2023 3月 23 By astrill可以几个人一起用 0 comment

看过多啦 A 梦动画之後,觉得「 机器猫 」这个字眼感觉特别讨喜吗?那麽,看到以下这张图可别太惊吓,尽管「它」长得不太讨喜,不过这可是一款相当了不起的开源机器人的学习工具。Nybble,号称是目前最轻巧也走得最快的机器猫,由於具备有开源的特性,并能够在现有基础拥有的各种感测器之下,还能进行Raspberry Pi 主机板,乃至於 AI 晶片的扩充。也因此这项集资产品号称拥有无限的可能 — 将可透过编码,让机器猫本身以及使用者都可以在过程中学习到更多。

▲图片来源:Nybble

这只「 机器猫 」不是你想的那样,但它可以帮助小孩学习 AI 与写程式

这个由 Open Cat 延伸而来的专案,是一款可以透过雷射切割的 3D 拼图在无需工具的状况下进行组装,并搭配各式相容於 Arduino 的感测元件与基础动作功能所组成的机器猫。除了基本的走动外,你还可以透过与 Raspberry Pi 主机板或者是加上 AI 晶片来提供更好的学习能力。让它可以走得更快,或学习更多动作。

这个相当适合进行程式编码的学习应用的工具,据称是可以透过自己偏好的程式语言来驱动这只机器猫,甚至可以直接对其下达「行走」或是「左转」等指令。是说,撇开它的外型(真的有点太「骨感」了),它本身的动态其实是真的蛮可爱的,感觉应该很可以吸引小朋友的目光,甚至让他们爱上学习程式。

▲图:Nybble 的各式感测元件。

现阶段 Nybble 在 Indiegogo 的集资案已经超过目标,有兴趣的朋友可以用 US$200(约 NT$6,200)的价格取得原价 …

2023 3月 23 By 轻松上网高手 0 comment

近期武汉肺炎造成民众的恐慌,各公共场所诸如医疗院所、百货公司、学校、公司行号等都开始针对进出人员加强管制,包括量体温、强制配戴口罩等措施,如果单依靠人工来处理难免会有错漏,这次台湾微软展示了一款利用 AI 判断人员是否体温过高和未配戴口罩的系统,希望能减少第一线人员的风险,协助抗疫工作。

Microsoft 因应武汉肺炎推出 AI 口罩温度侦测门禁系统

人力检查体温与口罩配戴,对少量人口出入的场域来说较为适用,但对人来人往的公共场所,个别人工检查也相对增加第一线人员与人群接触所可能产生的传染风险。台湾微软内部发起专案小组,集结台湾在地物联网合作夥伴联发科、ARBOR Technology 磐仪科技、Smasoft 偲倢科技、宜鼎集团与维新应用科技,在极短的时间内共同开发出四款健康管理装置,这些装置运用 Microsoft Azure 云端平台运算力,结合 AI 搭建出一系列的口罩体温检测器,不但能造福医疗单位、企业,也能帮助社会,希望科技的力量帮助台湾度过非常时期。

口罩与红外线温度一站式检测装置 & 业用掌上型红外线温度感测器
利用 Azure Central 服务,让 IT 人员 5 分钟内创建控制面板,轻松监控温度并统计数据资料。 Azure Bot 服务可在前端检测後,於後端向企业设定的 Facebook 或 LINE 等即时通讯软体发出通知触发警示,并立即通知人员协助该员工戴上口罩或就医等後续措施。

针对人员流动高且无法具名纪录的场所,工业掌上型红外线温度感测器具备随身携带的便利性,能藉由红外线,快速地远距侦测人体温度,顺利完成所需要的人员体温控管。

Azure Sphere 空气品质检测仪器
利用 Microsoft …

2023 3月 17 By 轻松上网高手 0 comment

认识的大学教授,在脸书发表了试用 ChatGPT 的结论:「对於申论题的分析,答案我可以给 A!看样子期末考时,除了不准学生 open book、上网之外,我看改成口试最保险!」看到老师的这一番话,我不禁啼笑皆非,也为修课的学生们默哀。

在 2022 年 11 月底,美国人工智慧研究实验室 OpenAI 推出了一款聊天机器人ChatGPT,能用中、英文回答许多种问题,翻译、算数学甚至是写程式都不是问题。在介面上,它像「线上聊天室」,只是聊天的对象为 AI,随便丢出任何问题,3、5 秒後就可以提供五花八门的答案,刚上线一周,就有超过百万名的使用者,现在更是有破亿的人们在使用。

ChatGPT 的运作原理,就是一种「文本生成」的技术,透过输入的文字让 AI 做判读,来产生相对应的回覆,随着反覆的训练及技术的日臻成熟,AI 能回答的问题会愈来愈多元,答覆也会愈来愈精准。不像之前的 Siri、Line 或 FB 的自动回覆,让人觉得「超难聊」,ChatGPT 对於常识、科学、历史问题,甚至是美国大学商学院、法学院的考试都可以通过,显见 AI 理解问题及回答问题的能力。

目前 ChatGPT 在使用者的「努力」之下,被发掘能够在下列范围内有所应用:

一、充当客服:

无论客户有什麽需求,或是想要投诉些什麽,它都能简短地回覆。

二、翻译及修改文法错误:

输入中文或英文,可以做到语言互换,若是用字遣词有所疑问的话,也可以判断有哪些文法出错,并解释错误的原因。

三、写词、曲、诗歌:

只要输入关键字,就可以做到符合主题、字数的诗词或歌词的文字创作。不过微软创办人比尔.盖兹(Bill Gates)曾在受访时表示,他对ChatGPT写的诗印象深刻,但「确实不完美」及「不太直观」。

四、缺少医疗条件地区的人们充当医学顾问:

毕竟目前没有足够的白领可以前往这些地区服务,而ChatGPT在医生执照考试中拿下不错的成绩(它挑战了2022年6月版376道试题的其中350道题,成绩接近及格线),有助於替医师做初步的判断。

五、数学辅导老师:…

2023 2月 13 By astrill是什么软件 0 comment

【TechOrange 编辑部导读】

後疫情时代来临,餐饮业逐步复苏,缺工问题也跟着浮现。不过,早在疫情最严峻之际,美国知名速食连锁店就与科技公司合作,将 AI 机器人导入得来速客服,提升服务效率。一起来看,AI 如何成为多元的外场助手,协助餐饮业更升级。

得来速客服有一天也会变 AI?

无论是开心出游的假日早晨,还是赶着买晚餐回家的下班时段,「得来速」都是许多开车族的心头好。

虽然免去了找车位、下车取餐的麻烦,但塞在得来速车阵里的等待时间、对讲机里老是听不懂对方说什麽的尴尬场面,也是得来速让人有些困扰的小缺点。

在美国,自 2021 年疫情爆发,年度平均成长 22% 的得来速人潮和不足的员工人力,更让得来速队伍中的抱怨声四起。

当地的速食连锁店 Lee’s Famous Recipe Chicken Restaurant(以下简称 Lee’s)店主见此需求,与科技公司 Hi Auto 合作,将 AI 机器人导入得来速客服,改善了整体服务体验。

点餐、推荐餐点样样行,宛如真人的 AI 得来速客服

就跟真人服务一样,AI 得来速客服会(很有礼貌地)迎接客人、协助点单,甚至能根据顾客选择的餐点,来推荐搭配品项,为餐厅提高销售额。而如果顾客问了跟点餐无关的问题,或点了菜单没有的选项,AI 客服会自动切换到真人员工接听,提供完整且顺畅的服务。

值得一提的是,负责此系统的科技公司 Hi Auto 过去擅长汽车和智慧型手机使用的语音识别软体,因此这套 AI 客服也具备在吵杂环境下能清楚辨识语音的特点,无论下雨打雷,或是车内有音乐或交谈声都不影响服务。

不怕被抢饭碗,AI …

2022 10月 01 By astrill是什么软件 0 comment

Photo Credit: AWI/S.Graupner / BBC News

卫星监测覆盖北极海冰的40多年以来,北极海冰覆盖的范围一直在下降,平均每10年减少13%。

科学家使用卫星,现在已经可以全年测量覆盖北极海的海冰厚度变化。

传统上,太空飞行器在夏季很难确定浮冰的完整状态,因为表面融水的存在使它们的仪器分辨不清。

但是,透过使用新的深度学习技术,科学家们已经超越了这一限制,获得了所有季节的可靠观测数据。

这一突破将具有广泛的影响,除了对航海交通的明显优势(船舶需要清楚了解北极的哪些地区可以安全航行)之外,这对气候和天气预报也有很大的好处。

Photo Credit: Seymour Laxon / BBC News

北极冰透过反射太阳的能量(高达80%)直接反射回太空来帮助冷却地球,防止全球升温。

目前,在一个越来越温暖的世界中,对极地海洋何时可能完全没有冰的预测,存在相当大的差异。

在浮冰面积和厚度减少的关键月份中,对融化过程的了解有所改善,可以提高计算机模型结论的凖确性。

来自挪威北极大学的杰克.兰迪博士告诉BBC新闻说:「尽管许多研究人员做出了出色的努力,但现有的计算机气候模型预测差距很大,对夏季我们何时会看到第一个完全无冰的北极海的不同预测,能相差30多年时间。」

他表示需要将这些预测更加精凖化,这样才能更好掌握将要发生什麽、何时发生,以及在气候变化方面会随之而来的其它变化如何加速到来,对未来预测更加有信心。

卫星监测覆盖北极海冰的40多年以来,在整段期间,北极海冰覆盖的范围一直在下降,平均每10年减少13%。

但直到2011年以来,卫星才开始能够始终如一地测量其厚度。它的厚度,或更确切地说是体积,是浮冰稳定状况的真正衡量标凖。

这是因为海冰覆盖的状况在很大程度上,取决於风是否已经吹散了浮冰,还是将它们推在一起。

为了测量厚度,科学家们使用卫星高度计。

欧洲太空总署(Esa)的极地观测先驱Cryosat2号卫星的任务,是携带一个雷达来测量海冰的顶部与分隔浮冰的裂缝中,水的顶部之间的高度差。

根据这种差异,科学家可以透过相对简单的计算,计算出冰的厚度。

这种方法在冬季效果很好,但在夏季,当冰顶部的积雪和冰本身开始融化时,积水使雷达无法做出判断。科学家们无法确定返回Cryosat卫星的回声信号是来自开阔的海洋,还是来自冰上的融池表面。

5月至9月这段时间是关键的冰融季节,它一直是太空飞行器观测的盲区。

为了解决这个问题,研究人员使用了一种人工智慧技术,其中演算法能够从庞大的合成雷达信号库中,学习和识别可靠的观测结果。

来自伦敦大学学院(UCL)的朱利安妮.斯特罗伊夫教授解释说:「我们模拟了不同冰面类型将获得的回声形状,它们是否有融池,是否为被水淹没的冰,或不同粗糙度的冰,或者只是线索。我们创建了这个庞大的数据库,用於对雷达反射应该是什麽样子进行基於物理的估计,然後将这些结果与仪器中的单个雷达脉冲进行配对,以找到与最佳配对的反射波。」

欧洲太空总署在其数据档案中保留了所有Cryosat卫星5月至9月的测量结果,尽管在过去10年中它们几乎没有用处。但现在,由於这种新方法,兰迪博士的团队已经能够回顾记录,以恢复卫星运行期间全年的冰层厚度测量值。

雷切尔.蒂玲博士在将她的研究转移到美国太空总署最近发射的Icesat-2卫星雷射高度计任务之前,对北极卫星数据进行了广泛的研究。

她对这一创新方法表示赞赏。

这位美国国家航空航天局(NASA)的科学家告诉BBC新闻说,夏季是北极海冰面积下降最快的时候,拥有这个额外的观测维度将有助於科学家们更了解冰层是如何变化的。

她说,Icesat-2号卫星在夏季有其独特的困难,但对研究学者来说很幸运的是,它的光子计数技术意味着研究人员仍然可以全年测量海冰,水和融化池塘的高度。

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