【熱銷產品】 ◎相機專家◎ Manfrotto PIXI XTREME Gopro 輕巧迷你小腳架 MKPIXIEX-BK 公司貨-怎麼買?

8月 02, 2019

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商品訊息描述

MKPIXIEX-BK - P網友開箱介紹購買IXI Xtreme 零極限輕巧迷你腳架

Manfrotto推出全新PIXI版本，擴大產品範疇並瞄準特定新攝影裝置。PIXI Xtreme零極限輕巧迷你腳架含一個擁有特別客製圖騰的PIXI以及一個GoPro?腳架轉接座，非常適合熱愛運動的玩家以及旅遊攝錄影師隨時紀錄他們熱衷的事物，專為所有喜愛使用智慧型手機拍照的消費者設計。

Manfrtto推出全新PIXI，讓運動型攝影機玩家和智慧型手機攝影成癮玩家可以記錄所有類型的情境。PIXI Xtreme 擁有一個 GoPro? 腳架轉接座，可使用於 GoPro?相機及其他運動攝影機。新套組確保了絕佳的使用彈性及在任何情況下都仍能方便使用的特性。
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與全世界分享運動經驗與難忘的旅行回憶，一直以來都不是簡單的事：現在，有了新夥伴，每個人都可透過他們的運動攝影機或智慧型手機，好好構築那些特別時光了。PIXI Xtreme 零極限輕巧迷你腳架擁有雙重功能：除了可作為一個穩定支撐架，也可作為一個符合人體工學的手把，用來捕捉絕佳的影片、自拍、以及拍攝與眾不同的驚人影像。

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商品規格:
介面(頂部):1/4' screw attachment type
材料:Adapto + stainless steel
顏色:黑色
承重能力:1.0 kg
最低高度:16.5 cm
最大高度:16.5 cm
重量:0.2 kg
閉合長度:21.5 cm

*以上規格僅供參考，詳細規格請參考原廠?

*商品不包含圖片中展示器材，僅包含產品本身

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

才鋪半年！柏油路龜裂20公分　騎士頻摔車
雲林斗南鎮的田南一路去年十月才重新鋪好路，結果不到半年就出現了2.30公分的裂縫，造成路面凹凸不停，時常有機車或是腳踏車騎士因此摔車，但是重修路面要花800萬元的經費，地方根本無法負擔。而雲林縣長張麗善也和議員以及鎮長到現場勘查，並且承諾會向中央爭取經費還給大家安全的道路。

柏油路面出現一條條裂痕，甚至還凹凸不平。另一邊這裡20幾公分的裂縫，甚至有一支鑰匙的長度這麼深。這讓附近居民也都相當傻眼。

附近居民：「哪有人這麼爛的？(是怎麼說？你是怎麼說的？)不然哪有人鋪沒多久，就變成這樣子。」

但是會這麼生氣，因為這條路才鋪不到半年就出現問題，加上近日豪雨沖刷危險重重。

斗南鎮田頭里里長李國鋒：「這邊的里民說，這個柏油路家電產品推薦面都是坑洞造成這邊，大部分都是騎機車比較容易摔車。」

因為這邊是三級農路，只有一般車輛能通過，但最近常有砂石車行經道路無法承受重量，才會造成這樣的情況，但是路面重鋪就要花8百萬，地方沒有經費重鋪，希望中央可以協助改善，並且禁止大客車通行。

雲林縣長張麗善：「治本的我們會再去爭取，治標的先恢復路面，趕快可以先讓大家順利通車。」

雲林縣長張麗善跟著議員和鎮長現場勘查，也回應一定會盡早進行修復工程向中央政府爭取經費，還給大家一個安全回家的路。

在此次GTC 2019期間，富士康 (Foxconn)實際展示旗下將電腦視覺技術應用在產線，讓產品生產檢測更具效率，同時也能提昇產品整體生產速度的解決方案，強調整體檢驗精準度可達98%以上，同時更可讓檢測所需人力從原本400人左右精簡至2-3人即可完成。富士康目前應用在武漢產線的人工智慧檢測系統分享 facebook 富士康這套檢驗系統目前主要應用在中國境內武漢生產線，主要希望改善傳統必須透過大量人力進行檢驗，同時透過人工檢驗往往在一段時間後，可能因為視覺疲勞等因素造成檢驗精度下降，反而讓產品生產良率下降。而另一方面，則自然包含人力成本、資源最佳化利用，以及提生產線效能等考量，因此希望藉由人工智慧技術導入提昇生產效率。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 此次在GTC 2019期間展示的解決方案主要用於產品外觀等細節檢測，富士康表示在其他生產過程其實也會有不同技術應用導入，甚至可以藉由自動化應用串接不同生產流程，讓整體產線可以實現透過少數人力管理即可全自動化運作，並且讓產線系統可依照檢測結果自動校正生產誤差情況。而在檢測系統設計中，富士康說明依照不同檢測需求，在一般簡單外觀判斷其實使用Jetson系統效能就能實現，但在此次展示的主機殼側板檢測流程因為包含外觀瑕疵、金屬板邊緣凹折弧度是否符合要求等項目，因此採用的是Tesla T4 GPU組成系統，搭配多組鏡頭進行電腦視覺辨識，藉此實現辨識精度可達98%以上，並且超越人眼視覺所及檢視細節，讓整個檢測系統可以完成過往必須花費400人左右進行檢測的工作流程，甚至目標希望能使單次可完成800組物件檢測數量提高至1200組。在學習訓練方面，富士康會預先透過瑕疵範例圖像讓系統進行前期訓練，爾後套用在新零件的辨識學習所需時間基本上只需花費3天即可完成，同時隨著持續學習累積經驗，理論上也能讓相似零件的辨識學習時間縮減，但為了維持一定辨識精度，基本上還是會以3天學習訓練時間長度為主。此項辨識系統除了應用在富士康武漢生產線，未來也有可能應用在其他產線，甚至可能應用在零件相對簡單、複雜度比較不高的生產零件檢測。這樣的情況，其實也說明雖然電腦視覺等人工智慧技術應用，似乎已經可以取代部分傳統人力需求，但諸如手機等相對複雜的零件檢測，現階段可能還是會仰賴人工檢測居多，其中因素可能包含現行檢測系統辨識精度，以及整體建置成本與傳統人力成本比較。不過，依照富士康未來發展目標希望走向全自動化產線運作模式，顯然接下來也會持續藉由電腦視覺等人工智慧技術導入，讓產線運作成本能更進一步精簡。除了富士康，其實現在已經有越來越多產線、工廠、農場都已經開始導入電腦視覺應用等人工智慧技術，例如亞馬遜很早之前就已經開始導入機器人協助揀貨、分貨，而不少現代化農場也開始透過電腦視覺技術判斷農作物良率，意味傳統單純僅以人力完成的工作，逐漸可由電腦系統取代，但在需要人腦做進一步判斷，以及更精準操作的工作方面，傳統人力依然會有其不可取代性。傳統產線檢測需要透過大量人力，以肉眼方式進行檢測，但可能會有疲勞等因素影響檢測精度分享 facebook 精簡地來說，富士康此套檢測系統就是藉由多組鏡頭捕捉影像資訊，並且透過Jetson AGX或Tesla T4進行電腦視覺學習加速，讓系統能針對實際拍攝影像比對生產零件是否符合規定分享 facebook 檢測系統內部結構分享 facebook 預先透過瑕疵範例圖像讓系統進行深度學習分享 facebook 透過多組鏡頭進行拍攝分享 facebook 實際運作流程分享 facebook 通常單一零件會針對外觀塗裝瑕疵、外型凹折弧度等是否符合規範，並且透過前期學習讓系統建立基礎判斷模型分享 facebook 電腦檢測系統會透過鏡頭、GPU元件協助學習加速分享 facebook 《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。�

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