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如何讓銀行絕對核貸？你要知道的5個秘方！│台東身分證借款

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所以透過貸款來達成自己的需求是很正常的 如何讓銀行絕對核貸？你要知道的5個秘方！│台東身分證借款

我現在要告訴你幾個簡單快速關於台東身分證借款和銀行貸款的方法和技巧... 

今天介紹這幾家廠商可以讓你借到錢

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親身體驗：

在此跟大家分享個關於貸款的實際案例，

這是發生在我一個身邊朋友的親身案例 :

每當臨時有急用,申貸銀行資格又不行，

難道真的沒辦法了嗎? 

他們都認為借錢給你就還不出來了!! 

銀行還要找人催款，那不如就說資格不符合婉拒了

但路上也常常會有有關現金借款的民間貸款傳單，

但覺得安全可靠嗎?? 

因為不可以貪圖一時方便，它們其實都是高利貸，

雖然借錢給你了!! 還不出來，利息會高得嚇人

高利貸有一句術語叫【九出十三歸】，

意思就是你跟高利貸借十元，他只會給你九元

而你要還錢在短期間內(可能是不到一個月)，

就要還十三元以上.....

沒有人希望過天天被錢追著跑的日子

後來看到了幾家很專業的貸款服務公司~才燃起了一點希望，

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所以找專門的公司提供免費諮詢的服務，先讓你免費諮詢看看是否是你需要的，如果需要讓他們幫你

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關於Deepfake（偽造技術），或許不是每個人都知道，但在社群媒體上流竄的假新聞、「變臉」合成影片等，你勢必聽過看過，這些如假亂真的內容大量且快速的生成散播，背後所憑藉的技術就是Deepfake。雖然這項技術在誕生初期被不當運用，以至於聲名狼藉，但在商業領域的潛在價值，仍是足以顛覆產業規則，改寫商業模式的一項技術。

這幾年Deepfake可說是深度學習領域的熱議話題，最為人所知的，莫過於被有心人士用來造假的歐巴馬辱罵川普的影片。但對Deepfake先入為主的負面想像，也因此限制了眾人探索它正面應用的可能性。要了解它，我們不妨從Deepfake技術的簡介著手。

Deepfake的運作原理，簡單說，就是利用兩組機器學習模型進行監督式學習的過程，一組模型負責進行混亂的、虛假的數據產生（Generator），另一組模型則進行數據鑑別（Discriminator），不斷提升鑑別出前者產出的假數據的機率，並跟輸入的原始資訊對照，不斷迭代修正，直到兩者之間達到平衡，也就是後者再也無法判斷前者的數據真偽。這組達到平衡的模型，就可以用來產製新內容了。

以產製造假的合成影片為例，一開始數據產生端，會產生出許多不合理的圖像（例如五官歪扭、或缺少一隻眼睛、耳朵），直到不斷被鑑定端判定為偽，迭代出越來越近似正確圖像的內容，直到鑑定端再也判斷不出當下數據的真偽，這張圖象就是完成的合成圖了。

目前，網路上已經有不少開源的Deepfake軟體，例如Github上的Faceswap專案，可以提供下載使用。不過，各國目前對於Deepfake可能引發的法律爭議並無明確規範，也因此限制了Deepfake的商用想像，例如：曾在中國大陸竄升到App下載榜前三的變臉程式Zao，就是因為圖片使用的隱私權問題，遭受使用者及平台方抵制。

Deepfake：「合法偽造」的商業應用

雖然Deepfake技術一度聲名狼藉，以負面形象進入大眾視野，但未來若在法律及制度面上能妥善管理，仍可期待它發揮強大的商業潛力。Zao的開發者黎顥就表示，幾可亂真的Deepfake偽造技術，最快在半年內就可問世，這代表Deepfake離商業應用的可能又更接近了一步。

首先，Deepfake可望成為企業在行銷與市場廣告上的有效工具。即使現在許多企業開始以「虛擬網紅」當代言人，「真人」仍有難以取代的地位。若是藉由Deepfake技術，企業將不再需要聘請藝人進棚攝製宣傳影片，而可以用購買肖像權方式，以替身搭配Deepfake技術製播宣傳廣告，降低行銷成本。這也將使既有內容產製鏈的分工型態發生重整，例如外景劇組、化妝師、攝影師的工作比重，將有可能逐漸轉移至後端製作的AI技術人員。

此外，去年瘧疾防治頻道「Malaria must die」也以Deepfake技術，製作出一組讓足球員貝克漢以九種語言（包括中文）說出瘧疾防治口號的YouTube影片，其擬真程度已與真人拍攝的影片完全無法區別；這是Deepfake在影像與音紋重建的成功案例之一。

除了模擬藝人或名人，Deepfake也能利用使用者、消費者本身的照片當作數據進行建模，讓其能應用於線上導購的流程中。例如虛擬試衣、虛擬化妝間等──試想，若網購平台上的模特兒都改換成消費者本人的高解析動態影像，馬上就能知道這件衣服是否適合自己。

另一方面，正如去年在俄羅斯聖彼得堡展出的達利展，利用Deepfake技術讓超現實畫家達利「復活」，並在錄影中與觀眾互動一樣，Deepfake也可以將逝者的形象與音容召回。若暫時放下倫理議題，這在情感經濟（Emotional Economy）的領域上，其實具備著極大可能性。

從生物層面來說，人類大腦中特化出一塊被稱為「梭狀迴」的區域，這是專門處理人臉辨識（Face Recognition）的區域，並與文字記憶相關聯，人臉是誘發情感與記憶的重要因子。藉由Deepfake技術，搭配大量逝者的聲紋、照片進行機器學習，並以其生前的社群行為、對話文字數據分析出言語和認知模式，就能有可重建出一個逝者的「數位人格」，讓逝者某種程度獲得了數位世界的永生。

Deepfake技術正如雙面刃，可能替人類社會帶來沉溺與詐騙，也可能帶來便利與安慰。與目前大部分ICT應用不同，Deepfake可說是技術應用超越現行法令與市場規範的一個例子，雖然黎顥對Deepfake的預言正逐步實現，但這項技術能否繼續普及，關鍵在於現實社會的接受度。