林逸南的流量方案

博翔科技為專業機械設備歐規/台灣TS標章/美規及半導體設備SEMI S2輔導顧問公司

從事設備安全檢測驗證的輔導機構，擁有經驗豐富的機械安全輔導工程師，並與多家國內外知名驗證公司合作。

服務範圍包含各項產業機械、工業電控系統、鞋廠自動化設備、半導體設備及光電廠設備…等產品。

透過我們的服務，協助客戶滿足各國安規的需求，進而提升產品的安全性及競爭力，將產品行銷至國際。

博翔科技有限公司在各大經濟體系的安全認證規範已擁有了十餘年的經驗與經歷，瞭解著安全技術與設計在認證過程的困難點

藉此Protect & Safe 秉著提供更方便更完善的認證與產品給您，

並提供CE認證、TS認證、MD認證、LVD認證、EMC認證、UL認證、NRTL認證、SEMI認證、CB認證、PSE認證、CCC認證、ASME認證、CNS認證、NFPA認證、510K認證等服務，邀請您一起邁向世界的安全技術頂端

博翔團隊核心成員出身法人中心，相較國內其他安全檢測驗證同業，博翔的強項在於成員經驗豐富，輔導過相當多的成功案例，及能為客戶提供從產品查驗、測試、驗貨與取得國外安全認證的一條龍式全方位解決方案

甚至該公司已自行開發出安全護罩、安全模組多項安全元件，期能協助客戶在兼顧「品質、安全、交期與成本」等考量下，提升其產品在全球市場的競爭力。

並且擁有最完善的設備整改服務，以符合國際標準，保證出口！

可採用標準: 2006/42/EC, EN ISO 10218-1, EN ISO 10218-2, EN ISO 11161-1, EN ISO 12100, EN ISO 13849-1, EN 12622, EN 60204-1, EN ISO 13857, EN ISO 13855, EN ISO 13851,SEMI S2, SEMI S10, SEMI S8, SEMI S22, SEMI S14, SEMI S17, SEMI S28, SEMI S26等

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內容簡介

作者介紹

目錄

詳細資料

... 大數據文摘專欄作品 作者：Christopher Dossman 編譯：Luna、Joey、雲舟 嗚啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly欄目又和大家見面啦！ AI ScholarWeekly是AI領域的學術專欄，致力於為你帶來最新潮、最全面、最深度的AI學術概覽，一網打盡每周AI學術的前沿資訊。 每周更新，做AI科研，每周從這一篇開始就夠啦！ 本周關鍵詞：對象檢測、Deepfake 本周最火學術研究 機器人真的可以學會像動物一樣移動嗎？ 眾所周知，動物非常敏捷。機器人可以達到它的水平們嗎？開發具有複製這種敏捷度的機器人，有利於創造在現實世界中能處理各種複雜任務的機器人。 最新研究：Google AI研究人員討論了兩個最新項目，旨在應對當前機器人敏捷性方面的挑戰。首先，研究人員描述了機器人如何通過模仿真實動物的動作來學習敏捷行為，從而產生快速流暢的動作，例如小跑和跳躍。然後，他們討論了一種用於在現實世界中，自動進行運動技能訓練的系統。這個系統可使機器人在最少的人工幫助下，學習自我行走。 ... 研究結果：使用上述提出的方法，機器人學習並模仿了狗的各種運動技巧，包括不同的步行步態（例如踱步和小跑）以及敏捷的旋轉動作。 擴展閱讀： https://ai.googleblog.com/2020/04/exploring-nature-inspired-robot-agility.html 世界即是你的綠屏 – 一項背景遮罩生成（摳像）技術 你能想像，僅僅通過使用智慧型手機在日常環境中拍攝照片或視頻，就能輕鬆地為每個人的每個像素的顏色和不透明度創建遮罩嗎？ 這篇論文提出了一種背景遮罩生成方法，該方法可以在自然環境中隨意獲得高質量的前景+ alpha遮罩。這種方法避免了使用綠屏，也避免了為獲得高遮罩質量通常需要精心構造的詳細的trimap 圖。由於一個關鍵的難點是，缺少背景遮罩生成問題的真實數據，因此研究人員開發了一種在合成複合數據上訓練的深度學習框架，然後使用對抗網絡將其應用於真實數據。 ... 研究結果：在多種照片和視頻上比現有技術有了顯著改善。 擴展閱讀： 基於EfficientDet進行可擴展的高效對象檢測 近年來，各國研究員們在更精確的物體檢測方面取得了巨大的進步。同時，最新的物體檢測器，卻也變得越來越昂貴。 在本文中，Google Research Brain 組的研究人員，系統地研究了用於有效對象檢測的網絡體系結構設計選擇，並提出了加權雙向特徵網絡和定製的複合縮放方法，從而提高了準確性和效率。 ... 基於這些優化，他們開發了一個名為EfficientDet的新檢測器系列，在各種資源限制條件下，該檢測器比現有技術具有更高的準確性和效率。 研究結果：EfficientDet在COCO測試設備上以52M參數和325B FLOP，實現了最新的52.2 AP。這比現有檢測器小4到9倍，使用的FLOP減少了13到42倍。 原始碼已在Github開源：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet 擴展閱讀： https://arxiv.org/abs/1911.09070v3 改進科學出版物的建議 如果「決策樹森林」中的一個決策樹對它作出的判斷進行了一些細微的修改，但沒人在科學界發布它，那這真的是「最新技術」嗎？—喬治·伯克利 近日，一項研究表明，您可能不再需要遵循傳統的同行評議形式進行科學手稿評估。這群研究人員提出了一種高度可擴展、全自動的方法對論文進行審查，並從主要的計算機視覺和機器學習會議的最佳實踐中汲取了靈感。 ... 這些研究人員希望通過清晰易懂的審閱指標，來推動科學研究進入又一個黃金時代，因為科學家們都希望自己能夠做出既新穎又十分先進的研究成果。 擴展閱讀： https://arxiv.org/abs/2003.14415v1 如何用「白盒」和「黑盒攻擊」來迴避Deepfake圖像檢測器 合成高度逼真的「假人」圖像如今已經越來越容易，並且被很多人用於創建虛假的社交媒體信息來進行欺詐。 研究人員正在努力開發和部署檢測這一類合成內容的算法。 ... 雖然最流行的取證方法之一是訓練神經網絡以區分真實內容與合成內容，但Google Brain和加州大學伯克利分校的研究人員現在表明，取證分類器易受一系列攻擊的攻擊，這些攻擊將分類器的準確性降低至接近0％。 攻擊者們開發出一種黑盒攻擊，不用接觸目標分類器，就能將ROC曲線（AUC）下的面積從0.95降低到0.22。 擴展閱讀： https://arxiv.org/abs/2004.00622v1 其他爆款論文 讓我們仔細看看如何用很少量數據進行深度學習： 一個自動化的端到端Python系統，可通過資料庫支持進行異常檢測： 從單個圖像學習身體和衣服的形狀： 應用於醫藥學圖像的3D深度學習： AI大事件 為了應對冠狀病毒，我們將免費提供我們所有的數據科學課程： AI在COVID-19診斷中遇到了大數據問題： IBM將免費提供至少90天的Watson服務： 在Atari遊戲中，Alphabet的DeepMind AI玩得恐怕比你更好： ...專欄作者介紹 Christopher Dossman是Wonder Technologies的首席數據科學家，在北京生活5年。他是深度學習系統部署方面的專家，在開發新的AI產品方面擁有豐富的經驗。除了卓越的工程經驗，他還教授了1000名學生了解深度學習基礎。 LinkedIn： https：//www.linkedin.com/in/christopherdossman/ 志願者介紹 「志願者」加入我們 ... ......

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