免費設計?廠家直銷?全屋定製報價里的陷阱,你踩過多少……

免費設計?廠家直銷?全屋定製報價里的陷阱,你踩過多少……

08-25 18:45:16 1點贊 13收藏 0評論

嘮叨了兩個章節的全屋定製。終於到了最最最最最最

關鍵的:報價時間!

a. 投影面積

何為投影面積:長X高=面積,舉例一個柜子,長度2米,高度2.4米,厚度0.4米。那這個柜子的投影面積就是2X2.4=4.8平方。

注意厚度不參与計算喲~

在這個計價方式裏面,某些商家有特地的“潛規則”:不足3個平方,按3個平方計算。

為什麼會出現這種情況呢?

舉例說明:假如您家需要定製飄窗櫃,尺寸為1米長 0.6米高,那按照投影面積計算的話,就只有0.6個平方,如果按照商家投影面積報價800元一個平方來計價,您只需要支付480元的費用,這個是不現實的。因為實實在在的成本擺在這裏,運費,安裝等等。商家不會做虧錢的生意。

b. 展開面積

這是一種特定的計價方式,即你設計的柜子,每一塊板子,每一根收口條的面積。大多運用於小的柜子,或者隔板很多的柜子。例如:鞋櫃、酒櫃、書架等大多由展開面積來計價。這樣的計算,相當更加細緻,不過看報價表的時候,也更加需要仔細。

c. 超板概念

“超板概念”是由投影面積衍生而來的。

或許有人會問,既然是投影面積計算了,那為什麼會收取超板概念?

何為超板?超板超板,顧名思義就是超出了正常使用的板子。這個是商家或者工廠的無奈之舉。

某些公眾號會給大家說,做柜子,盡量活動隔板多,後期可以調整,多做點,大不了用不到就丟了就是。其實,這一點也稍顯雞肋。一個合理的柜子的設計是根據自己的需求而定製,比如鞋櫃,放置的高度只要商家設計在160-180期間就是合理的。設計只要合理、實用。

想要不被報價表坑害,請一定認真閱讀下面的乾貨知識點:

a. 分清算法

首先要心裏明白家裡的柜子哪些是按照投影面積計算的,哪些是按照展開面積計算的。特別注意:、鞋櫃、酒櫃、飄窗櫃、卡座、書桌、書櫃。一定記住是單櫃,而不是整體的。

b. 展開面積的單價、投影面積的櫃門和櫃體的單價。

在這裏為什麼會提到櫃門和櫃體的單價呢?

曾經有一個案例:家裡柜子基本都是開放式的,之前商家給他報的是980元一個平方(櫃門+櫃體),結果等結算的時候,根據設計,櫃體價格是780元一個平方,櫃門卻只有200元一個平方,這是一個非常雞賊的報價,就是為了讓你多給錢罷了。

c. 是否包含功能五金

不管是展開面積還是投影面積,是否包含標配五金(標配鉸鏈 滑軌 衣桿等等),如果涉及到選配五金,價格是多少。按個數算還是按照平方算,都是非常重要的。

又有經典的大坑案例:某某商家做出一個活動價,799元/平方投影面積,結果等你把定金交了,設計了,準備交錢下單的時候發現,一個衣櫃裏面只能用2根衣桿,如果您要用第三根,請支付200元/根。

d. 抽屜的算法

全部單算或者每三個平方(按照投影面積計算的平方)送一個抽屜,這是最常規的2種算法。

但是要特別注意抽屜單算的話,其價格是否包含五金;第二種算法同理。那有人會問:“展開計算的柜子如何知道抽屜的算法呢?”正常情況下,展開計算的柜子,其抽屜都是單算的。

e. 收口條

80%的商家的報價都會包含收口條。而總有一些商家會在這裏做文章!曾經看過一份報價,收口條活生生給客戶算了6000多塊,關鍵還是投影面積計算的柜子。本該包含的,卻再次收了錢。此內容我們後面有案例來講解。

f. 拉手

正常情況下,拉手分為標配和自備兩種。但是也有一些商家用拉手來做文章,例如一個小的點拉要賣到20多元一個。其淘寶價格也就只有兩塊錢左右。

其中一些特殊的拉手都會收費的。這個是肯定的。只要不過分,其實讓商家準備也是一個不錯的選擇,畢竟省心。

g. 運費

大多商家都有自己的規則:滿XXXXX,免費送貨安裝。

h. 送貨區域

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例如成都,有些商家是大成都範圍內免費送貨(包括青白江新都等等),卻有些商家則是以繞城或者三環為界限,每超出多少要加多少錢。這個也是需要和商家規定清楚,避免莫名其妙的被收了遠程費用。

a.計價方式

正常情況下都是按照米來計算。只是大部分商家會做一些活動:3+1 套餐價。簡單來說,就是3米地櫃+1米吊櫃+3米石英石。

如果選擇了3+1套餐,就需要明確知道超過這個套餐部分的單價。也就是說您家如果地櫃需要做4米,那多出來的1米是多少錢?曾經就有客戶遇到過,3+1套餐 7999元,等給錢的時候才發現,超出那1米地櫃就價值3999元,吊櫃2999元

b. 石英石

這點要特別注意,很多人衝著3+1套餐這個優惠的去的。殊不知商家也不傻,大多3+1所選用的石英石不是很醜,就是很便宜。當你看上其他款式的時候,那價格就是“正價”,或者需要補極高的差價。

c. 功能五金

比如大家熟悉的鍋碗架、調味拉籃、上翻門氣撐等等。在考察的時候,請留意下這些配件的價格。如果價格能承受,就盡量在商家購買;如果覺得貴,就諮詢商家是否可以自備,師傅現場安裝,切實還要加入“自備五金后的櫥櫃是否質保”這個關鍵問題。

或許有朋友疑問,商家貴,自己買了,到時候安裝的時候給師傅點錢安裝就是。看似很簡單,其實不然。一些商家對安裝現場做了規定:安裝師傅必須安裝完畢后拍照回傳,如若發現私下里為客戶安裝東西收取費用,違反規定。輕則罰款,通報批評,重則辭退。

所以呢?只要商家報價合理,保證正品。忍忍也就過了。因為五金這個東西是沒有明確的定價的,合理就行。TB上假貨現象太嚴重,沒有火眼晶晶,是無法識別的。

d. 石英石或者岩板品牌以及工藝

市場上品牌眾多,價格從300-幾千/米不等。櫥櫃的使用特別頻繁,擁有一個質地好製作優良的檯面能讓您省心。在這裏給大家推薦幾個品牌:石英石(賽凱龍) 岩板(德利豐、),如果遇到其他品牌,一定要多在網上查下品牌的情況,現場注意硬度等等數據。

說了品牌,說說工藝,順帶說一句話:好的石英石下面是有PVC墊條的(大家可以去大型品牌的櫥櫃店從灶具下方看到),低端的產品則是一塊石英石直接放上去(下面用墊板)。

說完這些,想必大家或多或少有一個基本的概念了。

至於每種產品的報價,地域不同,也就價格不同。

說完預算,我們順帶說下有可能入坑的幾個點。

a. 免費設計

免費效果圖如果有商家給你承諾免費設計或者免費效果圖,請務必在了解清楚報價和算價方式以及各種細節后再繳納大額的定金。很多情況下,給你看一個效果圖(酷或者三維家的),然後叫你來門店。看了效果圖,繳納3000-5000的定金。等最後確認的時候才發現,預算和實價是有很大差距的。

b. 工廠直銷模式

很多新小區,總有一些人打着“工廠直銷”的模式來跑市場。或者在小區里各個地方貼上各種牛皮癬廣告。為什麼說這種情況要冷靜呢?先不說工廠的生產工藝,至少一點:大型工廠是不允許對外直接對接終端客戶的單子的,也就是給你製作的工廠大概率是小作坊。

有朋友遇到過材料摻假,還有遇到過跑路等等等等。

至於有沒有售後,無法保證。

c. 柜子背板

正常情況下衣櫃、櫥櫃的板材是18MM的橫板和立板(某些櫥櫃會用到16MM厚度,比如宜家。某些櫥櫃會用到25MM厚度,比如VIFA),可是大家很多會忽略背板。舉個例:如果選擇的是11層全胺多層實木的櫃體,那背板呢?9MM中纖?9MM顆粒?9MM多層?甚至是5MM中纖?從5MM中纖到9MM多層價差可以達到幾十元。

這裏給大家做一個小建議:盡量選擇同櫃體板材的背板。

以上就是全部全屋定製的內容了。

知識點太多,沒有關係。時不時拿出來溫習一下。

我們都是全屋定製的小行家了~

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現在的年輕人裝修,為什麼都不要客廳了?!

現在的年輕人裝修,為什麼都不要客廳了?!

08-25 18:46:23 1點贊 11收藏 1評論

隨着時代的變化,人們對裝修房屋的重點也有了偏移,以往的人裝修,除了實用的功能外,更看重朋友、親戚的觀點。

而現在的年輕人們,生活、工作、房貸的壓力更大,對於房子的規劃,更加註重人本身,在意入住舒適度的提升。

而其中,最明顯的變化,便是客廳,從千篇一律的沙發茶几電視,變得更加多元化。

– 客廳設計 –

傳統的客廳,離不開老三樣,沙發茶几電視;以一種固定的框架,限制了所有人的生活,彷彿你回到家,就是應該拿起,翹起二郎腿,靠在沙发上,開始看電視里婆婆媳婦媽的8點檔肥皂劇。

無聊嗎?無聊!於是客廳漸漸被很多年輕人們閑置,回到家開始趴到床上,玩手機。

一個人住的時候,飛墨君覺得沙發最大的作用好像是為了堆衣服;而茶几上落的灰則是提醒你,該打掃衛生了;至於電視,主要就是對標,看看茶几沙發沒有放歪。

可能有人說,別人家不都這樣嗎,你不用是你的問題。但是要知道,在過去的時代,電視是奢侈品,是主要的娛樂。

而如今的客廳,最大問題在於,我們早就已經過了以電視為主要娛樂生活的時代,但是我們的客廳設計卻依然以電視為主!

每個人的喜好不同,難道寧願閑置家裡最大最寬敞的空間,也不願意給自己,給生活更多的可能性嗎?

一代人有一代人的生活方式,如果你家的客廳,已經形同虛設,主要作用是路過,以及招待一年來不了幾次的親戚;那不如捨棄傳統功能,設計自己的愛好。

01 客廳=多功能休閑區

大多數的房子,都把家裡採光最好的空間給了客廳,無論將客廳改造成什麼,這都會是一個很好的空間;不知道選擇功能,那就多功能唄~

1、沙發+擼貓區

緩解工作壓力訣竅,擼貓!畢竟誰不喜歡軟軟萌萌的小貓咪呢?那我們可以在客廳打造。

貓爬架設計在牆面,佔用面積小,也不影響空間其他功能。鏟屎官們,選它!

注意:貓爬架設計要考慮承重能力,設計前要根據自家貓的體型規劃承重哦。

2、休閑區

客廳變榻榻米,可以自由的翻滾,給你N種玩手機的不同姿勢;偶爾約朋友聚會,打牌、娛樂都不耽誤。

3、沙發+吊椅+收納

沙發不夠舒適,躺吊椅上,吊椅搖累了,換沙發!

4、沙發+地台休閑區

在客廳打造地台,可以席地而坐,加上懶人沙發,怎麼舒服怎麼來~

5、休閑區+吧台品酒區

很多男士都愛品酒,家裡的其他成員又有不同的愛好,那我們也可以在客廳打造開放式休閑區+吧台,給每個家人獨特體驗感。

6、客廳+琴房+收納

不規則雙面沙發+琴房+收納,可以滿足了親子、休閑、學習等多功能。

當然,多功能的休閑區,可以根據自己實際的喜好來選,你也可以選擇遊戲區、繪畫區、打碟區…等等。

02 客廳=兒童遊樂區

對於有孩子的家庭來說,給孩子一個完美童年,是很多父母的想法。

1、黑板牆+地毯

孩子的想象力是最豐富的,設計一面黑板牆,可以給孩子盡情發揮自我的空間,地毯可以給孩子玩耍。

移除茶几電視后,客廳的空間變得非常寬敞,即使再放一個帳篷也夠了。

2、鞦韆+沙發

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安裝鞦韆並不難,對於小孩子而言,這絕對是一個好玩具。

3、趣味滑滑梯遊樂區

對於家裡空間足夠的房子,可以規劃趣味滑滑梯,現場木工即可完成設計,給孩子一個樂園。

03 客廳=餐廳

1、卡座+餐廳

對於小戶型來說,餐廳無處擺放,客廳放上沙發=擁擠,那不妨用卡座代替沙發功能,空間瞬間變大,可以滿足餐廳需求。

卡座占面積小,可容納的人數多,即使家裡來朋友聚會,也綽綽有餘。

2、餐桌為C位

餐桌的作用不僅僅是吃飯,它還可以用來工作、學習,或者完成孩子的手工課。

喜歡聚餐的朋友,將客廳改為大餐桌,也可容納更多的人。餐廳旁邊可以選擇放置收納櫃,增加空間收納展示力。

04 客廳=卧室

在以往的觀念里,家裡房間不夠怎麼辦,孩子和家長一起住唄?小孩子有什麼必要有獨立空間?

但是,一個好的成長環境,對孩子的成長起正面作用。在家裡空間不夠的時候,不妨放棄客廳,改為卧室。

1、開放式卧室

對於小戶型的客廳改卧室,考慮整體的採光,建議簡化設計,可以考慮開放式卧室,或用玻璃門隔斷。

2、放棄客廳設計

下面這個案例中,沒有選擇傳統的客廳,而是選擇三個卧室+餐廚布局。

公共區域讓給餐廳,私區保證每個家庭成員的舒適度,遠比一個形式主義的客廳來的實在。

05 客廳=

對於喜歡觀影的朋友,簡單點,直接將電視改為,打造家庭影音室。

06 客廳=書房

有人喜歡觀影,也有人喜歡讀書,但很多房子並沒有書房的位置,那不妨將客廳改為書房,打造開放式家庭閱覽室。

1、小客廳:卡座+書桌

對於面積不大的客廳,簡單點,用一個卡座+書桌椅,即可打造一個舒適的家庭閱讀區。

2、常規客廳:沙發+書架+閱讀燈

常規客廳,面積在15㎡-25㎡之間的,閱讀區也可以有更加舒適的選擇。

建議:可以選擇電視背景牆或沙發背景牆作為書架,根據面積選擇舒適沙發,並搭配專業的閱讀燈。

3、大客廳:沙發+書桌+書架

而對於面積足夠大大大的客廳來說,我們還可以選擇一張大書桌+書架+收納,舒適指數更高。

一個好用的客廳,必須是在滿足自我生活的前提下,進行舒適改造,對於傳統不適合現在生活的布局,我們要跳躍思維桎梏,選擇真正適合的設計。

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選床,建議大家“三買、七不買”,這不是胡說八道,而是經驗總結

選床,建議大家“三買、七不買”,這不是胡說八道,而是經驗總結

08-25 18:49:39 65點贊 469收藏 62評論

暢談關於裝修的那些事,分享裝修的各種經驗和知識。大家好,我是暢談裝修,關注我即可了解更多關於裝修的那些事!

每天拖着疲倦的身體回到家后,就想躺到床上,可以說也沒有什麼比躺在自己的床上更舒服的事情了!

此時,挑選到一張適合自己的“大床”,就是非常重要的。而對於選床來說,其實就有很多學問。這期,暢談裝修就來分享選床,要堅持的“三買、七不買”,而且跟錢多錢少沒有關係的,只是為了提升居住幸福感!倘若你正在選床,記得提前收藏起來哦~

一不買帶有軟包、硬包的床頭

為什麼說第一不買就是勸大家不要買帶有軟包、硬包的床頭,這是因為,當下多數的軟包和硬包床頭,使用的是低端人造革+密度板材質做成的。

這類型的床頭,稍微受潮,就會有生霉就會導致皮革韌性降低質地變脆,就會脫皮或者開裂。

最重要的就是就是軟包和硬包的密度板質量非常性,環保性根本不達標,所帶的氣味,沒有5年都散不了,因此對於人體的健康影響是非常大的。

也因此,部分不良商家將密度板床“改頭換面”,稱為“中纖板”,想在名稱上“做文章”,以達到矇騙消費者的目的。

所以,選床,第一個不買就是不買帶帶劣質皮+密度板床頭的板,因為環保性差,皮革會變質脫皮。真想買這類型的床頭,就要做到花錢,買真皮+木板結合的。

非裝修風格需求,二不買美式床

作為中年人來說,特別喜歡美式床,因為這種床造型多,雕花多,看起來很大氣。

當然了,部分年輕人也特別喜歡,並且說如果有人願意送這樣的床給他,肯定會非常喜歡。並且,自己在選床時,只是因為經濟原因,才沒有選擇美式床。

在這裏我想說,造型複雜的美式床,往往因為造型複雜,不得不用密度板來做,遇水就膨脹,環保性還差。

其次,造型複雜的床,往往喜歡做雕花設計,存在很多衛生死角,不好打理。

最後,就是為了體現高檔次,往往還會加入軟包加雕花搭配設計,無論軟包表皮使用的是真皮還是人造皮,都需要定期維護保養,時間一長皮革韌性降低質地變脆,一樣的要脫皮。

因此,在非必要的情況下,二不買造型複雜的美式床,更加建議很簡單造型的床,因為這樣更加透着“高級感”!

當然了,如果家中確實是美式風格裝修,且經濟實力也允許的情況下,選美式床,也要做到用實木的,不要選用其實材質的。

三不買隱形床

所以的隱形床,專業的名詞是叫“墨菲床”。這種床一般採用隱形床設計的,都是一些小戶型的卧室或者是功能房,用的時候拉下來,不要的時候推上去,既不佔用空間,又不影響美觀。

但事實上並不如此,因為在新鮮勁過去后,你所感覺到的就是每次使用的麻煩事,每次都要移傢具,每次都要收納床、被子,甚是麻煩。

更何況,墨菲床需要收納到衣櫃內,雖然節省地面空間,但縮減了櫃內空間,實用性比較低。

因此,三不買隱形床,除非戶型小限制性大,實在沒有辦法放下標準床,否則千萬別選可摺疊的墨菲床!

如果真的是條件受到限制的情況下,不得不選擇做隱形床,一定要記得選擇質量靠得住的五金件,因為這種床最關鍵的就是五金件。

四不買簡易氣墊床

氣墊床看起來非常方便,但實質上並不是這樣的,並且氣墊床和水床是很相似的,不足之處表現得是一樣的。

這種看上去,覺得躺在床上面會很舒服?但事實上是透氣性差、濕氣重,睡在上面容易患風濕。

最重要的就是氣墊床沒有支撐點,長期使用易導致腰部疼痛。時間一長就成了細菌、黴菌的天堂,反而對人體不利。

最後就是床墊小氣、易漏氣,尤其是野外的時候,最怕接觸到尖銳的東西,容易划傷,並且在野外沒有條件修復。因此,四不買就是不買氣墊床,更建議買傳統的實木板,因為最適合於居家生活使用。

五不買帶體床

由於現在寸土寸金的原因,收納空間的不足是許多家庭都會面臨的問題,因此在裝修時都會想盡各種辦法,實現盡可能多的收納空間。

此時,就會有要想到選帶收納功能的床,就會映入到人們的眼帘,覺得它既能用來休息,又能用來儲物,屬於“一物多用”,很適合居家。

但事實上並不是這樣的,因為理想很,現實很骨感。

無論是雜物還是衣服放到床箱后,因為通風性差的原因,很容易發霉,因此會對衣服有着一定的影響。

另外就是在床下面放衣服,每次拿取時都要抬起很重的床板和床墊,在操作上是非常不便的,很麻煩的。

久而久之,帶收納功能的床,就變得很雞肋。因此,五不買帶床箱功能的床,因為理想和現實總是差着很大的距離。

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不過在氣候乾燥的地區,再加上自己還很勤快,這種床還是能發揮出一定的作用性的。

六不買帶抽屜的床

很多人覺得這種床優點多,既不佔空間,又能作為收納使用,更重要的事還是家裡的備用床,家裡來客人時可以用得上。

但事實上並非如此,因為這種床簡直就是藏污納垢的神器。

床底非常容易攢灰塵、垃圾以及孩子掉下去的玩具,每次想要打掃乾淨需要把床拖出來真的很費勁。

另外,就是收納空間看似很大,實則需要把東西壓得扁扁的才能推回原位,所以收納空間就是雞肋。

最後,那個所謂的能當床的功能,簡直就是笑話,因為來的親戚都是安排在酒店,很少會留宿了,這樣大家都方便!

因此,六不買帶抽屜的床,因為實用性差,遇到梅雨季節,下面的抽屜整個都會發霉的。

七不買圓床

“圓床”只適合用於酒店,專門吸引不諳世事的小情侶的。

年輕人在裝修時,切不可不聽父母的建議,將圓床帶回家,想着放在家裡既有情調,又能顯得更加特別。

但事實上,圓床除了好看以外,真的是“一無是處”,完完全全是不適合居家生活來使用的。

因為賀床看起來很大,但因為是圓開的設計,只能在中間那一點睡人,兩邊的部分太短,完全就是擺設,用於休息是很雞肋的。

另外,圓床房用於睡覺雖然不合適,但佔地可不小。它能讓整個卧室都會變小一圈,顯得擁擠不說,還會影響床四周過道的行走動線。

因此,七不買就是不買圓床,更建議選方形床,因為它更適合於居家生活。

一買實木床

對於選床來說,最好的就是實木床,老少佳宜,對身體腰椎部位,都有好處。不管年輕人,老人,睡硬板實木床最好,益處多多。

實木床的用料是純的實木,環保的性能比較高,使用起來比較的放心。

另外床底是空的,比較方便打掃衛生,不會讓人感覺占空間而顯得卧室太小。

因此,買床首推選擇實木床,這樣能做到價格實惠,材質環保,使用放心。不過,這裏所指的實木床是指原木,並不是商家偷換概念的密度板、中纖板、顆粒板床,這點一定要搞清楚了。

二買高腳床

高腳床,用來清潔非常方便,這也是當下生活的一種方式。

同時,也因為是高腳床的設計,日常清潔地面、拖地時,不容易磕碰到,床底部通風效果更好,不容易沾水受潮。

因此,二買高腳床,做到底部留有足夠空間,方便用掃把、器人打掃床底衛生。

最重要的就是,這種床與生俱來有着一種“高級感”,更能提升傢具品質。

三買好床墊

選一張好床,只是成功了一半,因為好床,還得配上好床墊,這樣才是做到了起來的舒適性。

因此,在選床的同時,還要去選擇一張好的床墊。而在當下,好床墊的選購床墊記住這五大口訣:

  1. 選無膠加印的棕墊,不選膠水粘合的棕!

  2. 選獨立袋裝裝彈簧的,不選整網彈!獨立袋裝彈簧比整張彈簧更好,靜音不干擾伴侶!

  3. 選用熱熔膠粘合或手工縫製的床墊!

  4. 選擇面料透氣親膚的更舒適,可拆洗的更方便,防蟎蟲的更乾淨;

  5. 支撐力不能太差,各個部位均勻受壓,側卧時脊柱始終能保持在水平線上。

最後,暢談裝修再為大家總結一下:

看似簡單的一張床,其實有着很多的學問在裏面,因此在挑選前,一定要做好功課,這樣才能保證不會被坑,選到最適合自己的床。

以上內容由暢談裝修原創,圖片源於網絡,侵權即刪,感謝您的閱讀!

作者聲明本文無利益相關,歡迎值友理性交流,和諧討論~

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Adobe使用AI技術開發出超級解析度功能,可逼真放大低解析度圖片_工業用機械手臂,無線充電裝置

圖片來源: 

(圖右)超級解析度比起(圖左)雙三次插值採樣法,可呈現更清晰的細節與線條

Adobe Camera Raw團隊開發的,利用機器學習技術提高照片的解析度,可將1,000萬畫素的照片提高為4,000萬畫素,同時還能保有照片豐富的細節。超級解析度功能目前先於Camera Raw 13.2中推出,官方預告很快會輪到Lightroom和Lightroom Classic。

超級解析度功能的開發,源自於2年前Adobe所開發的細節增強(Enhanced Details)功能,這個功能使用機器學習技術,以極高的保真度對原始檔案(Raw File)進行內插計算,進而產生幾乎沒有假影的清晰細節,藉此提高照片的品質。

而超級解析度是Adobe Camera Raw團隊的第2個畫素增強功能,透過提高照片的解析度,進而增加照片的品質。在一般情況來說,放大照片的解析度,通常會使得細節變得模糊,但是超級解析度功能卻能保持這些細節的清晰度,原因是使用了數百萬張照片,來訓練機器學習模型,使得模型能夠智慧地放大照片,同時保有清楚的邊緣,並留下重要的細節。

Adobe提到,並非所有相機都擁有高解析度,大部分手機相機解析度落在1,200萬畫素,而許多相機則是在1,600萬到2,400萬畫素之間,在許多情況下,像是線上發布或是發送給友人,這些畫素的照片已經足夠,但是如果是要大圖輸出,更大的解析度可以留下更多細節,也可以使得邊緣線條更加平滑。

舊照片也能透過超級解析度功能重新被利用,15年前800萬畫素數位相機所拍攝的照片,現在可以在提高解析度之後,重新被應用在大圖輸出上。此外,從照片中剪裁出來的部分圖像,也能因為超級解析度功能,變得更加清晰,官方表示,超級解析度可說是進階版的數位變焦功能。

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Adobe使用大量範例照片來訓練超級解析度機器學習模型,該模型的基礎架構為深度卷積神經網路,使用數百萬低解析度與高解析度圖像配對,來教模型如何放大低解析度照片,官方解釋,畫素的顏色取決於周圍的顏色,模型需要一些上下文,透過分析周圍的畫素來決定中間畫素的顏色。

超級解析度有3個特色,第1是Adobe使用了Bayer和X-Trans原始檔案訓練模型,因此當用戶在原始檔案應用超級解析度功能時,同時也會獲得細節增強功能加持。再來則是Adobe特別處理了一些具有挑戰性的範例,包括許多不同表面材質的圖片(下圖),超級解析度在處理這些區域時,便不會出現假影。最後,Adobe應用了CoreML和Windows ML平臺機器學習技術,因此用戶可以在電腦上,使用GPU來加速超級解析度計算。

超級解析度會使得照片的解析度線性加倍,也就是說,超級解析度產生的圖像,長度與寬度都會是原始照片的2倍,總畫素將會是4倍,目前圖片邊長限制為65,000畫素,總畫素限制為5億畫素。除了Bayer或X-Trans原始檔案之外,超級解析度也可以用在JPEG、PNG和TIFF等檔案格式,但是用在經高度壓縮的JPEG或HEIC檔案時,超級解析度會使部分假影更加明顯。

由於細節增強和超級解析度都需要非常密集的運算,官方建議,用戶可選用較快的GPU,並且使用支援CoreML和Windows ML機器學習技術的電腦,來執行超級解析度功能,否則運算時間可能需要數分鐘。另外,因為超級解析度會產生非常大的檔案,官方也建議用戶可以使用固態硬碟,以加速檔案讀取。

Adobe仍在改進超級解析度功能,突破目前的解析度限制,應用到更大的圖像上,並且試著將相同的技術,應用到銳利化和降噪等功能。

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生產數據上鏈再靠AI輔助申報,臺灣鯛加工廠全球第一家遠端稽核獲得世界級水產養殖認證

雲林口湖漁類加工合作社,在今年1月取得全球僅2%頂尖養殖魚類業者才能拿到的BAP認證,未來,年外銷約3,000公噸的臺灣鯛,將有機會在Costco或Walmart上架了。

圖片來源: 

圖/取自雲林口湖漁類加工合作社Youtube

想要將漁產品賣進Costco、Walmart,並不是件容易的事!必須取得全球前2%魚類養殖業者才拿得到的BAP認證(Best Aquaculture Practices,最佳水產養殖規範認證),才有機會成為跨國連鎖超市的供應商。但是雲林這家魚肉加工廠不只拿到了這張入場券,還首開先例,成為全球第一家,透過遠端稽核獲得BAP認證的業者,順利通過的關鍵技術就是區塊鏈和AI。

像養殖魚類的BAP認證,或農產品相關國際認證如GGAP(Global Good Agricultural,全球優良農業規範)的申請,對農、漁民來說,不只需要填寫全英文的認證文件,甚至要蒐集複雜的數據,導致整個流程繁瑣且執行不易。一旦資料填寫不完全,就得延長數據蒐集時間,有些業者甚至花費了一年多人工填表,還無法取得認證。再加上,國外稽核人員過去都會親赴生產地,查驗認證資料與現場狀況是否相符,但受到疫情影響,稽核人員難以來到臺灣,如何確保生產資料的真實性,也成為認證核發的一大考量。

為了降低農漁業者取的國際認證的門檻,工研院開發了一套結合AI與區塊鏈技術的預認證系統BeCert,先將各場域蒐集的生產、管理數據上鏈,並透過語意理解與知識圖譜的技術,自動分析生產數據,並填答到認證文件中,自動預審核後若發現仍有資料缺失,就能提早要求業者補齊或更正,確認無虞後,再向國際認證組織申請遠端稽核。

這套系統從去年啟用後,已經在今年初協助雲林口湖漁類加工合作社,取得全球第一張以遠端稽核形式核發的BAP認證;實際用於輔導國內最大的香蕉集銷中心藝隆農產後,也協助業者在半年內取得了GGAP認證,將原先認證稽核的準備時間縮短一半。

雲林口湖漁類加工合作社,今年1月取得全球第一張以遠端稽核形式核發的BAP認證,換句話說,年外銷約3,000公噸的臺灣鯛,將有機會在Costco或Walmart上架了。

靠AI分析認證文件與生產數據進行預認證,能將資料準備期縮短一半

要將過去需要人工填寫的繁複認證表單,透過自動化填答來進行預認證,工研院服科中心智慧物流與供應鏈整合服務組專案副組長羅國書解釋,核心技術就是透過AI來達成。

首先,工研院開發了BERT演算法,運用語意理解的技術,翻譯並分析國外認證文件的需求,再透過知識圖譜進行關聯性分析,將原先複雜的文件條文,透過類似樹狀圖的方式來呈現,同時,也將業者的生產數據,同樣運用知識圖譜進行關聯性分析,再自動比對並填入相對應的位置,最後再透過語意分析還原完整的文句,最後生成出英文認證文件。

羅國書舉例,假設認證文件有100個題目需要填答,AI會自動將題目分析成圖譜,並在取得客戶資料後,也將客戶資料資料變成圖譜,相互比對就能填入相應答案。假設有一個題目詢問:「在養殖的過程中,你是否擁有養殖土地的所有權?」就能把題目以知識圖譜拆解成,養殖要有土地、土地會有權狀;比對業者的資料後,就可以自動填入答案,說明是否具有土地權狀,權狀序號為多少,最後再將這些關聯性分析的結果,經語意處理還原回原本的文件格式。

AI會自動將題目進行關連性分析,以知識圖譜來呈現。

過程中,若有題目找不出相應答案,或是填答錯誤,系統即會回報,讓業者能重新針對不足之處備妥資料,「就像是先幫業者模擬考,讓業者知道哪邊有缺口,再進行補強。」藉由系統進行預認證,並輔以臺灣的顧問團隊協助審核與輔導,就能讓後續的國際認證稽核更順利,資料籌備時間更能縮短一半。

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若有不足之處,系統會通知業者補充資料或改進。

工研院研發的這套AI引擎,也能在針對個別認證文件重新訓練AI模型後,適用於不同產業,「核心技術是一致的,根據不同場景請專家微調就能適用。」未來,工研院預計要提供給保健食品、化妝品、電子業等業者,取得各類國際認證時使用。

將生產數據上鏈,首次說服國際認證組織採取遠端稽核

除了運用AI,工研院也協助業者將生產數據上鏈,透過區塊鏈不可篡改的特性,來取信於國際認證組織,願意在疫情期間改採遠端稽核的形式來核發認證,「我們跟BAP組織溝通,前後花了四個月的時間,才說服他們第一次進行遠端稽核。」

羅國書舉例,採用區塊鏈後,一旦從感測器蒐集到生產數據,比如每日的水質記錄,上鏈後數據就無法更改,除了在第一次稽核時能取信於認證方,透過系統持續蒐集不可篡改的生產數據,後續要通過年度稽核時也更容易,「因為原本就已經合規了,後續每年不用請顧問重新協助蒐集資料,只要檢查系統資料、生產環境有沒有改變,通過認證會更簡單。」

不過,羅國書也指出,工研院目前是採用私有鏈的形式,協助業者將數據上鏈。雖然私有鏈帳本也具有不可竄改的特性,但可信度仍不如聯盟鏈、公有鏈來得高,還是有機會發生數據造假的可能,因此,工研院也在考慮,未來由多個業者共組聯盟鏈的可行性,或是直接採用公有鏈為基礎架構。

AI與區塊鏈的應用基礎:生產數據與管理記錄數位化

無論是要將生產數據匯入系統進行預認證,或是將數據上鏈確保真實性,要導入這些技術的前提,是要將生產數據與管理記錄數位化。身為第三代臺灣鯛養殖戶,同時是口湖漁類加工合作社(以下簡稱合作社)的總經理王益豐,早在兩年前,開始意識到數位記錄的重要性。

他回憶,過去,傳統漁場的養殖過程完全沒有記錄,若要蒐集這些BAP認證所需的資料,就得靠品管人員定期去要資料,「傳統上漁民會有點排斥,因為他早期不需要做這些事情,」不僅數據取得耗時費力,也因為過去採用人工填表的方式,導致這些數據後續與工廠管理資料串接時,時常有誤差,比如時間填錯,資料就會無法串接整合。

為此,合作社自行尋找資服業者,建置起生產數據管理系統。除了建置田間管理的IoT的感測裝置,蒐集包括飼料量、溶氧量、PH值、氨氮含量、死魚量等數據,也串連起工廠管理的記錄,比如環境管理、員工管理、社會責任管理、勞安規範等記錄,來數位化臺灣鯛的生產加工過程。過程中,工研院也從去年開始協助開發系統,來完整串連生產數據。

王益豐也指出,導入系統後,由於平時就能更全面的將生產週期管理、水質管理、魚苗管理以及分魚紀錄等數據,都記錄下來,後續若要進行認證,只需要彙整這些日常管理的紀錄,就能準備好認證資料,不需再透過顧問協助進行長達半年的資料搜集。

開發了生產數據管理系統,業者平時就能將生產週期管理、水質管理、魚苗管理以及分魚紀錄等相關數據數位化。

不過,由於合作社的系統,並非依據BAP所需的認證資料來進行開發,工研院另外建置了一套在BAP框架下的生產數據管理系統,同時也透過這套系統的數據來進行預認證。

因此,當合作社要取得認證時,目前採取的做法,是將自家系統的生產管理數據,匯入或輸入工研院新系統中,來進行預認證。王益豐也在考量,因工研院的系統是根據國際認證所需的資料來設計,未來可能直接採用工研院的系統,來作為合作社管理生產流程的依據,讓後續的認證稽核更便利。

工研院開發的生產數據管理系統。

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MIT以AI即時產生3D全像投影圖像,可改善VR與3D列印應用

MIT研究人員以深度學習技術,開發了,只需要使用不到1 MB的記憶體,就能在智慧型手機和筆記型電腦,以數毫秒時間製作出全像投影圖像。這個新方法能用來改進3D全像投影,在虛擬實境、顯微成像和3D列印的應用。

研究人員提到,之所以目前虛擬實境頭戴裝置尚未取代電視或是電腦,成為主要的影片觀看裝置,重要的原因之一,就是虛擬實境容易讓用戶感到不適,透過觀看2D顯示器,以產生錯覺的方式,讓用戶以為自己正在觀看3D內容,會使得眼睛疲勞或是頭暈,而3D全像投影可能是更好的解決方法。

全像投影圖像可以良好地呈現現實世界,根據觀看者的位置變化觀看視角,並且可讓眼睛調整焦深,對焦在前景或是背景上。在傳統上,生成全像投影圖像需要超級電腦進行物理模擬運算,不僅耗時,而且產生的效果也無法非常真實,而現在MIT研究人員採用深度學習技術,能以毫秒級的時間完成運算,因此全像投影應用,也就能擴展到筆記型電腦和智慧型手機等裝置。

使用相機拍攝的照片,會對每個光波的亮度進行編碼,因此可以忠實地呈現場景顏色,但是最終只會產生2D的圖像,而全像投影圖像不僅編碼每個光波的亮度,同時還會編碼光波相位(Phase),這樣的組合可以更真實地描述場景的視差和深度。

早期的全像投影是以光學的方式紀錄,必須要使用雷射光掃描,並且分離雷射光束,使一半的光束照亮物體,一半的光束用作光波相位參照,以產生全像投影特殊的深度感,但用這種方法產生的圖像是靜態的,無法捕捉動作,而且也難以複製和共享。

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而由電腦生成的全像投影圖像,透過模擬光學配置,來改善傳統方法的缺點,但是因為場景中每個點都有不同的深度,因此無法對所有的點都應用相同的操作,這樣的限制增加了運算複雜度,超級計算機叢集可能要花費數秒甚至數分鐘,才能算出單張全像投影圖,而且現有演算法,無法以逼真的精度計算遮蔽效果(Occlusion),因此也就限制了結果的真實度。

MIT研究人員透過讓模型自學物理計算,來提高電腦產生全像投影圖的速度。研究人員設計了卷積神經網路,並且自定義了圖像資料集,其中包含4,000組電腦生成的照片和全像投影圖像配對,照片中每個畫素都包含顏色和深度資訊,並且和對應的全像投影圖像配對,同時使用了一組新的物理運算來處理遮蔽問題。

透過從每個圖像配對中學習,張量網路調整自身計算參數,逐漸強化創建全像投影圖像的能力,經最佳化的網路,其運算速度比物理模擬快了2個數量級,在數毫秒的時間,就可以從電腦生成或是LiDAR感測器所獲得具有深度資訊的圖像,創建出全像投影圖像,由於壓縮的張量網路只要617 KB的記憶體,在目前智慧型手機動輒內建數十甚至數百GB的記憶體,其使用的資源可說是非常低。

研究人員提到,即時3D全像投影圖像可以強化虛擬實境和3D列印等應用,不只可以提供觀看者虛擬實境體驗,但是又能消除當前頭戴裝置所帶來的疲勞感,在3D列印方面,則能加速3D列印的精確度和速度。

https://www.ithome.com.tw/news/143231

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科學家以眼睛的光線反射來辨識Deepfake,有效辨識率達94%

紐約州立大學水牛城分校的科學家發現,在一張照片或一段影片中,兩個眼睛內的圖案通常是相同的形狀或顏色,但在利用人工智慧創造的影像中,包括生成對抗網路(GAN)影像在內,都未能準確地執行此一操作,可能是因為它們多半是以許多照片合併成假照片所致。(圖片來源/Shu Hu, Yuezun Li, and Siwei Lyu, Computer Science and Engineering, University at Buffalo, USA)

紐約州立大學水牛城分校的科學家近日公布一項,他們利用眼角膜上的光線反射圖像來辨識影像的真實性,且辦識的有效率高達94%。

已被IEEE接受,論文的第一作者、亦為該校教授的Siwei Lyu解釋,角膜就像是一個會反射的球面,因此,任何藉由光源進入眼睛的事物都會在角膜上留下圖案,由於眼睛是看著同樣的事物,因此在兩眼上應該會留下非常類似的反射圖案。

於是,在一張照片或一段影片中,兩個眼睛內的圖案通常是相同的形狀或顏色,但在利用人工智慧創造的影像中,包括生成對抗網路(Generative Adversarial Networks,GAN)影像在內,都未能準確地執行此一操作,可能是因為它們多半是以許多照片合併成假照片所致。

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這群科學家即打造了一個工具來檢查兩隻眼睛所呈現的圖案是否一致,比較了角膜上所呈現的圖案形狀,光的強度,以及反射光的其它特性,並展現出94%的有效率。

不過,這種方法其實仍有不少限制,例如需要有光的反射來源,或者是有心人士也能夠藉由後製來調整兩眼的反射圖案,而且它必須比對兩隻眼睛,若只能看到一隻眼睛,該技術就無用武之地了。

Lyu說,現在有大量的Deepfake是基於色情目的,對受害者帶來了很大的心理創傷,也有Deepfake含有惡意的政治目的,讓政治人物說出或做出根本不是他們說或做的事,而使得如何辨識Deepfake變得愈來愈重要。

臉書在去年舉辦的吸引了全球2,000名AI專家,這些參賽者上傳了逾3.5萬個模型來辨識20萬則的假影片,其中有10萬則是由臉書錄製且先行開放參賽者存取的公開資料集,另外10萬則是未曾曝光過的「黑盒子」資料集,結果公開資料集的Deepfake最高辨識率為82.56%,而「黑盒子」資料集的Deepfake最高辨識率則僅有65.18%。

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飲水機選購技巧大公開!!

機器上方放桶裝水,與桶裝水配套使用。桶裝飲水機在20世紀中期之前就出現了,這種飲水機被設計為機身頂部的一個專門的連接器倒放置水桶

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【從科技引擎到數據引擎,北市數位轉型的下一步】臺北市如何用大數據管理市政

臺北市的數位轉型戰略,在去年成立大數據中心、資料治理委員會之後,啟動科技驅動、資料驅動雙引擎戰略,分別就創新科技、資料治理帶動城市發展。右半邊的資料治理委員會負責資料匯流、個資保護及整合應用的政策督導角色。(圖片來源/臺北市政府資訊局)

「臺北的智慧城市策略,不僅以科技驅動,現在更變成資料驅動的城市,來加速市府的數位轉型」,臺北市長柯文哲說。去年疫情期間,調度抗疫人力最重要的決策工具COVID-19疫情儀表板,就是資料驅動市政最好的例子。

臺北市雙引擎轉型發展策略

在臺北市政府新的數位轉型發展藍圖中,建立起雙引擎驅動策略,其中一具引擎是臺北市一直以來推動的科技驅動(IT Driven Innovation),由智慧城市委員會在智慧交通、安防、健康、教育、經濟、環境、建築、政府1+7領域,和智慧城市辦公室相輔相乘帶動城市的科技創新,媒合業者以實際城市中的場景作為實驗場域,例如在臺北市推動的智慧停車、自駕巴士、智慧路燈、空氣盒子等專案。

另一具引擎則是資料驅動(Data Driven Governance),在資料驅動的策略中,資料治理委員會如同智慧城市委員會,扮演政策擬定督導的角色,擬定資料使用及保護的結構化規範,搭配大數據中心推動資料匯整應用,輔助市政決策。

柯文哲解釋這個臺北市政府數位轉型的雙引擎策略。智慧城市委員會將和1+7工作小組,在智慧政府、智慧交通、智慧健康、智慧安防等8大領域,媒合業者,導入創新技術促進城市發展,而資料治理委員會重點則是隱私權保護、資料安全、制定資料標準,讓智慧城市委員會能有效使用。

臺北市政府去年8月所成立的大數據中心,就是智慧引擎的關鍵推手,也是打造出COVID-19疫情儀表板的團隊。

這支團隊因應市府防疫決策需要的首個任務,目的整合各局處相關的資訊,建立北市疫情資訊聯合儀表板,或是針對特定的議題深度分析,輔助府級的市政決策參考。

編制上,大數據中心為北市資訊局底下一個任務工作小組,由資訊局專門委員林芃君擔任該中心主任,並自外招聘3名員工,核心成員背景均來自城市設計,分別為數據分析師、數據策略管理師,另有外部顧問提供相關的協助。大數據中心計畫擴大團隊,去年他們公開招募人才,準備再招攬數據分析師、系統工程師及前端工程師。

過去各局處各自整理資料,決策視野有侷限

「市政管理問題日趨複雜,需要有組織及制度化收整各局處資訊,大數據中心成立的目的為整合跨局處、跨領域資料,以綜觀全市角度透過視覺化儀表板及數據分析輔助決策」,呂新科說。

呂新科表示,在大數據中心成立之前,市府內部各局處沒有結構性的管道,交換資料並不容易,各單位以本身業務資料建立的視野往往有侷限。過去市府很多決策判斷是在資料不夠完備、視野不清楚之下,依照經驗及片面資訊所做的決定。成立大數據中心後,建立更廣的資料分析視野,未來逐漸朝向以整體觀、跨局處、跨地域、時間軸度收整的資料,來進行市政判斷、決策。

「希望透過這個方式,讓臺北市轉型為以資料驅動的城市治理模式」,呂新科說。

臺北市資訊局長呂新科表示,大數據中心成立的目的為整合跨局處、跨領域資料,以綜觀全市角度透過視覺化儀表板及數據分析輔助決策。(攝影/洪政偉)

第一步先建立跨單位資料匯流的基礎工程

以往臺北市政府下的各局處單位進行業務資料分析,當有跨領域的市政決策或議題研究需要,和其他城市一樣,會成立個別專案處理。然而,衍生出的資料處理需求,向不同局處發文取得資料,經過統整、統合分析、資料近用等,產生大量資料工程負擔,每次成立新的專案,需要重新建立資料工程,耗費許多時間,也影響專案進行。

臺北市大數據中心成立後,不僅整合跨局處、領域資料,建立城市儀表板或深度分析,更重要的是建立資料匯流的公共基礎。

呂新科指出,大數據中心將跨局處間資料統整,並建立法規、資料統整、匯流或分析等基礎結構,跨單位的資料流,從快速匯流、分析到產生儀表板或是深度分析,透過結構化的方式產生資料流,和過去一筆一筆的資料取得,「兩者在資料治理的深度和力量完完全全無法比較」。

他以喝水舉例,以前喝水要從取水、煮水、淨化處理才能喝到,現在打開水龍頭就能很快取用。大數據中心另一任務是建立資料流的渠道、匯流、分析等基礎工程,按照已建立的基礎建設,就能有條不紊、源源不絕運作。

過去缺乏結構化做法,每次新專案需要不斷重覆相同的資料工程,「這是相當昂貴的工作負擔」,呂新科說。

臺北市大數據中心主任林芃君舉例說明擴大資料視野的重要性,大數據中心團隊先前曾談各局處需求,衛生局提供臺北市重大傷病患者預約復康巴士,病患可搭乘復康巴士從家中前往醫院,而在社會局訪談後也發現,老人福利也有類似的需求。以往衛生局、社會局兩局處各自推動服務,未來若能整合兩方的資料,甚至加上交通局的公共運輸資料,便能找出復康巴士的最佳繞行路線,更有效率載送多位患者就醫。

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示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號

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滑鼠墊是用於放置和移動滑鼠的一個墊子。它的主要功能是防止在玻璃等特殊材質的表面上移動時的反射與折射影響滑鼠感光器的定位,提供一個方便滑鼠感光器系統計算移動向量的平面;次要功能是為了美觀,上面可印有精美、個性化的圖案;還有一些滑鼠墊增加了腕托以提高手部舒適度。

在以前,A局處基於政策研究需要,發文向B局處希望取得相關資料,B局處花時間撈取資料,卻可能因為資料提供的格式不符合,A和B局處之間需要再行文往返,往往耗費許多時間。未來,大數據中心團隊能發揮居中協助的角色,在同一個議題之下,以統一資料交換格式及協定向兩個局處取得資料,再透過模型進行深度分析,提供政策建議。

過去各個局處礙於人力不足,可能委托外部業者進行資料分析,這些委外可能隨專案結束而終止,相關的知識經驗也因而中斷。林芃君表示,成立大數據中心,市府有自己的資料分析團隊,累積資料分析的知識經驗。

建立中樞骨幹串接各處資料

目前大數據中心有兩大類工作,一類是自各個局處單位的IOC運管中心匯整即時資訊,以及從VIOC取得的城市物聯網資料,加上政府的開放資料,強調整合各類型的即時資訊,建立不同主題的城市運行儀表板,規畫建立1+7共8個主題的城市儀表板,涵蓋交通、安防、健康、教育、經濟、環境、建築及政府,這8個主題的儀表板之外,像COVID-19疫情儀表板則是針對特殊市政需要所設計的儀表板。

另一類工作則是針對情境問題作深度分析的大數據研究,包括由府級主管指示或各個局處的分析需要,針對特定議題研究需要,和各局處共同討論,經過深度分析找出洞察,提供建議給府級主管或各局處判斷、決策時的參考依據,例如北市民眾如何使用3倍券、北市長輩每月如何使用敬老愛心卡的480點、計程車路邊招呼站如何優化等等。

為了匯整各方面的資料,包括各局處功能性運管中心,以及城市物聯網資料,還有來自外部的政府開放資料,他們規畫打造一個專供資料匯流的中樞骨幹(Hub bone),連接各局處IOC運管中心,還有散布在城市中各處的物聯網所產生的資料。

目前臺北市政府底下各個局處,如交通局、消防局、工務局、社會局等,各自基於業務需要設有不同運管中心(Intelligence Operations Center, IOC),這些功能導向的運管中心蒐集各自領域資料,進行資料分析、視覺化呈現,供局處內部決策、運管使用。例如工務局的道路管線暨資訊中心,對臺北市區所有道路及共同管線基礎建設,建立深度儀表板及資料分析,交通局則有交管中心,解析交通管理面向資料,消防局也有災害應變中心等等。在各局處功能性運管中心之外,臺北市的12個行政區有各自的行政運管中心。

臺北市先前推動智慧城市,和不同的廠商合作建立城市物聯網,例如智慧停車、空氣盒子、智慧垃圾桶等等,這些物聯網散布在城市的不同地方,回傳大量資料,有的資料回到各局處運管中心,有的資料沒有回到實質的運管中心,而是由合作業者蒐集資料,再產出報告供市府參考。

建立中樞骨幹的目的是統整多層級資料,介接各局處的功能性IOC運管中心,以及北市12個行政區的區域運管中心,還有臺北市政府在智慧城市專案裡,和外部廠商合作,在城市中所建立的物聯網,也會透過中樞骨幹匯整各物聯網資料,送到臺北大數據中心。

林芃君指出,中樞骨幹就像一個神經系統,因各單位使用的資料庫不一,有的使用SQL、MySQL或是NoSQL,因此大數據中心需要定出資料格式及傳輸協定的統一規範,和各單位的資料庫承作廠商協商,在資料流進來之前,先作資料的清洗及處理,再透過中樞骨幹送到大數據中心的資料湖,並非將各局處的所有資料都倒進來。另外,為了不影響各單位IOC中心的正常運作,大數據中心和各個IOC中心廠商協商,從備份資料庫取得資料。

因此,大數據中心先擬定中樞骨幹中樞資料協定、建立資料交換機制、資料開放機制,具體涵蓋資料項目、資料架構、資料格式、傳輸頻率、傳輸方式、傳輸協定。中樞骨幹內的資料流則分為3級,1級資料是城市物聯網或功能性運管中心中未經整理的即時性資料,2級資料則是經過功能性運管中心、行政區域運管中心整理過資料,3級資料是經過大數據中心整理分析後的資料,回到各功能性運管中心、行政運算中心作為參考。

中樞骨幹的目前是以API和各個資料庫介接,因此他們建立了API Gateway,以管理可接取、不可接取資料的單位,強化資料安全管理。除了API,API Gateway也能支援Webhooks介接。

大數據中心的核心基礎就是中樞骨幹,如同神經網路串接各單位取得資料,包括功能性IOC運行中心、區域性運行中心、IoT Cloud,以及大數據中心,其中的資料流分為3級。(圖片來源/臺北市政府資訊局)

建立數據分析工作流

建立中樞骨幹打造資料流管道之後,大數據中心接著建立內部資料分析工作流程,從數據獲取、數據處理及分析,到視覺化的圖資圖表設計、綜合互動展示四個階段。

首先在數據取得部分,目前中樞骨幹在設計主要是以API介接,GIS、IOC運管中心或是民間的資料,這些資料通過中樞骨幹進入大數據中心資料庫(TUIC DB)。另外,部份資料可能因為特殊情形,例如COVID-19疫情儀表板的中央疾病管制署疫情資料,沒有提供地方政府介接,就得工蒐集,或是早期系統在設計時沒有考量API介接,也需要仰賴人工梳理資料類型後才能串接。

進入到數據處理及分析階段,大數據中心資料庫中的資料經過自動處理或人工判斷形成預處理資料集。其中數據資料會依類型、分析運用等目的,可用多種語言進行資料建模與深度分析;而空間資料會經由QGIS或ArcGIS地理空間處理之後,再送到圖資處理模組進行展示。整體儀表板會再經由視覺設計師整合數據資料與空間資料進行儀表板之視覺化與綜合互動展設計,再送到前端網站,透過TUIC Web Viewer套疊多種圖資在地圖上呈現。

由於成立還不久,目前大數據中心團隊在中樞骨幹方面,仍在建設之中,預計今年內完成。而該團隊兩大工作之一,建立城市運行儀表板部分,規畫在今年底前將會完成1+7領域,以智慧政府為主題,包括智慧安防、建築、交通、教育、健康、環境、經濟7領域的市政儀表板。

資料分析工作流,數據取得經過處理及分析後,到圖資地圖的視覺化呈現。(圖片來源/臺北市政府資訊局)

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市面十大品牌封口機!該如何選購?

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選擇示波器的10 項考量因素

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柯P數據施政:用數據面對問題,是解決問題的第一步

臺北市大數據中心團隊是臺北市政分析的專屬資料科學團隊,包括數據分析師岑崇恩(左一)、策略管理師曾筱雲(右二)、機要專員林書正(右一)。他們就是臺北市長柯文哲日後用數據面對市政問題的關鍵幫手。 (攝影/洪政偉)

臺北市其實很早便開始推動資料治理,隨著政府推動開放政府,臺北市在2011年推出資料開放平臺,開放市府公部門資料,供外界運用開放資料,2019年改為臺北市資料大平臺,納入付費性資料、測試API,提升開放資料的價值,讓資料更容易被取得。

過去各局處以單純的統計資料供外界瀏覽使用,現在以比較視覺化方式呈現市政發展情形,例如都發局設立社會住宅興建計畫及戰情中心,以儀表板的方式呈現臺北市正在興建及未來規畫的各項社會住宅計畫,透過圖像化,可以看到興建中的社宅工程進度、出工數、預算執行進度等;擁有大量統計資料的臺北市主計處也用圖像化呈現臺北市人口、土地、公共建設、交通、財政、治安各方面的樣貌。

除了推動開放政府,公開政府資料供外界了解及使用,引進公私協力的機制推動城市創新;臺北市政府內部也不斷精進大數據運用,而在柯文哲擔任市長之後,或許是醫生的背景使然,許多地方都能見到他講求以科學數據驅動市政的想法。

柯文哲去年11月底參加2020臺北數據展論壇,他說,做數據統計是為了找出問題,做數據分析是為了找出原因,進一步處理問題,他的執政態度是,面對問題是解決問題的第一步,看到數字,知道市府哪裡做得不對,如外科手術對傷口作清創處理。

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示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號,就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號,因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

臺北市政府過去曾效法其他國家,釋出犯罪地點資料,讓民眾能夠查詢住宅竊盜、汽車竊盜、自行車竊盜的犯罪熱點,這類犯罪高風險的數據分析結果,原本用於警力巡邏部署上,儘管這類資料公布引來導致房價下跌、被標籤化的批評,市府仍公布供民眾參考。

為了更進一步了解市民需求,臺北市從2008年便提供市民1999熱線,供民眾反應市政相關問題。多年下來已累積大量民眾陳情電話,臺北市政府研考會2017年做了一個決定,要透過大數據分析建立市政預警系統,例如當A類的陳情案件增加時,後續可能伴隨B類陳情跟著增加,透過預警系統,在B類陳情案件增加之前,交由相關局處預先處理。

目前上述的城市數據應用,大多是以市政資料為主,但在未來的智慧城市中,將看到城市中出現愈來愈多的城市物聯網,這些物聯網如同城市的神經系統,每日蒐集城市運作的大量數據,更貼近城市現實的樣貌。

隨著市政議題愈來愈複雜,僅靠單一片面的資料分析,可能無法兼顧不同層面,需要跨局處、領域的資料整合分析,用更宏觀的資料視野去看問題,因此,市府去年強化城市的資料治理,成立大數據中心,建立資訊流的統合架構,府級資料治理委員會擬定資料流通、運用規範,並確保個資保護、資訊安全。

大數據中心可說就是臺北市政分析的資料科學團隊,柯文哲未來面對市政問題時,就可以有一個專責分析團隊,深入且更大視野了解數據背後的市政現象。

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十大封口機人氣排行榜-烘焙必備幫手!

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Google開發新方法LEAF改進音訊分類任務

Google重新設計用來處理音訊分類任務的方法,發表了可學習的音訊前端,用來取代過去預處理音訊的方法梅爾濾波器組(Mel Filterbanks),以更好地處理像是分類鯨魚叫聲等音訊分類任務。

過去幾年,語音理解機器學習模型有了巨大的進展,透過從資料中學習參數的能力,該領域已經逐漸從過去複合手刻的系統,轉變成為深層神經分類器,用於語音辨識、音樂理解以及動物聲音分類等任務。但Google提到,用於音訊分類的深度神經網路跟電腦視覺模型不同,電腦視覺模型可以從原始畫素中學習,但是音訊分類深度神經網路很少使用原始音訊波型訓練。

音訊分類深度神經網路仰賴梅爾濾波器組預處理資料,這些濾波器使用經特別設計的梅爾縮放頻譜,目的是要複製人類聽覺回應的某些部分,雖然對梅爾濾波器組建模,過去的機器學習應用都很成功,使用固定梅爾縮放和對數壓縮,在一般情況也都效果良好,但是Google認為,沒有辦法保證這些也可以被良好應用到其他的任務上。

在與人類感知相對應的應用領域,像是語音辨識和音樂理解,目前標準梅爾濾波器組都提供了良好的歸納偏差,但是這些偏差可能對不需要模仿人耳的領域,像是辨識鯨魚叫聲這類的任務造成負面影響,所以為了獲得最佳的效能,需要為特定任務量身訂做梅爾濾波器組,但這是一個繁瑣的過程,不只需要專家知識,還需要許多迭代工作,因此在多數的音訊分類任務,開發者還是偏好使用標準的梅爾濾波器組,即便可能無法產生最佳的結果。

快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型,最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中,利用螺桿混鍊,然後注入模,在模腔中冷卻並固化成型。

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為了解決這個問題,Google提出梅爾濾波器組的替代方法LEarnable Audio Frontend(LEAF),這是一個神經網路,可以初始化逼近梅爾濾波器組,並且與任何音訊分類器一起訓練,以適應特定任務。

Google將LEAF應用在各種音訊分類任務上,包括語音辨識、說話者辨識、樂器辨識和鳥聲辨識,LEAF的平均效能比起梅爾濾波器組,以及其他可學習前端,如Time-Domain Filterbanks、SincNet和Wavegram都還要好,在不同的任務上,LEAF的平均準確率達76.9%,而梅爾濾波器組的平均準確率則為73.9%。Google使用TensorFlow 2實作LEAF,現在已經在GitHub儲存庫開源。

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