自從小妹我嫁人後就很少回娘家陪家人一起吃飯聊天或逛街

,這次好不容易老公跟我一起排一樣時間的假能回去陪陪家

人,吃飽飯後當然是帶家人去逛逛街~~逛到一半我跟我親愛的

老媽看見了【Manfrotto】Gear Backpack L 專業級後背包 L就覺得很喜歡但在店裡看見的價格覺得太高了

所以只好放棄,回到家後立馬上網查了一下【Manfrotto】Gear Backpack L 專業級後背包 L哪裡買比較便宜

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太棒了所以就馬上買來孝順老媽囉~~

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  • 品號：3933232




  • 可容納70-200mm f/2
  • 額外的鏡頭如24-70mm f
  • 前蓋內側配有多個分類口袋




商品訊息描述



商品訊息特點









外長：19 cm
外寬：30 cm
外高：42 cm
內長：12 cm
內寬：25 cm
內高：40 cm
重量：0.71 kg



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男性包皮過長，性行為小心別嗨過頭！門診就有一名22歲年輕男子，經常晨間勃起時，下體就傳來一陣劇痛，整個人被痛醒，就醫檢查才發現是龜頭與包皮間的繫帶裂傷，原來他之前經常激烈自慰，加上包皮過長，不均勻拉扯之下肇禍，在醫師建議下接受包皮環切手術，這才擺脫困擾。

收治病人的書田診所泌尿科主任醫師林儒廷表示，男性繫帶撕裂傷或斷裂，十個有八個全因包皮過長惹禍。

門診另一名28歲男子，同樣包皮過長，一次性行為時又太過激烈，導致繫帶裂傷，雖用藥膏治療並縫合，但小心翼翼「停機」忍了3個月之後，一勃起依舊疼痛不堪，檢查發現繫帶再次裂傷，直到手術割完包皮，才恢復正常性生活。

林儒廷說，繫帶受傷而來求診，多是30歲以下男性，最常見是因為包皮過長、在性行為或自慰時又過度激裂、太忘我，不均勻的拉扯之下，使得繫帶較易受傷；也有人是不小心拉拉鍊扯傷。

由於繫帶是男性勃起中受力最大的位置，泌尿科醫師表示，一旦繫帶受傷，不論是撕裂傷或是斷裂，只要勃起，男性往往就會疼痛不適。

林儒廷指出，一般治療，會先以藥物治療，並視情況縫合，如果一再反覆發生裂傷，且有包皮過長的問題，則建議進行包皮環切手術割除過長的包皮，才能減少性行為時的拉扯及包皮過長易引起感染的衛生問題。



下面附上一則新聞讓大家了解時事

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。

生日禮物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。

好用推薦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。」

比價

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：期間限定

【本文經智慧機器人網同意授權刊出】

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