你是否有過類似經驗，當上網亂逛網拍時，總覺得網頁好像懂讀心術，不斷把你想買的商品推薦給你hellip 在對的時間推薦對的商品給對的顧客 例如看到一件喜歡的衣服，接著下方立刻出現類似款，或能與它搭配的配件，結果就是hellip購物車不知不覺愈裝愈多，網頁之所以如此懂你，最大關鍵在於導入能自動分析顧客偏好的AI引擎，在對的情境即時推薦對的商品，無形中提高消費者下單意願，讓平台的客源更加穩定，這就是太米Rosettaai擅長的服務項目。 太米Rosettaai提供電商提升轉換率與顧客留存率軟體服務，透過多種不同AI引擎分析消費者偏好，在線上與線下推薦個人化商品。 太米Rosettaai為是專門為電商打造一站式顧客轉換與留存服務的網路公司，透過多種不同AI引擎分析消費者行為，並在線上線下推薦個人化商品。以剛才提到的網購為例，在整段購物旅程中，巧妙透過首頁、商品頁、類別頁、購物車、結帳頁hellip等不同情境頁面，安裝不同的AI人工智慧引擎，設計符合消費者需求與購物情境的API，進一步深度分析消費者偏好，透過正確的銷售預測，有效提高消費者體驗與提袋率。 在整段購物旅程中，太米Rosettaai能在各頁面安裝不同的AI人引擎，在對的情境即時推薦對的商品，無形中提高消費者下單意願。 不同AI引擎分析不同情境 創造消費者回流與提袋率 舉例來說，假始消費者停留在一件大衣購買頁面，下方不單單只推薦類似款式，還可能出現能與該件大衣搭配的服飾或配件，例如內搭、褲子、皮帶、包包hellip等；且系統會參考消費者過去購物習慣，推薦可能感興趣的品項；例如消費者過去買過單眼相機，頁面就可能推薦相機包、清潔包hellip等相關產品，透過AI技術交叉分析商品資訊與顧客偏好，進而達到個性化的推播。 目前除了鎖定電商市場，太米Rosettaai也積極拓展到海外，近兩年更與國內外各大加速器媒合，也期許能應用在不同產業，尋求更多合作可能。 太米Rosettaai提供多種API即用性模組與多種基本情境組合，讓用戶可依網站屬性選擇，無需投入大筆資金建立AI架構，便能清楚掌握顧客喜好，大幅降低行銷成本，甚至能達到庫存預測，讓電商營收有效成長。目前除了鎖定電商市場，太米Rosettaai也積極拓展到海外，過去兩年更獲選進AppWorks、Founder Institute、Orange Fab、Zerothaihellip等國內外知名加速器媒合，也期許未來能應用在不同產業，尋求更多合作可能。 太米Rosettaai官方網站

檢測為所有工廠產線維持品質的重要環節，但傳統多採用人力檢視產品外觀有無瑕疵，肉眼觀察不僅容易失誤且人力成本高，偲倢科技將AI技術導入檢測系統，提出被動元件高速AI瑕疵檢測系統，希望能大幅提高檢測流程速度與效率。 專注自動化軟體開發 盼改善產線檢測效率 偲倢科技（Spingence）專注於軟體設計、開發與銷售，擁有全方位淺顯易懂的自動化開發平台，搭配自動化圖形化平台LabVIEW與高階軟體，提供自動化專案的評估規劃，包含機械手臂、機器視覺、運動控制hellip等設備，希望透過各種實作案例與經驗，顛覆現有的自動化軟體模式，提供能快速導入、上手簡易的產線檢測平台，協助各大企業改善產線的自動化流程。 偲倢科技（Spingence）專注於軟體設計、開發與銷售，提供能快速導入的產線檢測平台，協助各大企業改善產線自動化流程。（圖片來源：偲倢科技） 偲倢科技在日前AI HUB大會中，展示出被動元件高速AI瑕疵檢測儀（High-Speed AI defect inspection），顧名思義該套檢測系統導入AI技術，讓整個產線作業更有效率。之所以會研發這樣的設備，是因為大部份工廠過去多採用人力檢查產品外觀有無瑕疵，但人眼會因為工時拉長，導致工作品質下滑；另外，愈來愈多零組件體積愈來愈小，甚至在製造現場生產速度愈來愈快，這些都讓人眼難以負荷，因此才希望藉助科技的力量，透過高解析度相機與高效能影像軟體，讓整個製程的檢測工作更有效率。 快速辨識與自我學習 符合產線高速檢測需求 被動元件高速AI瑕疵檢測儀可根據不同的硬體配置，輕鬆完成自動流程編輯與編排，同時也提供最佳化模型，速度每分鐘可達到1200pieces，讓漏檢率低於50ppm，更重要是配置彈性，能依照客戶成本與速度要求，選擇不同的部屬邊緣裝置，當然要混合使用也沒問題。以現場Demo瑕疵檢測為例，將檢測白色平台上待測物點膠的完整度，如果是傳統AOI演算法，可能會因為環境光線讓膠的表面反光，導致許多誤判的結果；但如果利用AI神經網路自動學習的特性，反而可以穩定辨識反光與點膠不完全的瑕疵。 被動元件高速AI瑕疵檢測儀可根據不同的硬體配置，輕鬆完成自動流程編輯與編排，高彈性配置能依照客戶成本與速度要求打造。 要建置符合線上高準確率的網路模型，不僅需要長時間的運算訓練，還必須針對不同產品優化參數，偲倢科技把演算法高度優化在嵌入式裝置裡面，讓被動元件高速AI瑕疵檢測系統，在短短一分鐘之內，就能檢測上千個待測物，以達到產線高速檢測的需求。影像辨識當今已成為AI最主要應用，尤其應用在產線的瑕疵檢測，AI具備快速辨識與自我學習功能，能更有感提升整體建置效益。 偲倢科技的軟體平台與技術，目前已獲得許多合作夥伴認證，而工廠導入自動化已成為近年趨勢，且因應各個產線設計差異，自動化必須是高度客製化的工作，在未來投注更多資源的支持下，偲倢科技也期許這套自動化軟體平台，提供客戶更多元的解決方案，幫助企業輕鬆邁向工業40。 偲倢官網

在當今網路世代，無論個人或公司，若想透過網路經營品牌，都會面臨撰寫文案、設計版型的問題，而怎麼樣才稱得上好的設計網路世界總給人深不可測的印象，木刻思團隊長年專注於研究各種數據，就是希望能從中找到想要的答案。 專注於數據分析 探索並解決問題 木刻思為一群專注於數據（Big Data amp Deep Learning），探索解決問題本質的顧問公司，團隊運用各種量化分析技巧，挑戰網路上許多深不可測的問題，並致力於提升台灣企業與個人，在數據分析領域上不斷學習，而這套技術應用範圍相當廣，例如新聞平台個人化導覽與推薦系統，電商個人化導覽、搜尋與推薦，或金融交易的策略開發、設計與回測；同時木刻思也因應科技與時事需求，開設數據分析、網路爬蟲、資料視覺化hellip等各種資料分析實體課程，希望與國內外企業合作，導入各種資料科學解決方案。 木刻思為一群專注於數據分析、探索並解決問題本質的顧問公司，團隊運用各種量化分析技巧，挑戰網路上許多深不可測的問題。（圖片來源） 以最簡單的網頁設計來說，木刻思認為，當今個人化追蹤技術發展日新月益，搭配AB Testing實驗設計與測試技術，當今各行各業行銷與企劃人員，總算可以不用再依靠那些所謂20年的行銷經驗，好像瞎子矇著眼在市場上亂猜，與其用如此低效率、成效難以預計的做法，其實只要擅用數據分析，即便是很直覺的觀察，也可以「猜」得有依據，進而掌握線上使用者的心聲，透過足夠的數據證據支撐，在下錯誤決策與方向之前，就得以快速被修正。 木刻思在日前AI HUB大會中，展示自家研發的3D標記系統，這套3D標記系統透過AI影像辨識技術，能協助醫生快速判斷病患肺部結節狀況。 AI模型會自動根據標記進行學習，提供醫師未來標記時建議，若能即早發現就能立刻治療，解決過去3D影像標記困難、標記資料不易取得的痛點。 團隊開發3D標記系統 運用AI影像辨識技術 大幅提高醫師診療效率 同樣的AI數據分析技術，甚至能應用在醫療領域，木刻思在日前AI HUB大會中，展示自家研發的3D標記系統（包含Auto-Learning與Pre-Labeling），這套3D標記系統透過AI影像辨識技術，能協助醫生判斷病患肺部結節狀況，當醫師完成診斷與標記，AI模型會自動根據標記進行學習，提供醫師未來標記時建議參考，若能即早發現就能立刻治療，大幅解決過去3D影像標記困難、導致標記資料不易取得的痛點。 木刻思希望透過各種資料分析技術，解決各種個人化服務的需求問題，也呼籲大家要跳脫憑空想像，親自與各種資料互動，挖掘出問題後面的解答。 在過去兩年中，木刻思團隊核心成員們，積極在各電商與媒體平台，協助與指導一般使用者建立正確觀念，透過導入相關技術與服務，解決各種個人化服務的需求問題，以提升商品與客戶媒合的機率，木刻思也呼籲大家要跳脫憑空想像，動手去感覺資料、與資料互動，挖掘問題後面的解答，同時感受解答後面的問題。畢竟網路世代瞬息萬變，每一波浪潮的崛起，都伴隨著不同使用者需求與心聲，木刻思希望透過各種資料分析技術，幫助大家快速而有效率解決問題。

在醫療影像AI產業中，有愈來愈多新創公司投入，而近期最受矚目的，肯定是在去年國際醫療影像年會MICCAI中，以數位病理AI擊敗史丹佛大學團隊的雲象科技，希望運用人工智慧實現精準醫療，同時減輕醫師繁瑣的工作。 提供數位病理解決方案 滿足人工智慧應用需求 雲象科技由葉肇元醫師領軍，雖然成軍才短短幾年，但團隊成員囊括醫療與科技，同時具備高度跨領域整合能力，擅長醫學研究、資料科學、軟體開發、系統工程、醫學知識與資訊科技，致力於提供病理數位轉型與人工智慧輔助診斷之解決方案。看準數位病理在全玻片影像技術發展下，已逐漸成為醫療影像數位化的里程碑，雲象科技提出數位病理系統（aetherSlide）解決方案，除了研發數位玻片管理與閱片系統，同時也整合影像標註、深度神經網路推論與訓練功能，希望能滿足人工智慧模組應用與開發需求。 雲象科技雖然成軍才短短幾年，近期在醫療影像AI產業受到矚目，日前共同創辦人暨執行長- 葉肇元 醫師更獲得台灣百大MVP經理人。（照片來源：雲象科技aetherAI臉書專頁） 數位病理系統最大特色，為提供自訂數位玻片狀態列，可依照優先、緊急hellip等案件排序，不僅一目瞭然且輕鬆達成時間管理。同時介面設計也很直覺，提供熱鍵組合、一鍵玻片彙整，以及比例尺、放大鏡、無段式旋轉hellip等實用工具，這些都能提高諮詢或討論效率。而在人工智慧服務方面，提供癌症辨識與定量、免疫染色定量、血球分類計數hellip等多元應用，透過人工智慧與醫師協作，減低重複性工作的負擔。另外也支援豐富的訓練標註功能，提供多種圈選方式、多類別標註與自由手繪，標註結果可無縫接軌深度學習訓練使用，並以結構化格式輸出，於日常流程中產出人工智慧訓練用資料。 雲象科技去年開發AI醫療影像開發平台（aetherAI），該套系統最大特點為診斷自動化，能提供端到端數位病理人工智慧開發流程。（照片來源：雲象科技aetherAI臉書專頁） 值得一提的是，數位病理系統支援強大的管理功能，特別能依醫院科室工作分派流程進行整合，甚至能與醫院既有資訊系統整合，節省人力分派資源，透過數位化操作提高行政效率。在檔案格式部份，也配合多廠牌玻片掃瞄機類型，支援svs、ndpi、scn、mrxs、bif、tifhellip等全玻片影像格式；另外為了降低醫療院所長期儲存空間的負擔，雲象科技採用的基礎架構支援強大的擴充性，能依據使用者需求，提供水平或垂直擴充，同時支援本地端與資料中心，作為長期儲存的擴充方案。 雲象科技的數位病理系統擁有強大的管理功能，在檔案格式部份，也支援多廠牌玻片掃瞄機類型，數位化操作能提高工作效率。 aetherAI數位病理人工智慧應用 減輕醫師負擔提高生產力與一致性 在日前AI HUB大會中，雲象科技展示去年推出的AI醫療影像開發平台（aetherAI），該套系統最大特點為診斷自動化，讓醫院各科能將各式DICOM檔與醫療知識匯入，具備人工智慧模型的高擴充性，提供端到端數位病理人工智慧開發流程，目前提供的數位病理人工智慧模組，包括骨髓抹片自動分類計數、鼻咽癌辨識應用以及腎絲球偵測應用hellip等近10種不同類型資料集。那麼，對於醫生哪些實質幫助簡單來講，只要事先用AI掃過，就能確認是否有癌症，不用像過去要在骨髓檢體裡數半天，如此也能大幅縮短醫師重複性的工作，更有效率完成複雜度高的診斷。目前aetherAI已能達到與病理科醫師同樣肉眼辨識的水準，以鼻咽癌為例，辨識率高達97。 雲象科技AI醫療影像開發平台（aetherAI）能大幅縮短醫師重複性工作，更有效率完成複雜度高的診斷。 雲象科技現階段合作伙伴與客戶以大型醫學中心為主，國外則以美國匹茲堡大學醫學中心為首，國內部份包括台大醫院、台北榮民總醫院、長庚醫院、國泰綜合醫院、三軍總醫院、中山附醫、北醫附醫hellip等大型醫療機構，希望運用人工智慧實現精準醫療，讓深度學習落實臨床，減輕醫師負擔，提升醫療品質的一致性。 雲象科技官網

對有小朋友的家長來說，若要與學校老師討論事情，透過即時通訊軟體LINE是不錯方式，雖然LINE群組很方便，但如果人多嘴雜，可能會讓原本很簡單的溝通變得沒效率hellip 由校園智能販賣機服務出發，解決親師溝通痛點 為了讓家長與學校之間更易於溝通，切斯特國際股份有限公司與中華麟股份有限公司合作，推出SchoolBot服務。事實上，去年切斯特在臺北市幸安國小推動iMvending智能販賣機服務時，實地與學校接觸觀察到，親師溝通存在著許多痛點，而這也成為投入開發SchoolBot一大契機。SchoolBot以時下最受歡迎的即時通訊軟體LINE為主體，就字義上來看，SchoolBot解釋成學校的機器人，不過切斯特把它定位為學校專屬的數位助理，雖然市面上已有類似服務，不過SchoolBot最大特點為導入LINE Bot與AI自動回應技術，且採用全台首創1對1的溝通方式，不用擔心傳統LINE群組人多嘴雜的窘境。 SchoolBot導入LINE Bot與AI自動回應技術，加上採用全台首創1對1溝通方式，不用擔心傳統LINE群組人多嘴雜的窘境。 自動分類讓使用方便，且隱私有保障 拜導入AI智慧技術所賜，SchoolBot的應用方式比預期中多，過程有親切的AI機器人隨時提示，無論是想幫孩子請假、傳送訊息給指定老師，皆提供流暢直覺的操作體驗，彷彿就像與真人聊天。此外，訊息功能特別強調分類，學校方可依年級、班級、老師hellip等識別方式，傳送訊息給對應的對象。至於家長部份，除了提供基本查詢，SchoolBot還支援身分證分類，當家長第一次加入輸入孩子的學號，系統會自動分類至孩子所屬班級，家長不需再辛苦手動選擇，就能保障班級或孩子的訊息不被外人知道，確保隱私安全達到滴水不漏。 無論是想幫孩子請假、或傳送訊息給指定老師，SchoolBot提供流暢直覺的操作體驗，彷彿就像與真人聊天。nbsp 其他應用部份，SchoolBot也因應老師與家長最常面臨的討論情境，內建實用的線上問卷服務，藉由系統紀錄與分析，能有效率節省老師工作流程與工時，透過線上化問卷，也符合當今無紙化環保潮流。值得一提的是，SchoolBot系統還會自動升「級」，這裡指的不是軟體會更新，而是系統會自動以計算學年，讓孩子於新學年開始時自動向上升一級，解決現行同質服務需自行手動更改的麻煩。 目前切斯特已與幸安國小合作，未來也希望推廣到各種群聚式情境，打造更便利的溝通平台。 SchoolBot除了應用在校園，其他像是安親班、補習班、家長會hellip等情境也很適合，目前切斯特已與臺北市幸安國小合作，預計將持續推廣到其他地方，希望能為各種群聚式情境打造更便利的溝通橋樑。

AI的資訊科技可以運用在非常不同的產業領域 無人工廠、產線自動化、機器人手臂等。為了加速生產線達至規模經濟效益，同時降低成本，各大生產線在降低誤差提高良率的數據上，期待從各個方面不斷的進行優化。 而在生產線中的品質管理檢測是主要影響商品品質的最重要一環。台灣巨鷗科技股份有限公司進行的研究與發展不管是在解決台灣資源的管理與城鄉發展議題上結合多元專業與創新的跨領域整合上表現突出。 在巨鷗在GEO IOT的計劃中，實施兩個部分的科技跨領域計劃： 第一部分 在AOI技術領域積極投入大數據、人工智慧與資料科學的技術研發。並且在生產線上的品質管理開發使用高速高精度光學影像檢測系統這門技術使用具有高對焦與感測的機器視覺，利用感測器取得產品的表面影像，並自動化判斷產品是否處於品質合格標準區間。 這種非接觸性的檢測儀器除了加速了檢測流程、檢測出產品缺陷，同時自動判別瑕疵品，也適用於生產線中半成品的檢測。在台灣生產為主要產品的企業，或是注重品質的生產線上都需要此這個以光學結合影響處理的系統。 第二部分 血液檢測、人流辨識 危險區域進出管制（施工場所）、IVS、AIR車輛控制 生物辨識技術利用生物體middot的特徵進行辨識，除了虹膜辨識、視網膜辨識、體形辨識辨識之外，同時可以檢測特定空間內的人流情況，及時掌握更多人流訊息。除了處理人流辨識之外，巨鷗科技也利用辨識技術在危險區域如工地、生產線等進行場地的管制與檢測。例如，在空間檢測技術上，要是工地員工忘記佩戴安全帽或安全服。在進入工地前透過檢測儀器就會告知，以減少人為疏忽說造成的危險。 致力於品牌的創新以及跨界的整合，相信透過數位科技與多元領域的整合將會將帶動台灣永續發展與創新的發展。

隨著人口逐漸老化，居家照護成為人人面臨的課題，在醫護比過低情況下，無論是醫院內或外延照護機構，醫護都面臨人力不足的挑戰，艾歐資訊提出「AU照護辨識服務系統」，希望透過AI人工智慧、搭配3D成像感測技術提升醫療完善率。 艾歐資訊提出「AI照護辨識服務系統」，採用非接觸式3D成像感測技術，能即時偵測病患離床動態與生理數據，將能大幅提升醫療完善率。nbsp 「AI照護辨識服務系統」導入飛時測距（ToF）與雷達毫米波（mmWave Radar）感測技術，搭配點雲與mmWave深度學習分析AI演算法，能大幅強化電腦視覺與圖像處理辨識能力。nbsp 保護個人隱私 精準掌握病患入院狀態 艾歐資訊日前在AI HUB大會展示「AI照護辨識服務系統」，藉由飛時測距（ToF）、雷達毫米波（mmWave Radar）hellip等感測技術，搭配點雲與mmWave深度學習分析的AI演算法，能大幅強化電腦視覺與圖像處理辨識力；且最特別的是，相較於傳統攝像器容易產生個人隱私疑慮，「AI照護辨識服務系統」搭配非接觸式的3D成像感測技術，能針對離床追蹤與生理數據偵測與巡視，並即時對使用者通報。「AI照護辨識服務系統」同時具備長距離、多目標、高準度、連續性與持續性hellip等多項優勢，且能在保護個人隱私的條件下，精準掌握病患入院時各種狀態。 透過3D成像感測技術，當偵測到畫面中像是跌倒、顫抖hellip等可能引發危險的異常動作，能在3秒內即時反映給專人或醫護站，降低病患猝死機率。nbsp 「AI照護辨識服務系統」同時也能量測心跳、呼吸hellip等生理數據，並透過AI演算法推斷猝死機率。nbsp 3D成像感測技術 即時反映病人緊急狀況 那麼實際運作起來如何呢假使病患離床後，在無人看護下不小心跌倒，過去只能在原地被動待援，但若是採用「AU照護辨識服務系統」，透過3D成像感測技術，當偵測到畫面中諸如跌倒、顫抖hellip等可能引發危險的異常動作，能在3秒內即時反映該事件給專人或醫護站，如此能降低病患猝死機率20；同時能量測心跳、呼吸hellip等生理數據，並透過AI演算法推斷是否有猝死可能，能降低40以上的死亡比例。不僅如此，該套系統還能同時判斷多位病患、嬰兒與長者，提升及時照護效率20以上，如此能減低醫護人員沉重的負擔。 透過智慧監測介面，能清楚顯示大樓病房或樓梯間即時狀況，以淺顯易懂的圖示幫助醫護人員立刻掌握狀況。nbsp 當今全球皆面臨因高齡化與慢性病所衍生醫護照顧成本居高不下的困境，「AU照護辨識服務系統」能有效解決醫護不足的痛點，若以衛福部去年公布的醫療院所與照護機構病床數來看，假使「AU照護辨識服務系統」列為標配，光是台灣的醫療照護機構市場規模就高達150億元。目前艾歐資訊也積極與政府、各大專院校、非營利組織合作，希望能為醫療照護盡一份心力。

對許多球團專業訓練員來說，過去若想紀錄選手訓練狀況，都只能以土法煉鋼的人力紀錄，不過若在球具上裝感應器，搭配對應的AI人工智慧設備，就能以數據的方式輕鬆紀錄選手訓練狀況。 海量數位工程發表napa智能羽球拍，將原本抽象的運動行為數字化，有助於運動員訓練找到正確方向。nbsp 海量數位工程簡介 成立於2000年的海量數位工程，旗下以ERP、工業40、財務大數據hellip等資料分析採勘為主要研發項目，能應用在化工、運動器材、汽車零組件hellip等製造業、各種零售業與流通行業，提供系統開發、客製、安裝與整合等服務，協助企業改善營運效能。海量數位工程特別擅長雲端大數據領域，運用上市櫃的財務開放資料庫，可分析設計多達92項與財務有關的評價基準，提供企業作為改善經營體質的檢驗標準；另外，因應工業40智能製造趨勢需求，海量數位工程也持續發展全新智慧化技術，希望強化生產效能同時，也能達到降低成本與污染的目標。 napa智能羽球握把鑲嵌高性能感測器，會自動把收集來的數據，透過AI人工智慧演算把分析過的資料傳到APP上。nbsp 海量數位工程於 AI HUB 大會展示 napa智能羽球拍 日前海量數位工程在AI HUB大會亮相研發多年的napa智能羽球拍，將原本抽象、難以量化的運動行為數字化，能應用在各式各樣運動競技場合，不僅有助於教練團訓練，更能夠幫助運動員訓練上找到正確方向；至於休閒娛樂部份，napa智能羽球拍還能打傳統球場打造成智能球場，搭配球場兩側的即時訊息看板，對打時除了顯示比分，還能讓選手即時掌握各種揮拍數據，大幅增加打球的趣味與互動性。擁有資料分析採勘多年經驗，讓人好奇海量數位工程為何跨足運動領域其實背後有一段故事，海量數位工程長期為知名運動品牌維爾勝（WILSON）代工，加上自家生產的Napa羽球拍產品擁有好口碑，對於羽球相關用品研發有相當熟悉度，因此希望從最基本的球拍實體產品為出發點，把多年AI研發經驗導入球拍裡，才有了napa智能羽球拍計劃。 球拍上的感應器會紀錄包括球速、姿勢、消耗、姿勢、擊球力道hellip等所有揮拍動作，且透過APP還可查3D揮拍軌跡。nbsp 不過napa智能羽球拍要怎麼玩呢它的原理是這樣，透過鑲嵌在球拍握把的感測器，感測器會自動收集數據，透過AI人工智慧演算把資料連接雲端大數據，當與智慧型手機連上，就能透過APP查看各種運動紀錄，球拍上的感應器會紀錄使用者每一次揮拍速度、球速、姿勢、消耗、姿勢、擊球力道與3D揮拍軌跡；若搭配戴在同一隻手上的智能手環，還能同時偵測心跳與血壓，接著再透過各種大數據應用，提供使用者專屬的科學化運動建議。舉例來說，有些人揮拍動作太大，雖然力道夠但方向不對，或揮拍時過度施力，但當擊球時反而沒力，這些訓練過程容易碰到的矯正問題，都能透過napa智能羽球系統有效改善。 除了napa智能羽球拍，其實napa智能系統也能應用在棒球，把感應器裝在球棒握把，揮棒瞬間就能紀錄運動軌跡。nbsp 智慧運動應用場景 napa智能羽球主要TA為球場（選手）與教練（訓練員），當然對於想進行自主訓練的一般人也適合。除了羽球場，其實napa智能系統也能應用在其他球類，例如棒球原理就大同小異，同樣把感應器隱藏在球棒握把，揮棒瞬間就能紀錄軌跡，讓打者能更精確掌握擊球位置與發力點；或應用其他更專業的訓練，舉重選手許淑淨拿下兩屆奧運金牌，讓舉重逐漸受到國人重視，但傳統大多以口頭方式訓練，例如告知選手向前或往後施多少力，但這樣的形容實在太抽象，如果能把napa智能系統結合到舉重，例如在矽膠手套裡裝微型感測器，透過APP數據就能清楚掌握直上直下的動作軌跡，配合系統數據化讓調整動作更加精確。 海量數位工程積極與各大羽球場合作，希望透過napa智能羽球拍，把傳統球場升級成智能球場。 海量數位工程日前已與各大羽球場展開合作，希望搭配napa智能羽球拍，把傳統球場升級成智能球場，也希望持續透過運動社群、運動電競化、體驗式行銷hellip等方式推廣，透過更多元的應用顛覆現行運動領域

AI 臉部辨識成為近幾年超夯議題，也如雨後春筍在各領域廣泛應用，訊連科技 FaceMe 臉部辨識引擎，採用深度神經網路學習演算法，不光性別和年齡、就連情緒也能完整偵測 訊連科技日前在 AI HUB 大會展示 FaceMe 臉部辨識引擎，最大特點為採以深度類神經網路學習演算法打造，可針對人臉精確定位多達 106 個特徵點。nbsp 訊連科技於 AI HUB 大會展示 FaceMe 臉部辨識引擎 訊連科技長年對於研發人工智慧臉部識別與面部屬性技術不遺餘力，日前在 AI HUB 大會秀出 FaceMe 臉部辨識引擎。FaceMe 最大特點為，採深度類神經網路學習演算法打造，可針對人臉精確定位多達106個特徵點，方便開發者建構動態 3D臉部模型，擁有高達995正確辨識率、低於104的認錯率，搭配軟體開發套件SDK，讓系統整合商與解決方案開發商依據需求，將高精確度的臉部辨識技術整合至各式產品與服務中。 FaceMe 臉部辨識引擎擁有 995 正確辨識率。nbsp FaceMe 臉部辨識引擎有多厲害不光基本的性別與年齡，就連很抽象的情緒也能測出來。日前訊連科技在 AI HUB 大會展示FaceMe 臉部辨識技術，畫面中可見到在人來人往的展場裡，FaceMe 人臉辨識速度相當快，當人進入攝影機範圍內，幾乎能在第一時間擷取分析年齡、性別、膚色、頭部動作hellip等臉部屬性，甚至能從面部細微變化，計算出驚訝、快樂、生氣、難過hellip等情緒指數。 FaceMe 臉部辨識引擎可偵測面部細微變化，計算出驚訝、快樂、生氣、難過hellip等情緒指數。 FaceMe 臉部辨識技術應用場景 那麼 FaceMe 臉部辨識技術能如何應用試著想像警方追補犯人的情境，如果將追查範圍鎖定在某車站大廳，便可使用 FaceMe 臉部辨識引擎偵測車站每一張人臉，再根據臉部偵測結果，快速與人臉資料庫進行特徵與身分比對，同時觀察情緒指數起伏變化，推敲出可能的犯人。 FaceMe 臉部辨識引擎提供多種人臉防偽機制，可針對主流行動裝置內建攝影鏡頭，防止利用照片或臉部動態影片破解門禁系統的情況。nbsp 值得一提的是，FaceMe AI 臉部辨識引擎與iOS、Linux、Windows、Androidhellip等主流平台皆相容，從功能齊全的工作站、到小型的低功耗設備皆適用，兼具高精準與即時性優勢，舉凡智慧零售、智慧金融、智慧安控、公共安全、智慧家庭hellip等情境皆能勝任，包山包海的 AIoT應用令人期待。