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兩年前和家人一起去旅行,玩五天四夜當然要找住的地方囉~~
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商品訊息功能
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) 推薦
- 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
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微軟在E3 2017展前發表會上公布了經典漫畫《七龍珠》最新遊戲《七龍珠 鬥士Z(暫譯,Dragonball Fighter Z)》遊戲影片,並預計2018年初上市。
▲《七龍珠 鬥士Z》展示影片。(影片/取自Youtube)
▲弗利沙與悟空的對決百看不厭。(圖/翻攝自Youtube)
這次《七龍珠 鬥士Z》有別於以往以3D方式來進行戰鬥,這次採用的是2D橫向對戰方式,而且在虛幻4引擎的效果下,各種招式看起來都十分的具有震撼力。
▲悟空招牌的「龜派氣功」在虛幻4引擎下魄力十足。(圖/翻攝自Youtube)
影片中登場的角色有悟空、悟飯、達爾、西魯、弗利沙、胖普烏等角色,還有3v3的對戰系統,值得一提的是影片中弗利沙可以變身「金色型態」,似乎在暗示「超賽藍」也有機會登場。
▲金色弗利沙也會登場。(圖/翻攝自Youtube)
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。
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。」
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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,有多種方法來蜜月行認識這個世界,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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