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【限時團購】韓國Let's Slim機能魔塑褲，開門見山直接講特色！

❤️ 專做瘦腿襪、壓力襪，四十年的老師傅經驗
❤️ 機能布料，親膚貼身耐磨不起毛球
❤️ 伸縮強不易脫線，超完美彈性
❤️ 高腰設計，藏肚收腹不擠肉
❤️ 3D剪裁-前短後長貼合臀腹曲線、打造蜜桃臀
❤️ 漸進加壓-由上而下漸進加壓、幫助回流，顯瘦又支撐
❤️ 居家外出皆可穿，運動健身瑜伽舞蹈都適合。

年初時收到了 剁手ShoppingBuy #彩妍國際 的機能魔塑褲團購邀約。各位知道的，花花的團購一定是自己用過且喜歡才會推薦；當時已經安排了許多產品要開團，因此跟廠商說最快要六七月才能開團。

我本以為廠商會直接說謝謝那下次再聯絡，結果他們竟然願意等我！於是呢直到了上個月中，我收到了廠商提供給我體驗的機能魔塑褲；不幸的是，我才穿兩次就進入全國三級警戒，所有健身房都去不得了╮(￣▽￣"")╭

我本來想直接側拍我在健身房重訓的照片來使用，這下只能在家裡拍了。為此，我硬是清空了沒有在使用的空房，結果整理完發現空間滿大的，感覺直接在這邊搞線上課程都行。（暫時沒這打算所以不要問）

幸好穿去重訓時剛好是厚薄各穿一次，這邊可以跟大家分享一下重訓時的感受。

花花（如果能跑健身房的話）主要訓練為健力三項，分別為蹲舉（深蹲）、臥舉（臥推）、硬舉；強度很高、絕對爆汗且體溫會一直很高，因此若布料透氣與吸汗效果不好的話，會非常的不舒服。

另外，由於我的硬舉是採相撲式，因此雙腿會張非常開；若布料彈性太差的話，車縫處就很容易裂開，從胯下處裂掉。

為了滿足自己每次都可以穿不同運動服裝的虛榮心，我曾經花了三四千元買了六七條便宜的緊身褲，結果才第一次穿正要從大腿拉上來屁股而已，大腿外側的車縫處就整個裂開了。

我原本還安慰自己五六百塊的東西而已壞掉一條就算了，但那幾條褲子皆穿不到三個月就全部裂開，完全是省小錢賠大錢的最佳寫照 ಥ_ಥ

因此，我對緊身褲的基本要求就是——

1. 要很吸汗，我皮膚不好流汗後濕濕的會過敏。
2. 透氣要好，健力三項的訓練強度那麼高很熱的。
3. 彈性要夠，因為我穿褲子都很粗暴。

根據廠商說明，這個品牌在韓國是專門做絲襪的，他們家的絲襪彈性好到40公斤到80公斤都是穿同一尺寸。

建議尺寸上雖然說我穿M，但在尚未收到前其實一度很擔心會穿不下，畢竟之前網購經驗都不太好，被那些建議尺寸給陰過太多次了，通常我都拿大一碼會比較保險。

但是Let's Slim機能魔塑褲我穿起來完全不會感覺壓迫，甚至覺得拿S來穿也是能夠穿得下的；M號穿在我身上時，如果去把腰圍或褲管撐開的話，它還有很大的空間可以裝。

#60公斤以下選S
#80公斤以下選M

因此不論厚款薄款都通過了我的基本要求，所以至少有六十分及格了，接下來跟大家分享一下加分的部分。

1. #高腰設計
因為花花生過兩個孩子，下腹鬆弛且贅皮很多，中腰或是低腰的設計對我而言不僅穿著不舒服，且腹部的贅皮會全部被擠出來，讓我感覺自己像塊捲上棉繩的叉燒肉一樣。

Let's Slim機能魔塑褲穿起來在我的肚臍上三根手指的高度，完美將我的贅皮贅肉都收進褲子裡；而彈性加壓的功能讓我的腹部線條變比較平順，恥骨上的剖腹產疤痕凹陷看起來就沒那麼明顯，這點我很滿意，可以加個十分。👍

2. #3D剪裁
前短後長的剪裁可以更貼合臀部曲線，加上臀部上緣的海鷗線讓臀部線條看起來更加渾圓。不過厚薄兩款經我這一個月下來的比較，厚款的拉提效果比薄款更好，我穿厚款時照鏡子可以明顯看出臀部的高度跟平常完全不同。

薄款也有翹臀效果，但不那麼明顯就是。且雖然厚款拉提效果較好，但它也更緊且厚，我自己都是在冷氣房運動所以還能接受，如果是戶外運動或是很怕熱的人，厚款在夏天可能會穿不住。所以這個加五分。🤔

3. #沒有駱駝蹄
Let's Slim機能魔塑褲薄款沒有做T字線，厚款則有；但兩款穿起來都不會出現令人尷尬的駱駝蹄。很多人誤以為只要緊身褲前擋沒有做T字線的設計就不會勒出駱駝蹄，其實那跟剪裁比較有關。

沒有T字線但又會出現駱駝蹄那真的是尷尬中的霸主，尤其緊身褲底下不需要穿內褲，小妹妹的形狀完全一覽無遺。一般有T字線的設計經常會卡到小妹妹，除了露出尷尬的印子外，小妹妹也會被摩得很不舒服，甚至造成黑色素沈澱。

Let's Slim機能魔塑褲的褲底是採三角形而非常見的十字，就算將褲子拉到最高也不會卡妹妹跟摩妹妹，那貼合的感覺就像穿了平口內褲一樣舒適。這個非常棒，加十分！👍

4. #任選三條只要2970元，#免運費！
廠商提供給我的三條是薄款兩條、厚款一條；共三種顏色。但花花個人偏愛厚款的包覆性跟拉提效果，一條990元可以買到市售兩千元緊身褲的質感，精打細算的媽媽我直接包色了啊。

團購頁面一上線馬上包下厚款另外三色。這個不用說了，直接擠霸昏٩(˃̶͈̀௰˂̶͈́)و

雖然現在受疫情影響不能上健身房，但居家運動也可以穿喔！

緊身褲除了穿來運動外，也很適合拿來搭配休閒服裝。寬鬆長版T加一雙布鞋，帶個復古墨鏡就可以很休閒又不隨便；布鞋換成馬汀靴的話則是增加美式風格，休閒感減少，帥氣度大大增加！

包色了各位！！
包軌包軌包軌～～

花花穿 #Ｍ號，以下為我的身高體重腰臀圍參考。

#身高：１６３ＣＭ
#體重：６２ＫＧ
#腰圍：８６ＣＭ（肚臍）
#臀圍：９８ＣＭ

🌺 實穿感受：大腿與小腿有明顯加壓感但沒有壓迫感，簡單來說就是穿起來很貼，但又沒有到像穿了不合尺寸的牛仔褲或是壓縮褲，不會有那種血液流不過去的壓迫感。

腹部包覆性很好，核心略為保持用力的狀態下可以重回平坦腹部，但駝背放鬆或是刻意鼓起肚皮的話還是會一大坨喔！（廢話這又不是馬甲）

原價：1580元 /件
團購價：1180元 /件
任選兩條：1080元 /件
任選三條：990元 /件

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⏰ 團購時間：現在～2021/06/30(三) PM23:59準時關單
💰 付款方式：線上刷卡、ATM轉帳
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⭕基本資料
🔸適用坪數：約10~16坪
🔸尺寸：(W) 37.0 X(D) 29.3X(H)66 cm
CADR: 380m^3/h
🔸水箱：3L
🔸重量：10.6 Kg
🔸開機定時器(2/4/6/8/10/12/14小時)
🔸關機定時器(1/2/4/8小時)
🔸兒童安全鎖/記憶運行自動復位
🔸產品保固:一年保固
🔸風量6段(自動,花粉,舒眠,強,中,弱模式)
⭕強項功能
🔸日本製造，原裝進口
🔸自動除菌離子空氣清淨除菌行程(Plasmacluster離子濃度7000 icons/cm3)
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康達效應氣流應用
高效能後方進氣面板
🔸蜂巢狀活性炭脫臭濾網(壽命10年)*
集塵HEPA濾網(壽命10 年)*
水活力增強濾網(壽命10年)*-抗菌防黴加工
水箱附加抗菌銀離子元件(壽命1年)*
高感度灰塵/異味/溫度/濕度/人體/亮度感知
🔸PM2.5數值/溫度/濕度/定時顯示
環境監測功能(高濕.高溫/乾燥.低溫)
🔸PM2.5濾除率99.9%
榮獲英國過敏協會認證
*濾網、抗菌銀離子元件視使用環境不同可能需提早更換
⭕商品介紹（特殊性）
🔸獨創Plasmacluster自動除菌離子技術，釋放與自然界中相同的正負離子，有效抑制空氣中看不見的有害物質
🔸日本製造，原裝進口
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■產 品 型 號： KC-JH70T-W
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適用坪數：~16坪
產地：日本製造
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過敏協會認證：○
PM2.5濾除率：>99.9%
細菌濾除率：>99.9%
甲醛濾除率：97.9%
濾網種類及壽命*：HEPA濾網(10年)，蜂巢狀活性碳濾網(10年)，水活力增強濾網(10年)，銀離子抗菌元件(1年)
風量模式：自動／花粉／舒眠／強／中／弱
感應器：灰塵、異味、 溫度&濕度、亮度、人體感應器
水箱容量：3.0L
定時設定：定時開機、定時關機
淋浴式空氣清淨：○
高濃度定向淨化：○
PM2.5濃度顯示：○
空氣品質指示燈：○
兒童安全鎖：○
過濾網清洗提醒：○
腳輪及固定元件：○
外型尺寸：W370 × D293 × H660 mm
重量：10.6kg
電源線長度：2m
電源：110V 60HZ
保固1年

*濾網、抗菌銀離子元件視使用環境不同可能需提早更換
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AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫

2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件

【作者： 王岫晨】

物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置，在後疫情時代，企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出，我們可以很明顯看到四大趨勢如下：

新冠疫情加速 AI 部署

根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察（MIT Technology Review）>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示，超過 62% 的受訪者表示，他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織（年營收超過 5 億美元）受訪者的部署率較高，接近 80%。較小型的企業組織（營收低於 500 萬美元）的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示，2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。

企業組織正在提高對 AI 的投資

超過一半（57%）的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升，且接近四分之一的人表示，他們在 2016 年到 2019 年間，年度 AI 支出最少增加一倍。其中，大型企業在 AI 支出的增加更多，73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加，有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。

超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算

儘管對於已經使用 AI 的企業組織，雲端運算是他們最喜歡的基礎架構，不過在越來越需要極低延遲的數據存取，以及終端/邊緣處理能力的應用上，為了兼顧成本效益及運算效率，越來越多應用將往數據產生的來源靠近，邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方，相關的部署將急起直追。

對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求

AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大，讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高，但也期待企業能在公平的、高道德標準，並能顧及永續發展的條件下使用這項技術，特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上，也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。

物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」

根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示，多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制（開/關）、測量（狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等）、資產的狀況（所在地點以及狀況如何？），以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控，可參考圖一。

而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及 B2B 與 B2C（企業對消費者）的應用：震動（Vibration），語音（Voice）與視覺（Vision）。

震動

包含來自多種感測器數據的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展，產生不同應用領域，包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測（如滑倒偵測）、物質偵測（如漏水、漏氣）、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護（PdM），在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見，可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外，磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。

語音

語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其它新的電器。在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制（CNC）機器使用的電腦語音引擎正在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵，因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道，甚至拋錨服務與禮賓服務等。

視覺

終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其它實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。曳引機裝上機器視覺攝影機後可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上，包括利用熱顯影來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化，觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

推動物聯網運算需求

隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出，更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置，會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強，同時因為對雲端與網際網路的依賴較小，也將具備更高的隱私性與可靠度。因此，Arm對於MCU核心，也 透過新的設計為微處理器帶來智能，降低半導體與開發成本，同時為想要有效提升終端數位訊號處理（DSP）與機器學習能力（ML）的產品製造商，加快他們產品上市的速度。

TinyML

微型機器學習（TinyML）的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合。它捨棄在雲端上運行複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運行經過優化的圖型識別模型，耗電量只有數毫瓦特。受惠於 TinyML，微控制器搭配 AI 已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識（例如，自然語言處理）、影像處理（例如物件辨識與識別），以及動作（例如震動、溫度波動等）。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

簡化程式碼的轉移性

把AI函式庫整合進 MCU，將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號，導出數據的型樣，然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器（microNPU），利用像 CMSIS-DSP 與 CMSIS-NN 等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓 MCU 與共同處理器緊密耦合以加速 AI 功能。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作，並符合嵌入式設計需求，如此一來，有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中，讓裝置的設計改觀。

附圖：圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。

資料來源：https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U