閱讀一件非常開心的事情，我蠻喜歡跑圖書館去看一些書籍
透過每次閱讀可以學到「新」的東西，不論是為了休閒娛樂或是為了增廣知識。
所謂「新」的東西，一是讀者原本就不知道的東西；或者可能是讀者相當熟悉的內容，但經過進一步思考，
如作者要表達什麼？我同意作者看法嗎？讀出了文章的意思之後，再加以思辯，重整已知的知識，成為了一種「新」的知識。
花-嫁紗 讓你第一次學花藝就戀上這本我是在這個月去圖書館看到的好書
書的內容淺顯易懂，而且很適合個年齡層的讀者擁有
只要有一本好書，我可以待在圖書館一個下午也可以
像是這本書，當從書名其實可以一窺作者本身寫作的經歷
這一本花-嫁紗 讓你第一次學花藝就戀上
看過後，衷心覺得好看！
我是很喜歡收藏書的人，所以記下書名就到博客來購買，畢竟用實際行動支持作者，作者下次也可以撰寫出更多更好書
如果對於這類型書籍喜歡的朋友們，推薦花-嫁紗 讓你第一次學花藝就戀上給你們
希望幫助大家學得更多新知喔！
這本書的詳細介紹如下~參考一下吧
說明：
描述：
新娘花藝難？不難！新秘不能不知道的事，妝點新娘的小撇步，只要跟著書中的步驟走，初學者也能打造出專屬新嫁娘的花飾品，頭花、胸花、手腕花、捧花本書全收錄，讓新嫁娘戴出自己的獨特新品味，成為婚禮中的最大亮點！
須知：
作者： 李清海
新功能介紹- 出版社：旗林文化
新功能介紹 - 出版日期：2013/10/09
- 語言：繁體中文
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熱點新聞搶先報
世大運混雙桌球項目，台灣好手陳思羽、廖振珽與韓國對手戰至搶七才分出高下，結果最後一局陳思羽沒能掌握住機會球，最後以3:4敗陣拿下銅牌。
陳思羽要參加女子雙打、廖振珽也還有男子雙打賽事，所以賽後都無法接受訪問，不過陳思羽淚灑球場，也不難看出她心情的確不佳。
這場比賽第一局兩人先以11:8拿下，次局韓國隊以11:5扳回一局，第三局韓國隊在最後以12:10贏下，第四局中華隊起死回生以11:9追平，關鍵第7局陳思羽原本有殺球機會，卻不幸出界，最後也把勝利拱手讓人。
其他新聞
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。
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】
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