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終於又到了一年一次的全家出門旅行~~

渡假村訂房最底價久久一次的旅行當然要找個住起來舒服的

旅店這樣才不會掃興對吧~~

所以這次我們住的這間歐也妮飯店 - 巴黎

是我大學時期就來過的旅店,因為 服務態度好~

而且住起來也超舒服的~這次要旅行的地方

剛好在這間旅店附近當然要推薦給家人也來住看看囉~~

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商品訊息功能

商品訊息描述

主要設施

  • 28 間禁煙客房
  • 供應早餐
  • 24 小時櫃台服務
  • 冷氣
  • 多語服務人員
  • 大廳免費報紙
  • 旅遊諮詢/購票服務
  • 大廳電視

鄰近景點

  • 位於拉丁區
  • 聖母院大教堂 (0.6 公里)
  • 聖禮拜堂 (0.4 公里)
  • 新橋 (0.6 公里)


商品訊息特點

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

全球首場神經影像診斷 AI勝15名醫

: 這星期在北京有一場「醫療人機大賽」,AI大戰名醫團隊,結果AI機器人不僅只花人類醫生一半時間完成答卷,準確度還大贏人類21%,這是繼圍棋之後,AI在醫療領域再度完勝人類。

主持人:「15位是今天第一波登場的A組醫景點渡假村預訂費用生戰隊。」

從大陸神經疾病排名前10的醫院,700多名醫生中,精選出6名醫生加上全大陸神經影像診斷領域的7名專家,還有2位全球海選出來的國際醫學專家,總共15人,組成的「人類醫師團隊」要和僅學習半年的醫療AI機器人PK。

TVBS資深記者陳相如:「想像一下,一走進商店AI機器人就跟你打招呼,(未成年少女可不能進來喔!),哈,它講得好對啊!好,如果我現在拿起一樣商品,我的性別、年齡、顏質跟微笑指數開始被記錄,當我對著商品表情很嚴肅的時候,你可以看到我的微笑指數是只有20,但是當我拿到以後很開心地微笑,那麼我的微笑指數可以高達100。」

機器人不會疲倦可以24小時工作,而且它一目千行、過目不忘,確實是人類強大的對手,但運用得當它是最佳幫手,從醫療到預訂飯店限時折扣客服,從冷冰冰到比親人還了解你情緒,AI超人工智慧時代正式來臨。

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科幻電影、小說中,常出現掃描臉部就可通過閘門的情節,而這項科技,即將出現在現實生活中。近期英國布里斯托機器特色酒店人實驗室,開發出一套臉部識別系統,未來將應用於車站,用於判斷接受掃描的乘客,是否有購買車票,可望使驗票流程更簡便,這套系統預計 2020 年之前,就會在英國啟用。

▲臉部識別系統透過分析人臉的形狀來辨識,每個人臉都有大約80個獨特的節點。(圖/翻攝自每日郵報)

該計畫由布里斯托爾機器人實驗室開發,鐵路安全和標準委員會資助,並與「立方運輸系統」合作。布里斯托機器人實驗室的Lyndon Smith對《BBC Click》表示,如果維多利亞火車站能用此系統,對於運輸量會有很大幫助。目前正在薩爾福(Salfords)實驗室進行此計畫,目的是未來應用在真的地鐵上。

信用卡住宿優惠▲臉孔辨識通關技術需要乘客事先進行人像掃描註冊,才能夠進入「快速通關」的通道。(圖/翻攝自每日郵報)。

每個人臉都有大約80個獨特的節點,系統上的相機測量人臉上各個點之間的距離,例如鼻子的寬度、眼窩的深度、眼睛之間的距離和下巴線的形狀,該系統甚至能捕捉臉上細小的瑕疵與紋路。這些細節會由高速紅外線的照相機拍攝下來,也可以偵測到空間中的立體樣貌,這代表不能用他人照片來欺騙過關。

▲由高速紅外線的照相機拍攝下來,也可以偵測到空間中的立體樣貌,這代表不能用他人照片來欺騙過關。(圖/翻攝自每日郵報)

史密斯博士表示,每個人度假村提前預訂優惠的臉在三度空間裡都是獨一無二的,即使相同的雙胞胎也是如此,掃描功能非常先進,可以辨別人臉與平面照片之間的區別。機器視覺中心主任 Melvyn Smith博士向每日郵報表示,「3D影像可以區分同卵雙胞胎不同的痣和毛孔等特徵」。

他強調,「使用2D影像系統,可以使用圖片矇混過去,但是3D影像系統必須要有空間中的形狀訊息才能辨識」。他補充提到,「如果你真的想欺騙系統,只能攜帶一個和你一模一樣的3D立體頭部。」此外,臉孔辨識通關技術需要乘客事先進行人像掃描註冊,才能夠進入「快速通關」的通道。

▲左側的物體是一個感應器,當某人走過時,螢幕左側的燈閃爍以照亮人臉,紅外線LED讀取個人的臉部資訊。(圖/翻攝自每日郵報)

Melvyn Smith博士表示,「到目前為止,只能進行有限的測試,像是如果陽光穿透屋頂的情況,可能會影響系統對臉部的影像,此外,若在現實世界使用會有很多無法預料的情況可能會影響運作情況。」



▲英國要在 2020 年之前啟用臉部辨識系統。(影片/取自YouTube,若遭移除請見諒)

研究人員表示,他們目前可捕捉到 95% 的精準度,希望未來準確率能夠提高。雖然這項技術目前已經準備差不多,但實際運用後還有許多問題需要克服,比如輪椅使用者,還有不同年紀的孩子長相會不一樣等特殊情況需要考量。原文詳見:

【本文經智慧機器人網同意授權刊出】

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