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商品訊息描述
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◆附100公分Micro USB充電傳輸線
◆強力1A 2.4A輸出
◆雙USB插槽輸出
◆LED充電顯示燈
下殺◆提供可使用USB充電之iPad、iPhone、SmartPhones等行動裝置電力
商品訊息特點
- 輸入電壓：DC12V
- 輸入電流：2.0A Max(輸出加載至3.0A)
- 輸出電壓：DC 5.00V±0.25V
- 輸出電流：1A+2.4A
- 尺寸：66.5*27*27MM
- 重量：40g
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紅襪強投Chris Sale（塞爾）優異表現問鼎年底的賽揚獎，教練團也密切看管他的投球局數，確保每場都能有優質先發。Sale是紅襪要穩坐美聯東區第一的關鍵人物，之後對戰洋基的三場系列賽他都要登板投球。
昨日對戰克里夫蘭印地安人的比賽因雨延期，總教練John Farrell表示，之後每位先發投手的出賽都順延一天，這也代表從今天起對戰白襪的四連戰，Sale都不會上場。也因為紅襪下周二沒有比賽，Sale下周三對戰光芒前就有6天能好好休息。
紅襪與洋基力爭美聯東區龍頭，目前紅襪以1.5場勝差微幅領先洋基，競爭如此激烈也讓Farrell宣布接下來對戰洋基的系列賽，Sale都要各出賽一場，包括8月14日作客洋基球場、8月20日回到芬威球場，以及9月4日再度移師洋基球場。
面對先發投手調度的決定，Farrell說：「你必須向前看，我們對洋基還有三次系列賽要打，Sale這三次都要上場。平?投手的休息天數外，同時也要想如何調度好讓他們有所發揮。Sale這周有充分的休息，這對他接下來的比賽至關重要。」
Sale生涯對戰洋基的數據都不錯，12場中有9場先發，防禦率為1.17。今年效力紅襪後對上洋基2次，在15.2局中失掉2分自責分並投出23次三振。
目前Sale投出216次三振、防禦率2.70都位居美聯第一，拿下13勝和皇家左投Jason Vargas並列聯盟第一，不過今年Sale出賽153.1局，也是目前聯盟投球局數最多的投手。
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。
精選
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。
經典
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。」
戰利品
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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