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2017-09-06 15:30:21| 人氣3| 回應0 | 上一篇 | 下一篇
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說真的其實在結婚前小妹我算起來還真是個購物笨蛋>.<

只要看見喜歡的就都會買,但買回家後又很少在使用

最新出版根本是在浪費錢,自從結婚後常常陪婆婆一起去逛街或

上購物網買東西~這次婆婆看見了Nike MM Fly AeroReact Blade - 11198394

說非買不可,因為價格划算而且滿實用的~~~真的在婆婆身上

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優點



  • Nike AeroReact 技術有助維持最適溫度


  • Dri-FIT 技術有助於保持乾爽舒適


  • 時尚剪裁可修飾身型,卻不會限制動作範圍


  • 隱藏式按扣開襟


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產品詳細資料

  • 材質:Dri-FIT 78% 聚酯纖維/22% 尼龍
  • 可機洗
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  • 產地: 越南

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    韓國女子團體Crayon Pop 27日來台參加活動,此趟最後合體的演出,在糟透的天氣仍展現親民笑容工作,襲一身黃色制服套裝走紅毯。她們此趟訪台行程非常短暫,希望結束活動後,能利用少許私人時間,一探台灣夜市,品嚐從未吃過的小籠包。

    睽違三年再訪台,她們先是中文打招呼:「大家好我們是Crayon Pop」,再說:「我們終於回到台灣,很榮幸被受邀參加此典禮」,也透露會表演2首歌曲,其中一曲就是紅遍全球的〈Bar Bar Bar〉,讓在場粉絲聽完尖叫聲不斷。

    三年前他們訪台時,遺憾沒吃到知名小吃小籠包,在紅毯上表示:「很想去台灣夜市跟九份」,一說完現場粉絲大喊:「要帶她們一起去。」最後Crayon Pop也說:「今天活動結束後會有一點點私人時間,會想去吃各大美食」,還表示若有機會,一定要吃到小籠比價包,而今天也是她們解散前最後一次合體,令不少粉絲相當不捨。

    ▲Crayon Pop來台。(圖/記者陳明安攝影,2017.5.27)

    ▲Crayon Pop來台。(圖/記者陳明安攝影,2017.5.27)

    ▲Crayon Pop來台。(圖/記者陳明安攝影,2017.5.27)



    下面附上一則新聞讓大家了解時事

    如果你在想著今天下班要去哪吃晚餐、回到家後要準備洗衣服,那麼恭喜你,現在你已經在做決策上超越我們目前的所有 AI;柏克萊加大計算機科學教授 Stuart Russell 表示,「人類非常擅長在多個抽象的層面上做決策,這是一種被稱為分層決策的方式。」然而 AI 卻一直無法模仿這種決策模式。

    儘管許多人都在盼望 AI 超越人類智慧,不過事實上,它們離人類的程度還相當遙遠。
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    人類可以根據抽象的概念訂定計畫,看見未來。據《Business Insider》報導,Russell 解釋,「想像一下,當你要到陌生的城市參加會議,你不用規畫走到機場門口的每一步路,只要按著指示行走就好,當你到達門口,想叫計程車時,也不用想像身體動作,『叫車』的念頭一浮現,身體就會動作了。」

    同時,「情緒」也是協助我們快速因應狀況做出決策的重要關鍵,舉例來說,當人在野外看到熊時,被攻擊的可怕想像會讓人們感到恐懼,進而遠離該區域;然而 AI 沒有這樣的情緒,若非特定編寫程式標注熊的危險性,不然 AI 無法自然地將熊與牠可能造成的威脅做聯想。

    此外,看見一個未知的物體時,人們會利用自身智慧與對世界的認識,來弄清楚這個東西怎麼運作,據澳洲國家訊息與通訊研究院電腦學家 Toby Walsh 表示,這是所謂的常識推理;例如,我們看見的每把椅子可能都不太一樣,但當我們看到穩固支撐它的椅腳,以及高度合適的椅面,我們就會知道它是椅子。

    然而這種基於經驗的判斷,工程師卻很難編寫進 AI 程式裡頭,要為 AI 編寫因果推理,會需要知道非常精確的細節,AI 才有辦法進行後續的推理,還需要大量數據來了解狀況。

    另一項讓人類遠遠拋開 AI 的是,人類能夠運用自己的能力執行多樣化的任務,美國人工智慧協會會長 Thomas Dietterich 表示,AI 非常擅長執行特定任務,例如下棋、玩遊戲,但人類可以做到更廣泛的行為,「像金融、體育、養育子女、合作或打開包裝。」

    Dietterich 指出,「沒有 AI 有辦法擁有如此廣泛的能力,特別是結合視覺、語言與物理操作的行為。」

    Google 研究總監 Peter Norvig 表示,要讓 AI 追上人類智慧,最大的挑戰在於感官能力,他認為當 AI 能夠良好地感知周遭時,它們的推理能力也會隨之上升,「比起被動地觀察旁人挑選的材料進行學習,如果 AI 能持續感知周遭、與世界互動,推理能力就會隨之改善。」

    最新

    人類在童年時,有多種方法來認識這個世界,例如可能有老師或爸媽指著車子,跟你解釋這是什麼,這種方法與目前訓練 AI 的方式相仿;但許多學習不是這麼直白的,有許多部份是以學習到的知識做推論,進而得出更多結果,但這部份是當今 AI 缺少的學習模式。

    Google AI 研究員 Samy Bengio 透露,每次 AI 要學習不同任務,都得從頭開始,但這麼做非常花時間,而且未來的智慧機器人,必須要能在親自動手做之前就學會才行。

    「我們必須花更多功夫鑽研連續性學習,讓我們不用每有一份新數據或演算法時,都要從頭開始構思模型。」Bengio表示,「要完成這項艱困的任務,肯定會需要很長一段時間。」原文詳見:

    【本文經智慧機器人網同意授權刊出】

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