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aibo NMV72K 12000 Plus 行動電源
－－BSMI商檢局認證通過．品質安心有保障－－
－－粉藍/藍綠/粉紅/白色，質感大升級，輕薄無負擔－－
『aibo NMV72K 12000 Plus 行動電源』亮眼外觀，背面條紋金屬
鏡面，輕薄設計無負擔，風格簡約精緻！厚度僅1.4cm，外出攜帶
更方便，擁有智慧分流雙孔輸出(Total 1.5A MAX)，可同時為
兩款3C產品充電。
採用優質聚合物鋰電芯，拒絕大陸電芯或淘汰電芯使用，通過
經濟部標準檢驗局BSMI認證合格，給您最好的保障！
具觸控式LED提示燈，取代按鍵式設計，讓整體大加分！iphone空機
輕輕一按即可知道有無電量(藍燈-有電，不亮燈-無電)
檢測電量更簡單也更方便，讓您外出方便，安全無慮！
產品特色：
◆已通過經濟部標準檢驗局BSMI認證合格
◆已投保產物保險新台幣2千萬
◆採鋼琴烤漆亮面質感，全新四色，繽紛精彩，質感加倍提升！
◆厚度僅1.4公分，輕薄設計，外出攜帶更方便
◆採用優質聚合物鋰電芯，拒絕大陸電芯或淘汰電芯使用
◆具4段LED指示燈(25/50/75/100)
◆擁有安全晶片保護(短路+過充+過熱)
◆智慧分流雙孔設計，可同時為兩款3C產品充電(Total 1.5A MAX)
◆隨插即用，是您外出旅行的好幫手
◆內附Micro USB白色充電線，扁線設計易收納
◆非人為因素下，本產品自購買日起保固6個月
※線材屬耗材品，不在保固範圍內(新品瑕疪除外)
使用說明：
◆電量顯示
觸控式智慧型LED電量顯示，輕觸操作，一個動作完成電量檢視
電量指示燈
一個燈亮/電量為
兩個燈亮/電量為 26-50%
三個燈亮/電量為 51-75%
四個燈亮/電量為 76-100%
◆對行動電源充電
將連接線USB端口插入電腦USB母座或AC充電器(另購) 或車充(另購)，
另一端插入行動電源Micro USB(INPUT)，即開始充電，
充電時間約12-15小時小時(依不同充電形式會有所差異)
◆行動電源對其他設備充電
將連接線USB插頭插入行動電源USB母座(5V OUTPUT輸出)，另一端插入手機或
其他充電設備(需根據不同設備配對相應連接線)，即可開始充電
注意事項：
．使用前請先充電24小時以上，以獲最佳充放電效能
．對手機或數位產品進行充電前，請仔細核對被充電產品的輸入電壓與
電流，如果錯誤，可能會引起被充電產品的電池電芯鼓起或脹氣現象，
降低被充電產品的電池壽命，甚至導致沒有安裝電池電路保護板的手
機或其他數位產品損壞
．為3C產品充電時，請勿同時使用手機或平板，以免造成手機發燙、當機
，電池長時間處於充放電狀態，容易有過熱爆炸之危險
．該電池組裡包含有機燃燒物，如果不正當使用電池，會發生破裂，
漏液，過熱使電池永久地損壞
．請勿在溫度高於80℃ 的地方使用電池，高溫會融解塑膠外殼
．請勿將電池放置在水裡面，電池的安全保護參數及指標會損壞，該
電池則不能正常地使用，易發生過熱，火災，及爆炸
．勿使用重物或者其他的物體擠壓電池使其變形
．請在指定的機器上使用電池組，否則，電池的一些功能就不能被使
用，而且會縮短電池的使用壽命
．如果一旦發現電池存在隱患，或者其他的問題，要立即終止使用。
．行動電源為精密儀器，請勿任意拆解行動電源，若因自行拆解造成商品
故障，將不在保固範圍內，還請留意！
．本產品行動電源保固6個月，線材屬耗材品不在保固範圍內(新品瑕疵
除外)，並已投產物保險新台幣2千萬
【aibo】NMV72K 12000 Plus 行動電源(通過BSMI認證)
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這篇文章告訴你AlphaGo隱藏弱點 以及它是如何下棋的
傑米斯 哈薩比斯（Demis Hassabis） ，Google DeepMind CEO
企鵝智酷 | 深度解讀
這篇分析中，企鵝智酷將結合 AlphaGo 相關權威論文中提供的信息，以及這兩場比賽中李世石與 AlphaGo 表現，來用更簡潔的方式，告訴你谷歌(微博) AlphaGo 到底如何下棋，以及它有哪些被隱藏起來的弱點。
先說核心結論：
作為戰勝瞭人類圍棋冠軍的人工智能，AlphaGo （目前版本）強在小范圍戰鬥，弱點在於對全局的判斷；
AlphaGo 並非沒有“情緒”。它也會懷疑自己，隻是用另一種形式呈現（不是人類的抖手或者撓頭發）；
是誰在訓練 AlphaGo ？是它自己。用一種遠超人類效率的方式學習；
李世石如何贏？和很多圍棋專傢分析的一樣，從科技角度看，李世石必須在開局階段建立優勢，並且最好能夠更頻繁轉移戰場范圍；
未來，AlphaGo 會將人類棋手遠遠甩在身後。它就隻能繼續和自己玩瞭。
一、AlphaGo 是如何決定下每一步棋的？
企鵝智酷沒有能夠真的打開 AlphaGo 代碼庫，去檢查它全面的運行邏輯。我們隻能從已公開的權威論文中，來梳理這個迄今為止走進公眾視野的最強大人工智能，是如何做出決策，戰勝人類的。
簡單說，AlphaGo 下的每一步棋，都依賴於“概率”。
1.當一開始，棋盤有大量空白區域，棋子較少時，AlphaGo會更願意采用“固定策略”。
這種策略來自於 AlphaGo 自己模擬訓練的數百萬場棋局（每一局都從開始模擬到結束）。這讓 AlphaGo 心中有一個大概的最佳選擇可能性，即下在點A和點B，哪個更好些。
在這個時候，AlphaGo 是通過經驗來判斷的。雖然這個經驗不來自與人類，而是來自於它結合人類下棋方式學習後，自己和自己對弈的數百萬經驗值。但這種基於經驗的判斷，是人類挑戰它的最佳機會 和“恐怖”的機器推演能力相比，經驗，起碼離人類更近一些。
為什麼 AlphaGo 不在一開始就用蒙特卡羅算法，盡量窮盡所有可能性，去給出更可靠的“計算答案”，而不是“經驗答案”呢？
我們猜測，一方面是當棋局尚未真正交鋒時，各種選擇的概率差不多，沒必要做精確計算；另一方面，也為瞭節省時間。
2.當棋局有局部拼殺時，AlphaGo 的戰力就升級瞭。
這時候，再依賴那數百萬局“自己與自己下棋”的經驗，明顯是不夠的。因為棋局瞬息萬變，李世石的下法，很可能是 AlphaGo 沒有模擬過的（不要高估數百萬局訓練，和圍棋的可能性相比，隻是滄海一粟）。
這時候，AlphaGo 會不再聚焦於整個棋盤，而將計算精力縮到一個小范圍（戰鬥區域，例如右下角5*5,8*8這種）。這時候，它會啟動現場演算推理功能，即開始計算每一個落子位置的後續走勢，來計算最佳一步。
這需要時間。所以，AlphaGo 在短兵相接時，不得不縮小觀察范圍，在局部啟動現場計算。這雖然失去瞭一定的“大局觀”，但換來瞭計算的效率，和電腦比，人腦的純粹計算力是相對弱勢的，所以，短兵相接，機器占大優勢。
3.當局勢需要兼顧大局和計算力時，AlphaGo 怎麼辦？
開局佈局，AlphaGo 用經驗；短兵相接，AlphaGo 用計算力。那麼在局勢復雜時，AlphaGo 的另一個特長就有用武之地瞭 兼顧大局觀和計算能力。
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