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英文關鍵必備會話，老外天天都在說!(附贈中英對照雙語強效會話學習MP3)

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拍照英文shot進入發燒排行的影片

運用人工智慧早期探測住院病人壓力性損傷微進展

為了解決拍照英文shot的問題，作者吳淑偵 這樣論述：

壓力性損傷癒合時間緩慢特徵變化不明顯，影像拍攝缺乏固定的空間設備、環境光源、格式以及受限於人體是超立體曲面的非鋼硬狀態與疾病治療需要病人身上有多種裝置，使壓力性損傷非常困難拍照，且醫護人員評估能力差異很大不易評估進展變化，容易錯失早期治療的時機，增加感染風險影響病人安全。故本研究目的旨在運用人工智慧技術建立早期探測住院病人壓力性損傷微進展模型。本研究屬於觀察型世代研究設計，收案時間自2020年8月26日至2021年5月13日止，以台灣北部某醫學中心5個成人住院病房為研究場所，收案對象為年齡大於等於20歲皮膚有壓力性損傷的住院病人，以立意取樣方式由研究者護理工作下班後訪視收案對象，說明研究目的

徵求個案或家屬同意簽署同意書。利用研究者設計的標準尺控制壓力性損傷影像收集的內容、角度與距離，以智慧型手機(iPhone7 Plus)外接補光燈(MAGIPEA Self-Ring)為工具，每日收集壓力性損傷影像，並將24小時、48小時及72小時前(Baseline image)、後(Target image)的影像配對。由人類專家分別在不同電腦前面獨立觀看影像配對標記壓力性損傷微進展變化(Better, Worse, Same) 標記結果採多數決，若無多數票則將該組影像配對交由1位整形外科主治醫師標記，標記結果即Gold standard；將影像配對與標記結果放入Siamese networ

k建立AI模型。收案人數共68人，壓力性損傷部位處數共90處，連續觀察2~84天，個案年齡平均76.49歲(SD 12.89)、住院天數平均19.69天(SD 17.86)、男性與女性人數各佔一半(n 34, 50%)，壓傷影像共收集974張，其中以Sarcum最多599張，影像配對總數24小時853組、48小時769組、72小時696組，人類專家評估者間一致性Fleiss’s kappa 24小時0.53 (week agreement)、48小時0.66 (moderate agreement)、72小時0.74 (substantial agreement)；Siamese networ

k實驗結果正確率為0.75(24小時)~0.95(72小時)，AUC 0.81 (24小時) ~0.98 (72小時)，具有優良~極佳的壓力性損傷微進展變化的鑑別力。本研究證實人類專家與AI對於24hr壓傷變化都很難分辨， 72小時人類專家可以可看出壓傷變化，且AI 72hr 正確率高於專家水準。

輕鬆打開話匣子，和老外嘰哩呱啦聊不停!(附贈「中英對照雙語強效會話學習」MP3)

為了解決拍照英文shot的問題，作者廖俞晴,吳昀叡 這樣論述：

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d himself, Mr. Rodriguez shot the gangster. 　　為了自我防衛，羅德里奎茲先生對歹徒開槍。 　　除了上述的意思之外…… 　　「Shot」還有「（足球）射門、（籃球）投籃、（棒球）全壘打」、「拍照」、「精疲力盡的、壞掉的」等意思，趕快翻開本書找出答案吧！ 　　▌▌重點學習，跟老外做朋友吧！▌▌ 　　▼▼看一下！從母語下手，學交友、協尋、生活、旅行……▼▼ 　　一出門就踢到鐵板，只想立刻退回家裡？強烈建議您學習會話時，先從熟悉的語言暖身，了解即將學習的內容，快速進入學習狀況。 　　▼▼聊一下！用英文對話越來越得心應手！▼▼ 　　利用左右對照的英文

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建立AI模型應用於產品的自働化品質檢測系統

為了解決拍照英文shot的問題，作者曾琨翔 這樣論述：

工業 4.0最早由德國於2011年的漢諾瓦工業博覽會上所提出，它不單提出了新的工業技術，更是將工業化從自動化的工業理念推向智慧化的工業理念，注重於將現有的企業製造、產品改良、產品銷售的方式以及客戶的售後服務項目進行整合， 朝著少量、多樣、快速客製化的智慧製造進行邁進，並導入物聯網(IoT)、雲端運算和分析、機械學習和智能化 AI，將其整合到目前的生產設施與整體企業營運中，以提升上下游生產鏈、同業間協同製造的作業效率，透過生產製造商中內嵌式的感測器和相關應用軟體，蒐集並分析產品製造的相關資料，並利用雲端運算的方法做出最佳的品質檢測以及數據分析。早期台灣工業發展都以代工做起家的，因此還保有許多傳

統的製造商及加工商，且大多數的工廠目前還是使用傳統的人力進行物料的製造，以及對物件的品質瑕疵檢測，這些作業流程都需要用到許多的人力，進而間接增加人力成本，且若是利用人力進行瑕疵檢測，還可能因為經驗、人為的疏失以及沒有即時對機台參數校正等影響，導致不良品沒有在第一時間被發現並進行排除，那將會增加後續多餘的生產加工成本和不良品的報廢成本。本研究利用NVIDIA開發套件，結合跨平台電腦視覺庫Open CV以及深度學習的相關訓練模型，設計出具有提供辨識物狀態及一定百分比信心指數的視覺辨識檢測系統，模型的準確度經過計算有95%以上，而在辨識物件的信心指數也達到90%以上的準確度，因此都具有一定的參考價值

。將SSD模組訓練好的模型導入至NVIDIA Jetson Nano中，並投入雷射加工生產流程上，擔任辨識物件工作，透過與機械手臂的配合，將待加工的手工具於物料區夾取至雷雕區進行雷雕後，再透過機械手臂放置於輸送帶上，配合安裝於輸送路徑上的影像鏡頭，當感測器接收到物料來的訊號後，便立即對鏡頭下達拍照的命令，即時將產品的加工狀況投射於螢幕上，因此操作員可以配合訓練好的模型和螢幕顯示出的狀態圖來判斷加工後的物件是好的還是壞的產品。