【床上加分必備用品】 夢幻跳蛋B 12段變頻魚尾震動矽膠跳蛋-電池版-玫紅-水卜櫻
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內行人才知！他揭薯條「神沾醬」 網嗨：從小吃到大
知名速食店麥當勞的「炸薯條」有著獨特口感及香氣，因此受到不少消費者的喜愛，近日1名網友就在臉書發文，曝光麥當勞薯條的隱藏版吃法，並強調「一定很多人不知道有這個秘訣！」結果此文一出，立刻掀起熱烈討論，不少網友紛紛留言直呼 「這樣超級無敵好吃」、「這樣吃很多年了」 。
調情快感透明跳蛋原PO昨(29日)在臉書社團「爆廢公社」發文指出，「一定很多人不知道吃麥當勞有這個秘訣」，從原PO分享的照片可見，薯條旁邊是1坨普通的番茄醬，不過仔細一看，番茄醬上竟灑著一堆白色的糖，原來原PO沒有只沾蕃茄醬，而是選擇了「番茄醬＋砂糖」的吃法。
對此，不少網友看完紛紛留言，直呼「從小就這樣吃了」、「這不是很久的吃法了嗎？」、「這是我國中看小說學的」、「買麥當勞沒幫老婆多拿糖粉肯定被罵」、「我是3包糖＋2包番茄醬，黃金比例超好吃！」、「薯條去鹽，糖加番茄醬，我是1：1調配」、「我都不好意思要糖粉，可是這樣吃真的很好吃」，不過也有網友表示「我還是喜歡清純可人-純愛蕾絲吊襪帶+大腿蕾絲絲襪(黑)吃原味的」。
另外，還有專業網友分享其他美味秘訣，指出「番茄醬＋大量胡椒，才是正確的吃法」、「薯條倒玉米濃湯裡才是王道」、日本NPG＊------- 6.5--- 4玉 赤 後庭拉珠「薯條要插入巧克力聖代，再拔出來吃」、「薯條沾玉米濃湯，沾之前湯要先加2顆奶油球」、「認真建議再加胡椒粉，風味更佳」、「有人加過蛋捲冰淇淋嗎？也是很好吃」、「沾麥克雞塊的糖醋醬，糖醋醬裡要先加胡椒鹽包攪拌均勻」。
4秒鐘結帳！ 首套AI麵包辨識系統上線
未來進到麵包店買東西，也會有AI協助結帳！知名連鎖烘焙業者就在旗艦店導入影像辨識系統，一整盤麵包只要短短四秒就能列出價格清單，大幅節省結帳時間。雖然看似是為了降低人力成本，但業者表示，不會因此減少門市人員。
民眾來到麵包店，挑選好麵包，但這個結帳過程似乎有些不同。
麵包店店員：「小姐您好，請問您有會員嗎？」
放下麵包托盤，影像辨識機器一掃，就立刻算出麵包價格，店員只要負責後續的包裝與收錢，大大節省時間。
記者李頂立：「到底這個辨識的速度有多快呢？我們現在就準備了六個種類完全都不一樣的麵包，就來結帳看看，只要放上這個機台，再按下旁邊的按鈕就會開始計算以及辨識，我們按下去的同時也開始計時，你可以看到幾乎不用4秒鐘的時間全部的種類品項以及價錢就會計算出來。」
比起傳統日本原裝進口SSI．O-MO-TE-NA-SHI DENMA AV女優按摩棒作業模式，則是要仰賴店員用肉眼辨認，再一一輸入麵包品項編號，業者估算，結帳時間至少能節省一半。
連鎖烘焙業總經理特助廖珮綺：「像我們資深同仁的話大概一盤六個麵包大概會花22秒的時自慰器推薦間，不過這個是資深的同仁，但是如果我們透過AI麵包系統的話，平均只要4秒多就可以辨識完整盤的麵包，結帳速度更快也可以減少顧客等候的時間。」
不過麵包並不是標準化產品，就算是同種麵包，外觀顏色與形狀上都有差異，要如何克服辨識上的困難。
影像辨識公司行銷經理訾馨卉：「形狀上可能會有點差異，也因為有深度學習這樣的技術，電腦可以自己去訓練自己超馬力二代．泡泡柏力8段變頻超強力跳蛋棒，麵包最大的變異性在哪邊，完全沒有包裝的食物也可以去辨識。」
讓機器深度學習，就算要增加新產品，也只要三到五張照片就能更新，不必重新訓練模型，對於零售業者來說，實用程度更高。
影像辨識公司行銷經理訾馨卉：「自從2016年Amazon Go開始興起之後，很多零售業主發現新科技的導入確實是可以提升他們的營運效率，或是讓消費者很有感，所以零售業相對導入新科技的意願或是腳步是較其他產業來得快。」
尤其新鮮現做的麵包與西點，並不適合在產品上貼標籤，AI辨識恰巧能解決烘焙業痛點，未來也將規劃導入一般店面，不過業者強調，並不會因此減少門市人員。
連鎖烘焙業總經理特助廖珮綺：「系統只是扮演輔助的功能，我們真正希望讓同仁可以有更多的時間花在接待我們的顧客然後提升更多的溫度上面。」
零售業透過科技輔助人力，超商業者也是其中之一。
記者李頂立：「我們現在來到的是便利商店的科技概念店裡頭，在我旁邊的這個貨架看起來沒什麼特別，不過同樣也可以透過辨識達到一個互動的功能，像我們現在拿起這一瓶水，其實你可以看到它的產品資訊以及售價就會立刻顯示在螢幕當中。」
由於這一區貨架，多是健康導向的食品，只要鏡頭偵測到有人拿起商品，就會開始進行辨識並顯示產品資訊與訴求，能在人潮眾多時減輕店員負擔，而對於店家來說，辨識系統更有助於商品管理。
超商公共事務經理凌誠佑：「當架上商品可能剩一個或兩個的時候，這個影像的辨識就會偵測到就會馬上去發這樣即時的通知去給店鋪的員工，那員工就可以馬上去做補貨的動作，不用像以往可能時時刻刻每半小時就要去確認一次。」
只不過超商業者也坦言，目前依舊在測試階段，必須收集更多消費者回饋，未來包括辨識精準度，互動內容豐富性都還要進一步提升，才能實際導入到一般店家。
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