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歐式.質感.窄身

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美式.超好放.寬版

經典美式設計~它能的放,比你想像更多 (400公升以上)

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知名雜誌 飯店設備展 部落客 推薦品牌

全球第一台 冰箱/冷凍櫃 製造商

美國 冰箱/冷凍櫃/廚房設備 市占第一名品牌





美國富及第 Frigidaire 600L立式無霜冷凍櫃

&窗型冷氣推薦#9632; 冷凍溫度可達-21度

■ 厚壁設計,保溫效果佳

■ 極致省電,超高效能 設計

■ 無霜風冷系統,再也不用除霜

■ 立式設計,超省空間, 取拿超方便

■ 高度優化超好拿設計



■ 多重保護裝置

高溫保護裝置,門未關保護裝置



■ 急速製冷功能

■ 特有休眠模式外出旅遊不擔心太耗電




《 立式設計 ~ 就是省空間 》

600公升立無霜~寬度約83cm (差不多的寬,容量2倍以上)

同品牌舊款~400公升臥式 寬137cm,同品牌 205公升臥室 寬度約 99cm

無霜風冷系統,定向氣流口

還在大費周章為您的冷凍櫃除霜嗎?

沒問題!Frigidaire冷凍櫃無霜風冷系統,讓你再也不用除霜了!

您可以把時間花在更重要的事情上。

定向氣流口讓無霜風冷系統循環更佳,

即使開關冷凍&雙開門冰箱#27331;門之後,溫度也會在短時間降溫。

美國第一冰箱品牌

作為第一台電冰箱到第一台一體式洗衣烘衣兩用機的製造商,

Frigidaire被定義為具創新的公司。

直到今天,我們仍專注於提供比以往更創新、方便、可靠的設備。





經典美式 超節能機種

使用一整天 消耗約1.1 度電

消耗電量和最省電的DC風扇相仿

* 以下數據僅供參考

16吋DC風扇 - 每日用電量約 0.72度電

他牌6x公升冷凍櫃 - 每日用電量約 0.83度電

他牌14xL冷凍櫃 - 每日用電量約約 1.0度

他牌24xL冷凍櫃 - 每日用電量約約 1.3度

他牌3xxL冷凍櫃 - 每日用電量約約 1.5度

他牌4xxL冷凍櫃 - 日耗電量 約2.6x度

比他牌4xxL冷凍櫃 年省近千元電費!! (以每度電 $3.02 計算)





厚壁設計

厚壁設計保溫性能好,食材不易壞





立式設計,超省空間,取拿超方便

冰箱般的立式設計,與傳統臥式冷凍櫃的相較,空間立即節省一半,

取拿超方便,拿取食物再也不用彎腰駝背了。



收納設計

5 層門背固定收納架

3 層全寬可調式置物網架



可調式溫度控制器

1~7級溫度模式設定 (-14 ~ -21 ℃)

可選擇適宜溫度以滿足您的需求







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(以下報導為桌上型冷凍櫃及立式冷凍櫃系列)







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(以下報導為桌上型冷凍櫃及立式冷凍櫃系列)







▼ 美國百年品牌【Frigidaire】Since 1918 ▼

美加第一大廚房設備品牌,美國人心中的冰箱首選!





品牌介紹:

【美國Frigidaire家電】成立於1918年,

隸屬於全球第二大家電廠集團旗下第一大美國品牌,

全美已有超過2000萬家庭使用Frigidaire商品,

自2011年開始全系列商品原裝進口自集團協力工廠,同步於世界各地!

是目前美國暨加拿大第一大廚房設備品牌,廚房設備在北美市占率約2成!

也是全球第一台電冰箱,雙門冰箱,無霜冰箱製造商,冰箱在北美市占率約2成5!

更是全球第一台臥式冷凍櫃,無霜臥式冷凍櫃製造商,冷凍櫃在北美市占率約3成!







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品牌名稱
各式容量冰箱
  • 600公升以上冰箱
  • 冷凍櫃
門數選擇
  • 單門冷凍櫃
能效等級




















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被AlphaGo之父刷屏瞭?3段視頻讓你瞭解人機大戰的真實意圖

原標題:被AlphaGo之父刷屏瞭?3段視頻讓你瞭解人機大戰的真實意圖

編者按:本文來自微信公眾號“AI100”(ID:rgznai100),36氪經授權發佈。

AlphaGo與柯潔大戰在即,它的創造者傑米斯·哈薩比斯又是如何考慮這場人機比賽的?他如何看待柯潔?

哈薩比斯對深度學習和人工智能的理解又是怎樣的?他何以如此相信通用型人工智能,或者說強人工智能?

我們先看AlphaGo之父幾個相關的演講片段。之後,我們會請CSDN、極客幫創投和AI100的創始人蔣濤專門來點評這場大戰。

柯潔已經輸過,重要嗎?

提起AlphaGo大戰柯潔,就不能不提年初大戰群雄的Master。

2016年12月29日晚七點,弈城圍棋網出現疑似為AI的圍棋高手“Magister”,後來改名“Master”;2017年1月1日晚十一點,它又轉戰至野狐圍棋網。Master以每天十盤的速度在兩個圍棋對戰平臺上挑戰中、韓、日、臺的頂尖高手,至結束時60戰全勝,大勝柯潔、樸廷桓、陳耀燁、古力、常昊、樸永訓等世界冠軍。

其中,柯潔三次敗北,他為此輾轉反側,夜不成寐。柯潔在微博中說,“人類數千年的實戰演練進化,計算機卻告訴我們人類全都是錯的。我覺得,甚至沒有一個人沾到圍棋真理的邊。”

因為,AlphaGo一直在自我創新,比如,下圖左側的棋局中:



右下角紅色圓圈處的黑子,落子所在的第二條線交點,在人類過往的認識中就不是那種有效的位置。



柯潔在微博中緊接著寫道,“從現在開始,我們棋手將會結合計算機,邁進全新的領域達到全新的境界。”哈薩比斯在演講中專門說到瞭這裡的異曲同工之處:“柯潔提到瞭圍棋的真理,我們在這裡談的是科學的真理。”

“就算阿法狗戰勝瞭李世石,但它贏不瞭我。”

相比去年AlphaGo大戰李世石時這句狂言,柯潔後來就收斂多瞭。問題是現在,他心裡還有人類必勝的信念嗎?

超越人類認知的極限

在談Master前,哈薩比斯先解釋瞭如何進一步改進AlphaGo,特別是如何在圍棋上超越人類的認知極限:

首先,他要繼續研究李世石打敗AlphaGo的第四單門小冰箱推薦局比賽,以填補AlphaGo在知識上的空白。解決辦法是建立一個新的AlphaGo分系統,用以迷惑主系統。同時進一步優化系統性能,過去需要至少3個月才能完成的訓練,現在僅需一周時間。

其次,我們需要理解AlphaGo所采取的決定,並對其進行解釋——它這樣做的原因是什麼,是否符合人類的想法?通過對比人腦對不同落子位置的反應與AlphaGo對落子位置的反應,也許我們就能找到一些關於圍棋的新知識。

打造強人工智能

這就說到瞭AlphaGo,或者說是DeepMind的使命。

解決什麼是智能的問題;用它來解決其他所有的問題。

哈薩比斯相信,如果人工智能最基本的問題得以解決,理論上任何問題都可以被解決。



他的方法是打造一臺通用型學習機器,也就是強人工智能。哈薩比斯認為這是可能的,隻要通過大量的數據資源找到最合適的解決方式和算法,具體的技術就是“強化學習”。

他的解釋是這樣的:

首先,想像這樣一個AI代理,它需要瞭解自己所處的環境,並盡力找出其要達成的目的。此處的環境可以是真實事件、機器人、虛擬世界;帶來通過兩種方式與周圍環境接觸——觀察並據此做出行動。

然後,在此基礎上,建模並找出最佳選擇,這會涉及到對未來的預期、想像,以及假設檢驗。通常,代理是處於真實環境中,到時間,系統會輸出當前所找到的最佳方案。而該方案會或多或少地改變環境,進一步驅動結果的觀察,並反饋給代理。



這就是強化學習的原理,示意圖很簡單,但其中涉及的是極其復雜的算法和原理。如果大部分的問題得以解決,我們就能打造出通用型的人工智能。

從數學角度講,在計算機硬件和時間無限的前提下,打造一個通用型的人工智能,所需要的隻有信息,大量的信息。從生物機制講,人腦是受多巴胺控制的,它所執行的就是強化學習的功能。因而,強化學習會是解決人工智能問題的有效工具。

由此看來,就算打敗柯潔,AlphaGo依舊征途漫漫。返回搜狐,查看更多

責任編輯:

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