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先前將基於類神經網絡架構構成的人工智慧系統用於Google Search、Google翻譯或Google Photos等服務，同時也推出「Quick, Draw!」、「AutoDraw」繪圖學習應用服務後，Google更進一步比照人類學習繪畫模式，讓電腦也能更進一步判斷所描繪內容是否正確，必要時候更可藉由自行理解形式進行修正。 分享 facebook 根據Google說明，藉由仿照人腦透過雙眼看見物品，從而以簡單線條繪製勾勒物件主要特徵的過程，讓搭配架設畫筆的電腦系統進行學習，同時Google更藉由明顯錯誤的圖像讓電腦系統進行學習，並且在不同學習模型中嘗試將人類手動輸入資訊「重組」。例如在「貓」的學習模型裡，電腦將會依據先前學習什麼是「貓」，進而在人手繪製一整隻貓或僅有貓臉的圖像時，電腦系統也會學習畫出相同接近圖像，但若人手繪製圖像有明顯錯誤 (例如多了一隻眼睛)，或是畫出完全不同的圖像，此時電腦系統便會進行修正，或是將繪製內容重組成「貓」。而在進一步的訓練裡，Google則是進一步讓電腦系統記住不同學習內容主要特徵，藉此讓電腦系統能進一步區分不同學習模型識別差異，進而能配合特徵識別過程學習判斷不同物件，並且順利繪製相同物件線條。透過這樣的學習模式，即可讓電腦系統仿照人腦思考模式進行繪製，並且透過勾勒線條形成完整圖像。在這樣的訓練模式裡，除了可讓電腦系統學習挑出物件特徵，並且以極簡線條輪廓勾勒圖像之外，對於電腦視覺應用過程也能提升識別效率，進而讓人工智慧系統有更快的運算效率?
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最新研究報告指出，在決定年輕人如何使用網路與社群媒體的各種因素中，基因扮演令人意外的重要角色。圖／歐新社 分享 facebook 倫敦國王學院研究人員在Plos One期刊發表的最新研究報告指出，在決定年輕人如何使用網路與社群媒體的各種因素中，基因扮演令人意外的重要角色。報告指出，超過三分之一的個人網路行為差異，例如用於玩遊戲或聊天室的時間，可歸因於基因，而不是家庭狀況、是否擁有電腦與智慧手機等環境因素。這項結論挑戰一般人面對媒體時，只能被動收看或收聽的看法。這份報告的主要作者齊亞妲?艾約雷奇表示：「我們的結論支持一套主動模式──年輕人由於基因傾向而主動選擇他們的網路用量。我們發現，DNA的差異足以影響人們如何與媒體互動。這使他們處於主控地位；他們根據自己的需求，選擇並修改接觸媒體的頻率。」研究人員分析8500對未成年雙胞胎的網路媒體使用情形，同時比較同卵與異卵雙胞胎，據以評估基因、環境對個人與網路媒體互動差異的相對影響，網路媒體的範圍包括教育網站、遊戲與臉書等。得出的結果以「遺傳」得分呈現，顯示可歸因於基因而不是環境影響的個體差異百分比。遺傳占個人使用網路遊戲的程度為39%，娛樂網站37%，教育網站34%，社群連結24%。艾約雷奇說：「你很可能認為基因對網路媒體的使用頻率有一些影響。然而如果以心理特性來說，影響很大，而且遠大於女孩與男孩使用媒體的性別差異。」
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2.我不喜歡你的氣味
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當天稍晚，林岱樺便發文解釋，之前「野保法」修法，跟這次推薦函被講成關說中油人事任用，都是民進黨高雄市長初選的打壓。林岱樺：「持續的餘震，在我離開戰場前不會停歇。」顯見她認為自己的行為並沒有錯。之前放生棄養傻傻分不清楚，「你是跟我對槓逆」的粗暴形象，很難推說是黨內打壓。不過關說人事任用這件事，林岱樺充滿被誤會被打壓的冤屈心情，是很可以理解的。
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