從新的社外董事、性別平權、電競比賽、新疆人權問題、健身環續作、新型主機計畫到「高層喜歡玩什麼遊戲」，各位股東們的提問真是五花八門、包羅萬象啊！🤣
https://gnn.gamer.com.tw/detail.php?sn=217585
日本 illumination 在 巴哈姆特電玩資訊站 Facebook 的最佳解答
同時也有58部Youtube影片，追蹤數超過8,100的網紅meg，也在其Youtube影片中提到，コスメ収納について、たまに聞かれるので撮ってみました。 ドレッサーは持っていなくて、無印のプチプラ収納を使っています。 一緒に、今持っているコスメを全てご紹介させてください！ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ...
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日本 illumination 在 龍貓大王通信 Facebook 的最佳解答
【#每週最新舊聞】5/1～5/8
▆▆▆ 1.在YouTube上的一億個微笑 ▆▆▆
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《1億個微笑》是什麼意思？好，我們等待粉絲搶答……沒錯！只有會在機車擋泥板貼上她的照片、知道「noriP」是什麼、當年買了一堆維他露P的你知道答案，《1億個微笑》是酒井法子的第六張單曲，現在多了一個新的含意：一週前的5/1，我們永遠的酒井法子在 YouTube 上開設了新頻道，就叫《1億個微笑！！》。
https://www.youtube.com/channel/UClV7Zo0Lw0Sp9MwX4dQ-uVw/
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《1億個微笑！！》是什麼意思？是酒井法子想要在自我隔離的疫情期間，透過拜訪各行各業，為大家帶來各種久違的感動。第一部值得紀念的節目，她拜訪了東京西麻布的九州料理餐廳「イマドキ」，品嚐了明太子蛋捲與大腸鍋。
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事實上，5/1這一天不只是成為YouTuber、還開起了推特帳號，不僅如此，今年 50 歲的酒井也離開事務所，自己成立了「SMILE事務所」，可以說踏上了完全自給自足的道路。先前吸毒的新聞影響了她的事業，但是比起如今疫情造成的影響，在「日本演藝圈總YouTuber化」的風潮下，酒井改作網紅也沒什麼大不了的。反倒是酒井目前看起來保養的還不錯，而且影片還做的蠻大手筆的，對已經8年沒有日劇演出的酒井來說，YouTuber也許是個相對令人安心、而且有明確努力方向的事業標的。
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▆▆▆ 2.德井義實煮飯很「搞剛」 ▆▆▆
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5/1還有另一位藝人成為YouTuber，就是先前因逃稅問題而暫時休止活動的諧星德井義實，德井目前已經回歸演藝圈，不過他還是開設了新的YouTube頻道「德井Video」。
https://www.youtube.com/channel/UCEInr2OIWVwRDjpl10GpJvw
上傳的第一個影片以「こじらせ飯」為題，可以翻成「搞剛飯」？總之就是煮飯很講究的意思，對自己平常就在煮飯的德井來說，影片開頭還秀出了有明顯長年使用痕跡的菜刀；雖然說做的是培根豬肉卷這麼簡單的東西……還很搞剛地用芝麻葉先包好起司，再用豬五花包起來炸。
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德井如今當然還是電視寵兒（日本電視台粉愛他），不過他也要開YouTube，加上上頭的酒井，總之可以說明了演藝圈的YouTuber熱潮。剪線潮不會讓網路收視徹底取代電視收視，就像電梯沒有消滅樓梯一樣，但這確實打開了演藝人員的視野，也許很快就會有更大咖的日本巨星要來直播了……
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▆▆▆ 3.冷颼颼日本的熱烈爆買潮 ▆▆▆
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「爆買」是個遙遠的名詞……指的是中國客到日本旅遊時瘋狂購物的熱潮。如今，我知道你也很想去日本爆買……不過，東京大阪京都兵庫四大市都要延長「緊急事態」——市民自肅、非必要不得出門。如果我們現在人在秋葉原，也很難真的爆買。不過，日本市場確實正在進行一場「看不到」的爆買——來自網路購物。
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口嫌體正直的中國客，正在透過日本電子商務網站下單。說來諷刺，最早發出疫情的中國，正在快速恢復市場購買力。2021 Q1的中國GDP比起前期，成長了驚人的18.3%……是近20年最高。中國海關統計，透過電子商務進口的商品數量，在2020年的數字也比前一年高出了 63%。而中國人最愛逛的海外線上賣場來自哪個國家呢？答案就是日本，佔全世界的21%、超過美國的16%與韓國的11%。中國客最喜愛的日本網購品，分別是化妝品、食品與日用品。
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有趣的是，日本化妝品市場正因為這些自肅限制而面臨衰退的狀況——不用上街就不用化妝啦～因此，資生堂、花王或獅王這些經營美妝與保養品的廠牌，成為了這波「網購爆買潮」的受惠者之一。如果有投資日本股市的朋友們，可以思考看看XDXD
（大王是不是也能轉成股海老師呢）
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▆▆▆ 4.不只瑪利歐要上大銀幕 ▆▆▆
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是的，瑪利歐電影正在製作中，由《小小兵》的照明娛樂（illumination）製作動畫電影中。這不會只是老牌電玩公司任天堂的試水溫實驗而已，任天堂已經決定，其他任天堂的有名 IP，將會陸陸續續進入好萊塢，在銀幕上與全世界觀眾見面。
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這不是隨便的決策，任天堂這兩年持續向遊戲業以外的領域探路，包括了樂高積木、與環球影城合作的新遊樂設施、還有這個籌備一兩年的瑪利歐電影等等，過去這一年來任天堂的股價也在持續上升，單單遊戲發行方面，數位發行的營收比例也在上升——不要忘記的是，過去這一年任天堂發行的本家重量級遊戲，嚴格來說僅有《動物之森》一款而已（《寶可夢劍盾》與《健身環》都發行超過一年半了，《動物之森》也發行13個月了）。任天堂還能夠持續獲利，可以顯示出這家公司的優秀體質——這是四年前不能想像的。
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▆▆▆ 5.10年後的日本買不到紙菸了？ ▆▆▆
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我在有聲課程《日本藏在細節裡》裡，談過好幾次「吸煙大國」日本的吸煙上班族們，
https://readmoo.com/book/2901653490001
如今這個吸煙大國正在面臨激烈的轉型，除了從「吸煙大國」轉型成「分煙大國」、乃至「減煙大國」之外，現在，吸煙的風景也在變化當中。全球大型菸商菲利普莫里斯（PMI）已經宣佈，10年之內將會徹底退出日本的紙菸市場，菲利普莫里斯的產品，包括了媽寶（Marlboro）、Lark、百樂門、NEXT、過去的「Chesterfield」與「Merit」等等。
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不賣紙菸，是因為PMI現在要專攻加熱菸，PMI在日本的加熱菸市場的佔比高達七成，IQOS就是 PMI 的產品。對台灣來說，由於長年的立法怠惰，造成菸害防治法已經對新興菸品毫無抵禦能力——這是立法機關罪該萬死的錯誤。如今衛福部亡羊補牢的下下策，就是管制加熱菸而嚴打電子菸，這對 PMI 來說當然是萬幸。因此，也許再過幾年，當允許加熱菸上市的新版菸害防治法在台灣上路，PMI 也可能會撤出台灣的紙菸市場。
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報導者有非常詳盡的新興菸品專題報導，非常值得一看，不管你是吸煙族或是厭煙族，這個專題都能讓妳更了解這場煙霧之戰的現況：
https://www.twreporter.org/topics/e-cigarette
更重要的是，你可以看到政府在這場戰役裡註定無能為力的角色，而這是立法怠惰與行政怠惰之下結合出的宿命結局。地方缺乏中央法規、導致執法漏洞百出；中央立法怠惰、行政機關觀念過時，更導致新興菸品市場混亂與地下化。而民眾呢？
日本 illumination 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
Google、軟銀都陣亡過！盤點 AI 專案失敗的 4 大原因
Posted on2021/02/04
若水AI Blog
【我們為什麼挑選這篇文章】為了適應未知多變的世界，許多企業搶做「數位轉型」，從公司營運的各層面如客戶體驗、商業模式、企業文化到作業流程等，透過科技的導入來提升效率與效能；而對製造業企業而言，原料採購、物流管理、庫存調配、生產、行銷等環節則是企業主進行數位轉型會優先考量的面向。
在這之中，AI 的運用扮演很關鍵的角色，如何將 AI 應用到上述各層面並實際執行，是許多企業面臨的挑戰，有哪些要點是執行 AI 專案時需特別留意的？（責任編輯：賴佩萱）
作者：若水 AI 資料資料處理部負責人 簡季婕
2020 年，突如其來的新冠肺炎疫情（Covid-19）改變了許多產業的命運，同時加速推促 AI 落地的速度，AI 人工智慧的應用將成為企業的新日常。
若水 AI 資料服務團隊本著為臺灣 AI 應用落地盡份心力的初衷，順著這波改變，推出全新系列內容：與機器學習（ML : Machine Learning）、AIOps 智慧運維（Artificial Intelligence for IT Operations）有關的實用文，分享各界專家在每一天如何持續營運、優化 AI 架構以及資料處理的基本功。
【若水導讀】AI 專案順利通關的三個絕招：
1. AI 資料來源要多元，避免學習偏誤
2. 標註前，請先建立客觀的 AI 資料標註（Data Annotation）原則
3. 讓 AI 人工智慧成為組織的共同語言，會更容易成功
企業都想做 AI，但實際上沒那麼簡單
根據《臺灣人工智慧學校 AI Academy Taiwan》2019 年針對臺灣各大產業 1,095 位業界校友的調查統計，成功導入 AI 人工智慧的臺灣企業僅占 20%。放眼國際，許多全球知名企業的 AI 專案也慘遭滑鐵盧：
Google 在泰國落地測試智慧醫療失敗，拖慢醫療流程；美國杜克大學發佈的 PULSE 演算法誤將歐巴馬的頭像還原為白人，引發種族歧視爭議。
在日本，軟銀（Softbank）社長孫正義原本打算以 AI 機器人取代銷售人員，沒想到 AI 機器人無法應付實際場域的複雜性，計畫負責人只好承認失敗：「我們把機器學習（Machine Learning）想得太簡單了」。
AI 專案難實際執行，問題出在哪？
若水經手過臺灣、日本超過 200 個的 AI 資料處理專案，從橫跨各大產業領域的專案經驗，整理出企業 AI 之所以無法順利落地的四大原因。
1. AI 模型訓練過程中沒有加入實際場域的資料
無論是剛導入 AI 而產生資料處理需求的新手企業，還是已有 AI 專案經驗、為了 retrain 模型再度找上若水的老手企業，都曾經在同一個地方卡關：AI 資料標註品質有做到位元，但 AI 模型卻無法應用落地 。
為什麼？
原因在於，客戶並未以「實際場景」的資料來進行 AI 模型訓練。
現在市面上有許多開放資料集（Open Dataset）或是免費的商用網路圖片，企業通常會優先使用這些免費資源進行 AI 資料標註（Data Annotation）讓機器學習，但是放到實際場域測試後，經常發現 AI 模型成效不佳，無法適用於實際場景，最終還是需要回過頭再進行第二次模型訓練（Model Training）。
因此 在 AI 專案開始前，建議企業首先需要在內部建立資料資料流（Data Pipeline），而在收集資料時，不只使用開放資料集（Open Dataset），也須確保有使用符合實際應用場景的資料來訓練 AI 模型，全盤考量資料類型、角度等多元性，避免機器學習偏誤 。
2. AI 資料標註原則定義不夠客觀
與企業工程師對接 AI 資料處理需求時，當我們詢問這批人臉辨識（Face Recognition）的 AI 資料標註的原則是什麼，常常會接到諸如此類的回答：「頭太小的話，就不要標註數據」。
一般人的邏輯覺得很合理的事情，對於機器學習（Machine Learning）來說卻是一大挑戰。 機器學習需要知道的是趨近「絕對客觀」的原則 ，例如，所謂的頭太大、太小，換算成具體數值會是幾乘幾大小的 pixel？如果圖片背景融色或模糊，也需要標註起來嗎？
一旦 AI 資料標註原則不夠客觀，AI 模型很容易隨著人的「主觀認定」來學習，當專案換了一位工程師，機器學習出來的效果可能也會跟著變 。在我們的經驗，原則的訂定最好透過「對話」，藉由反覆詰問，才能加快釐清目標。有了歸納、定義出客觀的 AI 資料標註原則。就會加快模型學習（Model Learning）成效。
為了清楚定義圖片融色或模糊的問題，我們採用國際照明委員會（International Commission on Illumination）訂定的 Delta E 標準，和影像（圖像）品質評估標準 BRISQUE，和客戶確認彼此認知是否一致。
根據國際標準，人的肉眼能分辨得出來的色差，至少會在 Delta E 值 2 以上。所以，當一張影像測出來 Delta E 值小於 2，就表示這張圖的融色程度太高，無法標註。
假如客戶希望「太模糊的圖片不要標註」，團隊也會根據 BRISQUE（影像品質評估標準）的標準，輸出不同模糊指數的圖片，請客戶確認所謂的模糊，具體來說是 70% 還是 80%。
3. AI 模型訓練（Model Training）沒有循序漸進
以肢體行為辨識（Posture Estimation）為例，Coco Dataset 從一開始只辨識人體 7 大主要關鍵點（Key Point），後來逐步發展成 25 點，甚至快 40 點，有些客戶會希望若水 AI 團隊可以一次就標註 40 個關鍵點，直接拿去機器學習（Machine Learning）。
說起來，機器學習和教小孩很像，一下子給太多的特徵點（Feature Points）反而會「揠苗助長」，導致 AI 模型學到最後分不清楚自己到底在學習什麼。我們也遇過有些客戶，一開始想用難度較高的 Segmentation 方式讓模型學習人的行為，但是人的行為百百種、語意切割（Segmentation）的變異度也高，就比較難學得好。
當這些客戶再回頭來找若水，通常會比較循序漸進，從小地方開始逐步改進 AI 模型。
4. 缺乏管理層的理解與支持
AI 熱潮讓許多企業趨之若鶩，然而 AI 要能夠順利落地，除了上述三項實務建議，企業管理層對於 AI 的認知和支持更是一大關鍵。
許多臺灣企業的 AI 數位轉型主導者，可能是傳統公司裡面有豐富資歷的 CTO 技術長或管理階層，對於 AI 人工智慧這個全新領域的概念，比較缺乏深度的理解，也沒有類似 AI 模型訓練和測試的相關經驗，從上述 4 個原因去追尋難以落地的根源，或許能有所助益。
資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2021/02/04/ai-project-difficulties/?fbclid=IwAR04ZC1-1MquyCObEI5HIfTKtV-OkcfxL_R8vRin4YgQMl8cnhS_6aM59vU
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0:19 1段目左上
0:35 化粧下地
0:55 パウダー
1:17 1段目右上
1:37 アイシャドウベース
2:00 アイシャドウパレット(小)
8:12 2段目
8:32 3段目
8:40 アイシャドウパレット(大)
11:16 チーク
12:46 ハイライト
15:19 4段目
15:30 5段目
15:41 クリアケース
15:43 アイブロウ
15:59 グリッター
16:35 マスカラ下地
16:48 マスカラ
17:25 涙袋ライナー
17:43 アイライナー
18:02 リップケア
18:34 ファンデーション
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21:14 おまけ
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