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國立臺灣師範大學 工業教育學系 蘇友珊所指導 張冠羣的 人工智慧創新應用之研究 (2019),提出icac人工關鍵因素是什麼,來自於人工智慧、分析層級法、決策分析法。

而第二篇論文國立雲林科技大學 電機工程系 吳先晃所指導 薛家竣的 以深度學習作高爾夫球瑕疵檢測 (2018),提出因為有 高爾夫球、自動化光學檢測、人工智慧、深度學習的重點而找出了 icac人工的解答。

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炎天暑月,天水圍宛如一座密樓圍城,滴風不漏。
高樓下,一路之隔,有一處奇怪空曠地。內有一家小醬油廠,和一排排深啡色的瓦缸。
醬油廠和瓦缸是一個中年男人的命根。
男人叫黃國輝,九龍醬園第三代掌舵人。他一生,與醬油有糾纏不清的關係。
曾經忽視到珍而重之。
今天,他每年的生日願望,是長命百歲。人健在,醬園才可繼續在空地上,親吻陽光。

九龍醬園,100年老字號,但無論工廠招牌,產品招紙,甚至黃國輝的卡片上,都很少出現九龍醬園一名。有的,只是美珍這兩個大字。當中原來有轉折。1917年,黃和甫(黃國輝的爺爺)和幾個鄉親合作,創立「美珍醬油菓子廠」,生產豉油、醬料、涼果、酸果等,主要賣埠歐洲。生意一直不俗,直至1941年,香港淪陷,因正值日本攻打美國,見「美珍」招牌有個美字,頓生憤懣,切斷外銷之路。當時已傳到第二代黃洪(即黃國輝的爸爸),將美珍改名,其時醬園設於九龍城,遂信手拈來「九龍」一名,專注內銷,獲不少街坊食客賞識,亂世現生機。戰後,他們決定保留九龍醬園字號,服務香港,美珍繼續主攻外銷市場,花開兩朵。「所以九龍醬園,其實即是美珍。」


五十年代是豉油盛世。「我聽阿爸講,香港嗰時有五大家頭,華珍、宜珍、冠珍、美珍、品珍,我們排第四,嗰陣好巴閉,做豉油真係有出頭天。」當時香港經濟起飛,九龍醬園出口內銷生意兩得意。那時坐巴士不過一毛幾角,他們卻能靠賣豉油,年賺過百萬。全盛時期,西環、中環、銅鑼灣、天后和筲箕灣皆有分店。九龍醬園,於醬油界是無人不曉的巨人。
奈何到八十年代,地價急升,需要大片土地的豉油業大受打擊,又因粗製、廉價豉油氾濫,令珍字輩老派豉油廠一顆一顆墮落,有的移民,有的轉行,有的不再生曬豉油,輝煌日子成絕唱。美珍醬園,也要從九龍城搬到元朗屏山,部分廠房被迫北移至大陸,門市只餘嘉咸街一家,他們更獨靠美珍的外銷生意,補貼九龍醬園的本地生產。黃國輝說笑道:「如果當時無賣塊地畀政府,留到依家,可能好似人哋賣豉油賣到起咗XX花園。」八十年代是豉油業最艱難的時間,偏偏黃國輝卻在這時接手祖業。


人在異地 方知誰最珍貴
天天吃着豉油,小伙子不會細味其中,到失去時,才發覺有些東西留在心中。黃國輝18歲到加拿大留學,大學讀農務系,習慣當地生活,惟獨吃不慣西餐,轉吃中餐,卻又覺得不對勁。初時以為水土不服,後來才知是豉油「出事」:「我食靚豉油長大,以前唔覺亦唔識珍惜,身在福中不知福。」有次,爸爸到加拿大探他,帶來一樽自家出品,他吃後,雙眼發光,是從前吃慣純正的味道,是自己深處味覺的記憶。他開始重新審視自己的祖業。
1981年,29歲的黃國輝,決定回流香港,試過出外找工作,「漁農署、ICAC都請我,係幾巴閉。」但還是心繫家業,最終被父親說服,加入醬油廠。黃家三兄弟中,只有他肯承繼。「始終要有人做。阿哥喺加拿大當會計師,細佬啱啱結婚有家室,我最吊兒郎當,所以阿爸氹我入局,哈哈。」開初他抱着一試無妨的心,但一栽進去,才發現有他珍視的價值。
黃國輝在外地十年,浸過鹹水,知道天空很闊。但自從踏進廠房,他才驚覺原來一家小小的醬油廠,一樣是個大千世界。祖傳家業,秘釀一支豉油,材料、時間、工夫全部都很重要,絕不能急功近利。
製豉油,先要將黃豆烚熟。再將麵粉與黃豆拌勻,給菌營養,讓它通氣。接着是上糟,將黃豆放進攝氏40至42度的房間內,發酵一星期。然後於缸內,淘入攝氏18度的鹽水,在陽光下生曬,平均曬期100日。
「陽光可分解黃豆內的胺基酸,是最天然最乾淨的方法。」九龍醬園的豉油之所以好味,全因其堅持生曬,跟外頭用機器弄乾,風味是兩碼子的事。陽光好,黃豆的胺基酸分解得快一點,豉油會呈黑漆,味道濃郁,豆味猶存,色香味俱全。但若陰天下雨,黃豆未能及時分解胺基酸,色澤未夠,味道稀淡,惟有多熬一會,延長收成期。一切就是這樣要望天打卦,導致不能大量生產。

擇善固執 帶來意外收穫
九龍醬園現時共賣五種豉油,不少都走高質路線,專攻食家市場。經天然生曬的,主要分為「頭抽」及「二過」兩種釀製方式。最招牌的是「頭抽」,用燉雞打個比喻,一隻雞燉一鍋湯,頭啖湯永遠是最濃縮,自然鮮味十足,稱作「頭抽」,加水煮下一鍋的,必然會變淡,那稱作「二過」。其「金牌生抽皇」及「金牌抽油皇」均是頭抽,放瓦缸100日,味香濃,豉味足,賣百多元一瓶,依然有價有市。次一點是天頂、原生抽、甜豉油等,是抽走頭抽後,再加鹽水曬100日而成,正是二過,各賣七十餘元,味道次一等,但依然甚具風味。

他們的豉油與別不同,還因其古董瓦缸,白天吸收,晚上懂透氣呼吸,令豉油味道更鮮活,是石缸無法比擬的味道。可惜瓦缸屬古董,買少見少,加上佔地甚廣,不合成本效益,所以不少醬園,寧用化學方法取替,摒棄傳統。「瓦缸釀製,好多時會帶來一些意外收穫。」黃國輝順勢一指瓦缸邊緣,看到一些鹽的結晶,他說,那是盆鹽。
原來用瓦缸生曬黃豆時,水分蒸發,結成鹽霜,證明鹽度飽和。他隨即用鏟子,從盆中刮出棕啡色的結晶,再放到鋼造網子上,用錘子逐塊敲打。這就是盆鹽,味道帶豆香,鹹而鮮活,用來煮湯,往往令味道更添層次。但盆鹽難求,不常有,所以較少公開售賣,只在食家熟客之間流傳。黃國輝續道,有時夠產量也會賣,但要一百元一小瓶,屬寶中之寶。
即使能製作出高質產品,但豉油生意,在香港,還是不易為。九龍醬園內銷本地,只佔公司的10%,黃國輝需要靠外地訂單,才可找到生存空間。「我們現時最大出口國是荷蘭,荷蘭一個省的訂單,都大過香港啦。貨櫃小的20呎,大的40呎,一落地就收錢。」他們把豉油、醬料、酸果等,用美珍名義,出口到外國,有華人的地方,有中菜的地方,就有他們蹤影。反觀香港市場呢?實在細小,「邊度有得賺呀?計時間、心機、人工,最多打個和。」但黃國輝卻甚聰明,知道香港食家多,懂得欣賞高質豉油,專攻優質市場。論質素,美珍出口到外國的,根本沒法比,就算是AA級,也不過從石缸中榨取。「外國人唔識分,睇價錢做人。係香港食家食客先食得咁招積。」黃國輝從來沒想過放棄香港市場,他只想在狹窄的路上,找出生機。
是故九龍醬園也兼賣不少偏門的失傳食品,如夏天時令的仁稔。「以前錦繡花園附近滿山都係,後生仔未必知係乜!」現時在香港難找,他們惟有從國內特地找回來,每年只有五六月當造,較罕有。將它用豉油與糖醃製,製成小吃,酸酸甜甜,清爽盎然,是悶熱夏天的最佳涼伴。「齋做豉油,齋做香港,真係無得賺,惟有兼做其他,咁先有利可圖。」

不離不棄 路上注滿記憶
黃家大部分人,已經移民加拿大落地生根。惟獨他和父親,這些年為醬油廠鎮守香港。「我唔鍾意嗰邊嘅生活,嘢食唔得,我條根喺香港,始終唔想離開。」他寧願辛苦點,做太空人兩邊走,也從未想過離開。爸爸幾年前過身,工作到九十歲,每個星期落廠一次。黃國輝迄今也六十有七:「我沒冀望下一代接手,反是希望自己健康,做多30年。」他的子女都身在加拿大,暫未有人想回來幫手。兜兜轉轉,就只剩下他,孤身走我路。
黃國輝如老爸一樣,天天回廠,一個人,偶而會想起從前的日子。那是人生中最快樂的時光,只是當時不知道;他拖着爸爸的手回廠上班,「以前未有屯門公路,行青山公路入廠,好遠,路邊都是牛,好似去旅行咁開心。」言教不及身教,老爸日復日的工作,竟影響了身邊的年輕人。黃國輝應承過爸爸,一日人在,一日都有九龍醬園。
「我好記得,爸爸好勤力,總係做嘢到深夜。有一次,晚上離開工廠,街冇晒街燈,阿爸開車摸黑搵路,搵咗足足一個鐘,佢一直搵光嘅地方。」當年摸黑找路的畫面,就這樣烙在心中,當身在一片漆黑中,他仍相信會有路,和有光。

九龍醬園
地址:中環嘉咸街9號
營業時間:8am-6pm(星期日休息)
電話:2544 3697

撰文:莫小巧
攝影:謝致中
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人工智慧創新應用之研究

為了解決icac人工的問題,作者張冠羣 這樣論述:

人工智慧在近年造成了廣泛的討論,研究指出下個產業革命就是人工智慧的應用,當然台灣產業也會面臨新的挑戰,本研究對人工智慧創新應用作探討,並且整理出目前最新的應用,透過文獻整理出構面並且設計問卷,使用層級分析法AHP與決策分析法DEMATEL作為研究方法,讓企業與政府知道最新的人工智慧應用。本研究透過文獻整理與學者的研究,發展出五大構面與其二十五個構面因子,針對人工智慧應用面作出探討,分析出未來可能的技術發展與暸解目前的最新趨勢,以利大眾在趨勢變化中擁有競爭力與快速回應挑戰。本研究結果得知五大構面發展順序為:(1)智慧城市;(2)智慧交通;(3)智慧金融;(4)智慧生活;(5)智慧製造等。五大構

面下的準則順序為:(1)智慧治理;(2)智慧公車;(3)智慧安全;(4)智慧工廠;(5)智慧醫療。

以深度學習作高爾夫球瑕疵檢測

為了解決icac人工的問題,作者薛家竣 這樣論述:

目前各產業中都可以看見自動化逐漸替代重複性高的勞動工作,而自動化光學檢測(Automated Optical Inspection,統稱AOI)的技術,在自動化產線更是廣泛應用,對於高產量的產品在檢測瑕疵上需要耗費大量的人力,若能由自動化檢測方式取代人力,將能降低人力成本。傳統的AOI皆是利用影像處理方式將瑕疵的特徵突顯出來,之後以演算法來進行辨識完成瑕疵檢檢測與判斷,這樣的方式需要在影像處理以及演算法的開發上使用大量的時間,並且需要所有瑕疵的樣本特徵來提高準確率,若發生新的瑕疵種類通常無法正常被檢測成功,因此在可靠性上較為劣勢。本文目的為研究使用深度學習方式,進行高爾夫球瑕疵自動化檢測,在

此使用兩種不同的深度學習演算法進行檢測,以深度學習進行檢測的優勢在於可靠性較高,能更有彈性地接受不同瑕疵種類的特徵,達到新瑕疵產生有較高的機會檢測成功。