【員工旅遊】今日大飯店 - 桃園自助旅行訂房
又到了跟老婆約定每年出國渡假的時候了
可憐我的荷包又要大失血了~
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不過今年就不用像以往那麼麻煩了
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
「人工智慧AI」已成全球顯學，高雄大學電機工程學系教授吳志宏運用其中的「深度學習」技術架構，自主開發具影像辨識功能的機器手臂，搭配高解析度攝影鏡頭，可聰明判斷篩選物體並進行夾取，突破傳統機器手臂定點限制。目前已成功辨識夾取多種蔬果作物、螺絲扣件、生產仿生膠帶等，預計未來將再導入聲控功能。高雄大學人工智慧研究中心執行長吳志宏主持「智慧計算與應用實驗室ICAL」，發表「智慧影像辨識機器手臂」，開發成員包括專案經理陳詣翰，碩士生温宗彬、陳文盛、王嘉均、賴正齡，以及專題生張育仁、劉信銘、陳子伃、賴愉婧、林佩萱、張涵茵、李宗翰、江昀融、郭九億、吳御熊。.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;} } 在生活應用方面，智慧影像辨識機器手臂已學會辨識蘋果、花生、蒜頭、栗子，即便混雜排列仍可一一夾取分類，難不倒它。想像未來，這樣的機器手臂可以自行去果園採下成熟的果子，或是在開刀房裡將刀檯的器械遞給醫師，或推廣至一般民眾生活如居家照護輔助。吳志宏表示，傳統型機械手臂的控制程式多半是寫死的，有固定套路且需依序執行，臨時改變標的物、料件數量或位置，就可能導致停擺當機。高雄大學研發的「智慧影像辨識機器手臂」，展現軟硬體整合成果，手臂導入AI訓練後，可以看見、辨識以及自動執行夾取分類，只要標的物在它視線所及、運作範圍內，不須刻意定位皆可正確完成。吳志宏說，讓機器手臂聰明靈活的關鍵，是搭載高解析度攝影鏡頭，並且透過Deep Learning技術架構自主開發專屬影像辨識技術，包括建立物體「標準影像資料庫」與「通用計算模型」，教導手臂認識及夾取物體。步驟為先對檢測物體拍攝多張標準圖片、形成標準影像資料庫，接著從中萃出特徵佐以多種像素計算法，其中最高者做為通用計算模型，一連串過程稱之為訓練，可大幅縮短辨識時間，同時偵測出物體擺放角度、深度、位置，進而控制手臂做出夾取分類動作。配合高雄扣件產業需求，智慧機器手臂可百分之百正確分類出不同頭型、長短的螺絲螺帽，並可再進一步訓練檢測品質提高良率。吳志宏也與化材系教授鍾宜璋合作，將機器手臂導入鍾的仿生無膠膠帶製程，取代人工既省時又更精準。吳志宏表示，這項影像辨識技術還有更新學習、修正改善的能力，隨著辨識成功回饋資料改善資料庫，提升辨識準確度與穩定度，改善傳統必須重頭分析的缺點。尤其現在已導入聲控功能，使機器手臂更聰明、更人性化。高雄大學校長王學亮(中)表示，「智慧影像辨識機器手臂」可廣泛應用在工業與生活。記者徐如宜／攝影 分享 facebook 高雄大學人工智慧研究中心運用「深度學習」技術架構，開發具影像辨識功能的機器手臂，可聰明判斷篩選物體並進行夾取，突破傳統機器手臂定點限制。記者徐如宜／攝影 分享 facebook 高雄大學人工智慧研究中心成功開發具影像辨識功能的機器手臂。記者徐如宜／攝影 分享 facebook
打擊子宮頸癌新利器 AI篩檢準確度遠勝專家
（法新社坦帕10日電） 人工智慧（AI）技術未來可能將令子宮頸癌絕跡。因為今天發布的一份研究報告顯示，一套電腦演算法發現子宮頸癌癌前病變的準確度，遠高於受過訓練的專家或傳統篩檢。
法新社報導，根據世界衛生組織（WHO）統計，子宮頸癌名列全球婦女最常罹患癌症排行榜的第4位，去年全球估計共有57萬新病例。
儘管子宮頸癌的篩檢和疫苗已有重大進展，能成功預防大多數子宮頸癌成因人類乳突病毒的擴散。但這些進展主要仍只有生活在富裕國家的女性受惠。
世界衛生組織的數據顯示，2012年全球約有26萬6000名女性死於子宮頸癌，其中90%生活在中低收入國家。
美國國家癌症研究所（National Cancer Institute）癌症流行病學和遺傳學部門（Division of Cancer Epidemiology and Genetics）醫生暨資深作家許夫曼（Mark Schiffman）表示：「子宮頸癌現在是伴隨貧窮和資源匱乏的疾病。」他研究如何治療子宮頸癌已有35年歷史。
許夫曼說：「我們正嘗試找到極便宜、極簡單但非常準確的方法，既能透過接種疫苗，也能在稍晚時機透過手機或類似裝置安裝的簡易技術，來打擊子宮頸癌。」
許夫曼所屬的團隊，利用從哥斯大黎加收集的6萬餘份篩檢影像檔案，建立一套演算法。這份研究從1990年代開始進行，參與的女性超過9400名，追蹤歷史最長達18年。
他們發布在「國家癌症研究所期刊」（Journal of the National Cancer Institute）的報告指出，這套稱為「自動化視覺評估」（automated visual evaluation）的人工智慧技術，發現癌前細胞的準確率達到91%。反觀人類專家檢查出的機率僅69%，傳統抹片檢查準確率也僅71%。
此外，在子宮頸癌高危險群的25至49歲女性當中，人工智慧演算法發現癌前細胞的準確率更高達97.7%。
這項計畫的目標，是在3至5年內推廣這項技術，讓全球更多臨床試驗病患參與，最終讓技術在世界各地更容易取得。（譯者：張正芊/核稿：陳政一）
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