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「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



 營養不良無關食慾 單身也是成因


【台灣醒報記者李牧權綜合報導】年紀愈大的單身族，愈容易患上營養不良！傳統認為，老年人特別容易患上營養不良，是因為食慾不振，但德國愛爾朗根-紐倫堡大學一項研究發現，單身未婚者、分居或離婚者比已婚或喪偶者更容易面臨營養不良的風險，這或可證明引發營養不良的原因並非想像中簡單。

研究又指出，要如何定義、或分析導致營養不良的決定因素，將是醫學界需要加強關注的工作。據《每日科學》引述負責這次研究的營養學家Dorothee Volkert教授解釋，當人們飲食攝入量急劇減少，身體缺乏能量和營養素時，我們會定義此狀態為營養不良，然而，這種解釋缺乏具約束力的科學定義。

營養不良所涉及的層面很廣，當中包括體重減輕、免疫系統減弱或肌肉、器官功能受損等。為此，Dorothee Volkert教授匯集來自奧地利，法國，德國，愛爾蘭，西班牙，荷蘭和紐西蘭的22個研究小組，利用兩年時間，就營養不良之成因進行了深入的研究。

除了發現年紀愈大的單身族愈容易患上營養不良外，他們亦打算根據收集來的數據，提出篩檢和預防老年人營養不良的建議。「老年人營養不良似乎是由一系列令人驚訝的因素造成。不僅是缺乏食慾，年齡、婚姻狀況、行動不便、甚至爬樓梯等因素，都可能是造成營養不良的原因。」

據《Siasat日報》指出，共4,844名平均年齡介於72至85歲之間的老人家參與這次調查。所有受訪者均獨居在德國，愛爾蘭，荷蘭和紐西蘭的私人住宅， 4.6％至17.2％的參與者在研究過程中出現了營養不良。









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