不知道大家閒暇時間喜歡做些什麼活動呢？
像我就是很喜歡閱讀，我覺得閱讀真的是一件非常開心的事情
透過閱讀，我們可以吸收別人的經驗與技能
也透過閱讀，我們的視野也可以更加開闊
自助天堂墨爾本這本我在博客來特價的時候買的一本好書
其實博客來時常辦些活動，在有限的活動週期
不要為自己設限
買一些好書回來閱讀，其實是很不錯的
而判斷一本好書最重要的
除了看博客來提供的書籍大綱簡介外
就是簡述，如果內容不錯其實不用怕買到地雷書
欣賞作者的文筆也是不錯的喔
這一本自助天堂墨爾本
看過後，衷心覺得好看！
所以記下書名就到博客來購買，畢竟用實際行動支持作者，作者下次也可以撰寫出更多更好書
如果對於這類型書籍喜歡的朋友們，推薦自助天堂墨爾本給你們
希望幫助大家學得更多新知喔！
這本書的詳細介紹如下~參考一下吧
說明：
描述：
六大理由，就愛墨爾本
■友善熱情愛瘋狂
■說中文嘛也通
■電車巴士通通免費
■滿街都是亞洲美食
■夜晚出門不擔心
■什麼都有的世界生活體驗
在澳洲，墨爾本是最具歐洲風情的城市，濃濃的古典氣息，享有「澳洲倫敦」的稱號；街道上，處處可見古典歐式建築，為街頭妝點出濃烈歐風；往返穿梭街道的復古木製電車，更增添不少懷舊風華。
墨爾本也有不凡的質感與濃厚文化氣息，市中心的各類歌劇院、藝術廳、博物館......滿足不同的品味與需求。入夜後，盛裝打扮趕赴一場場藝文饗宴的時尚男女，成為街頭最吸引人的目光。每到賽馬年度盛事，穿著華服的仕女貴婦們，彷彿重現電影「窈窕淑女」裡的場景。
我們嘗試租車左駕、到酒莊品酒享受悠閒午餐、用英文和當地導遊交換彼此生活經驗......這些滿滿的回憶，是給自己最大的禮物，也為未來的旅程帶來更多可能性。
作者簡介
瑪德琳
本名黃彥瑜。英文系畢業，新聞、企管雙碩士。從事記者工作，去過二十多個國家，曾參與多項世界性旅展，文章散見於各報章雜誌。
著作：《英倫三合一創意玩法－－旅行．遊學．留學》（華成出版）。
E-mail：madeleine.huang@gmail.com
須知：
作者： 瑪德琳
新功能介紹- 出版社：華成圖書
新功能介紹 - 出版日期：2009/01/01
- 語言：繁體中文
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熱點新聞搶先報
▲詹男疑壓力大，上街偷女用內衣褲。（圖／達志影像／示意圖）
社會中心／基隆報導
一名18歲詹姓男子半夜睡不著覺，竟跑到附近鄰居家偷了25件女性內衣物，其中還包括大媽的蕾絲內褲，結果被其中一戶民宅的民眾當場逮到，因此進了警局，而他的家長趕來後，則說兒子平常都很乖，可能是課業壓力大才做出這樣的事情。
基隆警方調查，詹男9日凌晨1時許騎著腳踏車出門，然後就沿路偷晾在戶外的衣服，直到2時許行經七堵區長安街時又想再度偷竊時，當場被女屋主的兒子撞見並報警，後來便起出女性蕾絲內褲、細肩帶背心，牛仔短褲等25件，取自多個不同的地點。
詹男當下便表示深感後悔，說自己只是因為好奇才偷的，並不認識衣物主人，也沒有報復的心態，「只是一時興起」而已。他的家人到場後，則說詹男平常安靜乖巧，可能是為了抒發課業壓力、情緒才偶有特殊行為，之前也曾帶他就醫過，沒想到又出現怪異舉動。
雖然遭竊的屋主都願意給詹男機會，不願提告，但因未經同意拿取他人物品，已涉及竊盜公訴罪，員警告知家長務必帶詹男去就醫後，仍依法將他移送基隆地檢署偵辦。
★圖片為版權照片，由達志影像供《ETNEWS新聞雲》專用，任何網站、報刊、電視台未經達志影像許可，不得部分或全部轉載！
其他新聞
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。」
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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