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旅行最怕的就是選錯飯店或旅館~住起來不舒服的話隔天
整個會沒心情好好的玩樂!!還好~~這次跟家人一起住了
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商品訊息功能
度假別墅商品訊息描述
主要設施
- 380 間客房
- 室外游泳池
- 酒吧/酒廊
- 三溫暖
- 商務中心
- 櫃台保險箱
- 自動櫃員機
- 大廳免費報紙
- 行李服務員
闔家歡樂
- 搖籃/嬰兒床 (付費)
- 折疊床/加床 (付費)
- 付費電視頻道
- 電視
- 熨斗/燙衣板
- 吹風機
鄰近景點
- YunFeng ShuYuan YiShuGuan (1 公里)
- Sun Wen Memorial Park (4.9 公里)
- Zhongshan Art Gallery (5.4 公里)
- Xiangshan Commercial Culture Museum (5.5 公里)
- Quanqiutong Park (5.5 公里)
商品訊息特點國內外親子旅遊
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女星Ella（陳嘉樺）今（28）日，出席礦泉水代言活動，大方分享「喝水祕訣」，靠著起床喝2杯，飯前喝1杯及睡前喝半杯的習慣，保持火辣身材。她也大方展現好身材，大領口的衣服讓Ella直接露出左邊香肩。談到傳過的尺度最大的私密照，她則自爆生產後，「雙峰漲到比橄欖球大」，都有大方的拍下來與好姊妹分享。
Ella自爆生完進勁寶，達到「泌乳高峰期」，胸前漲到比橄欖球還大，讓她驚訝的用照片記錄下一切與好姊妹分享。Ella老神在在的說：「我是不擔心啦！不過姊妹們都很擔心手機弄丟的話，照片就會外流，所以都有固定刪照片的習慣。」至於老公會不會阻止她傳「火辣器官照」給好友？她則笑著說：「他阻止不了我的，因為我有自由的靈魂。」
Ella陳嘉樺親授活出年輕的保養祕訣。（圖／記者林調遜攝，2017.7.28）
這次接受廠商招待，與老公一起到韓國體驗SPA，是勁寶出生後，母女倆第一次超過1晚沒見面。會不會有點不適應？Ella則表示，「我是個很容易投入工作狀態的人，所以會想好好完成工作，回家再全心全意陪勁寶。」但透露今天因為工作，是在勁寶還沒起床前就出門，來不及跟兒子說早安，還是讓Ella有點失落。
Ella（左）與老公賴斯翔（右）感情甚篤。（圖／翻攝自臉書，2017.07.22）
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高級旅館的，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。
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「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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