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下面附上一則新聞讓大家了解時事


前朝推營養穀物蔬果　川普推翻.放寬標準
美國前第一夫人蜜雪兒歐巴馬，為了降低青少年和兒童肥胖問題，在任內力推全美校園午餐「健康飲食」，從2014年開始學生的餐盤上，以全穀物和蔬果為主，菜單設計上也減少鈉和反式脂肪的攝取。不過，部分學校供餐廠商認為，全穀物成本過高，烹調變化少，學生不愛吃也可能造成浪費。川普政府認同觀點，推翻前朝政策、放寬校園午餐的「營養」規範，允許比全穀物營養價值低的精緻食物，如白麵包、白米等食材重返學校餐桌。

校園鐘聲響起，又到了用餐時間，美國學生的營養午餐，都吃些什麼呢？

美國學生：「炒磨菇、玉米筍和蝦子。」
美國學生：「炒物，撈麵和雞肉作為蛋白質，焦糖洋蔥、波菜、紅蘿蔔。」

有的時候以麵為主食，有的時候吃三明治或是麵包，加上青菜、水果和牛奶，就是營養均衡的一餐；這些餐點，不是隨食堂阿姨心情而定，而是得遵從美國農業部學校午餐計畫(National School Lunch Program)的配餐標準。為了讓美國學生吃得更健康，同時打擊青少年、兒童肥胖問題，美國前第一夫人蜜雪兒歐巴馬，不僅曾經在白宮打造開心農場，還力推將健康飲食風吹進校園。

PBS NewsHour記者：「根據美國疾病管制與預防中心統計，40%的肥胖兒童在青春期仍屬過重狀態，75%的青少年在成年後仍過重，增加罹患心臟病和糖尿病的風險。」

在她的推行之下，從2014年開始，美國公立學校提供的午餐，以全穀物和更多蔬果為主，減少鈉和反式脂肪，依不同年齡層訂下卡路里限制，也把甜甜圈、巧克力餅乾等「不健康的零食」趕出校園。

時為美國第一夫人 蜜雪兒歐巴馬(2014.02.25)：「我認為大家都同意，我們的教室應該是個健康的地方，孩子們不會被垃圾食物廣告轟炸。」

美國校園午餐，過去因為高鹽、高糖和低纖維令人詬病，歐巴馬政府試著改善，著手調整營養標準，儘管允許各州擁有部分自主空間，點心、食材品項交由校方自行決定，但得要遵守營養健康均衡，例如麵食和麵包以全穀物製作的大原則。

波士頓公立學校食品營養部門主管 貝納維茲：「我認為這是很好的主意，給孩子很多健康的選項，全穀物就是其中一種。」

不過，在川普政府上任之後，卻要推翻前朝的健康飲食大計，接受由學校主管及食品供應商組成的美國校園營養協會(School Nutrition Association)建議，2018年底宣布放寬規範，容許學校最多可提供一半精緻穀類，另外，除了脫脂牛奶，也可以提供學生低脂調味乳，而新菜單上，白飯、白麵包，甚至是炸雞塊都可能出現在孩子的餐盤上。

美國校園營養協會主席 安德森：「可能是玉米餅(非全穀製品)，(全穀玉米餅)並非孩子習慣的，質感不一樣，有一段適應過渡期。我們也聽過不同文化，對於某些全穀製品有消化問題。」

美國各州營養午餐餐費，大多介在2到3美元之間，也就是說最貴台幣百元有找，但在這個價格之下，美國校園營養協會認為，全穀食物成本過高，烹調無法發揮太多變化，如果孩子不愛吃反而丟掉更多食物，造成浪費，因此主張要有更多彈性，提供多元膳食。那麼學生的看法又是如何呢？

美國學生：「(你喜歡營養午餐嗎？)我覺得現在的食物還不錯，但如果是用一般穀物做的我會更喜歡。」
美國學生：「食物滿好吃的，我喜歡義大利麵，但我想如果是(精緻)白色食物，可能會讓味道更好一點。」

雖說川普政府放寬營養標準規範，但是要提供學生什麼樣的菜單，最終決定權還是在各校手中。

非逛不可經典商品美國學生：「我會選擇糙米飯，因為比吃白飯更健康，這是我媽媽告訴我的。」

教導孩子如何吃得健康與均衡，比起聽從朝令夕改的兩黨政策，或許來得更為重要。



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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