【這也許是最暖的一款改邪歸正】
看過歐·亨利短篇作品的朋友,肯定都知道他的故事最愛在結尾來個反轉,我們往往也都會期待他如何製造最後的反轉。
但這篇應該是少數,小編看到一半就很擔心結尾會反轉的故事。一個關於改邪歸正的故事。
來看看這部有趣的短篇作品吧。
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重新做人 / 歐·亨利
看守來到監獄制鞋工廠,吉米·瓦倫汀正在那裡勤勤懇懇地縫著鞋幫。看守把他領到前樓辦公室。典獄長把當天早晨州長簽署的赦免狀結了吉米。吉米接過來時有幾分厭煩的神氣。他被判四年徒刑,蹲了將近十個月。他原以為最多三個月就能恢復自由。像吉米·瓦倫汀這樣在外面有許多朋友的人,進了監獄連頭髮都不必剃光。
「喂,瓦倫汀,」典獄長說,「你明天早晨可以出去啦。振作起來,重新做人。你心眼並不壞。以後別砸保險箱了,老老實實地過日子吧。」
「我嗎?」吉米詫異地說。「哎,我生平沒有砸過一個保險箱。」
「哦,沒有嗎,」典獄長笑了,「當然沒有。現在讓我們來看看。你是怎麼由於斯普林菲爾德的那件案子給送進來的?是不是因為你怕牽連某一個社會地位很高的人,故意不提出當時不在出事現場的證據?還是僅僅因為不仗義的陪審團虧待了你?你們這些自稱清白的罪犯總是要找藉口的。」
「我嗎?」吉米還是露出無辜的樣子斬釘截鐵地說。「哎,典獄長,我生平沒有到過斯普林菲爾德!」
「帶他回去吧,克羅寧,」典獄長微笑著說,「替他準備好出去的衣服。明天早晨七點鐘放他出去,讓他先到大房間裡來。你最好多考慮考慮我的勸告,瓦倫汀。」
第二天早晨七點一刻,吉米已經站在典獄長的大辦公室裡。他穿著一套極不稱身的現成衣服和一雙不舒服的吱吱發響的皮鞋,那身打扮是政府釋放強行挽留的客人時免費供給的。
辦事員給他一張火車票和一張五元的鈔票,法律指望他靠這筆錢來重新做人,成為安分守己的好公民。典獄長請他抽了一支雪茄,同他握手告別。瓦倫汀,九七六二號,檔案上注明「州長赦免」。詹姆斯·瓦倫汀先生走進了外面陽光燦爛的世界。
吉米不去理會鳥兒的歌唱,綠樹的婆婆和花草的芬芳,徑直朝一家飯館走去。在那裡,他嘗到了久違的自由的歡樂,吃了一隻烤雞,喝了一瓶白酒;最後再來一支比典獄長給他的要高出一檔的雪茄。他從飯館出來,悠閒地走向車站。他扔了一枚兩毛五分的銀幣給一個坐在門口,捧著帽子行乞的盲人,然後上了火車。三小時後,火車把他帶到州境附近的一個小鎮上。他到了麥克·多蘭的咖啡館,同麥克握了手。當時只有麥克一個人在酒吧後面。
「真對不起,吉米老弟,我們沒有把這件事早些辦妥。」麥克說。「我們要對付斯普林菲爾德提出的反對,州長幾乎撒手不幹了。你好嗎?」
「很好。」吉米說。「我的鑰匙還在嗎?」
他拿了鑰匙,上樓打開後房的房門。一切都同他離開時一樣。當他們用武力逮捕他時,那位著名的偵探本·普賴斯的襯衫上給扯下了一顆鈕扣,如今鈕扣還在地板上。
吉米把貼牆的折床放下來,推開牆壁上一塊暗板,取出一個蒙著灰塵的手提箱。他打開箱子,喜愛地望著那套東部最好的盜竊工具。那是一套樣式俱全,用特種硬鋼製造的,最新式的工具,有鑽頭、沖孔器、搖鑽、螺絲鑽和兩三件吉米自己設計,並引以自豪的新玩意兒。這是他花了九百多元在一個專門打造這類東西的地方訂做的。
過了半小時,吉米下樓來,穿過咖啡館。他已經換了一套雅致稱身的衣服,手裡提著那個抹拭乾淨的箱子。
「有苗頭嗎?」麥克·多蘭親切地問道。
「我嗎?」吉米用困惑的聲調說。「我不明白。我現在是紐約餅乾麥片聯合公司的推銷員。」
這句話叫麥克聽了非常高興,以至吉米不得不留下來喝一杯牛奶蘇打。他從不碰烈性飲料。
在瓦倫汀——九七六二號釋放了一星期之後,印第安那州裡上發生了一件保險箱盜竊案,案子做得乾淨俐落,毫無線索可循。一共失竊了為數不多的八百元。兩星期後,洛根斯波特有一個新式防盜保險箱給輕而易舉地打開了,失竊一千五百元現款,證券和銀器沒有損失。警局開始注意了。接著,傑斐遜城一個老式銀行保險箱出了毛病,損失了五千元現款。如今失竊的數字相當高了,本·普賴斯不得不插手干預。經過比較,他發現盜竊的方法驚人地相似。本·普賴斯調查了失竊現場,宣佈說:「那是『花花公子』吉米·瓦倫汀的手法。他又恢復營業了。瞧那個暗碼盤,像潮濕天氣的蘿蔔那般輕易地拔了出來。只有他的鉗子才幹得了。再瞧這些發條給削得多麼俐落!吉米一向只鑽一個洞就行了。哎,我想我得逮住瓦倫汀先生。下次可不能有什麼減刑或者赦免的蠢事,他得蹲滿刑期才行。」
本·普賴斯瞭解吉米的習慣。他經手處理斯普林菲爾德那件案子時就摸熟了吉米的脾氣。跑得遠,脫身快,不找搭檔,喜歡交上流社會的朋友;這些情況讓瓦倫汀贏得了難得失風的名聲。本·普賴斯將已在追蹤這個開保險箱好手的消息透露了出去,有防盜保險箱的人比較安心一些了。
一天下午,吉米·瓦倫江帶著他的手提箱搭了郵車來到艾爾摩爾。艾爾摩爾是阿肯色州黑槲地帶的一個小鎮,離鐵路線有五英里。吉米活像是一個從學校回家來的結實年輕的大學四年級學生,他在寬闊的人行道上向旅館走去。
一位年輕姑娘穿過街道,在拐角那裡打他身邊經過,走進一詞掛著「艾爾摩爾銀行」招牌的門。吉米·瓦倫汀直勾勾地瞅著她,忘了自己是誰,仿佛成了另一個人。她垂下眼睛,臉上泛起一陣紅暈。有吉米這種氣質和外表的年輕人在艾爾摩爾是不多見的。
銀行門口臺階上有個男孩,仿佛是股東老闆似地在遊蕩,吉米便纏住他,開始打聽這個小鎮的情況,不時給他幾枚銀幣。沒多久,那位姑娘出來了,裝著根本沒有見到這個提箱子的年輕人,大模大樣地自顧自走路。
「那位年輕姑娘是不是波利·辛普森小姐?」吉米裝得老實,其實很狡黠地問道。
「不。」小孩說。「她是安娜貝爾·亞當斯。這家銀行就是她爸爸開的。你到艾爾摩爾來幹嗎?那錶鏈是不是金的?我就要有一條叭兒狗了。還有銀角子嗎?」
吉米到了農場主旅館,用拉爾夫·迪·斯潘塞的姓名登了記,租了一個房間。他靠在櫃檯上,把自己的來意告訴了那個旅館職員。他說他來艾爾摩爾是想找個地方做些買賣。這個小鎮做鞋子行業怎麼樣?他想到了鞋子行業。有沒有機會?
旅館職員被吉米的衣著和風度打動了。他本人也可以算是文爾摩爾那些還不夠格的時髦青年之一,但是現在看到了已明白差距。他一面揣摩吉米的領結是怎麼打的,一面懇切地提供了情況。
是啊,鞋子行業應該有很好的機會。當地沒有專門的鞋店,綢緞和百貨商店兼做鞋子生意。各行各業的買賣都相當好。希望斯潘塞先生能打定主意在艾爾摩爾安頓下來。他將發現住在這個小鎮上是很愉快的,居民都很好客。
斯潘塞先生認為不妨在鎮上逗留幾天,看看情形再說。不,不必叫小廝了。他自己把手提箱帶上去:箱子相當沉。
一陣突如其來的愛情之火把吉米·瓦倫汀燒成了灰燼,從灰燼中重生的鳳凰拉爾夫·斯潘塞先生在艾爾摩爾安頓下來,一帆風順。他開了一家鞋店,買賣很興隆。
在社交上,他也獲得了成功,交了許多朋友。他的願望也達到了。他結識了安娜貝爾·亞當斯小姐,越來越為她的魅力所傾倒。
一年後,拉爾夫·斯潘塞先生的情況是這樣的:他贏得了當地人士的尊敬,他的鞋店很發達,他和安娜貝爾已經決定在兩星期後結婚。亞當斯先生是個典型的、勤懇的鄉間銀行家,他很器重斯潘塞。安娜貝爾非但愛他,並且為他驕傲。他在亞當斯一家和安娜貝爾的已經出嫁的姊姊家裡都很受歡迎,仿佛他已是他們家的成員了。
一天,吉米坐在他的房間裡寫了如下的一封信,寄往他在聖路易斯的一個老朋友的可靠的位址。
親愛的老朋友:
我希望你在下星期三晚上九點鐘到小石城沙利文那裡去。我請你幫我料理一些小事。同時我想把我那套工具送給你。我知道你一定樂於接受的;複製一套的話,花一千元都不夠.喂,比利,我已經不幹那一行啦;一年前歇手的。我開了一家很好的店鋪。如今我老老實實地過活,兩星期後,我將同世界上最好的姑娘結婚。這才是生活,比利,正直的生活。現在即使給我一百萬,我也不會去碰人家的一塊錢了。結婚後,我打算把鋪子盤掉,到西部去,那裡被翻舊帳的危險比較少。我告訴你,比利,她簡直是個天使。她相信我;我怎麼也不會再幹不光明的事了。千萬到沙利文那裡去,我非見你不可,工具我隨身帶去。
你的老朋友
吉米
吉米發出這封信之後的星期一晚上,本·普賴斯乘了一輛租來的馬車悄悄到了艾爾摩爾。他不聲不響地在鎮上閒逛,終於打聽到他要知道的事情。他在斯潘塞鞋店對面的藥房裡看清了拉爾夫·迪·斯潘塞。
「你快同銀行老闆的女兒結婚了嗎,吉米?」本輕輕地自言自語說。「嘿,我還不知道呢!」
第二天早晨,吉米在亞當斯家裡吃早飯。他那天要到小石城去訂購結婚禮服,再替安娜貝爾買些好東西。那是他到艾爾摩爾後的第一次出門。自從他幹了那些專業「工作」以來,已經過去一年多了,他認為出門一次不會有什麼問題。
早飯後,家裡的人浩浩蕩蕩地一起到商業區去;亞當斯先生、安娜貝爾、吉米、安娜貝爾已出嫁的姊姊和她的兩個女兒,一個五歲,一個九歲。他們路過吉米仍舊寄住的旅館,吉米上樓到他的房間裡去拿手提箱。之後他們便去銀行。吉米的馬車停在那裡,等一會兒由多爾夫吉布森趕車送他去火車站。
大夥走進銀行營業室的雕花橡木的高柵欄裡;吉米也進去了,因為亞當斯未來的女婿是到處都受歡迎的。職員們都樂於接近那位將同安娜貝爾小姐結婚的,漂亮可親的年輕人。吉米放下手提箱。安娜貝爾充滿了幸福感和青春活潑,她戴上吉米的帽子,拎起手提箱。「我像不像一個旅行推銷員?」安娜貝爾說。「哎呀!拉爾夫,多麼沉呀!裡面好像裝滿了金磚。」
「裝著許多包鎳的鞋楦,」吉米淡淡地說,「我準備還給別人,我自己帶著,可以省掉行李費。我近來太節儉了。」
艾爾摩爾銀行最近安裝了一個新保險庫。亞當斯先生非常得意,堅持要大家見識見識。保險庫不大,但是有一扇新式的門。門上裝有一個定時鎖和三道用一個把手同時開關的鋼閂。亞當斯先生得意揚揚地把它的構造解釋給斯潘塞先生聽,斯潘塞彬彬有禮地聽著,但好像不很感興趣。那兩個小女孩,梅和愛葛莎,見了閃閃發亮的金屬以及古怪的時鐘裝置和把手,非常高興。
這時候,本·普賴斯逛了進來,胳臂肘支在櫃檯上,有意無意地向柵欄裡瞥去。他對出納員說他不要什麼,只是等一個熟人。
突然間,女人當中發出了一聲尖叫,亂成一團。在大人們沒有注意的時候,九歲的梅好奇地把愛葛莎關進保險庫,學著亞當斯先生的樣子,關上了鋼閂,扭動了暗碼盤。
老銀行家跳上前去,扳動著把手。「門打不開了。」他呻喚著說。「定時鎖沒有上,暗碼也沒有對準。」
愛葛莎的母親又歇斯底里地尖叫起來。
「噓!」亞當斯先生舉起發抖的手說,「大夥都靜一會兒。愛葛莎!」他儘量大聲地嚷道。「聽我說。」靜下來的時候,他們隱隱約約可以聽到那孩子關在漆黑的保險庫裡嚇得狂叫的聲音。
——「我的小寶貝!」她母親哀叫道。「她會嚇死的!開門!哦,把它打開!你們這些男人不能想些辦法嗎?」
「小石城才有人能打開這扇門。」亞當斯先生聲音顫抖地說。「——老天!斯潘塞,我們該怎麼辦?那孩子,她在裡面待不了多久。裡面空氣不夠,何況她要嚇壞的。」
愛葛莎的母親發瘋似地用手捶打著保險庫的門。有人甚至提議用炸藥。安娜貝爾轉向吉米,她那雙大眼睛裡充滿了焦急,但並沒有絕望的神色。對一個女人來說,她所崇拜的男人彷彿是無所不能的。
「你能想些辦法嗎,拉爾夫。試試看,好嗎?」
他瞅著她,嘴唇上和急切的眼睛裡露出一抹古怪的柔和的笑容。
「安娜貝爾,」他說,「把你戴的那朵玫瑰給我,好不好?」
她以為自己聽錯了他的話,但還是從胸襟上取下那朵玫瑰,交到他手裡。吉米把它塞進坎肩口袋,脫去上衣,捲起袖子。這一來,拉爾夫·迪·斯潘塞消失了,代替他的是吉米·瓦倫汀。
「大家從門口閃開。」他簡單地命令說。
他把手提箱往桌子上一放,打了開來。從那一刻開始,他就仿佛沒有意識到周圍的人了。他敏捷而井井有條地把那些閃亮古怪的工具擺出來,一面照他平時幹活的脾氣輕輕地吹著口哨。周圍的人屏聲靜息,一動不動地看著他,似乎都著了魔。
不出一分鐘,吉米的小鋼鑽已經順利地鑽進了鋼門。十分鐘後打破了他自己的盜竊紀錄,他打開鋼閂,拉開了門。
愛葛莎幾乎嚇癱了,但沒有任何損傷,被摟進她媽媽懷裡。
吉米·瓦倫汀穿好上衣,到柵欄外面,向前門走去。半路上,他模模糊糊聽到一個耳熟的聲音喊了一聲「拉爾夫!」但他沒有停下腳步。
門口有一個高大的人幾乎擋住了他的去路。
「喂,本!」吉米說道,臉上還帶著那種古怪的笑容。「你終於來了,是嗎?好吧,我們走。我想現在也無所謂了。」
本·普賴斯的舉動有些古怪。
「你認錯了人吧,斯潘塞先生。」他說。「別以為我認識你。那輛馬車還在等著你呢,不是嗎?」
本·普賴斯轉過身,朝街上走去。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過3,110的網紅1 IMAGE ART 一影像,也在其Youtube影片中提到,父親於郭奕臣10歲時,車禍驟逝,對他有著無與倫比的深切影響。從此,缺席成為他創作的核心。郭奕臣始終在藝術作品中探詢生命的意義,以及存在的本質。同時,創作也協助他釐清、整理自我,逐步接近內在的真實。 郭奕臣認為創作是減法,去除人生那些後來被附加的種種多餘事物,減到不能再減以後,最原初的狀態會自然流露。...
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只是~我家裡之前的是"手拉的"
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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
雙切開關改無線 在 1 IMAGE ART 一影像 Youtube 的精選貼文
父親於郭奕臣10歲時,車禍驟逝,對他有著無與倫比的深切影響。從此,缺席成為他創作的核心。郭奕臣始終在藝術作品中探詢生命的意義,以及存在的本質。同時,創作也協助他釐清、整理自我,逐步接近內在的真實。
郭奕臣認為創作是減法,去除人生那些後來被附加的種種多餘事物,減到不能再減以後,最原初的狀態會自然流露。對他來說,缺席才是生命的真實境況。但郭奕臣並不意圖還原、修復,他在乎的是真實的再現,直視人生失落的各種元素。
大學常蹺課去北美館看展的郭奕臣,某日途經中山足球場,恰巧飛機的巨大影子覆蓋住他的影子,忽然有正被陰影入侵的感觸,他將概念轉化為《入侵》,使飛機影子投影於展覽空間,並搭配聲音效果,創造不存在但又存在的奇詭現場。
而《失訊》則是將無線監視器掛在氣球上讓它升空,直至斷訊為止。此作品分有在西門町拍攝的日間版(長7分30秒)、忠孝東路與敦化南路交叉口的夜間版(長36分)。郭奕臣將兩部影片在拍攝地點的電視牆上重現,企圖改變觀眾的城市視點,也突破商業操作既定性。他以為,《失訊》是處理人與城市環境的疏離關係。其日間版急促而冷異,夜間版則是在不斷往上攀升後,最後只剩城市光點的俯瞰,儼然宇宙星圖,哀艷且壯麗。
郭奕臣整理雜物,發現即可拍相機,因而觸動他進行創作《光年》。一整年,他以365台即可拍相機進行拍攝,累積9755張底片,但只打算在他身後才發表這些照片。此外,他也拍攝他進行攝影的相機,包含相機盒子的細部。透過這組創作,彷如跨越無數光年、來到地球人類眼前的星光,那是爆炸後已死的星球,卻仍舊留下璀璨的光芒。郭奕臣藉此重新摸索攝影是此曾在、死亡象徵的種種意涵,並展開關於缺席者更深沉的探究。
《顯影》則是郭奕臣以智慧型手機上的程式,一個能夠連結全球上線監視器的app,進行螢幕畫面擷取,總數近20000張,拍攝3年,再將之輸出,放置於展場地面,觀眾看展需套著鞋套入場,踩踏照片之上。監視器對郭奕臣來說,就像是攝影機的延伸,某些監視器的構圖甚至有美感,而這是一種攝影師並不在場的角度,但又能創造畫面,他仍舊心心念念思考缺席的意義。而相片置放地面,除質疑照片為何非得懸掛的固定作法,也具有從未親臨拍攝現場的象徵。
近年,郭奕臣創立STUPIN藝術家工作室駐村平台,讓世界各地藝術家的人脈與空間資源產生流動,比如他與葡萄牙藝術家交換彼此的工作室,也就能夠更為輕鬆與深入於當地駐村。此計畫的概念是游牧式的行動,其精神是每一位創作者自身即為一座藝術村。郭奕臣認為STUPIN是向內又向外的交流,藝術家從自身工作室退位、讓渡給別人之際,其實正在前往另一陌生之境,如此也就有著更多不同對話發生的可能。而此無疑仍具備郭奕臣長久以來所關注的、缺席與在場的複雜辯證。
小檔案
郭奕臣,藝術家,1979年生於台灣高雄,2007年國立臺北藝術大學科技藝術研究所畢業,主修電子影音藝術,目前居住於台北。參與世界各國聯展、博覽會以及多國駐村經驗豐富,於台北雙年展、新加坡雙年展、雪梨雙年展、首爾國際媒體藝術雙年展與德國ZKM……等重要美術館皆曾展出。
個展計有《STUPIN.ORG》、《伊通公園》、《曼哈頓計劃》、《Home-Less is More》、《Behind the Shadow》、《光年》、《What a wonderful WARld》、《We are the WARld》、《突變Mutation》等。
《入侵》代表台灣參加2005威尼斯雙年展台灣館,並為歷年來參展最年輕的藝術家,並獲台北獎首獎(2005)與台新藝術獎年度五大視覺入圍(2008)。2016年出版童書《宇宙掉了一顆牙》。2017年創立STUPIN藝術家工作室駐村平台。
其作品透過不同的媒材型式,創造出一種詩意兼具情境式的獨特語彙。作品的核心關注於環境與內心歸屬感的消逝與飄盪的精神狀態,並透過不存在的狀態去顯現對生命本質的探索。
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雙切開關改無線 在 邱愛莉House123 Youtube 的精選貼文
[直播重點統整✍]
00:00開場
02:45 NO1:鞋櫃 提高 25公分+間接照明
1.提高25cm的下方可以放東西: 鞋子、拖鞋、小朋友穿鞋的椅凳 很方便
2.玄關檯面+抽屜/玄關檯面:放擴香/抽屜:放東西
3.鞋櫃的層板可以抽換:若有靴子,可以移動層板放靴子
4.鞋櫃一定要通風孔*重要(thumbs up)
5.鞋櫃對面:加大穿衣鏡
9:26 NO2:餐桌吊燈
1.氣氛不敗(wink)
13:19 NO3:沙發背牆
主牆、畫→有設計感、讓房子變得有質感
15:29 NO4:儲藏室/櫃
應該要分儲藏櫃、收納櫃;儲藏櫃是放平時較少用的東西;收納櫃是收納常用的東西。
或是大型儲存櫃,一定要有,太重要了!
18:23 NO5:廚具 + 電器櫃好用很重要
1.住進來,好用與否,和最初的規劃有關。
2.新成屋買的時候常沒思考 電器櫃做在哪裡好,才會導致使用上不便
3.迴路配置:廚房的迴路千萬不要只有一個
23:53 NO6: 乾濕分離 + 浴缸各一
1.浴缸要有維修孔
2.浴簾的桿子一定要固定
3.浴櫃用抽屜的
4.鏡櫃對開設計ok
5.馬桶 噴槍 沖洗器:清理馬桶、清潔很重要
31:24 NO7: 冷暖變頻
1.壁掛式
2.吊隱式(藏在天花板裡面)
3.加碼:客廳吊扇:寶寶玩不到
34:35 NO8:電視一定要大
35:40 NO9:臥室開關雙切
1.一開始設計要雙切
2.補救方式:無線遙控開關
37:39 NO10:衣櫃 大就好?
1.好收納 順手 最重要
2.網籃抽屜
3.吊掛
4.IKEA 組件
40:45遺珠之憾:
1.超耐磨木地板
2.烤箱洗碗機中島
3.遊戲室 設備
4.陽台南方松
5.窗簾
6.密碼鎖
7.偵煙器 +定溫感測器
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3.合法隔套注意事項
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