說真的其實在結婚前小妹我算起來還真是個購物笨蛋>.<
只要看見喜歡的就都會買,但買回家後又很少在使用
根本是在浪費錢,自從結婚後常常陪婆婆一起去逛街或
上購物網買東西~這次婆婆看見了【御工匠】新一代3合1創意多功能袖毯-TV毯-四季毯-靠墊-午休枕(超值四入)
說非買不可,因為價格划算而且滿實用的~~~真的在婆婆身上
熱賣中學到不少~~~果真是家有一老如有一寶!! ^.^
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商品訊息功能
- 品號：2341432
- 穿著輕柔不笨重，觸感柔軟舒適
- 附腳底保暖袋，腳部暖全身暖
- 採特殊輕柔布防風、防髒、防靜電
- 寬袖設計，活動自如
- 收摺後可當抱枕、午休枕
商品訊息描述
【御工匠】新一代3合1創意多功能袖毯/TV毯/四季毯/靠墊/午休枕
新款3合1設計多了保暖腳袋，腳底保暖全身就暖和
摺疊後可當靠墊、抱枕、午安枕
風靡歐美日 可以穿在身上的保暖雙袖TV毯、雙袖設計讓人
不禁大開眼界，新奇設計帶著便利的生活需求
顛覆傳統毯子的形像，把毯子當衣服穿
冬天到了，天氣越來越冷了；在家上網玩遊戲是不是感覺手
越來越冰冷，看電視時整個人躲在大毯子下連根手指都不願露出來！
可是要吃零食、喝飲料怎麼辦呢?
沒吃幾口就冷的趕緊把手縮回去囉，多不方便呀！電費越來越高，
也總不能一直開著電暖器吧。風靡歐美日極富創意的雙袖休閒毛毯，
又稱TV毯(懶人毯) 來囉...TV毯(懶人毯)，讓您在披蓋時雙手不受影響，
躺在沙發上也能上網、工作哦。
採特殊布料材質，防靜電、穿著輕柔不笨重，觸感柔軟舒適
刷卡可分期寬袖設計，讓您雙手活動自如，穿著不易脫落，大人小孩都適穿
商品特色:
◆穿著輕柔不笨重，觸感柔軟舒適
◆採特殊輕柔布料製作，防風、防髒、防靜電
◆寬袖設計，讓您雙手活動自如，穿著不易脫落，大人小孩都適穿
◆顛覆傳統毯子的形像，把毯子當衣服穿
◆居家、辦公室、車上、飛機上的最佳保暖毯，更是家中老人、
小孩的保暖必備用品。
◆適用場所
【家庭】: 躺在沙發上看電視或上網玩遊戲的最佳保暖毯。
家中有行動不便的老人，坐在輪椅上的最佳保暖毯。
【辦公室】:工作時、午休小憩的最佳保暖毯。
【娛樂】: 出國旅行洽公飛機上最佳保暖毯。
開車時的最佳保暖毯。
商品訊息特點
◆商品組合內容：袖毯×4
◆商品尺寸(長x寬x高cm)：180×137cm
◆材質：滌綸
◆外觀顏色：粉紅色, 寶藍色 、紫色、玫瑰紅色
◆產地：中國
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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。」
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：
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