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商品訊息特點

◆商品內容:兩件式床包組

◆內容件數:薄床包 x 1 + 薄枕套 x 1 ,共2件/組

◆製造產地:Taiwan,台灣精品製造

◆產品尺寸

雙人薄床包─ 3.5x 6.2尺(105 x 188公分)/可包覆床墊厚度-25±1公分

信封式薄枕套─ 1.6 x 2.5尺 (48 x 75 cm)

◆清潔保養方式

初次使用前,可先下水清洗一次,將表面的漿質及印染浮色洗掉,使用起來會比較柔軟,將來清洗時也不大容易褪色。

洗滌方式為:可使用洗衣機洗,水溫不超過35℃ ,可供乾,可使用中溫整燙。

不可使用乾洗。

請勿使用漂白清洗劑。

同時,清洗時淺色的要與深色分開洗滌,避免顏色互染。

清洗後盡量置於室外通風處自然風乾。

◆注意事項:商品如經拆封、使用、下水、或拆解以致缺乏完整性及失去再販售價值!

※網頁圖片僅為示意圖參考,不含拍攝道具,實際出貨件數以說明為主。

顏色:如圖。(商品顏色僅供參考,色樣會因電腦螢幕設定不同而有誤差,顏色以實際商品為主 )

貼心小提醒

親愛的客戶您好,感謝您訂購Mia米亞寢飾精品系列商品,請先確認商品尺寸是否正確、以及商品是否有瑕疵,如有問題請馬上與平台客服或Mia米亞聯絡。

來電時請告知客服人員訂購者的姓名、訂購時間、訂購商品為何、退換貨原因,以便客服能儘快為您處理,確認無誤就可以參考商品標籤上洗滌方式下水清洗囉!

為保障您的權益,依據消費者保護法規定,消費者享有商品到貨七天猶豫期之權益,所退換貨之商品須為”全新”狀態(包含主商品及贈品),請務必確認商品後再以”正確方式”清洗,否則無法受理退換貨。

客服聯絡專線週一至週五09:30到18:30,連絡電話:02-29018521。

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富邦育樂公司總經理兼富邦職棒隊領隊蔡承儒今天出席富邦勇士隊吉祥物宣告記者會,蔡承儒表示:「職棒球隊需要花很多時間,我也會分配時間,基本上打基礎,很多東西都要花很多時間,這是一定的,我想棒球隊一開始從零開始,也要打基礎。」

蔡承儒說:「我們現在在規劃了,那是我們以前員工宿舍,還有一些教室要裝修,我想最快的話希望3月就能好,這邊也跟葉君璋總教練討論一下需求,未來會有室內打擊場還有投手練習的地方,我們盡力去規畫。」

蔡承儒也認為,經營球隊不容易,基本上富邦會以長期經營的方式營運,不會去想說要賺錢,看經營方面能不能打平或少賠。

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中華職棒27年球季於日前完美落幕,昨晚也舉辦頒獎典禮,表揚一整年帶給球迷精采球賽的獲獎選手。其中於典禮上公布的年度三大獎,由轉隊重生的義大犀牛投手郭勝安拿下年度最佳進步獎,年度最佳新人獎及年度最有價值球員則是由呼聲最高的Lamigo桃猿新秀王柏融獲得。

包含打擊雙冠王及金手套、最佳九人外野手雙料獎在內,王柏融一人抱走六座大獎,不但成為典禮最大贏家,也追平前興農牛洋將怪力男於1998年寫下的紀錄。

頒獎典禮中表揚了先前已公布的年度個人獎、金手套和最佳九人暨最佳指定打擊等獎項,聯盟也安排了不少神秘頒獎人,像是由啟蒙教練張滄彬頒發中繼王給賴鴻誠、林益全老婆林家嘉和女兒「小蝦捲」頒發最佳九人一壘手、蔣智賢兒子「QQ」頒發最佳九人三壘手等,讓選手直呼:「沒想到」、「被騙了」。

最受矚目的獎項非典禮上才揭曉的年度三大獎莫屬,首先登場的年度最佳進步獎由義大犀牛郭勝安拿下,走過旅外的風光和投球失憶的低潮,他感性地說,人生的每個過程都有意義,是為了成就更美好的自己,也不忘感謝讓他加入中職的Lamigo以及讓他拿下總冠軍的義大。

年度最佳新人獎和年度最有價值球員則是都由王柏融獲獎,他是繼1999年曹竣崵、2005年林恩宇及2009年林益全後,第四位包辦新人獎和MVP的選手;一人獨拿六大獎也是中職本土第一人。他在發表新人獎得獎感言時還因為想到爸媽的支持而激動落淚。

最後拿下最大獎──年度最有價值球員時王柏融也表示,從小打棒球到現在拿下MVP算是完成夢想、達到里程碑,自己會繼續努力向前,也期許年輕好手們可以一起將中職推向新世代。

而新球季將轉手至新球團富邦的義大犀牛也是典禮的主角,總冠軍賽28人及教練團都到場領取年度總冠軍,除了全隊共享的大獎座外,今年聯盟還特別首度製作復刻版小型獎座要頒給辛苦的球員們,讓他們也能收藏這份榮耀。

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下面附上一則新聞讓大家了解直殺成本時事

Google組織重整,以Alphabet作為母公司運作時,曾經引起外界熱烈討論,如今再看「Al」phabet,似乎可以作為Google全方位布局人工智慧的解讀,其以人工智慧技術為核心,發展各領域的智慧硬體,未來一年將大爆發。

「今晚吃咖哩吧!」一名中年人在車上對著語音助手Google Assistant這麼說,而Google Assistant隨即就為車主找到曾經消費的咖哩餐廳,並且安排餐點確認訂單,當車主踏進家門後的15分鐘,咖哩就送到家,這個服務來自Google打造的語音助手Google Assistant。Google Assistant成為Google產品的靈魂,進駐產品的身體裡。10月5日,Google CEO桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)在產品發表會上一口氣推出Pixel、Google Wi-Fi、Google Home、Daydream VR與Chromecast Ultra等五種產品,這些產品有個共同點:內含Google Assistant。

2015年起,Google在人工智慧領域大放異彩。除了從OK Google進一步演化的Google Assistant之外,圍棋機器人AlphaGo、開源平台TensorFlow、搜尋系統RankBrain、智慧即時通訊Allo等人工智慧產品源源不絕地產出,不過,就在Google人工智慧產品紛紛上市的同時,Google公司組織也發生巨大變化。2015年中,Google重整公司架構,新成立Alphabet公司,成為Google母公司,原先的Google X與Google Ventures等七大業務成為Alphabet的子公司。

Alphabet公司的出現和人工智慧發展有關嗎?「Alphabet也可以理解為alphabet,意味著投資回報高於基準,這是我們一直以來奮鬥的目標!」Alphabet執行長佩吉(Larry Page)在公開信中這樣寫道,但他沒有明言對人工智慧領域的壯闊野心,就字首上來看,「Alpha波」正是一種腦波,也就是腦部電流活動的核心形式。

Google成立「Al」phabet就是為了AI?

「Google的野心就是把機器學習作為一個核心,然後用它去解決非計算機、非網際網路領域的各種問題。」創新工場創辦人李開復指出。「人工智慧將是Alphabet在未來新市場中的殺手鐧。」市調機構CB Insights一份研究報告也指出。

李開復分析,Google成立Alphabet,是因為Google在搜尋和廣告業務的累積,發展了一套以應用知識地圖(Knowledge Map)的商業模式:Google Brain。Google Brain就是機器學習的大腦,這個機器包括了平台與專家,如果它運用在搜尋領域就是一個搜尋引擎,如果能夠用在醫學領域,那它可能就是一個癌症診斷系統,當然也可用於智慧家電等各種不同領域。

Google深度學習大爆發的幕後秘辛

為了一窺Google人工智慧的發展藍圖與研發秘密,《數位時代》特別專訪Google MLX(Machine Learning Accelerated)技術總監雪克(Tal Shaked)。雪克專注於大規模機器學習系統的研發,並將成果應用到Google系列的產品。

雪克加入Google的11年當中,共同創建了搜尋排行系統Rankboost與機器學習系統Sibyl。他還有個特別身分:西洋棋特級大師,並且多年參與職業棋賽。「2012年以前Google使用深度學習的專案量是0個,但到2015年卻已經超過1,500個,這些專案包括Android、Google Apps、藥物開發、Gmail、地圖、Photo活動折扣搶先預定s、翻譯與YouTube等等橫跨各種領域。」雪克指出。

2014年是Google深度學習起飛關鍵年。這年開始深度學習專案開始快速成長,2015年第二季就大爆發衝破800個,2016年第一季甚至突破2,400個,這背後的秘密是什麼?

「從外界看來我們是突飛猛進,但其實這是全球深度學習相關技術累積的成果,這些成果可以追溯到1950年代,這60多年的累積像一個長長的尾巴,支撐起Google的大爆發。」雪克分析。其實在2014年前,Google就看準世界頂尖人才,不惜砸下重金網羅這些稀有的優秀腦袋。2013年,Google把手伸進多倫多大學,收購其電腦工程系的新創團隊DNNResearch,這個團隊沒有驚人獲利與實質上市產品,有的僅是辛頓(Geoffrey Hinton)教授和他的學生等三個成員,但辛頓教授正是深度學習學派的開山祖師,他與學生所組成的團隊在神經網絡、自然語言處理與圖像辨識上連續創下驚人的研究或比賽成果,在被收購前一個月,這個團隊才剛連續拿下三個比賽,拿走近20萬美元總額的獎金。

除了DNNResearch團隊,2014年一個閃電併購案,也是讓Google在該領域大爆發的重要原因。這一年Google成功以4億英鎊從Facebook手中搶下DeepMind團隊。DeepMind為西洋棋神童暨神經學家哈薩比斯(Demis Hassabis)於2012年前所創立,今年以深度學習系統AlphaGo在五局三勝制的人機對弈大賽中,贏了韓國九段圍棋棋王李世乭,震驚全球。

現在,Google Brain和DeepMind團隊成為Google發展人工智慧的重要推進力量。

從機器學習到機器智慧的 AI發展藍圖

「Google人工智慧發展藍圖,是從Google的核心技術:機器學習(Machine Learning)所應用的搜尋與廣告,拓展到機器智慧的智慧家庭中樞Google home等智慧硬體,或Google翻譯、Google Photos與Gmail等等。」雪克指出,「Google希望整合這些技術成為人工智慧,可以被拓展到更大的應用在能源、醫療與機器人等其他領域,進入每個人的生活。」

其中,Google翻譯就整合人工神經網絡(artificial neural network,ANN),讓翻譯品質更接近人工翻譯,過去Google翻譯採用的是基於短詞句的機器翻譯(Phrase-Based Machine Translation,PBMT)但近日則採用基於神經網絡的機器翻譯(Neural Machine Translation,NMT),「以中英翻譯來說,若使用者要翻譯『請問廁所在哪裡?』,過去的Google翻譯給的是:『Where is the restroom?』,但現在翻譯品質更好了,系統會給出:『Excuse me, where is the toilet?』這樣的翻譯答案。」雪克舉例。

雪克還指出,Google Photos部分也使用卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN),讓機器可以自動標籤;機器可以基於人工智慧技術所進行的圖像辨識,對原本不具有標籤的照片進行分類;例如,使用者只要在搜尋欄位輸入「狗」,就可以讓系統可以自動辨識,找出整批有狗的照片。在Gmail應用中的智慧回覆(smart reply)功能也是以人工智慧給出建議回覆內容,透過對Gmail 收件匣分析使用者收到的信件內容,自動給出「明天見」、「馬上寄給你」等回覆選項,讓使用者回覆Gmail更得心應手。「除了這些核心產品,也利用深度學習優化Google數據中心能源利用率,以及用於檢測視網膜圖像中的糖尿病視網膜病變。」雪克強調。

「在日本已經有農業研發人員,使用TensorFlow工具開發出人工智慧揀選小黃瓜系統;現在,電腦已經不只會選土豆,電腦也學會根據小黃瓜的大小顏色與形狀自動挑選;此外,TensorFlow也被科學家拿來判讀衛星照片,透過機器學習,自動判別照片中的白色區塊是雲還是雪。」雪克說。Google機器學習團隊對於人工智慧的應用寄予厚望,2015年底,Google對外開放了自己內部開發使用的第二代機器學習程式庫工具TensorFlow;由於TensorFlow是第一套包含最完整、各種機器學習的程式庫與工具,TensorFlow毫不意外同時成為學界與業界最受歡迎的人工智能開源平台。

Google智慧硬體時代來臨,台灣扮演要角

巨量的數據、雲端運算資源的擴展與GPU等硬體進步,支撐起Google人工智慧技術猛進,也讓Google開始做「智慧硬體」大夢。過去Google一直未全力投入硬體發展上,常委由硬體合作夥伴生產,但今年4月,Google 成立新硬體部門,找Motorola前總裁歐斯特拉(Rick Osterloh)領軍,5月Google在開發者大會上也發表自行研發的機器學習專用晶片TPU(Tensor Processing Unit),而10月5日的發布會也全是智慧硬體,Google智慧硬體時代已然來臨。

過去就和Google緊密合作的HTC與華碩等台灣大廠,自然也是Google智慧硬體布局重要夥伴,在網路時代無緣參與世界舞台的台灣,正攜手Google跨進智慧硬體世界。「現在是Google有史以來最重視硬體的時候……台灣的軟體技術排世界前十,聯發科、HTC、台積電、鴻海等業者的等硬體產品是世界頂尖,台灣要能跟上AI技術潮,把握這個軟硬體整合的最佳時機。」Google台灣董事總經理簡立峰說。

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