小妹最近買了 【精靈高中】流行服飾系列豪華組-歐普芮特(Y0402) ,覺得很不錯

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精靈高中流行服飾系列豪華組-歐普芮特(Y0402)

★ 產品尺寸(包裝):25.5x28x3cm
★ 配件:2件套裝、鞋子、珠寶配件和提包
★ 進口地(產地):中國。
★ 國際條碼:746775186043

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工商時報【陳信榮╱台北報導】

台灣進口豪華SUV(運動休旅車)市場再添悍將,Lexus RX車系新增RX200t F SPORT車型,讓RX產品組合更趨多元化,進一步鞏固中型豪華SUV銷售龍頭地位。

Lexus總代理和泰汽車表示,第四代RX自2015年10月21日上市後,迅速擄獲台灣消費者的心,累計2016年前8個月銷售突破3,000輛,以35.6%的高市占率穩坐中型豪華SUV的龍頭地位。

為進一步提升產品戰力,並滿足年輕消費者對Sporty Look的需求,和泰汽車針對RX銷售占比逾7成的RX200t,導入全新RX200t F SPORT車型,引爆更具鮮明個性的時尚休旅風潮。

2017年式Lexus RX產品包含節能寧靜的RX450h、動能充沛的RX350,及Turbo引擎的RX200t等3個動力系統,並在原本的9個產品等級上,新增RX200t F SPORT版,提供車主更豐富多元的車型選擇。

和泰車指出,2017年式RX除了標配的Lexus Safety System+主動式安全防護系統外,更新增標配DSC檔位誤入動力限制系統,避免駕駛在遇到緊急狀況進行起步或倒車時,因緊張而在踩著油門的情況下誤入D檔或R檔,造成車輛暴衝,可大大提升安全性。

RX200t F SPORT配置2.0升先進雙渦流增壓引擎,採D-4S多重燃油噴射及Dual VVT-i等先進科技,並以世界首創汽缸頭整合排氣歧管的雙渦流增壓技術,加上移植自高性能跑車上專門冷卻渦輪進氣的水冷式中央冷卻器,創造出238匹最大馬力及35.7公斤米的最大扭力的優異性能,且兼顧油耗表現。

RX200t F SPORT不僅有速度,外觀更充滿強勁爆發力;網格紡錘型水箱護罩下方採取與LEXUS高性能跑車RC F相同的「F」字樣設計,彰顯其源自日本富士賽道的基因;20吋F SPORT燻黑鋁圈更襯托出RX霸氣休旅格調。

內裝藉由車型專屬的跑車化座椅、運動化真皮方向盤、換檔撥片、環型運動化數位儀表板,及科技感十足的極競真鋁飾板與黑色車室頂篷,打造F SPORT的運動風格。
 

(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熱賣商品英文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省錢大作戰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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