2017-12-07 01:45:26ux56br0u9t

熱門ASUS桌機筆電 生大最條常評出共為作 熱門ASUS桌機筆電

  • 選擇桌上型電腦您不可不知道的三件事!!

    一般的賣場包括了網路商店的桌機大致上可分成二大類~
    知名品牌電腦~~跟~~組裝電腦~~
    而關鍵就在您利用這部電腦做些什麼事?
     

    是打電動!!上網!!還是最基本的作功課或是工作上的需求。
    而價格也是一大重點,相對的價錢也關係到電腦的中央處理器(CPU)、
    主機板(MB)、記憶體(RAM)、顯示卡(VGA)。
     

    而今天我帶來了這部筆 電 遊戲 機 推薦在價錢上。性能上都還算合理,
    依使用需求來區分桌上型電腦的類型
    就這台電腦而言我是用來文書處理、上網型
    但開比較複雜的3D遊戲時,就會比較有問題,例如在玩遊戲時,
    可能會東缺一塊、西缺一塊的,
     

    甚至連遊戲都進不去,所以,基本上最好不用用這類的電腦來玩比較複雜的3D遊戲。
    但買了這一台筆 電 遊戲 機 推薦玩3D遊戲也都沒有什麼大的問提
    如果預算夠~~就一次到位。因為一台好的桌機可以用好幾年

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    而價格也是一大重點,相對的價錢也關係到電腦的中央處理器(CPU)、
    主機板(MB)、記憶體(RAM)、顯示卡(VGA)。
     

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    可能會東缺一塊、西缺一塊的,
     

    甚至連遊戲都進不去,所以,基本上最好不用用這類的電腦來玩比較複雜的3D遊戲。
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不過,如此一來可能也會讓更多人再次擔憂未來是否將由電腦主宰一切,但從許多看法認為,人工智慧技術發展過程中必然需要設下諸多避免系統產生矛盾情況,並且在必要時候仍可讓人可介入終止運算,避免原本期望帶來便利應用的發展變成危機。

根據DeepMind團隊執行長Demis Hassabis,以及AlphaGo項目負責人Dave Sliver說明,新版本AlphaGo Zero完全以棋盤上所下黑子、白子位置做判斷,相比過往仍會參考人為下棋習慣為參考作法不同,同時將過往策略網絡、價值網絡形式預測方式合併,透過單一類神經網絡運算方式判斷所有棋路,並且不再僅以最快方式判斷下子位置,新系統甚至可能在不同棋路會有較長「思考」時間。





在今年5月下旬擊敗世界棋王柯潔後,Google DeepMind團隊並未停下腳步,更是在日前提出讓AlphaGo可自我審視學習情況下持續精進。而稍早宣布推出的新版本AlphaGo Zero,DeepMind團隊更是以白紙般「返樸歸真」,強調在費時3天的自我對弈之下,幾乎走完人類花費千年累積的圍棋歷史,更在對弈過程中摸索全新棋路,相比去年擊敗南韓棋王李世乭的AlphaGo版本,更是創下100:0的完勝表現。



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而在對弈過程中,AlphaGo Zero不但將人類過往所下棋路全數學習,更推演出打破常規的全新棋路,意味人工智慧將能協助人類在既有資料中重新挖掘過往未曾留意的有價數據,藉此協助推動全新發展。

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加上先前DeepMind團隊提出筆 電 15 吋 17 吋自我審視與休眠時仍持續自我訓練的運作模式,或許也讓AlphaGo Zero能累積更敏銳的下子判斷能力,透過3天持續訓練之下,從零基礎快速學習人類過去在圍棋上累積數千年的發展經驗,藉此創下以100:0成果擊敗先前與南韓棋王李世乭的AlphaGo版本,並且在40天對弈過程中超越曾經擊敗世界棋王柯潔的Master版AlphaGo。

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