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Mezone-高低音平衡輸出耳道式金屬耳殼線控耳機
●鋁合金金屬質感，五色任選
●15克羽量級重量，配戴舒適無壓
●內建智慧IC自動辨識，安卓與iOS系統兼容
●高低音平衡輸出，音質立體生動
高質感繽紛外型，金屬色系精緻亮眼
極輕重量配戴無壓、線控功能操作簡易東區商圈
輸出音質優異生動，安卓與蘋果系統皆可使用
【Mezone】高低音平衡輸出耳道式金屬耳殼線控耳機
顏色：科技銀/琉光金/清新藍/蜜桃紅/湖水綠
1入 NT$199 原價$699 含運
2入 NT$380 原價$1398 含運 平均$190/入
4入 NT$720 原價$2796 含運 平均$180/入
8入 NT$1424 原價$5592 含運 平均$178/入
商品說明周年慶
【Mezone】高低音平衡輸出 耳道式金屬耳殼線控耳機
商品內容物：耳機一條、耳塞大小各一組
顏色：科技銀/琉光金/清新藍/蜜桃紅/湖水綠
長度：120cm±4cm
重量：15g
阻抗/ 32ohm±15%
喇叭尺寸/ 10.0mm
靈敏度(音壓感度)/ 112dB±3db(SPL at 1000Hz 1mw)
小資最愛頻率範圍/ 20Hz~20000Hz
額定功率/ 3mW
最大功率/ 5mW
商品材質：鋁合金金屬耳殼、軟質矽膠耳塞、3.5mm三環四節標準鍍金接頭
商品功能：連接手機、平板、電腦、MP3/4...等3C產品，來接聽電話或享受音樂
商品產地：中國(台灣監製)
使用方式：CP值超高使用說明在包裝盒背面
保養方式：
保固期限：非人為或外力因素損毀，保固期限12個月不含產品外觀(本商品均屬衛生耗損品，除非新品瑕疵，否則一經拆封使用，恕無法接受退換貨)
※商品圖檔顏色因電腦螢幕設定差異會略有不同，以實際商品顏色為準。
注意事項
兼容ios/Android雙系統，內建智慧IC可自動辨識
本商品均屬衛生耗損品，除非新品瑕疵，否則一經拆封使用，恕無法接受退換貨!
此宅配商品恕不適用離島、外島及以下地區
宜蘭-南最新澳、
台東-綠島/蘭嶼/長濱/延平/太麻/大武/東河/成功
花蓮-秀林/壽豐/豐濱/卓溪/瑞穗/天祥
平均最低只要178元起(含運)即可享有【Mezone】高低音平衡輸出耳道式金屬耳殼線控耳機1入/2入/4入/8入，顏色：科技銀/琉光金/清新藍/蜜桃紅/湖水綠。
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預賽柴瑋和璞園王律智分別以兩灌合計89分和90分，擊敗台銀郭少傑、台啤黃聰翰挺進決賽。
決賽柴瑋第一球就技驚四座，飛越球籃爆扣成功拿下49分高分，第二球則和林書緯合作，接獲打板傳球第一時間飛越球籃灌進，拿下50分滿分，第三球則自己拋球彈地後空中180度轉身灌進，也有45分優異表現。
王律智雖然在第三球也拿下滿分，第一球則和吳家駿合作拿下45分，但第二扣屢次嘗試都未能成功，僅有37分，便以總分132比144不敵省錢柴瑋。
賽後柴瑋表示自己也是在前一天才知道遞補參賽，和林書緯的搭檔也是在今天才臨時配合：「因為他（林書緯）常常傳球給洋將第一時間灌籃，都傳得不錯，就想找他搭配看看。」
至於飛越球籃的絕招，柴瑋表示自己以前在中國大陸參加過灌籃大賽時也有用過類似的招式，當時成功拿下高分，從此便當作自己的秘密武器。
柴瑋也表示現場球迷的尖叫聲讓他更加賣力，跳得比之前練習時都還高：「不然其實我昨天練習的時候還滿＂落漆＂的。」
另外柴瑋也相當謙虛地表示：「其他人都很厲害，只是剛好沒灌進，SBL也還有很多比我飛的球員，只是他們都沒參加而已啦！」
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（中央社記者吳家豪台北24日電）微軟亞洲研究院副院長馬維英今天在「2017天下經濟論壇」中指出，人工智慧將透過語音機器人，重新定義人機介面；人工智慧的競爭已進入思想解放期，很多嶄新的想法問世。 馬維英說，全世界有很多趨勢在推動人工智慧（AI）。第一個趨勢是「萬物數位化」，當世上萬事、萬物能夠轉化成數位資訊，電腦就能得到大量的數據，可以開始運算。 第二個趨勢是「萬物互聯」，第三個趨勢則是「雲端運算」出現。任何人、任何公司如果需要幾千台伺服器來處理大量的資料，可以付費從雲端取得這些運算資源。 他進一步解釋，雲端運算的出現，導致第四個趨勢「軟體智慧化」。傳統認知上，工程師要用人腦來寫每一條程式規則，但現在則是軟體自己能夠藉由機器學習的方式驅動完成。這些深度學習、類神經網路的軟體，本身都是很大的模型，是幾千億、幾兆的參數組成，不可能用傳統人工調整。 馬維英表示，資料愈來愈多、軟體愈來愈聰明，這些趨勢形成了正向循環，促成人工智慧變革，今天大家可能知道軟體正在吃掉全世界，但是可能不知道，軟體產業本身也正在被顛覆。工程師如果只會寫程式、但不會使用深度學習、網路開源社群資源，也會失去競爭力。 他認為，在人工智慧的發展歷程中，語音識別是當今主流產品。過去20年，語音識別幾乎沒什麼重要發展，被認為是高不可攀的學術領域；但加入深度學習技術後，現在語音已經平民化、大眾化，微軟的語音辨識技術，已做到跟真人語音相同的精度。 根據馬維英的觀察，以前傳統的人工智慧，還需要人類去檢視、調整，相當曠日費時，現在電腦可以直接從數據學習表達。當神經網路愈做愈深層，再複雜的問題都能解決，只怕沒有足夠的資料讓機器學習。 他發現，機器學習有一個特點，有愈多數據，它學出來的成果就更好。當聊天機器人聽過大家聊天問答、看過物聯網上的諸多圖像，它就能學會更多事情。 不過，馬維英也坦言，今天人工智慧還是有很多做不到的事情，比如理解、表達、擁有知識，下一個門檻就是學會人類語言。 他以公司開會為例，大家花很多時間找秘書，能不能有一個機器人可以代勞？但其實辨別自然語意並不簡單，機器人必須辨別你說出的人名實際上是哪些人、與會者的辦公室在哪些地方，並決定出最適合的會議地點。 馬維英透露，在微軟研究院過去幾年，已經創造一個強大的知識圖譜，一個人沒辦法記全世界的知識，但電腦可以；我讀你的文字時，可以同時連接到全世界的知識。接下來還有聊天引擎，微軟想把聊天機器人做到微信、LINE等通訊軟體中，取代企業官方帳號功能，你有什麼需求，就去跟機器人說。 他更想像，未來人工智慧將透過語音機器人，重新定義人機介面。人工智慧的競爭，已進入思想解放時期，很多嶄新的想法問世。1060124
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