#新零售 #數據串流與整合後的個人化
顧客實際進店後,一般來說會想先知道樓層介紹、看一下樓層導覽,因此遠百在 1 樓的顧客服務中心旁設置了大型的「DXD 互動螢幕」,除了採用 3D 立體透視感的導覽系統外,螢幕上方推薦商品的廣告版位也藏有 AI 技術。
新式的 POS 機,專櫃服務人員會在結帳前替顧客掃描 App 中的條碼,接著,POS 系統會以個人資料方式判斷推薦內容,並根據顧客過去累積的消費經驗、應用新的數據解讀方式,推薦適合的館內活動給顧客。
上面談的都還是提高遠百收益的How,但Smart Pick 確實能解決能解決我逛百貨的困擾之一。
✅只要顧客在專櫃完成結帳時告知服務人員需要寄存服務和預計取貨時間,就可以兩手空空的去吃飯、逛街、看電影,專櫃人員會將顧客購買的商品送到 B2 的 Smart Pick 櫃檯,App 會在顧客預計取貨的前 15 分鐘自動發送提醒,因此消費者可以一路逛到離店前再去取貨。
其實台灣百貨櫃位假如能像美國一樣,不要有每個櫃位獨立作業,而能整合不同品牌的穿搭,甚至像美國Neiman Marcus有個人穿搭師協助,可以多元品牌打出個人化的穿搭建議,可以是在實體換衣間建構AI穿搭推薦+聰明的chatbot,逛百貨就會很有Fu.
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,Adobe有一個專門給平面設計師用的3D軟體,叫Dimension,內建大量的3D模型,加上不同的材質、燈光,調整透視,可以把2D包裝設計變成3D立體提案圖。 這段影片我將為你介紹把Illustrator的設計圖案,用Dimension快速的做出任意角度3D mockup示意圖! 🎬 熱門影片 👉...
ai 3d透視 在 文茜的世界周報 Sisy's World News Facebook 的最佳貼文
MIT科技評論:10/27
* 【達文西500年前設計的橋首獲仿真驗證:當時最長跨度,還具有抗震性】500 多年前,達文西曾設計過一座當時最長跨度、十倍於普遍橋長的橋梁,而且,其中間完全不用橋墩支撐。這在當時是超前於時代的設計,也因此只停留在設計圖上,沒有人從工程實用性角度對其驗證。
不久前,麻省理工學院的建築師和土木工程師,對這座紙上橋梁進行仿真驗證。他們確認這個 500 多年前的橋梁設計是一個古老的工程奇跡,它不僅能實現,而且還在五個世紀前就已經徹底改變了橋梁的設計思路。
這項研究結果已於近日在巴塞隆納舉行的國際薄殼與空間結構協會(IASS)的會議上發表,在 11 月 13 日 PBS 節目將播出的 NOVA (全球最好的科學紀錄片節目之一)那集中也會介紹這項研究。該研究最後由剛剛畢業的工學碩士 Karly Bast 與建築學、土木與環境工程學教授 John Ochsendorf,以及另一名本科生 Michelle Xie 共同完成。
* 【大反轉!曾宣告解盲失敗的阿茲海默病新藥起死回生,明年初申請上市】今年的3 月 21 日,被認為是令全球關注阿茲海默病研究的人們倍感痛心的一天。因為繼禮來、輝瑞、強生、羅氏、葛蘭素史克、默沙東等全球頂尖藥企阿茲海默病新藥研發紛紛受挫之後,美國頂尖生物技術公司百健(Biogen)和日本制藥公司衛材(Eisai)在這一天也宣佈,將停止兩項阿茲海默病第3 期臨床試驗。
消息影響Biogen 股價當天收跌 29.23%,創十四年來最大單日跌幅,市值抹去近 180 億美元,Eisai 在美上市的 ADR 也暴跌超 過35%。
近日事情迎來了 180 度大逆轉。
Biogen 和 Eisai 聯合宣佈,發現高劑量會產生效果,計劃在 2020 年初向 FDA 遞交阿茲海默病在研藥物 aducanumab 的生物制劑許可上市申請(BLA),並將繼續與歐洲、日本等地區的監管機構進行協商。
* 【舊金山OpenAI 公司發明的機器手自學 只經虛擬訓練,就能單手玩轉】OpenAI 的研究人員開發了一種新方法,可以將複雜的操作技能從模擬環境轉移到現實世界中。
一年多前,總部位於舊金山的人工智慧研究實驗室 OpenAI 宣佈,其訓練的一隻機器手能夠以驚人的靈巧程度操縱魔方。
這聽起來可能並不令人驚奇。但在人工智慧領域,它令人印象深刻,原因有二:首先這只手通過強化學習算法自學了如何擺弄魔方;其次,所有的訓練都是在模擬環境中進行的,但它成功地將其轉化為現實世界。從這兩個方面來說,這都是邁向更敏捷機器人的重要一步。
* 【麻省理工團隊訓練「透視」機器視覺,隔牆看清人體動作,不受黑暗影響】機器視覺有超人的識別人類面部、識別物體的能力。它還可以識別很多種不同的動作,儘管目前的識別能力還比不上人類。但它也有一定的局限,例如當人臉或物體部分被遮擋時,機器就沒有作用了;在光線嚴重不足的時候,它們也會「兩眼一抹黑」。
但是,電磁波卻不會因為遮擋或者光線問題而受限。不論是白天還是黑夜,無線電都充斥著我們的世界。它們很容易穿過牆壁,並透過人體傳播和反射。麻省理工學院CSAIL 研究人員根據這一特性已經開發出各種利用Wi-Fi無線信號來觀察門後情況的方法。但是這些無線電有一個缺陷,其分辨率非常低,圖像十分嘈雜,有各種干擾物的反射,此時可見光圖像和無線電圖像就可以成為一對最佳伴侶,完全可以用一方的優勢來克服另一方的缺點。
* 【革命性突破!3D列印最新研究今登Science,打印速度和體積獲數量級提升】一項可打讓 3D 列印真正變革製造業的突破誕生了。
美國西北大學(Northwestern University)研究團隊開發出一種極具未來性的新款 3D 列印技術,該列印技術機器比目前市場上現有的都要大許多,速度也快了很多——可以在幾個小時之內列印出成人大小的物體。研究人員應用了一種被稱為「HARP」(high-area rapid printing)技術,其原型設備有著高約 4 公尺的列印床。它能夠創造出破紀錄的產量,並且按需生產尺寸範圍更廣泛的產品。
在過去的 30 多年,3D 列印領域的絕大部分科學研究努力都是為了挑戰傳統技術的極限。追求列印更大尺寸,就要以犧牲速度、產量和分辨率為代價。但現在, HARP 技術要對過往的妥協說「不」,它一次可以列印單個、大尺寸的物件或者許多不同的小物件。
* 【日本最核心的AI研究機構之一正在做什麼?】隨著最新一期諾貝爾獎頒發,日本已經連續 19 年獲獎,將 19 枚獎牌收入囊中。毫無疑問,近幾十年以來,日本的科技發展一直處於世界前列,與之相應的在 AI 領域內日本取得的成就也不容小覷,儘管在亞洲國家中,中國的 AI 發展常被作為典型與歐美相比較,但這更多是國際競爭的因素。
日本的 AI 研究,由日本經濟產業省旗下的產業技術綜合研究所在 2015 年 5 月新設立的人工智慧研究中心——AIRC(Artificial Intelligence Research Center)領導。
ARIC 希望成為日本和世界的人工智慧研究中心之一,目前擁有 600 名員工,這個機構是日本 AI 發展方向的窗口,聚集了日本一批最頂尖的人工智慧專家,其中就包括辻井潤一。
* 【NASA發佈全新登月太空服:取消拉鍊!增加可替換模塊,避免「摔倒」】如果一切順利,當 2024 年,第一位人類女性登上月球時,她將穿著新一代的太空衣——可以讓太空人增強機動性,靈活地在月球表面進行探索任務。
美國國家太空總署(NASA)於華盛頓總部召開記者會,正式公佈將用於新一輪登月計劃的月球太空服原型。
新一代的太空服在外觀上看與此前的太空服並沒有太大的區別。但 NASA 表示,未來進行的登月任務將不同於著名的阿波羅計劃,未來阿特彌斯(Artemis)登月任務將會更加複雜。太空人需要新的服務設計。
* 【糖尿病告別打針!胰島素口服膠囊來了,麻省理工學院團隊新技術】胰島素注射可能是大多數糖尿病患者的噩夢,輕則每天注射一次,重則每天注射三次,許多患者的肚皮滿目瘡痍。
「既然打針這麼痛苦,能不能口服胰島素藥物呢?」 遺憾的是,由於胰島素屬於蛋白類藥物,一經口服後,就會在胃腸道內被消化酶分解吸收,無法達到降血糖的作用。既往研究者設計了滲透增強劑、納米顆粒膠囊和黏液粘附補丁等增強這類生物大分子的吸收,然而,它們的藥代動力學和生物利用度仍比不上注射給藥。
值得期待的是近日麻省理工學院的研究人員成功設計出了一種新型口服藥物膠囊,稱為腔內展開微針注射器(LUMI),它含有裝載胰島素或其他蛋白類藥物的微針,將其口服到達小腸,膠囊在腸內溶解後,載藥微針就會被快速插入小腸組織中,釋放藥物以進入血液。
ai 3d透視 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
【AI浪潮席捲醫療業】透視5大類醫療影像辨識的AI應用場景
常見的醫療影像包括了X光、超音波、CT、MRI,以及近年興起的數位病理。由於拍攝技術不同,決定了影像性質和張數多寡,更影響了AI模型訓練的難易度和應用場景
文/王若樸 | 2019-04-16發表
醫療影像一直是窺視人體內部結構與組成的方法,其種類包括了X光攝影、超音波影像、電腦斷層掃描(Computed Tomography,CT)、核磁共振造影(Magnetic Resonance Imaging,MRI)、心血管造影和伽瑪射線等等。
其中,X光攝影、超音波攝影、CT、MRI,以及近來興起的數位病理,都是目前用來打造醫療影像AI常見的類型。這幾種影像因為拍攝技術不同,決定了影像性質和張數多寡,也影響了打造AI模型的難易度和應用場景。
就影像性質來說,臺北榮總放射線部主任郭萬祐表示,X光片、CT、MRI等影像的切片厚度(即每隔多少身體厚度拍攝1張斷層影像的距離)分別是0.16毫米、0.625毫米以及1~2毫米,與數位病理切片的0.11微米相比,解析度相對低,因此從硬體需求角度來看,是醫療影像AI的入門首選。
常見醫療影像AI的類型與應用場景
在這些醫學影像中,「X光和超音波屬於初階檢查,」中國附醫人工智慧醫學診斷中心主任黃宗祺表示,這兩類檢查的拍攝門檻不高,因此累積出大量、各式各樣的影像資料,滿足訓練AI模型的先決條件。
X光攝影是利用X光對不同密度物質的穿透性來成像,密度越高,X光穿透性就越低,在底片上的成像就越白,反之越黑。不過,臺大生醫電資研究所所長張瑞峰指出,「X光攝影將原本立體的多張橫切面影像疊壓為一張平面影像,」因此,一張X光影像中涵蓋了龐雜的訊息,不僅病灶可能會被組織、器官重疊處擋住,小於1公分的腫瘤也難以檢測出,得靠CT進一步檢查才行。
而超音波攝影,則是利用超高頻率的聲波來穿透人體,將不同組織反射回來的聲波轉換為畫面,來呈現體內組織或器官構造。超音波的好處是沒有輻射,但黃宗祺指出,超音波影像雜訊高,難以偵測初期病徵。就乳房腫瘤檢測來說,需要不斷追蹤,才能確定疾病狀況,但也可能因此錯過即早治療的時機。
因此,就X光和超音波來說,AI的應用場景,主要是協助醫生快速從訊息含量大的影像中,找出肉眼難以發現或容易忽略的初期病徵。在2年前,AI權威吳恩達的團隊所設計的CheXNet模型,以121層卷積神經網路(CNN)架構和美國國衛院釋出的胸腔X光資料集訓練而成,就可以做到早期偵測來輔助醫生診斷。
或像中國附醫所開發的乳癌超音波AI輔助分類系統,利用4萬多筆超音波影像和深度學習Xception架構打造而成,能在人眼難以判斷的初期階段,就偵測出腫瘤,「甚至早3、5年就發現了。」黃宗祺強調。
至於CT和MRI,「屬於進階檢查。」黃宗祺表示,兩者專門用來檢查腦、心、肺、腹部臟器等重要器官,門檻較X光和超音波高,成像也較清晰、細緻。但有別於X光片和超音波影像,CT屬於3D影像,透過X光來掃描人體,經電腦重組,以多張橫切面影像來呈現立體的檢查部位,並根據每張橫切面影像的間隔,分為厚切與細切,間隔越小,越能呈現完整的器官。單一次CT掃描可產生數百張影像,也才有機會能夠發現1公分以下的小型腫瘤。
MRI同樣也是一種3D影像,其原理是利用強大的磁場與人體內的氫質子產生共振,再透過電腦處理共振訊號後成像,可以清楚呈現出軟組織和重要器官的結構,像是腦、心、腹部臟器和骨骼關節等部位。MRI掃描一次可產生數百甚至數千張影像,畫質比CT更好。
要進行CT影像和MRI的影像辨識時,雖然醫生容易從清晰的影像中找到病灶,但這兩者每次掃描動輒就產生數百張影像,要從中尋找病灶,不管是標註還是診斷病情,都相當耗時。
臺北醫學大學副校長暨北醫附醫影像部主任陳震宇以肺結節CT掃描來說明,一次拍攝會產生500張影像,而醫生至少得花20分鐘,才能找出肺結節的位置。病人數量一多,醫生不僅要花更多時間來檢驗,準確率也會因長時間作業而下降。
不過,也因為人工判別CT和MRI相當費時,正是醫療影像AI擅長的的應用場景。這也是為何北醫附醫正計畫建置一套肺結節AI輔助偵測系統的緣故,就是為了縮短看片時間,讓醫生有更多時間在病人身上。
吳恩達研究團隊利用美國國衛院釋出的胸部X光資料集,打造出CheXNet模型,可辨別肺部14種疾病,並以熱成像圖來顯示病灶位置。
醫療影像AI新挑戰:數位病理切片
數位病理是醫界近幾年的新浪潮,可以將原本只能在顯微鏡下察看的病理切片,改成直接在電腦上進行。它的出現,是醫療影像AI的新方向,卻也是一個高難度的挑戰,因為數位病理的製作複雜,需經過組織處理、染色切片,以顯微鏡觀察、再掃描至電腦儲存,仰賴醫生專業經驗與時間。
不只如此,數位病理的檔案容量還相當大。與CT、MRI不同,數位病理和X光片一樣都是平面影像,但單一張影像的解析度卻比X光片、CT和MRI高上1,000倍,可達1GB至2GB。因此要拿來訓練AI,不只資料儲存是一大挑戰,訓練模型的時間也需要更久。以數位病理起家的臺灣AI醫療影像新創雲象科技就提到,曾有一次要用一個100層的殘差網路ResNet來訓練每張解析度高達1萬×1萬的影像,得靠GPU搭配600GB系統記憶體才能運算。
不過,臺灣在數位病理的AI應用已經起步了,林口長庚醫院就找來雲象科技開發了一套準確率高達97%的鼻咽癌偵測模組。北醫附醫已經開始將上千片肺癌數位病理交由放射科醫生,要展開部分標註的工作。臺北榮總今年也計畫投資數位病理。
然而,不管是哪種影像類型,在打造AI系統時,都會面臨資料收集的挑戰。也因此,科技部2年前特別發起醫療影像計畫,聯合國內3家大型醫學中心,要利用國人的醫療影像資料,來建置一個大型AI醫療影像資料庫,推動醫療影像AI的發展。
臺北醫學大學附設醫院自去年起,找來了10名擁有2年經驗以上的主治醫生,著手建置肺結節AI醫療影像資料庫,目前已完成1,500例的影像標註和語意標註,今年還要再新增2,000例。
附圖:【超音波影像AI實例】中國附醫旗下子公司長佳智能,開發一套乳癌超音波AI輔助分類系統,可以辨識乳房腫瘤及其良、惡性程度。目前,腫瘤辨識率達9成以上,而腫瘤良、惡性辨識率則約7成左右。(攝影/李宗翰)
X光影像AI實例
MR影像AI實例
臺北榮總與臺灣人工智慧實驗室以6個月的時間,打造出一套能在30秒內就揪出腦轉移瘤的AI系統DeepMets。今年4月份最新結果顯示,DeepMets準確率已達95%。 (攝影/洪政偉)
CT影像AI實例
數位病理影像AI實例
林口長庚醫院與雲象科技共同打造一套鼻咽癌AI偵測系統,由醫院提供數位病理切片資料,雲象負責進行模型訓練,經過2年優化,目前準確率達97%。 (圖片來源/雲象科技)
資料來源:https://ithome.com.tw/news/129973…
ai 3d透視 在 夏榮慶Jimmy Youtube 的最佳貼文
Adobe有一個專門給平面設計師用的3D軟體,叫Dimension,內建大量的3D模型,加上不同的材質、燈光,調整透視,可以把2D包裝設計變成3D立體提案圖。
這段影片我將為你介紹把Illustrator的設計圖案,用Dimension快速的做出任意角度3D mockup示意圖!
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