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商品訊息描述

VORNADO 渦流空氣循環機 660

美國No.1品牌|適用8-10坪|運作安靜適合使用於房間|每分鐘轉速1000到1500 rpm|六年保固

不流動的空氣常讓人悶熱心煩,而涼風扇卻未必能真正帶動空氣間氣流的流動。館長推薦您現在家家都需必備的空氣循環機。它充分利用空氣動力學風洞設計,加上特殊極速葉片,加壓後高效能渦輪氣流如龍捲風般效果集中射出( 非一般風扇之分散氣流),風壓強勁有效創造最佳循環氣流。在接觸到牆面或阻礙物時,漩渦氣流進而擴散循環至整個室內空間,形成週而復始的空氣循環效應。

VORNADO 渦流空氣循環機660美國知名品牌採用高性能的馬達特殊渦旋式風頭,在穿過屋內時能牽引更多的空氣加入循環氣流,使房間裡所有的空氣循環流動,尤其適合放置在書桌上、茶几上,甚至於廚房的流理台上、房間或是隔間的小辦公室,讓你置身於舒服安適的空間。搭配四段風速(0、I、II、III)設計可依您的需求調整風量,每分鐘轉速1000到1500 rpm送風空氣流動性更佳,真正達到省電節能的效果。館長貼心提醒,使用於冷、暖氣的室內空間中能創造最佳的循環氣流!

商品訊息特點

◎ 顏色:黑色
◎ 電壓:110V
◎ 轉速:每分鐘轉速為 1,000 到 1,500 rpm
◎ 消耗功率:最大 0.5 amps(安培),60 HZ(赫),65 watts(瓦)
◎ 規格(重量):寬 34.2 x 長 29.8 x 高 38.1 cm(3.3 kg)
◎ 風量:四段式風量(0、I、II、III)按壓式按鍵
◎ 最大使用坪數:約8~10坪
◎ 製造國家:美國設計/中國製造
◎ 保固:六年保固、終身服務

保固期

6年保固期

總代理公司貨馬達六年保固

馬達保固六年(零配件非保固範圍內)

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(中央社紐約12日綜合外電報導)美國人權團體「南方反貧窮法律中心」(SPLC)指出,在川普贏得總統大選後,全美已發生超過200起種族歧視言行的事件,且校園裡類似狀況層出不窮。

法新社報導,儘管川普(Donald Trump)在贏得美國總統大選後,言談已較檢點,但他尚需回應許多美國人對他的疑慮-憂心他上任後仇外情緒繼續漫延。

監控仇恨團體的SPLC,在美國大選後3天來,已追蹤到超過200起與選舉有關的騷擾與恐嚇事件。另有超過4.7萬人在SPLC連署請願,敦促川普與白人國家主義、反穆斯林及反同志的極端分子畫清界線。

英國「獨立報」(Independent)報導,美國的路易斯安那發生黑人婦女在等候過街時,遭3名白人男子辱罵「去你的黑人賤命」;在華盛頓州,一名教師通報了午餐時間,校園食堂內有學生喊著「築一道牆」,學生還喊「如果你不是本地出生,打包滾蛋吧。」

自11月8日美國大選後,有色人種的社區及其他許多對川普勝出感到震驚的單位,通報多起騷擾與辱罵的事件。

SPLC指出,這類事件最常被通報的地點之一是中學以上的校園。明尼蘇達州楓葉林(Maple Grove)市的一間學校,廁所內就出現種族主義與親川普的塗鴉;科羅拉多州則通報,一間學校的圖書館出現「多元去死」的標語。

而對於SPLC報導相關現象,網友到SPLC的「仇恨觀察」(Hatewatch)推特的留言卻很兩極;網友TheResistance寫道「右翼瘋子在外充滿暴力,我實在為我女兒跟孫子擔心」;網友Teri McClain寫道「歡迎來到種族主義的世界,這種狀況很久了,真高興你們現在才把目光放在這裡。」

但網友Fathers Initiative卻說「你們不會真的接受這是個有憑有據的新聞吧?仇恨觀察只是政治文宣」;網友Chuck Todd's Goatee寫道「這是藉機痛扁川普支持者嗎,那些反川普的暴動怎不提。」(譯者:中央社陳亦偉)1051113

工商時報【楊日興╱綜合報導】

大陸知名入口網站業者網易昨(10)日公布截至9月30日的第3季未經審計財報,網易本季營收達92.12億人民幣(下同),較去年同期增長38.1%;淨利潤為27.4億元,年增長45.6%,營收與淨利雙雙創下歷史新高。

據網易資料指出,網易自2014年開始,每季營收皆優於上一期,連續創新高,淨利潤也從2015年開始達到相同佳績。

網易董事局主席兼執行長丁磊表示,本季網易各業務領域穩步增長,持續不斷為國內外日益擴大的在線市場提供一流的遊戲和產品。

各項業務方面,在線遊戲服務淨收入為65.68億元,年增長26%;廣告服務淨收入5.63億元,年增長23.8%;電商、信箱及其他業務淨收入20.8億元,年增長107.2%。而毛利潤達53.34億元,綜合毛利率為57.9%

新浪引述丁磊和網易財務長蔡安活在財報發布後回答分析師提問,手機遊戲成為問題中心。問題包括,網易本季新遊戲「陰陽師」發布後,第3季手遊業務為何較上一期出現小幅下滑,以及新手遊的推出是否會影響既有的手遊等。

丁磊對此表示,「陰陽師」是於季末在各平台推出,故有遞延收入的問題。也稱「陰陽師」定位於全球比價,在紐澳都排名前5位,歐美也創佳績,下一步希望打入與遊戲背景相關的日本。

在新遊戲是否影響既有遊戲方面,丁磊認為,新舊遊戲之間應該是相互補充關係,而不會有取代問題。

然而,網易表現雖亮眼卻不盡人意。據雅虎數據,華爾街10位分析師平均預計,網易本季營收將達14.3億美元;網易本季營收折合美元為13.81億元,不如分析師預期。

下面附上一則新聞讓大家了解時事

人工智慧(Artificial Intelligence)的研究,過去60多年來從未停歇,而今大力推薦總算有了不凡的突破,從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等,無疑捕捉了無數人們的注意力,宣告著劃時代的科技盛世已經到來。

1950年,圖靈在他名為〈運算機器與智慧(Computing 新品上架Machinery and Intelligence)〉的論文裡提問:「機器能思考嗎?(Can Machine Think?)」,挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義,卻沒有辦法很精確地討論問題核心:「機器會有智慧嗎?」

由於機器智能難以確切定義,圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧,提出了著名的「圖靈測試」:如果機器與人類進行非面對面(例如在中間以布幕隔離)對話(例如使用文字訊息),人類卻無法辨認出對方是機器,那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代,對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案,後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試:如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫.維森鮑姆(Joseph Weizenbaum),以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA;或到2014年,英國雷丁大學(University of Reading)重磅宣布其所開發出的Eugene,已經通過測試,但後來被質疑標準有誤。

其實,人工智慧一詞直到1956年,才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫(The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)」上,由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫(John McCarthy)正式定名。這場工作坊所討論的問題:「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域,而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。

歷經了60年的發展,人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落,經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元,希望打造強人工智慧的人工神經網絡(Artificial Neuron Network),先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境,無法取得研究經費而停滯;同一時期另一脈絡的弱人工智慧,則發展出博聞強記、分辨率隨資料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如生活達人 今,人與機器的對話,已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子,到底電腦科學家解決了些什麼問題呢?從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。

關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡

對於人工智慧,電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作,因此設計數學模型來模擬動物神經網絡的結構與功能。所謂人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數演算,能接受外界資訊輸入的刺激,且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應,或用以改變內部函數的權重結構,以適應不同環境的數學模型。

1951年,科學家馬文.閔斯基(Marvin Minsky)第一次嘗試建造了世上第一個神經元模擬器:Snarc(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator),它能夠在其40個「代理人」和一個獎勵系統的幫助下穿越迷宮。六年後,康乃爾航空工程實驗室的法蘭克.羅森布拉特(Frank Rosenblatt)設計、發表神經網絡的感知器(Perceptron)實作後,人工神經網絡(或稱類神經網絡)學者曾經一度振奮,認為這個突破終將帶領人工智慧邁向新的發展階段。

但,人工智慧領域的研究在1970年代因為缺乏大規模數據資料、計算複雜度無法提升,無法把小範圍的問題成功拓展為大範圍問題,導致計算機領域無法取得更多科學研究預算的投入而沉寂。到了1980年代,科學家首先透過思考上的突破,設計出新的演算方法來模擬人類神經元,迎來神經網絡發展的文藝復興時期。物理學家約翰.霍普費爾德(John Hopfield)在1982率先發表Hopfield神經網絡,開啟了神經網絡可以遞迴設計的思考。四年後,加州大學聖地牙哥分校教授大衛.魯梅爾哈特(David Rumelhart)提出了反向傳播法(Back Propagation),透過每次資料輸入(刺激)的變化,計算出需要修正的權重回饋給原有函數,進一步刷新了機器「學習」的意義。科學家更進一步把神經元延伸成為神經網,透過多層次的神經元締結而成的人工神經網絡,在函數表現上可以保有更多「被刺激」的「記憶」。

目前多層次的人工神經網絡模型,主要包含輸入層(input layer)、隱層(hidden layer)與輸出層(output layer),另外根據資料輸入的流動方向,又分為單向流動或可以往回更新前一層權值的反向傳播法。由於神經網絡模型非常仰賴計算規模能力,為了增加高度抽象資料層次的彈性,電腦科學家將之複合為更複雜、多層結構的模型,並佐以多重的非線性轉換,將其稱之為深度學習(Deep Learning)。

關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習

科學家發現,要讓機器有智慧,並不一定要真正賦予它思辯能力,可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力,就足以幫助人類工作。1970年代,人工智慧學者從前一時期的研究發展,開始思辯在機器上顯現出人工智慧時,是否一定要讓機器真正具有思考能力?因此,人工智慧有了另一種劃分法:弱人工智慧(Weak AI)與強人工智慧(Strong AI)。弱人工智慧意指如果一台機器具有博聞、強記(可以快速掃描、儲存大量資料)與分辨的能力,它就具有表現出人工智慧的能力。強人工智慧則是希望建構出的系統架構可媲美人類,可以思考並做出適當反應,真正具有人工智慧。

機器學習(Machine Learning)可以視為弱人工智慧的代表,只要定義出問題,蒐集了適當的資料(資料中通常需要包含原始數據與標準答案,例如人像圖片與該圖片內人像的性別、年齡),再將資料分做兩堆:訓練用與驗證用,以訓練用資料進行學習,透過特定的分類演算法抽取特徵值,建構出資料的數學模型,以該數學模型輸入驗證用資料,比對演算的分類結果是否與真實答案一樣,如果該數學模型能夠達到一定比例的答對率,則我們認為這個機器學習模型是有效的。這種具有標準答案,並以計算出的預期結果進行驗證的機器學習,通常被稱為監督式學習。 相對於監督式學習,非監督式學習則強調不知道資料該如何分類的機器學習,換句話說,我們提供電腦大量資料,但不告訴它(或許我們也真的不知道)這些資料該用什麼方式進行分類,然後電腦透過演算法將資料分類,人類只針對最終資料分類進行判別,在數據尋找規律就是機器學習的基礎。

機器學習的發展方向,是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法,讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則,並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。過程中,時常運用統計學技巧,並轉化成電腦程式,進而計算出資料??的分界條件來做預測。 弱人工智慧作為人工智慧領域的發展途徑,無論是監督式學習或非監督式學習,隨著資料被大規模蒐集、經由網際網路被傳遞、輔以雲端架構支援的運算,用機器學習來解決人類基礎的問題變成一種可能。目前機器學習也是人工智慧商業應用最廣泛的一種技術。舉凡搜尋引擎、圖像辨識、生物特徵識別、語音與手寫識別與自然語言處理、甚至是檢測金融詐欺等等,都是常見的應用。

關鍵技術三 人工智慧的重要應用:自然語言處理

對人類來說,如何讓這些現代自己製造出來的機器們,可以聽懂人話,並與人類「合作」,絕對是可以推動我們面對未知宇宙的重要助手。

自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的研究,是要讓機器「理解」人類的語言,是人工智慧領域裡的其中一項重要分支。英國雷丁大學的演化生物學家馬克.佩葛(Mark Pagel)認為,最早的一種「社會科技」是人類的「語言」,語言的發明讓早期人類部落透過新工具:「合作」在演化上占有優勢。自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種:其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式,其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

無論是從人類到電腦,或從電腦到人類,語言處理通常都使用到我們一般學習外語所要具備的聽、說、讀、寫等技能。其中:聽與說主要使用到聽覺與發音,對電腦而言就是能夠透過麥克風「聽」到人類說話,把聽到的聲音轉成文字(這是語音辨識),或把電腦想要表達的意思轉成人類可以理解的詞句(這是自然語言生成),再用耳機或喇叭「唸」給人類聽(這是語音合成,功能通常稱作文本朗讀:text to speech)。科學家與工程師們也致力於影像文字辨識,影像來源可以是掃描完成的文件影像檔案、也可以是手機鏡頭的即時影像,目標的文字體則可以是一般鉛字印刷品或列印的文件,也可以是手寫文字(手寫文字辨識)。

當計算機透過「聽」或「讀」,將人類的話語或文章轉成文字、語句進到處理層,還需要能夠自動分詞(word segmentation),也就是電腦必須拆解人類的語句來理解語意,才可以進而給出相應的答案。例如一般人對手機說:「今天香港會不會下雨」,手機必須錄下聲音、並且濾掉雜音、將這句話的聲音轉化為文字、將這句文字拆解成不同詞句,並標注上不同詞性(speech tagging)。

「瞭解」使用者想要知道氣象資訊的命令後,手機必須對能提供「天氣」資訊的伺服器發出相應的(告訴伺服器要的地理資料是香港、並把今天轉換為實際的日期時間)資訊請求,包含未來數小時區間氣溫、氣象(是多雲、雨或晴天等)、風速、降雨機率、濕度、氣壓、空氣品質或紫外線指數等。

當伺服器回應了前述的相應數據後,手機可以選擇用螢幕畫面來回應,但更貼心的作法是把這些資訊翻譯成「人話」,然後用聲音唸出來。這時的處理可以把「香港接下來八小時會是晴天,氣溫攝氏25度,降雨機率是10%,空氣品質良好」這個句子,透過合成不同語詞聲音後說出來。但是,使用者問的其實是「會不會」下雨,所以必須進一步把降雨機率10%、晴天等等資訊轉換成「會不會」的尺度,例如10%可以轉化為「不太會」或是「只有很小的機率」一詞。

人類互動最重要的工具就是語言,無論是文字或語音,語音智慧助理讓人能和機器說話,無非是近年行動裝置普及後,最令人興奮的進展之一。

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