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2015年11月3日 · 信義居家 2015-11-03. Share. 感冒要打針，漏水也可以打針！ 「灌注止漏」又叫做「高壓灌注」，也就是俗稱「打針」的這種工法。 運用高壓灌注機具搭配止水針，利用壓力將止漏材注入裂縫，達到止漏的效果，主要施工範圍在屋內。 一般而言，這種工法主要使用在下列三種情況： 住宅窗框滲漏水. 牆面裂縫滲漏水. 施工造成的局部裂縫滲漏水. 在這三種情況，利用「打針」工法，都可以獲得很好的止漏效果。 同時，打針不是萬能，要對症下藥，不是只要有漏水就跟師父說要打針，下述情況就不適合使用這種工法。 有線路或管線的區域出現滲漏水。 如果注入止漏材會容易影響線路的運行。 這次分享的是高樓層景觀窗施工案例。
2015年7月29日 · 解決辦法： 更新板材即可解決此一問題，通常連工帶漆 (含油漆)，每坪施工費用約為4,500元 (附南亞防火矽酸鈣板證明)。 假性漏水簡易檢測流程為：測漏利用水泥漆塗刷在壁癌滲水區域。 若7日內水泥漆並無分解現象，即可確定水泥內部已未含水份，如天花板或木板還是有水珠就可能是假性漏水，請裝修師傅來更換板材。 經過上述的檢視你就可以更瞭解氧化鎂板材，大家一起成為抓漏逹人！ 延伸閱讀： 「外語差無所謂」，米其林大師的成功哲學. 小蘇打好好用，怎麼用、何時用，你真的都知道嗎？ 第一次裝潢就上手：6個小撇步讓你不再白花錢. （圖文： 信義居家 授權；首圖來源： Aaron Escobar ，CC Licensed；禁止轉載。 住好室.
2015年8月3日 · 信義居家 2015-08-03. Share. 想自己修漏，又不知道該從何著手？ 自行檢測及修漏小撇步，讓你知道什麼情況下適合找專業師傅修漏。 ♦確定是否「規律性漏水」 將漏水區域畫上記號及紀錄日期：確認漏水是否與天候或本身結構漏水有關。 通常因天候出現的漏水，多數與結構受損有關，結構造成的漏水皆為「非規律漏水」（例如牆面破損造城的漏水、天花板漏水等等）。 非規律漏水自行修漏注意事項：一般需準備刷具、防水漆、簡單的填縫材料、泥料或是梯子等等，自行修繕前必須先充份瞭解漏水是哪部分結構有問題，才能依照安全施工程序及施工方式，避免造成不必要的意外傷害。 一般非規律漏水，仍建議找專業修漏師傅處理為宜，一方面不會造成居家結構受損，一方面也保護自身安全。 ♦規律性漏水.
2016年3月4日 · 目前台灣多數業者說的「光纖到府」其實都是把光纖拉到社區外或大樓外的節點（Fiber. Node），例如配電箱，然後再以「雙絞線」（如中華電信）或「同軸電纜」（多數有線電視業者）牽進住戶家中，也就是說，全台有 80%-90% 的光纖到府其實都只是到府外，宛如 ...
- 機器視覺檢測有效取代人眼，全靠「深度學習」
- 純 Aoi 系統將快速消失，結合 Ai 成轉型關鍵
- 產品漏檢率趨近於零，誤判率極低
深度學習屬於機器學習的領域，其演算方式是透過不斷重複判別物件獲得龐大數據，再經過大量的運算讓精準度不斷接近完美，台達指出，目前深度學習已經被大量應用於各種領域，製造業的視覺檢測則是其中重點應用。 產品檢測是製造業品質管理的一環，過去皆由現場作業員親力親為，然而人眼有其極限，檢測速度與正確率會隨著作業時間拉長降低，再加上產線速度越來越快、產品體積逐漸輕薄短小，後期機器視覺開始取代人眼，成為產線檢測主流。 在產線中，視覺檢測有四大主要功能，包括量測、辨識、定位、檢查等，而檢測是所有功能中最困難的部分，由於現場人員對瑕疵的認知不同，因此即便是已然自動化的機器視覺，仍會存在因系統設定或現場品管人員不同，導致出貨產品品質無法一致性的問題，要解決此一問題，台達指出深度學習將會是最佳方式。
將深度學習導入至產線檢測，對製造業與系統供應商兩端來說，都可提升工作效率。在使用者端，視覺檢測系統可以省下大量人眼檢核的成本，機器視覺軟硬體架構的準確率與判斷速度，已遠遠超過人眼，而且設定完成後，即可長時間不間斷且以一致標準的工作，將可為製造業者省下大量的人力成本。 此外過去的機器視覺系統，每一次上線都必須不斷調整設定，在智慧製造概念中，產線必須可快速回應訂單，彈性調整生產內容，現行機器視覺檢測的繁複設定將難以滿足彈性化生產需求，深度學習架構只要事先透過訓練，即可快速上線使用，且還能自主學習，系統可以自動找出最佳的 OK/NG 參數，不必再由人員調整，在此狀態下，各機台的瑕疵檢測標準將可一致性，不會因品牌、使用時間的不同產生差別。 至於系統整合商，運用人工智慧也將強化市場競爭力。人工智慧在視...
台達針對視覺檢測所推出的 DAVS 即是以人工智慧為核心的運送系統，此系統可以結合既有的 AOI 系統，讓既有設備可延長使用年限，以此保障製造業者過去的投資，而人工智慧與 AOI 整合的模式，也提升了產品的檢出率。 以 SMT 用電感（用於手機/小型化 PCB）為例，除非是嚴重裂紋，否則傳統的 AOI 系統常無法判斷影像中的線條是原有紋路或裂痕，且 AOI 對其中度裂紋的檢出率小於 50％，輕微裂紋檢出率更是在 5％ 以下，加裝 DAVS 之後，檢出率大幅提升，不但漏檢率為零，誤判率更低於 0.3％。 台達指出，工業 4.0 強調產線彈性化與快速自主學習，DAVS 透過人工智慧與 AOI 的結合，以深度學習解決了現在 AOI 系統難以檢測的產品瑕疵，同時讓漏檢率趨近於零，達到超高檢出率需求，...
2019年10月23日 · 就是公平. 但因為目前政府並沒有對任何緊急危難收費，所以我主張，只要不是濫用，「任何真正緊急危難救助不應收費。. 」當哪一天，政府改變了態度，開始對其他緊急危難收費時，我就會開始考慮同意山難搜救收費。. 一般主張山難搜救收費，通常是以下幾 ...
2022年11月14日 · 近幾年製造業掀起智慧化浪潮，預知保養是製造業者優先選擇導入的智慧功能之一。洪山海經理點出主因在於這項技術帶來的成效非常顯著，「對大型製造業者來說，只要能夠預防一兩次無預警停機，投入的成本就可以回收。」製造現場出現故障停機，有 20% 來自機台老舊，另外 80% 則是隨機發生。
