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旅遊便宜又到了跟老婆約定每年出國渡假的時候了

可憐我的荷包又要大失血了~

為了排行程小弟可是耗費苦心啊

又要安排行程,還得預定住宿房間

不過今年就不用像以往那麼麻煩了

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而且非常貼心的是還有旅客的住宿評價

就不怕因為訂到地雷旅館導致整個旅遊的心情大受影響了

像小弟這次訂的飯店是米拉特爾切瑞維爾公寓 – 首爾

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商品訊息描述:

主要設施

  • 125 間客房
  • 自助停車
  • 商務中心
  • 空調
  • 櫃台保險箱
  • 洗衣服務
  • 會議室
  • 多語服務人員
  • 櫃台服務 (有時間限制)
  • 旅遊諮詢/購票服務

闔家歡樂

  • 小廚房
  • 炊具、餐具和廚具
  • 微波爐
  • 冰箱
  • 獨立起居區
  • 洗衣設施

鄰近景點

  • 位於江南
  • 宣陵公園就在附近
  • COEX 會展中心就在附近
  • 奉恩寺就在附近
  • COEX Mall就在附近
  • 蠶室棒球場就在附近
  • 韓國國立博物館就在此區域
  • 東大門綜合市場就在此區域
  • 景福宮就在此區域
  • 首爾體育中心就在此區域
  • 蠶室綜合運動場就在此區域
  • 韓國戰爭紀念館就在此地區

商品訊息簡述:

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

工商時報【黃鳳丹整理】

臺灣指數公司藍籌30指數是由30檔上住宿推薦親子市藍籌(Blue Chip)成份股所組成,在資本市場上代表大型公司、名聲優質、長期獲利表現佳與具有市場支配地位的公司,該指數十年總報酬達134%,大幅超越同期大盤指數的97%與臺灣50指數的95%。

臺灣指數公司在藍籌30指數的編製規則中,納入符合流動性、營運穩定性、獲利能力與具股利分配等4大面向的財務指標,代表國內大型規模、業績表現佳、營運穩定性高、獲利能力良好且股利豐厚的頂尖優質企業,易於進行資產配置,是讓投資人可以直接看見台股市場的標竿。

藍籌30指數同期間年化標準差19%,低於大盤的20%與台灣50指數的21%,這代表藍籌30指數波動程度低,而且承擔相同風險下,投資人可獲得更好報酬,證明了「投資具產業競爭力的公司,能夠帶來良好的回報」。(記者黃鳳丹整理)

(中央社記者胡玉立多倫多21日專電)「嘿,Siri,我的頭髮看起來如何?」拜加拿大多倫多大學電機系兩位研究人員之賜,也許再過不久,你的智慧型手機就可以針對前述問題,為你提供一針見血的回答。

而這項新科技,有朝一日或許可以運用在醫學等更重要的用途上,像是以視覺偵測皮膚癌或發展更安全的自動駕駛汽車。

阿拉比(Parham Aarabi) 和高文芝(Wenzhi Guo,音譯)兩位多倫多大學研究員,最近公開了一套全新的機械學習算法─讓電腦直接透過「人類指令」,而不只是透過「既有範例」來學習。運用這套新算法的執行成效,比以往訓練人工神經網絡的舊方法高出160%。

讓人驚訝的是,接受這套新算法訓練的電腦辨識照片頭髮的可信度,比接受訓練前的可信度,高出9%。顯示人工智慧又向前跨出了一步。

多倫多大學機械新聞(UofT Engineering News)在16日公布的這項消息,今天登上了加拿大廣播公司(CBC)科技新聞版面。

阿拉比說,辨別頭髮,或許不是今日世界最重要的問題,但卻是可以精確量化的事。這樣淺顯的例子讓大家可以清楚了解到,這項新機械學習算法是有用的。

過去,要是單從照片來辨識人類的頭髮,電腦的表現往往比不上人類。阿拉比表示,這套新算法讓電腦接受人類指令,學習如何針對困難的分界線,正確分類、區別出頭髮髮色、質地、髮流方向等。

以前,人類教導電腦的方法,主要是提供特定資料、要訂房求人工神經網路依據樣本做出決定;像是將成千上萬張和天空有關的照片給電腦看,藉以訓練神經網路,分辨照片裡的天空。

但這項新的機械學習算法,讓電腦可以直接聽從人類訓練者給予的指令;像是「天空的藍色可以有很多不同層次」或「圖片上方的像素,比圖片下方的像素,更像天空」等。

阿拉比相信,結合人類經驗和機械學習,將有助於其他領域的發展。例如,目前皮膚科醫師運用視覺的幫助,辨別可能造成皮膚癌的痣;道路駕駛人則是仰賴交通規則,確保行車安全。而兩者都缺乏較大的數據資料。這種新的探索式訓練學習法,讓人工神經網絡在面對不明或沒有標示的資訊時,仍能獲得有效訓練,做出正確判斷。

阿拉比和高文芝目前在一家軟體公司ModiFace工作,這項研究是他們工作內容的延伸。這家公司研發的ModiFace手機應用程式,可以讓使用者看到不同品牌的美粧產品或髮型顏色,使用在自己臉上的樣子。

阿拉比和高文芝的研究,已在電機電子工程師學會(IEEE)網站上公布,也將刊登在下一期的神經網絡學習系統公報期刊上。1051122

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