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主要設施

 

 

  • 300 間客房
  • 餐廳
  • 供應早餐
  • 免費機場接駁車
  • 健身中心
  • 商務中心
  • 24 小時櫃台服務
  • 公共區域提供咖啡
  • 空調
  • 每日客房清潔服務
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闔家歡樂

  • 冰箱
  • 獨立浴室
  • 免費盥洗用品
  • 每日客房清潔服務
  • 吹風機
  • 遮光布/窗簾

鄰近景點

  • 位於普陀
  • 靜安寺 (2.8 公里)
  • 玉佛寺 (2.8 公里)
  • 法租界 (4 公里)
  • 華東師範大學 (2.6 公里)
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線上訂房先前因本壘衝撞而骨折的Lamigo桃猿隊捕手黃浩然,今天現身桃園棒球場,黃浩然表示,傷口復原得不錯,希望在身體允許的情況下,能快回到場上。
 

 

 

黃浩然表示,剛開完刀的時候先在醫院休息,因為接下來球隊剛好都是客場比賽,所以就在醫院做治療,和一些輕微的訓練。
 

這是黃浩開完刀後首次隨隊,他表示,如果球隊是主場比賽,等醫院的治療結束後,就來球場隨隊,如果是客場的話就整天在醫院治療。
 

談到傷口復原情況,黃浩然表示,目前傷口復原得不錯,經過評估後,選擇使用不用取出的鋼釘,所以不用再開第2次刀。
 

黃浩然表示,當初評估4到6周是給骨頭復原的時間,不過接下來還要需要一些訓練,醫院方面評估大約在季後賽可回到場上。
 

黃浩然說:「自己當然希望能早一點回到球場,最好是在下半球季結束前回到場上,不過當然還是要在安全、完全復原的前提下才會這麼做。」
 

優雅為了維持體能,黃浩然表示,自己主要做的訓練就是核心和肌力訓練,下肢可以做負重訓練,不過上肢還無法,今天他也在牛棚自己丟球,希望能維持著手感。

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。
度假別墅

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。」

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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