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商品網址
- 大容量托特包款
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商品訊息簡述
:
品牌 | JW |
---|---|
揹法 | 肩背, 側肩背, 側背, 斜背 |
款式(功能) | 托特包, 斜背包, 肩背包, 肩斜包 |
顏色 | 經典黑/夜幕灰/海軍藍/松石綠/炭燒咖 |
外層材質 | PU |
內層材質 | 質感尼龍內裡 |
尺寸-長 | 41cm |
尺寸-寬 | 14cm |
尺寸-高 | 28cm |
重量 | 910g |
適用性別 | 女用 |
開口方式 | 拉鍊式 |
提把高度 | 17cm |
背帶長度 | 無 |
內部夾層 | 無 |
外袋數 | 1 |
內袋數 | 1 |
底珠 | 無 |
手機袋 | 有 |
商品配件 | 無 |
內容來自YAHOO新聞
人工智能里程碑》歐洲圍棋冠軍不敵電腦 韓國九段棋手三月接招
Google旗下公司「深度思維」(DeepMind)開發的人工智慧「AlphaGo」,27日擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾,創下電腦擊敗職業棋士的歷史紀錄。AlphaGo今年3月將與世界一級棋士、韓國九段棋手李世乭對弈。
We made the front cover of Nature! Details here: https://t.co/v6CSHelVTC #AlphaGo #DeepMind pic.twitter.com/bugshPxb4q
— Demis Hassabis (@demishassabis) 2016 1月 27日
10年略有小成?才不!
1997年5月,超級電腦「深藍」(DeepBlue)擊敗當時的世界西洋棋冠軍卡斯帕羅夫(Garry Kasparov),成為首次人工智慧在棋局中擊敗職業棋士的紀錄,更讓許多工程師以研發足以擊敗人腦的電腦為趣。
婚友相親>#DidYouKnow - #DeepBlue was the 1st computer to beat a world-champion chess player in a classic format? #FunFacts pic.twitter.com/JO3LcqteII
— Payzone UK (@Payzone_UK) 2015 5月 11日
相較於西洋棋,圍棋的規則更為單純,但涉及的回合數、攻防組合和策略佈局都比西洋棋來得更加困難。根據《英國廣播公司》(BBC)報導,某些觀點認為就目前的人工智慧開發程度而言,起碼還要再10年才能有一台能夠擊敗職業棋士的電腦出現。
而橫空出世的AlphaGo,似乎賞了這些觀點一個響亮的耳光。
演算法加持 人工智慧功力深厚
AlphaGo在與業餘棋士的500場對戰中,僅有1場敗績,勝率高達99.8%。
人工智能擊敗歐洲圍棋王
由英國一家公司研製的AlphaGo程式擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾。
由 BBC 中文網(繁體) 貼上了 2016年1月28日
2015年10月,深度思維研發團隊遠赴歐洲,邀戰歐洲圍棋冠軍、頂級棋士樊麾與AlphaGo對弈5局。3個月過去,AlphaGo不負眾望,以5局全勝的成績向世界宣布:電腦也有贏過人腦的可能。
AlphaGo Artificial Intelligence Beats Human Champion In Chinese Strategy BoardGame https://t.co/irr56n7vFL pic.twitter.com/nwUhEzD27I
— the home of AI info (@homeAIinfo) 2016 1月 28日
深度思維執行長、Google人工智能部門首席工程師,同時也是一名業餘圍棋愛好者的哈薩比斯(Demis Hassabis)表示,人工智慧需要10年才能打敗人腦的說法已經不復存在。「這十數年間發明的演算法數量之多,是當時的人們無法想像的,只要把這些演算法有系統、有效率的組合在一起,就能完成AlphaGo。」
算棋三步驟 人工智慧里程碑
哈薩比斯表示,強大的分析能力是AlphaGo的致勝關鍵,也是研發團隊在打造AlphaGo時的核心指標,讓它能在對弈時算好對手的每一個企圖,並且把之後的3千萬步納入考量。
哈薩比斯說:「我們是從觀察職業棋士的棋譜下手,去分析什麼情況對獲勝是有利,或者有什麼差錯需要避免。接著AlphaGo會自行對弈過程,從中調整競爭策略,最後採用『蒙地卡羅方法』(一種隨機性的模擬統計方法),把任何可能性計算進去,進行長線策略的佈局。」
Google DeepMind: Ground-breaking AlphaGo masters the game of Go https://t.co/GIMkU8CBr9 pic.twitter.com/dVaJ9t6mi8
— Lifeboat Foundation (@lifeboathq) 2016 1月 27日
BBC報導,業界人士指出,AlphaGo是人類開發人工智慧的里程碑,證明軟體和硬體工程在近20年來的成長速度超乎原先預期。
先圍棋後遊戲 研發團隊向前邁進
劍橋大學(University of Cambridge)賈拉曼尼教授(Prof. Zoubin Ghahramani)說,AlphaGo的貢獻不只是圍棋對弈,更能提升醫療、商業或各種人為決定的品質。
Google's AlphaGo can beat a human at the game, Go. https://t.co/iAcxlK72r5 pic.twitter.com/Fi8PNsGNCU
— Smithsonian Magazine (@SmithsonianMag) 2016 1月 28日
AlphaGo的下一步,是在3月與世界一級棋士李世乭相約在韓國首爾對弈。除此之外,深度思維研發團隊更把眼光放在電腦遊戲上。哈薩比斯表示,之後會將心力放在開發「會玩遊戲的人工智慧」上面,初步希望能研發出不需任何人為操作就能玩完簡單遊戲(如打磚塊、泡泡龍等),最終希望能夠研發足以玩3D遊戲或模擬實境的人工智慧。
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新聞來源https://tw.news.yahoo.com/人工智能里程碑-歐洲圍棋冠軍不敵電腦-韓國九段棋手三月接招-221500649.html
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