旅行最怕的就是選錯飯店或旅館~住起來不舒服的話隔天
整個會沒心情好好的玩樂!!還好~~這次跟家人一起住了
這間洛碁大飯店忠孝館 - 台北真棒^0^
住起來超舒服的,重點超喜歡她的床躺在上面
就會不想起來~躺起來真舒服~而且連小孩也喜歡,
服務品質當然也很親切的~~酒店
所以想介紹給大家如果有來這附近玩的話不妨來住看看~~~
PS.若您家裡有0~4歲的小朋友，點我進入索取免費《迪士尼美語世界試用包》
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商品訊息功能
商品訊息描述
主要設施
- 150 間禁煙客房
- 供應早餐
- 24 小時櫃台服務
- 空調
- 每日客房清潔服務
- 洗衣服務
- 多語服務人員
- 禮賓服務
- 行李寄存
- 旅遊諮詢/購票服務
闔家歡樂
- 免費搖籃/嬰兒床
- 冰箱
- 獨立浴室
- 獨立浴缸和淋浴設備
- 免費盥洗用品
- 每日客房清潔服務
鄰近景點
- 位於大安
- 台北 101 (2 公里)
- 國父紀念館 (1.1 公里)
- 台北世界貿易中心 (1.8 公里)
- 中正紀念堂 (3.8 公里)
- 國立台灣博物館 (4 公里)
商品訊息特點
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不少人喜歡透過網購，不需出門在家上網就可以購買到想要的商品，近日某網購平台app推出和超商合作，滿額即可享免運的優惠，吸引不少買氣，不過超商店員面對堆積如山的包裹卻是相當崩潰。
一名網友在臉書社團「爆廢公社」中表示，「X皮全家99免運哦，快去逛X皮吧」，原來是X皮拍賣本月推出和超商合作優惠，消費滿99元即可享有免運費，可說是消費者的一大福音，不少網友興奮前往採購，不過超商店員卻為此感到無奈，白眼已經要翻到後腦勺。
文章一推出，立刻掀起一陣熱議，網友們紛紛留言，「辛苦了...可是抱歉我剛剛失手下單三筆」、「全家店員一定很崩潰，現在好幾個網拍app都在攻全家免運」、「還好我是在小7打工XD」、「店員+1路過～～～櫃子都爆倉了」、「辛苦了，真的很抱歉，我也是共犯之一」。
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。
公寓式酒店
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。
旅遊便宜
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，來五星級飯店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。
國內外親子旅遊
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。」
小型家庭旅館
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。」
精美人類在童年時，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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