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商品訊息功能:

品號：3798213
溫柔親膚針織
學生.上班族好穿搭
針織材質舒適保暖

商品訊息簡述:

商品料號：32886-01
商品顏色：藕粉色
商品彈性：有
商品內含：上衣1件
商品產地：中國
商品規格：F
商品材質：65%棉35%聚酯纖維

商品尺寸：單位(吋)
商品尺寸→胸圍→腰圍→下擺圍→衣長→肩寬→袖長→上臂圍→袖口圍
F→30→28→30→24→14→21→8→6

●縮率和：+/-4%
●色牢度：4級(含)以上
●以上測量尺寸誤差約正負1吋喔!
●可水洗晾乾，不能使用冷洗精、柔軟精及漂白水，不能乾洗
●商品圖檔顏色因電腦螢幕設定差異會略有不同，以實際商品顏色為準請見諒
●辦理商品退貨時，商品如有贈品或配件，麻煩請一併寄。
●衣服勿沾染到彩妝、香水味、煙味及人為因素破壞商品。
●請在十天內完成退貨。
●商品拆剪吊牌視同衣服穿出門
●本商品無配送外島，不便之處敬請包涵。

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內容來自YAHOO新聞

人工智能里程碑》歐洲圍棋冠軍不敵電腦韓國九段棋手三月接招

Google旗下公司「深度思維」（DeepMind）開發的人工智慧「AlphaGo」，27日擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾，創下電腦擊敗職業棋士的歷史紀錄。AlphaGo今年3月將與世界一級棋士、韓國九段棋手李世乭對弈。

We made the front cover of Nature! Details here: https://t.co/v6CSHelVTC #AlphaGo #DeepMind pic.twitter.com/bugshPxb4q
— Demis Hassabis (@demishassabis) 2016 1月 27日

10年略有小成？才不！

1997年5月，超級電腦「深藍」（DeepBlue）擊敗當時的世界西洋棋冠軍卡斯帕羅夫（Garry Kasparov），成為首次人工智慧在棋局中擊敗職業棋士的紀錄，更讓許多工程師以研發足以擊敗人腦的電腦為趣。

#DidYouKnow - #DeepBlue was the 1st computer to beat a world-champion chess player in a classic format? #FunFacts pic.twitter.com/JO3LcqteII
— Payzone UK (@Payzone_UK) 2015 5月 11日

相較於西洋棋，圍棋的規則更為單純，但涉及的回合數、攻防組合和策略佈局都比西洋棋來得更加困難。根據《英國廣播公司》（BBC）報導，某些觀點認為就目前的人工智慧開發程度而言，起碼還要再10年才能有一台能夠擊敗職業棋士的電腦出現。

#AlphaGo : Mastering the ancient game of Go with Machine Learning https://t.co/BbMzyTSXUv #ArtificialIntelligence pic.twitter.com/z7bJUXNE26
— John S. Britsios (@webnauts) 2016 1月 28日

而橫空出世的AlphaGo，似乎賞了這些觀點一個響亮的耳光。

演算法加持人工智慧功力深厚

AlphaGo在與業餘棋士的500場對戰中，僅有1場敗績，勝率高達99.8%。

人工智能擊敗歐洲圍棋王
由英國一家公司研製的AlphaGo程式擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾。
由 BBC 中文網（繁體）貼上了 2016年1月28日

2015年10月，深度思維研發團隊遠赴歐洲，邀戰歐洲圍棋冠軍、頂級棋士樊麾與AlphaGo對弈5局。3個月過去，AlphaGo不負眾望，以5局全勝的成績向世界宣布：電腦也有贏過人腦的可能。

AlphaGo Artificial Intelligence Beats Human Champion In Chinese Strategy Board Game https://t.co/irr56n7vFL pic.twitter.com/nwUhEzD27I
— the home of AI info (@homeAIinfo) 2016 1月 28日

深度思維執行長、Google人工智能部門首席工程師，同時也是一名業餘圍棋愛好者的哈薩比斯（Demis Hassabis）表示，人工智慧需要10年才能打敗人腦的說法已經不復存在。「這十數年間發明的演算法數量之多，是當時的人們無法想像的，只要把這些演算法有系統、有效率的組合在一起，就能完成AlphaGo。」

Public Lecture with Google DeepMind's Demis Hassabis https://t.co/gElvstF2tz #ai pic.twitter.com/b3ySIm7JNP
— Rick King (@RickKing16) 2015 12月 18日

算棋三步驟人工智慧里程碑

哈薩比斯表示，強大的分析能力是AlphaGo的致勝關鍵，也是研發團隊在打造AlphaGo時的核心指標，讓它能在對弈時算好對手的每一個企圖，並且把之後的3千萬步納入考量。

哈薩比斯說：「我們是從觀察職業棋士的棋譜下手，去分析什麼情況對獲勝是有利，或者有什麼差錯需要避免。接著AlphaGo會自行對弈過程，從中調整競爭策略，最後採用『蒙地卡羅方法』（一種隨機性的模擬統計方法），把任何可能性計算進去，進行長線策略的佈局。」

Google DeepMind: Ground-breaking AlphaGo masters the game of Go https://t.co/GIMkU8CBr9 pic.twitter.com/dVaJ9t6mi8
— Lifeboat Foundation (@lifeboathq) 2016 1月 27日

BBC報導，業界人士指出，AlphaGo是人類開發人工智慧的里程碑，證明軟體和硬體工程在近20年來的成長速度超乎原先預期。

先圍棋後遊戲研發團隊向前邁進

劍橋大學（University of Cambridge）賈拉曼尼教授（Prof. Zoubin Ghahramani）說，AlphaGo的貢獻不只是圍棋對弈，更能提升醫療、商業或各種人為決定的品質。

Google's AlphaGo can beat a human at the game, Go. https://t.co/iAcxlK72r5 pic.twitter.com/Fi8PNsGNCU
— Smithsonian Magazine (@SmithsonianMag) 2016 1月 28日

AlphaGo的下一步，是在3月與世界一級棋士李世乭相約在韓國首爾對弈。除此之外，深度思維研發團隊更把眼光放在電腦遊戲上。哈薩比斯表示，之後會將心力放在開發「會玩遊戲的人工智慧」上面，初步希望能研發出不需任何人為操作就能玩完簡單遊戲（如打磚塊、泡泡龍等），最終希望能夠研發足以玩3D遊戲或模擬實境的人工智慧。

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新聞來源https://tw.news.yahoo.com/人工智能里程碑-歐洲圍棋冠軍不敵電腦-韓國九段棋手三月接招-221500649.html

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