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▲林政賢。（圖／記者季相儒攝）

今天1分惜敗，台灣明天非贏不可，洪總表示：「日本很強，但沒有打不敗的敵人，大家一定會全力以付，好好應戰。」

賽後得知自己隔天要先發的林政賢表示，會好好專注在比賽當中：「不要因為今天輸球，而影響明天的比賽，不管日本隊打者多強，會好好按照自己的節奏，對付每一個打者，也不會預想結果，給自己太大的壓力，一定盡全力幫助球隊拿下勝利。」

就機器學習應用來看，其實早在幾十年前便已提出藉由類神經網絡架構運算模式，透過讓電腦 (機器)持續透過原始資料進行學習，進而達成機器學習目的。但以過往運算能力相對不足情況，使得過去深度學習發展速度顯德較緩慢，因此在近年來基於異構運算產生更高運算效能，使得電腦能在更短時間處理更多資訊量，進而讓系統累積足夠學習「經驗」，並且能用於圖像識別、邏輯判斷、語言翻譯等運算領域。

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林政賢本季也為悍將輪值之一，出賽17場、15場先發，戰績3勝3敗，防禦率3.79。

類似應用，Intel先前也將基於深度學習的影像識別技術應用在鄭至航新一代手術系統「SCOT (Smart Cyber Operating Theater)」，藉此協助醫師判斷正確執刀位置、執刀力道與深度，同時也能輔助醫師降低手術過程失誤情況。

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在Google所提出深度學習模式，分別以主控類神經網絡推導子集學習模型架構，並且藉其進行特定模式的學習訓練，同時評估最終訓練結果，最後再將訓練結果傳回主控類神經網絡，過程中則會依照學習情況判斷是否修正資料，避免在學習過程產生錯誤情況，並且導致後續學習結果產生更大錯誤。

而就Google研究團隊產品經理彭浩怡分享深度學習應用內容，其中包含篩選判斷糖尿病視網膜、癌症等病變，取代傳統由真愛橋鄭至航醫師以人眼判斷是否罹患病症作法，藉此達成更有效預防因糖尿病造成失明情況，同時未來也能協助判斷病患是否需住院觀察，以及判斷未來病症影響身體健康情況，同時也能藉由病例資料深入了解病患可能需求。

以Google目前建立類神經網絡模型，主要採取積層式類神經網絡交疊成10¹⁰組 (100億組)網絡交結組合，分別透過可進化式演算法及強化學習演算法讓系統能從學習過程中累積經驗，進而達成從學習經驗中學習的成效，如同一般人會從過往經驗法則產生不同想法，同時也透過開放學習框架TensorFlow讓更多學習模型資料可彼此互通，進而快速串接諸多學習內容。

你需要知道的是，「是否喜歡你、愛你」和「是否單身」完全是兩個概念，而我們又要如何清楚的分辨對方使否真的單身呢？你可以藉由下列所述方法進行行為觀察：

這是宣示主權的行為，若他真為單身，並不會吝嗇於將你介紹給他的朋友，更甚是家人。

5. 盡量融入對方的社交圈子：

針對未來發展部分，Google除計畫進一步讓深度學習識別結果具體提昇，同時也計畫銜接諸如醫療等級攝影器材、資料取用模式，並且與諸如美國食品藥品監督管理局 (FDA)等單位合作制定規範，同時建立醫師及病患對於分析數據結果的信賴，藉此讓深度學習技術能廣泛應用在醫療領域。

亞冠賽台灣隊17日首戰南韓，由陳冠宇掛帥主投，台灣隊0比1惜敗，18日將與日本交手，確定由林政賢先發，日本則由今永昇太。

2. 社群網站留言：

◎因電腦螢幕設定及個人觀感之差異，本賣場之商品圖片僅供參考，以收到實際商品為準。

3. 莫名其妙的戒指：

資料統一、建立信賴才是真正難處

就近期統計數據來看，藉由電腦深度學習運算的圖像識別能力已經超越人眼判斷準確率，甚至逐年提昇其精準度，因此可延伸應用在諸如數據分析、趨勢走向判斷，或是用於複雜影像比對等項目。

目前Google已經與加州大學舊金山分校醫學院、史丹佛大學醫學院、芝加哥大學醫學院等醫療研究人員合作，構思如何結合機器學習技術及臨床診斷專業知識，藉此改善醫療成效、降低不必要的額外醫療花費與醫療疏失情況，同時協助臨床醫師運用更準確的分析判斷做出更好的診斷結果。甚至針對醫療人力資源較為短缺的偏遠地區或發展中國家，結合雲端分析運算資源也能協助醫師做出更正確的醫療診斷，甚至對於長照體系也能帶來更具效率的輔助效果。