發布日期 2017 年 09 月 22 日
https://technews.tw/2017/09/22/machine-learning-in-animal-peotect/
自願者在 650 張影像中找到 976 隻動物，最後由人類專家一一審查，半小時內去除 21 隻，接著研究團隊就用這些結果訓練並測試他們的演算法。結果發現，演算法比較容易在大清早，動物出現長影子的時候指認出來。研究人員表示，在早上或是同一時間進行無人機拍攝作業的效果最好，且站立的動物比趴下的更好指認。
這項任務還是需要人類操作員，但是工作量可大幅減輕。研究人員認為，這項測試顯示，只要將相對便宜的無人機技術，結合愈來愈強大的機器視覺技術，應用於偏遠地區，就可以讓動物保護工作更容易且更有效。
未來 AI 發展八大新趨勢
科技產業資訊室 - May 發表於 2017年10月6日
http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=13837
人工智慧(AI)是物聯網及工業4.0發展的核心。尤其，當特斯拉(Tesla)推出電動車及蘋果(Apple)發表新機iPhone X推出FaceID之後，讓市場體驗到AI晶片的無限商機。
AI晶片包含三大類市場，分別是數據中心(雲端)、通信終端產品(手機)、特定應用產品(自駕車、頭戴式AR/VR、無人機、機器人...)。
當前機器學習多採用 GPU圖像處理，尤以Nvidia 是此一領域龍頭，但是，有些業者認為GPU處理效率不夠快。
為搶未來AI應用市場商機，科技巨鱷如Google、微軟、蘋果企圖建構AI平台生態模式吃下整個產業鏈。
目前來看，未來AI發展有八大新趨勢
趨勢一：AI 於各行業垂直領域應用具有巨大的潛力
趨勢二：AI導入醫療保健行業維持高速成長
人工智慧導入醫療保健行業從2016年到2022年維持很高成長，預計從2016年的6.671億美元達到2022年的79.888億美元年均複合增長率為52.68％。
趨勢三：AI取代螢幕成為新UI / UX介面
過去從PC到手機時代以來，使用者介面都是透過螢幕或鍵盤來互動。
隨著智慧喇叭(Smart Speaker)、虛擬/擴增實境(VR/AR)與自動駕駛車系統陸續進入人類生活環境，加速在不需要螢幕的情況下，人們也能夠很輕鬆自在與運算系統溝通。
趨勢四：未來手機晶片一定內建AI運算核心
蘋果將3D感測技術帶入iPhone之後，
Android陣營智慧型手機將在明年(2017)跟進導入3D感測相關應用。
趨勢五：AI晶片關鍵在於成功整合軟硬體
AI晶片的核心是半導體及演算法。
AI硬體主要是要求更快運算速度與低功耗，
包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神經元晶片，且須與深度學習演算法相結合，而成功相結合的關鍵在於先進的封裝技術。
總體來說GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬體選擇就看產品供應商的需求考量而定。
趨勢六：AI自主學習是終極目標
AI"大腦"變聰明是分階段進行，從機器學習進化到深度學習，再進化至自主學習。
目前，NVIDIA推出自主機器處理器Xavier，就在為自主機器的商用和普及做準備工作。
趨勢七：最完美的架構是把CPU和GPU(或其他處理器)結合起來
CPU是通用於各種設備，什麼場景都可以適用。所以，最完美的架構是把CPU和GPU(或其他處理器)結合起來。
趨勢八：AR成為AI的眼睛，兩者是互補、不可或缺
可以將AR比喻成AI的眼睛。為了機器人學習而創造的在虛擬世界，本身就是虛擬現實
結語
新出現的處理器只是為了處理新發現或尚未解決的問題，而且未來傾向將CPU整合。同時，晶片市場期望能有更多競爭及選擇，不要英特爾、高通獨大。
迎物聯網時代來臨，以往大家認為摩爾定律最後會走到極限
Ps:
摩爾定律（英語：Moore's law）是由英特爾（Intel）創始人之一戈登·摩爾（Gordon Moore）提出來的。
其內容為：積體電路上可容納的電晶體（電晶體）數目，約每隔兩年便會增加一倍；經常被參照的「18個月」，是由英特爾執行長大衛·豪斯（David House）所說：預計18個月會將晶片的效能提高一倍（即更多的電晶體使其更快）
>發光效率=光通量／用電瓦數
-單位為(lm/w)。
lm/w
流明/瓦
Lumen
光通量的單位
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led光源在單位時間內發射出的光量稱為led光源的發光通量。
單位：流明，即lm。
光源在單位時間內發射出的光量稱為光源的發光通量。
同樣，這個量是對光源而言，是描述光源發光總量的大小的，與光功率等價。
光源的光通量越大，則發出的光線越多。
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所謂的流明簡單來說，
就是指蠟燭一燭光在一公尺以外的所顯現出的亮度.
一個普通40瓦的白熾燈泡，其發光效率大約是每瓦10流明，
因此可以發出400流明的光.
40瓦的白熾燈220伏時，光通量為340流明
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比如：燈具有五顆1W大功率光源，
單顆大功光源光通量為80LM，整燈應該發出80LM*5PCS=400LM
但當組裝成燈具後，實際燈具光通量只有350LM了。這就是發光效率。
那此燈的光效就是350LM/400LM=87.5%
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LED燈1瓦等於多少流明(光通量)
一瓦的普通白熾燈大約10-15流明,節能燈大約40-60流明/瓦。
"流明,光通量的單位.
發光強度為1坎德拉(cd)的點光源,在單位立體角（1球面度）內發出的光通量為"1流明",英文縮寫(lm).
所謂的流明容易來說,就是指蠟燭一燭光在一公尺（1 公尺 = 1 米）以外的所顯示出的亮度.
1個普通40瓦的白熾燈泡,其發光效率大約是每瓦10流明,因此能以發出400流明的光..
40瓦的白熾燈220伏時,光通量為340流明.
光通量是描述單位時間內光源輻射產生視覺回應強弱的能力,單位是流明,也叫明亮度.
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色溫指的是白光光色，我們一般所說的色溫就是指相對色溫。
色温高低計量單位是絕對溫標KelvinScale，也就是以K為單位。
色溫越低顏色越黃、色溫越高顏色越白，如果在6500K以上會有帶點青藍感覺的色調。
以日光來說，正午的陽光較高，大約為5500K左右，
清晨及下午橘黃的陽光色溫較低，大約為2700K-4000K。
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目前CNS標準規範中訂定6個額定色溫值，美國標準為8個：
2700K、3000K、3500K、4000K、4500K、5000K、5700K、6500K，
消費者採購時注意選擇相同的色溫產品，就可確保光色是一致的。
我們用色標圖來表示，消費者看到葉子指標的位置，
就大概可以瞭解LED燈泡的光色。
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| 如果想替換傳統60瓦白熾燈的亮度，相對選購的LED燈泡的光通量約為800流明。如果是替換100瓦白熾燈的亮度，大概需要1500流明左右的光通量。可參考下列對照表〈資料來源：CNS 15630附錄I〉 |
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| " 表格來源：CNS15630 " |
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發光效率 => 省不省電看我
發光效率指的是單位電能所發出的光功率，
也就是說每消耗1瓦的電可以發出多少的光量
（發光效率=光通量／用電瓦數），單位為(lm/w)。
發光效率愈高，表示愈省電。
目前LED燈泡的發光效率一般可達到每瓦80流明以上，
而傳統白熾燈的發光效率一般為10幾，螢光燈大約為50-60。
在選購時，依據相同光通量的基礎選購發光效率高的LED燈泡，
可達到替代效果並節省可觀的電費。
舉例來說，如果以LED燈泡取代傳統60瓦白熾燈泡，
參考目前LED燈泡發光效率每瓦80流明來估，
使用10瓦左右的LED燈泡可達相同的亮度，但耗電量僅為白熾燈泡的 1/6。
以單一燈泡每天使用 5小時，平均電價每度3.5元來簡單試算，
每年約可節省電費320元，由此可看出 LED燈泡省電的優勢。
重磅！聯合國大贊中國支付，美國信用卡將被中國式移動支付取代！
原創 科技之窗 2017-10-04
2019年，移動支付將超越歐美為首的信用卡
報告還指出，中國的移動支付發展迅速，微信和支付寶等移動支付在中國十分普及。
2016年，微信和支付寶處理的交易總額接近3萬億美元。
在歐美發達國家，信用卡支付距今已大半個世紀，支票的歷史則長達幾百年。世界上最早的信用卡並非由銀行發行，而是起源於美國的一些百貨商店、飲食店等——為招徠顧客推銷商品，它們發給顧客一種類似金屬徽章的信用籌碼，允許顧客購貨賒銷。
直至今天，信用卡和支票，仍然是歐美支付的主要形式。
在移動支付時代，信用體系正在快速建立起來，資金流動都會留下可追蹤的痕跡。
如今騰訊與阿裡巴巴都已建立起企業的個人信用體系，並基於大資料推出相應的信用貸款服務。
萬事達卡集團提供的資料顯示，目前全球約85%的交易仍在用現金進行。此外，對於零售商而言，升級他們的POS設備以容納市場上現有的各種移動支付應用也需要付出成本。
而蘋果Apple Pay、PayPal等服務似乎無力抵抗中國移動支付如微信、支付寶，並沒有採取相應的制衡措施，敞開大門讓支付寶等進入美國。
雖然支付寶在海外市場現在只針對中國出境遊客，但是一旦它被美國人普遍接受，它就會挑戰Apple Pay、PayPal的地位。
目前，支付寶已經在韓國、泰國、香港、日本以及德國成為了一種常用支付方式。
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