勳風負離子DC直流變頻循環吸頂扇 HF-7496
精彩笑話 無線充電盤 一個簡單的問題 布萊恩是一位自由作家，大部分時間在家用快速打字機寫作。一天，她正要高興地打完 最後一行字時，4歲的女兒開始不斷地問這問那：「媽媽，誰作的漫畫？」 布萊恩抬頭看一看電視，發現正按時播放動畫片，便脫口而說：「漢娜—巴巴拉。」說 著，她試圖重新集中思想打完這最後一行。 「誰是漢娜—巴巴拉？」孩子驚奇地問道。 「是某個人，」母親喃喃說著，改正了一個打印錯誤。 「這個人是誰生的？」 「上帝生的！」母親咆哮道，並不得不停下手。 「但是，媽咪，」她繼續問下去，「誰生上帝？」 布萊恩終於忍耐不住了，大叫道：「卡莉，出去玩，別搗亂！」 「這是為什麼，」女兒聳聳肩，「我只問了一個簡單的問題。」 |
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勳風負離子DC直流變頻循環吸頂扇 HF-7496
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勳風負離子DC直流變頻循環吸頂扇 HF-7496
評價超好果然沒讓我失望
剛好他們有做折扣！
所以也能替大家省到錢喔！
拖地機 / 清洗機
☆☆☆以下圖文皆引用自ibon mart購物☆☆☆ YNQWIBONA6U0K63E1N
商品訊息功能:
商品訊息描述:
【品牌】
勳風
【系統規格】
＊獨特3D立體大側板+渦旋轉葉
＊密閉式對流箱
＊9段風速渦輪循環導流設計
＊可預約定時(1／2／4／8小時)
＊可輕易安裝於辦公廠房輕鋼架
＊搭配空調冷暖器使用，可達節能省電之功效
＊精美流線外型，美化辦公居家裝
＊具負離子功能，可清淨空氣如沐森林
＊馬達採用台積電研發晶片
＊此款附水泥天花板專用固定裝置，若要安裝於輕鋼架天花板請參考HF-7499
【產地】
＊型號：HF-7496
＊電壓：100V-240V ／ 50~60HZ均通用
＊風速：9段風速調節 94 M／SEC
＊最小噪音量：15dB
＊最大消耗功率：30W
＊淨重：5KG
＊馬達保固：6年
＊商品尺寸：長60，寬60，高17.5（公分)
＊國際條碼：4718538749600
＊產地：台灣
【保固範圍】
本產品為全新商品，產品拆封不予更換
【退換貨】
七天鑑賞期內退換貨請保持商品完整性，商品包裝需完整回收，包含購買商品、外盒、附件、內外包裝、隨機文件、贈品、商品外膜等請一併退回，若有缺件、商品毀損不完整情況發生，恕無法退換貨
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※ 產品顏色可能會因網頁呈現與拍攝關係產生色差，商品依實際供貨樣式為準。
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研究：AI篩檢 糖尿病眼視網膜病變
新聞描述: （優活健康網新聞部／綜合報導）Google、Apple及Facebook等科技公司，近年來，利用人工智慧深度學習分析民眾在網路上搜尋的行為，像是喜歡去哪裡旅遊、最喜歡的食物，以及誰可能是潛在的好友；若應用在醫療方面，則可找出罹患特定疾病的高危險族群，以及是否需要接受治療。
糖尿病視網膜病變 全世界視力喪失主因
據統計，全美40歲以上民眾，至少有500萬人患有糖尿病視網膜病變，檢查費用高達3200萬美元。糖尿病視網膜病變是美國與全世界視力喪失的主因，但為何沒有實施糖尿病視網膜病變篩檢呢？
人工智慧深度學習 開發眼疾診斷軟體
研究者透過人工智慧深度學習，利用將近13萬張影像，開發出一套糖尿病視網膜病變診斷軟體，此軟體高達87-90％的敏感性及98％的特異性，最後只找到「中度至重度的糖尿病視網膜病變」；但卻沒有最需要緊急轉診、給予治療的「危及視力之糖尿病視網膜病變」相關資料，研究刊登於《美國醫學會期刊》（JAMA）。
人工智慧深度學習 面臨四大挑戰
研究者提出，人工智慧深度學習在眼疾中面臨四大挑戰。第一，此軟體未能偵測其他重大的眼疾，例如青光眼與高齡所致的肌肉萎縮；第二，軟體演算法提出可能鑑別診斷需要加入糖尿病視網膜病變盛行率的考量；第三，此軟體如何媒合到現行的醫療體系；第四，病患與醫事人員對人工智慧深度學習系統是否信任。
人工智慧深度學習 開啟未來醫療可能性
研究者認為，讓病患與醫師了解人工智慧如何運作，才願意採用此套新穎的診斷系統，透過人工智慧深度學習，開啟了未來醫療的無限可能性。
名詞解釋：
1.人工智慧：是具認知能力的機器，該機器可以模擬人類的認知功能，像是「學習」與「問題解決」的能力。人工智慧的認知功能被分為幾項能力：演繹、推理、解決問題、規劃、學習、語言處理、運動與控制、知覺，甚至還有社交，有些更能展現出創造力。
2.深度學習：是機器學習中一種基於對資料進行表征學習的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。（資料來自維基百科，百科內容以 CC BY-SA 3.0授權）
參考資料、文獻來源：
1.翻譯人員：國立成功大學醫學院公共衛生研究所研究生吳懷玨
2.參考文獻：Wong, T.Y., Bressler, N.M. Artificial Intelligence with Deep Learning Technology Looks Into Diabetic Retinopathy Screening. JAMA. 2016; 316(22): 2366-2367.
3.參考文獻：Gulshan V., Peng L., Coram M., et al. Development and Validation of A Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs. JAMA. 2016; 316(22): 2402-2410.
4.參考文獻：Walton O.B. 4th, Garoon R.B., Weng C.Y., et al. Evaluation of Automated Teleretinal Screening Program for Diabetic Retinopathy. JAMA ophthalmology. 2016; 134(2): 204-9.
5.資料出處：科技部補助?新媒體科普傳播實作計畫?執行團隊、科技大觀園
6.《新媒體科普傳播實作計畫》（計畫編號MOST105-2515-S-006-008）補助產出
（文章授權提供／健康醫療網）
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