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作者簡介
呂雯歆
大英倫百貨店長Melody
經常前往英國旅行的時尚資訊狂及永遠把錢花在刀口上的購物狂。多次旅遊經歷讓她成為一位在地英國通與國際時尚雜誌《GLA》的英國特派報導員，在經營FB社群「大英倫百貨」與熱愛時尚與旅遊的網友們分享資訊獲得不少好評，是人氣度相當高的旅遊時尚達人。
網址：www.facebook.com/pages/大英倫百貨-LondonCalling333/100236356693464?ref=ts
作者： 呂雯歆
新功能介紹- 出版社：PCuSER電腦人文化
新功能介紹 - 出版日期：2011/09/25
- 語言：繁體中文
其他新聞
▲和女友交往多年，終於有機會拜訪住處，結果卻是這般情境。（圖／網友Bob Hsieh授權提供）
網搜小組／綜合報導
俗話說的好，「金窩、銀窩，不如自己的狗窩」，形容自己家裡總是最習慣、美好和舒適的地方，不過若真的是「狗窩」，相信多數人也不一定能接受。就有網友和女友交往多年，終於有機會到她們家作客，結果見識了真正的「髒亂地獄」，彷彿資源回收間般滿是雜物，更恐怖的是還有蟑螂、老鼠亂爬。
謝姓網友12日在「爆廢公社」貼文，分享了他朋友的一項奇遇。他說，朋友與女友相戀交往多年，終於有了到對方家中拜訪的機會，去了一趟拍下多張照片，還傳給他分享，內容只有驚悚可以形容，「請問我該跟他回什麼？」
根據朋友說法，女友和媽媽同住，屋內物品堆積如山，但做的並不是資源回收工作，只是很愛買東西、又不愛丟，光電鍋目測就有5個，經年累月下才造成這樣結果，更恐怖的是，家中蟑螂、老鼠滿地爬，「但她們習慣了，有辦法改嗎？」朋友更表示，照片已經有美化，因為女友家中室內偏暗，照相機自動調亮，看起來乾淨了不少，「其實很髒，臉盆，馬桶跟很多地方都卡一層垢！」
▲女友家的廚房景致。（圖／網友Bob Hsieh授權提供）
仔細看拍下的照片，女友家中全是亂堆的雜物，幾乎連走路空間都沒有，衣物、家具、電器、瓶罐、垃圾隨意擺放，看上去髒亂無比。離譜的是，這樣的情景出現在每個房間，連廚房、廁所也不例外。難怪PO文網友直呼，「以後不用買VR，也能天天玩惡靈古堡7了。」
照片貼上網，吸引破萬網友朝聖，驚呼太可怕，「我好想幫忙丟掉」、「太扯了，我傻眼了」、「這是整人節目吧」、「這要怎麼住啊？太可怕」、「突然覺得自己房子很乾淨」、「這是資源回收場嗎」、「這應該是蟑螂王的棲息地」、「包緊緊的感覺，可能缺乏安全感吧」、「好奇怎麼洗澡煮飯的」、「太扯，習慣這種東西最難改了。」
此外，還有不少人幫忙出奇招，或者下出神推論，「我會叫台怪手打掉重練」、「娶了吧！千萬別放生啊」、「她媽媽是在考驗你，她帶妳去的是她家倉庫」、「第一次去要給人家好印象，動手幫忙整理吧」、「她在測試你夠不夠愛她，別中計」、「話說有人跟我一樣注意到，她的馬桶還真是特別的乾淨嗎？」
▼更多驚奇的房間內照片。（圖／網友Bob Hsieh授權提供）
科技中心／綜合報導
NVIDIA（輝達）DGX 超級電腦力助 NVIDIA AI 實驗室計畫 （NVAIL）成員，包含加州大學柏克萊分校、Dalle Molle 人工智慧研究所（IDSIA）與東京大學在國際機器學習大會（ICML）上，發表人工智慧研究領域的最新進展，將深度學習提升到新的高度。
※ 機器學習－教導人工智慧如何學習
加州大學柏克萊分校電機工程暨電腦科學系助理教授 Sergey Levine 及其學生教導深度神經網路取得學習方法，協助智能裝置加快學習速度並減少訓練時程。其研究團隊使用 NVIDIA DGX 系統來將動作和視覺感知訓練內容導入演算法中。搭載最新人工智慧技術的機器人必須不斷進行嘗試以學習如何做出最佳回應，使其更具適應能力學習更多內容。
Levine 表示，「我們不可能造出不會犯錯的機器，但能試著打造迅速從錯誤中學習且不會再犯錯的機大雅推薦算命老師跟另一半常吵架器。」
※ 遞歸神經網路－通往更深層學習的路徑
遞歸神經網路與長短期記憶（LSTM）是手寫和語音辨識最具威力的研究工具組合，遞歸神經網路能利用內部記憶體來處理任意數據，例如不同發音或手寫差異，使用先前的決策與當前的資料在運作中進行學習。
然而越是深入神經網路，深度學習運作越是困難，速度也變得越慢。對此瑞士人工智慧實驗室和 NVAIL 成員 IDSIA 研發出遞歸高速神經網路，建立更多執行序向處理工作的高效率模型，無需訓練巨大模型便可應付更複雜的工作。
其研究團隊原先使用 NVIDIA Tesla K40、K80、TITAN X 及 GeForce GTX 1080 等多種 GPU 來加快訓練速度，並搭配 CUDA 和 cuDNN 進行深度學習作業，但在 DGX 人工智慧超級電腦出現後，大幅加快實驗周期的速度。
IDSIA 人工智慧研究員 Rupesh Srivastava 表示，「在使用遞歸高速網路的情況下，可以在遞歸轉移裡訓練十層的遞歸神經網路。IDSIA對於使用 DGX 加快平行訓練遞歸神經網路模型之速度的前景感到興奮不已，希望其能引導至更佳的強化學習。」
※ 領域適應－深度學習的變形
東京大學的研究團隊利用 DGX開發出一項解決方案，將「偽標籤」加在目標領域裡無標籤的資料上，能克服針對非監督式領域適應性的多項難題。這使得在無需訓練新模型的情況下，深度學習模型便能從來源領域進行學習。
東京大學的研究團隊提出稱為「非對稱式三體訓練」（Asymmetric tri-training）的概念，指派不同角色給三個分類器和使用三個獨立神經網路，其中兩個神經網路用於對無標記的目標樣本加上標籤，並使用有著偽標記的目標樣本對第三個神經網路進行訓練。到目前為止的結果都令人相當振奮。
東京大學資訊理工學研究院的原田達也教授表示，「從一個簡單或人造領域裡轉移知識到另一個多元或真實領域裡，是一個具有挑戰性的難題，其必須採取平行處理的方式才能發揮這項技術的潛力。這項解決方案對於適應性來說是一大進步。」
▲林翊帆自嬰兒時期被養父母收養。（圖／網友林翊帆授權提供，下同）
記者鄒鎮宇／採訪報導
真正的家人無關血緣，而是一種心靈上的契合及情分。台北的網友林翊帆自幼被養父母收養，在結婚典禮上向養父母「謝親恩」時，想到自己叛逆的過去總讓他們擔心，直接下台給予養父母一個大擁抱、痛哭起來，這溫暖的畫面也感動許多人。
林翊帆26日凌晨1時32分在臉書「爆廢公社」發文表示，他23日在結婚典禮上遇到「謝親恩」的橋段時，一開口就突然回想到過去的自己總是調皮，讓養父母非常頭痛，由於不太擅長表達情感，他講到一半便衝下台去擁抱對方。
▲在沒有排演過的「謝親恩」橋段時，林翊帆回想起過去總讓父母擔心的自己。
「這好像是我第一次這樣用力的擁抱他們，也是第一次我被他們擁抱得這麼緊」，林翊帆說，由於這段沒有彩排過，所以58歲的爸爸並沒有說話，他只是被對方的鬍渣刺著，「卻不感覺討厭」；轉身擁抱60歲的媽媽時，更讓他直忍不住，直接痛哭起來。
林翊帆表示，媽媽不斷拍著他的背、安撫他說，「憨囝仔，娶老婆不要哭，要好好的，知道嗎？」他又想起以前常不懂事上警局的過去，之後從嘉義北上台北打拼時，也讓對方擔心自己會變壞，直到結婚前一刻，父母也在為他擔心。
▲林翊帆非常感謝沒有血緣關係的父母。
「我愛你們，真的」，林翊帆最後說，「謝謝你們這樣無私的養育我長大，即使我們沒有血緣關係，但你們都是我最棒的爸爸跟媽媽」。
網友看了紛紛樓言，「半夜的洋蔥怎麼特別大顆」、「我要睡覺了還擦眼淚」、「不說了 衛生紙咧」、「你爸媽真很了不起，你跟你老婆要好好孝順他們」、「生的請一邊，養的大過天，恭喜」、「靠！上班看這個讓我眼眶紅紅」、「超感動的，懂得感謝，更要懂得感恩，報答養父母，祝你幸福，希望你也給你的孩子滿滿的幸福」。
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