獨自一人在外工作了幾年,都沒好好陪伴家人親子出國

經過幾年的努力,終於存了一筆錢可以帶家人出去好好的玩一下了

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主要設施

  • 火車站接駁服務
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  • 冰箱
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鄰近景點

  • 位於高雄市中心
  • 東帝士 85 大樓 (0 公里)
  • 高雄市立圖書館 (0.6 公里)
  • 漢神百貨 (1.2 公里)
  • 高雄展覽館 (1.3 公里)
  • 光榮碼頭 (1.4 公里)


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下面附上一則新聞酒店讓大家了解時事

國家實驗研究院今天(11日)舉行年度成果展,現場除了首度展出颱洪中心的無人飛機外,也將福爾摩沙衛星5號的一比一模型搬到現場。此外,現在空氣汙染嚴重,國研院也展出空汙PM2.5模擬分析系統,可從台灣的固定汙染源中,找出空汙來源。

國家實驗研究院11日舉行年度成果展,包括科技部長楊弘敦、教育部次長陳良基都應邀出席。

現場首度展出颱洪中心的無人飛機,經過幾個月的測試,今年將進入颱風中心位置,執行觀測任務,將可提升氣象預報準確度;另外現場也展出福爾摩沙衛星5號的一比一模型,預計今年將升空執行任務。

此外,現在空氣汙染嚴重,國研院也與中興大學教授莊秉潔合作,展出「空汙PM2.5模擬分析系統」,利用環保署的觀測資料,可從台灣的固定汙染源中,例如工廠或電廠,找出空汙來源,提供地方主管機關管控。國研院副研究員李正國說:『(原音)我們也知道全省有哪些工廠,哪家工廠有哪些煙囪,位置、高度跟排放量,環保署都有公布出來,我們透過風速、風向、煙流的原理來找出貢獻值。』

由於車輛也是空氣汙染來源之一,國研院也設計「自動化車輛計數與分類系統」,於重要路口進行分類,並輔以空氣品質偵測數位盒,更精準掌握空汙來源。

科技部長楊弘敦致詞時表示,台灣應仿傚德國模式,將國研院、工研院及學術單位的研發能量串連起來,從基礎研究到與產業結合,壯大台灣科技實力。

(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,也許再過不久訂房搶折扣,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,正確分類住宿優惠網宜蘭、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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