日前，繪圖晶片大廠輝達（NVIDIA）的創辦人兼執行長黃仁勳，在東京向觀眾展示 NVIDIA DRIVE 及可擴展架構在自動駕駛領域的新技術。黃仁勳並在演講中表示，輝達在 NVIDIA DRIVE 及可擴展架構上整合了令人難以置信的演算法和各種應用程式。因此，這將是一個功能安全的自動駕駛操作系統。黃仁勳表示，輝達下一代 DRIVE 平台的處理器 Xavier，將是世界上最複雜的單晶片系統。Xavier 已開始在輝達產線製造，且輝達迫不及待要震驚世界各地的汽車公司和機器人專家了。輝達先前指出，利用 Xavier 的汽車自動駕駛應用程式，將可使用深度神經網路演算法來處理外部和車內的感測器數據、手勢，以及理解自然語言。這個由輝達所設計的新產品應用，代表著配備它的汽車將能警告駕駛者潛在的危險，以及汽車周圍的安全隱憂，同時還能檢測駕駛者當前的精神狀況。最後，輝達提供的產品不只是自動駕駛設備，而是利用人工智慧為副駕駛來幫助駕駛人，同時保障駕駛人的人身安全。事實上，2016 年 9 月時，輝達就公布了針對自動駕駛技術和汽車產品準備的 Xavier 處理器。該處理器採用 16 奈米 FinFET 製程製造，搭載 70 億個電晶體，將支援高達 8K 解析度的畫面。並內建輝達全新 Volta GPU 架構，目標是為自駕車的電腦視覺加速器。黃仁勳之前在歐洲 GPU 大會宣布，這款新的單系統晶片並非僅是處理器，更可算得上提供人工智慧的超級電腦。他還表示，Xavier 樣品預計將於 2017年第 4 季推出。不過，雖然輝達推出 Xavier 處理器，使自動駕駛應用有機會向前跨進一大步，但目前仍沒看到任何可實際應用的產品出現，要看到實際應用上路，恐怕還要再等一段時間。（首圖來源：科技新報攝）
大多數當今青年的眼中，從 2016 年開始的人工智慧熱，似乎是人生經歷的第一次人工智慧浪潮。但從技術角度講，這樣的說法並不準確。如果以神經網路的發展歷史來看，從 2012 年開始 Google 等網路公司在深度學習領域的突破，已是第三次人工智慧浪潮。但前兩次技術領域的人工智慧浪潮，其實並沒有轉化成太多應用，也沒有為社會生產力帶來更多變革。日前，在一場創新工場的閉門會，剛拜訪美國人工智慧界四巨頭的李開復，分享了自己對未來一年人工智慧在應用領域的看法。李開復用 5 週時間跑遍美國和加拿大，先後拜訪了 Google、微軟、Facebook 和亞馬遜公司，同時還與人工智慧學術界三大巨頭 Yann LeCun、Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton 深入交流。整理和沉澱與這些公司學者交流過程所得，再加上創新工場過去幾年對人工智慧領域的投資與理解，李開復認為在應用領域，人工智慧應用領域的浪潮分為四波，我們事實上已不知不覺迎來了前三波。在李開復看來，人工智慧應用領域的浪潮在時間軸上是交錯的，並非一波接一波。始於 1998 年的 Google 和誕生於 2012 年的今日頭條同屬於第一波人工智慧應用，而這波人工智慧應用稱之為「網路智慧化」。「網路智慧化」更像 AI 應用的初始積累，所有網站、應用、產品以資料為能源和燃料，資料越多，發展越快。過去 20 年裡，許多網路公司有幸積累了大量資料，因此在人工智慧技術演算法有突破之後，就會快速將原本在網路層面開展的業務快速人工智慧化。舉一些例子，比如說美圖。這是一家創立很早的公司，剛開始不是 AI 公司，現在美圖介紹自己都是 AI 公司，有沒有發現過去 3 年你自動美化越來越美？這是因為用戶不斷貢獻資料、標記資料後，加上深度學習演算法做成的。 演算法如何知道你對一次 P 圖行為是否滿意？你自拍之後一般會有 3 個動作──移除、儲存或分享。移除表示這張照片不行，儲存表示一般，分享則代表很棒。機器會不斷分析，什麼樣的照片滿意，什麼樣的照片不滿意。對第一波浪潮來說，無論投資人還是創業者，未來都很難說是好賽道。儘管今日頭條的崛起算是網路格局已定情況下的一次變數，但與其同時生長的滴滴、美團點評更固化了網路這大賽道。想要透過人工智慧單點突破這樣的局面，有些困難。第二波人工智慧應用浪潮，是適於 2004 年的「商業智慧化」。之所以與第一波不一樣，是因為資料和應用都不直接來自網路，比如銀行、醫院、物流公司，對人工智慧的應用。「商業智慧化」前提有兩點，一點是非網路公司在使用網路和電腦辦公之後，沉澱大量資料。第二點是，這些公司有意將這些資料格式化並加以利用。在這個領域，發展最快也最天然的例子就是金融。因為金融本身就是由格式化資料構成的產業──「電腦在這個領域天生就比人類做得更好」。股票一年之後不是漲就是跌，貸款不是還了就是沒還，所以只要能累計一段時間資料，發生過意外的人可能要收更多保費，貸款如果沒有還就少借。金融就是大量資料好標記，還有只要做得好，錢就到了。另一個李開復認為很有價值的領域是醫療，人工智慧在醫療領域的發展可能會幫助人類攻克很多疾病。但病人隱私等問題，目前醫療資料在各國格式化和流通度都不高。目前，先進的電腦視覺在相對開放的影像醫學領域嘗試已得到一些成功。「但因為資料局限性，推進速度還較慢。」第二波投資與創業機會在不同的領域，完全不同。比如金融領域的人工智慧雖然發展成熟，但機會也相對較少。醫療就還是尚未開墾的巨大市場。進入到 2011 年才開始的第三波人工智慧應用浪潮，就是大多數我們驚呼「科幻」的領域了，也是商業巨頭最喜歡宣傳展示的那些。因為在這階段，人工智慧終於擺脫了虛擬世界，正式「入侵」我們。第三波應用叫「實體世界智慧化」，達成的前提是越來越多資料採集和感測器──橘子本身沒有資料，貼上 NFC 標籤就有了；路本身沒有資料，裝上鏡頭就有了；人本身不是資料，但透過人臉辨識身分，就是了。我們早就習慣一登入淘寶，淘寶就認識我是誰，然後建議我個性化商品。 但是現在，現實世界也可以這樣了。你進入一家超市，超市就辨識出是不是 VIP 用戶，給予特別的優惠，服務員可能也會和你打招呼。這引領了中國零售的全新型態，創新工廠總結為 OMO 型態，即 Online-Merge-Offline──線上與線下全面融合。這種型態下，不再只是線下購物用行動支付結帳，或線上買優惠券去線下消費，是無論用戶線上線下購物，都有幾乎完全相同的購物體驗，包括身分會員體系、個性化建議、貨源追溯和商品評價等。第三波「實體世界智慧化」發展正當時，創新工場過去幾年也在這領域做了許多投資，無論技術領域的 Face++、教育機器人領域的小魚在家及無人零售領域的 F5 未來商店，目前都處於蓬勃增長時期。第四波人工智慧領域的應用，稱之為「全自動智慧化」。與 AI...
華爾街日報 10 日報導，研究公司 Gartner 指出，過去兩年整體的人力資源與勞動力管理軟體市場成長 23%，今年預估達 115 億美元，預估到 2020 年將會再成長 25%。倫敦大學學院商業心理學教授 Tomas Chamorro-Premuzic 表示，管理者的主要任務就是找出具有潛力的人才、建立團隊、分配任務、衡量績效並提供意見。他說，一般而言人類對這些任務並不是很擅長，未來可能會有一天我們再也不需要管理者。經濟學人 7 日報導，根據 Pitchbook 的統計，2017 年迄今（至 12 月 4 日）全球企業完成的人工智慧（AI）相關收購／併購金額達 213 億美元，較 2015 年高出 26 倍。報導指出，AI 人才目前遠比數據或運算效能還要稀少。安德森‧霍羅維茲（Andreessen Horowitz）分析師 Benedict Evans 表示，擁有 AI 就像是找來 100 萬名可以任意差遣的實習生，企業若能找到對的 AI 人才，等同讓旗下勞動力呈現倍數增長。AI 的優勢在企業對用戶需求的預測中展露無疑。例如，Netflix 用戶觀看影片中約有四分之三是來自自動化建議清單；亞馬遜銷售商品超過三分之一是 AI 推薦。機器學習同時也讓亞馬遜的線上與實體營運變得更有效率。這家公司的物流中心擁有 8 萬台機器人，並透過 AI 分類庫存。就生鮮訂單而言，亞馬遜運用電腦視覺去辨識草莓的成熟度，、藉此決定該將哪批水果運送給客戶。根據美國國家教育統計中心的估算，去年電腦與資訊科學相關領域畢業生不到 6 萬人，但目前美國相關職缺卻逼近 50 萬份。日經亞洲評論報導，軟銀集團（SoftBank Group）總裁宮內謙（Ken Miyauchi）10 月 27...
在 NIPS 大會上，蘋果公司的 AI 總監 Salakhutdinov 發表了演講，更加深入地對蘋果如何利用機器學習研發自動駕駛汽車系統以及取得的成果進行了闡述。對於一向走保密風格的蘋果來說，這又是一次少有的高調。據《Wired》雜誌報導，在 8 日舉辦的一個重大學術會議 NIPS 上，蘋果公司的人工智慧研發總監 Ruslan Salakhutdinov 向在場的 200 位 AI 專家發表了演講，主要探討了蘋果如何利用機器學習來完成自動駕駛項目。他此次演講的大部分內容主要圍繞著機器學習對自動駕駛汽車系統的影響。例如，他討論了如何在繁忙街道上檢測汽車和行人、在不熟悉的街道上行駛、以及繪製詳細的城市 3D 地圖。 這次演講為大家了解蘋果的自動駕駛汽車項目提供了新的見解。今年 4 月，蘋果正式獲得在加州測試無人駕駛汽車的許可；而在今年 6 月，蘋果公司 CEO 庫克也首次證實了蘋果對自動駕駛技術的關注和興趣。會上，Salakhutdinov 展示了蘋果上個月在網上發表的一篇論文中披露的項目數據。該項目的核心是使用光學雷達來檢測行人和騎自行車的人。同時，Salakhutdinov 還討論了一些蘋果之前並未向外透露過的系統。其中，有一個系統是透過創建軟體，並透過車輛上安裝的單個或多個鏡頭獲得的圖像來辨識汽車、行人和道路的可行駛路段。據 Salakhutdinov 展示的圖像顯示，即使雨滴濺到鏡頭，該系統的表現依然出色。在一些危險情況下，如行人被部分停放車輛遮擋而不在視線範圍之內，該系統也能推斷出行人在人行道上的位置。為此，Salakhutdinov 還調侃說：「如果你 5 年前問我，我也會非常懷疑這是否能做到。」在展示完成後，Salakhutdinov 討論的另一個項目是，如何讓安裝了新系統的車輛在世界各地移動時保障運行。為此，他提到一種 SLAM 的技術，該技術可以用於即時定位和地圖構建，並進行本地化的同步和映射。SLAM 被用於機器人和自動駕駛汽車，並且在地圖製作和擴增實境方面也有應用。最後，Salakhutdinov 還展示了蘋果如何從路上的汽車中收集數據，並利用這些數據建立廣泛而詳細的 3D 地圖，並提供交通號誌和各種道路標記等資訊。大多數的自動駕駛汽車原型需要詳細的數位地圖才能操作。Salakhutdinov 還提到在動態情況下進行決策的工作，在他的展示 PPT 裡，有一個主題是關於一輛汽車環繞著行人的道路圖。據了解，Salakhutdinov 於 2016 年 10 月加入蘋果公司，目前他仍在卡內基美隆大學兼任教授一職。自其加入該公司以來，蘋果已經發布了 5 篇關於機器學習的學術論文。不過，與僅在本週就為 NIPS 發表了 60...
產經新聞、日經新聞等多家日本媒體報導，鴻海轉投資的夏普（Sharp）於 11 日宣布，可連接網路、使用人工智慧（AI）服務的「智慧家電（AIoT 家電）」日本國內累計銷售量（累計生產量）計劃在 2019 年度結束前（2020 年 3 月底前）擴增至 300 萬的水準，將達 2016 年度末（累計銷售量約 3 萬台）的 100 倍（即累銷要在 3 年內增至百倍）。夏普統籌家電事業的常務執行幹部沖津雅浩於 11 日舉行的記者會上發表上述計畫。夏普於 2012 年開賣搭載 AI 的掃地機器人等產品，今後將以空調、冰箱、烹飪家電品牌「HEALSIO」為中心擴增新產品及服務陣容，且也將讓智慧家電產品支援亞馬遜（Amazon）等廠商相繼推出的智慧音箱（AI音箱），加快普及速度。夏普計劃於 2019 年度將智慧家電占日本國內整體白色家電銷售量比重提高至 3 成，且今後夏普也將開拓中國、印度等海外市場的白色家電銷售，目標在 2019 年度將整體白色家電的海外銷售比重自 2016 年度的 45% 提高至 60% 的水準。夏普於 1957 年開始生產冰箱、吸塵器、洗衣機產品，今年是夏普進軍白色家電市場的第 60 周年。夏普並於 11 日宣布，旗下冰箱產品全球累計產量於 2017 年 12 月達到 6,000 萬台大關。夏普冰箱全球累計產量於 2007 年突破 3,000 萬台，之後歷時 10 年時間就將累計產量增加一倍。（本文由...
日韓流行的社群媒體 LINE 日前推出一款智慧喇叭 Clova Friends，售價 8,640 日圓，外形設計非常可愛，使用 LINE Friends 的造形，目前有熊大和莎莉兩種可選，此外用戶還可為它「穿衣服」。Clova Friends 的語音互動來自 Naver 與高通合作建立的 Clova 智慧雲平台，內建語音助手 Clova，Naver 是 LINE 的母公司，除具備獲取新鮮新聞資訊、天氣資訊、播放音樂、控制智慧家居等智慧喇叭的「標配」功能，音樂內容上，Clova Friends 接入 LINE Music 超過 4 千萬首歌曲的程式庫。其實，早在今年 6 月，LINE 就公布了 3 款智慧喇叭，分別是 Wave、Champ、Face，三者在技術上差別不大，不同主要是設計。Wave 採用傳統喇叭設計，Champ 就是上文所說的 Clova Friends 採用 LINE 熊大和莎莉的設計，Face 則內建一塊顯示螢幕。當時 Champ、Face 都還是概念機，此次發表的 Clova Friends ，相信就是當時的 Champ 。LINE 在人工智慧領域的投入開始於今年 3 月，不僅收購研發 AI 服務技術的日本 Vinclu 公司大多數股份，還宣布將推出自己的 AI 平台，並與...
創新工廠董事長李開復日前指出，人工智慧（AI）時代來臨，人類有很多工作會被 AI 取代，人類未來只剩下兩件事：一是創造力的工作，二是有愛心的工作。李開復 10 日在「2017 中國企業領袖年會」發表專題演講時，做以上表示。李開復指出，AI 時代來了，可以肯定一個一個取代人類的工作，這些工作跟工業時代是不一樣的。他說，工業時代比如說一輛車本來是幾個工匠做的，但是可能經過生產線變成幾十個比較低訓練的工人來取代，它消滅了工作，也創造了工作。但是在人工智慧時代，客服、生產線、司機等重複性的、簡單的工作都會被取代。李開復認為，人類未來剩下的只有兩件事情，第一件事情就是創造力，包括科學、文學、藝術的創造力，也保證了講故事、公關、市場的能力。另外就是有愛心的工作，真的能夠把愛放到工作裡面，透過人與人之間的溝通和信任，來導致更多的人信任你的品牌、產品。李開復指出，服務業會愈來愈重要。所以不但需要鼓勵更多的人進入服務業，當傳統老闆在考慮未來公司該怎麼辦，當一些技術被 AI 取代了，「可能你錢賺得更多了」。有一些人沒工作該怎麼辦？考慮服務業，尤其考慮關愛層的服務業，未來人類的工作真的就是創造性和關愛性。AI 會是最好的工具。李開復並指出，人工智慧的未來應用將會出現 4 波浪潮。第一波是網路 AI，蒐集大數據。第二波是傳統機構如商店、銀行蒐集數據，透過商務流程來賺錢，將已有的業務流程做為中心。例如 C2M（顧客對工廠），從用戶的需求去設計產品，優化產品流程、物流、庫存、供應鏈等。第三波是實體世界的數據化，把世界上還沒有數據化的東西數據化，變成 AI。例如人臉辨識、語音辨識，在機場、購物中心用很多監視器來捕捉數據。第四波浪潮是全面自動智慧化，做機器人一定是從兩件事情開始，第一是無人駕駛；另一個就是工業自動化。這兩個將是未來 5 年的重點。（首圖來源：shutterstock）
又一個好玩的 P 圖應用軟體來襲，這個應用還來自 Google 。Google 12 日發表 AI 影像處理應用 Storyboard（Android）。該應用可從影片自動選擇有趣的片段，然後將每幀照片轉換為漫畫風格。目前有 6 種漫畫風格可選，轉換時間只需幾秒。▲ Google Storyboard。由於是第一版，Storyboard 功能還很單薄。用戶只能上傳影片然後等待轉出來的效果，沒有辦法自己選擇來安排漫畫內容，也沒辦法後製，例如加上文字、編寫故事；但即使沒有這些功能，Storyboard 依然很可能刷爆 Instagram、Facebook 和朋友圈。▲ Prisma。Storyboard 與 2016 年紅爆朋友圈的 Prisma 異曲同工。Prisma 能在十幾秒內將普通照片轉換成名畫風格。Prisma 不僅深得用戶喜歡，採用的黑科技也獲得業界矚目。Prisma 主要採用 CNN（卷積神經網路技術）將用戶上傳的圖片分離和重新組合，再將名畫風格轉換到用戶圖片。Prisma 爆紅的原因在於巧妙利用深度神經網路抽取高層圖片表達的能力，而之前非深度學習的方法只能抓到目標圖片低階的圖片特徵，無法獨立對圖片的語意內容和風格變化有效地建模和合成。然而 Prisma 好景不長，大家玩一陣就膩了。如今，Prisma 將重心移轉到 B2B，為開發者提供 SDK。但是，Prisma 引爆的圖片藝術風格轉換潮流卻沒有消退。人工智慧領域引起革命的深度學習技術已將眾多工作推向實用，各大巨頭公司也積極布局機器視覺和影像處理領域。Prisma 大紅的 3 個月後，Google 發表了一種新的遷移網路（來自論文《A Learned Representation for Artistic Style》），同時學習多種風格的簡單方法，可讓單個深度卷積風格遷移網路同時學習多種藝術風格。這種方法能達成即時風格插補，不僅可用於靜態影像，還可用於影片。實際使用中，用戶可用 13 種不同繪畫風格，透過調整器調整這些風格的相對強度。多種風格即時結合，最後得到一個匯出。與之前快速遷移風格的方法不同，這種同時建模多種風格的方法讓用戶能即時與風格遷移演算法互動，且可基於多個風格混合自由創造。此次 Storyboard 想必是 Google 對此技術的應用。Prisma 專注於西方名畫，在名畫風格有深度積累，Google 選擇漫畫風格則是另辟蹊徑。從 Google 的技術積累來看，Storyboard 不久應該就能推出編輯功能，用戶就可根據自己的想法建立漫畫。值得一提的是，Google 今年 8...
此前摩根史丹利報告指出，台積電將面臨高速運算（HPC）需求減緩及代工競爭日趨激烈的困境，導致近日股價大跌，但台積電董事長張忠謀駁斥，HPC 應用廣泛並未看見放緩跡象。 台積電董事長張忠謀 12 日與行政院長賴清德會談後，除了對勞動市場問題表達意見外更對此前外資降評進行回應。他指出，雖然並非所有技術都需要應用到高速運算，所以有人會質疑需求不高，但這是一個價值關係，需要用的人還是會用，尤其是未來人工智慧技術的發展，HPC 應用非常廣泛。據《經濟日報》報導，張忠謀強調，HPC 是發展人工智慧、虛擬及擴增實境，甚至是比特幣挖礦等技術應用的關鍵核心，所以大摩看衰 HPC 動能，其實令市場相當意外。且張忠謀指出，HPC 目前供應都來不及了，需求沒有放緩跡象。他也對明年第一季景氣發表看法認為，原先是比較看淡的，但目前來看其實還算穩健。近兩年來，台積電針對未來科技應用，提出了四大方針，行動裝置、高速運算、物聯網與智慧汽車等，目前發展已幾近完備，未來 3 奈米廠的布局也已定案，將能全力搶進市場。下一任的台積電董事長劉德音也表示，人工智慧及 5G 通訊技術將會推動 7 奈米以下製程繼續成長。雖然近期外資紛紛賣出台積電股票，但近日已守住 5 日線止血趨穩，不過市場仍有外資繼續拋售的陰影，目前已連續賣超 12 天。不過分析師認為，外資已在期貨市場進多單，指數應可望回升，近日還在震盪整理，後續應觀察能否站上季線。 （Sourc：Google 財經）（首圖來源：科技新報）延伸閱讀： 台積電 11 月營收優於預期，第四季財報有望新高 中鋼快賣光台積電持股，獲利達 6.59 億元 台積電 5 奈米製程 2018 年動工，2019 年上半年試產 外資賣超 4 萬張，台積電市值縮水 2 千多億
美國賭城拉斯維加斯上月發生史上最嚴重的槍擊慘案，近年美國槍枝犯罪日益猖獗，拉斯維加斯飯店業者為了避免憾事重演，開始思考如何維持這個城市原有的開放、自由、歡樂氣氛下，進行槍枝管制的措施，此時已有一家飯店與科技公司攜手研發隱藏式的熱感測技術，讓武器無所遁形。許多老牌的拉斯維加斯飯店，像是這次發生槍擊案的曼德拉海灣，還有蒙地卡羅、金銀島、Mirage 等飯店都是採 Y 型的建築設計，正中央是賭場，因此客人無論到哪都必須經過賭場，這是業者為了賺錢的設計巧思。據 Wired 報導，拉斯維加斯西門賭場飯店也是採這種 Y 型的設計，業者認為，這種設計已經過時，因為現在拉斯維加斯飯店最賺錢的已經不是賭博，而是酒店、美食美酒、購物，且 Y 型設計有安全風險，因為會讓大部分旅客集中在中央區域，飯店業者必須在這個地方安裝大量的相機與警衛配置，以確保安全。槍擊案發生後，拉斯維加斯西門賭場飯店開始反省飯店保全系統，準備採用加拿大保全系統供應商 PatriotOne 研發的武器感應設備 Patscan Cognitive Microwave Radar，該系統整合短距離雷達與機器學習演算法，可以即時掃描個別客人的槍支、刀具和炸彈，而不必強迫他們排隊穿過金屬探測器。不同於在機場等地方看到的巨大全身掃描儀，Patscan 設備很小，可以隱藏在牆壁、門口、旋轉門和電梯等等地方，大多數人永遠不會意識到有感應設備。飯店業者知道人們來到拉斯維加斯的原因，不外乎追求放鬆，偶爾讓自己行為脫序一下，雖然在內華達州擁有槍枝是合法行為，但是大部分拉斯維加斯飯店禁止攜帶武器進入，這次槍擊案嫌犯攜帶 23 把武器，讓業者愈來愈覺得掃描隱藏的武器有其必要，只是若業者要求客人排隊經過金屬探測門，被保全人員搜身，等於破壞了這個城市給客人的重要體驗，因此業者不要太明顯的保全設備。Patscan 的設備只有一張海報的大小，上面有兩支天線，其中一支在 500 MHz 和 5 Ghz 之間的頻率上每秒發射 1 千個電磁輻射脈衝形成微波，為了防止微波干擾手機和 GPS 設備，Patscans 的信號非常微弱，因此檢測範圍限制在兩米左右。第二支天線監視兩米範圍內的電磁模式，當電磁輻射擊中一個物體時，它會根據其形狀和材料成分產生共振，有點像吉他或鈴鐺的共鳴方式，手槍、手榴彈、步槍、刀、開山刀、機槍、壓力炸彈都會在 Patscan 發射的頻率範圍內產生共鳴。PatriotOne 擁有一個持續增加的雷達簽名數據庫，而 Patscan 的電腦使用該數據庫區分武器與良性物體，並通知安保人員。PatriotOne 執行長將之比喻為防病毒軟體，其中機器學習演算法會在使用期間不斷學習改進，即時區分正常與異常的簽名。現在西門賭場飯店安全人員和 PatriotOne 工程師團隊在員工入口處測試 Patscan 設備，逐步在整個場所進行測試，接下來半年會培訓、測試和評估系統性能，目標在 2018 年下半年之前採用。 THE LAS VEGAS RESORT USING MICROWAVES TO KEEP GUNS OUT OF ITS...