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聖普羅斯佩羅科特查酒店 (Hotel Corte Vecchia)





商品網址:



商品訊息功能:

商品訊息描述:



關於科特查酒店









簡介











坐落於San Prospero的中心地帶，科特查酒店是遊覽聖普羅斯佩羅的最佳下榻飯店。 在這裡，旅客們可輕鬆前往市區內各大旅遊、購物、餐飲地點。 飯店位置優越讓遊人前往市區內的熱門景點變得方便快捷。

同時科特查酒店提供多種多樣的設施，令您在聖普羅斯佩羅期間的旅程更豐富。 飯店內能享受到24小時前台服務, 配有無障礙協助設備, 快速入住/退房服務, 可寄放行李, 餐廳等一系列頂級設施。

此外，這裡的所有客房配有各種舒適的房內設施。許多房間甚至還提供了按摩浴缸, 空調, 暖氣, 書桌, Mini Bar來滿足客人的需求。 在飯店內可找到花園等多種精彩的娛樂設施。 科特查酒店是來聖普羅斯佩羅探索城市魅力，放鬆身心的理想住處。













服務設施摘要













網路服務



嘉義多益補習班課程推薦






  • 公共區域Wi-Fi







  • 所有房型皆附免費Wi-Fi









休閒娛樂設施









  • 花園









餐飲服務









  • 酒吧









服務與便利設施









接待設施









  • 24小時前台服務







  • 快速入住/退房服務







  • 電梯







  • 可帶寵物







  • 無障礙友善設施











所有客房均提供









  • 多益補習班介紹 台東 Mini Bar







  • 房內保險箱







  • 暖氣







  • 平面電視







  • 空調







  • 電話







  • 免費瓶裝水







  • 書桌







  • 衛星頻道/有線電視







  • 吹風機







  • 蚊幛







  • 盥洗用品



















預訂與入住須知【必讀】















  • 【提醒您】加床規定依房型而異，請查看各房型的可入住人數限制了解詳細規定。


    • 平鎮英文補習班推薦






請注意：若單筆預訂超過5間客房，可能會需要遵守其他相關規定以及符合額外的要求。















重要須知【必讀】











If you are booking a prepaid rate and require an invoice, please include your company details in the Special Requests box when booking. Guests are required to show a photo identification and credit card upon check-in. Please note that all Special Requests are subject to availability and additional charges may apply.










商品訊息簡述:





人工智慧（Artificial Intelligence）已經不是新梗，甚至深度神經網絡（Deep Neural Networks，DNN）也是「高齡級」技術，過去DNN受限於技術發展，雖然偶有復興跡象，但始終撐不了太久，到了2005年開始AI受到重視，不過浮浮沉沉、直到2012年突然奮起、這兩年更是大鳴大放，尤其機器學習成為各家科技廠精進晶片演算的利器，可見得DNN將成為未來軟體開發的方向。



不過發展DNN的挑戰眾多，包括如何收集高品質且大量的資料、高效率的GPU，還有降低技術應用時的功耗等等，尤其在DNN要進入各個產業時，如何清楚解釋DNN技術模型的操作原理，同時又可以在不需要自行調校過多參數的狀況下，方便使用者可以提高訓練的品質、降低校正的時間，是目前努力的方向。在機器學習的應用中，目前進行得如火如荼的非「車用」莫屬，根據IEK預估，2023 年全球汽車電子與車聯網產值將達到4,511億美元，相比2015年可成長1.67倍。工研院創新開發的「環保駕駛模擬學習器」就是一種DNN的技術應用，在自駕車的部分，駕駛人會經歷環境感知、決策、控制三個步驟，尤其「環境感知」這塊是產業的機會，也是我們主要著力的方向，透過收集大量的台灣路況進行模擬，用以改進駕駛習慣。

不過，有些「特殊資料」也是可遇不可求（比如車輛行進中突然有人跑出來），這也是DNN難以模型化的原因之一。或許台灣也可以換個角度、從「新型」的資料收集來做， 例如人人都有行車記錄器，這些行車影像是否能收集再利用，讓汽車業或者政府相關機構做為提升機器效能的一種方法？在AI風風火火的時代，如何把「產業AI化」已經是可以預見、且容易達成的目標。譬如醫療產業中的醫師診斷、藥物分析，金融產業的個人資產、信用評級，或者商業廣告受眾、零售物品購買人分析等，都是可以AI化的目標，進入障礙也相對較低。但是，想把「AI產業化」，把技術變成錢則還有一段很長的路要走。台灣硬體做得好，系統也不錯，但是結合硬體跟系統設計的人才卻太少，而DNN模型化需要大量的系統設計人才，未來這類的人才培養也值得關注。（本系列文章作者為工研院資通所所長闕志克）(工商時報)

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