3C手機產品日新月異,今天在特賣會上看到Acer Liquid 腰夾式-穿帶式 (真皮)橫式手機皮套剛上架!
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商品訊息功能:
- 品號:1525419
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Acer Liquid 腰夾式-穿帶式 (真皮)橫式手機皮套
商品訊息簡述:
材質:真皮(牛皮)
顏色:黑色
包裝:原廠精品盒裝
※ 商品網頁因拍攝關係,每一螢幕顯示都略有不同圖檔會有些微差異,實際以廠商出貨為主
注意事項:
※ 產品顏色會因網頁呈現而有些許差異,以收到實品為準
※ 產品規格若敘述有誤,請以實物為主
※ 使用前請確實遵從產品說明書內之操作指示及注意事項
內容來自YAHOO新聞
人工智慧又贏啦!AlphaGo連勝
3月10日中午12時,南韓圍棋九段棋手李世石與 Google 旗下 Deepmind 公司人工智慧程式 AlphaGo 之間的「人機對弈」再度開戰。在經過4個半小時的鏖戰後,李世石再度落敗,以總比分 0:2 落後於 AlphaGo。
首戰告捷的 AlphaGo在第二場比賽中執黑先行,繼續保持「犀利」棋風,李世石則比首局落子更為謹慎。在本局比賽的前半段,AlphaGo在局面上佔據優勢。中國「棋聖」聶衞平表示,對AlphaGo的下法「脱帽致敬」;為 Deepmind擔任直播評論的美國棋手、亦是世界上唯一一位非東亞裔的圍棋九段Michael Redmond甚至表示,AlphaGo第37手有圍棋宗師吳清源的風範。
比賽後段,落子較慢的李世石陷入「時間危機」,他在用完雙方各2小時的保留時間、進入「讀秒」階段時,AlphaGo還有約20分鐘。這意味著李世石接下來每一手必須在60秒內落子,若違反3次就會因超時被判負。李世石雖然頑強地將 AlphaGo 也拖入「讀秒」,但不久之後便投子認負。
「就算AlphaGo戰勝了李世石,但它贏不了我。」3月9日,中國棋手柯潔表示。
李世石雖然是本世紀獲得冠軍次數最多的棋手,但並非目前的世界第一,現世界圍棋等級分排名第一的是年僅18歲的中國棋手柯潔。李世石首戰告負後,柯潔立即在其個人微博表示,雖然AlphaGo戰勝了李世石,「但它贏不了我」。
柯潔的言論引來不少網友批評及調侃。有網友稱,「AlphaGo 當然贏不了你,因為如果在中國比賽,它會因為防火墻而連不上 Google 的服務器。」
不過,柯潔9日接受新華社採訪時表示,對李世石的首場失利「震驚得説不出話」,AlphaGo的「實力遠超想象」,「下法簡明自然,整個思路非常清晰」,「看它下棋特別像人類的思維模式,而且計算能力很精準,越到後面越精準,失誤越少」。
柯潔認為李世石現在最關鍵是要調整好心態,並認為他自己與人工智能「早晚會有一戰」,而且「還是相信自己會贏」。
3月9日第一局:谷歌人工智慧對弈圍棋世界冠軍:AlphaGo首戰告捷!
3月9日,曾18次獲得圍棋世界冠軍的南韓圍棋九段棋手李世石與 Google 旗下 Deepmind 公司研發的人工智慧程式 AlphaGo在首爾四季酒店開始對弈,結果第一局由AlphaGo勝出,之後四局將於10日至15日分別舉行,Deepmind的YouTube頻道均會進行現場直播。
這場被譽為「人機對決」的圍棋比賽將以五局三勝制進行。雙方按此前約定,採用中國規則、黑貼3又3/4子。即使一方首先取得三勝,也會全部下完五局,而最終勝方可獲得100萬美元奬金;假如勝方全勝5局,更可額外多獲25萬美元奬金。
(李世石與 AlphaGo 首戰結束時的棋局。DeepMind 直播影片截圖)
首局對奕歷時近4個小時。開局時,AlphaGo下子小心翼翼,但進入中局,明顯變得進取,甚至棋行險著。為 Deepmind 擔任直播評論的九段棋手 Michael Redmond 指 ,AlphaGo 相比去年10月攻敗歐洲圍棋冠軍樊麾時,技術又有明顯進步,犯錯更少。
有分析指,由於人工智慧的表現比較穩定,第一局已能反映其到能到達的水準,因此透過第一局的勝負已大概能預測到最終戰果。
「我相信這不會是一場旗鼓相當的比賽,估計(最後比分)是5-0或4-1。對我來說,關鍵是一場都不會輸......同機器比賽跟人類有很大差異,假如對手是人,你會感受到對方的呼吸、精神,很多時你會基於一些身體反應而做決定,但對手是機器就沒有這些參考了。」南韓圍棋九段棋手李世石在賽前說。
李世石現年33歲,是當今世界三大圍棋高手之一,出道之初以棋風銳利、擅長大規模攻殺見稱。近年他的棋風更加成熟,在多次世界圍棋大賽中,他均在開始落後的情況下最終逆轉勝出。
李世石的對手是Google旗下Deepmind公司研發的人工智慧程式AlphaGo。去年10月, AlphaGo曾以5局全勢的姿態,擊敗3屆歐洲圍棋冠軍、二段棋手樊麾。
《自然》雜誌於今年1月刊登的文章解釋,AlphaGo在蒙地卡羅樹搜索中同時採用2個深度神經網絡,分別是選擇下子的策略神經網絡(Policy Network)及評估選點的價值神經網絡(Value Network);前者負責計算每步棋的走法,後者則負責「想像」、推算可能出現的局面,讓AlphaGo能高度模擬人腦在下圍棋時憑直覺快速鎖定策略的思維邏輯。此外,工程師們為 Alpha上載了圍棋高手們超過3000萬步的棋步,並讓價值神經網絡進行了高達2000萬次自我對局的訓練,最終才讓 AlphaGo 走上比賽桌。
本文獲端傳媒授權轉載
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新聞來源https://tw.news.yahoo.com/人工智慧又贏啦-alphago連勝-085900941.html
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