自從小妹我嫁人後就很少回娘家陪家人一起吃飯聊天或逛街
,這次好不容易老公跟我一起排一樣時間的假能回去陪陪家
人,吃飽飯後當然是帶家人去逛逛街~~逛到一半我跟我親愛的
老媽看見了【元氣媽咪】產褥低腰免洗褲就覺得很喜歡但在店裡看見的價格覺得太高了
所以只好放棄,回到家後立馬上網查了一下【元氣媽咪】產褥低腰免洗褲不可錯過 哪裡買比較便宜
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商品訊息功能
- 品號：4562314
- 低腰設計
- 柔軟透氣
- 加厚棉褲
商品訊息描述
產品特色
1. 低腰設計 ● 腹部無束縛感，透氣、舒適、不悶熱
2. 柔軟透氣 ● 材質柔軟、吸汗透氣
3. 彈性極佳 ● 彈性大，坐月子期間照顧寶寶能精選活動自如
4. 加厚棉褲 ● 加厚版棉褲穿著更舒適、安心
對象
懷孕、坐月子、剖腹產的媽咪或住院、旅遊時
材質
聚酯纖維85%、棉15%
保存期限
5年
最便宜
保存方法
請置於乾燥陰涼處，避免陽光直射
尺寸
F 臀圍 80-105cm
商品訊息特點
| 功能 |
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材質
聚酯纖維85%、棉15%
保存期限
5年
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伊拉克摩蘇爾(Mosul)戰場傳出空襲導致大批平民不幸喪命的消息，今(27日)美國負責中東地區的中央司令部(CENTCOM)指揮官沃特爾(Joseph Votel)表示，這是起「可怕的悲劇」我們正在調查詳細的狀況。
《洛杉磯時報》報導，伊拉克一份爭議性的軍事報告指出，3月17日聯軍曾對摩蘇爾城西賈迪達區(al-Jadidah)發動空襲，至少殺害了數十位平民，當中包含婦女和兒童，伊拉克軍方26日也發表聲明，承認當天曾下令發動空襲，但堅信房屋的牆壁曾被破壞後設下陷阱，周邊也有發現裝有爆裂物的自殺炸彈車輛，似乎把矛頭指向IS預謀策畫。
部分伊拉克官員要求對空襲進行獨立調查，目前仍無法確定實際死亡人數。周五(24日)至少發現50具屍體，而伊拉克當地民防組織則表示他們至少發現80名喪生者，世界衛生組織則估算死亡人數超過100人，當地的目擊者說，他們相信還有超過百人被埋在瓦礫堆底下。
下面附上一則新好用聞讓大家了解時事
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。
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。」
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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。
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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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