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商品訊息描述











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※ 尺 寸 規 格

商品款示:



  • 顏色:1.典雅藍




規格:長173.5x寬61x厚0.4 cm

收納規格:直徑10x長61 cm

※誤差值2公分為正常範圍

重量:400 g

主要材質:PVC

產地:台灣製造


商品訊息特點









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下面附上一則新聞讓大家了解時事

工商時報【劉麗惠】

CES 2017展上各國研發團隊精銳盡出,但工研院整合智慧視覺(IVS)、AI、靈巧機械手指的「智慧視覺系統機器人」,在現場精準辨識西洋棋每一顆棋子、倒咖啡的智慧功能,不僅獲得Robotics Trends、CNET等國際科技媒體的報導,美國知名媒體CNN、福斯新聞網、USA Today等報導,將台灣在智慧型服務機器人領域的創新能量,呈現在全球市場。

工研院電子與光電系統研究所所長吳志毅指出,配合服務型機器人市場快速成長的趨勢,近年來工研院不斷投入資源,這次在CES 2017展示的智慧視覺系統機器人,就是工研院整合電光系統所、巨量資訊科技中心、機械與機電系統研究所等跨院所技術,共同發展的產品。

它會現行機器人也做不到的事

吳志毅進一步表示,工研院不同研發團隊整合打造出來的智慧視覺系統機器人,具備許多現行機器人無法辦得到的能力。首先,透過IVS,機器人可以線上精準校正機器手臂,並以深度視覺感測器及3D掃描技術,快速辨識西洋棋棋子與空間位置,一般應用於工廠的機器人,看起來好像具備辨識物品位置的能力,其實不然,由於這類機器人都是利用感測器指示位置,對機器人指示要從哪裡抓取物品、要把物品放置於何處,因此只能抓取固定位置的物品,但是工研院的IVS不同,它是利用3D對物件做完整的辨識與認知辨識,凡是位於三度空間內的物品,就算隨便移動,也可以即時偵測然後進行抓取,讓機器人下殺彷彿擁有人的雙眼。

手眼協調 親手下西洋棋

其次,利用人工智慧,智慧視覺系統機器人手眼更協調,動作更快速,吳志毅強調,目前智慧型機器人的發展面臨最大的技術瓶頸,就是整合上的問題,即機器人的手歸手、眼睛歸眼睛,兩者是分開的硬體。這次工研院透過機器學習技術,讓機器人只要辨識到棋子十分之一的形狀,就可分析運算出所辨識的棋子是國王、皇后或其他棋,接著快速命令機器手臂快速完成移動棋子或吃子的動作,這讓機器人辨識西洋棋的速度,較現行其他機器人快了20倍。

另外,智慧視覺系統機器人的手指,是由工研院與清華大學教授共同合作多年的開發成果,它可以適應不同形狀與軟硬度的物體,並按照要抓取的東西,調整彎曲度與力道,然後穩固抓起,吳志毅表示,目前市面上的機器人手指頭,只能抓取固定物質的物品,應用較為單一,而智慧視覺系統機器人因為適用於不同形狀與軟硬度的物品,可

以應用的領域變得廣泛。

運用領域廣泛 潛力無窮

吳志毅指出,智慧視覺系統機器人可以應用的環節相當多,在工業領域,隨機取樣、產線組裝拆解、無人搬運車(AGV)系統等都需要智慧視覺系統的協助,目前也已經廣泛應用於一些工業領域,至於在服務型機器人市場,未來尚有發展空間,尤其隨著老人照護需求增加,可智慧添茶倒水、陪下棋的機器人,具備很大的市場潛力。

展望未來,吳志毅認為,工研院研發團隊目前已經就未來幾年的智慧機器人研究路線,進行清楚的規畫,最終的目標是要使智慧機器人與人類之間,達到更深的互動與連結。(本文作者為工研院電團購熱門商品子與光電系統研究所所長)

冬季聯盟加勒比海系列賽正在進行,墨西哥隊捕手Sebastian Valle九局下轟出再見滿貫砲,一棒帶領墨西哥隊以5比1擊敗委內瑞拉隊,取得3連勝的佳績,另役古巴隊6比1擊敗波多黎各隊。

墨西哥對委內瑞拉之戰,3局上委內瑞拉隊Jonathan Herrera、Jose Castillo連續安打先攻得1分,墨西哥隊6局下Jason Bourgeois、C. J. Retherford連敲安打,扳成1比1平手。9局下Sebastian Valle在滿壘的狀況下,轟出再見全壘打,一棒讓墨西哥隊贏得3連勝。

26歲的Sebastian Valle,沒有大聯盟經驗,生涯最高僅到3A層級,去年效力洋基2A,今天他從委內瑞拉隊投手Pedro Rodriguez手中轟出滿貫再見彈,可說是驚天一擊。而墨西哥隊先發投手Barry Enright2010年、2011年效力響尾蛇隊、2012年、2013年效力天使隊曾在大聯盟出賽,此戰他投5局被擊出5支安打只失1分,表現相當精采。購物

委內瑞拉隊此戰第二任投手桑契斯(Romulo Sanchez)投1局沒失分,他曾在2014年效力中信兄弟隊。

目前參賽各隊的戰績,墨西哥隊3勝0敗、古巴隊2勝0敗、委內瑞拉隊1勝1敗、多明尼加0勝2敗、波多黎各隊0勝3敗。

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