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下面附上一則新聞讓大家了解時事


不滿梅伊「新脫歐協議」 下議院領袖求去
英國首相梅伊的新脫歐協議到處不討好,保守黨或工黨都不買帳,脫歐派也不滿她讓二次脫歐公投有機會死灰復燃,下議院領袖李德森今天求去,表示「無法信任政府能成功脫歐」。

梅伊(Theresa May)4月好不容易向歐盟爭取到把脫歐日期彈性延後至10月31日,經過1個多月協商,於昨天公布「新脫歐協議」。

為了爭取支持,一直以來反對舉行二次脫歐公投的梅伊甚至鬆口,願意讓脫歐公投有起死回生的機會,只要議員支持脫歐協議法案,將可就是否舉行第二次脫歐公投進行表決。

然而,各界都反對梅伊的折衷方案,保守黨內更傳出不想等到6最近流行產品網路人氣產品top10月初脫歐協議表決,現在就要梅伊下台。梅伊則是持續訴求,要求國會議員把握「最後機會」,實現脫歐。

梅伊的新脫歐協議讓黨內同志大為反彈,保守黨的下議院領袖李德森(Andrea Leadsom)今天晚間宣布請辭。李德森除了不信任新版脫歐協議外,也認為二次脫歐公投將會導致嚴重分裂,不支持政府做出妥協,把公投選項又搬回檯面上。

英國廣播公司(BBC)報導,除了李德森求去外,數名內閣成員也認為,梅伊不應該繼續待在她的位置上。

2016年,前首相卡麥隆(David Cameron)辭職後,李德森曾是梅伊爭取首相位置的競爭對手,但她當時說,自己身為母親,比起沒有生子的梅伊更適合擔任首相,被認為發言不當而道歉。她後來退出競選,讓梅伊坐上大位。

身為下議院領袖,李德森的職責是管理國會黨團,並在國會宣布政府決策,原本應該由她來宣布梅伊的「脫歐協議法案」(Withdrawal Agreement Bill)何時要在國會表決。

李德森是梅伊擔任首相以來,第36位請辭求去的保守黨官員,其中21人請辭原因是為了脫歐。

對於李德森請辭,唐寧街表示,梅伊感謝李德森的付出,很遺憾她選擇辭職,但梅伊將繼續專注於執行民眾公投的脫歐決定。(中央社)


「人工智慧AI」已成全球顯學,高雄大學電機工程學系教授吳志宏運用其中的「深度學習」技術架構,自主開發具影像辨識功能的機器手臂,搭配高解析度攝影鏡頭,可聰明判斷篩選物體並進行夾取,突破傳統機器手臂定點限制。目前已成功辨識夾取多種蔬果作物、螺絲扣件、生產仿生膠帶等,預計未來將再導入聲控功能。高雄大學人工智慧研究中心執行長吳志宏主持「智慧計算與應用實驗室ICAL」,發表「智慧影像辨識機器手臂」,開發成員包括專案經理陳詣翰,碩士生温宗彬、陳文盛、王嘉均、賴正齡,以及專題生張育仁、劉信銘、陳子伃、賴愉婧、林佩萱、張涵茵、李宗翰、江昀融、郭九億、吳御熊。.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;} } 在生活應用方面,智慧影像辨識機器手臂已學會辨識蘋果、花生、蒜頭、栗子,即便混雜排列仍可一一夾取分類,難不倒它。想像未來,這樣的機器手臂可以自行去果園採下成熟的果子,或是在開刀房裡將刀檯的器械遞給醫師,或推廣至一般民眾生活如居家照護輔助。吳志宏表示,傳統型機械手臂的控制程式多半是寫死的,有固定套路且需依序執行,臨時改變標的物、料件數量或位置,就可能導致停擺當機。高雄大學研發的「智慧影像辨識機器手臂」,展現軟硬體整合成果,手臂導入AI訓練後,可以看見、辨識以及自動執行夾取分類,只要標的物在它視線所及、運作範圍內,不須刻意定位皆可正確完成。吳志宏說,讓機器手臂聰明靈活的關鍵,是搭載高解析度攝影鏡頭,並且透過Deep Learning技術架構自主開發專屬影像辨識技術,包括建立物體「標準影像資料庫」與「通用計算模型」,教導手臂認識及夾取物體。步驟為先對檢測物體拍攝多張標準圖片、形成標準影像資料庫,接著從中萃出特徵佐以多種像素計算法,其中最高者做為通用計算模型,一連串過程稱之為訓練,可大幅縮短辨識時間,同時偵測出物體擺放角度、深度、位置,進而控制手臂做出夾取分類動作。配合高雄扣件產業需求,智慧機器手臂可百分之百正確分類出不同頭型、長短的螺絲螺帽,並可再進一步訓練檢測品質提高良率。吳志宏也與化材系教授鍾宜璋合作,將機器手臂導入鍾的仿生無膠膠帶製程,取代人工既省時又更精準。吳志宏表示,這項影像辨識技術還有更新學習、修正改善的能力,隨著辨識成功回饋資料改善資料庫,提升辨識準確度與穩定度,改善傳統必須重頭分析的缺點。尤其現在已導入聲控功能,使機器手臂更聰明、更人性化。高雄大學校長王學亮(中)表示,「智慧影像辨識機器手臂」可廣泛應用在工業與生活。記者徐如宜/攝影 分享 facebook 高雄大學人工智慧研究中心運用「深度學習」技術架構,開發具影像辨識功能的機器手臂,可聰明判斷篩選物體並進行夾取,突破傳統機器手臂定點限制。記者徐如宜/攝影 分享 facebook 高雄大學人工智慧研究中心成功開發具影像辨識功能的機器手臂。記者徐如宜/攝影 分享 facebook




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