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2020年9月16日 · 根據中央流行疫情指揮中心規定，17日起國產醫用口罩須印上防偽雙鋼印，全台首家進行雙鋼印口罩測試的善存公司14日表示，原本每天需繳交6萬片實名制口罩，未來將提升至20萬片。
- 十字路口交通分析開啟的物件辨識研究
- 解決物件辨識的根本問題，判斷結果更精準
- 從科學的角度思考，從「一個好問題」下手
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故事，是從一項產學合作開始。前幾年，科技部提出了「產學共創」機制：產業出題、學界解題，中研院合作對象義隆電子，出了一個考題給資訊所：如何增進十字路口的交通分析？也就是即時偵測車流量、車速等等。當時義隆電子已經在十字路口架設了監視器，包括全景攝影機及單一方向的槍型攝影機，接下來最需要的，就是辨識車輛的物件偵測技術。 「但我們需要的不只是辨識車輛而已。」王建堯說。在馬路上運行中的車速度很快，物件辨識必須非常即時，在短時間內就能辨識出車輛，並能持續追蹤，計算車速。換句話說，這個技術對物件的偵測必須「快、狠、準」。此外，因為影像資料不斷產生，如果把資料都上傳雲端運算，不但比較耗時，也會給雲端電腦帶來太大的負擔，因此這個偵測技術還得做到一件事──計算量必須夠小，小到可裝在十字路口監視器上的小型計算器，...
怎麼辦到的？首先，王建堯著手研究著名物件偵測系統 YOLOv3 ，「我們想找出在建立一個物件偵測系統時，哪一個步驟是最關鍵的？如果改善了，效率和精確度會提升最多？」廖弘源強調：「雖然是工程問題，但我們要把科學思考帶進來。」 先來認識物件偵測技術！它是個卷積神經網路（Convolutional Neural Network，簡稱CNN），具有許多網路層，每一層負責抽取某些圖像特徵。一個輸入的影像通過層層層層層層……分析，最後找出最可能的答案。理論上，層數越多、判斷結果應該越精確。 訓練這個卷積神經網路的方法是：先倒入大量已標記正確答案的學習材料（如標記好各種車輛的圖），讓機器學習如何判斷。每次機器判斷結果與正確答案不符，就將這個資訊反饋到前面的網路層，調整每一層的參數，以期下次達到更準確的判斷...
中研院資訊所所長廖弘源長期研究多媒體視訊處理，從雞尾酒浮水印到人臉資料庫、數位化影片修補等，再到這次的 YOLOv4 物件偵測技術，研究成果卓越。而每一項成果的後面，都是廖弘源帶領資訊所前後屆學生一起努力的成果。 想在廖弘源的實驗室工作，可不是件輕鬆的事。他說：「做研究，不該只想著工程問題，應該本著科學家的精神，從中找出最具科學價值的關鍵下手。」許多學生一到廖弘源的實驗室，必須將過去狹隘、僵化的工程解題模式打掉重練，重新以科學看待問題。例如：本次 YOLOv4 的成功關鍵，即在於一開始問了個好問題，找到最值得改善的環節。 儘管治學甚嚴，個性海派的廖弘源和學生也有著亦師亦友的關係。他喜歡和學生一起找出好的研究議題後，一起埋首投入研究工作的熱血感，也喜歡在研究遭遇瓶頸時，與學生一起「大吃一頓解憂...
2015年9月21日 · 32 色的精準度：不可思議的直覺測驗，挑個顏色給你中肯建議 比你自己還了解你！選張圖片，來測你的潛在性格與未來 每個人看見的都不一樣！古老神秘的羅夏測驗，三張圖猜中你的心 (本文由遠流出版《看！德國人這樣訓練邏輯！
2018年8月20日 · 李開復在講話中提到，在全球各地谷歌實驗室進行的「眼動測試」中（眼動測試，記錄受試者在瀏覽網站時眼睛轉動的情況，以此來判斷他們注意力的變化），他們發現了一個有意思的現象： 美國的谷歌用戶，在使用谷歌時，目光會直接鎖定在搜索框 ...
2019年11月11日 · 今天就由Youtube影片超過1800萬觀看次數、Google搜尋關鍵字「脊椎保健」搜尋排行第一名的脊椎力學專家 鄭雲龍 帶我們用「四種檢測法」，確保在電腦桌前維持好姿勢。
2019年4月3日 · 「哨兵模式」是特斯拉在今年 2 月正式推出的新功能，車上的外部攝影機會監測潛在威脅，並在偵測到威脅或異樣狀況時啟動錄影模式，就算只是有人依靠在車身上，也會立刻開始錄影。
2020年1月15日 · 1. 《Cool3c》：〈用雷射鎖定蚊子 以色列Bzigo捕蚊神器〉. 2. 《DIGITIMES》：〈CES直擊：新創藉電腦視覺辨識偵測蚊子位置〉. （本文提供合作夥伴轉載。 首圖來源： Bzigo 產品介紹影片） 延伸閱讀. 這魚礁會雲端運算！ 微軟發明「人造魚礁數據中心」，降低冷卻成本又保護海洋環境. 17 歲 NASA 實習生上班 3 天，意外發現史上首顆繞著 2 個太陽的超罕見行星！ 【你看得出他是假人嗎？ 】三星用 AI 開發虛擬人 Neon，逼真程度堪稱跨越「恐怖谷」 在台灣，最讓大家深惡痛絕的生物應該就是蚊子了，特別是在潮濕悶熱的夏夜，蚊子在黑暗中嗡嗡叫，吵得無法入眠。 問題是，蚊子小小隻，就算開燈也看不太到，卻會默默偷吸血，等到發現自己被叮了，也就只能狂罵ㄍㄢˋ。
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