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2017年10月3日 · 在中國選楊洋代言的YSL,卻在美國選中了這位頂級AI科學家〉。) 延伸閱讀 180 天寫出 180 個網站!美女藝術家用這招逼自己 6 個月速學 Coding 21 歲臉書「神童」投下科技界震撼彈:跳槽 Google 做 AI,打趴蘋果和亞馬遜有望?
2018年11月20日 · 剛升上鷺江國中一年級的男孩楊允承,疑似因個頭較嬌小、個性較女性化,被同學嘲笑「娘娘腔」,因而不敢去上學,最後甚至自殺身亡——難道在他生前,沒有一個人願意對他伸出援手嗎?
2024年5月10日 · 演講精華線上看. 當 AI 資安攻防上膛. 半導體產業如何破解駭客新手法? 從今年 1 月開始,重大資安事件接連不斷發生,尤其產值龐大的半導體供應鏈更容易成為駭客攻擊鎖定的對象。 當 AI 正在創造攻擊新維度,企業也必須不斷進化 AI 資安攻防技術,才能在迎戰駭客時,成功鞏固機敏資料寶庫。 「2024H1 資安實戰演練大會」齊聚 MIH 開放電動車聯盟、工研院、AWS、趨勢科技、TeamT5,以及近期獲得台積電頒發感謝狀的 DEVCORE 等各界資安專家,與您一同從「最新駭客攻擊案例」檢視半導體供應鏈韌性,掌握破解新型態加密勒索與量子攻擊之法,為半導體產業建構必備的強韌體質。 論壇議程. Session 1:掃描全球,啟動新型態資安戰情蒐. 走進 AI 時代資安軍備競賽,洞察攻擊新常態.
- 馬來西亞環保署長帶頭退回150個「洋垃圾」貨櫃
- 每年進口10萬5000噸不可回收垃圾,拒再當富裕國家垃圾場
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《洛杉磯時報》(LA Times)報導,繼2019年5月、馬來西亞將多達3000公噸的不可回收廢棄物退回富裕國家後;該國環保部近日再次宣布,農曆新年前夕、將150個裝載「洋垃圾」貨櫃,全數退回13原屬地,包含英、法、美、香港等國。 由環保部長楊美盈(Yeo Bee Yin)帶領下,大批工作人員20日前往北海(Butterworth, Penang)港口,確認這批150個貨櫃的狀況,其中43個返回法國、42個回到英國、17個返回美國、11個至加拿大、10個前往西班牙,其餘27個裝載廢棄物的貨櫃,則將分別被送回香港、中國、新加坡等地。
楊美盈更向現場媒體表示,這些貨櫃的通關和運輸費用,馬來西亞將不會負擔任何一分錢,所有開銷將由船公司和這些原屬國政府收取。 根據世界自然基金會(World Wide Fund for Nature)統計,全世界每年生產的垃圾量多達3億噸之多,其中多達85%都是塑膠製品,而且大部分皆無法回收再利用。 愈來愈多的塑膠垃圾,正一步步侵蝕我們的水源、森林和海洋,都讓環保團體感到不安,不斷呼籲各國政府,趕緊制定和限制對一次性塑膠用品的使用,才能更有效地保護地球。 楊美盈更指出,從2月開始、官方將開始一系列打擊非法進口廢棄物的行動,希望藉此加速查緝更多洋垃圾,「我們的態度非常明確,就是要將這些廢棄物送回那些製造者手上,並向全世界宣告:馬來西亞不是國際垃圾傾倒場!」
【ㄧ修尼私奔到月球】想成為 1972 年後首位飛往月球的女性嗎?日本富豪 3 條件徵「人生旅伴」一起征服宇宙 【中共扶植喇嘛魁儡計畫曝光】等現任達賴喇嘛過世後出手!中共綁架真靈童,再逼印度周邊國承認「冒牌貨」 【不能搶資源,我們只好用騙的】日本年輕人不願屈服「再努力也只能吃吐司邊」,把「詐騙老人」當抗爭工作 (本文經合作夥伴 上報 授權轉載,並同意 BuzzOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈拒絕再當富裕國傾倒場 馬來西亞勒令退回150個「洋垃圾」貨櫃〉。首圖來源:馬來西亞環保部。)
2017年3月15日 · 楊賓從西元前的大麻發展史,講到當代西方面對大麻的態度,以及各方文獻上都可查到的大麻藥效與體驗。對於大麻在各國法律內的界定,也有一番了解與分析。楊 賓跟朋友合作拍攝一部大麻紀錄片,去採訪各界專家學者對於大麻的態度,最近即將上映。
2022年12月30日 · 楊家瑋表示,以製鞋業來說,業者利用台達的解決方案快速取像、運算,只需要 6 秒就能引導產線上的自動化設備按照鞋模立體形狀精準噴膠,這樣的速度表現除了歸功於 ToF 的技術特點,DMV-T 的邊緣運算能力也起到很大的功用。 而對於電動車的鋰電池倉儲系統,楊家瑋指出,自動化倉儲系統的貨架位置與取放動作都有精準、完整設定,不過存放鋰電池的貨架常因電池過重而歪斜,導致在取貨時自動叉車的前叉不斷與貨架碰撞,此狀況會對系統的運作效率和硬體設備妥善率帶來影響,因此業者在叉車前端設置台達的 3D ToF 相機 DMV-T,藉此偵測貨架位置、自動調整前叉角度,就能讓取放物料動作更順暢。 「除了倉儲作業外, ToF 也可應用於物流場域的 AGV(無人自動搬運車)。
2021年1月18日 · 來自 MIT 的兩名博士生楊宇喆和 Zhi Xu,想到了一種新的解決方案,研究成果登上了 NeurIPS 2020 頂會。 一起來看看。 為解決長尾問題,現有的演算法. 事實上,此前為了解決“不均衡”資料集,研究者們已經嘗試過多種方法。 僅僅是主流演算法,就分為七種: 重複採樣 (re-sampling):分為對少樣本的過採樣、及多樣本的欠採樣,但這2種方法,都有欠缺的地方。 其中,過採樣容易發生少樣本過擬合,無法學習更魯棒、易泛化的特徵,在不平衡資料上表現較差;欠採樣會造成多樣本嚴重資訊損失,導致發生欠擬合。 資料合成 (synthetic samples):生成和少樣本相似的新資料。 以SMOTE方法為例,對於任意選取的少類樣本,它用K近鄰選取相似樣本,並通過對樣本線性插值得到新樣本。