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商品訊息描述

 

 

 
秒殺商品
 
【aibo】A4 USB 輕便電動碎紙機
 
 
 
非買不可的理由
 
 
★ 隨手碎紙機,方便收納
 
★ 雙電源模式,使用更便利
 
★ A4尺寸,不需先摺再碎紙

 



   
 



 
 
 



 
 
 


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A4 USB 輕便電動碎紙機


居家生活
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放置在桌上不佔空間,能處理廢棄文件,保護您個人的隱私文件
 
幫您處理不要的帳單、過期發票、機密信件…等。
 
可碎A4尺寸,碎紙之前不需再將廢紙摺小
 
 
限時商品
 
提供USB及電池二種供電方式(二種供電方式請擇一使用)





產品特色
 
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◆方便輕巧,不佔空間?
 
◆可輕鬆處理不要的文件,使用方便?
 
◆二種供電方式,可透過USB供電,或是電池供電
 
 
◆可處理A4尺寸,不需摺紙再碎紙





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注意事項
 
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1.請勿靠近水源/火源,以免產品發生故障或損壞
 
2.碎紙時建議一次放入一張,以免卡紙
 
3.二種供電方式請擇一使用
 
4.請勿將迴文針等金屬類丟入進紙口
 
5.請勿將領帶等衣布類產品丟入進紙口
 
6.請勿讓孩童單獨使用本產品
 
7.產品顏色會因網頁呈現而有些許差異,請依收到實品為準




 
 

 

 
 
商品規格
 

 
 
型號:USB-03B
 
品名:A4 USB 輕便電動碎紙機
 
顏色:粉紅色碎紙機+透明收集盒/ 黑色碎紙機+透明收集盒
 
產品尺寸:12 x 27 x 14.5cm
 
重量:792g
 
進 紙 口:23cm
 
碎紙寬度:0.5cm
 
進紙厚度:最厚0.18mm
 
材質:ABS
 
電源:USB供電/3號(AA)電池6顆(電池需自備)
 
產品內容:碎紙機*1、廢紙收集盒*1、USB供電線*1
 
毛重:934
 
外箱:13 x 28.3 x 16 cm
 

 
 
※以上規格資料若有任何錯誤,以原廠所公佈資料為準。
 
 
 
商品包裝出貨實際樣式
 



 



 
原產地
 
中國
 

 

 

 

 

 

 

 


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如果你在想著今天下班要去哪吃晚餐、回到家後要準備洗衣服,那麼恭喜你,現在你已經在做決策上超越我們目前的所有 AI;柏克萊加大計算機科學教授 Stuart Russell 表示,「人類非常擅長在多個抽象的層面上做決策,這是一種被稱為分層決策的方式。」然而 AI 卻一直無法模仿這種決策模式。

儘管許多人都在盼望 AI 超越人類智慧,不過事實上,它們離人類的程度還相當遙遠。

一定要買人類可以根據抽象的概念訂定計畫,看見未來。據《Business Insider》報導,Russell 解釋,「想像一下,當你要到陌生的城市參加會議,你不用規畫走到機場門口的每一步路,只要按著指示行走就好,當你到達門口,想叫計程車時,也不用想像身體動作,『叫車』的念頭一浮現,身體就會動作了。」

同時,「情緒」也是協助我們快速因應狀況做出決策的重要關鍵,舉例來說,當人在野外看到熊時,被攻擊的可怕想像會讓人們感到恐懼,進而遠離該區域;然而 AI 沒有這樣的情緒,若非特定編寫程式標注熊的危險性,不然 AI 無法自然地將熊與牠可能造成的威脅做聯想。

此外,看見一個未知的物體時,人們會利用自身智慧與對世界的認識,來弄清楚這個東西怎麼運作,據澳洲國家訊息與通訊研究院電腦學家 Toby Walsh 表示,這是所謂的常識推理;例如,我們看見的每把椅子可能都不太一樣,但當我們看到穩固支撐它的椅腳,以及高度合適的椅面,我們就會知道它是椅子。

然而這種基於經驗的判斷,工程師卻很難編寫進 AI 程式裡頭,要為 AI 編寫因果推理,會需要知道非常精確的細節,AI 才有辦法進行後續的推理,還需要大量數據來了解狀況。

另一項讓人類遠遠拋開 AI 的是,人類能夠運用自己的能力執行多樣化的任務,美國人工智慧協會會長 Thomas Dietterich 表示,AI 非常擅長執行特定任務,例如下棋、玩遊戲,但人類可以做到更廣泛的行為,「像金融、體育、養育子女、合作或打開包裝。」

Dietterich 指出,「沒有 AI 有辦法擁有如此廣泛的能力,特別是結合視覺、語言與物理操作的行為。」

Google 研究總監 Peter Norvig 表示,要讓 AI 追上人類智慧,最大的挑戰在於感官能力,他認為當 AI 能夠良好地感知周遭時,它們的推理能力也會隨之上升,「比起被動地觀察旁人挑選的材料進行學習,如果 AI 能持續感知周遭、與世界互動,推理能力就會隨之改善。」

人類在童年時,有多種方法來認識這個世界,例如可能有老師或爸媽指著車子,跟你解釋這是什麼,這種方法與目前訓練 AI 的方式相仿;但許多學習不是這麼直白的,有許多部份是以學習到的知識做推論,進而得出更多結果,但這部份是當今 AI 缺少的學習模式。

Google AI 研究員 Samy Bengio 透露,每次 AI 要學習不同任務,都得從頭開始,但這麼做非常花時間,而且未來的智慧機器人,必須要能在親自動手做之前就學會才行。

「我們必須花更多功夫鑽研連續性學習,讓我們不用每有一份新數據或演算法時,都要從頭開始構思模型。」Bengio表示,「要完成這項艱困的任務,肯定會需要很長一段時間。」原文詳見:

【本文經智慧機器人網同意授權刊出】

下面附上一則新聞讓大家了解時事

《蘋果日報》

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《聯合報》

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撕報沒用 買不到就是買不到

據中國時報報導,東芝記憶體出售案塵埃落定,鴻海董事長郭台銘鎩羽而歸,對照先前的「撕報秀」何等諷刺。但現實是殘酷的,商場和秀場不一樣,記者會更不是搶爭金馬影帝的表演場,更不是演得多慷慨激昂就能扭轉局勢,撕報紙也沒用,買不到就是買不到。

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