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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

這間第一次訂房二世谷泉鄉小屋出租飯店 - 俱知安真棒^0^

住起來超舒服的,重點超喜歡她的床躺在上面

就會不想起來~躺起來真舒服~而且連小孩也喜歡,

服務品質當然也很親切的~~

所以想介紹給大家如果有來這附近玩的話不妨來住看看~~~

PS.若您家裡有0~4歲的小朋友,點我進入索取免費《迪士尼美語世界試用包》

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商品訊息功能

商品訊息描述

主要設施

  • 24 間住宿
  • 餐廳
  • 供應早餐
  • 免費火車站接駁
  • 5 座室外網球場
  • 露台
  • 空調
  • 自助洗衣
  • 烤肉架
  • 行李寄存
  • 櫃台服務 (有時間限制)

熱情款待

  • 折疊床/加床 (付費)
  • 廚房
  • 炊具、餐具和廚具
  • 微波爐
  • 冰箱
  • 免費盥洗用品

鄰近景點

  • 二世谷山滑雪場 (1.6 公里)
  • Noasc (2.3 公里)
  • 半月湖畔自然公園 (5.5 公里)
  • 俱知安町旭丘滑雪場 (7 公里)
  • 新雪谷町花園觀光區 (8 公里)


商品訊息特點

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在與巫師簽下一張4年1.7億美元的超級頂新後,似乎更堅定John Wall留守巫師隊的決心,Wall表示即便他也非常渴望NBA總冠軍,但是他並不會為了冠軍離開華盛頓,而是願意為巫師效力終身。

「如果知道自己的目標是什麼,就沒有必要進入自由球員市場。」John Wall在接受採訪時說,「我有一個終極目標(總冠軍)想在這裡完成,我知道這是一支我願意終身效力的球隊。」

而在採訪時,John Wall也表示他不會為了總冠軍而選擇離開巫師隊,因為他想為華盛頓拿下一座總冠軍,而他也對巫師的球迷作出保證,他說:「雖然很多球星選擇轉投他隊組成超級強隊,但我不是這樣的人。」

而巫師也並沒有讓Wall失望,巫師在今年用高價將Otto Porter留下,以確保球隊的陣容保持完整,再加上去年續約的Bradley Beal,成功將球隊的核心三人都留在巫師,在下一賽季巫師將繼續保持競爭力,繼續衝擊總冠軍。

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。

廉價旅館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。」

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。」

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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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