旅行最怕的就是選錯飯店或旅館~住起來不舒服的話隔天
整個會沒心情好好的玩樂!!還好~~這次跟家人一起住了
這間Dam & Roo - 西歸浦真棒^0^
住起來超舒服的,重點超喜歡她的床躺在上面
就會不想起來~躺起來真舒服~而且連小孩也喜歡,
服務品質當然也很親切的~~
所以想介紹給大家如果有來這附近玩的話不妨來住看看~~~
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員工旅遊
商品訊息功能渡假訂房
商品訊息描述
主要設施
- 34 間禁煙客房
- 餐廳
- 室外游泳池
- 供應早餐
- 24 小時櫃台服務
- 空調
- 每日客房清潔服務
- 花園
- 電腦工作站
- 烤肉架
- 旅遊諮詢/購票服務
闔家歡樂
- 廚房
- 炊具、餐具和廚具
- 微波爐
- 大型冰箱/冷凍庫
- 獨立浴室
- 私人 Spa 浴池
鄰近景點
- 位於中文
- 藥泉寺就在附近
- 國際會議中心就在附近
- 柱狀節理帶就在附近
- 濟州國際和平中心就在附近
- 天帝淵瀑布就在附近
- 太平洋園區就在此區域
- 如美地植物園就在此區域
- Chocolate Land就在此區域
- 雷普利信不信由你博物館就在此區域
- PLAY K-POP 數位主題樂園就在此區域
- 濟州泰迪熊博物館就在此地區
商品訊息特點
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釀酒人外野手Keon Broxton（布洛克斯頓）毫無疑問是今天球隊奪勝的最大功臣，不只敲出勝利打點，還沒收對手的全壘打，釀酒人以2:1擊敗紅雀。
2局上，紅雀Jose Martinez擊出中外野方向深遠飛球，眼看球就要飛過全壘打大牆，不過Broxton硬是跳起來把球接殺，沒收了Martinez的全壘打，為球隊守下1分。
5局下Broxton又有表現，前2棒打者接連安打上壘，這時輪到他打擊，他敲出左邊方向的一壘安打，送回二壘上的隊友，攻下超前分。旅店
「很高興今天能幫助到球隊。」Broxton說：「我只是試著盡力去做，這就是我的工作，這大大提升我的信心，也提升了球隊的信心，創造雙贏局面。」
紅雀韓籍投手吳昇桓在8局下登板，僅被敲1支內野安打，投1局無失分，送出1次三振。
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。
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。
住宿資訊
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。
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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：知名訂房網
【本文經智慧機器人網同意授權刊出】
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