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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
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FUJITSU雙USB車用充電器UC-01黑(CC-UC01K)
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商品訊息描述
◆適用於車用點菸器
◆附100公分Micro USB充電傳輸線
◆強力1A 2.4A輸出
◆雙USB插槽輸特價出
◆LED充電顯示燈
◆提供可使用USB充電之iPad、iPhone、SmartPhones等行動裝置電力
商品訊息特點
- 輸入電壓:DC12V
- 輸入電流:2.0A Max(輸出加載至3.0A)
- 輸出電壓:DC 5.00V±0.25V
- 輸出電流:1A+2.4A
- 尺寸:66.5*27*27MM
- 重量:40g
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恐怖的道奇隊先發輪值即將誕生!道奇隊王牌左投Clayton Kershaw(柯蕭)今天隨隊前往響尾蛇球場,他只說了3個字就讓人安心,「我覺得身體沒問題(I feel healthy)。」,這也代表他很有機會擺脫困擾他已久的背傷,重新為季後賽做準備。
經過重量訓練後,Kershaw輕鬆傳接球,並且揮棒把球打得老遠,他也展開牛棚練習,直球、變化球都難不倒他。
而道奇隊現在先發人才夠多,加上從遊騎兵隊轉來的達比修有也大放異彩,在首度先發就拿下勝投,狂飆10次三振,這也讓道奇隊成為一支「恐怖」的球隊。
Kershaw說:「我不認為我錯失很多,我還要一些時間回來,若你不在這時間休息然後再站起來,你就沒有機會有這樣的耐力去迎戰接下來的比賽。」
道奇隊目前領先國聯西區15.2場勝差,所以當然不急著要這位王牌復出,不過他去年也因傷喪失了2.5個月時間,今年大概缺席1個月左右。
他說:「我當然知道去年這樣並不差,我接受核磁共振檢查後,結果比我想像好,所以我不擔心,我猜我也不驚訝我會這樣快回來。」
下面附上一則新聞讓大家了搶便宜解時事
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。
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。
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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。
優惠網站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。」
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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