針對這個問題。

執行委員會經過了激烈的討論，最後敲定了一個方案。

方案涉及構建一個全球規模的先進AI驅動的面部識別監控系統，該系統將整合並分析來自各地監控網路的即時影片流。

系統的核心在於一個深度學習模型，該模型透過訓練識別並匹配已故個體的面部特徵。

此模型將部署在分散式計算架構上，以確保能夠處理大規模資料流，並在檢測到資料庫中已登記的死者面孔時迅速觸發警報機制。

楊歲理解的是：監控一旦發現死者就立即報警。

至於搞這麼複雜，陸淵給他解釋了。

因為很多死者重新出現時已經不成人樣了，很難分辨，容易出現死者出現但監控沒發現的情況。透過深度學習技術訓練人工智慧模型，以提高監控系統在識別此類個體時的準確性和響應速度。

陸淵還舉了一個通俗的例子：

去漫展出cos的時候有可能過不了人臉識別。

陸淵這句話一出來，楊歲立即就明白了，也理解了一件簡單的事情，為什麼要搞這麼複雜。

因為這個方案。執行委員會還把一項新規定寫進了制度裡。

【一旦監控系統發出警報，所有響應措施應嚴格依據系統的警報訊號執行。如果自身的認知與監控系統不符，應以監控系統為準】

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