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不知道大家閒暇時間喜歡做些什麼活動呢?

像我就是很喜歡閱讀,我覺得閱讀真的是一件非常開心的事情

透過閱讀,我們可以吸收別人的經驗與技能

也透過閱讀,我們的視野也可以更加開闊

北海道。----我來了:自遊北國指南決定版,超簡單超實用,一本就足夠!這本我在博客來特價的時候買的一本好書

其實博客來時常辦些活動,在有限的活動週期

不要為自己設限

買一些好書回來閱讀,其實是很不錯的

而判斷一本好書最重要的

除了看博客來提供的書籍大綱簡介外

就是簡述,如果內容不錯其實不用怕買到地雷書

欣賞作者的文筆也是不錯的喔

這一本北海道。----我來了:自遊北國指南決定版,超簡單超實用,一本就足夠!

看過後,衷心覺得好看!

所以記下書名就到博客來購買,畢竟用實際行動支持作者,作者下次也可以撰寫出更多更好書

如果對於這類型書籍喜歡的朋友們,推薦北海道。----我來了:自遊北國指南決定版,超簡單超實用,一本就足夠!給你們

希望幫助大家學得更多新知喔!

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這本書的詳細介紹如下~參考一下吧

說明:

描述:



最強旅遊-道南、道央、道東、道北

輕鬆易讀+深度探訪+獨家企劃+省錢實用情報完全蒐羅

最新北海道旅遊書,全書超過10幾萬字、1500張全彩圖片、320頁,一書在手,絕對瘋玩北海道!


以「輕鬆易讀、深度探訪、獨家企劃、省錢實用情報」為主軸,內容涵蓋日本北海道分區導覽-道東、道央、道南、道北等主要精華城市、推薦景點以及深入知床半島以及禮文和利尻離島。提供簡單易懂的最新訊息與路線規劃、獨家情報、任選觀光行程,帶領讀者認識北海道、走進北海道,輕鬆暢遊大自然四季名勝,人人愛上日本的北國風情。

有別於其他同類旅遊書的制式內容,從行前準備、行程規畫、如何購買優惠交通票券、觀光巴士、新千歲機場入境Step by Step,獨家探訪北海道47種賞花圖鑑、箱館五稜郭祭與索朗祭祭典、限定口味雙淇淋圖鑑,以及啤酒工場、吹玻璃、手作餅乾等見習參觀。

獨家9大超值玩樂體驗:世界遺產+自然公園、鄂霍次克海超凍感的流冰、札幌雪祭+小樽雪燈之路+層雲峽冰瀑祭+音更十勝川天鵝祭彩凜華的浪漫體驗、原住民愛努族文化、溫泉、單車路線、紫色夢幻薰衣草、新千歲機場+Rera暢貨中心血拼。

旅行北海道不能錯過必吃的限定美食成吉思汗鍋、螃蟹、各式海鮮、拉麵、湯咖哩;必買的白色戀人、北菓樓、六花亭、柳月、薯條三兄弟、加卡比薯條、御守、熊出沒注意、綠球藻、木雕、音樂盒、薰衣草製品、馬油、玻璃藝品、愛奴族工藝、染織、藥妝、朝日啤酒餅乾等+美食購物推薦店。PLUS單元裡通通不藏私。

分區遊賞、玩樂、體驗+最實用的交通地圖+如何使用電子地圖+季節主題規畫5、7、9天路線,一書在手,絕對瘋玩北海道!

本書特色

1.全書超過10幾萬字、1500張全彩圖片、分區導覽最詳細精采的內容,一本就足夠

2.深入探索北海道最後秘境利尻、禮文島、知床半島大自然奇蹟

3.獨家北海道節慶祭典、賞花圖鑑、限定雙淇淋圖鑑

4.北海道限定必吃美食+買物特集

5.掌握行前準備+遊程動線規畫+觀光巴士情報,輕鬆暢遊名勝美景

6.JR北海道鐵路周遊券+北海道自由乘車券+小樽Welcome pass+超值套票+特別休閒票券教戰手則

7.最實用的交通地圖+如何使用全道電子地圖按圖索驥不迷路

須知:

  • 出版社:幸福文化

    新功能介紹
  • 出版日期:2014/10/15
  • 語言:繁體中文




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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。

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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