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Final Audio Design E2000C 耳道式耳機麥克風 支援智慧型手機
霧面黑色/銀色鋁合金外觀
全新研發6.4mm動圈單體
高均衡度的全頻段表現
配備獨家ETYPE矽膠耳塞
導線控制器/麥克風
台灣公司貨，品質有保障
商品簡介
- 日本著名耳機品牌final一向以精緻奢華的外觀設計，以及獨樹一幟的聲音風格而為人們津津樂道。2017年，final希望將自己的特色用簡約的方式表達，並且讓更多人享受、聆聽，特此推出旗下最新開發的入門級E系列入耳式耳機。Final在設計E系列的同時考慮了音響工程原理以及音響心理學的元素，並且在不斷的嘗試中找到了最終想要達成的聲音。
- 入門的E2000採用鋁合金外殼，並透過陽極化處理打造出低調的黑色霧面外觀，質感令人愛不釋手；同樣搭載一只6.4mm的高效率動圈單體，與E3000不同的是，E2000的效率更高，更易於驅動，聲音的表現方式也有所不同，E2000更強調全方位的均衡感，除了保有中高頻段的細膩質感外，它更具備了更溫柔自然的整體感，讓它播放起各種音樂類型都顯得動人好聽。
獨特的迴轉佩戴耳膠設計
- 台灣樂天信用卡好辦嗎 透過迴轉的佩戴結構，耳膠可以在耳道內左右微調，達至更緊貼的佩戴，令聲音更直接傳送到耳膜，帶來更清晰的聲音。
不鏽鋼外殼及網面背板
- 耳機的後方備有氣孔，加強低頻的延伸，同時內部加入濾網，有效防止漏音，表面再加上網面作保護。
原廠設計的「抗聽診」線材
- 原廠製造的線材經過精心的設計，能有效地對抗「聽診效應」，令用家能活動自如。
E系列配有final自家生產的EType矽膠耳塞以及軟膠耳掛配件。
- EType矽膠耳塞結合了兩種不同硬度的材料，可旋轉的設計令人在佩戴時倍感舒適，同時隔音效果更佳，確保聲音能完整地傳送至耳朵，還能減少長時間聆聽音樂所產生的疲勞。
- 柔軟舒適的耳掛配件則可讓E系列以繞耳的方式佩戴，消除消除線材摩擦導致的聽診器效應。
商品規格
- 品牌：Final Audio
- 型號：E2000
- 單體形式：6.4mm動圈式
- 外殼材質：鋁合金陽極化處理
- 阻抗：16Ω
- 靈敏度：102 dB/Mw
- 線材：1.2 m
- 重量：12 g
商品配件：
- EType矽膠套（SS/S/M/L/LL）
- 耳掛樂天網
- 便攜收納袋
- 保固條件：台灣公司貨，保固一年
Final Audio 品牌故事
1974高井金盛，現任Final Audio Design社長，創立時，他設立出了一個高階黑膠唱頭和升壓變壓器的產品線。在其後的35年中，Final Audio Design 用超越常理追求自然、真實、原音重現的方式，不斷創造新的、令人感興趣的產品。當中最具代表性的包括“Parthenon”黑膠轉盤、動圈唱頭、前級擴大機、功率擴大機與Opus系列揚聲器。由2000年開始，Final Audio開始研發入耳式耳機，將累積多年音響研發經驗與技術，注入耳機設計當中，包括專利的BAM(Balancing Air Movement)平衡空氣流動結構，擴展低頻和動態，提高樂器聽感真實度。2007與世界第二大端子製造商 Molex Japan合作，跨足耳機與喇叭市場。2009以 Final Audio Design 品牌開始銷售。包括專利的 BAM(Balancing Air Movement)平衡空氣流動結構，擴展低頻和動態，提高樂器聽感真實度。
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台灣樂天拍賣網
記者洪聖壹／台北報導
相較於 Facebook 來說，Instagram分享圖片、影音更為簡便，而且使用環境更為單純，這使得人們願意在該平台分享圖片，而在 F8 開發者大會的第二天，Facebook 談到有關圖像辨識技術時，說明他們使用人們在Instagram分享的數十億張照片來訓練圖像辨識模組。
其實這些數據訓練的模型對於所有科技公司來說都非常普遍，而Facebook面臨的挑戰除了隱私，更多的是如何整理這數十億圖片的相關內容，好比說在 35 億張Instagram照片當中，分類超過17,000個標籤。
在 F8 第二天的會議當中，Facebook 向開發者們說明了他們是如何處理了數十億張 Instagram 照片。首先，這些照片被用戶標註了標籤，接著 Facebook 要能夠辨識哪些主題標籤是同義詞，同時還要學習將更具體的主題標籤優先於更一般的主題標籤，最終這些主題標籤將被訓練成大規模的標籤預測模組，接著再使用這些模組來訓練他們自己的圖像辨識模組。
Facebook 表示，他們每天依靠數百台全天候運行的GPU來解析這些數據，目前已經獲得的成果已經超過業界在圖像辨識的標準，其中最好的成果在 ImageNet 上已經達到了 85.4％ 的準確度，這個數據甚至比起 2017 年 Google、微軟公司公開的相關數據還要好上 1% ~2%。
談到關鍵的隱私問題，Facebook 表示，這些圖像的用途在於辨識跟標籤之間的關聯性，而標籤是來自公開、可用的主題標籤，對他們來說，這是一種用數十億圖像積累和培訓軟體的形式，如果照片本身沒有標籤，即使機器再厲害，也無法辨識。簡單的說，Facebook 認為他們只在這些公開的標籤當中提取基於圖像的相關數據，並不一定要從照片內容中推斷用戶行為。
無可厚非的，這些都代表著一件事，當人們使用 Instagram 分享照片時，不管你願不願意，你每天在 IG 上傳的照片都正在為 Facebook 的深度學習技術做出貢獻。
但從另外一個角度來說，也是因為有這些貢獻也才能解決人們需求，好比說我們每次上傳一張照片，Facebook的臉部識別系統就可以自動為照片添加標籤，甚至告訴你是哪個人，並透過手機位置的辨識，告訴你這張照片可能是在哪裡拍的，甚至這種圖像辨識功能，還可以幫助人們快速搜尋資料。
Facebook技術長Mike Schroepfer表示，目前 Facebook大部分的辨識與管理工作都是由AI處理，這包括篩选和清理恐怖主義宣傳、裸體、暴力、仇恨對立言論、垃圾訊息的人物、內容與平台。他更強調，Facebook 還需要更多新的突破、新技術來解決所有人想解決的問題。
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