We tested OnePlus Buds Pro wireless headphones (video)

لم تتوقف فيس بوك عند دمج نظام المراسلة على انستجرام مع تطبيق ماسنجر في خطوة أثارت حفيظة غالبية المستخدمين، بل استمرت لتعلن الآن عن إتاحة الفرصة لمستخدمي انستجرام، الانضمام إلى المحادثات الجماعية على تطبيق ماسنجر.ربما لن تحصل هذه الخاصية على ترحيب كافة المستخدمين، لكنها ستكون مفيدة للأشخاص الذين يرغبون بإجراء محادثات جماعية مع أصدقائهم باختلاف…

不少學校開始投入教授 AI 方案， 而獻主會聖母書院早於兩年前已投入於此，這次於暑假期間向筆者分享最新方案，利用 Arduino 將 AI 方案收納其中，務求讓學生於學習時感覺新穎，而設備也有毋需連線及粍電量低的好處， 務求可以較低的門檻讓學生接觸機器學習 (Machine Learning) 。 早於 2019 年，獻主會聖母書院已有發展 AI 教學方案，起初是運用 Raspberry Pi 4 加 Pi Zero Camera ，配合 TensorFlow Lite 製作手語方案，令學生具備基本 AI 認知。次年因應疫情，製作社交距離檢測儀，運用雲端的 Google Colab ，學習物件辨識的運用和盲點。該校過往的教學設計，大多採用 Raspberry Pi ，優點是價錢合理，每件約 400 多港元，但往往要配合特定的作業系統，對新手而言，學習門檻較高。 獻主會聖母書院教師團隊（左起）教師鄭臻諺、彭嘉煒和黃梓駿。傳統程式與機器學習的分別。機器學習降落手中 至於該校新發展，彭嘉煒老師講解，這次會讓學生理解傳統程式與機器學習的分別，傳統程式如要辨識貓，就要命令電腦按規則分析，如顏色、形狀等。機器學習 (Machine Learning) 角色不一樣，把答案和樣本給電腦 「學習」，電腦自行找出規則，如貓有甚麼特徵？顏色是怎樣？形狀是怎樣？經過機器學習後，由電腦決定甚麼規則才有效。至於這次的學習課程及計劃籌備，由黃梓駿老師負責，他運用 TinyML （微型機器學習技術）作全新教學方案。黃老師表示，隨著人工智能成熟，人工智能在雲端以外，逐漸走入至微型設備中，如此一來不用經由雲端資料傳送，加上在電量方面著重低功耗發展，有望在更多設備上應用。此外， TinyML 能儲存於 Arduino ，成本更低之餘，操作難度亦降低。 黃老師選用 Arduino Nano 33 BLE…