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Google 於本日舉辦 Google AI 在醫療領域的應用媒體分享會,目的是希望讓所有人都能享受人工智慧帶來的好處 並透過打造更貼近使用者需求的產品、幫助更多企業與開發者創新、提供不同工具以幫助研究人員解決現實生活中遇到的重大挑戰,並且一舉分享了目前機器學習在醫學上的應用案例,以及未來的研究方向。
同時 Google 也表示,人工智慧 (AI) 以及機器學習 (Machine Learning) 人工智慧是能讓事物變更聰明的科學,而機器學習則是訓練機器透過學習使其變得更聰明。
在本日的活動當中,由 Daniel Tse Google AI 產品經理擔任主講人,Daniel Tse 現任 Google AI 產品經理,主要致力於醫學影像的研究與多項臨床領域的 外部合作關係發展。在加入 Google 之前,他是 Watsi.org 的早期成員之一 (創投公司 Y-Combinator 第一個非營利的計劃),並在超過 20 個國家中建立醫療計劃和基礎設施。
Google 研究團隊與美國掃描影像單位及印度醫學單位合作,獲得大量的影像案例作為研究基礎。首先建立影像標籤工具,並聘請 54 名眼科醫師辨識成像,再運用 Inception (又名 GoogLeNet)的神經網路演算法辨識了約 130,000 張成像以進行訓練,並依據判斷呈現五種等級的辨識結 果。這個數據集目前被用來訓練深度神經網路,以協助醫師診斷糖尿病視網膜病變,同樣運作的原理也被應用在 Google 相簿中。
後來在 2016 年,Google 在美國醫學協會期刊 《The Journal of the American Medical Association》上,發表了與一般眼科醫師的判讀具高度一致性的結果;隨著研究的進展,今年二月,Google 也於《Ophthalmology》期刊中,進一步發表了與視網膜專科醫師的判讀高度相符的結果。
後來這套系統也被應用在印度亞拉文眼科醫院的前導計劃中,經過三個月後,發現透過 AI 比人工分級有更高的準確度,因此也正逐漸增加將透過此演算法來檢測的病患人數。Google 表示也同與印度、泰國與美國的醫學單位進行合作,投入臨床驗證與應用,並同時致力於推對監管機構的核准。
Google 非常重視在醫療相關研究與應用的可靠性,在真正落實應用之前,希望透過有說服力的研究結果取得醫療學界的專業認可,於是透過醫學期刊與醫學模型等方式來呈現研究結果。Google 表示非常希望將相關的技術帶到實際應用中, 同時也積極與監理單位進行合作以取得核准,像是美國食藥署 (FDA) 以及歐盟等相關單位;而臨床驗證的部份也與硬體的廠商 現金相機收購nikon 等來合作。
Google AI 研究團隊積極與醫生和臨床醫學相關單位合作,在篩選與診斷方面,透過深入了解醫院中的臨床醫學流程與需求,以打造適合的工具,並藉此提升測試及決策的能力與效率。在糖尿病視網膜病變的案例中,由於篩檢過程中的資料量相當龐大,於是我們投入篩檢研究以提升整體效率;其他病症診斷的應用上,我們也將機器學習應用於縮小搜尋範圍以減少所需的時間。
為了搶先蘋果,Google在這個月一口氣推出4款Pixel 9系列,包括6.3吋的9跟9 Pro,6.8吋的9 Pro XL和摺疊手機9 Pro Fold,這也是Google首度在台灣推出摺疊手機,但售價最低將近5.7萬元起跳,也考驗台灣用戶的接受度。Pixel 9系列整體主打AI功能,其中一項亮點是能用文字生成圖像。不過,跟AI功能相比,有一些用戶似乎更期待明年採用台積電處理器的下代Pixel旗艦,可能讓Google感到相當無奈。
Google在這個月推出了全新的4K電視盒Google TV Streamer,並宣布問世11年的Chromecast電視棒停產,現有庫存售完為止,消息一出,引發網友搶購潮。新款電視盒雖然大幅升級硬體規格,但售價也上調至100美元(約台幣3,200元),以美國價格比較,等於比舊款貴了一倍之多。新電視盒在台灣還沒上市,但是Chromecast在官網上已經顯示缺貨,如果其他通路還有庫存的話,建議大家趕快買起來。
至於電視平台經過這幾年的醞釀,到了今年,相信也不會有太多的變化,可以期待的是更多的智慧語音聲控技術的應用導入,好比說導入 Google Assistant 的 Android TV,導入 Alexa 的Amazon Fire TV,甚至於…或許,三星也會在其首場發表會當中,宣布將 Bixby 導入自家的 Tizen OS 系統當中,若真如此,那麼這兩年談了很久的「用語音替代無線」,或將在今年被徹底實現。
在 2017 年,類似 Amazon Echo、Google HOME、Apple HomePod 的智慧揚聲器,幾乎已經是全世界各家音響廠商積極發展的重點,在 CES 2017 期間,Amazon Alexa 幾乎成了現代家電產品的寵兒,這使得 Google 公司首度參展 CES,而且已經可以看到 Google 其中的推廣主力,就是 Google Assistant,CES 2018 將可望看到究竟是哪一間廠商的智慧語音助理比較受到青睞,當然,也別忘了還有 Apple 的 Siri 以及 Microsoft 的 Cortana 以及在中國地區正在全力推展的中文語音助理。
在 IFA 2017 期間,SONY、LG 跟三星再次讓人們看到使用家電產品跟家中其他家電相互連接的應用,不過在當時,SONY 採用的是 Google Assistant、LG 使用的是 Cortana 跟 Alexa,而三星,除了前述的三者之外,似乎讓人感覺到他們已經默默在發展 Bixby,到了今年,Bixby 將可能會出現電視、洗衣機、吸塵器等相關應用,而類似的形式,其他的智慧語音助理被應用在現有智慧家電當中,可能也不會讓人感到太意外。
這幾年來,不管是年初的 CES 還是接近年終的 IFA,「智慧家庭」都是展覽的關鍵字,就連在台灣的 Computex,也開始有智慧家庭與物聯網的影子,而在過往可以看到的是已經有廠商開發一些讓居家設備可以被遠端操控的產品,像是智慧門鎖、智慧插座、溫濕度感應、煙霧偵測…乃至人臉辨識、智慧監控系統等等,並已經導入消費市場。
到了 CES 2018,三星已經向媒體預告,在CES 2018期間將會有更多讓人驚艷的「mobile IoT」產品推出,這讓人想到 SONY 這兩年全都掛上了”Xperia”品牌的智慧耳機ear、智慧機器人agent、智慧投影機等商品,同時也提前宣布將推出 Xperia Hello 跟機器狗 Aibo,或許類似的做法到了今年又會有爆炸型的發展。
另一方面是「機器人」,其實正確的說,現今所有的機器人,都不是理想中的機器人,多數是類似華碩機器人Zenbo一樣,可以回應一些簡單的指令,並且藉此操作居家電器的商品。在這當中如果想多看一些,可以期待的是LG電子與一些來自中國與日本的廠商的機器人產品,在這當中,LG 已經宣布在 CES 2018 展出更多類型的智慧機器人,這包括送餐、行李運送與購物車三種機器人等等。
隨處可見「人工智慧語音操作」
這已經是相當顯而易見的發展方向,在 IFA 2017 期間,可以看到 Sony、Panasonic、JBL 發展自己的智慧揚聲器,而且音質、辨識度都相當不錯,到了今年可以期待的是類似的做法被導入其他電子產品當中,好比說 Germin 最近宣布推出的 Speak 汽車套件,又甚至是類似 Apple 一般的將 Siri 放進去電腦商品,透過揚聲器來輔助用戶搜尋、操作。
▲Panasonic SC-GA10 動手玩。(影片/記者洪聖壹攝)
或許,類似Google Daydream View 也順便來個 Google Assistant 的應用,就好比是幾年的 Google Glass 一般,又或者 Google 在 2017 年下半年推出的智慧耳機,讓使用者可以只要透過有揚聲器的產品,就能啟用 Google Assistant、Siri 或 Alexa,而不是透過手機,進一步跟身邊的商品直接跟手機、家電溝通,或是得到解答,而不是滑手機搜尋,這將會是更讓人期待的發展。
倒是 360 相機與無人機在這兩年有蓬勃發展的趨勢,目前GoPro、DJI與Yuneec 都已經確認會在 CES 2018 期間舉辦一些活動,可能可以看到更輕巧、或者是拍攝更穩定的無人機產品推出。
智慧汽車與自動駕駛技術
已經有多項調查數據表明,汽車產業在這一兩年就會有爆炸性的變化,尤其是在 2020 年 5G 通訊正式上線之後,為了做好準備,高通、intel、NVIDIA 都已經準備好公開其在 Auto 領域的最新技術,而福特CEO Jim Hackett也宣布將在主題演講當中,展示智慧汽車與自動駕駛的展望,除了福特外,至少有 15 間汽車製造商將會在 CES 2018 期間公開自駕車的下一步。
當然,在這當中也會延伸出取多議題,像是智慧家電到底要蒐集哪些數據、使用者行為到底該不該被公開以及被使用,尤其是所有跟 AI 人工智慧有關的策略,到底對哪些廠商有利。不過對於多數公司來說,他們可能幾年來的研究,就在為期將近一週的 CES 展出,並在你身邊,看著你可能買不起的電視機、幫你戴上你可能叫不出名字的裝置、邀請你坐上你永遠不知道什麼時候會在馬路上出現的汽車,而對所有人來說,CES 2018 仍是一個重要的起點,因為在這裡展出的所有東西,都可能翻轉整個世界,都可能在一個瞬間讓一間廠商,由黑翻紅,尤其在這個到處都在強調「人工智慧」的時代當中,我們都該去擁抱它。
至於電視平台經過這幾年的醞釀,到了今年,相信也不會有太多的變化,可以期待的是更多的智慧語音聲控技術的應用導入,好比說導入 Google Assistant 的 Android TV,導入 Alexa 的Amazon Fire TV,甚至於…或許,三星也會在其首場發表會當中,宣布將 Bixby 導入自家的 Tizen OS 系統當中,若真如此,那麼這兩年談了很久的「用語音替代無線」,或將在今年被徹底實現。
在 2017 年,類似 Amazon Echo、Google HOME、Apple HomePod 的智慧揚聲器,幾乎已經是全世界各家音響廠商積極發展的重點,在 CES 2017 期間,Amazon Alexa 幾乎成了現代家電產品的寵兒,這使得 Google 公司首度參展 CES,而且已經可以看到 Google 其中的推廣主力,就是 Google Assistant,CES 2018 將可望看到究竟是哪一間廠商的智慧語音助理比較受到青睞,當然,也別忘了還有 Apple 的 Siri 以及 Microsoft 的 Cortana 以及在中國地區正在全力推展的中文語音助理。
在 IFA 2017 期間,SONY、LG 跟三星再次讓人們看到使用家電產品跟家中其他家電相互連接的應用,不過在當時,SONY 採用的是 Google Assistant、LG 使用的是 Cortana 跟 Alexa,而三星,除了前述的三者之外,似乎讓人感覺到他們已經默默在發展 Bixby,到了今年,Bixby 將可能會出現電視、洗衣機、吸塵器等相關應用,而類似的形式,其他的智慧語音助理被應用在現有智慧家電當中,可能也不會讓人感到太意外。
這幾年來,不管是年初的 CES 還是接近年終的 IFA,「智慧家庭」都是展覽的關鍵字,就連在台灣的 Computex,也開始有智慧家庭與物聯網的影子,而在過往可以看到的是已經有廠商開發一些讓居家設備可以被遠端操控的產品,像是智慧門鎖、智慧插座、溫濕度感應、煙霧偵測…乃至人臉辨識、智慧監控系統等等,並已經導入消費市場。
到了 CES 2018,三星已經向媒體預告,在CES 2018期間將會有更多讓人驚艷的「mobile IoT」產品推出,這讓人想到 SONY 這兩年全都掛上了”Xperia”品牌的智慧耳機ear、智慧機器人agent、智慧投影機等商品,同時也提前宣布將推出 Xperia Hello 跟機器狗 Aibo,或許類似的做法到了今年又會有爆炸型的發展。
另一方面是「機器人」,其實正確的說,現今所有的機器人,都不是理想中的機器人,多數是類似華碩機器人Zenbo一樣,可以回應一些簡單的指令,並且藉此操作居家電器的商品。在這當中如果想多看一些,可以期待的是LG電子與一些來自中國與日本的廠商的機器人產品,在這當中,LG 已經宣布在 CES 2018 展出更多類型的智慧機器人,這包括送餐、行李運送與購物車三種機器人等等。
隨處可見「人工智慧語音操作」
這已經是相當顯而易見的發展方向,在 IFA 2017 期間,可以看到 Sony、Panasonic、JBL 發展自己的智慧揚聲器,而且音質、辨識度都相當不錯,到了今年可以期待的是類似的做法被導入其他電子產品當中,好比說 Germin 最近宣布推出的 Speak 汽車套件,又甚至是類似 Apple 一般的將 Siri 放進去電腦商品,透過揚聲器來輔助用戶搜尋、操作。
▲Panasonic SC-GA10 動手玩。(影片/記者洪聖壹攝)
或許,類似Google Daydream View 也順便來個 Google Assistant 的應用,就好比是幾年的 Google Glass 一般,又或者 Google 在 2017 年下半年推出的智慧耳機,讓使用者可以只要透過有揚聲器的產品,就能啟用 Google Assistant、Siri 或 Alexa,而不是透過手機,進一步跟身邊的商品直接跟手機、家電溝通,或是得到解答,而不是滑手機搜尋,這將會是更讓人期待的發展。
倒是 360 相機與無人機在這兩年有蓬勃發展的趨勢,目前GoPro、DJI與Yuneec 都已經確認會在 CES 2018 期間舉辦一些活動,可能可以看到更輕巧、或者是拍攝更穩定的無人機產品推出。
智慧汽車與自動駕駛技術
已經有多項調查數據表明,汽車產業在這一兩年就會有爆炸性的變化,尤其是在 2020 年 5G 通訊正式上線之後,為了做好準備,高通、intel、NVIDIA 都已經準備好公開其在 Auto 領域的最新技術,而福特CEO Jim Hackett也宣布將在主題演講當中,展示智慧汽車與自動駕駛的展望,除了福特外,至少有 15 間汽車製造商將會在 CES 2018 期間公開自駕車的下一步。
當然,在這當中也會延伸出取多議題,像是智慧家電到底要蒐集哪些數據、使用者行為到底該不該被公開以及被使用,尤其是所有跟 AI 人工智慧有關的策略,到底對哪些廠商有利。不過對於多數公司來說,他們可能幾年來的研究,就在為期將近一週的 CES 展出,並在你身邊,看著你可能買不起的電視機、幫你戴上你可能叫不出名字的裝置、邀請你坐上你永遠不知道什麼時候會在馬路上出現的汽車,而對所有人來說,CES 2018 仍是一個重要的起點,因為在這裡展出的所有東西,都可能翻轉整個世界,都可能在一個瞬間讓一間廠商,由黑翻紅,尤其在這個到處都在強調「人工智慧」的時代當中,我們都該去擁抱它。
相機排名第一的是 Canon EOS M6 II 平均每張照片能有 138.9 個讚。該系列在今年正式走入歷史,於 Canon 日本與北美官網全面停產、下架。而 EOS M6 II 正是該系統的旗艦代表,擁有頂級的效能表現又兼具 EOS M 系列的輕巧,因而備受許多攝影愛好者喜愛。
排名第二名是富士的 Fujifilm X-H1,平均約 99.7 讚,第三名為 Sony A7R II 平均達到 69.2 讚。綜觀排名,除了有 Sony Alpha 1、Fujifilm GFX50S II 這類新款的高階機種,也有許多老相機上榜,例如排名第九名的 Cnaon EOS 5DS R 就是唯一的單反相機,而 Sony 隨身相機 DSC-RX100 VII 也擠進第七名。
若是依照片屬性進行分類,拍攝風景照片最受歡迎的是 Sony A6300,Olympus E-M10 Mark II 則被許多攝影師拿來拍攝野生動物,若是建築攝影首選是 Fujifilm X30,食物方面則是 現金相機收購nikon D500、D7500 兩款單反相機上榜。時尚照片則以 Fujifilm GFX100S 為首、人像是 現金相機收購nikon Z 7II 居冠。
Electronics Hub 同步分享智慧手機的數據,最受歡迎的第一名是 iPhone 13 Pro,其次為三星 Galaxy S23 Ultra、Galaxy S21、iPhone 12 Pro Max 以及 iPhone 14 Pro Max。從榜單可以得知,不一定是最新款的手機佔優,像是中階款的小米 Note 9 也能擠進第六名,代表比起規格差異,重要的仍是拍攝者的巧思與技術。
(圖/翻攝 Electronics Hub 網站)
記者樓菀玲/台北報導
Google 於本日舉辦 Google AI 在醫療領域的應用媒體分享會,目的是希望讓所有人都能享受人工智慧帶來的好處 並透過打造更貼近使用者需求的產品、幫助更多企業與開發者創新、提供不同工具以幫助研究人員解決現實生活中遇到的重大挑戰,並且一舉分享了目前機器學習在醫學上的應用案例,以及未來的研究方向。
同時 Google 也表示,人工智慧 (AI) 以及機器學習 (Machine Learning) 人工智慧是能讓事物變更聰明的科學,而機器學習則是訓練機器透過學習使其變得更聰明。
在本日的活動當中,由 Daniel Tse Google AI 產品經理擔任主講人,Daniel Tse 現任 Google AI 產品經理,主要致力於醫學影像的研究與多項臨床領域的 外部合作關係發展。在加入 Google 之前,他是 Watsi.org 的早期成員之一 (創投公司 Y-Combinator 第一個非營利的計劃),並在超過 20 個國家中建立醫療計劃和基礎設施。
Google 研究團隊與美國掃描影像單位及印度醫學單位合作,獲得大量的影像案例作為研究基礎。首先建立影像標籤工具,並聘請 54 名眼科醫師辨識成像,再運用 Inception (又名 GoogLeNet)的神經網路演算法辨識了約 130,000 張成像以進行訓練,並依據判斷呈現五種等級的辨識結 果。這個數據集目前被用來訓練深度神經網路,以協助醫師診斷糖尿病視網膜病變,同樣運作的原理也被應用在 Google 相簿中。
後來在 2016 年,Google 在美國醫學協會期刊 《The Journal of the American Medical Association》上,發表了與一般眼科醫師的判讀具高度一致性的結果;隨著研究的進展,今年二月,Google 也於《Ophthalmology》期刊中,進一步發表了與視網膜專科醫師的判讀高度相符的結果。
後來這套系統也被應用在印度亞拉文眼科醫院的前導計劃中,經過三個月後,發現透過 AI 比人工分級有更高的準確度,因此也正逐漸增加將透過此演算法來檢測的病患人數。Google 表示也同與印度、泰國與美國的醫學單位進行合作,投入臨床驗證與應用,並同時致力於推對監管機構的核准。
Google 非常重視在醫療相關研究與應用的可靠性,在真正落實應用之前,希望透過有說服力的研究結果取得醫療學界的專業認可,於是透過醫學期刊與醫學模型等方式來呈現研究結果。Google 表示非常希望將相關的技術帶到實際應用中, 同時也積極與監理單位進行合作以取得核准,像是美國食藥署 (FDA) 以及歐盟等相關單位;而臨床驗證的部份也與硬體的廠商 現金相機收購nikon 等來合作。
Google AI 研究團隊積極與醫生和臨床醫學相關單位合作,在篩選與診斷方面,透過深入了解醫院中的臨床醫學流程與需求,以打造適合的工具,並藉此提升測試及決策的能力與效率。在糖尿病視網膜病變的案例中,由於篩檢過程中的資料量相當龐大,於是我們投入篩檢研究以提升整體效率;其他病症診斷的應用上,我們也將機器學習應用於縮小搜尋範圍以減少所需的時間。