不管是門診或是各種座談會，總會聽到有女生希望我分享延緩更年期的撇步。更年期本是每個女人都終會進入的自然生理狀態，我總會直白地說，這也很難靠做什麼事延緩。只不過言談間我常感受到她們的發問背後，有著對更年期的害怕與抗拒。我一句「哪有什麼撇步」雖是實話，但好像無法解決她們的焦慮，因此決定好好回應一番。

更年期是指停經前的一個過渡階段，因卵巢功能逐漸退化，製造的女性荷爾蒙逐漸減少，造成經期開始不規則、量一下多、一下少，最終在幾年後不再排卵而停經。因賀爾蒙起伏的緣故，也有些人會出現熱潮紅、心悸、失眠、情緒低落等症狀。

＊＊退化一直都在，更年期不應被放大檢視

其實不只有卵巢，人體各器官本來就會隨時間退化。只是停經是個明確可被觀察到的狀態，因此在更年期後，各種身體的大、小毛病常全被歸咎於更年期。再加上很多醫療報導喜歡用恐懼式的標題吸引流量，把更年期報到描述的很恐怖，好比體力不如以前、瘦不下來、皮膚暗沈、陰道乾澀、失去吸引力......彷彿月經消失的那一天，你就不再健康，人生從此由彩色轉黑白，以至於許多女性總是聞更年期色變。

我認為這些說法實在太過度延伸，雖然賀爾蒙低落確實會增加骨質疏鬆、肌肉流失、與高血脂的風險，但不代表更年期後靠著運動和飲食就無法逆轉這些狀態。事實上，我在門診或健身房就看過不少規律運動的阿姨，比很多久坐的年輕上班族體力、活力都來得好。也有許多人在更年期時更注意均衡飲食，三餐自己煮，不靠減肥藥體重也能維持良好體態。也就是說大家那些對更年期所擔心的各種改變，仍有極大一部分是可調可控的。

而大家認定有特殊方法能延緩更年期，可能是因為每個女性停經年齡不同，更年期影響的時間長短不一，個體差異大。以致於有人發現朋友較晚停經，就認為是不是自己沒保養「好」，比較不「健康」。其實，只要在平均年齡停經都是正常，並不是越晚越健康。
（女性停經平均年齡為48到52歲，更年期現象通常出現在停經前五年）

＊＊真的沒有私藏偏方 更年期時間最主要還是看基因

更年期何時會來最主要還是基因決定，網路上常見的一些說法大多沒有根據。好比「冰水、避孕藥會讓經血量變少、子宮老得快，讓更年期提早報到」。其實是因為冰水會讓子宮血管收縮、避孕藥會讓內膜變薄，才導致經血少，都是很正常且暫時的現象，更不代表卵巢功能變差、更年期會提早來。

反過來說，吃一些號稱溫補的食材增加經血量對延緩更年期也是毫無幫助。我更要特別提醒，部分保健食品吃了有效很可能是額外添加了雌激素，反而增加子宮內膜癌的風險，不可不慎！

也曾有病人說她聽聞祖傳一帖方子可延緩更年期，想詢問我看法。我忍不住開玩笑地說，古代的人平均餘命只有五十歲，大多數的人還活不到更年期，這樣的方子哪可能有效！

講到底，所有養生的法則都是殊途同歸，規律運動均衡飲食，哪有什麼秘訣。唯ㄧ一個我比較認同的是，香菸裡的尼古丁會影響卵巢功能，因此眾多研究都發現抽菸的人更年期確實較早報到。

＊＊拋下更污名標籤 擁抱自在更年期

另外我也觀察到，會讓女性懼怕更年期的原因，不只是醫學衛教的用語過於恐嚇，更可能來自於更年期被污名化。和「大姨媽來」一樣，很多人遇到中年女性較為強勢、有主見，情緒高昂，就會不分青紅皂白、對人不對事，批評對方就是更年期才如此沒有女人味。各種八卦新聞遇到中老年女性的花邊星聞，也總慣用「都更年期、老到沒月經了」的標籤來暗諷一些女性年紀大就失去女性魅力，又怎配擁有多采多姿的性生活！

其實現代人活這麼長，呼應「人生七十才開始」這句話，我倒認為更年期的到來某種程度是種解脫，不用擔心月經來運動側漏或經痛，性行為忘了戴保險套更不用擔心懷孕。心態調整好，更年期對女性來說就是一個隨心所欲、自由自在的開始啊！

＃下下本書來寫更年期嗎

我對繭居族、尼特族的小說題材情有獨鍾。

要說為什麼的話，各位可能難以想像，由於跳三級，我未滿 20 歲完成學業，回台北工作被錄取的第一份工作，是做廣告美工，月薪是 22000 元。中國的藝術院生學費昂貴，畢業後薪水通常為一般專業的 1.2～1.5 倍，但沒有料到中國和台灣對於藝術系的行情竟差異如此之大，在台北開始工作感到小小的挫折感。

實際工作的第一天，發現公司習慣使用的軟體跟我在學校學的軟體不同，被老闆嫌棄一無所長，把我的薪水降為 19000 元。

剛從中國回來的關係，我的捲舌口音、用語也常被同事偷偷嘲笑。而且沒有能力做好主管分派的任務，每天工作都很痛苦，熬了一個月後，公司搬到離家很遠的地方，我以此為藉口辭職，之後幾個月都待在家，不再考慮找工作。每天都在網上逛討論區、寫部落格、看動畫。

我應該是差臨門一腳就要變成尼特族了吧。可惜的是我的母親每天嘮叨叫我去找工作，我對做美工沒有興趣，但很喜歡觀察網路趨勢並在部落格上寫下見解。我的筆記本上，記錄了各種網站新功能的設計。

剛好在某個時候，我帶著筆記本去城邦集團旗下一個 BU 面試，經過兩次面試，第三次是跟社長談，他當場決定錄取我為網站企劃，負責經營動漫的社群。

從那以後我的上班族之路就很順遂⋯⋯意外的，沒有變成尼特族。

但我非常懂那種對外界懼怕、不願再到外面的感覺。覺得就那樣一輩子也無所謂，成就感從網上活動就可以獲得，網友就是我的社交圈，網路就是我的世界。

順利到外面世界的我，後來迎接回因為沒考上大學、被送去加拿大讀社區大學的哥哥。他服完兵役以後，長達快兩年的時間都在家裡沒有出去找工作。令我納悶的是，母親對他根本雙重標準，從來不逼他，放任他在家作息混亂只會吃喝拉撒睡和打電動。

後來我有機會短暫的在黑膠唱片打工，辭職前向老闆推薦了自己的哥哥接任工作，也算是軟硬兼施的逼他出了社會。

回到今天我想推薦給各位的梅菲斯特大獎得主書籍《我適合當人嗎？》，是宮部美幸 2020 年度最愛的 TOP 3，在這本書的世界裡，從青少年到 30 多歲的人群流行著一種病，長期不和外人接觸、不事生產、寄生在家裡的啃老族們，一個接著一個變成了異形。

說變成異形還是輕描淡寫，尼特族會變成的是外形很噁心、看上去讓人非常不舒服到反胃的樣子，比如女主角田無美晴，她的兒子優一就變成了一個頭大身小的蟲子，有複眼和觸手，眼睛是人類的眼睛，觸手上有許多短小人類的指節。

大多數家長都無法忍受異形噁心的樣貌，無法溝通、無法與之繼續同住，所以法律規定一旦異形化的年輕人，戶籍上會被登記為死亡。之後就任由家人處理。

優一的父親在看到優一異形化以後，本來決定把它帶到山上去丟掉，在美晴的拼命阻止之下，他總算能以蟲的樣子繼續生活在家中。

《我適合當人嗎？》講的就是美晴一邊撫養著已經徹底變成廢物和怪物的優一，一邊四處尋求解決方法的故事。大半篇幅是她的心理描寫。作者的文筆很洗練，閱讀起來一點都不會有壓力，讀完會有一種暢快感。

書的主題實際上是圍繞著「家人」，父母對子女，到底該如何教養，在何時放手，又該在何時推他們一把，負責任的支持著己出的生命，讓他們活出最憧憬的樣子。不是為人父母的我，讀了有很多感慨。

想推薦這本設定有點驚悚，卻很溫暖的書給你們。

在 Pubu 電子書城使用優惠碼【KYON】可以 83 折購買大部分的書喔！

📖 黑澤泉水《我適合當人嗎？》
https://www.pubu.com.tw/ebook/226743

🔥【廠商有放福利！請看留言區！】🔥

---

另外，附圖我使用的閱讀器是 BOOX Nova 3
這是我目前用過開放性做得最好的閱讀器，內建 Google Play 可以閱讀所有電子書平台上的書，在 Pubu 書城搜尋「閱讀器」可以找到。

---

不錯過我的 FB 廢文，請設為「最愛」

比較常更新的 IG：kyontw

迎接終端AI新時代：讓運算更靠近資料所在

作者 : Andrew Brown，Strategy Analytics
2021-03-03

資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計，人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長，現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長，未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。

這包括種類繁多的不同裝置，像是智慧感測器與致動器，它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西，以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在，從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物，它們的數量將持續爆炸性成長。

資料爆量成長，讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質，在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點，但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行，來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料，需要從起始點經過網際網路或其他網路，來到集中式的資料中心(例如雲端)，然後在這裡處理與儲存，最後再傳回給用戶。

對於一些傳統的應用，這種方式雖然還可以接受，但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間，資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策，網路延遲要越小越好。基於這些原因，開始有人轉向終端運算；越來越多人轉而使用智慧終端，而去中心化的程度也越來越高。此外，在這些即時應用中產生的龐大資料量，意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。

與資料成長連袂而來的，是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動，並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊，需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML，是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料，唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作，在未來還將會直接在終端裝置上進行。

資料正在帶動從集中化到分散化的轉變

隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟，網路的設計以及在其運作的所有裝置，也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機，一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能，基礎架構持續重組與最佳化，以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存，以及資料處理的需求。

智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長，加上物聯網的快速成長，促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素，包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力，以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用，近來也已轉向使用分散式的運算模型。

從邊緣到終端：AI與ML改變終端典範

在成本、資源效率、彈性與便利性等方面，雲端有它的優點，裝置數量的急遽增加(如圖2)，將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的，這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸，而且從能源、頻寬與運算力角度來看，相當沒有效率。

在終端執行進階處理與分析的能力，可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴，並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。

終端AI：感測、推論與行動

在終端部署更多智慧的主要原因之一，是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方，可以更快與更準確地做出回應，同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險，可以節省費用。

處理能力與神經網路的重大進展，正協助帶動終端裝置的新能力，另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下，對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序：傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作)，以及採取行動(如物件是披薩，冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音，因此發出警告)。

感測

處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如，自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化，並且與以往相比，會搜集更多的資料。

它們搜集到的資料極具價值，但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端，數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行，就可以大幅提升效率。

推論

終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時，就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜，機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作，這對體積越來越小的裝置，極為關鍵。

例如，圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具，訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU)，以轉換成最佳化的程式碼，讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像，而且準確度相當高，而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣，轉移到在終端運作的MCU本身。

行動

資料一旦完成感測與推論後，結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉)，或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中，因此會針對穩定度而非音質進行最佳化)，或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習，輸送帶若發出聲音，顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧，因為這些能力提升後，運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後，一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能，將可以移到終端本身的內部進行。

終端 AI：千里之行始於足下

從智慧型手機到車輛，今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務，從最簡單到最複雜，並需要各式各樣的能力。例如，應用處理器是高階處理器，它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計；即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統，與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器，至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多，能源效率也高出很多，同時擁有特定的功能。

這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作，之前必須透過威力更強大的元件才能完成，但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能，例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。

隨著更多功能在較小型的終端進行，這將可以省下資源，包括資料傳輸費用與能源費用，同時也會產生極大的環境衝擊，特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置，以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。

TinyML、MCU與人工智慧

根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示：「令人相當興奮的是，我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置，特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人，我無法想像那些即將出現的全新應用。」

微型機器學習(TinyML)的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合，而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型，耗電量只有數毫瓦。

物聯網環境中有數十億個微型裝置，可以為各個產業提供更多的洞察與效率，包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持，可望改變我們處理物聯網資料的方式。

受惠於TinyML，微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別)，以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

儘管之前提到的雲端神經網路框架工具，是取用這個公用程式最常用的方法，但把AI函式庫整合進MCU，然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式，然後從中建立模型，例如預測性維護能力。

如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU)，利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要，原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。

AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能，我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域：語音(Voice，如自然語言處理)、視覺(Vision，如影像處理)以及震動(Vibration，如處理來自多種感測器的資料，包括從加速計到溫度感測器，或是來自馬達的電氣訊號)。

終端智慧對「3V」至關重要

多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何？)，以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。

Strategy Analytics的研究顯示，許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用，仍然只需要相對簡單的指令，如基本的開/關，以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中，智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長，成為智慧家庭指令的中樞，包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴，以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能，可以依據地點與環境，在音質優先與穩定度優先之間自動切換。

如同我們檢視的結果，終端AI可以在「3V」核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及B2B與B2C的應用：

震動：包含來自多種感測器資料的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。
視覺：影像與影片辨識；分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音：包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力，以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景：

震動

可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展，有各式各樣的不同應用領域，對於成本與物聯網裝置與應用的效用，都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域，包括：

溫度監控；
壓力監控；
溼度監控；
物理動作，包括滑倒與跌倒偵測；
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ；
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ；
感測器融合(見圖7)；
電場變化。

一如我們將在使用場景單元中檢視的，這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。

語音

語音是進化的產物，也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令，也不令人意外；聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其他新的電器。

在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因，有離線語音處理的需求，因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作，並從機器手冊與工廠文件，立即取用資訊。

語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式，因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路，而雙手仍持續握著方向盤。

對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務，語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。

視覺

正如我們之前已經檢視過，終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。

曳引機裝上機器視覺攝影機後，我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後，AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草，並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用，並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。

使用場景

預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料，進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體，我們也可能做到遠端監控。

震動分析

這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡，相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如，把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處，就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動，可能顯示滾珠軸承出現鬆動，需要更換。

磁感測器融合

磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器，它與附近平面的磁鐵一起作動，與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。

聲學分析(聲音)

與震動分析相似，聲測方位分析也是供潤滑技師使用，主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損，否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時，承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障，可能造成整個生產流程的中斷。

聲學分析(超音波)

聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護，超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音，並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比，更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高，但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測，大幅降低部署的費用。

熱顯影

熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣，它們會觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

消費者與智慧家庭

將語音運用在消費者與智慧家庭，是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置，例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置，可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長，說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求，與日俱增。

消費者基於各種理由使用智慧音箱，最常見的使用場景為：

聽音樂；
控制如照明等智慧家庭裝置；
取得新聞與天氣預報的更新；
建立購物與待辦事項清單。

除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置，智慧家庭裝置語音的使用，也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購，它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器，裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時，可以發出語音警告。

終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會，而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如，增加姿態辨識來控制例如電視等家電，或是把語音控制嵌入白色家電，即是以最低成本強化功能性最直接的方式。

健康照護

用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用，將為病況的治療與診斷，提供更多的價值。這種資訊可能是資料，也可能是影像、影片以及說出的話，我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法，為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展，像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作，也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用，也可以把 AI 用在第一線的病人診斷，然後再由醫師接手提供諮詢。

其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件，這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件，並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app，方便使用者提出問題。

結論

由於連網的終端裝置數量越來越多，這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個，而微控制器的數量也超過 2,500 億，每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化，不過，把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用，意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景，可能無法開花結果。

解決這些挑戰的答案，並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助，但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。

儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行，TinyML 技術近來的提升，已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力，可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升，在源頭掌握情境化與具關聯性的資料，具有極大的價值，並將開啟全新的使用場景與營收機會。

終端裝置的機器學習，可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起，甚至跳過傳送大量資料的需求，因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲，並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界，其中還有很多我們現在想像不到的機會。

附圖：圖1：從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源：《The End of Cloud Computing》，by Peter Levine，Andreessen Horowitz)
圖2：全球上網裝置安裝量。
(資料來源：Strategy Analytics)
圖3：深度學習流程。
圖4：MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源：意法半導體)
圖5：AI 工具集執行模型轉換，以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源：意法半導體)
圖6：物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源：Strategy Analytics)
圖7：促成情境感知的感測器融合。
(資料來源：恩智浦半導體)

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI

按此訂閱本頻道 : https://goo.gl/k7GHmG
只要你實際操作過，便會知道其實一點都不簡單，
不然的話，早就滿街人有貼出瘋狂16通關相片，
這卡位方法不是無腦，而且失敗率也十分高

網路上比較主流狂牛 + 保力 + 麥克的組合
但這組合危險度十分高，只要狂牛一失手，整團人便會輸掉，
而且狂牛要引著飛彈同時避開小兵攻擊也不是一件簡單的事，
而且j十分講求運氣

而我們這組合主要是狂牛 + 里昂 + 保力的配合
里昂很有高的移動速度及遠程攻擊，
在避開飛彈及清兵都比狂牛優勝，
只有保力在攻擊輸出的確會慢一點，
但有狂牛及里昂兩個人引走飛彈，
即使有一人不幸死了，另一人也可以繼續引，
等侍隊友復活，雙人引的做法比較安全

而且這個方法建議隊友之間用語音通訊

臉書專頁 : https://www.facebook.com/sgvhk/

如果你喜歡我的影片及想支持一下我的話，
也可以點擊這裡贊助我，金額可以自由修改，非常感謝！ https://goo.gl/yycfhC

#Brawlstars #荒野亂鬥 #團隊首領戰