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商品訊息功能

商品訊息描述

●即買即用!現在購買馬上可以使用,好康不必等!

●引用女性最愛的白磺泉「美人湯」,讓肌膚去角質更光滑咕溜

●獨立式湯屋使用,愜意泡好湯

●一泊二食超值專案,週五不加價

●近金山老街,地處金山、萬里、北海岸交接地帶,暢遊北台灣






?關於緹閣休閒溫泉會館

【緹閣休閒溫泉會館】成立於103年1月,座落於新北市萬里區,佔地三千多坪,地處山林間、峇里島的建設風格,讓人如臨峇里島般的南國風情。結合了美食、咖啡、品茗、民宿,【緹閣休閒溫泉會館】為的就是要打造行家們心目中的休閒會館,帶著一股藝術的人文氣息,讓蒞臨的顧客們享受到不只有湯泉的紓療體驗。







走到戶外,綠影扶疏、陽光散落。在低汙染的山間深呼吸,讓乾淨空氣流入肺葉換來一絲絲清爽。白天可賞萬里晴空,夜晚能見閃爍星空,讓自然給予自己最深層的療癒,脫胎換骨。

周年慶





將天然環境與建築巧妙結合,獨特的空間也吸引不少劇組特意前來拍攝。



溫馨雙人客房





?湯泉使用介紹

【緹閣休閒溫泉會館】溫泉源頭是館內自然產出的,絕對是純天然的優質水質。除了擁有別名美人湯、色澤如牛奶般乳白的「白磺泉」,還有一般的「硫酸鹽泉」。白磺泉浸泡後能令人感到皮膚光滑柔膩,對於關節部位也有紓緩效果,是女性最愛;一般硫酸鹽泉能促進血液循環,增進身體健康。泡湯好處多多,不分四季,更是最令人身心放鬆的紓壓方式。

?雙人湯屋


不受外界打擾,讓彼此擁有私人空間的小天地,共享湯泉滋潤與洗禮。









?露天風呂

在寬敞的湯池悠哉享受湯泉的滋潤,霧氣裊裊間眺望四面環繞的綠意,潺潺溪水從旁流過,五感的享受,不是「愜意」兩字能簡單帶過的!









?男女裸湯


裸湯分為男裸湯與女裸湯區域,環境設備完善,附有沖洗間以及儀容整理間,且環境隱蔽,讓旅客能放心下水享網拍熱門產品受泡湯樂趣。









? 雙人美味海鮮鍋(午餐/晚餐2選1)





?周邊景點

魚路古道

魚路古道是一條位於台灣陽明山國家公園中的歷史步道,全程約有30公里。其名稱「魚路」意謂著這條步道過去是魚貨運送的山路。在清光緒29年時,金山區的 漁民多由這條山路,將漁獲送到台北市裡。鄉傳古話有「草山風、竹子湖雨、金包里大路」,其中金包里大路就是指魚路古道。



朱銘美術館

座落於山林間的朱銘美術館,完整典藏了創辦人朱銘畢生的創作及對藝術的執著。朱銘當初在金山買地,純粹只是為了解決大型作品存放的問題,卻意外發現矗立於綠地中的雕塑別具韻味,因此引發他打造一座美術館的決心。



全區佔地十一甲,收藏展示朱銘先生各時期創作,五百件平面畫作,五百件立體雕塑,這些聲斐國際的作品,陳列於青草為地、藍天為頂的戶外展場,每件作品都能各得其所、各有所歸,呈現最戰利品生動的姿態。



朱銘的藝術創作依風格主要分為三個系列:「鄉土系列」、「太極系列」、「人間系列」,這些作品或依其時期,或依其個別的特質安排於園區的各處。



金山里老街(金包里街)

為目前台灣少數老街之一,老街兩旁建物多已改建,少部份外觀仍保留原來的樣子,像理髮店、販賣古玩的雜貨店,不僅著名且皆具特色。



位於金山老街(金包里街)尾廣安宮前的鴨肉攤,更是獨領風騷,生意之好,已發展成整條街左鄰右舍約十餘戶的一樓皆為其所借用,而逢例假日更是一位難求,饕客趨之若鶩。



知味鄉玉米-經過必買的好吃烤玉米

掛著「知味異鄉」的匾額,這裡的玉米都是買自濁水溪兩岸一帶,每天從雲林採收直送金山。用極高溫的黑石去燜玉米,一邊澆水,以保持玉米的水分,約要兩個小 時才能燜熟,與水煮玉米不同,把玉米的甜味都收在飽滿的玉米粒中。燜熟後還要塗上特製的醬料,用炭火烤過才香,旅客百吃不厭。

營業時間:13:00~22:00,地址:台2線金山頂寮路邊



燭台雙嶼

燭台雙嶼是許多到獅頭山的遊客決不會錯過的天然美景,原本是金山岬的一部分,後因海水及風不斷地侵蝕結果,下方的海蝕洞逐漸貫穿成海岬,形成類似石門的海拱,後來海拱頂部崩塌,形成兩座海石柱形的顯礁,外形像兩座燭臺,所以被稱為「燭臺雙嶼」。



交通資訊

開車前來:

?台北→國道3→萬里金山交流道→基金一路→台2線→大鵬國小旁→44公里處請左轉→二公里即可抵達。

?淡水→台2線→43.5公里→北基加油站旁路右轉→二公里即可抵達

旅行社巴士直達:

?台北至金山-搭乘國光客運1815『金山站接駁搭乘』、『大鵬國小站接駁搭乘』

更詳細的交通引導請至官網



商品訊息特點

只要2,350元(雙人價)即可享有【緹閣休閒溫泉會館】原價5,000元盡享湯泉一泊二食專案:溫馨雙人客房住宿乙晚+早餐兩份+雙人美味海鮮鍋(午/晚餐2選1)+湯屋免費使用乙次+全館Wi-Fi無限使用(需自備電腦)+免費停車空間?

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

(中央社記者黃兆平紐約27日專電)北美規模最大、邁入第14年「紐約時報」旅展今天舉行,交通部觀光局再度透過旅遊平台推銷北美旅客赴台,以電音三太子喔熊、高山茶及燈會文化,期盼2017成長率突破10%。

紐時旅展(The New York Times Travel Show)為北美規模最大國際旅展,規模逐年擴大,今起到29日在曼哈頓賈維茨會議中心(Jacob K. Javits Center)一連舉行3天,逾500攤位,超過150個國家旅遊局、業者參展。

觀光局持續透過旅展平台,大打台灣知名度,推銷北美旅客赴台。駐紐約經文處長徐儷文強調,透過參與紐時旅展增加台灣能見度,紐時曾推薦台灣是全球必訪地點之一,並深入介紹台灣的自然生態和單車旅遊。

觀光局駐紐約辦事處主任張維庭表示,台灣多元且獨特文化是吸引北美主流人士訪台因素之一,希望持續凸顯台灣文化獨特性,讓台灣走向世界,世界走進台灣。

觀光局同時邀請中華航空、長榮航空等共同參展,透過紐時強大媒體通路,還有每週逾20航班,擴大台灣旅遊能量,吸引更多北美旅客赴台,親身體驗寶島之美。

台灣攤位除了陳乃霓舞團帶來的現代舞、南投高山茶和珍珠奶茶試飲外,還有電音三太子版的台灣觀光代言人喔熊,逗趣裝扮令人會心微笑,還有客家花布與茶杯紀念品,更加深外界對台灣的印象。1060128

2017熱銷商品

人工智慧(Artificial Intelligence)的研究,過去60多年來從未停歇,而今總算有了不凡的突破,從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等,無疑捕捉了無數人們的注意力,宣告著劃時代的科技盛世已經到來。



1950年,圖靈在他名為〈運算機器與智慧(Computing Machinery and Intelligence)〉的論文裡提問:「機器能思考嗎?(Can Machine Think?)」,挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義,卻沒有辦法很精確地討論問題核心:「機器會有智慧嗎?」

由於機器智能難以確切定義,圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧,提出了著名的「圖靈測試」:如果機器與人類進行非面對面(例如在中間以布幕隔離)對話(例如使用文字訊息),人類卻無法辨認出對方是機器,那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代,對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案,後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試:如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫.維森鮑姆(Joseph Weizenbaum),以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA;或到2014年,英國雷丁大學(University of Reading)重磅宣布其所開發出的Eugene,已經通過測試,但後來被質疑標準有誤。

其實,人工智慧一詞直到1956年,才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫(The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)」上,由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫(John McCarthy)正式定名。這場工作坊所討論的問題:「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域,而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。

歷經了60年的發展,人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落,經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元,希望打造強人工智慧的人工神經網絡(Artificial Neuron Network),先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境,無法取得研究經費而停滯;同一時期另一脈絡的弱人工智慧,則發展出博聞強記、分辨率隨資料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如今,人與機器的對話,已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子,到底電腦科學家解決了些什麼問題呢?從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。

關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡

對於人工智慧,電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作,因此設計數學模型來模擬動物神經網絡的結構與功能。所謂人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數演算,能接受外界資訊輸入的刺激,且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應,或用以改變內部函數的權重結構,以適應不同環境的數學模型。

1951年,科學家馬文.閔斯基(Marvin Minsky)第一次嘗試建造了世上第一個神經元模擬器:Snarc(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator),它能夠在其40個「代理人」和一個獎勵系統的幫助下穿越迷宮。六年後,康乃爾航空工程實驗室的法蘭克.羅森布拉特(Frank Rosenblatt)設計、發表神經網絡的感知器(Perceptron)實作後,人工神經網絡(或稱類神經網絡)學者曾經一度振奮,認為這個突破終將帶領人工智慧邁向新的發展階段。

但,人工智慧領域的研究在1970年代因為缺乏大規模數據資料、計算複雜度無法提升,無法把小範圍的問題成功拓展為大範圍問題,導致計算機領域無法取得更多科學研究預算的投入而沉寂。到了1980年代,科學家首先透過思考上的突破,設計出新的演算方法來模擬人類神經元,迎來神經網絡發展的文藝復興時期。物理學家約翰.霍普費爾德(John Hopfield)在1982率先發表Hopfield神經網絡,開啟了神經網絡可以遞迴設計的思考。四年後,加州大學聖地牙哥分校教授大衛.魯梅爾哈特(David Rumelhart)提出了反向傳播法(Back Propagation),透過每次資料輸入(刺激)的變化,計算出需要修正的權重回饋給原有函數,進一步刷新了機器「學習」的意義。科學家更進一步把神經元延伸成為神經網,透過多層次的神經元締結而成的人工神經網絡,在函數表現上可以保有更多「被刺激」的「記憶」。

目前多層次的人工神經網絡模型,主要包含輸入層(input layer)、隱層(hidden layer)與輸出層(output layer),另外根據資料輸入的流動方向,又分為單向流動或可以往回更新前一層權值的反向傳播法。由於神經網絡模型非常仰賴計算規模能力,為了增加高度抽象資料層次的彈性,電腦科學家將之複合為更複雜、多層結構的模型,並佐以多重的非線性轉換,將其稱之為深度學習(Deep Learning)。

關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習

科學家發現,要讓機器有智慧,並不一定要真正賦予它思辯能力,可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力,就足以幫助人類工作。1970年代,人工智慧學者從前一時期的研究發展,開始思辯在機器上顯現出人工智慧時,是否一定要讓機器真正具有思考能力?因此,人工智慧有了另一種劃分法:弱人工智慧(Weak AI)與強人工智慧(Strong AI)。弱人工智慧意指如果一台機器具有博聞、強記(可以快速掃描、儲存大量資料)與分辨的能力,它就具有表現出人工智慧的能力。強人工智慧則是希望建構出的系統架構可媲美人類,可以思考並做出適當反應,真正具有人工智慧。

機器學習(Machine Learning)可以視為弱人工智慧的代表,只要定義出問題,蒐集了適當的資料(資料中通常需要包含原始數據與標準答案,例如人像圖片與該圖片內人像的性別、年齡),再將資料分做兩堆:訓練用與驗證用,以訓練用資料進行學習,透過特定的分類演算法抽取特徵值,建構出資料的數學模型,以該數學模型輸入驗證用資料,比對演算的分類結果是否與真實答案一樣,如果該數學模型能夠達到一定比例的答對率,則我們認為這個機器學習模型是有效的。這種具有標準答案,並以計算出的預期結果進行驗證的機器學習,通常被稱為監督式學習。 相對於監督式學習,非監督式學習則強調不知道資料該如何分類的機器學習,換句話說,我們提供電腦大量資料,但不告訴它(或許我們也真的不知道)這些資料該用什麼方式進行分類,然後電腦透過演算法將資料分類,人類只針對最終資料分類進行判別,在數據尋找規律就是機器學習的基礎。

機器學習的發展方向,是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法,讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則,並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。過程中,時常運用統計學技巧,並轉化成電腦程式,進而計算出資料??的分界條件來做預測。 弱人工智慧作為人工智慧領域的發展途徑,無論是監督式學習或非監督式學習,隨著資料被大規模蒐集、經由網際網路被傳遞、輔以雲端架構支援的運算,用機器學習來解決人類基礎的問題變成一種可能。目前機器學習也是人工智慧商業應用最廣泛的一種技術。舉凡搜尋引擎、圖像辨識、生物特徵識別、語音與手寫識別與自然語言處理、甚至是檢測金融詐欺等等,都是常見的應用。

關鍵技術三 人工智慧的重要應用:自然語言處理

對人類來說,如何讓這些現代自己製造出來的機器們,可以聽懂人話,並與人類「合作」,絕對是可以推動我們面對未知宇宙的重要助手。

自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的研究,是要讓機器「理解」人類的語言,是人工智慧領域裡的其中一項重要分支。英國雷丁大學的演化生物學家馬克.佩葛(Mark Pagel)認為,最早的一種「社會科技」是人類的「語言」,語言的發明讓早期人類部落透過新工具:「合作」在演化上占有優勢。自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種:其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式,其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

無論是從人類到電腦,或從電腦到人類,語言處理通常都使用到我們一般學習外語所要具備的聽、說、讀、寫等技能。其中:聽與說主要使用到聽覺與發音,對電腦而言就是能夠透過麥克風「聽」到人類說話,把聽到的聲音轉成文字(這是語音辨識),或把電腦想要表達的意思轉成人類可以理解的詞句(這是自然語言生成),再用耳機或喇叭「唸」給人類聽(這是語音合成,功能通常稱作文本朗讀:text to speech)。科學家與工程師們也致力於影像文字辨識,影像來源可以是掃描完成的文件影像檔案、也可以是手機鏡頭的即時影像,目標的文字體則可以是一般鉛字印刷品或列印的文件,也可以是手寫文字(手寫文字辨識)。

當計算機透過「聽」或「讀」,將人類的話語或文章轉成文字、語句進到處理層,還需要能夠自動分詞(word segmentation),也就是電腦必須拆解人類的語句來理解語意,才可以進而給出相應的答案。例如一般人對手機說:「今天香港會不會下雨」,手機必須錄下聲音、並且濾掉雜音、將這句話的聲音轉化為文字、將這句文字拆解成不同詞句,並標注上不同詞性(speech tagging)。

「瞭解」使用者想要知道氣象資訊的命令後,手機必須對能提供「天氣」資訊的伺服器發出相應的(告訴伺服器要的地理資料是香港、並把今天轉換為實際的日期時間)資訊請求,包含未來數小時區間氣溫、氣象(是多雲、雨或晴天等)、風速、降雨機率、濕度、氣壓、空氣品質或紫外線指數等。

當伺服器回應了前述的相應數據後,手機可以選擇用螢幕畫面來回應,但更貼心的作法是把這些資訊翻譯成「人話」,然後用聲音唸出來。這時的處理可以把「香港接下來八小時會是晴天,氣溫攝氏25度,降雨機率是10%,空氣品質良好」這個句子,透過合成不同語詞聲音後說出來。但是,使用者問的其實是「會不會」下雨,所以必須進一步把降雨機率10%、晴天等等資訊轉換成「會不會」的尺度,例如10%可以轉化為「不太會」或是「只有很小的機率」一詞。

人類互動最重要的工具就是語言,無論是文字或語音,語音智慧助理讓人能和機器說話,無非是近年行動裝置普及後,最令人興奮的進展之一。

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