聖祖 貢糖









~笑話 開箱請往下~



兩個剛抵達紐約的蘇格蘭移民在旅館過夜,他們整個晚上被蚊子

攪得十分惱火,最後一個說:「仙蒂,用被子蒙住頭,蚊子就咬不到

我們了。」過了一會兒,仙蒂伸出頭來呼吸新鮮空氣,這時他看見了

以前從未見過的螢火蟲,於是他叫道:「上帝啊,蒙住頭也沒有用,

蚊子打著燈籠找我們呢。」











ibon mart

最近推出

*黑貓美食 [元榆] 甘蔗雞(350g)

經由我試用過後

真的要大力推薦這一款!!

很有設計感

價格CP值又超冬令鍋物湯品大賞高的

覺得有興趣的朋友們

可以買一些來試試喔!!



☆☆☆以下圖文皆引用自ibon mart購物☆☆☆









商品訊息功能:

商品訊息描述:


【保存期限】
冷凍6個月
【商品成分/食品添加物/營養標示】
甘蔗雞
【保存方式】
冷凍-18℃以下
【內容量】
350g±10%
【廠商資訊:名稱/電話/地址】
廠商名稱:黑貓探險隊
廠商電話號碼:(02) 26521719
廠商地址:臺北市115南港區重陽路200號5樓

【產地】
台灣
【產品責任險】投保金額非為理賠金額
富邦產險0500-03PD000463
【食品登錄字號】
F-170762591-00000-0
【保固期限】

【保固範圍】
新品瑕疵
【退貨】
1.七天鑑賞期內退換貨請保持商品完整性,商品必須為『全新未經使用』,商品包裝需完整回收,包含購買商品、外盒、附件、內外包裝、隨機文件、贈品、商品外膜等請一併退回,若有缺件、商品毀損不完整情況發生,可能影響您退貨的權益,本公司也可能依毀損程度扣除為回復原狀必要費用後為退費。
2.美食食品類商品因衛生因素考量,除瑕疵品外,一經拆封食用後將可能影響您退貨的權益,請考量清楚後再拆封食用。

【注意事項】
1.商品圖檔顏色因電腦螢幕設定差異會略有不同,以實際商品顏色為準。
2.本商品屬於食品,除瑕疵品情形外,一經拆封食用後,可能影響您退貨的權益。
3.購買生鮮美食類商品,將盡可能提供最新鮮效期至消費者手中,確保品質無虞。因商品效期長短不一,自消費者收受日計算起商品確保最少2日以上有效日期。




研究:AI篩檢 糖尿病眼視網膜病變

新聞描述: (優活健康網新聞部/綜合報導)Google、Apple及Facebook等科技公司,近年來,利用人工智慧深度學習分析民眾在網路上搜尋的行為,像是喜歡去哪裡旅遊、最喜歡的食物,以及誰可能是潛在的好友;若應用在醫療方面,則可找出罹患特定疾病的高危險族群,以及是否需要接受治療。

糖尿病視網膜病變 全世界視力喪失主因

據統計,全美40歲以上民眾,至少有500萬人患有糖尿病視網膜病變,檢查費用高達3200萬美元。糖尿病視網膜病變是美國與全世界視力喪失的主因,但為何沒有實施糖尿病視網膜病變篩檢呢?

人工智慧深度學習 開發眼疾診斷軟體

研究者透過人工智慧深度學習,利用將近13萬張影像,開發出一套糖尿病視網膜病變診斷軟體,此軟體高達87-90%的敏感性及98%的特異性,最後只找到「中度至重度的糖尿病視網膜病變」;但卻沒有最需要緊急轉診、給予治療的「危及視力之糖尿病視網膜病變」相關資料,研究刊登於《美國醫學會期刊》(JAMA)。

人工智慧深度學習 面臨四大挑戰

研究者提出,人工智慧深度學習在眼南門市場 林記素食疾中面臨四大挑戰。第一,此軟體未能偵測其他重大的眼疾,例如青光眼與高齡所致的肌肉萎縮;第二,軟體演算法提出可能鑑別診斷需要加入糖尿病視網膜病變盛行率的考量;第三,此軟體如何媒合到現行的醫療體系;第四,病患與醫事人員對人工智慧深度學習系統是否信任。

人工智慧深度學習 開啟未來醫療可能性

研究者認為,讓病患與醫師了解人工智慧如何運作,才願意採用此套新穎的診斷系統,透過人工智慧深度學習,開啟了未來醫療的無限可能性。

名詞解釋:

1.人工智慧:是具認知能力的機器,該機器可以模擬人類的認知功能,像是「學習」與「問題解決」的能力。人工智慧的認知功能被分為幾項能力:演繹、推理、解決問題、規劃、學習、語言處理、運動與控制、知覺,甚至還有社交,有些更能展現出創造力。

2.深度學習:是機器學習中一種基於對資料進行表征學習的方法。觀測值(例如一幅圖像)可以使用多種方式來表示,如每個像素強度值的向量,或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。(資料來自維基百科,百科內容以 CC BY-SA 3.0授權)

參考資料、文獻來源:

1.翻譯人員:國立成功大學醫學院公共衛生研究所研究生吳懷玨

2.參考文獻:Wong, T.Y., Bressler, N.M. Artificial Intelligence with Deep Learning Technology Looks Into Diabetic Retinopathy Screening. JAMA. 2016; 316(22): 2366-2367.

3.參考文獻:Gulshan V., Peng L., Coram M., et al. Development and Validation of A Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs. JAMA. 2016; 316(22): 2402-2410.

4.參考文獻:Walton O.B. 4th, Garoon R.B., Weng C.Y., et al. Evaluation of Automated Teleretinal Screening Program for Diabetic Retinopathy. JAMA ophthalmology. 2016; 134(2): 204-9.

5.資料出處:科技部補助?新媒體科普傳播實作計畫?執行團隊、科技大觀園

6.《新媒體科普傳播實作計畫》(計畫編號MOST105-2515-S-006-008)補助產出

(文章授權提供/健康醫療網)

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