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商品訊息功能
商品訊息描述
◆適用於車用點菸器
◆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
◆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
- 商品
- 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
2017
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科羅拉多落磯今天在客場迎戰克里夫蘭印地安人，9局打完2：2進入延長賽，12局上半強打Charlie Blackmon轟出一發陽春砲打破僵局，終場落磯就以3：2獲勝，並拿下二連戰的首勝。
好康推推Blackmon才在昨天的比賽面對印地安人王牌投手Corey Kluber，首打席就轟出陽春砲，可惜球隊最終沒能獲勝。今天Blackmon還以顏色，12局上半面對印地安人後援投手Zach McAllister，在2出局後轟出致勝全壘打成為球隊贏球大功臣。這支陽春砲是Blackmon本季第27發全壘打，也將今年洛磯的逆轉勝次數推進到21場。
本場比賽洛磯雖在3局上半就靠著Alexi Amarista的陽春砲先馳得點攻下1分，但3局下半印地安人立刻超前比數，面對落磯先發右投Antonio Senzatela， Abraham Almonte先敲出二壘安打，隨後Francisco Lindor再補上一支超前兩分砲。
Senzatela本場先發5局失2分無關勝敗，送出5次三振和3次四壞保送，Blackmon賽後說：「他撐住了，雖然中間遇到一些亂流，但都能穩定下來，我覺得今天他的曲球和滑球使用得很到位。」
Blackmon能成為球隊的英雄也要歸功於Jonathan Lucroy的適時安打，印地安人一路領先到9局上半，換上終結者Cody Allen投球，但被Carlos González敲出一壘安打，接著又被Lucroy敲出二壘安打，送回壘上的González追平比數。
「不論比分如何，Blackmon總是能把握好每個打席，」洛磯總教練Bud Black賽後接受訪問時表示，「我覺得他在重要時刻都能有絕佳的專注力，不論場上有什麼狀況或天氣如何，他都不會放棄任何一個打席，他是個很棒的打者。」
Blackmon目前打擊率3成33為全聯盟第三，拿下這場勝利後，落磯（65勝49敗）和亞利桑納響尾蛇（64勝48敗）並列國聯外卡名額，印地安人（60勝51敗）雖然輸球，還是以3.5場勝差暫居美聯中區第一。
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。
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。
秒殺
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，這是所居家用品謂的常識推理；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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