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2020年9月17日 · 威士忌品牌 JOHNNIE WALKER 推出全新「SHERRY BOMB 雪莉炸彈」，此次新品上市除了將台灣列為首發國家，更在台北信義區9/4~10/25期間打造限時快閃店「SHERRY BOMB LAB 雪莉炸彈研究室」! 破解密碼進入研究室！ 限時5分鐘拆解「雪莉炸彈」 戴上特製的護目鏡找出密碼，進入隱藏的密門後，緊接著就要來拆解「雪莉炸彈」。 在限時的5分鐘內，必須照著耳機的指示，完成「觀色」、「聞香」、「品酩」，才能順利完成拆彈任務。 除了讓你品嚐威士忌的香氣和口感，還能動動腦袋，為品酒體驗增添樂趣。 戴上特製的護目鏡，找出進入研究室的密碼。 陳致加攝. 限時5分鐘，完成任務拆解雪莉炸彈。 陳致加攝. JONNIE WALKER分子化「雪莉炸彈」 聞一聞「分子化」的雪莉炸彈.
2016年5月23日 · 「用別種威士忌不行嗎？」有的人比較不喜歡威士忌的泥煤味，雪莉桶風味威士忌散發果乾與香草香氣，融合了香甜滑順的冬瓜茶後，便成就了杯夏日清爽調酒。 雪莉威士忌冬瓜茶酒既簡易又高CP，絕對是家裡Home Party、三五好友間聊天小酌的絕讚麻吉。
2019年1月24日 · 這支威士忌是2014年Dr. Bill Lumsden 依照台灣人的口感需求，量身打造的格蘭傑12年PX雪莉桶單一麥芽威士忌。以此為基底調出來的酒喝起來如何？只有進入《微醺大飯店》才會知道了。 探索神秘的微醺大飯店
2018年3月20日 · 海洋不可怕，人才是製造災難的始作俑者 ── 身為一個海島國家，我們真的懂如何跟海相處嗎？ 台灣有舊時代的熱情，又有日本人的細心——還好被中共孤立 30 年！ 港人吐心聲：來台灣旅行是很舒服的體驗. （本文經原作者 周永祐 授權轉載，並同意 BuzzOrange 編輯導讀與修訂標題，原文標題為〈 從「文青現象」來談「假裝文化」 〉。 粉專： 竟然事務所 。
- 使用 Unity 3D 遊戲引擎模擬機器人，並讓遊戲場景成為訓練環境
- 機器人透過與環境交互和回饋信號，學習正確的策略
- 使用 RBG 圖像映射與語義分割圖訓練垃圾歸類
- 大規模應用前，需要做哪些優化？
- 「撿垃圾」機器人的其他妙用
說幹就幹！ 他們的第一步是使用 Unity 3D 遊戲引擎模擬機器人，此外，還使用 Unity Machine Learning Agents Toolkit（ML-Agents）插件，使遊戲場景成為訓練智慧體的環境。 在這個實驗中，他們將機器人的目標設置為探索環境並學習正確的策略。然後設定一系列的獎勵和懲罰。 主要來說，機器人有兩個目標： 1. 接近並收集垃圾，例如麵包屑、塑料袋以及香腸等食物殘渣。 2. 不要與桌子和椅子發生碰撞，不要回收木托盤等物品，因為這不屬於垃圾。 在模擬環境中，機器人的形狀是正方體，主要有三個動作： 1. 平移運動（向前、向後以及保持靜止） 2. 轉向運動（左轉、右轉） 3. 抓取狀態。 前兩個動作非常簡單，抓取狀態需要設計。總的來說，每次機器人決定收集一個物體時...
機器人可以透過與環境的交互和回饋的信號來學習正確的策略。對此系統來說，懲罰值在 -1 ~ 0 之間浮動，獎勵值在 0 ~ 1 之間浮動。與其他強化學習不同的是，要在訓練數據的時候迅速獲得最好的策略，次要目標給予較小的獎勵值。當學習複雜任務時，從簡單任務入手，逐漸增加任務難度。 這些都可以在 Unity ML-Agents 中輕鬆能夠實現，具體來說將任務分為兩個子目標，在環境中尋找垃圾、判斷何時激發抓取狀態。
機器人最初不太能分清楚要將哪種物品歸為垃圾，後來，通過網絡將 RBG 圖像映射到語義分割圖，能夠有效獲得此信息。用數據透過 Semantic Segmentation Suite 訓練 SegNet，易於調試和修改，從而節省算力。 另外，語義分割訊息不是來自外部神經網絡。它是使用 Unity 中的著色器生成的，使用標籤對對象進行分段。這意味著智能體在訓練期間可以快速接收有關對象類的可靠，無雜訊的信息。 機器人的認知，決定智能體如何行動。鑒於當前的環境狀況和要實現的目標，採用以下兩種方法： 1. 近端策略優化，它通過與環境的交互作用在採樣數據之間進行交互，並利用隨機梯度上升優化目標函數。 2. 讓系統觀察正確的行為併進行模仿。這可以視為監督學習，研究人員先「玩遊戲」一段時間，以便智能體能夠學習...
以上模擬在虛擬環境中有較好的效果，但是如果想要大規模的應用到商業，還需一系列的改進。 Damian 也給出了一些自己的想法： 1. 安裝一系列用於垃圾回收的硬體，在機械設計上應該考慮到足夠的細節，例如安裝一個「鏟子」，可以無縫地將垃圾推入機器人的「腹部」，又或者在容器滿了之後，如何處理垃圾。 2. 將該算法部署在一台能夠處理實時語義分割的機器上，語義分割模型的推理時間太慢，一般的筆記本電腦無法進行實時仿真。 3. 用 RealSense 攝影機將信息從仿真平台傳遞給真實的機器人，這一部分工作是將在物理環境中部署機器人，這意味著透過在現實世界中運行機器人來微調算法，目前，強化學習在機器人技術中的應用還處於實驗階段。
收拾東西這件事情，可不僅僅是「慕尼黑啤酒節」才需要，應用場景還相當多，比如：自己的房間。 其實，在幫你疊衣服，幫你把散落在地上的物品規整起來方面，智慧機器人也已經可以做的很成熟。 在 CEATEC JAPAN 2018 會展上，由豐田汽車有限公司開發的生活支援機器人 HSR（Human Support Robot），展示了全自動整理機器人系統。 其利用深度學習技術開發的畫面識別引擎，哪怕數百種物品散亂在房間各處，引擎也能夠識別出物品的位置和種類。基於該識別引擎，人們可以規劃什麼物體應該怎麼去抓取以及如何整理等等。 該圖像識別引擎是通過採用了深度學習框架Chainer，ChainerMN以及ChainerCV的CNN（卷積神經網絡）來實現的。 系統能夠穩定地抓取各種形狀和材質的物體並且放置到規...
2017年3月21日 · 有一種愛叫「得不到」，精神上的柏拉圖式戀愛和一般戀愛有這 5 種差別. Brendie 2017-03-21. 愛情的定義說也說不清，簡直找不到正確的觀點來完全理解它。. 我們知道愛有非常多種、也有非常多種方法表現愛、愛可以轉換或昇華，有時就像冰山融化一樣，進行得很 ...
2022年7月26日 · 社群平台是現代人維持社交的重要工具， 家長可能會透過 Facebook 分享自己的生活；上班族可能會透過 Instagram 抱怨上班發生的鳥事以及下班後的趣事，那現在 Z 世代都在用什麼社群軟體呢？ 國外一個社交軟體 BeReal 最近人氣飆升，甚至奪下蘋果美國 App Store 榜首。 禁止修圖！ 記錄每一天真實的自己. 來自法國的社交軟體 BeReal，由 GoPro 前員工 Alexis Barreyat 和 Kévin Perreau 共同成立。 正如同軟體名稱所表示的意思，這款社交軟體的核心宗旨在於展現最真實的自己。 BeReal 的使用者每天只有一次發佈圖片的機會 ，且什麼時候要拍照發文，將由這個社交軟體決定。
