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自從小妹我嫁人後就很少回娘家陪家人一起吃飯聊天或逛街
,這次好不容易老公跟我一起排一樣時間的假能回去陪陪家
人,吃飽飯後當然是帶家人去逛逛街~~逛到一半我跟我親愛的限定
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- 品號：4351418
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- ◆輕鬆打造居家自我品味
- ◆經典造型，細緻風格
商品訊息描述
商品訊息特點
| 品牌名稱 | |
|---|---|
| 鐘-款式 |
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| 鐘-外型 |
|
George Nelson原版時鐘，20世紀最重要的美國設計師之一，經典設計線條優美。
尺寸:40cm*40cm、厚度 5cm 。
材質:木材/金屬。
產地:台灣。
電池規格:3號電池*1(須自行另購)。
保固:本商品機芯提供原廠一年保固。
注意事項:請使用碳鋅電池可延長機芯壽命，請勿使用鹼性電池。商品顏色會因網頁呈現或拍照環境產生色差，圖片僅供參考，實際商品依供貨樣式為準。
**偏遠及外島地區無法配送
| 保固期 | 1年保固期機芯保固一年 |
|---|
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台灣高鐵公司今（1）日舉行「高鐵苗彰雲三站連線通車典禮」，由總統馬英九、行政院長毛治國及交通部長陳建宇分別前往雲林站、彰化站和苗栗站主持通車儀式。毛治國在彰化站表示，高鐵苗栗、彰化及雲林新增三站通車，政府投入許多努力，也克服非常多的困難，高鐵三站通車後，高鐵系統更為完善，他期盼彰化高鐵新站通車營運後，讓彰化縣的工商業及觀光業進入嶄新的里程碑。
高鐵苗栗、彰化及雲林三站，今日由馬總統、毛治國與陳建宇視訊連線共同啟動通車儀式下正式營運。
毛治國指出，回顧高鐵三站通車的歷史，他在民國82年擔任高鐵籌備處處超值推長時，即注意高鐵全線所經苗栗、彰化及雲林等三縣未設站，由於當時考量高鐵經過該三縣土地，未設站說不過去，因此，他即規劃將該三縣的高鐵路線拉直、坡度變平，為將來苗栗、彰化及雲林設站預作準備。後來直到民國86年，在三縣地方民意代表和鄉親強烈期待爭取下，政府經過審慎評估決定增設車站。
毛治國說，高鐵96年通車後，營運初期無獲利，但到99年1月，財務重整完成後，經營產生盈餘，於是99年起，交通部即要求台灣高鐵公司執行新增三站的規劃、設計及興工，並預定於104年底完工。而今日高鐵彰化站的通車啟用，不僅將成為彰化新地標，讓彰化鄉親感到驕傲，同時，對於彰化也是新起點的開始。
此外，毛治國在主持彰化站通車儀式之後，也訪視了驗票閘門、月台等站體設施，並親自為彰化物產館揭牌。
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。
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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。」
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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