每年的這個時候，都是我想出去旅遊的時候
這個習慣已持續了好幾年了
因為在公司工作的壓力實在有點大
所有我都是把特休累積起來
一次多放幾天出去玩、散散心
這次我出去玩訂的飯店是 85 童年主題套房 - 高雄
價格還挺優的！品質也挺不錯！可以說是值回票價
其實線上訂飯店還蠻簡單的
在hotels.com找一下要住的地點附近的飯店之後，看一下自已可以接受的價格之後
再看一下其他旅客對這間飯店的評價，如果不錯的話
基本上就可以下訂準備入住了 !
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商品訊息功能:
商品訊息描述:
主要設施
- 火車站接駁服務
- 空調
- 櫃台服務 (有時間限制)
- 旅遊諮詢/購票服務
闔家歡樂
- 冰箱
- 獨立浴室
- 獨立起居區
- 免費盥洗用品
- 吹風機
- 咖啡機/沖茶器
鄰近景點
- 位於高雄市中心
- 東帝士 85 大樓 (0 公里)
- 高雄市立圖書館 (0.6 公里)
- 漢神百貨 (1.2 公里)
- 高雄展覽館 (1.3 公里)
- 光榮碼頭 (1.4 公里)
商品訊息簡述
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
（國內外旅遊中央社記者旅遊資訊李宇政台北8日電）超級籃球聯賽（SBL）前進桃園市，也是台啤球員于煥亞的家鄉，他今天飆出21分，助球隊以74比72險勝富邦，他賽後笑說，在家鄉比賽真的特別。
富邦的林書緯在上半場表現搶眼，半場攻下17分，尤其在第2節單節獨得13分，率領富邦上半場以42比39超前。
下半場台啤用三分球反撲，富邦失誤又讓于煥亞快攻得逞，富邦靠著張伯維的三分球、李恩（LiamMcMorrow）的罰球，蜜月行在最後35秒追成72比74。
接下來台啤進攻失手，最後6秒，林書緯把快出界的球撥到朱億宗身上再出界，讓富邦獲得球權，但富邦最後一波進攻以失誤收場，等於宣告無緣逆轉。
于煥亞拿下全場最多的21分，外加5籃板4助攻。他透露，其實賽前狀況沒有很好，但上場就儘量做，感謝隊友幫忙擋人，有空檔就出手。1060108
（中央社記者胡玉立多倫多21日專電）「嘿，Siri，我的頭髮看起來如何？」拜加拿大多倫多大學電機系兩位研究人員之賜，也許再過不久，你的智慧型手機就可以針對前述問題，為你提供一針見血的回答。
而這項新科技，有朝一日或許可以運用在醫學等更重要的用途上，像是以視覺偵測皮膚癌或發展更安全的自動駕駛汽車。
阿拉比（Parham Aarabi） 和高文芝（Wenzhi Guo，音譯）兩位多倫多大學研究員，最近公開了一套全新的機械學習算法─讓電腦直接透過「人類指令」，而不只是透過「既有範例」來學習。運用這套新算法的執行成效，比以往訓練人工神經網絡的舊方法高出160%。
讓人驚訝的是，接受這套新算法訓練的電腦辨識照片頭髮的可信度，比接受訓練前的可信度，高出9%。顯示人工智慧又向前跨出了一步。
多倫多大學機械新聞（UofT Engineering News）在16日公布的這項消息，今天登上了加拿大廣播公司（CBC）科技新聞版面。
阿拉比說，辨別頭髮，或許不是今日世界最重要的問題，但卻是可以精確量化的事。這樣淺顯的例子讓大家可以清楚了解到，這項新機械學習算法是有用的。
過去，要是單從照片來辨識人類的頭髮，電腦的表現往往比不上人類。阿拉比表示，這套新算法讓電腦接受人類指令，學習如何針對困難的分界線，正確分類、區別出頭髮髮色、質地、髮流方向等。
以前，人類教導電腦的方法，主要是提供特定資料、要求人工神經網路依據樣本做出決定；像是將成千上萬張和天空有關的照片給電腦看，藉以訓練神經網路，分辨照片旅遊大亨裡的天空。
但這項新的機械學習算法，讓電腦可以直接聽從人類訓練者給予的指令；像是「天空的藍色可以有很多不同層次」或「圖片上方的像素，比圖片下方的像素，更像天空」等。
阿拉比相信，結合人類經驗和機械學習，將有助於其他領域的發展。例如，目前皮膚科醫師運用視覺的幫助，辨別可能造成皮膚癌的痣；道路駕駛人則是仰賴交通規則，確保行車安全。而兩者都缺乏較大的數據資料。這種新的探索式訓練學習法，讓人工神經網絡在面對不明或沒有標示的資訊時，仍能獲得有效訓練，做出正確判斷。
阿拉比和高文芝目前在一家軟體公司ModiFace工作，這項研究是他們工作內容的延伸。這家公司研發的ModiFace手機應用程式，可以讓使用者看到不同品牌的美粧產品或髮型顏色，使用在自己臉上的樣子。
阿拉比和高文芝的研究，已在電機電子工程師學會（IEEE）網站上公布，也將刊登在下一期的神經網絡學習系統公報期刊上。1051122
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