2018年的農曆過年快到了
每年總是婆媽們最害怕的節日
光是要準備年菜就會變成快家庭革命了
其中的佛跳牆就吵得不可開交~~
還有的人要吃素的佛跳牆
每年都有人扮出傻眼貓咪的表情~~
本來今年想買一點好的食材海產石斑魚、
鱈魚、牛排、臘肉、水餃、香腸
來翻轉在家中的地位…
而在老公的建議之下，上網台北濱江美食網站
訂購了預購年菜。
朋友的老婆在家中作菜，他的
婆婆就在門縫偷看好奇怎麼這麼短的時間內
能作出這麼美味的年菜來
有買了台北濱江的年貨年菜今年就等著
老公大大的紅包吧！想起來作夢都會
笑！！
免運【台北濱江】好事旺!招財10道年菜福箱組11.5kg（10~12人份）
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【菇王】鹽麴辣椒醬(150g-罐) | |
【菇王】梅子醬油膏(300ml) |
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重慶道地的暖胃好湯，酸香可口的湯底~極品老鴨湯 1.2kg/包【台北濱江】愛吃雞魔人大讚！絕不可錯過~肉質超嫩多汁~墨西哥烤半雞380g/包年菜2018
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大陸圍棋國手柯潔九段對決AlphaGo。（澎湃新聞） 分享 facebook 澎湃新聞報導，大陸圍棋棋手柯潔首戰輸了AlphaGo後，今下午出席賽後記者會表示，「感觸確實不一樣，印象特別深的是對手斷了一個，很震驚；人類對手中是不可能下的，因為是後手，但事後分析我覺得是好棋，是一石二鳥的棋！」柯潔表示，「（AlphaGo）實在下得太出色了，我輸的也沒什麼脾氣，真的是很厲害！」賽後分析由歐洲圍棋冠軍樊麾和常昊，負責點評本場比賽。樊麾表示，柯潔一開始黑棋點三三，小時候這麼下這麼早點老師肯定罵死，但AlphaGo下了，很多棋手也都嘗試著下；常昊也說，這是柯潔在探索和嘗試。常昊指出，但AlphaGo更注重中央勢力的發展，是一種效率的體現，實戰中更注重全域或者中央，這也是給我印象很深的一手棋，「AlphaGo給了我們一種思路的創新，希望圍棋的下法、也能有更多的拓展。」
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在此次GTC Taiwan活動中，NVIDIA執行長黃仁勳再次強調因類神經網絡為基礎的深度學習運算模式興起，進而凸顯GPU運算能力更高特性，並且延續效能成長幅度趨緩多年的CPU在摩爾定律演進，成為目前人工智慧技術主流演算方式，藉此應用在各類技術領域發展。 分享 facebook 就黃仁勳看法認為，電腦運算依然需要CPU進行基礎運算與指令集處理，但在更大資料分析則需要借助GPU運算能力，因此目前主流人工智慧技術均以CPU+GPU的組合為運算基礎，此外也能藉由更大運算效能驅動不同電腦使用模式，例如藉由虛擬實境互動共同作的Holodeck，便讓使用者能藉由高解析虛擬實境影像線上協同作業。 #div-gpt-ad-1503996040247-0 iframe { margin:auto; display: block; }
#div-gpt-ad-1503996040247-0 > div { margin: auto; display: block !important; }目前投入人工智慧的新創產業已經在過去5年內成長10倍，總計約帶來66億美元規模產值，同時關於深度學習的論文內容在過去3年也成長10倍，並且有超過3000個論文內容被提出。藉由深度學習模式，目前已經可藉由GPU加速方式實現3D影像中的即時自然光影追跡、人臉表情與口語同步、動畫人物動作自動表現、確保影像中的物件相對距離，或是讓機器手臂判斷、移動正確物件等過往難以實現技術。而為了進一步協助台灣地區人工智慧技術應用發展，黃仁勳宣布將與中華民國科技部合作採用Volta顯示架構的DGX-1V，藉由排名全球前25名內的超級電腦運算能力協助帶動智慧製造、物聯網、智慧城市、智慧醫療等技術成長，並且協助更多新創團隊藉由人工智慧技術推出更多創新服務。同時，借助於NVIDIA今年在GTC 2017提出的GPU Cloud服務，將可讓企業、新創團隊藉由雲端協作方式取得更大運算能力，藉此實現各類深度學習等訓練需求，進而可應用在人工智慧建立、電腦視覺應用、自動駕駛發展，或是對應越來越多的物聯網裝置使用需求，並且持續帶動更多類神經網絡模型生成。針對學習模型運算部分，除了對應市場主流學習模型設計，NVIDIA日前也宣布推出學習模型加速器TensorRT 3，藉此讓深度學習效率大幅提昇，進而可在運算設備成本做更明顯節省，例如原本160組CPU對應每秒分析4萬5000張照片的演算需求，透過配置8張Tesla V100的單組NVIDIA HGX超級電腦即可達成相同運算效能，但在佔用體積、使用電耗卻明顯不同，幾乎僅需佔用原本1/4體積、1/20電力損耗，甚至僅需原本1/6左右的成本支出。黃仁勳強調，藉由GPU加速帶動雲端伺服器運算效能規模，將可持續推動超級電腦、雲端運算應用服務、公有雲等成長，甚至可進一步帶動整體產業走向全新改革。 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook
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