這幾天小光來我家玩，看到QB House 多倫多三層隙縫架(附輪) 覺得很好用也想買一個
急性子的小光卻要我馬上陪他去買QB House 多倫多三層隙縫架(附輪) ，懶惰的我當然是直接上網幫他下訂單啦~
雖然懶惰，但精打細算的我還是查了一下各大平台折價後，再決定在哪家買
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商品訊息功能
商品訊息描述
● 商品說明
．層疊收納，分類整理
．水晶透明支柱，堅固實用
．廚房、浴室收納都好用
．層架孔洞設計，通風不積水
．附輪好移動
縫隙收納省空間 美觀整齊機能加倍
可放各式雜物，充分利用角落隙縫空間
● 詳細規格
尺寸：寬47.2cm 深20.2cm 高83.2cm
材質：PP、PS
顏色：白
層櫃：三層櫃(附輪)
產地：台灣
● 注意事項
※商品顏色會因網頁呈現及拍攝環境產生色差，圖片僅供參考，實際商品依供貨樣式為準。
※商品搭配情境圖時，不包含拍攝內容物或週邊擺設物品，僅限於文案指定之銷售商(贈)品。
※購買前請先量測使用區域尺寸，確定無誤再購買以免造成尺寸不合之狀況，敬請謹慎選購。
商品訊息特點
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工商時報【楊玉奇】
知名電腦科學專家李開復在中國清華大學發表的「人工智能的黃金時代」演講，即指出「過去5年深層學習的準確率已從75％達到97％，人類的平均準確率則在95％，這2％的領先看似微小，卻代表錯誤率降低40％以上」。如果維持目前的發展趨勢，未來幾年機器認知的能力便有可能超過人類，僅是影像和語音的識別，即可發展相當多的應用。
人工智慧技術再次興起，作為決策工具的角色益發成熟，隨著資料儲存能力、硬體效能及演算法進步，2013年藉由深層學習技術提升電腦視覺和語音辨識精確度，人工智慧的感知能力趨於穩定和成熟。
深層學習是一種機器學習技術，使用多層網路，能夠學習抽象概念，同時融入自我學習，而且收斂相對快速。藉由自我學習，電腦可從大量的樣本中逐層抽出相關的抽象概念，當累積到足夠多時，即表示機器已得到理解，能夠做出識別的判斷和決策。
超過半個世紀的努力，人們終於掌握關鍵技術，協助機器建立感知與決策之間的連結能力。雖然僅是做到如同人類透過看、聽二感理解世間部份事物的程度，但已經取得相當重大的突破。
下面附上一則新聞讓大家了解時事
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