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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Dam & Roo - 西歸浦真棒^0^

住起來超舒服的,重點超喜歡她的床躺在上面

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

  • 34 間禁煙客房
  • 餐廳
  • 室外游泳池
  • 供應早餐
  • 24 小時櫃台服務
  • 空調
  • 每日客房清潔服務
  • 花園
  • 電腦工作站
  • 烤肉架
  • 旅遊諮詢/購票服務

闔家歡樂

  • 廚房
  • 炊具、餐具和廚具
  • 微波爐
  • 大型冰箱/冷凍庫
  • 獨立浴室
  • 私人 Spa 浴池

鄰近景點

  • 位於中文
  • 藥泉寺就在附近
  • 國際會議中心就在附近
  • 柱狀節理帶就在附近
  • 濟州國際和平中心就在附近
  • 天帝淵瀑布就在附近
  • 太平洋園區就在此區域
  • 如美地植物園就在此區域
  • Chocolate Land就在此區域
  • 雷普利信不信由你博物館就在此區域
  • PLAY K-POP 數位主題樂園就在此區域
  • 濟州泰迪熊博物館就在此地區


商品訊息特點

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釀酒人外野手Keon Broxton(布洛克斯頓)毫無疑問是今天球隊奪勝的最大功臣,不只敲出勝利打點,還沒收對手的全壘打,釀酒人以2:1擊敗紅雀。

2局上,紅雀Jose Martinez擊出中外野方向深遠飛球,眼看球就要飛過全壘打大牆,不過Broxton硬是跳起來把球接殺,沒收了Martinez的全壘打,為球隊守下1分。飯店比價

5局下Broxton又有表現,前2棒打者接連安打上壘,這時輪到他打擊,他敲出左邊方向的一壘安打,送回二壘上的隊友,攻下超前分。

「很高興今天能幫助到球隊。」Broxton說:「我只是試著盡力去做,這就是我的工作,這大大提升我的信心,也提升了球隊的信心,創造雙贏局面。」

紅雀韓籍投手吳昇桓在8局下登板,僅被敲1支內野安打,投1局無失分,送出1次三振。

渡假訂房

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。

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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。

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「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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