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忙了幾個月了,終於把專案搞定了,所幸公司給了一筆獎金還放了一星期的假

這時候就超想出國去玩的,節儉的我當然是自已想辦法能省則省囉

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商品訊息描述:

主要設施

  • 60 間禁煙客房
  • 大廳無線上網
  • 每日客房清潔服務
  • 櫃台保險箱
  • 多語服務人員
  • 禮賓服務
  • 櫃台服務 (有時間限制)

闔家歡樂

  • 免費嬰兒床
  • 折疊床/加床 (付費)
  • 免费盥洗用品
  • 每日客房服務
  • 電梯
  • 客房內溫度控制 (空調)

鄰近景點

  • 位於時裝區
  • 梅西百貨 (0.3 公里)
  • 帝國大廈 (0.6 公里)
  • 時代廣場 (0.6 公里)
  • 百老匯街 (0.8 公里)
  • 中央車站 (0.9 公里)


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下面附上一則新聞讓大家了解時事

(中央社記者陳葦庭台北23日電)對流發展旺盛,中央氣象局今天下午發布豪雨特報,宜蘭縣有豪雨或大雨發生,新北、桃園、新竹、苗栗、花蓮和台東有大雨發生機率。

根據中央氣象局觀測,過去1小時,宜蘭東澳測站已經累積81毫米雨量,五結、蘇澳時雨量也超過30毫米。1051023

芝加哥小熊在國聯冠軍賽以逸待勞,等待今天道奇與國民之戰的勝方,小熊的百年奪冠之旅能否走到最後?野手們的打擊需要加把勁。

小熊在季後賽團隊打擊率2成,在10支晉級球隊裡排名第8,也是目前僅存球隊中最差成績;17分打點則是僅次於藍鳥與國民,但其中有6分是投手打回來的。

攤開小熊在分區系列賽的打擊成績單,瑞佐(Anthony Rizzo)和羅素( Addison Russell)15打數都僅1安打、打擊率0成67,海沃德(Jason Heyward)12打數敲出2安打、打擊率0成83,;三人比慘之餘,也別忘了還有打擊率1成33的佛勒(Dexter Fowler)和1成88的佐布里斯特(Ben Zobrist)。

小熊打線中的正牌打者只靠布萊恩(Kris Bryant)和貝茲(Javier Baez)撐大局,能在分區系列賽擊敗巨人,多虧了投手艾里耶塔(Jake Arrieta)、伍德(Travis Wood網路訂飯店怎訂)與漢卓克斯(Kyle Hendricks)的球棒幫忙。

小熊想要繼續闖關,不可能永遠寄望投手打擊發威,總教練麥登(Joe Maddon)對此回應,「我對我們的球員有信心,我相信我們去年的成績,加上今年至今的表現,會幫助球隊繼續前進。」他也提到,根據氣象預報,接下來的風向將對打者有利。

麥登指出,瑞佐在分區系列賽第4戰的2次保送,已經看到打擊復甦的跡象,「當球員打擊陷入低潮時,通常是因為他們的好球帶變得不固定,開始追打壞球導致球數落後,但他在那場比賽選到2次保送,代表至少他沒有追打壞球了。」

工商時報【袁顥庭╱台北報導】

工研院與NVIDIA(輝達)攜手簽署合作備忘錄,雙方將結合彼此優勢、成為人工智慧發展與應用策略合作夥伴,並以發展自動駕駛車輛與機器人智慧化為優先合作標的。

NVIDIA台灣區總經理暨業務行銷副總裁邱麗孟表示,NVIDIA建立了一套端對端的學習架構,以及專為自駕車開發人員提供的DriveWorks軟體開發套件(SDK),提供深度學習的最佳化平台。透過結合工研院自主開發系統及車用系統軟體,雙方共同提升國內自駕車技術水準,加速國內汽車產業邁向深度學習的自動化未來。

工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生表示,工研院是在一年多前開始發展自駕車技術,工研院的專長領域涵蓋資訊、通訊、電子、機可刷卡械等,這是一個龐大的團隊。工研院先在內部開發技術,並與清大、交大合作,向外進一步形成更大的聯盟。這次和NVIDIA合作,在此平台上,利用NVIDIA的深度學習運算晶片,進行龐大的影像運算;同時運用NVIDIA的雲端運算伺服器,將這些影像及運算結果存在雲端。

目前工研院自動駕駛原型車已能夠順利行駛於固定道路,胡竹生表示,初期目標希望可以完成封閉區自動駕駛,例如在工研院院區內運行。接下來將選定固定路線且車速較慢的自動駕駛車輛為應用場域,如遊樂區遊園車、高鐵、捷運的巡軌車等,長期目標當然是進入一般道路。

胡竹生指出,此次雙方策略合作得以發展自動駕駛以及人工智慧等技術,將車輛自我學習經驗匯集於雲端資料庫,讓車輛能夠藉由深度學習平台相互學習。在逐步累積深度學習以及人工智慧的技術能量,不但把深度學習技術擴展於提升工業型機器人的智慧能力,更將運用於服務型機器人營造人機互動體驗等不同領域之應用,讓系統價值再提升,幫助台灣產業進化。

工研院結合跨領域研發能量,並納入清大研究團隊,共同推動行車輔助影像感知系統,包含深度學習交通情境預測模型、深度學習硬體加速器、車用複眼裝置等技術,並針對台灣特有的駕駛情境,建立台灣地區車輛與行人等之交通影像資料庫,希望發展出具人工智慧的自動駕駛車技術與應用情境,未來也瞄準人工智慧在具智慧感知機器人與日常生活互動環境等更廣泛應用的可能性。

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