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下面附上一則新聞讓大家了解時事
網友po文揭真相？ 廣告片段人潮是臨演
韓國瑜選前喊貨出去人進來，高雄發大財，人真的進來了嗎，有網友在臉書發文，在六合夜市拍攝的一支日系化妝品廣告，當天找了一兩百位臨時演員，當天遇到記者來採訪，還跟他們說正在拍廣告，當下聽到他們報導韓流發威，人好康便宜潮擠進平常生意不好的六合夜市，也就是說廣告裡的人潮是臨演撐場的，最後反問這樣算韓流幫兇嗎。
日本女星盯著藥燉排骨不敢吃，這是日系品牌化妝品，在高雄六合夜市取景開拍廣告，夜市街道人潮穿梭，但廣告上架播出後，參與拍攝的美術人員，臉書發文分，強調先前有保密條款，不好說。
po文內容描述，會選六合夜市一部分原因，聽說是遊客很少比較好執行，自己陳設主要攤位找一兩百個臨演，但還沒開拍就有記者跑來，聽到他們報導「韓流發威」，平常生意不好的六合夜市擠進難得人潮，轉達是在拍廣告，而底下還附上一張副導控場喊了聲，臨演舉手的照片，最後說這算韓流幫兇嗎，要不要跟韓國瑜和潘恆旭請臨演費，最後tag高雄發大財。
六合夜市攤販：「幾百個員工那個椅子桌子就搬了三、四十張來，補貼我們8千塊，我們就提供40份餐點給他們吃，現在40份餐點吃完，超過算錢給我們照算給我們。」
當地攤販也加入臨演，印象中當天拍到很晚，po文的美術人員說，是去年十二月初拍攝，po文的意思是廣告裡的六合夜市人潮，是因為出動了200多名臨演撐出來的。
六合夜市攤販vs.記者：「還沒有選舉啦，(那天)人潮多嗎，不是很多，要臨演啦不可能全部都客人吧，因為那拍很久耶。」
六合夜市多以觀光客為主，比例多於在地高雄人，那到底韓國瑜上任後至今遊客多嗎。
六合夜市攤販vs.記者：「有啦，大陸客有多一些，台灣遊客比較少，台灣遊客因為沒有補助就少了，之前有補助台灣遊客多少。」
台灣散客略減多半是陸客團來逛，韓流效益還持續嗎，攤販心裡最有感。
在此次GTC 2019期間，富士康 (Foxconn)實際展示旗下將電腦視覺技術應用在產線，讓產品生產檢測更具效率，同時也能提昇產品整體生產速度的解決方案，強調整體檢驗精準度可達98%以上，同時更可讓檢測所需人力從原本400人左右精簡至2-3人即可完成。富士康目前應用在武漢產線的人工智慧檢測系統 分享 facebook 富士康這套檢驗系統目前主要應用在中國境內武漢生產線，主要希望改善傳統必須透過大量人力進行檢驗，同時透過人工檢驗往往在一段時間後，可能因為視覺疲勞等因素造成檢驗精度下降，反而讓產品生產良率下降。而另一方面，則自然包含人力成本、資源最佳化利用，以及提生產線效能等考量，因此希望藉由人工智慧技術導入提昇生產效率。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 此次在GTC 2019期間展示的解決方案主要用於產品外觀等細節檢測，富士康表示在其他生產過程其實也會有不同技術應用導入，甚至可以藉由自動化應用串接不同生產流程，讓整體產線可以實現透過少數人力管理即可全自動化運作，並且讓產線系統可依照檢測結果自動校正生產誤差情況。而在檢測系統設計中，富士康說明依照不同檢測需求，在一般簡單外觀判斷其實使用Jetson系統效能就能實現，但在此次展示的主機殼側板檢測流程因為包含外觀瑕疵、金屬板邊緣凹折弧度是否符合要求等項目，因此採用的是Tesla T4 GPU組成系統，搭配多組鏡頭進行電腦視覺辨識，藉此實現辨識精度可達98%以上，並且超越人眼視覺所及檢視細節，讓整個檢測系統可以完成過往必須花費400人左右進行檢測的工作流程，甚至目標希望能使單次可完成800組物件檢測數量提高至1200組。在學習訓練方面，富士康會預先透過瑕疵範例圖像讓系統進行前期訓練，爾後套用在新零件的辨識學習所需時間基本上只需花費3天即可完成，同時隨著持續學習累積經驗，理論上也能讓相似零件的辨識學習時間縮減，但為了維持一定辨識精度，基本上還是會以3天學習訓練時間長度為主。此項辨識系統除了應用在富士康武漢生產線，未來也有可能應用在其他產線，甚至可能應用在零件相對簡單、複雜度比較不高的生產零件檢測。這樣的情況，其實也說明雖然電腦視覺等人工智慧技術應用，似乎已經可以取代部分傳統人力需求，但諸如手機等相對複雜的零件檢測，現階段可能還是會仰賴人工檢測居多，其中因素可能包含現行檢測系統辨識精度，以及整體建置成本與傳統人力成本比較。不過，依照富士康未來發展目標希望走向全自動化產線運作模式，顯然接下來也會持續藉由電腦視覺等人工智慧技術導入，讓產線運作成本能更進一步精簡。除了富士康，其實現在已經有越來越多產線、工廠、農場都已經開始導入電腦視覺應用等人工智慧技術，例如亞馬遜很早之前就已經開始導入機器人協助揀貨、分貨，而不少現代化農場也開始透過電腦視覺技術判斷農作物良率，意味傳統單純僅以人力完成的工作，逐漸可由電腦系統取代，但在需要人腦做進一步判斷，以及更精準操作的工作方面，傳統人力依然會有其不可取代性。傳統產線檢測需要透過大量人力，以肉眼方式進行檢測，但可能會有疲勞等因素影響檢測精度 分享 facebook 精簡地來說，富士康此套檢測系統就是藉由多組鏡頭捕捉影像資訊，並且透過Jetson AGX或Tesla T4進行電腦視覺學習加速，讓系統能針對實際拍攝影像比對生產零件是否符合規定 分享 facebook 檢測系統內部結構 分享 facebook 預先透過瑕疵範例圖像讓系統進行深度學習 分享 facebook 透過多組鏡頭進行拍攝 分享 facebook 實際運作流程 分享 facebook 通常單一零件會針對外觀塗裝瑕疵、外型凹折弧度等是否符合規範，並且透過前期學習讓系統建立基礎判斷模型 分享 facebook 電腦檢測系統會透過鏡頭、GPU元件協助學習加速 分享 facebook 《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。�
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