點,在於資料的取得非常容易,不管是序號或是原料的影像資料,都在產線上不斷產生,「影像取得沒問題,資料也乾淨,較有機會訓練出良好的深度學習模型,也有機會快速達到成效。」相對來說,瑕疵辨識這類AI應用的影像資料搜集,就比較困難。
「要判斷一個案子能不能做,可以先看能不能蒐集到足量的資料。」這就是許朝詠歸納的第一大AI導入經驗。
3大AI導入經驗之二:不是最新技術也能打造最切合場景需求的應用
許朝詠也接續說明了無人天車的AI應用。天車是一種重型的起重裝置,用來吊送貨品、放置到指定位置,而中鋼就是將原先需要人為操控的天車,透過AI達到無人化,「這也是我認為中鋼應用AI最成功的案例。」
要達成無人天車,主要是把人眼看到的操作資訊,透過電腦視覺轉換為控制的指令,再交由天車自動執行,也就是將操作人員看見的鋼卷位置、放置位置及操作方法,都轉換為天車指揮系統可以判讀的資訊,再透過運動控制達到自動化。
無人天車使用的技術,包括能透過座標辨識來裝卸鋼卷的機器視覺系統,以及能透過RFID讀取鋼卷身份,再準確偵測鋼卷的中心位置來吊起鋼卷的智慧型吊夾,而整體鋼卷的吊運排程與吊運路徑最佳化,則是由天車指揮系統來規劃,中鋼同時也建置用來傳輸車籍資料、整合裝卸車資料的雲端倉儲管理系統。達到天車操作全自動化之後,中鋼也設置了主動式安全防護機制,透過深度學習來偵測天車下方是否有人行走,並在行駛過程中自動辨識障礙物與閃避。
建置了無人天車帶來的一大效益,就是能在出貨的前一晚,由機器自動理貨,將要出廠的貨物就近放置到出貨的位置,「天車不會休息,人會休息,在不需出貨的時間先理貨,就能加速出貨的效率。」許朝詠說。
中鋼的無人天車也早在2018年就投入運作,至今已經完成超過數十萬顆鋼卷的吊運。不只自建自用,中鋼也將這套無人天車系統外銷到中國鋼廠,2019年就已經銷售了12套系統,今年武漢肺炎疫情期間,更是遠距協助客戶調機、將系統落地。
不過,這個貼近鋼鐵業需求的無人天車,實際上並無用到深度學習技術,「深度學習雖然是好工具,但不一定是最佳工具,也不是唯一的工具。」許朝詠表示,由於天車在裝卸鋼卷時,需要非常精準的定位,誤差超過5公分就可能吊不起鋼卷,但深度學習在位置偵測的精準度上並無優勢,加上判斷速度較慢,「傳統影像處理有些技術,應用上會比深度學習來的更好。」
換句話說,不是用最新、最強的技術就好,不同應用場景有其最合適使用的技術,這就是許朝詠歸納的第二大AI導入經驗。
3大AI導入經驗之三:從自動化、人機協作到智慧化循序漸進落地AI
最後,許朝詠也提出一項正在建置的AI應用,也就是出貨前的鋼卷智能檢核,雖然目前僅有初步成果,但這項應用實際影響了傳統檢核作業流程的轉變。
許朝詠解釋,鋼鐵在包裝、裝載完成之後,還需要檢核包裝外觀,以避免客戶收貨後發現包裝瑕疵,因而對品質產生疑慮。為了檢核來自23個倉庫的貨品,中鋼設置了4個主要的檢核站,共計17個車道、每個車道配置4名檢核人員,車輛在倉庫裝載貨品後會先前往檢核站,由人工檢查外觀是否破損,並核對貨品身份與數量,完成檢核才能出廠。
但傳統的人力檢核方式,不僅人力成本較高,大量出貨時載貨司機也常需排隊等待,更佔用了約兩個倉庫的空間來檢核。對此,中鋼試圖透過AI智能檢核的方式,將傳統的檢核中心改以一個雲端檢核中心來取代,在每個倉庫出貨前,直接將鋼卷影像上傳雲端,由檢核人員從雲端照片來判斷是否有瑕疵,若無即可放行車輛出廠,不只能加快檢核效率,檢核人員也能更輕鬆完成任務。
而這些檢核照片的篩選,則是先拍攝車輛進入檢核站的影像,經過運算後,自動擷取鋼卷正面、側面品質最佳的影像,透過自動檢放系統來提供檢核人員檢驗,經實測後,完成8張鋼卷照片的檢驗大約只要8秒。
許朝詠表示,將檢核流程雲端化只是第一步,中鋼下一步要利用檢放系統,在檢核人員雲端判讀照片狀況的同時,蒐集異常照片的資料,再利用深度學習的技術來訓練瑕疵辨識模型,進一步將檢核流程自動化且智慧化,來取代人工作業。
「邁向智慧化的過程,很多人會想要一步到位,但很困難,如果能用AI先實現局部的自動化,透過人機協作來提升作業效率,並同步搜集資料,就會對智慧製造的實現有很大的幫助。」許朝詠認為,AI落地並非一蹴可幾,需要一步步優化原先的作業流程,蒐集足夠的資料,才能實現智慧化的目標,這也是他提出的第三大AI導入經驗。
附圖:應用場景的序號本身可能有模糊、手寫字、油漆過淡等問題。
透過資訊的串接,來克服AI序號辨識可能不夠精準的問題。
透過即時原料粒徑大小分析來調整物料分佈,進而提升高爐燃燒效率。
人工檢核過程。
透過檢放系統來檢驗熱軋鋼卷的包裝外觀。
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/141163?fbclid=IwAR3UUiJ0rpr7aUf8d2FmGZaZp3_e4E-9esf6ZOD1iiA20Id4ZYo1-hK7iwc
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手機排版亂掉請見諒。
各位版友好,我問一個車籍資料的問題,朋友最近買了一台15還是16的二手水貨cbf650,
然後他是第一次買重機,確認車況沒問題就成交過戶了。
問題來了,最近他跟我聊到當天過戶完後幾天,車主只有給他說明書跟鑰匙,沒有水貨的
車籍資料,車主說搬家遺失了...請問這對我朋友有差嗎?會不會之後轉賣有影響呢?
請版上神人大大知道的可以順便讓我知道一下知識!感恩
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