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在 ai雜訊效果產品中有11篇Facebook貼文，粉絲數超過3,992的網紅台灣物聯網實驗室 IOT Labs，也在其Facebook貼文中提到， 台南古都融合 AI 科技，發展交通智慧化 作者 TechNews | 發布日期 2021 年 06 月 24 日 10:00 | 人工智慧（AI）一直是近年的熱門科技詞彙，根據「2021 台灣 AI 趨勢報告」，台灣有 84% 的受訪企業導入 AI 技術，以提高組織效率及創造營收為主要目標，在製...
同時也有1部Youtube影片，追蹤數超過5萬的網紅夏榮慶Jimmy，也在其Youtube影片中提到，| 跟Adobe學Illustrator | 我們用Illustrator可以創造出各種完美的線條及幾何形，但有時候我們在製作插畫的時候，會希望有點變化，加上一點紋路、一些質感，讓插畫更有層次，最近Adobe有個英文教學，提供了免費的範例檔，可以製作具有雜訊、顆粒的紋理效果。 #紋理顆粒效果 #雜訊...
ai雜訊效果 在 Social More HK｜行銷 x 設計教學 Instagram 的精選貼文
2021-04-04 15:30:31
今年聖誕 設計苦手也能跟著畫的 簡約聖誕卡 🎄🧑🎄 這次的教學是給那些還在摸索ai的新手，透過繪畫簡單的聖誕卡學習AI的基本工具！ 背景和文字就隨你喜好，小編就用了純色的背景再加上之前教過的雜訊效果，增添一點質感。 希望今年聖誕你也能夠學會用AI製作出一張精美的聖誕卡！若你喜...
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ai雜訊效果 在 夏榮慶Jimmy Youtube 的最佳貼文
2018-10-12 22:54:51| 跟Adobe學Illustrator |
我們用Illustrator可以創造出各種完美的線條及幾何形，但有時候我們在製作插畫的時候，會希望有點變化，加上一點紋路、一些質感，讓插畫更有層次，最近Adobe有個英文教學，提供了免費的範例檔，可以製作具有雜訊、顆粒的紋理效果。
#紋理顆粒效果 #雜訊質感
範例檔下載- https://goo.gl/KZTMgd
英文影片- https://youtu.be/MTAcwXQ9y7U
錄影版本：
Illustrator CC 2018 Mac繁體中文版
● Music by Chillhop: http://youtube.com/chillhopdotcom
● Bonus Points - Pizza and Video Games: https://goo.gl/Ax72rd
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ai雜訊效果 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
台南古都融合 AI 科技，發展交通智慧化
作者 TechNews | 發布日期 2021 年 06 月 24 日 10:00 |
人工智慧（AI）一直是近年的熱門科技詞彙，根據「2021 台灣 AI 趨勢報告」，台灣有 84% 的受訪企業導入 AI 技術，以提高組織效率及創造營收為主要目標，在製造、行銷與客服等領域中獲得深入地應用。
AI 深度學習效果事半功倍
綠捷能智控股份有限公司（HIPOWER）長期致力於AI影像偵測辨識演算法的開發，過去應用領域也多於車牌辨識、車輛追蹤相關。2020 年參與臺南市政府合作 AI 城市巡檢先導應用試驗計畫，在臺南市政府智慧發展中心及交通局的協助之下，以臺南市東區東門路與自由路口、中西區府前路與南門路口為試驗場域，試驗情境則是配合臺南市政府的基礎設施下，在未對現有攝影系統架構有任何調整的情況，利用路口現地攝影鏡頭搜集影像數據，最終所使用影像解析度為 640×480，採用 YOLO 類神經演算法進行物件深度學習，並加入深度物件定位追蹤演算法。
在試驗的計畫裡，YOLO 模型主要應用在多類別與多場景的物件辨識上，所以會設計較多的卷積層，而每一種會再進行多次的卷積運算，造成模型本身較大，考量這次計畫中所需辨識的物件類型與場景相對單純的情況下，過多的卷積層及運算對提升準確率沒有明顯地影響，並且會造成模型訓練效能不佳，因此利用剪枝技術減少卷積層數與運算次數，來提升模型的訓練效能。同時在影像數據上進行優化的前置處理，提升整體影像亮度達一致程度，降低亮度不均及部分雜訊的干擾，如此對後續物件辨識及定位追蹤準確率將有所幫助。因此在本案中僅利用約 5,000 張的物件圖快速片建立辨識模型及完成調校參數，成功開發出路口行人偵測、車種（機車、小型車、大型車）辨識、各向車流及其轉向偵測辨識的解決方案。經過最終的驗證測試，在不同天色的情況下，整體車流偵測辨識準確率可達 95%，車流轉向比分析及車種辨識準確率則有 90% 以上，而人流亦有 90% 以上的辨識準確率。
原有設備升級，效益最大化
此方案除可以有效減輕交通單位的人力負擔外，也能為交通智慧化提供充足有效的即時基礎數據，並且因為使用地方政府路口現有攝影系統，未來在複製擴散上也可以用相對較低成本的方式來進行，試驗單位不需要為了導入AI技術而將現有攝影機升級。未來將可以此解決方案為基礎，建構路口動態資訊即時回饋，協助路口及行人號誌燈秒數優化，以提升整體交通運行的順暢度。
在完成上述臺南市政府試驗計畫後，2021 年第一季也順利將此方案的核心技術衍生應用到隧道事件偵測系統 IIDs 及在道路壅堵偵測系統 QLD 中，用以偵測追蹤隧道逆行車輛、隧道路邊停等、壅堵車流(種)偵測及佔有率計算等情形。在新一代行動通訊日漸普及的情況下，未來將會有更多以 AI 影像辨識技術為基礎的衍生性應用產生，推進智慧化應用的演進。
由此可見，影像辨識技術所衍生的應用豐富性，對於地方政府推動城市智慧化的過程中，將能以最低成本的方式來發揮既有影像系統的最大效益。
公私協力成為 AI 應用夥伴
目前市場上 AI 影像辨識分析應用開發上，多半採用開放式模型來進行演算法的開發，而實務環境條件複雜多變，為能達到商品化對穩定性的要求，通常需要搭配自主開發的演算法，以強化模型偵測及辨識的能力，同時更需要實際場域建置的經驗、高品質數據的採樣及訓練參數組的建構，來對模型進行分析與調校，如此才能成為成熟且穩定的應用系統架構。
臺南是一個持續進化的科技古都，市府非常積極在導入創新科技應用，也因此保持開放態度在智慧化應用推動上，有系統地啟動在地方政府間相當少見的應用試驗計畫，在提供題目、條件限制及實際場域的情況下，邀請產業界進行解決方案開發與技術驗證，並希望業者能持續投入資源進行商品化，協助地方政府智慧化應用能夠水平擴散及垂直深化，這是一個成功案例，將對公部門與民間合作推動智慧化應用有正向的影響。
附圖：▲ 模型建立作業流程
▲ VDS 系統辨識畫面
▲ 以 AI 影像辨識為基礎的衍生應用
▲ 辨識分析結果畫面呈現
資料來源：https://technews.tw/2021/06/24/tainans-ancient-capital-integrates-ai-technology-to-develop-intelligent-transportation/?fbclid=IwAR1OJBuRIm3IbznQ-YcDuJo4r7xaKjlCyMpxS7oiiFP4Xogl7YXTMaAKRpM
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#自動語音辨識ASR #人機介面HMI #汽車電子 #機器學習ML #深度神經網路DNN #主動降噪ANC
【「聽Ｘ說」經濟學，駕到！】
Podcast、Clubhouse 的勢起，標誌著音訊應用的新風向～～～但更值得留意的是，語音互聯網正在成形！另一方面，由於比觸控直觀＆安全，聲控亦躋身人機介面 (HMI) 主流。
受惠於機器學習 (ML) 演算法的日新月異，語音辨識還能控制先進駕駛輔助系統 (ADAS) 和車內環境，雜訊 (噪聲) 消除和個性化音訊亦越發受到關注。車載語音四大趨勢現蹤，維護飛安也用得著！
語音辨識也走進醫療診斷＆健康輔具領域，助聽器是顯著例子；邊緣 AI 模式可確保為每種環境中的每個人優化聲音，對配戴口罩的聽障者助益尤大。另一方面，為改善遠距工作與線上教學 PC-based 設備的音訊／視訊通話效果，杜比 (Dolby) 在原有音效 (Audio) 之外，也發佈「語音」(Voice) 工具……。
延伸閱讀：
《雙向開講，「語音互聯網」成形》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0205/47109.html
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ai雜訊效果 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
AI輔助醫療診斷 聯合學習更精確
2020年9月13日 下午1:08
祝潤霖
【台灣醒報記者祝潤霖台北報導】「AI人工智慧可以在A、B、C醫院個別學習，透過『聯合學習』讓機制快速成長完善。」台灣AI實驗室創辦人杜奕瑾13日在「AI在心血管疾病最新發展」研討會上說，AI影像辨識不用把所有資料放在同個地方，可透過不同醫院所得出的資料進行彙整，完善AI醫療診斷的精確性。
AI做精準健康醫療
「為什麼精準健康跟ICT產業要緊密結合？因為智慧設備隨時都在收集個人健康資訊。」杜奕瑾表示，加上醫院及國家數據，以及國際的開放資料，就是精準健康最重要的資料來源。只要醫生認為在哪一塊花費很多人力、資源，都可利用AI輔助，「如新冠肺炎X光片，人類肉眼無法做判斷，AI可做出清楚區分。」
杜奕瑾指出，其實AI可以個別學習，不需要把資料通通放在同個地方，這就是「聯合學習框架」，也是健保署所使用的AI模型，讓AI在台大、北醫、北榮先個別學習，然後多家醫院一起把AI完善到最好。
「台灣未來要用精準健康取代精準醫療，醫院本身透過維持病人健康的生活，就能得到整體健康的回報。」杜奕瑾強調，讓AI醫院解決方案成為國家精準醫療的指標，需要整體大數據平台的建置，也需要臨床設施的導入，不管科技部或智慧城鄉產業，都在推展5G城鄉精準健康，希望能順利啟動台灣數位健康經濟。
AI診斷心血管疾病
「心臟血管、癌症、感染性疾病是AI醫學3大研究領域。」台北榮總副院長陳適安表示，心律不整相較以前得花費2個星期才能得出結果，現在可以快速把分析結果輸出，上百頁心電圖用人力或AI判釋，所耗費的成本及效率相差很大。
「早期偵測疾病對心臟血管疾病非常重要，所謂預防勝於治療。」陳適安說，心臟血管、新陳代謝科及癌症都可早期偵測，Apple手錶可以偵測心房顫動，但有些判讀還需要精進；台灣對穿戴式裝置也有很多研發，如何減少雜訊、更快速判讀，如何跟各醫院遠距中心做結合，是全國心臟血管中心可以互相努力的地方。
陳適安指出，精準醫療必須要先做分類，再投以不同的藥物，可以看出哪些藥物效果比較明顯（或不明顯）；用AI也可以開發藥物，國衛院透過基因蛋白質篩選，找出適合治療的藥物。2020年醫療數據73天就倍數成長，與過去50年才倍增有天壤之別；當78%醫護人員覺得過著血汗生活，透過AI輔助將可望大幅改善。
附圖：杜奕瑾表示，加上醫院及國家數據，以及國際的開放資料，就是精準健康最重要的資料來源。（photo by 直播截圖）
資料來源：https://tw.mobi.yahoo.com/news/ai%E8%BC%94%E5%8A%A9%E9%86%AB%E7%99%82%E8%A8%BA%E6%96%B7-%E8%81%AF%E5%90%88%E5%AD%B8%E7%BF%92%E6%9B%B4%E7%B2%BE%E7%A2%BA-050830330.html