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商品訊息描述:
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◆100%三層厚綿材質?
◆台灣製品?
◆均有實品實量尺寸請慎選,尺寸不合非商品瑕疵?
◆電腦設定值顯色不同,些微色差非商品瑕疵
注意事項:
1. 深色衣物難免會脫色，屬正常現象，請與淺色衣物分開洗滌！
2. 請使用中性洗劑，勿使用熱水浸泡、勿用含酵素或漂白成本的洗衣精，避免印花或衣料脫色！
3. 請使用洗衣袋，避免衣物勾到，拉扯造成脫線/破損，或是衣物摩擦導致毛球產生！
4. 清洗前請先詳盡檢查衣物是否有瑕疵，尺寸是否合適！如已下水、剪標則無法更換商品！
5. 換貨需知~請收到商品3天內告知，7日內完成換貨手續！
＊衣物瑕疵：由童衣圓負擔來回運費！
＊尺寸不合/款式不喜歡：自行負擔來回運費！
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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。」
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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
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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