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中國時報【黃及人╱新北報導】

上季年度MVP得主達欣後衛周儀翔30日火力全開,攻下全場最高22分,外加6籃板、4助攻,「印度姚明」布拉也有19分、17籃板,兩人幫助台北達欣78比66力退桃園璞園,目前12勝5敗,繼續穩居聯盟龍頭地位。

周儀翔全場投11中7、罰7中6,火力徹底回穩,唯一活動產品美中不足的是,他發生全場最多的7失誤,「我今天主要是出手都有把握住,儘管失誤過多,那都是出現空檔,只是傳到讓隊友都接不好的毛病,我必須趕緊改善。」

張智峰、林冠綸兩名老將分別替補打了24、25分鐘,也充分發揮他們的價值,張智峰7分、7籃板,林冠綸6分、2助攻與2籃板,周儀翔說:「說也奇怪,只要智峰哥在場上,我打來比較安心,或因他總是第1個爭搶籃板的人。」

達欣總教練邱大宗表示,會讓張智峰與林冠綸上場,主因是不滿年輕球員前役表現,「只要每次換上年輕的,對手總是不怕他們,我們也打不出自己風格,經驗明顯不足,這些問題今晚在智峰、冠綸上場後,得到真正有效解決。」

璞園以戴維斯20分、16籃板表現最佳,吳家駿與施晉堯各有11分,總教練麥班達賽後一臉無奈表示,「又輸!真的沒什麼好講,就是他們打得比我們好,每次碰上達欣,輸球劇本幾乎一樣。」璞園本季遭遇達欣3戰全敗。

(中央社記者胡玉立多倫多21日專電)「嘿,Siri,我的頭髮看起來如何?」拜加拿大多倫多大學電機系兩位研究人員之賜,也許再過不久,你的智慧型手機就可以針對前述問題,為你提供一針見血的回答。

而這項新科技,有朝一日或許可以運用在醫學等更重要的用途上,像是以視覺偵測皮膚癌或發展更安全的自動駕駛汽車。

阿拉比(Parham Aarabi) 和高文芝(Wenzhi Guo,音譯)兩位多倫多大學研究員,最近公開了一套全新的機械學習算法─讓電腦直接透過「人類指令」,而不只是透過「既有範例」來學習。運用這套新算法的執行成效,比以往訓練人工神經網絡的舊方法高出160%。

讓人驚訝的是,接受這套新算法訓練的電腦辨識照片頭髮的可信度,比接受訓練前的可信度,高出9%。顯示人工智慧又向前跨出了一步。

多倫多大學限時產品機械新聞(UofT Engineering News)在16日公布的這項消息,今天登上了加拿大廣播公司(CBC)科技新聞版面。

阿拉比說,辨別頭髮,或許不是今日世界最重要的問題,但卻是可以精確量化的事。這樣淺顯的例子讓大家可以清楚了解到,這項新機械學習算法是有用的。

過去,要是單從照片來辨識人類的頭髮,電腦的表現往往比不上人類。阿拉比表示,這套新算法讓電腦接受人類指令,學習如何針對困難的分界線,正確分類、區別出頭髮髮色、質地、髮流方向等。

以前,人類教導電腦的方法,主要是提供特定資料、要求人工神經網路依據樣本做出決定;像是將成千上萬張和天空有關的照片給電腦看,藉以訓練神經網路,分辨照片裡的天空。

但這項新的機械學習算法,讓電腦可以直接聽從人類訓練者給予的指令;像是「天空的藍色可以有很多不同層次」或「圖片上方的像素,比圖片下方的像素,更像天空」等。

阿拉比相信,結合人類經驗和機械學習,將有助於其他領域的發展。例如,目前皮膚科醫師運用視覺的幫助,辨別可能造成皮膚癌的痣;道路駕駛人則是仰賴交通規則,確保行車安全。而兩者都缺乏較大的數據資料。這種新的探索式訓練學習法,讓人工神經網絡在面對不明或沒有標示的資訊時,仍能獲得有效訓練,做出正確判斷。

阿拉比和高文芝目前在一家軟體公司ModiFace工作,這項研究是他們工作內容的延伸。這家公司研發的ModiFace手機應用程式,可以讓使用者看到不同品牌的美粧產品或髮型顏色,使用在自己臉上的樣子。

阿拉比和高文芝的研究,已在電機電子工程師學會(IEEE)網站上公布,也將刊登在下一期的神經網絡學習系統公報期刊上。1051122

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