▍家長群組,人類進步的階梯
--每天群組裡的三百多句「謝謝」和「不客氣」以及「我們是溫暖的一家人」,構成了最偉大的人間真善美。--
朋友,你覺得自己孤陋寡聞嗎?你害怕自己落後於時代嗎?你擔心自己見識淺薄嗎?你想學最新、最尖端的科技嗎?你想瞭解中醫、西醫嗎?你想掌握社會民生最完整的資訊嗎?你想知道方針政策最新動態嗎?你想治好選擇恐懼症嗎?你怕錯過折扣優惠嗎?你希望隨時隨地有人給你網購的連結網址嗎?你想不費吹灰之力,找到人生知己、事業夥伴、投資方向嗎?你想在孤獨的時候,有人陪你八卦嗎?你想在煩惱的時候,有人比你更慘,讓你開心開心嗎?
那你必須加入一個家長群組。
這是一個團結緊張嚴肅活潑的扁平化組織。和其他群組不同,它起點就高。不管是校內的、還是校外的,大家屬於「以娃會友」,同呼吸共命運,從一開始就自帶戰友情、自來熟。
在這種以愛之名的大前提下,一切都變得美好起來,別管是拉票、按讚的,還是殺價、湊人數團購的,以及花式彩虹互誇的,都散發著同僚間才有的默契,讓人欲罷不能,退群組不得。用不了多久,你就逐漸領略到家長群組的另一種魅力了。
我自問精通天文地理哲學心理,熟讀唐詩宋詞和勵志文學,情商智商同時在線,身材勻稱,體重沒破百,在公司裡幫老闆搭過橋、在家裡為配偶填過坑。應付一個家長群組,我覺得沒有問題。於是我把自己放在網路上的大頭貼重新液化濾鏡了一下,信心十足。
一進去才發現,大家的大頭貼都透露著一股成功人士的味道。連他們給孩子取的名字,我都讀不對……我突然沒自信了。
更沒自信的還在後面。
也許你剛當上家長的時候,覺得「我家小孩真好啊,聰明健康好看,像我」。當孩子走進校園時,你又滿懷信心:人生漫長道路的第一步,快樂地去成長吧,孩子。感覺自己的教育理念真的很先進,理性又科學,我應該是這個世上最典範的父母了吧。
後來才發現,孩子邁進學校那一步,不是人生的轉折點,我邁進家長群組的那一步才是。孩子還是那個孩子,我們變成了更優秀的我們。
家長群組才是一個大千世界,顛覆之前所有育兒的優秀理論與實踐,泯滅一切曾有過的「我帶孩子帶得最好」的信念。只需要○‧○一秒。當看到別人家爸爸媽媽給孩子做的「每天十六小時每週計劃工作表」時……我輸了。在那一刻我就知道:家長群組,將是我學習做人的第一步,也是學當爸媽的啟蒙平台。
用不了三天,你就會發現,它不僅是學習上的伴侶,還是一個包含了家政服務、社區通知、難題解析、醫療諮詢、致富祕笈、烹飪養生、脫坑指南、升學攻略、試聽課QR Code分享、買一送一秒殺等綜合性高密度多管道的福利平台。只有想不到,沒有他們不知道。不進家長群組,我還以為自己是教育能手、育兒標兵、百科全書、人間指南;進了家長群組,才發現原來我是一個廢物。
你家修補陽台,缺點防水塗料?家長群組裡吼一聲。梓瑄/紫萱/子軒媽媽上次參加學校文化節時做兵馬俑,可能正好剩了一小桶防水漆,立馬快遞到你家,還附贈了使用說明書──以及她家堆不下的三十六套兒童小說。
家裡抽油煙機的止回閥老化了?隨口在家長群組裡問了一句,子明/梓鳴/子銘媽媽會給你發來止回閥的高檔圖片和原理詳解,以及離你家最近的五金店老闆的通訊ID,貨真價實,童叟無欺。
放假日,哪家醫院有兒科門診?群組裡吼一句,四五十個標準答案同時出現,包括專家特別門診的價格、排隊的平均時長、專家門診特色評比、網上諮詢平台QR Code……一應俱全。最後在標準答案中得分最高的紫涵/梓涵/子寒媽媽,會給出這家醫院的路線導航、從哪條路的哪個門可以開進去、幾號停車場的哪個方位車位最多,並附贈一張精緻的手繪地圖。
我非常感動,我加入了一個好人好事求助群組,它的打開使用率最高,成了手機裡眾多生活教育類APP的唯一競爭對手。在家長群組,你曾經靠撐竿跳都搆不著的大老闆、大主管、大咖們,和你平起平坐,有事沒事問你:在嗎?能拍一下今天的作業嗎?……
在家長群組裡,沒有身分地位之分,只有互相請教:在嗎?能把你家孩子的英語考卷拍一張給我嗎?……每天群組裡的三百多句「謝謝」和「不客氣」以及「我們是溫暖的一家人」,構成了最偉大的人間真善美。
家長群組開闊你的視野,提升你的眼界,拔高你的格局,磨平你的稜角。曾經學校和老師沒教會你的,家長群組一一幫你灌輸得明明白白。在群組裡,我沒什麼存在感,感覺我一身的天文地理人文哲學造詣,在這個群組裡毫無用武之地。
我努力地想要創造點話題,來一展我的超能力,摩拳擦掌時刻準備。
一個媽媽求教一道數學題,我開心極了,剛拿起筆,只見已經有四五個解析完整、步驟清晰的答案PO了出來,貼心點的還附上語音版講解。
有人在群組裡請教暑假旅行路線。我剛陷入美好回憶,準備向他介紹目的地,突然看到有人已經推送了詳細的目的地旅行攻略,附帶著打折門票的領取方法和坑人景點項目列表,還貼出了優秀當地導遊的聯絡QR Code……
不進家長群組,還以為我們家相當文藝,能寫文、會彈琴,讀得懂《快樂王子》王爾德,唱得了周杰倫。進了家長群組,發現原來我仍是一個粗人。
冷不防地,家長群組裡,秀才藝說來就來。提琴、長笛、管風琴、豎琴、爵士鼓、烏克麗麗、電吉他玩得走火入魔,一人玩兩種樂器的比比皆是,個個爐火純青。
後來談起文藝這方面,我都不好意思開口。書法、繪畫、雕刻,群組裡唯妙唯肖,技藝超群。我在一個孩子的畫中,同時看到了西方繪畫線條和東方美感筆觸。孩子寫作文我就不提了。別人家的孩子動情的散文和小說,經常使我感到望塵莫及。
只有進了家長群組,你才知道,「承認自己普通」和「承認自己的孩子普通」,這兩件事勢在必行。
成年後,最大機率結交到人生摯友、後半生知音的場合,應該就是家長群組了。如果一起經歷人生最艱難的義務教育完整階段,你們的友誼將金剛不壞,至死不渝,化成灰都緊緊抱在一起。
家長群組終於讓中年老母們返老還童,重新體會小學生鬥嘴的快感。你兒子揪我女兒裙子,把釦子拉掉了──小事情小事情。你女兒把我兒子的橡皮扔到窗戶外面去了──不好意思不好意思。哦,聽說是你兒子先把我女兒的鉛筆藏了起來──不懂事,我教育她。哈哈,大概是因為你女兒上課老是拿鉛筆戳我兒子──沒事了沒事了。
我也不太理解當代老母鬥嘴的邏輯,那是又怕她不吵,又怕她亂吵。不看效果,只講禮儀,真好。
家長群組是知識的海洋。聊天嗎?為小學二年級數學題吵架兩小時的那種……
這就是家長群組的奧妙之處,它讓你永遠都不會給自己打一百分,讓你永遠進步,拋棄原來那個混沌的自我,向著更高、更深的遠方拓展。如果人人都進入家長群組,互相扶持、共同進步,那麼人間將會更美好。
家長群組是人類進步的階梯。你羨慕了嗎?
首先,你得有個孩子。
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本文摘自
《#了不起的硬核媽媽》
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作者:格十三
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各位朋友好:
本來想要再介紹跟憂鬱症有關的書,後來覺得先介紹這本也不錯,可以幫助紓壓解鬱。
作者的上一本大作,在版面上也曾經介紹過。作者試著以幽默的筆調,描寫「媽媽」這個角色所見的視野。
這種作品不多,特別值得珍惜!
祝願您,能體會到歡樂也可以是一種心態!
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在這篇文章下方留言會贈書,請記得分享此文章到個人臉書版面,並設成公開。出版社會以官方粉絲團抽三位留言分享並公開的朋友贈書、寄送(不包含國外地區),三天後由出版社在文章下方留言。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過50萬的網紅神魔之塔 Tower of Saviors,也在其Youtube影片中提到,《V 宅珠式會社》 「V宅珠式會社」來到第十集囉! 時間:12 月 08 日 (二) 19:00 於神魔官方 YT 頻道 上次 V仔獸 與召喚師們見証V仔大戰戳戳情況!!!!! 今集她將會看一下不死劍靈潛能解放會不會得到V仔青睞! 主持: V仔獸 Facebook: https://www.fac...
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機器學習識別特徵阻絕代測 上鏈回送監理資料庫防竄改
人臉辨識加酒精鎖阻酒駕 串區塊鏈上傳比對告警
2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室
本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統,結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用,以解決酒駕問題,並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性,將車輛與人臉資料串上區塊鏈,以確保駕駛人的不可否認性。
長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題,儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則,但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數,導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演,讓不少的家庭因此破滅。
據統計,從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件,而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後,2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件,雖然成功達到嚇阻效果,但是死亡人數仍與去年前年持平,可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。
立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」,酒駕者必須重新考照,並且只能駕駛具有酒精鎖(Alcohol Interlock)的車輛,所謂酒精鎖,屬於車輛點火自動鎖定裝置,在汽車發動前必須進行酒測,通過才能將汽車發動,而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測,以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生,若駕駛人未遵守其要求,車子就會強制熄火並鎖死,必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。
由於法案的方式無法完全遏止酒駕,因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。
其中本田(Honda)汽車與日立(Hitachi)公司研發出手持型酒精含量檢測裝置,讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測,若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖,藉此避免酒駕意外或事故發生,且該技術結合了智慧鑰匙功能,若偵測到酒測值超標,車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人,避免酒駕上路之問題。
另一方面則是解決酒精殘值之問題,因為有許多駕駛人都會認為,休息一下後,身體也無感到不適,即駕車出門,等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過,因此收到罰單,甚至是吊銷駕照處罰等。
根據醫學研究指出,酒精是在人體體內由肝臟代謝,實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議,喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念,導致駕駛人貿然上路,待意外發生或罰單臨頭時,已經為時已晚。
背景知識說明
本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識,並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈,並利用區塊鏈不可篡改的特性,來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。
由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性,因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識,便可確認為駕駛本人。
何謂人臉辨識
人臉辨識技術屬於生物辨識的一種,基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術,將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材,讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵,藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。
目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中,其應用面廣泛,最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等,其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說,人臉辨識皆具備以下幾個特性:
‧ 普遍性:屬於任何人皆擁有的特徵。
‧ 唯一性:除本人以外,其他人不具相同的特徵。
‧ 永續性:特徵不易隨著短時間有大幅的改變。
‧ 方便性:人臉辨識容易實施,設備容易取得,如相機鏡頭。
‧ 非接觸性:不須直接接觸儀器,也可以進行辨識,這部分考量到衛生問題以及辨識速度。
人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證,別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識,無須近距離接觸,也可以精準地辨識身分,且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球,人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫,在門禁進出管制系統中,利於提高管理效率,有效掌握到進出人員的身分,以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。
人臉辨識的步驟
人臉辨識的過程與步驟,包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取,進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型,從影像中先尋找目標人臉,偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正,並摘取特徵值,接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算,最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟,如圖1所示。
人臉偵測
基於Haar臉部檢測器的基本思想,對於一個一般的正臉而言,眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練,所訓練出的人臉模型,其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型,可以有效地在影像中偵測到人臉。
Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型,可以偵測出人臉的68個特徵點,包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測,如圖2~4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數,若分數越高,代表該張影像就越可能是人臉,右側括弧中的編號代表子偵測器的編號,代表人臉的方向,其中0為正面、1為左側、2為右側。
人臉的預處理
偵測到人臉後,要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同,尤其會受到燈光、角度、表情等影響,為了改善這類問題,必須對圖片進行預處理以減少這類的問題,其中訓練的資料集也很重要:
‧ 幾何變換與裁剪:將影像中的人臉對齊與校正,將影像中不重要的部分進行裁切,並旋轉人臉,並使眼睛保持水平。
‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化:可以增強影像中的對比度,可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題,更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。
‧ 影像平滑化:影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙,藉由使用圖形平滑處理,可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。
人臉特徵摘取
關於人臉特徵摘取,相關的技術說明如下:
‧ 歐式距離:人臉辨識是一個監督式學習,利用建立好的人臉模型,將測試資料和訓練資料進行匹配,最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離,選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜,且需要大量的訓練集資料與測試集資料,會導致計算量過大,使辨識的速度過於緩慢,因此需要透過主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)來解決此問題。
‧ 主成分分析法:主成分分析法為統計學中的方法,目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維,只保留影像中的主成分,即為影像中的關鍵像素,以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值,並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量,接著將訓練集與測試集的資料進行降維,讓新的像素矩陣中只保留主成分,最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配,選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟,因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。
‧ 卷積神經網路:卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)是一種神經網路的架構,在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用,是深度學習(Deep Learning)中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算,藉此來提取圖片的特徵,並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中,首先會輸入人臉的影像,再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出,並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。
何謂酒精鎖
酒精鎖(圖5)是一種裝置在車輛載體中的配備,讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測,通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求,讓駕駛人在時間內再次進行檢測。
根據歐盟經驗,提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效,只有勸阻的效果,若在執法上不夠嚴謹,被吊照者會轉變成無照駕駛,因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路,這就是「酒精鎖」的設計精神。
在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後,針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定,在酒駕被吊銷駕照者重考後,一年內車輛要裝酒精鎖,未通過酒測者無法啟動,且必須上15小時的教育訓練才能重考,若酒駕累犯三次,要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。
許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛,懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮,為防範此問題,酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣,且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內,便會隨機要求駕駛重新進行酒測,如果沒有通過測量或是沒有測量,整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告,並勸告駕駛停止駕車。
對於酒精鎖的實施,目前無法完全普及到每一台車子,而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言,根本是多此一舉,反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45~60分鐘的隨機檢測,會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測,可能加劇汽車違規停車的發生頻率。
認識區塊鏈
區塊鏈技術是一種不依賴於第三方,透過分散式節點(Peer to Peer,P2P)來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫,任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈,而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全,也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念,如圖6所示。
區塊鏈的原理與特性
可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本,網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份,當產生一筆交易時,會將這筆交易廣播到各個節點,而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著,每個節點進行工作量證明,選取計算最快的節點進行這些交易的驗證,完成後會把區塊廣播給到其他節點,其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效,驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈,此時就無法再將資料進行篡改。
關於區塊鏈的特性,可分成以下四部分做說明:
1. 去中心化:區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨,就是「去中心化」,區塊鏈採用分散式的點對點傳輸,該概念架構中,節點與節點之中沒有所謂的中心,所有的操作都部署在分散式的節點中,而無須部署在中心化機構的伺服器,一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入,因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性,不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。
2. 不可篡改性:透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈,所有區塊都有屬於它的時間戳記,並依照時間順序排序,而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容,讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高,因此使區塊鏈具備「不可篡改性」,並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。
3. 可追溯性:區塊鏈是一種鏈式的資料結構,鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣,這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中,如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般,每筆交易記錄著時間和訊息內容,若要進行資料的更改,則會視為一筆新的交易,且舊的紀錄仍會存在無法更動,因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。
4. 匿名性:在去中心化的結構下,節點與節點之間不分主從關係,且每個節點中都擁有一本完整的帳本,因此區塊鏈系統是公開透明的。此時,個人資料與訊息內容的隱私就非常重要,區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術,讓節點資料在完全開放的情況下,也能保護隱私以及用戶的匿名性。
區塊鏈與酒精鎖
由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性,且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時,系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊,還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此,在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時,此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據,同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。
酒駕防偽人臉辨識系統介紹
為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題,酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時,要同時進行人臉辨識,來確保駕駛人與吹氣人為同一人。
在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭,作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存,並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈,當汽車已經駛動時,攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功,會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈,若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象,系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測,並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。
如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛,該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位,並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況,應先行迴避。且該車輛於熄火後,酒精鎖會將車輛上鎖,必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖,如圖7所示。
區塊鏈打包上鏈模擬
在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後,會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,接著將128個人臉特徵向量資料取出,並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊,然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料,如圖8所示。
要打包成區塊和上鏈的內容,包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料,接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例,圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包,並進行HASH運算。
將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容,並打包區塊,經過HASH後的結果如圖10所示,其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料,由於這是實作模擬情境,並無上一筆資料,其中messages屬性代表內容數,一筆代表車牌資料,另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點,代表車輛解鎖的時間點。
情境演練說明
話說小禛是一間企業的上班族,平時以開車為上下班的交通工具,他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統,以下模擬小禛下班後準備開車的情境。
已經下班的小禛今天打算從公司開車回家,當小禛上車準備發動車子時,他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣,並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像,如圖11所示。
待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後,接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點,如圖12所示。然後,相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,如圖13所示。
酒精鎖通過解鎖後,車輛隨之發動,解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記,隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中,設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉,以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值,並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對,藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後,也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中,如此一來,區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄,檢測通過的示意圖如圖14所示。
系統通過辨識後,便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助,也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時,區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。
如此一來,便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中,如果有需要更換駕駛人,必須待車輛靜止時,從車載系統發出更換駕駛要求,再重新進行酒測以及重複上述流程,才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛,系統將視為異常情況。
結語
酒駕一直是全球性的問題,將有高機率導致重大交通事故,造成人員傷亡、家庭破碎,進而醞釀後續更多的社會問題,皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題,各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範,但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同,有的國家如新加坡,透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯,又或者是薩爾瓦多,當發現酒駕直接判定死刑,這樣的制度雖嚇阻力極強,但是若讓其他國家也跟進,會造成違憲或是違反人權等問題。因此,各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究,想要達到零酒駕的社會。
為達成此理想,本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統,利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術,使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中,結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理,將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改,可加強駕駛人的不可否認性,當汽車發生異常情況時,便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨,透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題,在未來能夠普及並結合法規,智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。
附圖:圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測(正臉)。
圖3 人臉特徵點偵測(左側臉)。
圖4 人臉特徵點偵測(右側臉)。
圖5 酒精鎖。 (圖片來源:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram)
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。
資料來源:https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D
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現在想想自己離國小生活,也距離一段時間了!突然覺得時間也過的太快了吧!
自己都快要步入下一個階段了...
開始要面對社會,脫離校園生活了🥲
不過這裡完全勾起我童年的回憶
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也許是我太心急了,總想要快一點看到結果,或是看到自己努力獲得回報😆
但回過頭想想,我也才剛努力不久而已,比起那些前輩們,我的付出根本就是微不足道!還抱怨著怎麼這麼不公平
看到這裡的你會不會覺得我很可笑,儘管事實就是如此,我還是希望自己可以更努力💪努力拍出更完美的照片
大師兄銷魂麵舖,其實是我第一次拍宅配類型的商品...當下其實我覺得拍的很差,也不知道該怎麼調整才好,透過後製修圖,我還是硬著頭皮發了文章,結果迴響蠻好的,直接出乎我意料之外,大家都說好看🥲🥲
謝謝大家,讓我不這麼害怕,也越來越有自信😆
還記得當時,那個不知所措的我,眼神裡充滿著無助與自責
但至少我完成了每一次的作品
流量與快樂
到底什麼重要,所謂的期待感也是
我該發什麼樣的文章,才能讓大家會期待我下一篇文章,才能促使你按下那追蹤的按鈕
你說的沒錯⋯⋯我其實根本不特別
我拍的食物也跟大家一樣,頂多角度不同
白色系也很多人拍的比我厲害
我又要怎麼讓人,按下那關鍵的按鈕呢
那一句句話,句句都戳中我的傷口
但這些的確都是事實
我沒辦法反駁
甚至開始懷疑自己
之前拍的東西到底是什麼...
講到這裡其實我的心很痛⋯⋯
但是後來我也覺得暫時維持,現在的狀態
至少現在的狀態我是最舒服的~
未來我也會努力找到自己的特色
讓你們願意按下那關鍵的「按鈕」
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《V 宅珠式會社》
「V宅珠式會社」來到第十集囉!
時間:12 月 08 日 (二) 19:00 於神魔官方 YT 頻道
上次 V仔獸 與召喚師們見証V仔大戰戳戳情況!!!!!
今集她將會看一下不死劍靈潛能解放會不會得到V仔青睞!
主持: V仔獸
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SFC版本玩到青年前期 夥伴對話只靠機翻自行理解我還是撐不住了,所以最後還是買了手
機版看中文.不過比起刪除雙六場的DQ3,我覺得劇情比重高,沒有刪除只有新增要素的DQ5
手機版是很值得買的一代.
單論攻略過程注意點的話.
幼年時期注意的大概就圖鑑需求怪物先打滿,否則成年後圖鑑雖然有但會缺掉落物品資訊
你知道我知道獨眼龍也知道十之八九不是啥了不起的物品,但有收集癖的可以考量一下.
幼年時期 聖玫瑰村洞窟(サンタローズの洞窟)
2號的尖刺小鬼
3號的蟬地鼠
幼年時期 消滅妖怪城堡周邊(レヌール城周辺)
9號 長頸鼬
幼年時期 冰之館
24號多拉奇瑪
29號紫骨蛇
幼年時期 萊茵海特城周邊
31號笑面草
34號掘穴怪
幼年時期 古代遺跡
36號黑暗眼怪
如果在聖玫瑰村存到350元或者420元的話,抵達阿爾卡帕跟碧安卡出門前就可以買下荊棘
鞭或迴旋鏢,攻略難度會因此大減,不過我個人會選擇優先購買道具店的髮帶給碧安卡.
買髮帶給青梅竹馬是種浪漫,沒有任何效益優劣考量!!
消滅妖怪的城堡我一直沒記住名字,不過手機板我覺得設計有點怪異,如果中間不使用氣味
袋也不特地繞來繞去,城堡中的戰鬥次數會非常少,雖然後面可以找來補,但如果有迴旋鏢
跟荊棘鞭是可以在這裡爽農些錢準備後續的.因為後面的妖精村我農得很不爽.
鬼魂老大可以用魯卡南瑪努撒降成智障,沒啥難度.但若碧安卡等級過低裝備沒滿還是有可
能被打死.
殺人豹其實有很多取名的選擇,其中四個名字由來是碧安卡家中的童書要好四人組.
之後的妖精奪回長笛事件就沒多好農了.手機版會一直到青年前期才會在物品欄發現碧安
卡緞帶,殺人豹愛打不打,貝拉小怪狂轟魔法碰上難搞的怪物只戳一下普攻的情況屢見不鮮
碧安卡,我開始感受到我們一起去城堡消滅妖怪的兒時回憶有多美好了QQ
扎伊魯(矮人兒子)可以用魯卡南降他防禦,但他會扣魔力這點很煩,還是建議提升一些殺人
豹等級試著速殺會比較好
雪之女王沒有想像中漂亮妖豔這是對我而言的第一個打擊(X
雪之女王一樣可以魯卡南,但馬努撒是未必有效,不過也沒理由讓主攻的主角去放,貝拉即
使滿魔進入戰鬥也不代表神助攻,所以最後還是殺人豹等級練高點,妖精村裝備買滿,剩下
隨緣隨緣
萊茵海特事件看劇情也只會體會亨利有多煩,在外頭跟愛打不打的殺人豹農到裝備半滿其
實就可以衝古代遺跡了,可以買兩三個氣味袋備用.
進入古代遺蹟之後可以不用單打獨鬥,也不用管寶箱,直接衝呆老爸所在地,跟老爸會合之
後再回頭開氣味袋搜刮寶箱農怪會輕鬆很多.
在爬攻略的過程中有看到不少逸聞,據說在幼年時期最後關卡蓋瑪是可以被打倒的,不過我
沒挑戰這項.若有作弊數據歡迎闢謠(?
青年前期抵達修道院,這也是第一個據點,習得魯拉咒文之後可以一直回來使用免費旅店,在
二樓主角醒來的房間.跟瑪莉亞對話可以拿到錢,但不太重要.跟亨利對話可以拿到雙六卷
但一樣不重要.
聖果鎮(オラクルベリー)
這裡要取得馬車,討伐賭場魔王,還有第一個雙六場.
第一個雙六場的過關獎勵包括利刃迴旋鏢,如果有提前知道,在採買武器前可以來這裡拼看
看運氣,不過當然我的做法就是入鎮前紀錄中斷之書然後一兩張卷賭到通關.
賭場目前採用的賭法是換一個代幣;S/L贏到最後.
在50代幣前都是去猜怪物競技場,因為這可以試著猜看看誰贏,猜個三四場獲勝就會取得破
百代幣,然後就是去賭以十代幣或百代幣起跳的吃角子老虎機.都是直接梭哈,沒中就重來,
直到代幣增加為破萬.
一萬之後我會把不到一百的代幣故意輸掉,讓代幣數量保持XXX00的狀況.因為代幣兌換物
最低要求就是一百,而我接下來要去拼的百元吃角子老虎機也用不到.
接著就是以這一萬為基礎,輸一萬就重來,增加超過一萬就記錄.
目前中最多次的應該就西瓜.五個連線三十萬,四個連線三萬,不管怎麼轉都是西瓜西瓜
西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜西瓜
兩個紀錄中過的30萬獎勵很少,我通常都賭到超過80萬才停手.
交換的時候建議換古林蓋姆鞭跟金屬王劍,前期靠這兩把就穩了穩了.當然我們換越多把越
好.
金屬王劍直到最後關卡都是最高單體傷害武器,能拿的怪物或人類夥伴也不少.多多益善.
前期打王能拿金屬王劍就是狂,前期農怪當然就是能拿古林蓋姆鞭就是爽.
雜碎王子亨利、海茵哈特周邊的雪人、波特賽爾密周邊的魔法師還有神塔的恩浦薩都可以
拿古林蓋姆鞭.有了這些連迴旋鏢主角都顯得很可憐.
前提當然是能在賭場換出三把鞭子(′・ω・‵)
一百代幣的吃角子老虎機最大獎是三百萬代幣,其次是六十萬代幣,三十萬代幣,我只中過
5~6次的30萬,再高就沒有了.
雙六跟賭場搞定,進進出出紀錄也快傍晚了,出去晃兩圈就可以回來買馬車,出門抓怪了.
在聖果鎮跟修道院之間最有抓的必要怪物是霍伊米史萊姆.其他都可以隨便,史萊姆也可以
抓來備用.
但實際上出現怪物之中沒有霍伊米史萊姆,要等笑面口袋召喚夥伴.
實際測試上笑面口袋曾經連碰兩次都第一時間召喚霍伊米史萊姆,但也碰過好幾次死不召
喚超過20回合還成功混亂我方成員兩人,最後撐不下去我就宰了他.
結論:這裡有碰到可以試試運氣,不行就等神塔抓.
總之抵達萊因海特前這裡的怪物大概就抓興趣抓好玩的,要不很好抓,不然就不太重要.
聖玫瑰村探索洞窟拿天空劍,阿爾卡帕找回憶卻撲空,回妖怪城堡緬懷過去發現一對私奔
情侶,最後陪亨利回萊因海特.
然後就到了個人認為前期最大寶庫神塔了!!!
神塔其實整棟都有霍伊米史萊姆,但是出現率實在低到靠邀,一二樓有迷你龍,史萊姆騎士
還有金屬史萊姆.
三四樓霍伊米史萊姆出現率也沒有更高,但這裡的徬徨甲冑將解決這個問題.
徬徨甲冑會召喚霍伊米史萊姆,最後一次的遊戲順便記錄下來的數據是,我殺了83隻徬徨甲
冑後成功讓徬徨甲冑跟霍伊米史萊姆都加入隊伍.
不過還是囉嗦一下實際作法
不管怪多或少,總之先殺到剩下徬徨甲冑,等召喚霍伊米史萊姆.越多隻徬徨甲冑越不用等,
若只有一隻徬徨甲冑個人看過最高紀錄是第四回合才召喚.
但這裡的徬徨甲冑多到跟蟑螂一樣.而金屬史萊姆出現率也不算多低.缺點只有馬車無法進
入.殺死假太后之後無法再次進入塔內.
殺完假太后,告別雜碎王子,這時候隊伍內若有雪人或恩浦薩可以拿古林蓋姆鞭一樣可以
順順的殺到魯拉菲恩鎮.路上撿到的魔法師也可以拿古林蓋姆鞭.都是前期農怪輕鬆的好
選擇.如果沒有在神塔取得徬徨甲冑跟霍伊米史萊姆,港口鎮波特賽爾密周邊仍然有徬徨甲
冑可以試著補救,但我認為這裡的出現率並沒有比神塔高.
卡波奇村則是可去可不去,我後來都特地等碧安卡入隊再去找那隻愛打不打的殺人豹.
一路推到薩拉波納就是先去火山洞窟蹲一陣子了,這裡有金屬史萊姆,萬用奇美拉,而且馬
車可進入,底層還有恢復之泉.
奇美拉跟雪人一樣22級可以學到冰雨,可以拿毒針、利刃迴旋鏢,比霍伊米史萊姆更早學到
貝霍瑪拉,雖然用不到後期,但陪你打到歸鄉格蘭巴尼亞綽綽有餘.
火山洞窟還有另外一種可抓的是貝霍瑪史萊姆.
一樣,實際出現怪物並不包含貝霍瑪史萊姆,但馴魔師有機會召喚牠,這裡的問題是馴魔師
可以召喚的夥伴太多種,有殭屍兵黑暗猛瑪甚至笑面口袋,一口氣叫出一堆是很難處理的事
而且有了霍伊米史萊姆,貝霍瑪史萊姆也顯得可有可無.所以被我歸類在碰碰運氣亂抓也好
的部分.
另外提一下金屬史萊姆跟流浪金屬史萊姆.
我個人認為這兩種怪物不用勉強在攻略途中抓.
如果不當十里坡劍神,在正常遊戲剛碰上這兩種怪物的時期,通常都是被逃走居多,能留下來
讓你打死算是很給面子,而且出現率都相當低落.加入隊伍機率又極低.
真的很想收集建議後期再回頭.
打熔岩原始人之前我認為需要注意的就.記得去踩一下恢復之泉,古林蓋姆鞭跟冰雨的淫威
下他們很好解決.
水之洞窟沒啥要注意的,就探索,底層有怪物是青年前期限定,分別是
180號 咕嚕咕嚕
182號 寶匣貝
以上兩種也會出現在薩拉波納北方海域
結婚後是沙漠之城,名產品博物館,徽章王城,奈德旅店,格蘭巴尼亞,然後就被石化惹=3=
奈德旅店左方海域的限定怪物是
187號 幽靈船長
190號 深海龍
以上這些怪物實際上仍然有機會在雙六場中碰上,但條件過半確認中
https://kyokugen.info/dq5/dq5_ds_monsbox.html#14
青年後期在遊玩中測試出的偷吃步很少.
不過我很好奇到底妖精之村的情報哪來的,所以第二次之後的紀錄我在青年後期把所有城
鎮逛了一下,結果是由修道院的修女提供情報.
修道院的修女告訴你薩拉波納的右邊有迷蹤森林.
聖果鎮可以得知比天空防具更強的裝備是龍之法杖、王者披風、光之盾、太陽冠.
萊茵海特的雜碎王子之子會送你風之帽子,城堡外左邊有達甘塔的小弟,魔神鎧甲.另有王
者披風在西方封印洞窟情報.
波特賽爾密的情報變為最後鑰匙據說是傳說的盜賊持有,但最後這位盜賊被更強大的魔物
吃了.
卡波奇終於醒悟他們當年對你太過分惹,但這裡的遊戲內容沒翻譯好,夥伴對話會是英文.
魯拉菲恩可以習得最後的隨機咒文帕魯朋特
薩拉波納則是布翁來襲事件
賭場船現在想起原來我忘了去逛逛.
沙漠之城可以取得天空頭盔,
艾爾赫文可以取得魔法鑰匙跟飛毯,解決布翁來襲事件可以取得最後鑰匙.而其實這些已經
被整理在
https://kyokugen.info/dq5/dq5_ds_begin7.html
魔法鑰匙取得之後可以開的寶箱有
阿爾卡帕酒吧底下
15元,石之牙(你告訴我我都打到艾爾赫文了我差這些嗎...?)
波特賽爾密 舞女休息室旁
荊棘鞭,生命果實(我都打到艾爾赫文了還缺荊棘鞭嗎...?)
格蘭巴尼亞 二樓魯伊達酒館附近
3000元,星降手環(還好我是這裡的國王=_=)
最後鑰匙取得之後可以開的有
聖果鎮地下監獄
小徽章
格蘭巴尼亞一樓教會東邊,需要轉視角才看得到
幸福帽子 情趣內衣 祈禱戒指
徽章王城
小徽章*2 黃金冠
封印洞窟(有點難打的地方,這裡不是寶物庫,是需要攻略的洞窟)
小徽章 精靈內服藥 魔神金槌 王者披風
大神殿
天空鎧甲 雙六卷 魔物餌食
其實這裡有點小失望.青年後期的城鎮對話並不因為事件推進而有轉變,跟前期相比我覺得
讓我一直逛來晃去的動力下降了不少.特別是現在這紀錄我選了芙蘿拉,但回薩拉波納也沒
人問起石化的芙蘿拉怎麼了,打死布翁了岳父也只在那邊好爽好爽=_=
攻略順序就艾爾赫文取飛毯,天空塔拿熔岩杖,地下遺跡洞窟陪兒子玩礦車,找妖精幫忙,
回到過去拿金色寶珠,復活天空城,去打沙漠之城左邊那個波布爾塔,打大神殿,然後勇者
一家就可以去魔界繼續晃了.
前往魔界需要供奉三個戒指,但抵達魔界城鎮賈漢納之後就可以魯拉回艾爾赫文去取回戒指
賈漢納是最後一個城鎮,大多數的商店貨就是這裡跟妖精村買.
雖然好像扯很遠了不過這裡才需要提,大神殿跟邪惡山內無法讓怪物加入.
抓不到怪的絕對因素只有大神殿跟邪惡山脈區域內,還有主人公等級過低問題
而目前看到最高要求是隱藏迷宮內B2~B4,需求主人公等級43怪物才會加入
另外提一下怪物加入跟掉落也跟我之前農很久的DQ3不太一樣,DQ5在翻攻略中有找到,怪物
掉落只有最後死亡的怪物會噴東西,其他怪物的東西都不會掉,
所以若同時出現
殺人機器(掉落刀刃鎧甲)
偉大金龍(掉落復活寶珠)
黃金巨像(掉落魔神金槌)
我想要魔神金槌而且抓殺人機器的話,怪物死亡順序就該是偉大金龍先死,殺人機器第二,
黃金巨像最後死亡.這樣的掉落篩選在青年前期就可以派上用場,像是上面提到的馴魔師
會召喚黑暗猛瑪跟貝霍瑪史萊姆,
當怪物陣容為
馴魔師(掉落荊棘鞭)
黑暗猛瑪(掉落力量種子)
貝霍瑪史萊姆(掉落世界樹之葉)
因為此時會加入的怪物只有貝霍瑪史萊姆,所以若想要力量種子,就讓黑暗猛瑪最後死亡
就好.
反正怎樣都比掉個荊棘鞭好點QQ
目前我第一個拓荒紀錄選了碧安卡,把勇者一家練到99後我就放置了,第二個紀錄我選擇了
芙蘿拉,還在魔界晃,正在試著找些更好打的偷吃步,文章從吃飯前囉嗦到現在但我還沒開
始吐槽劇情跟亨利多雜碎,請容我富奸喊待續m(_ _)m
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作者 [彩券] 看板 KanColle
標題 [公告] KanColle 樂透開獎
時間 Thu Jan 29 01:14:36 2015
我真的怪怪的,對吧?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.235.134.43 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DragonQuest/M.1571413029.A.71E.html
或72隻
不過石化後也有妖精村,那裏就滿地都是惹
※ 編輯: swordtimer (36.235.134.43 臺灣), 10/19/2019 21:14:23
想就直接買了.
https://kyokugen.info/dq5/dq5_ds_begin1.html
在此連結中寫了FC版1992年發售,但大大說的是對的,是我誤會XD
スーパーファミコン是SFC沒錯
這樣說起來夥伴怪物大量追加為70隻的應該是PS2版本,
DS版本又追加了第三位新娘後補跟兩隻可加入怪物
手機版的DQ5基本移植DS版
※ 編輯: swordtimer (36.235.134.43 臺灣), 10/20/2019 17:04:17
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