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選購攝影相關產品，比選擇電腦主機還是家電產品更難！

大家在進入任何一個領域之前，多少都會去網路上爬文

比方說：「入門推薦的攝影器材」、「基本攝影裝備」或者是「必買的攝影裝備」，尤其對於新手來說，這可是非常重要的功課

因為每個人都希望一次到位，避免踩雷，傷了荷包是小事，另一半發火可是大事啊!

其實選擇的方式歸類以下幾點

1.買新款不買舊款 2.不買套機，機身鏡頭分開選擇 3.在自己的預算內買最好的，一步到位 4.一機身+一短焦+一長焦（必備）

其實我在很多的購物網站比較起來，momo買東西是目前最省的一個平台了!

更新商品及相關促銷的活動也是非常多~

攝影用品很多，而且現在刷卡很多優惠，去店面買價格很死，也無法累積點數

所以感覺到實體店面看完後，到MOMO選擇會是很好選擇，有時還可以拿到很便宜的價格

尤其常常有促銷，如果你看中的型號有在上面就真的賺到了

【RODE】DeadCat GO 防風毛罩 For VideoMic GO(RDDEADCATGO)是我這陣子選購的，用起來的評價真的不錯

實用性、外觀、價格也平價

在許多網站都有相關的介紹，可見評價真的很高！

現在省錢才是王道啊!

而且我也很常逛PTT，這款【RODE】DeadCat GO 防風毛罩 For VideoMic GO(RDDEADCATGO)也真的受到不少人的推薦(我看得出什麼是業配文，不要說我笨)

所以我個人對【RODE】DeadCat GO 防風毛罩 For VideoMic GO(RDDEADCATGO)的評比如下

實用性：★★★★★

價格：★★★★☆

推薦度：★★★★☆

完整產品說明

品牌名稱

保固期

• 1個月內

顏色

• 黑色
• 單色

來源

• 公司貨

保固期

• 7天保固期

• 新品不良

商品規格

• ■ 保固-7日內新品不良
  ■ 以上規格圖樣與附件僅供參考，實際規格以原廠資料為主，如遇原廠更改恕不另行通知!！
  ■ 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！
  ■ 此商品照片不含內容物(ex:相機、鏡頭、腳架...等情境配件)！
  ■ 退換貨商品必須為全新未使用狀態，包含吊牌及原廠包裝材料必須保持完整！

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熱點新知搶先報

​通過使用機器學習作為一種圖像處理技術，科學家可以在不犧牲準確性的情況下，極大地加快迄今費力的人工定量尋找和查看介面的過程。在從電池到半導體的系統中，邊緣和介面在決定材料性能方面起著至關重要的作用。 科學家們被迫研究樣本中兩種或兩種以上不同成分相遇的地方，以創造出更堅固、更節能或更持久的材料。現在在美國能源部阿貢國家實驗室的一項新研究中，研究人員採用了一項基於機器學習的新技術。 ... 機器學習可以揭開材料中埋藏的介面和邊緣的秘密，用來產生使用機器學習進行分析的數據實驗技術被稱為原子探針斷層攝影術，研究人員在這種技術中挑選出針狀的三維小樣本。然後從樣本中剝離單個原子。然後進行飛行時間測量和質譜分析，以確定特定原子在材料中的來源。此過程生成樣本中原子位置非常大的數據集，為了分析這個數據集，研究人員將其分割成二維切片。 ... 然後將每個切片表示為一幅圖像，機器學習算法可以在該圖像上確定邊緣和介面。在訓練算法識別介面時，由阿貢材料科學家和研究作者奧勒·海諾寧(Olle Heinonen)領導的團隊使用了一種非傳統方法。海諾寧和同事們沒有使用邊界可能定義不清的材料庫圖像，而是從貓和狗的照片開始，以幫助機器學習算法了解圖像中的邊緣。在訓練算法時，這些形狀對我們來說很簡單。 ... 但對計算機來說卻很複雜，所這是提供了一個有用的試驗場。然後，研究人員通過彙編一組分子動力學模擬來證明機器學習算法的準確性，用它們來製作合成數據集，在這些數據集中，模擬樣本的組成是完全已知的。通過回到機器學習的方法，能夠提取成分信息，並將它們與實際情況進行比較。以前，嘗試從原子探針斷層掃描數據創建這些類型的濃度分布涉及勞動密集型的手動過程。 ... 通過將機器學習算法與新開發的定量分析軟體搭配使用，科學家可以極大地加快對各種材料介面的分析速度。該方法是可擴展的，可以把它放在高性能計算上並完全自動化，而不是手動完成並查看不同的濃度，在這裡發送代碼並按下一個按鈕就可以實現。雖然這項技術是為原子探針斷層掃描而開發的，但可以適用於任何類型的斷層掃描，甚至像X射線斷層掃描這樣不一定能揭示原子位置的技術。 ... 無論在哪裡擁有包含一些結構信息和接口的三維數據集，這項技術都會很有用。催生這項研究合作值得注意的是，包括來自廣泛不同領域的專家，包括數學、人工智慧、納米科學、材料科學和計算機科學。研究團隊匯集了各種各樣的專業知識，以解決材料表征方面的一個具有挑戰性的問題。研究作者阿貢計算機科學家普拉桑娜·巴拉普拉卡什說：從機器學習的角度來看，我們必須克服的一個關鍵挑戰是數據匱乏。 ... 在典型的機器學習環境中，訓練和學習所需的標記數據是豐富的，但在原子探針斷層掃描中，進行每個實驗並手動將等濃度表面識別為標記數據需要大量的時間和精力，這阻止了我們直接應用深度學習方法。 研究人員利用轉移學習技術，包括使用在自然圖像上訓練的深度學習模型，自動識別原子探針斷層掃描數據中的邊緣原子探針斷層掃描是在西北大學原子探針斷層掃描中心進行的，其研究成果發表在《科學報告》期刊上。 ... 博科園｜研究/來自： 阿貢國家實驗室 參考期刊《科學報告》 DOI: 10.1038/s41598-019-56649-8 博科園｜科學、科技、科研、科普 關注【博科園】看更多大美宇宙科學

文章來源取自於：

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