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下面附上一則新聞讓大家了解時事
北韓一周二射短程飛彈 抗議貨輪遭美扣留
一周內北韓二度試射飛彈，發射兩枚短程飛彈，飛得比上次更遠，而且發射地點就在存放洲際彈道飛彈的基地，挑釁意味升級。這是回應美國對北韓的強力施壓，前一天美國頭一次以違反制裁為由，扣押北韓煤炭船，接著在聯合國上，控訴北韓違反人權，外交孤立平壤當局。美國總統川普表示，對北韓的試射感到不開心，不認為北韓準備好要談；外交上僵局，恐怕將使朝鮮半島情勢繼續升溫。
六天內，北韓二度試射飛彈，北韓央視公開一系列照片，顯示最高領導人金正恩，笑得比上一次更開懷，毫不遮掩，可能已經違反聯合國制裁禁令。
北韓央視：「我國最高領導人金正恩同志，5月9號視察朝鮮人民軍西部前線部隊，指導火力打擊訓練。」
據南韓媒體報導，9號下午，北韓從龜城向東發射兩枚短程彈道飛彈，第一枚飛行420公里，20分鐘後再射第二彈，最後掉落在日本海；而日本也緊急收集各種情報後認定，北韓違反安理會決議。
南韓防衛相 岩屋 毅：「(北韓)發射彈道導彈，已經明顯違反安理會決議，我方深表遺憾。」
剛剛上任滿兩年的南韓總統文在寅，也一改過去與北韓為善的態度，直言北韓如果持續試射，將讓國與國之間的對話陷入困境。
南韓總統 文在寅：「安理會決議禁止朝鮮發展彈道飛彈，即使是短程飛彈，但只要是彈道飛彈，都有可能違反安理會決議。」
從地理位置判斷，發射地點靠近「新五里飛彈基地」，是北韓20個飛彈基地中，相對隱密的一座；據南韓媒體報導，裏頭存放有洲際彈道飛彈火星12型。從這個充滿威嚇感的地點發射，再加上發射距離也比上一次更遠，北韓顯然不斷在測試美國底線，也絕不會就此打住。
前北韓駐英大使 太永浩：「北韓雖然向川普保證，不會進行核實驗或是試射長程飛彈，但沒保證不試射中短程(飛彈)。北韓政權不會靜靜地等美國改變態度，為了能夠繼續協商，發送強力訊息。」
當中美貿易談判正在華府如火如荼展開之際，北韓再次軍事挑釁，美國總統川普質疑，北韓並沒有做好要談的準備。
美國總統 川普：「沒有人為此感到高興，我們正審慎看待此事，再看看再看看，我知道他們(流行最新出版北韓)想談，他們有說想談，但我不覺得他們準備好了。」
在北韓試射前一天，美國就放話將對北韓進行最大施壓，9號第一次以違反制裁為由，扣留一艘向其他國家非法出口煤炭的北韓貨輪；美國司法部門宣稱，北韓透過煤炭所得，進行彈道飛彈發展計劃，美國將持續防堵。
美國代理國防部長 夏納翰：「我們沒有改變我們的行動或態度，我們將隨時準備好，以應對外交失敗。」
在聯合國人權理事會當中，美國也聯手英法，讓北韓在外交上更孤立，美國代表控訴北韓，囚禁政治犯至少8到12萬人，還疑似強制兒童勞動、迫害女性人權。
美國聯合國代表 卡塞爾：「我們建議北韓，首先立即拆除所有政治勞改營，釋放所有政治犯，對被任意拘留的人提供保護，保證正當程序和公平審判。」
北韓駐聯合國大使 韓泰松：「各種對北韓實施制裁的形式，阻礙北韓保護和促進人權的努力，嚴重妨礙人民享受人權。」
比起人權問題，南韓方面認為北韓糧食問題更急迫，需要國際介入。然而當美國國務院派對北韓政策特別代表到南韓，準備談相關議題，卻碰上武器試射，看來在北韓獨裁者充滿侵略性的外交手段下，國民恐怕只能繼續餓肚子。
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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