自從小妹我嫁人後就很少回娘家陪家人一起吃飯聊天或逛街
,這次好不容易老公跟我一起排一樣時間的假能回去陪陪家
人,吃飽飯後當然是帶家人去逛逛街~~逛到一半我跟我親愛的多功能
老媽看見了金鋼汽車方向盤鎖就覺得很喜歡但在店裡看見的價格覺得太高了
所以只好放棄,回到家後立馬上網查了一下金鋼汽車方向盤鎖哪裡買比較便宜
,後來讓我發現在這買真的便宜不少而且折扣跟優惠又很多~真是
太棒了所以就馬上買來孝順老媽囉~~
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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價格比較ptt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。
搶便宜商品訊息特點
| 汽車防盜鎖類型 |
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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，僅有戰利品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。
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。」
明星推薦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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