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商品訊息特點

外觀尺寸: 40 x 30x 12 cm
折疊後尺寸: 14 x 16.2 x 4.9 cm
內容物:收納包 L x1
材質: PU
產地:中國

|保固說明|
一年非人為損壞保固

保固期

1年保固期

非人為損壞一年保固

省錢方法

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昨(十二)日高市府衛生局與行政院消保官、市府主任消保官會同經濟部標準檢驗局、衛生福利部食品藥物管理署南區管理中心前往高雄市三鳳中街,進行年節食品聯合稽查,現場針對販售場所衛生、冷藏、冷凍溫度依食品良好衛生規範準則查核及檢查散裝食品標示計一百二十九件,並由經濟部標準檢驗局進行磅秤準確度檢查。

衛生局自去年冬至起即展開年節食品密比價集抽驗,第一階段針對食品批發商、大賣場、超市、餐飲業及市場等,抽驗湯圓十五件、休閒即食食品(瓜子、蜜餞等)二十九件、肉乾十八件、水產加工丸類四件及豆製品六件,共計抽驗七十二件,檢驗結果皆符合規定。

另針對食品物流冷藏冷凍運輸車清潔度及運送溫度監測紀錄查核,截至一月十一日共稽查四家業者共七輛運輸車,稽查結果尚符合食品良好衛生規準則。

敘利亞國營電視台今天(18日)報導,敘國政府與會反抗軍已就撤離阿勒坡城東的反抗軍與受困平民,以及撤離位於伊德利布省(Idlib)、遭反抗軍圍困的兩座什葉派(Shi'ite)村莊─富阿(al-Foua)和凱夫拉雅(Kefraya)的居民,達成協議。

敘利亞官方「新聞頻道」(Al-Ikhbariya)報導,大約有1,200名平民將從阿勒坡城東撤離,至於富阿與凱夫拉雅兩座村莊,也會有大約相同的人數撤離。

「新聞頻道」報導,一旦富阿與凱夫拉雅兩座村莊的撤離民眾,安全抵達政府軍控制的地區後,阿勒坡城東的反抗軍及其家屬就可以獲准撤離,但同時富阿與凱夫拉雅兩個村莊也會有另一批民眾開始撤離。

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評價 經典【Reaka芮卡韓飾】少女輕柔之歌小方格粉色緞帶髮夾 髮飾

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【Reaka芮卡韓飾】少女輕柔之歌小方格粉色緞帶髮夾 髮飾

商品訊息特點

風格
  • 甜美約會風
髮飾
  • 髮夾/抓夾
適用對象

2017熱門商品

材質:緞帶 , 髮夾
尺寸:蝴蝶結長約10CM , 彈簧夾/魚嘴夾約8CM
包裝:OPP袋簡約包裝

備註:
◆商品顏色因個人電腦螢幕設定有差異可能產生些微色差,商品尺寸與顏色請以實品為準。
◆飾品平時經典產品收納時,請置於包裝盒或封存於夾鍊袋中,請勿重疊置放,可長保飾品美麗。

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

(中央社記者李晉緯台北23日電)今年轉到日職發展的李振昌今天與美職科羅拉多落磯隊達成協議,簽下附大聯盟春訓的小聯盟約,明年將重回美職,爭取重返大聯盟的機會。

旅美多年的李振昌,今年轉戰日本職棒,今天他與美國職棒落磯隊簽下附大聯盟春訓的小聯盟合約,明年將重新回到征戰多年的美國職棒。

對於重新回到美國職棒,李振昌透過經紀公司表示非常興奮,並說,「真的沒想到還能再次挑戰大聯盟,我很珍惜這樣的機會」。

李振昌目前都跟隨著經紀公司所安排的個人體能訓練師,持續維持自主訓練,預計將在明年1月出發前往美國。

李振昌2009進到美國職棒體系,2011年升上3A,2013年首度升上大聯盟,當年他在大聯盟出賽8場共投4.1局,有4次三振、3個保送,被打4支安打,丟掉3分中有2分自責分,留下防禦率4.15的成績。

2014年李振昌在大聯盟出賽37場共投28局,有26次三振、12個保送,被打30支安打,丟掉15分中有14分自責分,留下1勝、1敗,防禦率4.50的成績。

2015年李振昌只在大聯盟出賽2場,共投1.2局,有3次三振、1個保送,被打4支安打,丟掉1分自責分,留下防禦率5.40的成績。

2016年李振昌轉戰日本職棒,在西武獅隊出賽18場,共投16.2局,有13次三振、5個保送,被打25支安打,丟掉14分中有12分自責分,留下防禦率6.48的成績。1051223

評價

人工智慧(Artificial Intelligence)的研究,過去60多年來從未停歇,而今總算有了不凡的突破,從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等,無疑捕捉了無數人們的注意力,宣告著劃時代的科技盛世已經到來。

1950年,圖靈在他名為〈運算機器與智慧(Computing Machinery and Intelligence)〉的論文裡提問:「機器能思考嗎?(Can Machine Think?)」,挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義,卻沒有辦法很精確地討論問題核心:「機器會有智慧嗎?」

由於機器智能難以確切定義,圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧,提出了著名的「圖靈測試」:如果機器與人類進行非面對面(例如在中間以布幕隔離)對話(例如使用文字訊息),人類卻無法辨認出對方是機器,那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代,對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案,後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試:如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫.維森鮑姆(Joseph Weizenbaum),以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA;或到2014年,英國雷丁大學(University of Reading)重磅宣布其所開發出的Eugene,已經通過測試,但後來被質疑標準有誤。

其實,人工智慧一詞直到1956年,才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫(The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)」上,由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫(John McCarthy)正式定名。這場工作坊所討論的問題:「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域,而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。

歷經了60年的發展,人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落,經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元,希望打造強人工智慧的人工神經網絡(Artificial Neuron Network),先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境,無法取得研究經費而停滯;同一時期另一脈絡的弱人工智慧,則發展出博聞強記、分辨率隨資料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如今,人與機器的對話,已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子,到底電腦科學家解決了些什麼問題呢?從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。

關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡

對於人工智慧,電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作,因此設計數學模型來模擬動物神經網絡的結構與功能。所謂人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數演算,能接受外界資訊輸入的刺激,且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應,或用以改變內部函數的權重結構,以適應不同環境的數學模型。

1951年,科學家馬文.閔斯基(Marvin Minsky)第一次嘗試建造了世上第一個神經元模擬器:Snarc(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator),它能夠在其40個「代理人」和一個獎勵系統的幫助下穿越迷宮。六年後,康乃爾航空工程實驗室的法蘭克.羅森布拉特(Frank Rosenblatt)設計、發表神經網絡的感知器(Perceptron)實作後,人工神經網絡(或稱類神經網絡)學者曾經一度振奮,認為這個突破終將帶領人工智慧邁向新的發展階段。

但,人工智慧領域的研究在1970年代因為缺乏大規模數據資料、計算複雜度無法提升,無法把小範圍的問題成功拓展為大範圍問題,導致計算機領域無法取得更多科學研究預算的投入而沉寂。到了1980年代,科學家首先透過思考上的突破,設計出新的演算方法來模擬人類神經元,迎來神經網絡發展的文藝復興時期。物理學家約翰.霍普費爾德(John Hopfield)在1982率先發表Hopfield神經網絡,開啟了神經網絡可以遞迴設計的思考。四年後,加州大學聖地牙哥分校教授大衛.魯梅爾哈特(David Rumelhart)提出了反向傳播法(Back Propagation),透過每次資料輸入(刺激)的變化,計算出需要修正的權重回饋給原有函數,進一步刷新了機器「學習」的意義。科學家更進一步把神經元延伸成為神經網,透過多層次的神經元締結而成的人工神經網絡,在函數表現上可以保有更多「被刺激」的「記憶」。

目前多層次的人工神經網絡模型,主要包含輸入層(input layer)、隱層(hidden layer)與輸出層(output layer),另外根據資料輸入的流動方向,又分為單向流動或可以往回更新前一層權值的反向傳播法。由於神經網絡模型非常仰賴計算規模能力,為了增加高度抽象資料層次的彈性,電腦科學家將之複合為更複雜、多層結構的模型,並佐以多重的非線性轉換,將其稱之為深度學習(Deep Learning)。

關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習

科學家發現,要讓機器有智慧,並不一定要真正賦予它思辯能力,可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力,就足以幫助人類工作。1970年代,人工智慧學者從前一時期的研究發展,開始思辯在機器上顯現出人工智慧時,是否一定要讓機器真正具有思考能力?因此,人工智慧有了另一種劃分法:弱人工智慧(Weak AI)與強人工智慧(Strong AI)。弱人工智慧意指如果一台機器具有博聞、強記(可以快速掃描、儲存大量資料)與分辨的能力,它就具有表現出人工智慧的能力。強人工智慧則是希望建構出的系統架構可媲美人類,可以思考並做出適當反應,真正具有人工智慧。

機器學習(Machine Learning)可以視為弱人工智慧的代表,只要定義出問題,蒐集了適當的資料(資料中通常需要包含原始數據與標準答案,例如人像圖片與該圖片內人像的性別、年齡),再將資料分做兩堆:訓練用與驗證用,以訓練用資料進行學習,透過特定的分類演算法抽取特徵值,建構出資料的數學模型,以該數學模型輸入驗證用資料,比對演算的分類結果是否與真實答案一樣,如果該數學模型能夠達到一定比例的答對率,則我們認為這個機器學習模型是有效的。這種具有標準答案,並以計算出的預期結果進行驗證的機器學習,通常被稱為監督式學習。 相對於監督式學習,非監督式學習則強調不知道資料該如何分類的機器學習,換句話說,我們提供電腦大量資料,但不告訴它(或許我們也真的不知道)這些資料該用什麼方式進行分類,然後電腦透過演算法將資料分類,人類只針對最終資料分類進行判別,在數據尋找規律就是機器學習的基礎。

機器學習的發展方向,是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法,讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則,並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。過程中,時常運用統計學技巧,並轉化成電腦程式,進而計算出資料??的分界條件來做預測。 弱人工智慧作為人工智慧領域的發展途徑,無論是監督式學習或非監督式學習,隨著資料被大規模蒐集、經由網際網路被傳遞、輔以雲端架構支援的運算,用機器學習來解決人類基礎的問題變成一種可能。目前機器學習也是人工智慧商業應用最廣泛的一種技術。舉凡搜尋引擎、圖像辨識、生物特徵識別、語音與手寫識別與自然語言處理、甚至是檢測金融詐欺等等,都是常見的應用。

關鍵技術三 人工智慧的重要應用:自然語言處理

對人類來說,如何讓這些現代自己製造出來的機器們,可以聽懂人話,並與人類「合作」,絕對是可以推動我們面對未知宇宙的重要助手。

自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的研究,是要讓機器「理解」人類的語言,是人工智慧領域裡的其中一項重要分支。英國雷丁大學的演化生物學家馬克.佩葛(Mark Pagel)認為,最早的一種「社會科技」是人類的「語言」,語言的發明讓早期人類部落透過新工具:「合作」在演化上占有優勢。自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種:其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式,其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

無論是從人類到電腦,或從電腦到人類,語言處理通常都使用到我們一般學習外語所要具備的聽、說、讀、寫等技能。其中:聽與說主要使用到聽覺與發音,對電腦而言就是能夠透過麥克風「聽」到人類說話,把聽到的聲音轉成文字(這是語音辨識),或把電腦想要表達的意思轉成人類可以理解的詞句(這是自然語言生成),再用耳機或喇叭「唸」給人類聽(這是語音合成,功能通常稱作文本朗讀:text to speech)。科學家與工程師們也致力於影像文字辨識,影像來源可以是掃描完成的文件影像檔案、也可以是手機鏡頭的即時影像,目標的文字體則可以是一般鉛字印刷品或列印的文件,也可以是手寫文字(手寫文字辨識)。

當計算機透過「聽」或「讀」,將人類的話語或文章轉成文字、語句進到處理層,還需要能夠自動分詞(word segmentation),也就是電腦必須拆解人類的語句來理解語意,才可以進而給出相應的答案。例如一般人對手機說:「今天香港會不會下雨」,手機必須錄下聲音、並且濾掉雜音、將這句話的聲音轉化為文字、將這句文字拆解成不同詞句,並標注上不同詞性(speech tagging)。

「瞭解」使用者想要知道氣象資訊的命令後,手機必須對能提供「天氣」資訊的伺服器發出相應的(告訴伺服器要的地理資料是香港、並把今天轉換為實際的日期時間)資訊請求,包含未來數小時區間氣溫、氣象(是多雲、雨或晴天等)、風速、降雨機率、濕度、氣壓、空氣品質或紫外線指數等。

當伺服器回應了前述的相應數據後,手機可以選擇用螢幕畫面來回應,但更貼心的作法是把這些資訊翻譯成「人話」,然後用聲音唸出來。這時的處理可以把「香港接下來八小時會是晴天,氣溫攝氏25度,降雨機率是10%,空氣品質良好」這個句子,透過合成不同語詞聲音後說出來。但是,使用者問的其實是「會不會」下雨,所以必須進一步把降雨機率10%、晴天等等資訊轉換成「會不會」的尺度,例如10%可以轉化為「不太會」或是「只有很小的機率」一詞。

人類互動最重要的工具就是語言,無論是文字或語音,語音智慧助理讓人能和機器說話,無非是近年行動裝置普及後,最令人興奮的進展之一。

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DW Daniel Wellington 經典藍紅帆布錶帶-金框/40mm(0101DW)

來自於於瑞典的Daniel Wellington近年全球時尚圈掀起了一股紳士錶款的風潮。

不論是經典的皮質錶帶款、或是多色的尼龍錶帶款,

開箱文都有濃濃的學院風格、與不退流行的永恆簡約設計,

以簡潔的線條來呈現精湛工藝, 完美的讓人愛不釋手。

商品訊息特點

便宜團購

品牌:Daniel Wellington

商品來源:原廠公司貨

錶帶材質:帆布

錶殼材質:不?鋼

鏡面材質:礦石鏡面

機芯類型:石英錶

動力來源:電池

錶盤形狀:圓形

錶帶長度(cm):約20cm

錶帶寬度(mm):約20mm

錶殼直徑(mm):約40mm

手錶厚度(mm):約6mm

錶扣:一般穿式 (ㄇ型)

防水級別(米):生活防水

保固期:3年(新品瑕疵、內部機芯機件非人為之損壞)

配件:原廠錶盒、說明書、廠商保證卡、錶帶大頭針工具

保固期

3年保固期

新品瑕疵、內部機芯機件非人為之搶購損壞

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凌晨2點多,基隆1名機車騎士經過十字路口,疑似為了閃車自摔,整個人被計程車輾在車底動彈不得,在警消人員趕到現場之前,熱心民眾立刻衝上前把車抬起,與趕到的消防隊員,聯手將失去意識的騎士救出,送醫急救。

三更半夜,十字路口上滿滿的人,這不是活動後的散場人潮,瞧現場不少警力和警車,原來是出了車禍,而且人還卡在車底下,奄奄一息。

忠二所巡佐黃俊瑝:「巡邏行經東岸停車場附近的時候,發現1名機車騎士,被計程車壓在底下,現場有多名路人加入救援行列。」

回到事發當時,凌晨2點多,車來車往的十字路口,突然高速衝出一輛機車,騎士疑似煞車不及,撞上從左側而來的計程車,沒想到摔倒後,遭到第二輛計程車輾過,整個人卡在車輪下。

忠二所巡佐黃俊瑝:「消防隊到現場之後用千斤頂,把車子撐高之後把人拉出來,送往醫院救治,當事者2部計程車還有機車騎士,均沒有酒駕情勢,特別感謝現場經過民眾,約10來名民眾,跟警方一同將計程車撐起。」

還好有10幾名熱心民眾餐與救人行列,替受困輪下的的騎士博得一線生機,而被抬出的機車騎士,全身多處擦傷與骨折,臉部嚴重瘀青,送醫時已失去意識,目前仍在醫院急救中,警方也正在釐清這起交通事故。(民視新聞綜合報導)

(中央社記者曾依璇巴黎29日專電)法國前總理費雍將代表右派角逐總統之位。根據媒體最新民調,費雍很有可能勝過極右派參選人瑪琳.雷朋,當選總統。

共和黨籍(LR)的費雍(Francois Fillon)剛於27日的右派初選中出線,確定參加明年的總統大選。

根據民調機構Kantar Sofres Onepoint替RTL電台、「費加洛報」(Le Figaro)和LCI電視台做的最新調查,費雍可能於第一輪投票中獲得28%到31%票數,多於瑪琳.雷朋(Marine Le Pen)的23%到25%。

根據法國選舉規定,在第一輪投票中,若無人得票率過半,由票數最高的兩人進入第2輪投票。

調查顯示,若費雍與瑪琳.雷朋進入第2輪投票,費雍可能獲得66%的得票率,瑪琳.雷朋只有34%。

目前執政的社會黨(PS)尚未確定參選人,但無論如何,左派都在邊緣化,總統歐蘭德(FrancoisHollande)約只能在第一輪投票中拿到7.5%到8.5%票數,若由總理瓦爾斯(Manuel Valls)參選,約能拿到9.5%到11%票數,還比歐蘭德稍多。

費雍提倡保守傳統價值,主張減少移民配額、限制同性伴侶領養小孩等措施,正好吸引極右派的支持者。1051130

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2017熱門產品
材質
  • 合金
  • 鋯石
風格
  • 簡約時尚
  • 甜美約會風
  • 華麗名媛
適用對象
  • 情侶
  • 中性

■ 材質:精鍍黑金
半寶等級頂級鋯石
■ 耳環尺寸:貓頭鷹含耳勾 6.0 x 1.5 x 0.6 cm
星月含耳勾 4.8 x 3.0 x 0.3 cm
■ 耳環數量:一對
■ 附件:時尚禮盒/售後服務回函/商品使用說明卡

備註:
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2.七天鑑賞期如需退換貨請保持商品完整,但商品必須為全新狀態且完整包裝。(包含購買商品、附件、內外包裝、隨機文件、贈品等,若有封條請維持完整性勿任意拆除)。
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下面附上一則新聞讓大家了解時事

底特律活塞24日宣布,球隊將在明年2月27日主場對決波士頓塞爾提克之役替前將「鐵面射手」Richard Hamilton(漢米爾頓)舉辦球衣退休儀式。

「我們球隊重視傳承,能夠榮耀那些在場內、外都曾對球隊做出重大貢獻的球員是非常重要的。」活塞老闆Tom Gores說。

Hamilton於1999年在華盛頓巫師出道,2002年在Jerry Stackhouse交易案中來到活塞,不消幾年時間就靠著靈巧的跑動、穩定的中距離打出名堂,不僅3度入選明星賽,2004年也助隊奪冠。

Hamilton在活塞待了9季,當中2005-06年球季特價商品是他的生涯年,平均20.1分,命中率高達49.1%,那年的外線也是生涯最準的,達到45.8%,是當年全聯盟之最。

「Rip(Hamilton的外號網路熱賣產品)的數據會說話,那些年他一直是最頂尖的球員,無論例行賽還是季後賽,特別是總冠軍賽。」Gores說。

僅此一檔

「他在場上總是不斷奔跑,給隊友、地區帶來源源不絕的熱情,我們很興奮能榮耀他的成功。」Gores說。

Hamilton不諱言,底特律確實是他生涯成就最輝煌的寶地,「能夠獲得球隊的肯定,我覺得很光榮,我會持續跟支持我的球迷分享我的經驗。」

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