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【病毒崩NTU-VirusBom】100ml 噴劑５入組
說非買不可,因為價格划算而且滿實用的~~~真的在婆婆身上
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：4153748
- 噴灑於物品表面形成防護膜
- 能有效崩解H1N1，腸病毒
- 僅供外用非侵入性對人體無害
現省商品訊息描述
※可應用在---
直接類：噴劑、抹劑、消毒劑
不織布類：口罩外側、防護衣、防護帽、防護鞋套、防護手套、安全帽髮墊、紙內褲、鞋墊
聚分子吸棉類：衛生棉、生理護墊、尿布、尿墊、看護墊、濕紙巾、濕拖把
紙類：馬桶坐墊、克病毒床墊、克病毒桌墊、克病毒袋
附具類：過濾網（空氣清淨機、除濕機）
貼布類：OK繃
※可抑制崩解病毒與細菌種類---
H1N1病毒、腸病毒71型、禽流感病毒(H5N1、H5N2)、金黃色葡萄菌、大腸桿菌、綠膿桿菌、白色念珠球菌、超級細菌(NDM-1)以及鮑氏不動桿菌 (AB菌 )等多種細菌及病毒結構。根據專利NTU-VirusBom可崩解HN家族的病毒結構、流感病毒結構、禽流感病毒結構...等 (根據行政院衛生署的網站公告，酒精並不能殺死腸病毒)
100ppm的病毒崩可以輕鬆做到對外來病毒及細菌的防護。而300ppm的病毒崩則適合用於醫院、銀行等，及眾多人進出的複雜的環境。
若為多次觸碰的公共物品(如門把、電梯、大眾交通工具)，碰觸前可先噴灑病毒崩，建議3至4小時補充一次；若為噴灑在口罩外側上，則在每次戴上時噴灑，或於人潮眾多處加強即可。
商品訊息特點
特惠 本周優惠
有效日期：5年
主要成分：100ml,具有氧化及還原能力之分子酵素
其他成分：Water,Alcohol,Perfume
製造日期：如瓶身標示
容量：100ml
產地：台灣
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波士藍橙香甜利口酒、泡泡糖糖漿、紅白酒混在一起，你會怎麼稱呼呢？除了聯想到易醉、嘔吐外，這個雞尾酒在英國的老屠夫酒吧（The Old Butcher's）還有個稱呼「皮條客的吊帶褲」。
▲皮條客的吊帶褲，英酒吧對負評的反制（圖／翻攝自鏡報）
這個稱呼是源於一個叫「韋恩S」在Tripadvisor的評價，根據《The Bristol Post》評價內容如下「如店名一樣好像真的是個舊肉販似的，鋪了白瓦片的牆，令人不舒服的家具，這既不像是餐廳也不像酒吧，皮條客三分之二是品脫啤酒，乾，有事嗎？」
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▲皮條客的吊帶褲，英酒吧對負評的反制（圖／翻攝自鏡報）
然而，老屠夫酒吧卻用變相的宣傳手法，將皮條客當作新的飲料命名，並在Facebook上宣傳，他們寫道「感謝韋恩S評價我們可愛的非餐廳／酒吧，他充滿啟發性的文字幫他在我們的菜單上贏得了一席之地，恭喜！因此我們驕傲地宣佈我們期間限定的新雞尾酒--皮條客的吊帶褲」
▲皮條客的吊帶褲，英酒吧對負評的反制（圖／翻攝自he Old Butcher's Facebook）
底下有網友回應到「這真是我今日看到最棒的事了！我改天一定要穿著我的吊帶褲去喝一杯來表示支持。」、「這個宣傳棒，讓我想去看看了。」看起來老屠夫酒吧的策略成功了，不只化解了富平的危機，更是為自己吸引到更多客人。
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。
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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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