旅行最怕的就是選錯飯店或旅館~住起來不舒服的話隔天
整個會沒心情好好的玩樂!!還好~~這次跟家人一起住了
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商品訊息描述
主要設施
- 300 間客房
- 餐廳
- 供應早餐
- 免費機場接駁車
- 健身中心
- 商務中心
- 24 小時櫃台服務
- 公共區域提供咖啡
- 空調
- 每日客房清潔服務
- 櫃台保險箱
- 洗衣服務
闔家歡樂
- 冰箱
- 獨立浴室
- 免費盥洗用品
- 每日客房清潔服務
- 吹風機
- 遮光布/窗簾
鄰近景點
- 位於普陀
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花園飯店
飯店民宿比價一例一休，台灣人你怎麼更累了？國內精神科醫師觀察發現，最近門診中的睡眠障礙患者變多，約增加3成，幾乎全因為採取「分段式睡眠」惹禍，一問起來，不少都是一例一休上路後為了多賺點錢，白天夜晚都上工，導致睡眠時間遭切割，長期下來造成睡眠障礙，輕者失眠，重者則出現憂鬱症狀。
門診就有一名中年婦女，身兼早餐店及豆漿店兩份工作，忙完早上7點到下午1點的早餐店工作，利用下午時間，睡上3、4個小時，晚上8點又匆匆趕到豆漿店，凌晨1點下班後，再回頭睡3、4個小時。
開業精神科醫師楊聰財表示，婦人以為一天睡兩次，睡眠時間加總也達7、8小時，應該睡夠了，沒想到，一個多月後，整個人不對勁，出現極度疲累、注意力不集中，難以入睡，甚至焦慮、憂鬱等症狀。
楊聰財強調，黃金睡眠時間是從晚上11點至早上6點，但受限工作型態，有些人必須切割睡眠，結果反而造成睡眠障礙，門診觀察，過去這類患者主要以警察、護理人員為主，但隨著一例一休上路後，不少餐飲、服務業甚至受投資新制影響的投資族，也因為分段式睡眠而衍生睡眠障礙。
一名45歲在科技業工作快20年的男子，一年前提早退休，專心投資股票跟期貨，為了配合今年期貨盤後交易新制，開始採用「分段式睡眠法」，每次只睡1到3小時就醒來看盤，睡不夠就靠周末假日補眠，剛開始還覺得有效率，但二周後開始出現睡眠障礙，情緒緊張、焦慮甚至憂鬱，趕緊求診精神科。
楊聰財強調，原則上，人需要擁有至少6到8小時品質良好的睡眠，休息重量也要重質，如果長期採取「分段式睡眠」最大問題在於深層睡眠時間不夠，只要連續兩天沒睡好，就會欠下「睡眠債」，事後必須連補好幾天，才能還清。
想要睡個好覺，楊聰財建議，上床前腦袋放空、不思考任何事情，自我催眠約30分鐘，並輔以深呼吸吐氣，學習舒壓放鬆。此外，要有規律運動習慣、避免白天睡太多及飲用茶、咖啡等刺激性飲料等，有助改善睡眠障礙問題。
下面附上一則新聞讓大家了解時事
如果你在想著今天下班要去哪吃晚餐、回到家後要準備洗衣服，那麼恭喜你，現在你已經在做決策上超越我們目前的所有 AI；柏克萊加大計算機科學教授 Stuart Russell 表示，「人類非常擅長在多個抽象的層面上做決策，這是一種被稱為分層決策的方式。」然而 AI 卻一直無法模仿這種決策模式。
儘管許多人都在盼望 AI 超越人類智慧，不過事實上，它們離人類的程度還相當遙遠。
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人類可以根據抽象的概念訂定計畫，看見未來。據《Business Insider》報導，Russell 解釋，「想像一下，當你要到陌生的城市參加會議，你不用規畫走到機場門口的每一步路，只要按著指示行走就好，當你到達門口，想叫計程車時，也不用想像身體動作，『叫車』的念頭一浮現，身體就會動作了。」
同時，「情緒」也是協助我們快速因應狀況做出決策的重要關鍵，舉例來說，當人在野外看到熊時，被攻擊的可怕想像會讓人們感到恐懼，進而遠離該區域；然而 AI 沒有這樣的情緒，若非特定編寫程式標注熊的危險性，不然 AI 無法自然地將熊與牠可能造成的威脅做聯想。
此外，看見一個未知的物體時，人們會利用自身智慧與對世界的認識，來弄清楚這個東西怎麼運作，據澳洲國家訊息與通訊研究院電腦學家 Toby Walsh 表示，這是所謂的常識推理；例如，我們看見的每把椅子可能都不太一樣，但當我們看到穩固支撐它的椅腳，以及高度合適的椅面，我們就會知道它是椅子。
然而這種基於經驗的判斷，工程師卻很難編寫進 AI 程式裡頭，要為 AI 編寫因果推理，會需要知道非常精確的細節，AI 才有辦法進行後續的推理，還需要大量數據來了解狀況。
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另一項讓人類遠遠拋開 AI 的是，人類能夠運用自己的能力執行多樣化的任務，美國人工智慧協會會長 Thomas Dietterich 表示，AI 非常擅長執行特定任務，例如下棋、玩遊戲，但人類可以做到更廣泛的行為，「像金融、體育、養育子女、合作或打開包裝。」
Dietterich 指出，「沒有 AI 有辦法擁有如此廣泛的能力，特別是結合視覺、語言與物理操作的行為。」
Google 研究總監 Peter Norvig 表示，要讓 AI 追上人類智慧，最大的挑戰在於感官能力，他認為當 AI 能夠良好地感知周遭時，它們的推理能力也會隨之上升，「比起被動地觀察旁人挑選的材料進行學習，如果 AI 能持續感知周遭、與世界互動，推理能力就會隨之改善。」
人類在童年時，有多種方法來認識這個世界，例如可能有老師或爸媽指著車子，跟你解釋這是什麼，這種方法與目前訓練 AI 的方式相仿；但許多學習不是這麼直白的，有許多部份是以學習到的知識做推論，進而得出更多結果，但這部份是當今 AI 缺少的學習模式。
Google AI 研究員 Samy Bengio 透露，每次 AI 要學習不同任務，都得從頭開始，但這麼做非常花時間，而且未來的智慧機器人，必須要能在親自動手做之前就學會才行。
背包客「我們必須花更多功夫鑽研連續性學習，讓我們不用每有一份新數據或演算法時，都要從頭開始構思模型。」Bengio表示，「要完成這項艱困的任務，肯定會需要很長一段時間。」原文詳見：
【本文經智慧機器人網同意授權刊出】
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