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Pic2Recipe 由 MIT 電機工程與電腦科學學生 Nick Hynes 製作，經過訓練的人工神經網路可從網路上百萬份食譜中，找出與你照片相似的食物，Hynes 解釋，「它能夠分析餐點的照片，推測出裡頭使用的高變頻跳蛋食材。它接受的訓練讓它可以從食物的外表找出材料相符的食譜出來。」
任何人都能自由使用該網站分析餐點，當 AI 確定照片中的食物為何時，就會提供你相近的食譜；《Engadget》震動棒 工業指出，Pic2Recipe 的分析準確率約有 65% 左右，不過尚無法準確分析冰沙等混合類型的食物。
Hynes 提到，「分析冰沙、湯、壽司等類型的食物仍是一件非常困難的事，同時照片拍攝的遠近、是否與其他食物一起拍攝，也會影響 Pic2Recipe 的分析結果，舉例來說，一片餅乾近距離看可能會像一塊薄餅。」
▲Pic2Recipe 能從照片找出詳盡的食材與料理步驟。（圖／翻攝自 Pic2Recipe）
Pic2Recipe 也有助於使用者管理自己攝取的營養成份，Hynes 表示，「人們可以使用它來分析自己的餐點，了解他們的營養價值，好對自己的飲食進行控管。」
這項技術並非 Hynes 首創，2016年底，計算機科學家 Stavroula Mougiakakou 發表的論文中就提到，要利用類似的技術管理糖尿病患者攝取的碳水化合物份量。
Mougiakakou 表示，「首先，將信用卡大小的比例尺放在食物旁，然後從多個角度進行拍攝，我們就能透過這些照片建立食物的 3D 模型。」
Mougiakakou 相信，這只是這項技術的開端，「我們正努力將這項技術擴大到『四大』項目，即卡路里、碳水化合物、脂肪與蛋白質，或是一些微量的營養成份。」
Mougiakakou 指出，「這項技術可用於治療肥胖或腎結石等，與飲食息息相關的疾病，因為營養管理也是這些疾病治療過程的一部分。」
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原文詳見：
【本文經智慧機器人網同意授權刊老二棒出】
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情趣跳蛋怎麼做賽前取得2連勝的中華藍隊，今天在瓊斯盃最後一場比賽中對決3連敗的印度，面對實力不強的印度，中華藍靠著吳盈潔單場8記三分彈率領下，終場以113：59擊敗印度，笑納3連勝。
面對實力不強的印度，中華首節全員皆兵，以高達60%的三分命中率，以31：9大幅度領先，吳盈潔在首節就攻下7分，是中華能大幅度領先的功臣之一。
次節吳盈潔延續首節的好手感，個人在單節仍攻下6分，中華隊就在他上半場轟下13分的帶領下，上半場以54：22大幅度領先。
前2節沒有上場的普南，終於在第3節首度上場，全場歡聲雷動，普南也運用在籃下的身高優勢，印度席琳也在此時飆進2記大號三分，個人在單節攻下10分。
但本場中華吳盈潔手感發燙，上半場就轟下13分，下半場第4節再度為現場觀眾上演三分秀，吳盈潔全場三分球11投8中，轟下28分，替補也有4人得分上雙，終場以54分差大勝印度。
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▲印度211公分的普南，在禁區猶如大人打小孩（圖／林志儒攝 , 2017.07.08）
▲吳盈潔單場狂轟8記三分彈，攻下28分。（圖／林志儒攝 , 2017.07.08）
▲印度211公分的普南上場，讓球迷為之瘋狂。（圖／林志儒攝 , 2017.07.08）
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