自從小妹我嫁人後就很少回娘家陪家人一起吃飯聊天或逛街
,這次好不容易老公跟我一起排一樣時間的假能回去陪陪家
人,吃飽飯後當然是帶家人去逛逛街~~逛到一半我跟我親愛的
老媽看見了【英國Ciate夏緹】Paint Pots 類光療指甲油(Spinning Tea Cup 咖啡杯)就覺得很喜歡但在店裡看見的價格覺得太高了
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商品訊息描述
【英國Ciaté夏緹Paint Pots類光療指甲油】Spinning Tea Cup 咖啡杯
商品訊息特點
| 顏色 |
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|---|---|
| 指甲油品項 |
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容量：13.5 ml
成分：詳見商品包裝
保存期限：3年
產地：英國
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性侵害犯罪防治法上路20年，據衛福部最新統計，過去20年來國內性侵害通報案件受暴人數累計達13萬1134人，其中女性占9成；值得注意的是，105年男性被害人有1159人，比86年性侵害犯罪防治法上路之初的19人增加60倍，且高達9成以上都是「男侵男」的性侵害，甚至有人從受害者轉而變成加害人。
衛福部今（19）日舉辦性侵害犯罪防治法施行20周年記者會，宣布下一步將朝如手機開箱文 何將加害人繩之以法、提高定罪率，以及少年合意性行為是否除罪化等重要課題，繼續凝聚共識。
衛福部統計資料顯示，86年至105年，國內性侵害通報案件受暴人數累計達13萬1134人，女性被害者人數是男性的10.52倍，雖然男性被害人數僅占1成，但從86年的19人增加至105年的1159人，成長幅度不容小覷，顯見性侵害案件非僅限於發生於女性身上。
衛福部保護服務司司長張秀鴛表示，男性遭性侵害案件數增加，凸顯在修法之後，過去男性受限於陽剛的形象期待，擔心通報會給人「連自己的身體都無法保護」的顧慮不再，在社會給予更多尊重與支持下，通報的意願變高了，不過檯面上的數字依舊是被低估的。
張秀鴛指出，男性遭性侵害，9成以上皆為男性侵害男性，且多發生在安置機構、矯正機構以及學校住宿等封閉的環境之下，尤其，不少男性在遭受到肛交、口交等性侵之後，也由受害者轉變為加害人。
衛福部統計另發現，性侵案件中，陌生人性侵比率從25.81%下降至4.36%，而熟識者性侵比率則從12.98%上升至75.65%；熟識者性侵害案件又以朋友關係占4成居多，配偶、男女朋友等親密關係3成3次之，之後才是家屬關係、職場上司及同事。
張秀鴛說，國內對性侵定義歷經三波演進，從拚死掙扎、說不要就是不要，再到沒有經過同意的性行為就是性侵，民眾已普遍對性侵害犯罪有較正確認識，不再苛責被害人，讓被害人越來越勇於求助。
下面附上一則新聞讓大家最後機會了解時事
如果你在想著今天下班要去哪吃晚餐、回到家後要準備洗衣服，那麼恭喜你，現在你已經在做決策上超越我們目前的所有 AI；柏克萊加大計算機科學教授 Stuart Russell 表示，「人類非常擅長在多個抽象的層面上做決策，這是一種被稱為分層決策的方式。」然而 AI 卻一直無法模仿這種決策模式。
儘管許多人都在盼望 AI 超越人類智慧，不過事實上，它們離人類的程度還相當遙遠。
人類可以根據抽象的概念訂定計畫，看見未來。據《Business Insider》報導，Russell 解釋，「想像一下，當你要到陌生的城市參加會議，你不用規畫走到機場門口的每一步路，只要按著指示行走就好，當你到達門口，想叫計程車時，也不用想像身體動作，『叫車』的念頭一浮現，身體就會動作了。」
同時，「情緒」也是協助我們快速因應狀況做出決策的重要關鍵，舉例來說，當人在野外看到熊時，被攻擊的可怕想像會讓人們感到恐懼，進而遠離該區域；然而 AI 沒有這樣的情緒，若非特定編寫程式標注熊的危險性，不然 AI 無法自然地將熊與牠可能造成的威脅做聯想。
此外，看見一個未知的物體時，人們會利用自身智慧與對世界的認識，來弄清楚這個東西怎麼運作，據澳洲國家訊息與通訊研究院電腦學家 Toby Walsh 表示，這是所謂的常識推理；例如，我們看見的每把椅子可能都不太一樣，但當我們看到穩固支撐它的椅腳，以及高度合適的椅面，我們就會知道它是椅子。
然而這種基於經驗的判斷，工程師卻很難編寫進 AI 程式裡頭，要為 AI 編寫因果推理，會需要知道非常精確的細節，AI 才有辦法進行後續的推理，還需要大量數據來了解狀況。
另一項讓人類遠遠拋開 AI 的是，人類能夠運用自己的能力執行多樣化的任務，美國人工智慧協會會長 Thomas Dietterich 表示，AI 非常擅長執行特定任務，例如下棋、玩遊戲，但人類可以做到更廣泛的行為，「像金融、體育、養育子女、合作或打開包裝。」
Dietterich 指出，「沒有 AI 有辦法擁有如此廣泛的能力，特別是結合視覺、語言與物理操作的行為。」
Google 研究總監 Peter Norvig 表示，要讓 AI 追上人類智慧，最大的挑戰在於感官能力，他認為當 AI 能夠良好地感知周遭時，它們的推理能力也會隨之上升，「比起被動地觀察旁人挑選的材料進行學習，如果 AI 能持續感知周遭、與世界互動，推理能力就會隨之改善。」
人類在童年時，有多種方法來認識這個世界，例如可能有老師或爸媽指著車子，跟你解釋這是什麼，這種方法與目前訓練 AI 的方式相仿；但許多學習不是這麼直白的，有許多部份是以學習到的知識做推論，進而得出更多結果，但這部份是當今 AI 缺少的學習模式。團購
精典限量Google AI 研究員 Samy Bengio 透露，每次 AI 要學習不同任務，都得從頭開始，但這麼做非常花時間，而且未來的智慧機器人，必須要能在親自動手做之前就學會才行。
「我們必須花更多功夫鑽研連續性學習，讓我們不用每有一份新數據或演算法時，都要從頭開始構思模型。」Bengio表示，「要完成這項艱困的任務，肯定會需要很長一段時間。」原文詳見：
【本文經智慧機器人網同意授權刊出】
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