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【TCR再一次獲選年度最佳公路車!】
看來TCR真的要佔據各大自行車媒體的年度評比啦，這次來看看Road.CC怎麼說。
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「TCR Advanced Pro 1 Disc能強烈回應你的每一次踩踏，你會感覺到你的每一分力量都展現在速度上，剛性和加速性能的表現無庸置疑，尤其在爬坡時更是絕對優勢。」
#TCR #年度最佳公路車 #年終的形狀
#淺漬梅酒
▶引爆！淺漬梅酒
https://youtu.be/Iy_vnhCEPho
▶釀剩的梅酒拿來做燒雞吧～
https://youtu.be/cDn8tgTVITA
＊＊＊沒滿 18 歲的各位請忍耐勿飲酒，飲酒後也請謹記勿酒駕＊＊＊
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整整一年，終於等到梅酒季！
今年雨水少，梅子比較少，大家真的是要好好珍惜
我們整理募集了大家製作時
常見的問題做成QA特輯
就是要讓你找不到失敗的理由！
淺漬梅酒的特色，是選用好一點的基酒
短短兩週、一個月就即興開飲，享受清爽的梅香
最多人留言詢問的是梅子會縮
縮的主因是糖，大家可以晚一點要喝前一週再放糖
梅子形狀會保持的比較晚整
糖的量完全可自由控制，你要不加都可以！
這邊附上我自己喜歡的釀造時間
時間越長，酒精辣口度會降低，梅子會從酸澀變得圓潤
我夏天喜歡喝淺漬的，對上冰塊或氣泡水超讚
就看各位喜歡的口感囉！
威士忌/ 好一點的2-4週，平價些的3個月
琴酒/ 2-4週
真露/ 2-4週
清酒/ 1-6個月
米酒頭/ 12個月
Vodka/ 12個月
*若來不及喝，又不想梅味太濃，可將梅子取出喔！
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這次梅子是跟鴻門家宴 - 梅子哥昱翔訂的
附上相關資訊給大家參考
【梅問題莊園】專業青梅批發
諮詢專線 廖媽媽 0928191869
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材料
基酒、梅子、冰糖
作法
1.梅子過清水洗淨，然後用牙籤挑掉蒂頭
*不漂亮、蟲咬、凍傷的都可以切掉
2. 梅子放網子或竹簍晾乾，一定要非常乾不然會壞掉，趕時間用電風扇吹，或是用廚房紙巾擦
3. 瓶子用清潔劑洗淨，用乾淨的布或廚房紙巾擦乾
噴酒精消毒，再次擦乾
4. 酒、梅子、糖的比例 4:2:1（就是去年的 2:1:0.5）
5.混合後置於陰涼處
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0:00 開始
2:47 梅子
5:11 容器
7:32 酒
12:25 糖
＊＊＊沒滿 18 歲的各位請忍耐勿飲酒，飲酒後也請謹記勿酒駕＊＊＊
廚房廢寶索艾克
YT 頻道：https://www.youtube.com/channel/UCgqhmEJ-t_U5ca4f9IxQZdg?fbclid=IwAR1JM-lvV2Asl7hodV3dnC8qITjESc1RKx1Y4y85p49nXQbTOyduro3Qx2E
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新書《Soac 的台灣菜》https://www.books.com.tw/products/0010826337?sloc=main
小英總統推薦食譜書喔哈哈哈
跨年終於狠下心，把💰變成自己喜歡的形狀🤣
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三亞太陽灣柏悅酒店
悅廳
人臉辨識，就是用科技計算的方式，來比較臉部視覺特徵，藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法，各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的，通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候，它第一步也會先切成一張一張的影格，然後去找到你的臉，就像是我們相機在拍照的時候，它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦，這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵，所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵，像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的，一張臉大約有80幾個識別點，但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭，或是受到光線影響之類的，有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正，利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點，將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3Ｄ的技術，用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢，這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量，轉換成編碼，於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表，最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展，但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟，才有較大的進展。而且這樣子一套演算法，還需要透過ＡＩ深度學習，模擬我們大腦神經網絡的運作，然後從大規模未標記的資料中學習，來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間，辨識準確度卻還是有待加強，美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現，2014年到2018年期間，人臉辨識系統因為深度學習的技術，失敗率從4% 降到 0.2%。BUT！資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣，每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老，這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識，還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間，測試一款全新的AI臉部識別程序，可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料，結果系統在17萬名觀眾當中，配對了2470人為潛在目標，但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition，也曾經把28名國會議員辨識為罪犯，讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃，在市內幾個地方架設監視器，實時進行人臉辨識，希望可以找出通緝犯等特定人士，幫助執法。不過在 15 個月的測試中，卻發現系統經常誤判，準確度常常出問題，後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣，就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步，而且透過電腦的深度學習，讓判讀的準確度大大提升，但它仍然不像DNA那樣，正確度高達99.9%，可以作為決定性的判定標準。
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