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旅行最怕的就是選錯飯店或旅館~住起來不舒服的話隔天
整個會沒心情好好的玩樂!!還好~~這次跟家人一起住了
這間二世谷泉鄉小屋出租飯店 - 俱知安真棒^0^
住起來超舒服的,重點超喜歡她的床躺在上面
訂房比價就會不想起來~躺起來真舒服~而且連小孩也喜歡,
服務品質當然也很親切的~~
所以想介紹給大家如果有來這附近玩的話不妨來住看看~~~
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商品訊息功能
商品訊息描述
主要設施
- 24 間住宿
- 餐廳
- 供應早餐
- 免費火車站接駁
- 5 座室外網球場
- 露台
- 空調
- 自助洗衣
- 烤肉架
- 行李寄存
- 櫃台服務 (有時間限制)
熱情款待
- 折疊床/加床 (付費)
- 廚房
- 炊具、餐具和廚具
- 微波爐
- 冰箱
- 免費盥洗用品
鄰近景點
- 二世谷山滑雪場 (1.6 公里)
- Noasc (2.3 公里)
- 半月湖畔自然公園 (5.5 公里)
- 俱知安町旭丘滑雪場 (7 公里)
- 新雪谷町花園觀光區 (8 公里)
商品訊息特點
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小型家庭旅館
在與巫師簽下一張4年1.7億美元的超級頂新後，似乎更堅定John Wall留守巫師隊的決心，W分享住宿all表示即便他也非常渴望NBA總冠軍，但是他並不會為了冠軍離開華盛頓，而是願意為巫師效力終身。
「如果知道自己的目標是什麼，就沒有必要進入自由球員市場。」John Wall在接受採訪時說，「我有一個終極目標（總冠軍）想在這裡完成，我知道這是一支我願意終身效力的球隊。」
而在採訪時，John Wall也表示他不會為了總冠軍而選擇離開巫師隊，因為他想為華盛頓拿下一座總冠軍，而他也對巫師的球迷作出保證，他說：「雖然很多球星選擇轉投他隊組成超級強隊，但我不是這樣的人。」
而巫師也並沒有讓Wall失望，巫師在今年用高價將Otto Porter留下，以確保球隊的陣容保持完整，再加上套房飯店去年續約的Bradley Beal，成功將球隊的核心三人都留在巫師，在下一賽季巫師將繼續保持競爭力，繼續衝擊總冠軍。
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。
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。
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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。」
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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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