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商品訊息功能



  • 生活展品號:3852734




  • 強化防鋸鋼棒 加強防護竊盜
  • U型勾精確穩固 安裝便利
  • 橡膠防滑握把好拿取


  • 商場百貨


商品訊息描述

每位車主都將自己的愛車視為寶貝,若是遭竊真是令人晴天霹靂、欲哭無淚。市面上的防盜產品琳瑯滿目,到底什麼防盜產品才是方便又實用的呢!? 金鋼汽車方向盤鎖讓您的愛車不再成為竊賊中的下一頭肥羊!!



【金鋼汽車方向盤鎖】鎖身採純鋼特殊處理可防鋸、剪、扭、敲,搭配棘輪鎖心更讓竊賊頭大無奈。簡單的安裝設計,讓您在短時間完成防盜措施,不需擔誤您寶貴時間,簡約的外觀設計更不破壞您整體內裝質感。防盜、美觀、實用、便利、高貴不貴的金鋼汽車方向盤鎖是您最好的選擇。







產品特色:

◆直接鎖在方向盤上,安裝便利,不影響駕駛進出。

◆U型勾更可精確穩固防盜鎖於方向盤上。


◆鎖身可調整伸長,可符合各車種方向盤。

◆鎖身採強化防鋸抗壓純鋼棒,防盜安全更升級。

◆棘輪鎖心設計、內附兩把鑰匙。

◆體積細長不占空間,方便收納。



注意事項:

1.請妥善保管鑰匙,避免遺失。

2.本產品為純鋼打造,請小心拿取避免砸傷。







商品訊息特點本季推薦



汽車防盜鎖類型
  • 一般


實用商品



部落客推薦

材質:鋼鐵
入數:1入







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美國最大電影節之一的「紐約翠貝卡電影節」(Tribeca Film Festival)今(20)日於紐約開幕,今年邁入第16屆,報名參展的國際電影多達3千部,僅有100部精選影片脫穎而出,競爭激烈。

《蘋果》報導,今年適逢經典電影《教父》45周年紀念,「紐約翠貝卡電影節」特地安排該片作為閉幕電影,邀請導演柯波拉(Francis Ford Coppola)、艾爾帕西諾(Al Pacino)、詹姆士肯恩(James Caan)等演員聚首與觀眾座談,閉幕典禮一票難求,甚至有捷克影迷特地飛到紐約參加,一睹偶像丰采。

評審電影部門主管Cara Cusumano表示,因評選期間恰好碰上美國大選,評審團們很有默契地「政治化」選片,「翠貝卡電影節是一群熱衷社會事務的人創辦的,加上我們是選後首個大型電影節,希望真實反映社會氛圍。」入選作品如講述1992年洛杉磯暴動的《LA 92》、前美國總統雷根的紀錄片《The Reagan Show》以及印度農村選舉的故事《Newton》等片都與「政治」有關。



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。

直殺成本

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。

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,有多種方秒殺商品法來認識這個世界,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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