閱讀一件非常開心的事情,我蠻喜歡跑圖書館去看一些書籍

透過每次閱讀可以學到「新」的東西,不論是為了休閒娛樂或是為了增廣知識。

所謂「新」的東西,一是讀者原本就不知道的東西;或者可能是讀者相當熟悉的內容,但經過進一步思考,

如作者要表達什麼?我同意作者看法嗎?讀出了文章的意思之後,再加以思辯,重整已知的知識,成為了一種「新」的知識。

皮膚保養,你做對了嗎?皮膚科醫師教你正確方法這本我是在這個月去圖書館看到的好書

書的內容淺顯易懂,而且很適合個年齡層的讀者擁有

只要有一本好書,我可以待在圖書館一個下午也可以

像是這本書,當從書名其實可以一窺作者本身寫作的經歷

這一本皮膚保養,你做對了嗎?皮膚科醫師教你正確方法

看過後,衷心覺得好看!

我是很喜歡收藏書的人,所以記下書名就到博客來購買,畢竟用實際行動支持作者,作者下次也可以撰寫出更多更好書

如果對於這類型書籍喜歡的朋友們,推薦皮膚保養,你做對了嗎?皮膚科醫師教你正確方法給你們

希望幫助大家學得更多新知喔!

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這本書的詳細介紹如下~參考一下吧

說明:

描述:

你了解自己的皮膚嗎?皮膚為何會變老?
何種保養品才有效?如何加強保養品吸收?
讓專業皮膚科醫師為你解答!

在門診常會遇到病患直接拿著瓶瓶罐罐的保養品來問:
「某某明星不是都用這個,為什麼我擦這麼久還是沒效?」
「我買的是醫師推薦的,為什麼擦了還是過敏?」

保養品的成分十分複雜,有時連專業的醫師都不見得知道,
如何期待一般大眾能有深入的了解。
本書先由皮膚的基本構造談起,
再針對「清潔」、「保溼」、「防曬」、「美白」、「抗老」等需求,
深入分析各種不同種類的保養品及成分,
並且告訴大家正確的保養方法。

此外,對於現在流行的「天然有機保養品」,也有專門介紹。
對自己的皮膚有所認識後,才能選對適合膚質的保養品!

作者簡介

周彥吉 醫師

石牌芯悅皮膚科診所執行長
中國醫藥大學附設醫院台北分院皮膚科主治醫師
台灣生醫電子工程協會皮膚科召集人
加州大學聖地牙哥分校皮膚科研究員
教育部公費留美管理碩士

張學倫 醫師

台北、桃園長庚紀念醫院皮膚科暨美容醫學中心主治醫師
美國休士頓M.D. Anderson Cancer Center
台灣皮膚科醫學會會員、中華民國醫用雷射光電學會會員
美國皮膚科學會(AAD)會員

蔡坤穎 醫師

台灣大學生物醫學碩士、台北醫學大學醫學士
長庚醫院皮膚科住院醫師、總醫師
新竹安慎診所皮膚科暨醫學美容中心主治醫師
中國醫藥大學附設醫院台北分院主治醫師
台灣皮膚科醫學會會員、中華民國醫用雷射光電學會會員

蕭文瑾 醫師

台北、桃園長庚紀念醫院皮膚科主治醫師
台北、桃園長庚紀念醫院醫學美容中心主治醫師
長庚技術學院化妝品系助教
中華民國皮膚科專科醫師及學會會員
中華民國醫用雷射光電學會會員

須知:

  • 出版社:華成圖書

    新功能介紹
  • 出版日期:2010/04/01
  • 語言:繁體中文




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▲熊抱女友大賽。(圖/CFP,下同)

大陸中心/綜合報導

一年一度的七夕情人節在28日登場,除了臉書、Instagram上能看見朋友頻頻放閃外,河南也舉行了77對情侶「熊抱女友」大賽,男友們互相比賽誰能抱起女友最久。

據《中新網》報導,這個比賽邀請77對情侶在千年鐵塔下互相較勁,比賽一開始時,參賽者都非常努力,但半小時後,卻只剩20多對情侶仍硬著頭皮堅持比賽。

最後決賽更是激烈,有的男友當場累癱,坐在地上;有的男友更是軟腿需要別人攙扶才能行走。最後場上留下2對小情侶不分勝負,主辦單位被他們的堅持所感動,讓他們一同拿到冠軍寶座。

▲▼戰況激烈。

★ 版權聲明:圖片為版權照片,由CFP視覺中國供《ETNEWS新聞雲》專用,任何網站、報刊、電視台未經CFP許可,不得部分或全部轉載,違者必究!







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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。

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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