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說真的其實在結婚前小妹我算起來還真是個購物笨蛋>.非逛不可
只要看見喜歡的就都會買,但買回家後又很少在使用
根本是在浪費錢,自從結婚後常常陪婆婆一起去逛街或
上購物網買東西~這次婆婆看見了【Tefal 法國特福】鈦釜系列20cm多功能刀
說非買不可,因為價格划算而且滿實用的~~~真的在婆婆身上
學到不少~~~果真是家有一老如有一寶!! ^.^
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商品訊息功能
- 品號：3521597
- 刀刃厚2.5mm
- 堅固耐用耐腐蝕
- 可以打磨
商品訊息描述
商品特色
◆高級德國不鏽鋼製成(不鏽鋼+鉻+鉬+釩)，堅固耐用、耐腐蝕、更銳利
◆高碳鋼強化刀刃硬度，切割食材更加容易
◆刀刃硬度 HRC56±2
◆刀刃厚2.5mm，強化刀刃強度
◆為延長刀具使用壽命，建議搭配木頭或塑膠砧板使用
最新◆可以打磨
◆適用於洗碗機
商品訊息特點
◆包裝尺寸：37.5*8*3 cm
◆重量：0.3 kg
◆產地：中國
◆國際條碼：3168430208322
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富邦悍將下半季首次在桃園主場對戰Lamigo桃猿，陣前調整教練團陣容的他們，今天果然發揮了奇效，打線全場敲出16支安打，賞給道恩斯本季自責分最多(7分)的一場比賽，加上羅力繳出7局失3分的好投，終場他們就以11：6擊敗桃猿，取得近期的2連勝，同時也是本季在桃猿主場的首勝。
今天富邦展現新官上任三把火的氣勢，在第2局就展開攻勢，首棒高國麟上場就選到保送，接著胡金龍、張建銘、林瑋恩都敲出安打，而且桃猿內野此時還發生要命的失誤，讓富邦在該局連得3分。
不過桃猿畢竟不是省油的燈，馬上在下一個半局展開反攻，靠著中心打線的串聯，單局追回2分，將比數追近成3：2、僅有1分的落後。
不過桃猿洋投道恩斯今天狀況很不穩定，3局上被連敲3支安打丟掉2分，4局上在胡金龍的2分打點二壘安打帶領下，富邦單局再添3分，5局打完取得8：2的領先。
8局上，富邦靠著林瑋恩的打點再添2分，將領先的分數拉開到7分，他們也決定在此時換上牛棚上來把關勝利，雖然中繼投手賴鴻誠以及終結者郭泓志出現一些小危機，但他們最終還是順利的將門給關限時活動上，以11：6取得勝利
富邦今天中心打線火力凶猛，2-6棒僅第5棒的高國麟沒有敲安，其餘的打者都有2安以上的表現，而其中表現最突出的當屬「理事長」胡金龍，他單場4打數2安打，打回4分打點，是今天球隊的打點製造機。
富邦洋投羅力，雖然上一場對統一狂丟6分，但本戰很快就找回昔日身手，主投7局被敲7支安打、丟3分，又是一次優質先發的演出，而這樣的好投也讓他拿下本季第7勝。
而今天打球對第6棒的富邦主砲林益全，本戰也繳出5打數2安打的好表現，同時還在2局上打出了生涯的1300支安打，成為聯盟史上最快(965出賽、4128打席、3717打數)達成此一紀錄的球員。
富邦今天在桃園主場贏球，他們也避免了追平單一球隊於單一球場單季最多連敗聯盟記錄(兄弟，澄清湖，12連敗（2006/4/6~8/25）。
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。
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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