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電壓:110V/60HZ
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單個淨重:2.38KG
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裝箱數量:1個/箱
配件:說明書含保證書*1
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
中國時報【王己由╱台北報導】
台北地院昨開庭審理中信金案，就中信金控輾轉投資北京房地產，辜仲諒等人被訴涉嫌侵占中信資產管理公司投資Bel Air的2700萬美元進行調查，全案關鍵人辜仲諒前妹婿陳俊哲滯美遭通緝，卻委託2名律師到庭，在被法官問及陳打算回來嗎？律師尷尬回說：「好像不太可能」。
北院昨天傳喚辜仲諒、中信辜家總管吳豐富、中信管理處前經理張友琛及中信員工張素珠到庭，4人都否認犯罪。律師認為起訴事證不明確，要求檢方進一步舉證，以利釐清事實好進行答辯。
庭審中，法官問檢察官有關辜仲諒到底有無犯罪的核心問題，包括如何證明被侵占款項屬中信金控資產；起訴洗錢參與的事實為何，又如何證明；起訴書附表資金來源是否計算錯誤等，到庭檢察官多表示，會再超值推薦提出書狀說明，令被告律師團傻眼。
在4位被告及其律師陳述後，公訴檢察官向法官說：「還有2名律師未發言」。法官看了一下，發現是陳俊哲所委任，就告知陳俊哲目前通緝中，法院不會發傳票給通緝被告律師，還說「你們不用報到，庭審也不會訊問；若要到庭旁聽法院不會制止。」
接著話鋒一轉，法官問2名律師：「陳俊哲有打算回來嗎？」律師聽完有些尷尬，笑著回說「好像不太可能」，法官則說若陳俊哲日後到案，可另開庭訊問。
庭訊後，辜仲諒律師團表示，從檢察官說不清楚、講不明白和法官當庭的質疑，就可知起訴品質粗糙，律師團也強力質疑檢察官在起訴書所附的資金流向附圖，有重覆計算金流2次、把辜仲諒個人投資不當算成中信金控資產等的重大瑕疵。
（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，分辨照片裡的天網路人氣商品top10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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