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雙人套房

四人套房

破盤

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花蓮港流行

花蓮港位於花蓮巿東北角,匯流到此的花蓮溪於此處注入太平洋,原本是一塊海岸沼澤地,經人工挖掘開發後,目前為台灣四大國際商港之一,可容納3~10噸團購的貨輪自由進出港口。

花蓮海洋公園限定

「花蓮海洋公園」是台灣首創海洋生態互動好評式的主題樂園,為國內第一座具國際水準之海洋主題樂園,也是全台唯一集主題樂園、自然景觀公園、五星級休閒飯店為一體的休閒樂園。

在佔地十公頃的主題樂園區部分,目前計有入海獅生態公園、海豚生態公園、嘉年華大街、夢幻水晶城堡等遊樂設施,並有空中纜車及電扶梯戴送遊客,整個園區整體建築以十九世紀英國碼頭及海岸嘉年華風格為主,並融合先進的水族館設計概念,將生態環境與海洋展示結合。

太魯閣峽谷

太魯閣峽谷一般泛指中橫公路從太魯閣至天祥這段將近20公里的峽谷路段,有著險峻難行的峭壁斷崖,景觀渾厚雄偉,是世界罕有的雄偉峽谷景觀。

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鯉魚潭為花蓮地區最大的一個內陸湖泊,因側邊山岳形似鯉魚,故山與湖同齊名為鯉魚。管理處為鯉魚潭所規劃設計,適合全家大小的一系列休閒活動,如水上腳踏車、滑船、自行車環潭公路、森林步道等,此外,還有寬敞的露營場地,想要體驗與大自然為鄰的感覺,您一定要親身來體驗喔。

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工商時報【龍益雲╱新竹報導】

新竹科學工業園區昨(15)日歡慶36周年,管理局長王永壯透露,將罕見規劃斥資逾40億元投入物聯網、IC設計軟體業創新大樓及生技大樓,預計在明、後兩年陸續啟動。

在行政院打造「數位國家、創新經濟」做為鞏固「5加2」產業的基盤,竹科管理局規劃投入物聯網(IOT)、IC設計軟體業創新大樓及生技大樓都屬於「5加2」一環,其中生技園區的生技大樓約32.88億元,預訂明年動土,行政院已核定明年先期預算約1.7億元;至於另外10億元用在竹科內新建一棟IOT、IC設計軟體業創新大樓及更新一棟舊建物,約各5億元。

王永壯表示,竹科發展由當年的草創一路成長、茁壯,直至今天開枝散葉為一個成熟的高科技產業聚落,但時代進步的腳步從未曾停歇,科技產業始終風起雲湧、百家爭鳴。

他強調,今年7月接任竹科局長就表明台灣產業此刻確實走在一條外部挑戰激烈的道路上,例如新興國家的競爭崛起、物聯網及雲端價值鏈的改變、中國的低價競爭、代工模式缺乏創新機制等,這些都是眼前面臨的挑戰。

對竹科做為台灣科技產業轉型的先驅者而言,王永壯認為,要藉由「合作」模式如產、學、研合作平台、誘導學研單位研發能量至園區業界,並透過育成中心及竹科原有創新創業模式提供更多學、研單位資源及輔導能量,幫助年輕朋友創業。

有鑑於此,王永壯宣示要與鄰近縣市共同合作,打造整體大新竹地區成為最佳的區域創新及投資環境,甚至擴散至全國,將是竹科未來重要的發展方向。

王永壯從中科調任竹科管理局長約5個月,他說,管理局過去半年積極構建產、學、訓交流平台,就區域產業政策鏈結方面深耕布局,善用竹科既有的競爭優勢推動創業育成,也強化中央與地方合作,期以結合新竹縣、市科技生活城概念成為科技應用試驗場域,誘發產業成長潛力。

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中國時報【諶悠文╱綜合報導】

美軍太平洋司令部司令哈理斯海軍上將15日表示,雖然美國政府將改朝換代,美軍毫無疑問會繼續扮演維護亞太安全的角色。

哈里斯在「防務一號」(Defense One)新聞網站主辦的早餐會上說,亞太地區對美國的繁榮與安全至關重要,在亞太安全事務上美國不存在「跛鴨」總統。

哈里斯上將說,他只服務一名三軍統帥,現在是歐巴馬總統,明年1月20日之後則是川普總統,因此現在就對川普政府的亞洲安全政策發表評論並不合適。不過他說,毫無疑問,美國會致力於亞太地區盟友和夥伴的安全,民眾不應懷疑美軍保衛國家安全和利益的決心。他說,若有必要,美軍會採取軍事行動並贏得戰爭。

哈里斯表示,北韓的核威脅與中國在周邊地區的強硬姿態,令他憂心,同時因為美國與日本、南韓和澳洲等盟國關係穩固感到鼓舞。他還說,雖然菲律賓領導人的一些言論令他不安,但是美菲軍事同盟關係依然堅固,他與菲律賓軍方高級官員的私人關係也十分密切。

菲律賓總統杜特爾特曾表示,菲國軍方將取消與美軍的一些聯合軍事演習,並謀求跟中國發展友好關係。但是哈里斯說,迄今為止,美菲兩軍事先安排的各項互動依然正常進行,下周他將前往馬尼拉,就明年的各項活動做出安排。

哈里斯對中國在南中國海的填海造島、建立軍事基地和在東中國海單獨設立防空識別區深感不安,稱中國正尋求東亞霸權地位。另一方面,美中軍事關係正進展良好,包括兩軍本周在中國展開人道救援聯合演練。他說,美軍會設法與中國合作,但必要時做好對抗準備。

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發表者 betty0805, 2014/11/13 15:47:02

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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?麥網友卡錫(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。過程中暢銷,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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勝蒜3.《手作新鮮》 一律採接單後現作,細心對待每一分取之於自然的首選食材,謹守每一步傳統工法,讓您在家也能像走入田園般品嚐最新鮮的美味。
勝蒜4.《口感獨特》兼具酥、鬆、香的千層餅皮包覆著吸收南方陽光的大片黑蒜頭的鹹甜內餡,香氣濃郁,爽口不辛辣,口感紮實極富層次,一口咬下,美味迸發!
勝蒜5.《安心健康》嚴選通過產銷履歷元氣滿滿的大片黑蒜頭,讓您吃得健康又安心。
勝蒜6.《外型討喜》喜氣靈巧的元寶外型,象徵富足的期許與祝福,一口咬下暖胃更暖心。
勝蒜7.《包裝精緻》傳統美味,創新包裝,採牛皮紙材硬盒設計的文創包裝風格。

?年雲林十大伴手禮打敗160熱門

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成份:低筋麵粉、砂糖、高筋麵粉、麥芽、豬油、水、鹽、雞蛋

? ? ? ? ? ??(過敏原資訊:本產品含蛋,製成含微量麩質)

重量/規格:400公克±10公克/)

流行製造日期:接單後現做

保存期限:30

保存方法:25以下陰涼乾燥處,避免陽光直射

,包裝拆封後,未食用部分請放置冰箱內冷藏保鮮,並盡速食用。

美味秘訣:烘烤加熱食用風味更佳。

請注意:

(1)本商品採接單現做,繳款完成後開始製作

(2)本商品不提供試吃,基於食品衛生,一經開封食用,將不暢銷排行提供退換貨服務。

(3)商品若收到時有瑕疵,請您盡快拍照並與我方客服聯繫。

原產地
台灣

商品訊息特點

採用產銷履歷的莿桐大片黑蒜頭為內餡基底,三代傳承手法與繁複工序,只要一口回味無窮!採接單現作~新鮮,酥香細緻、鹹甜交疊、香氣濃郁卻口感清爽,您一定不能錯過

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工商時報【黃鳳丹╱台北報導】

深港通首日利多出盡,歐洲政治情勢緊張,使得亞股昨(5)日全面走跌,台股量縮小跌28點,收9,160點,港股也下跌0.26%,深證指數更重挫逾1%。在此帶動下,不少ETF放量大跌,元大滬深300正2昨日便以高達13.9萬張的成交量成為市場焦點。

連結陸港股的ETF昨日成為盤中焦點,正向標的放量下跌,反向標的則相對表現犀利。元大滬深300正2(00637L)昨日被市場大量拋售,成交量高達13.9萬張,是近4日來新高,其中外資賣超1萬餘張,自營商賣超近3萬張,終場下跌2.34%,收13.34元,連2日收黑K。

富邦上証正2(00633L)也放出5.4萬張大量,下跌2.43%,收在35.69元,觀察三大法人動態,外資賣超2,523張,自營商更大賣1.3萬張。

法人表示,深港通題材發酵至今,早有一群人「等待消息兌現後下車」,而許多觀望的人就等著低接,不會隨意搶進籌碼,加上國際利空氛圍籠罩,使得陸港股全面走跌,連結的ETF不論正反操作,成為投資人新選擇。

玉山投顧指出,深港通利多出盡,加上歐洲不確定性因素,亞股昨日走跌非意料之外,雖然外資對台股仍呈現賣超,但對金融股維持加碼,可說是資金輪動格局,未來要觀察義大利公投後實際發展,目前都只是信心面問題,看好亞股「短空長多」,估計需要1個月時間的沉澱,市場再創高點可期。

法人認為,昨日A股跳空重挫是從一開盤所造成,可見恐慌情緒並未在盤中發酵,成交量萎縮也代表雙方仍珍惜手中籌碼,並未被開盤的重挫嚇壞。

市場專家指出,香港市場以法人資金居多,不像散戶操作容易追高,因此每筆錢的進出都有策略在背後,若進入深證市場,也會偏好優質的行業龍頭,所以「好的反應會慢慢出現,不用太擔心」。

不過,永豐期貨顧問事業務部經理鄒心凱也提到,陸港市場雖有深港通利多刺激,但多數已預先反應,反倒是時程逼近的「中國版肥咖條款」,明年1月1日起將針對中國境內「非居民」逾600萬人民幣帳戶進行調查,近期可能有愈來愈多資金先撤出再另作規畫。

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