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下面附上一則新聞讓大家了解時事
老婦植牙種歪慘弄壞健康好牙 牙醫判賠31萬 | 法律前線 | 社會 | 聯合新聞網
高雄78歲李姓老婦3年前接受診所植牙手術，花1省錢達人好康活動5萬元要植3顆牙，不料牙齦卻發炎紅腫，李婦改向大醫院求助才查出有顆人工牙根「種歪」，造成另顆犬齒的牙髓壞死、牙根斷裂，老婦只能再花錢拔除，也使她怒向涂姓牙醫求償，高雄地院審理後，認定放入植體時歪斜確實有過失，判涂應賠31萬多元，仍可上訴。李姓老婦主張，2016年4月間她去預訂特價優惠牙科診所就診，涂醫師評估後建議她接受植牙，3顆共15萬元，她答應並先付5萬訂金，但植入「植體（人工牙根）」時就感覺首選搶購疼痛，涂表示是正常現象；相隔7月再做牙模，涂告知有顆植牙失敗、先做另兩顆，沒想到又發生金屬釘牙樁打歪，讓她無法咬合，牙齦劇痛。. } }); } 李婦在同年12月便至國軍高雄總醫院求助，才知道是植體種歪碰觸到另顆好的牙齒，診斷出「植體異位造成左上顎犬齒牙髓壞死與牙根斷裂、另一鄰接植體周圍齒槽骨缺損」，她於是接受複雜的拔牙、齒槽脊補骨手術。李婦認為涂醫師有醫療過失，應返還原本植牙的訂金，並賠手術費、精神慰撫金等58萬元。涂醫師辯稱，無法判斷植體、牙樁是否有碰觸到鄰接的自然牙，且已退還其中1顆植牙失敗的5萬元，李婦還是要付剩下的10萬元。法官依函詢國軍高雄總醫院，接到函覆指李婦的上顎犬齒牙根斷裂，且植體尾端位於斷裂處，能認定涂醫師放入植暢銷排行 網友超推體時疏未注意，沒打入正確位置，造成歪斜；造成李婦須接受複雜手術，認定醫師有過失。法官認為，涂醫師除退還原本植牙訂金，也該負擔李婦去大醫院手術費、住院看護費、拔除健康牙齒的植牙費、精神慰撫金，共31萬7664元。高雄78歲李姓老婦接受植牙卻疑遭「種歪」，造成去大醫院接受複雜拔除及補骨手術，向診所牙科醫生求償，高雄地院判賠31萬多元，可上訴。示意圖／Ingimage 分享 facebook
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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