【#每週最新舊聞】6/21~6/27
【1. 台場的溫泉樂園掰掰】
去日本要玩什麼?對許多人而言,泡溫泉是個必備行程。而在全球觀光客喜愛造訪的台場,「東京台場 大江戶溫泉物語」是他們可以一次享受日式溫泉與澡堂文化的風情聖地。令人傷心的是,2003 年正式開幕的大江戶溫泉物語,預定在今年9月正式歇業。
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每年約有百萬遊客造訪的大江戶溫泉物語,與東京都簽定的土地租約,將在今年12月到期,而大江戶溫泉物語雖然向東京都抗議,認為在簽約當時的政府租地法規裡明定,租約最長可以以20年為限,如今他們租借了 18 年,還可以有 2 年的緩衝期。
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不過東京都政府否決了這個可能性,也不打算繼續續約。因此,租約到期後土地必須歸還給政府,地上建物(也就是大江戶溫泉物語)必須拆除,這個在台場的「東京都最大溫泉」也殘念地得消失了。
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大江戶溫泉物語在日本各地還有 38 處分館,大王在有聲課程【日本藏在細節裡】的第二堂課《不只是泡澡:錢湯、超級錢湯與健康中心構築的日本澡堂文化》裡,
https://classone.cwgv.com.tw/course/C202010220231476695
有提到「超級錢湯」這個概念,而大江戶溫泉物語,就是曾風靡社會一時的超級錢湯,說真的,大王愛死這種設施了,完全是大人的休閒天堂。往後,台場少了一個可以洗澡休息的好去處,實在是可惜。
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【2. 十個字的恐怖故事】
日本推特新潮流:用 10 個日文字寫一個恐怖故事。這個文字遊戲在全世界有各種不同的版本,有「推特的140字限制寫恐怖故事」、「54字的小說」「一句話的恐怖故事」等等。
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總之都需要在很少的字數裡嚇人——嚇人似乎是唯一的共通點,怎麼說呢?最後還是「驚嚇」最能引起人類的興趣呢。而現在最新的版本來了,要在10個日文字裡鋪陳驚嚇的逆轉,真是考驗大家的文字力。以下我盡量用 10 個中文字翻譯一些受歡迎的推文:
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「昨天明明已經埋起來了」
「這個套房房租異常便宜」
「通緝犯照片跟我超級像」
「接到無人自宅打來電話」
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對講話落落長的大王來說,這種活動完全沒有能力參加,對於仍然有許多人將俳句作為興趣的日本來說,這種活動對熟悉將人、景、情濃縮在7、5、7字俳句裡的他們而言,是充滿挑戰趣味的活動,各位要不要也來試試看呢?
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【3. 本週大量寶寶問世】
模特兒吉川雛乃本週宣佈第三個孩子順利出產;前富士台明星主播中野美奈子生下第二個寶寶;模特兒兼演員的田中美保,也在23日於IG宣佈第二子的喜訊……人類史上速度最快的男人「閃電」博爾特,也宣佈自己喜獲一對雙胞胎兒子。怎麼說呢,本週真是「生生不息」啊。
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但是本週 23 日,最興奮的寶寶新聞誕生了:上野動物園史上第一次誕生了熊貓雙胞胎。15 歲的熊貓媽媽「真真」在下午 1 點與 2 點半,分別生出兩隻寶寶,母子均安……生產完的真真,開心地一次吃完三根竹筍,可喜可賀可喜可賀~
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【4. 500 円硬幣改頭換面】
拿到紙鈔誰都開心,但是拿到 50 元硬幣呢?應該也會有某種小確幸的感覺,有人暱稱台幣50元硬幣是「金幣」,從它的色澤、大小與重量,難免讓人有這種幸福的錯覺。日本也一樣,500円硬幣就是有一種硬幣之王的威嚴感。
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1982 年,日本首度發行日圓 500 円硬幣,39 年後的現在,日本即將發行第三代的 500 円硬幣,預計發行 2 億枚。這次依舊會使用「心環二重」的設計——就是核心圓與外環組合在一起的雙重設計。但是這次心與環會是兩種不同的顏色(中心圓是100円的銀色、外環是原本500円的黃銅色),有點類似台灣最早的 50 元硬幣形式。
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手上還有日圓 500 円的朋友們,你們大概已經最少一年多沒使用過它們了,等到各位可以去日本消費時,也許這些 500 円已經變成絕版品了——也許現在可以把這些 500 円硬幣拿去裱框了?
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【其他】
⭓東京取消緊急事態宣言的首週末,街頭出現大量人潮,飲酒客數量大增,厚生省表示,如果之後東京確診數再次大幅上升,不排除宣佈第四次緊急事態宣言。
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⭓本週大谷又……繼續驚嚇地球人……目前美聯明星賽球迷票選,他是毫無疑問的第一名,遠超第二名票數兩倍……下兩週的全壘打大賽,他將是史上第一位參加的日本選手。
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⭓日本星巴克宣佈發售 47 都道府縣的當地名產限定星冰樂,例如茨城縣的哈密瓜星冰樂、長野縣的蘋果奶油星冰樂(有濃厚的焦糖風味)、北海道的玉米星冰樂、宮城的毛豆星冰樂等等……
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這些口味都是在地星巴克咖啡師們發想的……是不是讓妳燃起走遍 47 都道府縣的熱血了呢?下週這個活動正式發售,很可惜地,我們現在只能看看官網流口水了:https://www.starbucks.co.jp/cafe/jimoto_frappuccino/?nid=wh_02_pc
同時也有8部Youtube影片,追蹤數超過55萬的網紅新聞挖挖哇!,也在其Youtube影片中提到,女友為了還父親的龐大負債隱瞞男友做酒店賺錢,沒想到意外的一張照片抓包工作實況,讓男方氣到崩潰當場提分手!#兩性#酒店#抓包#分手#新聞挖挖哇#愛情 ⭐66歲國際巨星再爆私生女👉http://yt1.piee.pw/3a2ead ▶女藝人遺憾自毀星路👉http://yt1.piee.pw/3a7...
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🇫🇯那些年‧我所斗內的日子 斐濟篇 之 照片彷若通緝犯的護照🇫🇯
之前聊到在斐濟斗內的故事,斗內的物品包括了護照,幸運的是在斐濟有台灣駐斐濟的經貿辦事處,辦事處亦如同大使館般可以提供更換護照的服務,只是如果要申請晶片護照則須從台灣寄來,大約兩個禮拜,另一個選擇則是申辦臨時護照,一開始辦事處的人員說臨時護照的效期是1年,只是拿到手之後才知道原來臨時護照有3年的效期。但我當時申請臨時護照的時候明明交的照片是彩色照片,結果大使館製作的臨時護照變成是黑白照,而且這張照片是臨時在斐濟拍大頭照,品質已經不是很好了,又做成黑白照,感覺上就好像是通緝犯般.....
因為臨時護照效期是3年,因此回台灣的我也懶得再換護照,所以就跟他共存了一段時間,只是每次出入國境之時,海關的人總是檢查我的護照檢查非常之久,因為感覺上就像是個偽造的護照,所以我每次都跟海關碎嘴說你們斐濟做的護照品質就是這樣,即使是用這種鳥護照,最後也都可以順利的出入境。
即使是我的最短命的護照,但它還是陪著我踏遍斐濟、薩摩亞、紐西蘭、新加坡、馬來西亞、柬埔寨、越南、路過中國、香港、泰國、寮國、日本、菲律賓、汶萊、韓國、緬甸等國度。
#小盛心酸斗內史 #環遊世界第8國 #超像通緝犯照片的護照
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環球927日
經典誤會
在非州大多數國家使用法文和阿拉伯文的國家,沒有網路沒有溝通橋樑只能用手語,這是人倚生俱來的對話方式,在毛利塔尼亞,沒有多少人能跟我說英文,如果真的有人對我說出了一口流利的非式英文,我第一句話都會先問他
(不好意思,你是來自甘比亞的嗎?)
其實十之八九都會答對,在諾克少很多都是甘比亞國來工作的工人,當我說我來自台灣,他們對我握的手是多麼的沉重...有千言萬語也只能用眼神對我道盡心思,畢竟我們曾經是邦交國。
前往賽內加爾大使館之前必須先備妥護照影音跟幾張大頭照,在荒涼的首都,要找到拍簽證大頭照的地方實在不太容易,大使館在首都北邊,拍照店家在首都東邊,西邊是我住的旅館,不用花費額外的體力去逛這首都,光在這尋找某樣東西就足夠讓我繞整個諾克少一圈。
(我要拍照,照片,大頭照)
(?)
(Visa,照片)
(好)
手語與法文的碰撞只能看誰的悟性比較高,看誰先懂對方想要表達什麼,我們去了一個小房間,拍照所用的時間只有花費短短7秒便叫我出去門口等候,就一個綁鞋帶的時間就從椅子離開,我根本都還沒有反應過來是怎麼回事就莫名其妙的朝向等待區走去。
等待了二十分鐘後,專業人員大喊了我的名字,他把印刷好的照片裝在小信封袋裡面,我也正趕著大使館關門前到達,好讓我速戰速決簽證的問題。
資料備妥萬無一失的時候,我在關門前一刻到達了塞內加爾大使館,我從包包裡拿出備好的資料,護照影印跟照...照片?!
照相館竟然給我加了一些阿拉伯文字的老式照片...我連大使館大門都不敢在多踏一步...這照片是要怎麼拿來申請簽證?警衛看到我的照片後無奈的說
(嗯,你明天在來吧。)
我又騎了回去照相館,又再一次花了錢拿到簽證用的正常照片,不再是誤會下誕生出來那精美雅緻的通緝犯照片。
ps:我好想逃離正在齋月的穆斯林國家,但也只有穆斯林國家才是安全較高的地方,真矛盾。
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通緝犯照片 在 范琪斐 Youtube 的精選貼文
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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