收購相機
圖形，文本 /新星智能，攝像機交叉 – 沿著紅色 – 這一新一代的高級別單連續性，不斷增強連續射擊的精確高速，而眼睛檢測和追捕和自拍照。
如果您想保持良好私人命令的小豬。您不知道公園。
“同意！畢竟，嬰兒的成長過程只有一次！除了流行病的薪水外，還要查看本期單台機器的特殊採購主題，尤其是主要工廠推出了適當的重大射擊或高級射擊培訓課程，以便攝影師可以快速改變一位攝影師-E！
單個領域的三個進球是無動於衷的電影，如果吃得太好，他們將有三個高點。近年來，在市場上，一台機器逐漸分為三個主要領域。而且它們與已經積累了很多鏡頭的老玩家照片緊密相關。槍擊事件不如鏡子，甚至是科學和技術功能等電子產品也有助於新一代的專業和高級攝影參與者。，還積極地適應了“前所未有的散射”領域。快速！
圖、文／NOVA情報誌
相機跨界 網紅必備
新世代高階單眼續挾隨拍隨美天賦，持續強化精準高速連拍&眼睛偵測追焦，還迎合時下網紅網美Vlog拍攝需求，錄影性能&自拍便利性全面提升！
工欲善其事、必先利其器，想要變好攝之徒，讓生活回憶更精彩，還是要讓專業的來！「好色？驚…你不是好爸爸嗎？臉書上還常Po一堆親子照，該不會是障眼法，私底下也小豬上身。」瞎、誤會大了，我說的是攝影的「攝」XXX！你就不知，現在一些3C部落客，大肆吹手機拍照有多厲害，還直逼單眼勒，一整個業配天花亂墜，害我信以為真，上週帶小寶去公園放風，想捕捉奔跑可愛瞬間，結果手機拍出來的不是糊，就是表情感覺怪，尤其天色昏暗下更慘，甚至想望遠對焦還要靠人體前後移動（窘），對、還有之前幼兒園活動，相比其他家長掏出的單眼機，氣勢弱了一大半，嗯、我決定將今年無法出國玩省下的錢，選購台厲害單眼機。
「讚成！畢竟小孩的成長過程只有一次！況且現在的單眼機何止畫質性能更犀利，錄影功能嘛愈來愈超過，若不幸因疫情影響被迫放無薪假，還可以斜槓當網紅YouTuber拍Vlog影片兼職！」呸呸呸！不過這單眼機水深，還真不知從何挑起，且專業操作好像挺複雜哩。「安啦，快看本期單眼機採購大專題，尤其各大廠都推出相關基礎拍攝或進階教學課程，讓拍照素人也能速速變單眼攝手！」
單眼領域三劍客 無反全片幅續夯
人吃太好會有三高，同理回憶點滴想拍得好，同樣靠三高－高畫質、高性能、高操控性；想完美駕馭掌握這三高，唯有專業單眼機辦得到。近年來在市場洗牌下，單眼機漸漸劃分三大類別領域，我們稱之為「單眼三劍客」。發展最早，征戰業界多年的傳統大單機「單反DSLR」，功能畫質技術成熟，高低階陣容最為完整，但罩門塊頭大攜帶較不便；不過擁有絕佳操控手感與拍攝高張數電量，加上龐大鏡頭群資產，仍是目前商業攝影界所推崇，且牢牢綁住已累積不少鏡頭的老攝影玩家。
第二類為新興的「無反全片幅EVIL」單眼機，由Sony領軍帶動，因拿掉反光鏡結構，最大特色體型相對輕巧，且全片幅性能與畫質絲毫不輸單反，甚至電子科技功能等實用性還凌駕而上，備受新世代專業&進階攝影玩家青睞，除Sony全面佈局，包含光學大廠Canon、收購相機Nikon也積極跨足「無反全片幅」領域，時至今日已取代傳統單反DSLR穩居「攝界主流」，接下來發展持續看俏，新機&鏡頭數量種類迅速增加！
第三類為體態輕盈小巧的「無反小微單」，坊間以APS-C系統居多，優點攜帶方便行動力高，外觀討喜出眾甚至充滿文青氣息，重點小小一台功能齊全，散景拍攝、180度翻轉自拍、美顏、錄影功能樣樣精，族群主要鎖定旅遊人士、女性攝影玩家或新世代文字/影音Vlog網紅網美部落客！
高速連拍眼偵對焦 錄影升級Vlog自拍
大家關心的單眼機性能發展，正所謂一報還一報，過去小型相機被手機欺負很慘，現在高階單眼機反過來幫小弟出氣，主要針對「手機軟肋」而來，續朝手機因物理限制無法達到的「精準高速連拍」&「眼睛偵測追焦」再進擊，藉以拉開與手機拍照距離。高速連拍張數上，在各家處理引擎升級，坊間新機紛紛跨越「雙位數」門檻，達到10張以上高速連拍，甚至旗艦款還做到每秒18張、20張連拍，且強調張張精準對焦，對於拍攝高速移動物體或奔跑小孩大有幫助。
同時搭配更犀利的對焦速度與追焦範圍，並在既有人體追焦鎖定與臉部辨識下，加入眼睛偵測對焦功能，好處無論靜動態下皆能拍出清晰臉孔與炯炯有神人像，尤其今年起愈來愈多機種，還將寵物或鳥類納入眼部偵測對焦，無疑對毛小孩的爸爸媽媽們是一大福音。特別一提是，因應東京奧運盛會（雖延期到明年），為讓專業攝影記者能捕捉運動員競賽瞬間，各大廠新開發的旗艦機還透過先進AI晶片大數據學習，加碼針對運動員五官、膚色精準辨識與導入智能鎖定追蹤，讓單眼機在高速運動攝影領域更Pro，相關機種今年陸續發表，絕對可期。
「影片拍攝性能提升更是一大趨勢！」時下許多人購買相機，不是為了拍攝這件事，而是針對錄影功能而來！一來相機早已取代傳統DV，用來記錄居家生活與小孩成長主要工具，重點迎合全球Vlog熱潮，尤其迎合龐大的影片工作者與YouTuber拍攝需求，跳脫玩票性質，更成為實用的生財器具。
從去年起各家新機無論專業規格（職業攝影）及網路規格（拍Vlog），均加強影片拍攝多性能，賦予更優異錄製品質與自拍操作便利性；目前多數機種皆提供4K UHD每秒30格錄影性能，部分高階機還導入4K每秒60格，同時套用更細緻6K、5K高資料量錄製4K，讓影片更細緻流暢，並保留更多亮度動態範圍與暗部細節，有助影片後製，甚至下半年還將出現8K超高解析錄影機種，宣告進入家用8K世代。尤其因應Vlog網路影音自拍風潮，在既有180度翻轉自拍螢幕下，還強調導入完善外接擴充能力，包含收音麥克風、補光燈或自拍架等，甚至新增相關便利功能，如垂直影片拍攝或影片計時器，方便網紅、網美拍完無需後製直接上傳社群。
聰明選購保養有撇步 加值攝影教學課程
單眼機聰明選購其實就像選女友，因你的菜並不一定是我的菜，主要根據個人拍攝習慣喜好與需求做考量，並在預算區間範圍下，挑出最佳菜色。若重視手感&拍攝電力，大單DSLR相對適合；追求高畫質與便攜性且預算充裕，則可鎖定輕鬆拍出散景美照到無反全片幅機；當然一般生活拍攝或網路影片錄製，高行動小巧型無反微單已然足夠。至於鏡頭選購上可從標準Kit鏡開始，後續熟悉焦段特性後，再視拍攝需求添購其它新鏡頭。後續保養上因台灣潮濕，建議購買防潮箱做置放，拍攝後記得用乾布擦拭乾淨，重點外出拍攝更換鏡頭時，記得將機身朝下，降低入塵風險，若在海邊或風沙大區域，則建議選在車上更換。同時不要為了省小錢買水貨；公司貨提供更好服務保固與快速維修機制，重點還享有各家每月加值提供基礎攝影教學課程或進階主題拍攝課程，讓你輕鬆學會拍生態、日出晨昏甚至螢火蟲等技法，相較下更感物超所值。
文【NOVA情報誌】http://ebook.nova.com.tw
記者毫無疑問，Google AI應用程序將在未來（Massain）中很受歡迎，並且對Machine的學習興趣，Daniel Toko的結果是Daniel Toko的結果Plater Plant Plater Plater Planter Planter Planter Platern platern plater plater plater植物技術Plater Plater Plater Plater Plater Plater Plater Plater Plater Planter plater Planter Tchnology Tchnology Technology Techology Technology Tedology Plank在美國的醫學學位上2013年的信息數量增強並解釋了其他專業和其他專業疾病的審查和定義的工作。
記者樓菀玲／台北報導
Google 於本日舉辦 Google AI 在醫療領域的應用媒體分享會，目的是希望讓所有人都能享受人工智慧帶來的好處 並透過打造更貼近使用者需求的產品、幫助更多企業與開發者創新、提供不同工具以幫助研究人員解決現實生活中遇到的重大挑戰，並且一舉分享了目前機器學習在醫學上的應用案例，以及未來的研究方向。
同時 Google 也表示，人工智慧 (AI) 以及機器學習 (Machine Learning) 人工智慧是能讓事物變更聰明的科學，而機器學習則是訓練機器透過學習使其變得更聰明。
在本日的活動當中，由 Daniel Tse Google AI 產品經理擔任主講人，Daniel Tse 現任 Google AI 產品經理，主要致力於醫學影像的研究與多項臨床領域的 外部合作關係發展。在加入 Google 之前，他是 Watsi.org 的早期成員之一 (創投公司 Y-Combinator 第一個非營利的計劃)，並在超過 20 個國家中建立醫療計劃和基礎設施。
在那之前，Daniel Tse 也曾服務於美國軟體服務公司 Palantir Technologies，幫助擴建商業保 健團隊以及建立慈善團隊。Daniel Tse 在美國的達特茅斯學院中取得醫學博士的學位，並曾在美國俄亥俄州立大 學攻讀分子遺傳學。
＊機器學習運作方式
訓練：舉例來說，當你今天要訓練機器辨識在影像中貓或狗的特徵，讓你可以輸入上千張貓的影像，並且指認這是貓，而不需要描述有關貓咪的特徵，機器即可從輸入的例子中自己學習辨認貓的影像。
推理：機器學會從數以千計的訓練模型中辨識出貓的影像後，接下來它 可以在之後的每張影像中自動辨認出貓的圖像而無須透過人工介入。
＊目前人工智慧在醫療領域的研究現況
自 2013 年以來，機器學習在健康與生命科學領域的研究文獻數量已成長超過 20 倍， 而機器學習可為醫療領域面臨的兩大挑戰帶來幫助。像是新技術的採用，使得近年來需要透過醫生篩選及判讀的資訊量大幅增加，尤其是在掃描或例行影像程序。其他還有像是放射科醫生以及其他專業醫生在全球都面臨短缺的狀況，而在慢性疾病 (如糖尿病與心臟病) 發病率不斷增加的情況下只會更糟 。
＊機器學習在醫學影像辨識上的應用案例
目前全球有 4.15 億的糖尿病患者，糖尿病的常見併發症之一是糖尿病引起的視網膜病變，而這也是全球失明人數迅速攀升的主因。為預防失明，糖尿病患者每年都應進行一次篩檢，而檢測糖尿病眼疾的常見作法就是檢查眼底圖像，而機器學習將協助醫師診斷糖尿病視網膜病變 (Diabetic Retinopathy, DR)。
Google 研究團隊與美國掃描影像單位及印度醫學單位合作，獲得大量的影像案例作為研究基礎。首先建立影像標籤工具，並聘請 54 名眼科醫師辨識成像，再運用 Inception (又名 GoogLeNet)的神經網路演算法辨識了約 130,000 張成像以進行訓練，並依據判斷呈現五種等級的辨識結 果。這個數據集目前被用來訓練深度神經網路，以協助醫師診斷糖尿病視網膜病變，同樣運作的原理也被應用在 Google 相簿中。
後來在 2016 年，Google 在美國醫學協會期刊 《The Journal of the American Medical Association》上，發表了與一般眼科醫師的判讀具高度一致性的結果；隨著研究的進展，今年二月，Google 也於《Ophthalmology》期刊中，進一步發表了與視網膜專科醫師的判讀高度相符的結果。
後來這套系統也被應用在印度亞拉文眼科醫院的前導計劃中，經過三個月後，發現透過 AI 比人工分級有更高的準確度，因此也正逐漸增加將透過此演算法來檢測的病患人數。Google 表示也同與印度、泰國與美國的醫學單位進行合作，投入臨床驗證與應用，並同時致力於推對監管機構的核准。
而在研究過程中，發現硬體設備將會是掃描影像過程中不可或缺的要素，所以 Google 也與 Verily (Alphabet 中的姐妹公司) 以及 收購相機Nikon 合作，讓硬體設備不會成為機器學習在影像辨識中的障礙。Google 表示目前正致力於研究神經網路 (Neural Network, NN) 的可解釋性。 過去，神經網路通常被認為如黑盒子 (black boxes) 一般神秘，其實不然。而且透過不同的技術，可以以視覺化方式，了解神經網路是如何做出判斷；例如透過熱感應圖 (heat maps)，可以看出神經網路是如何強調標籤中最容易辨識的像素。
＊導入機器學習可協助全新的科學發現
機器學習模型除了根據篩選結果協助醫生進行診斷外，甚至可以協助預測目前醫生還無法從影像上預測的病症。在近期發表的論文中提到，Google 也訓練機器學習模型來預測醫生在評估患者心臟病發作或中風風險時考慮的各種因素，像是年齡、自報性別、吸菸狀況、血壓或主要不良心血管事件 (MACE) 等。
結果顯示除了這些準確預測風險因素之外，機器學習也可以直接預測患者五年內發生心臟病發作或中風的風險。目前 Google 只有運用幾百個案例來訓練模型，這項研究還在相當早期的階段，但模型的曲線下面積 (AUC) 達到 0.7 (演算法正確度達 70%)。而這項技術將有機會應用到未來評估心血管疾病風險時， 可以透過非侵入性方式所取得的影像來進行相似的預測，也因此將能為更多人所用。
＊機器學習在醫療領域的未來發展
而為了確保病患能夠得到最佳的臨床診斷結果，未來這些應用將與醫師的工作流程相互整合，讓醫療判斷結果更精準。除此之外，也可以把這項技術帶到其他組織類型的應用上。例如：前列腺癌的格里森分級 (gleason grading)表現結果與病理學家的判斷相同。
利用機器學習來預防失明及預測心血管疾病，只是將人工智慧應用於幫助病患的其中幾個例子。人工智慧在醫療領域的發展潛力十分龐大，這就是為什麼把 這項技術開放給所有人是相當重要的。因此，我們過去發表了多項研究並將機器學習工具致力於 (如 TensorFlow)，提供給每一位對運用人工智慧解決醫療相關問題感興趣的醫生和研究員。
＊神經網路成熱門研究方向
神經網路的可解釋性也是目前熱門研究方向之一，是解讀與信任人工智慧的重要方式，同時也是協助醫師判讀診斷的重要工具，尤其像今天談到未來機器學 習能進一步透過醫師不曾考慮的因素進行疾病風險預測，透過呈現數據與機器學習模性用以判讀/分類的特徵讓其可以被解釋，能有助於建立醫師對其預測結果的信任。因此，Google 也研發多項工具，讓人們可以更理解數據與模型背後的運作與意涵。而在我們預測心血管疾病的風險研究中，模型也顯示對預測最有效的區域影像。
Google 非常重視在醫療相關研究與應用的可靠性，在真正落實應用之前，希望透過有說服力的研究結果取得醫療學界的專業認可，於是透過醫學期刊與醫學模型等方式來呈現研究結果。Google 表示非常希望將相關的技術帶到實際應用中， 同時也積極與監理單位進行合作以取得核准，像是美國食藥署 (FDA) 以及歐盟等相關單位；而臨床驗證的部份也與硬體的廠商 收購相機Nikon 等來合作。
Google AI 研究團隊積極與醫生和臨床醫學相關單位合作，在篩選與診斷方面，透過深入了解醫院中的臨床醫學流程與需求，以打造適合的工具，並藉此提升測試及決策的能力與效率。在糖尿病視網膜病變的案例中，由於篩檢過程中的資料量相當龐大，於是我們投入篩檢研究以提升整體效率；其他病症診斷的應用上，我們也將機器學習應用於縮小搜尋範圍以減少所需的時間。
在與台灣的醫學相關合作夥伴上，Google 表示會視個別狀況而定，通常會先推出一個前導計畫，若碰到像是資料量非常龐大或醫師不足等狀況，都是機器學習能夠提供幫助的發展方向。
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