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在功能性視覺評估表這個產品中，有11篇Facebook貼文，粉絲數超過1萬的網紅Goddess Yoga TW，也在其Facebook貼文中提到， > ‼️ 上次聊的不夠盡興，我們覺得還有太多好東西可以跟大家慢慢分享，所以本週四要又準備來跟小傅老師聊聊『 3D動態分析 』，學習如何用這樣的分析方式幫助評估自己、提升瑜伽或運動的練習效率 ： 1. 什麼是3D動態分析 （3Dmaps)？ 2. 應用於物理治療與傳統做法的差異？ 3. 應用於瑜珈...

功能性視覺評估表 在 Goddess Yoga TW Facebook 的最佳貼文

Goddess Yoga TW By Goddess Yoga TW

2021-09-29 10:37:28 有 24 人按讚
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<< 9/30 週四中午 12:30-13:10 直播預告 >> ‼️

上次聊的不夠盡興，我們覺得還有太多好東西可以跟大家慢慢分享，所以本週四要又準備來跟小傅老師聊聊『 3D動態分析 』，學習如何用這樣的分析方式幫助評估自己、提升瑜伽或運動的練習效率 ：

1. 什麼是3D動態分析 （3Dmaps)？
2. 應用於物理治療與傳統做法的差異？
3. 應用於瑜珈評估與動作練習的可能性？

歡迎大家預先留言提問、收看、與現場互動喔！☺️

關於 傅宥霖 物理治療師 PT TALK

FuFu,PT,MS
台灣大學物理治療研究所畢
長庚大學物理治療學系畢
前尼西健康小學堂 講師/店長
Gray institute國際課程亞洲區代表講師(2018_迄今)
決戰台北全馬訓練營合作物理治療師 (2017)
UA鬥陣跑團全馬訓練營 物理治療師 (2017)
Gray Institute GIFT Program (2017-18)
中華民國雪橇協會 隨隊治療師
台灣大學田徑隊 隨隊物治療師
Gray institute :3D Movement Analysis & Performance System 認證
Gray institute :Certification in Applied Functional Science認證
FMS功能性動作檢測 level 1&2 認證
赤足訓練 level 1 認證
NKT®神經動能療法level 1 認證
現服務於 👇👇👇
癒健物理治療所 Empower Physiotherapy Clinic

感謝視覺設計 IYoga 愛瑜伽
#beyourowngoddess #betheinspiration 🦋
#bethechangeyouwant #livethelifeyouwant
#Ibecomethelove #bemindful #befullyyou #soulspeak

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Goddess Yoga TW

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一發不可收拾的愛上瑜珈, 在瑜珈裡, 我認識自己, 找到自己, 自由地做自己, 愛上真實的自己, 衷心想要分享在這學習旅程中的一切美好, 希望這些點滴, 可以帶給周遭的朋友幫助與啟發, 如果可能, 更希望可以幫助所有女性, 喚醒她們內在的智慧與力量, 讓每個女人都能用喜歡的方式, 活出想要的樣子, 成為自己心目中的那位女神! 教課與合作事宜請來信 [email protected] 謝謝!
教課與合作事宜 [email protected] 分享有關瑜珈, 健康, 美麗, 熱情與智慧的美好事物. 幫助每個女人喚醒內在的智慧與力量, 用喜歡的方式, 活出想要的樣子, 每個女人都能成為自己的女神!
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2021-09-25 20:00:46 有 946 人按讚
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▍思考框架是創造力背後的推手

我們心中，本來就有各式各樣的思考框架，我們思考的方式就是如此。這些思考框架有的簡單、有的複雜，有的精確、有的粗略，有的美麗、也有的邪惡。但不論如何，都會呈現現實的某些面向，協助我們提出解釋、抓住重點，做出決定。

例如，民主制度是一種思考框架，而君主制度也是一種思考框架。在商業產業上，精實生產（lean manufacturing）是一種思考框架，OKR（objectives and key results，即「目標與關鍵結果」，因英特爾與谷歌的先後採用而聲名大噪）也是一種思考框架。宗教是一種思考框架，世俗人文主義（也就是不信神的道德觀）也是一種思考框架。法治是一種思考框架，「強權即公理」也是一種思考框架。種族平等是一種思考框架，種族主義也是一種思考框架。

在我們的種種推理上，思考框架不但是重要基礎，而且應用極為廣泛。近幾十年間，從哲學到神經科學，各式各樣的領域都曾研究人類的思考框架，只是用來描述的術語有所不同，包括：模板、抽象概念、再現（representation）、基模等等。

時至今日，不論是硬科學或社會科學領域，多半都已經接受「人類透過心智模型來思考」的概念。只不過，這其實是相對晚近的概念。在二十世紀初，多半還只有哲學家在思考「人類如何思考」的問題。佛洛伊德對大腦的奧祕深感興趣，但他是當時的例外，而非常態。到了兩次世界大戰之間，像是卡西勒和維根斯坦等哲學家，則是以心智所操縱的符號與語詞為基礎，以此來認識心智。這確實是邁出了一步，讓人以更理性的方式來瞭解「認知」，但一切仍然只是理論，沒有實證。

等到第二次世界大戰之後，開始有實證科學家研究人類的心智—心理學家接手哲學家的研究，特別是開始思考大腦內部的認知過程。一開始，學者認為認知過程就像是嚴格的邏輯運算，但實證研究並無法支持這種論點。大約在1970 年代，「心智模型」的概念開始流行，眾人也開始認為人類的推理並非邏輯形式的運作，而更像是在模擬現實：我們評估各種選項的方式，是去想像可能發生的種種情況。

如今，這種觀點已經由許多心理學家與認知科學家經過眾多實驗得到證明。近年來，由於功能性磁振造影（fMRI）能夠即時視覺化呈現受試者的腦部活動，就連神經科學也踏入了這項研究領域。舉例來說，研究顯示，人類構思未來的時候，會啟動那些和空間認知與3D 思考相關的大腦區域。可以說，其實就是在有目的、刻意的做夢。

這項研究成果，讓我們對人類如何思考的理解，開始默默改變，瞭解了心智模型是人類認知的基本構件。不論我們任何的所見、所知、所感、所信，都始於我們對宇宙萬物的思考方式。我們如何理解世界，會受到我們「相信」世界如何運作所影響，包括：事情為何會發生、未來會如何發展，以及如果我們採取行動之後又會如何。

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▍「解釋」帶來的好處

因果框架要求一切必須有說得通的解釋，這點除了讓我們得以歸納類推，也讓我們得以學習。這是一項重要特點，而且也是一項相對較新的發現。一般來說，學習是發生在得到資訊的時候—聽到老師講課、看到書上的描述、或是學徒動手修修補補的時候。但在做因果解釋的時候，那位提供資訊和解釋的人其實也在學習。這項觀點是由普林斯頓大學心理學教授倫布羅佐（TaniaLombrozo）提出，她是這個學術領域的熠熠新星，引領著一套關於「解釋」機制的新科學。

倫布羅佐從大學時期開始，就發現不論在心理學、社會學、哲學，處處可見關於解釋的想法。雖然這似乎就明擺在眼前，但事實證明，關於「解釋」這件事本身，科學界的研究都還不夠深入。舉例來說，為什麼我們會覺得某些事值得解釋、又有某些事不值得解釋？解釋能讓我們如何有所成就，或者如何讓人誤入歧途？倫布羅佐的研究從心理學和哲學出發，填補了一些我們關於解釋的知識空白。

倫布羅佐對於「透過解釋而學習」的研究，就是一個很好的例子。在實驗中，倫布羅佐請成年受試者看看兩群來自外星的機器人，分別名為glorp 和drent。兩群機器人各有不同的顏色、體型、腳部形狀的特徵，但受試者並不知道真正的重要區別是哪一項。實驗人員請一半的受試者去描述glorp 和drent 各有何特徵，而另一半則是要解釋glorp 和drent 各有何特徵。（兩群機器人都很可愛，但是真正區分的重點並不在於顏色或體型，而在於腳部的形狀。）

結果如何？比起那些只需要描述而不需要解釋的人，那些必須提出解釋的受試者，在找出真正區別之處的表現，明顯高出一截。倫布羅佐做了很多次實驗，結果都類似。她甚至也對小孩做了實驗，結果一樣：如果要小孩提出因果解釋，他們的表現就會更棒。

讓我們把這點再拉回來討論思考框架：我們用因果框架來解釋這個世界的時候，其實就是在學習，因此我們會更瞭解這個世界，我們也能產生更深入、更準確的見解。而且，向別人解釋這個世界，也能讓自己更瞭解這個世界。這項發現對教育和育兒來說，具有直接的意義：記得要小孩解釋他們推論的過程，而不只是要他們給答案。（這或許也有演化上的意義：比起其他不去解釋這個世界的動物，人類透過解釋的機制，也就學得更快、學得更多。）

這件事能帶來的好處，絕不只是知道怎麼區分glorp 和drent而已。人類從最早的時候，就開始想像出各種秩序的概念，在群星當中勾勒眾神的身形，將各種物種加以分類。小孩會花上幾小時，分類排列著自己的小車車、小布偶、樂高積木，還有萬聖節糖果（直到爸媽半夜偷偷來吃掉）。這種分類和重新分類的動作，靠的就是我們取得抽象概念、進行歸納類推的能力。

要是少了取得抽象概念的能力，我們就會覺得自己碰到的一切都是完全陌生，沒有任何一般法則能夠告訴我們該怎麼做。

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以上文字摘自
《#造局者》
思考框架的威力
Framers: Human Advantage in an Age of Technology and Turmoil
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作者：庫基耶, 麥爾荀伯格, 德菲爾利科德

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各位朋友好：

昨天在贈書直播中，談到用過去經驗類比現在或未來未知的處境，是大腦很重要的工作。說真的，這項能力對我們活下來真的幫助很大。

然而，我們昨天也提到，這種思考慣性同時也造成了某些限制。尤其過去經驗本來就比較偏頗，這種慣性要調整，就必須經過有意識的自我教育。

「思考特定議題的時候，我腦海裡如果浮現越多人的立場，最後得到的結論就越讓人信服。」～漢娜鄂蘭

版面上的朋友們，因為常閱讀不同作者的智慧，所以特別能進行討論。這其實更有利於我們看到不同人的觀點，並且選擇適合我們的思考方式，而不只是因循故舊。

今天晚上沒有直播，明天晚上的直播，會再談談傳統教養跟自我傷害的關係。這實在是一種沉重的話題，錯用思考框架，讓我們代代相傳著創傷。

祝願您，能充實我們的思考框架庫，這是能有多元選擇的基礎之一！

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台灣物聯網實驗室 IOT Labs By 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

2021-03-08 18:09:20 有 1 人按讚
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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

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Page 4. 功能性視覺評估工具包. 衛福部社家署溝通與資訊輔具資源中心建議 106.5. 二、評估工具圖文對照參考. （一）類別：ᇾ໤ෛᛇΑਕീณ!

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二、功能性視覺評估項目及內容. (一)視覺訊息處理功能 ... (二)眼球運動功能. 評估類別, 評估內容. 觀察評估記錄. 備註. 2-1. 固定視覺. 持續注視物體. 或人的能力.

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#30. 臺中市視覺障礙者生活重建服務

定向行動訓練、生活技能訓練、功能性視覺評估及視光學評估訓練、資訊溝通訓練、社會暨心理評估與處遇、成長團體課程、技藝、體能及休閒活動。

#31. 視覺概念介紹

功能. 視覺功能. 0. 未達下列基準. 1. 1. 兩眼視力均看不到0.3，或優眼視力為0.3，另 ... 視覺輔具評估概念 ... 視覺功能Visual Function 功能性視覺Functional Vision.

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如果有以下這些情況？上課不專心、不想寫作業、跟不上同學、學習困難，其實有時是眼睛出了問題，可藉由視覺功能訓練改善，但需先排除其他問題，如先天性眼疾、斜視及 ...

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#44. 線上服務申請 - 新竹市輔具資源中心

輔具評估. 首頁 服務內容 輔具評估 線上服務申請. 字級設定. 小 中 大. 填表說明：「*」為必填項目，請務必確認填寫正確的聯絡資訊，以利本中心提供後續服務。

#45. 大專校院特殊教育學生提報鑑定 - 中心入口網頁

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#47. 公告衛生福利部發布修正「身心障礙者輔具補助基準表及附表

25助聽器效益驗證. pdf(179.64 KB). 26人工電子耳(含術後聽能語言復健計畫書). pdf(248.63 KB). 07功能性視覺評估表(附一). pdf(249.11 KB). 07視覺及相關輔具.

#48. 大專校院特殊教育學生鑑定工作手冊

或視野在二十度以內. 2. 視力無法以前款視力表測定時，. 以其他經醫學專業採認之檢查方. 式測定後認定. 請參考功能性視覺. 評估以清楚表明其. 優眼矯正後視力值.

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請參考功能性視覺評估以清楚表明其優眼矯正後視力值或視野範圍已落入視力障礙範圍。 視覺障礙. 聽覺障礙, 聽覺障礙, ICF第2類(眼、耳及相關構造與感官功能及疼痛損傷) ...

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#56. 功能性视觉障碍一例

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#61. 相關資源-表單下載 - 國立嘉義特殊教育學校

教育部大專校院及高級中等學校視覺障礙學生教育輔具中心視障教育輔具評估申請表本校高職部導師同仁請協助填妥申請表，並轉知復健組轉介申請評估。

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為建立身心障礙學生學習輔具需求專業評估與集中採購機制，教育部於92學年以 ... 擴大身心障礙者的殘存功能：例如視障者利用擴視機和放大鏡擴大殘存的視力；聽障者利用 ...

#63. 全教總：視障學生服務計畫

秋圃文教基金會、全國教師工會總聯合會 視障者跨齡整體重建及訓練服務—跨生涯階段的教育生活及職業重建服務諮詢、評估及功能性課程、學習教材服務 ...

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#65. 五大層面整體性的功能評估

採用整體性功能評估其評估項目主要分為五大層面：. (一)身體層面. 1.一般外觀及身體心像：一般外觀包括：個案的衣著、打扮、儀容、姿態、身. 體特徵、視覺之接觸等均屬 ...

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功能性視覺評估 與視光學檢驗對於視覺障礙者來說非常重要，可以讓我們瞭解服務 ... 在協助視覺障礙者就業前，應針對個人能力做詳細評估，並依據其需求強化職業技能。

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#68. 特製輪椅評估表

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#69. 附表二：身心障礙鑑定類別、鑑定向度、程度分級及其基準

適當之鑑定向度但經評估其獨立自理生活、從事半技術性或簡單技術性工作，受到該疾病. 之影響者，其身體功能與結構，至少應以程度1 級列等。 二、 身心障礙鑑定基準.

#70. 台大成立特殊視覺需求中心照顧身心障礙兒少視力健康

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#73. 何謂視覺障礙- 視覺障礙介紹 - 新北勞動雲

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新的架構功能正在通過稱為「hook」 的概念引入；它們基本上將複雜的多合約呼叫網格化為單個執行，這為礦池操作帶來了原生靈活性，將其原生實用範圍擴充 ...

#87. 視覺障礙輔助科技筆記本 - 高雄市教育局

發佈時間：2023-04-05 (更新：2023-04-14 13:45), 發佈者：hurt. 標題：功能性視覺評估工具[自定視標]. 字體大小 16pt. 對比度 100%. 背景顏色： 前景顏色：

#88. TechNews 科技新報| 市場和業內人士關心的趨勢、內幕與新聞

消費性電子生產基地大移轉 · 兔年好運到，一起鍛鍊「人生翻轉術」 · 人才供給趕不上資安危機，需求企業、資安廠商、政府如何因應 · 危機中找商機，台灣軍工產業鏈大 ...

#89. 孤独症群体都有这一特征，最新研究将内感觉纳入考量 - 新浪财经

所有被试进行了静息态功能磁共振扫描，并且完成了专门测量内感觉准确性的心跳监测任务，以及一组自评量表，评估其内感觉敏感性、内感觉自知力以及孤独 ...

#90. 最美的無線路由器就是它！D-Link AQUILA PRO AI 天鷹座M30 ...

產品特色相當多，我們就邊開箱邊為大家介紹這款外型優美，功能性強大 ... Antennas）、SST（訊號持續技術）和CCA（頻道空閒評估）等技術，實現抗雜訊 ...

#91. 群創全台最大300吋P1.27 AM miniLED 影音牆喜樂時代影城亮相

相較傳統表貼工藝相比，COB技術封裝擁有更高可靠性、廣視角、耐碰撞、低功耗等多項優異特點，以B2B五星商辦如台北國際會議中心為主要客戶。此次首次以七米 ...

#92. 功能性視覺: 實務工作者評估與介入指南 - 第 119 頁 - Google 圖書結果

重新評估可能發生在一般低視能評估的時程表中,也可能發生在教育或重建環境中視覺 ... 功能性評估的資訊應用教育和重建專家進行功能性視覺評估的目的,是為了設計適當的 ...

#93. 視覺障礙導論 - 第 131 頁 - Google 圖書結果

低視能評估比一般視力檢查的測量更完善,同時考慮基礎功能性視覺能力與特定功能性視覺能力;透過標準檢查與功能性活動如閱讀來完成,直接測量功能性活動時的視覺變數, ...

#94. 50則特殊教育關鍵概念 - Google 圖書結果

06 視功能評估杞昭安視功能評估又稱功能性視覺評估(Functional Vision Assessment),通常由眼科醫師透過視力量表或各種儀器所鑑定出來的視力值(視覺敏銳度), ...

#95. 低視力學 - 第 212 頁 - Google 圖書結果

在低視力的評估中,視功能評估轉換成功能性視覺評估的模式如表 5-6,可作為解釋或進一步評估的依據。以下可見兩者差異,評估者可依不同需求進行說明或記錄。表 5-6 功能性 ...

#96. 特殊教育導論：探究特殊需求學習者 - 第 418 頁 - Google 圖書結果

表12-2 小學和中學階段視覺障礙學生班型與人數統計視覺障礙特教班別合計小學階段 ... 學前階段巡迴輔導重點:生活自理與社會適應、親子活動、功能性視覺評估、特殊需求 ...

#97. 功能性視覺：實務工作者評估與介入指南 - 三民網路書店

書名：功能性視覺：實務工作者評估與介入指南，ISBN：9789868817616，出版社：愛盲基金會，作者：阿曼達.霍.路克，譯者：林弘娟，頁數：644，出版日期：2012/07/04， ...