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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

【DJI】機甲大師 RoboMaster S1(先創公司貨)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【DJI】機甲大師 RoboMaster S1(先創公司貨)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【DJI】機甲大師 RoboMaster S1(先創公司貨)的評比如下

實用性：★★★★★

價格：★★★★☆

推薦度：★★★★☆

完整產品說明

★使用前必須啟動註冊，註冊後無法刪除個人資料也無法復原！
註冊後無其他原因退貨，將對客人要求恢復所需之費用，註冊組裝前請確認其需求！











品牌名稱

電池容量

• 3501~6000mAh

重量

• 1000g~1500g

解析度

• 4K

畫素

• 500萬以下
• 2001萬~2500萬

保固期

• 1年

顏色

• 黑色

適用於

• 3m
• 無插卡

功能

• 無線遙控
• APP遙控

來源

• 公司貨

保固期

• 1年保固期

• 依DJI官方公告為準

商品規格

• 類別    項目    規格
  相機    視角    120°
  照片最大解析度    2560×1440
  錄影解析度    FHD：1920×1080 30p
  HD：1280×720 30p
  影片最大碼率    16 Mbps
  圖片格式    JPEG
  影片格式    MP4
  影像傳感器    1/4 英吋 CMOS
  有效像素 500 萬
  工作環境溫度    -10℃ 至 40℃
  窄角紅外發射器    有效射程    3 m（室內光照環境下）
  有效射擊寬度    360°（室內光照環境下）
  擊打檢測模組    檢測要求    水晶彈直徑不小於 6 mm，擊中時速度不低於 20 m/s 且擊打行進方向與擊打檢測模組平面之間的夾角不小於 45°。
  最大檢測頻率    15 Hz
  機器人    重量    約 3.3 kg
  尺寸    320×240×270 mm（長 ×寬 ×高）
  底盤運動速度範圍    0-3.5 m/s（前進）
  0-2.5 m/s（後退）
  0-2.8 m/s（橫移）
  底盤最大旋轉速度    600°/s
  M3508I 無刷電機    無刷電機最大轉速    1000 rpm
  無刷電機最大扭矩    0.25 N*m
  最大輸出功率    19 W
  工作環境溫度    -10℃ 至 40℃
  驅動方式    FOC
  控制方式    速度閉環
  保護方式    過壓保護
  過熱保護
  緩啟動保護
  短路保護
  晶片與傳感器異常檢測保護
  雲台    可控範圍    俯仰：-20° 至 +35°
  航向：±250°
  機械限位    俯仰：-24° 至 +41°
  航向：±270°
  最大旋轉速度    540°/s
  抖動控制精度*（在平整路面且不進行水晶彈射擊情況下）    ±0.02°
  水彈發射器    可控發射頻率    1-8 發 /s
  最大發射頻率    10 發 /s
  水晶彈發射初速度    約 26 m/s
  平均水晶彈裝載量    約 430 發
  智能中控    圖傳延遲（*視乎實際環境及移動裝置而定）    直連模式：80-100 ms
  路由器模式：100-120 ms
  （無干擾、無遮擋環境下測得）
  即時圖傳畫質    720p@30fps
  即時圖傳最大碼率    6 Mbps
  頻段    2.4 GHz, 5.1 GHz, 5.8 GHz
  工作模式    直連模式，路由器模式
  傳輸距離（無干擾、無遮擋環境下測得）    直連模式
  FCC, 2.4 GHz 140 m, 5.8 GHz 90 m
  CE, 2.4 GHz 140 m, 5.8 GHz 70 m
  SRRC, 2.4 GHz 130 m, 5.8 GHz 130 m
  MIC, 2.4 GHz 140 m路由器模式
  FCC, 2.4 GHz 180 m, 5.8 GHz 300 m
  CE, 2.4 GHz 180 m, 5.1 GHz 100 m
  SRRC, 2.4 GHz 180 m, 5.8 GHz 300 m
  2.4 GHz 170 m, 5.1 GHz 180 m
  發射功率    2.400-2.4835 GHz
  FCC: ？30 dBm
  SRRC: ？20 dBm
  MIC: ？20 dBm5.150-5.250 GHz
  FCC: ？30 dBm
  SRRC: ？23 dBm
  MIC: ？23 dBm5.725-5.850 GHz
  FCC: ？30 dBm
  SRRC: ？30 dBm
  傳輸標準    IEEE802.11a/b/g/n
  智能電池    容量    2400 mAh
  標稱電壓    10.8 V
  充電限制電壓    12.6 V
  電池類型    LiPo 3S
  能量    25.92 Wh
  重量    169 g
  工作環境溫度    -10℃ 至 40℃
  充電環境溫度    5℃ 至 40℃
  最大充電功率    29 W
  續航    35 分鐘（*在平整路面以 2.0 m/s 勻速行駛測得）
  整機待機續航    約 100 分鐘
  充電器    輸入    100-240 V，50-60 Hz，1 A
  輸出    電池接口：12.6 V=0.8 A 或 12.6 V=2.2 A
  電壓    12.6 V
  額定功率    28 W
  水晶彈    直徑    5.9 – 6.8 mm
  重量    0.12 – 0.17 g
  App    App    RoboMaster
  iOS    iOS 9.0 或更高版本
  Android    Android 5.0 或更高版本
  路由器    推薦路由器型號    TP-Link TL-WDR8600；TP-Link TL-WDR5640（中國）
  TP-Link Archer C7； NETGEAR X6S（海外）
  推薦路由器戶外供電方案    與路由器輸入功率匹配的筆記型電腦行動電源
  儲存卡    支援存儲卡類型    microSD 卡，最大支援 64GB
  其他    註解    1. 室外或其它紅外線強烈的環境下，會影響紅外發射器使用。
  2. 使用純淨水，常溫下泡發約 4 小時。

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熱點新知搶先報

... 大數據文摘專欄作品 作者：Christopher Dossman 編譯：Luna、Joey、雲舟 嗚啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly欄目又和大家見面啦！ AI ScholarWeekly是AI領域的學術專欄，致力於為你帶來最新潮、最全面、最深度的AI學術概覽，一網打盡每周AI學術的前沿資訊。 每周更新，做AI科研，每周從這一篇開始就夠啦！ 本周關鍵詞：對象檢測、Deepfake 本周最火學術研究 機器人真的可以學會像動物一樣移動嗎？ 眾所周知，動物非常敏捷。機器人可以達到它的水平們嗎？開發具有複製這種敏捷度的機器人，有利於創造在現實世界中能處理各種複雜任務的機器人。 最新研究：Google AI研究人員討論了兩個最新項目，旨在應對當前機器人敏捷性方面的挑戰。首先，研究人員描述了機器人如何通過模仿真實動物的動作來學習敏捷行為，從而產生快速流暢的動作，例如小跑和跳躍。然後，他們討論了一種用於在現實世界中，自動進行運動技能訓練的系統。這個系統可使機器人在最少的人工幫助下，學習自我行走。 ... 研究結果：使用上述提出的方法，機器人學習並模仿了狗的各種運動技巧，包括不同的步行步態（例如踱步和小跑）以及敏捷的旋轉動作。 擴展閱讀： https://ai.googleblog.com/2020/04/exploring-nature-inspired-robot-agility.html 世界即是你的綠屏 – 一項背景遮罩生成（摳像）技術 你能想像，僅僅通過使用智慧型手機在日常環境中拍攝照片或視頻，就能輕鬆地為每個人的每個像素的顏色和不透明度創建遮罩嗎？ 這篇論文提出了一種背景遮罩生成方法，該方法可以在自然環境中隨意獲得高質量的前景+ alpha遮罩。這種方法避免了使用綠屏，也避免了為獲得高遮罩質量通常需要精心構造的詳細的trimap 圖。由於一個關鍵的難點是，缺少背景遮罩生成問題的真實數據，因此研究人員開發了一種在合成複合數據上訓練的深度學習框架，然後使用對抗網絡將其應用於真實數據。 ... 研究結果：在多種照片和視頻上比現有技術有了顯著改善。 擴展閱讀： 基於EfficientDet進行可擴展的高效對象檢測 近年來，各國研究員們在更精確的物體檢測方面取得了巨大的進步。同時，最新的物體檢測器，卻也變得越來越昂貴。 在本文中，Google Research Brain 組的研究人員，系統地研究了用於有效對象檢測的網絡體系結構設計選擇，並提出了加權雙向特徵網絡和定製的複合縮放方法，從而提高了準確性和效率。 ... 基於這些優化，他們開發了一個名為EfficientDet的新檢測器系列，在各種資源限制條件下，該檢測器比現有技術具有更高的準確性和效率。 研究結果：EfficientDet在COCO測試設備上以52M參數和325B FLOP，實現了最新的52.2 AP。這比現有檢測器小4到9倍，使用的FLOP減少了13到42倍。 原始碼已在Github開源：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet 擴展閱讀： https://arxiv.org/abs/1911.09070v3 改進科學出版物的建議 如果「決策樹森林」中的一個決策樹對它作出的判斷進行了一些細微的修改，但沒人在科學界發布它，那這真的是「最新技術」嗎？—喬治·伯克利 近日，一項研究表明，您可能不再需要遵循傳統的同行評議形式進行科學手稿評估。這群研究人員提出了一種高度可擴展、全自動的方法對論文進行審查，並從主要的計算機視覺和機器學習會議的最佳實踐中汲取了靈感。 ... 這些研究人員希望通過清晰易懂的審閱指標，來推動科學研究進入又一個黃金時代，因為科學家們都希望自己能夠做出既新穎又十分先進的研究成果。 擴展閱讀： https://arxiv.org/abs/2003.14415v1 如何用「白盒」和「黑盒攻擊」來迴避Deepfake圖像檢測器 合成高度逼真的「假人」圖像如今已經越來越容易，並且被很多人用於創建虛假的社交媒體信息來進行欺詐。 研究人員正在努力開發和部署檢測這一類合成內容的算法。 ... 雖然最流行的取證方法之一是訓練神經網絡以區分真實內容與合成內容，但Google Brain和加州大學伯克利分校的研究人員現在表明，取證分類器易受一系列攻擊的攻擊，這些攻擊將分類器的準確性降低至接近0％。 攻擊者們開發出一種黑盒攻擊，不用接觸目標分類器，就能將ROC曲線（AUC）下的面積從0.95降低到0.22。 擴展閱讀： https://arxiv.org/abs/2004.00622v1 其他爆款論文 讓我們仔細看看如何用很少量數據進行深度學習： 一個自動化的端到端Python系統，可通過資料庫支持進行異常檢測： 從單個圖像學習身體和衣服的形狀： 應用於醫藥學圖像的3D深度學習： AI大事件 為了應對冠狀病毒，我們將免費提供我們所有的數據科學課程： AI在COVID-19診斷中遇到了大數據問題： IBM將免費提供至少90天的Watson服務： 在Atari遊戲中，Alphabet的DeepMind AI玩得恐怕比你更好： ...專欄作者介紹 Christopher Dossman是Wonder Technologies的首席數據科學家，在北京生活5年。他是深度學習系統部署方面的專家，在開發新的AI產品方面擁有豐富的經驗。除了卓越的工程經驗，他還教授了1000名學生了解深度學習基礎。 LinkedIn： https：//www.linkedin.com/in/christopherdossman/ 志願者介紹 「志願者」加入我們 ... ......

文章來源取自於：

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