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秋季旅展搶便宜攻略 北海道賞楓1萬7有找 卡優新聞網作者范詩敏 | 卡優新聞網 – 2015年8月27日 秋天就是要賞楓，不然要幹嘛！本週五(28)秋季旅展在台北世貿一館展開，正是搶日本賞楓優惠行程的好時機。其中北海道和關東地區以易飛網最划算；五福旅遊北陸地區每人2萬8千元內成行，第2人再減4千；關西地區以世興旅行社最便宜；而駿樺的沖繩之旅含稅8千有找。 時序進入秋季，日本各地楓葉從最北方的北海道開始一路逐漸轉紅，在視野寬廣的北國，放眼望去盡是一片浪漫「楓」景，還不時穿插其他變色植物，令人心曠神怡；而9月下旬北陸的立山黑部楓紅，10月後又有白雪相應，適合在高海拔處俯視大片。關東地區以上高地、日光、富士山、輕井澤都是賞楓的熱門旅點；關西大阪、京都、奈良等古都，各式典雅古寺搭配楓紅，更顯風情萬種。 以國人最愛的北海道來看，易飛網的北海道美瑛夢幻青池三大螃蟹吃到飽4日未稅16,900元，北海道-函館夜景5天未稅21,900(送小費)；五福旅遊秋楓北海道5日38,500元起；愛旅遊北海道道東祕境賞楓5日遊促銷價30,900元起；長汎旅行社北海道森呼吸5日含稅價29,900元；世興旅行社北海道富良野限定特惠團5日特價21,900元未稅。 北陸地區中，五福旅遊楓紅立山黑部溫泉4日27,900元起，第二人減4,000元；燦星旅遊秋遊立山黑部5天，原價33,900元，特價29900含稅，兩人成行，第2人扣4,000元；世興旅行社立山黑部賞楓+輕井澤溫泉‧白川鄉合掌村‧兼六園‧上高地河童橋‧白鳥號遊覽船6日，特價31,900元未稅。 關東地區，易飛網東京自由行5日未稅6,999元，東京晴空塔團體5日未稅16,900元；駿樺旅行社東京5日自由行特價含稅9,900元；世興旅行社東京輕井澤旅展特惠團5日，特價未稅17,900元；五福旅遊蟹逅東京晴空塔富士箱根螃蟹5日24,900起，第二人減4,000元；東南旅行社日本東京兩人同行第2人省5,500元。 關西地區，世興旅行社南紀海濱之湯京都四季翩5日，特價23,900元；燦星旅遊京都5天，東福寺、南禪寺、奈良梅花鹿、紀州名湯，原價38,900元，特價含稅32,900元，兩人成行，第2人折4,000元。 至於小資族最愛的沖繩，駿樺旅行社沖繩虎航空4日自由行含稅特價7,900元；易飛網台灣虎航沖繩自由行4日5,999元，人氣主題海洋博．美國村AEON MALL、繽紛水果樂園、元氣大鼓秀4日10,999元。
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【美】雷·庫茲韋爾 著
機械工業出版社
看點：
在本書中，雷·庫茲韋爾堅信技術扮演極為重要的角色，他預測，下階段人類與機器的聯合，即嵌入我們大腦的知識和技巧，將與我們創造的容量更大、速度更快、知識分享能力更強的智能相結合。
人腦存儲的能力
人的計算能力和存儲能力相比又如何呢？事實證明，如果研究人類存儲的需求，我們會發現類似的時幀估計。某一領域的專家掌握的知識塊的數量大約是105個。這些塊包括模式（如知識面）以及具體的知識。例如，一個世界級的國際象棋大師估計掌握了約10萬局棋譜。莎士比亞的詞彙量為2.9萬，但這些單詞所能表達的含義總數接近10萬個。醫學專家系統的開發表明，人類在某一領域可以掌握大約10萬個概念。如果我們估計該「專業」知識只佔人的知識的1%，那麼人的整體知識塊大約是107個。
根據我自己設計系統的經驗，在存儲類似知識塊的系統中，不管是基於規則的專家系統還是自組織的模式識別系統，其中的每個知識塊都需要106比特，這樣實現人的功能存儲需要l013（10萬億）比特。
據ITRS路線圖的預測，到2018年左右，l013比特存儲器的價格將是1000美元。請記住，這個存儲器將比電氣化學的存儲器快數百萬倍，因而會更有效。
同樣，如果我們在神經元連接水平上模擬人類的存儲，我們會得到稍高一點的估計值。為了存儲連接模式和神經遞質的濃度，我們可以估計每個神經連接約需要104比特。因此存儲l014個神經連接就需要l018比特。
基於以上分析，我們有理由預測，在2020年左右模擬人腦功能的硬體約合1000美元。正如將在第4章討論的，具有複製功能的軟體還將需要大約10年或更長的時間才會出現。不過，硬體的性價比、能力以及速度的指數級增長將在此期間一直延續，所以到2030年的時候，價值1000美元的計算機將會達到一個村莊的人（約1000人）的腦力。而到2050年時，1000美元計算機將超過地球上所有人類大腦的處理能力，當然，也包括那些仍然只應用生物神經元的大腦。
即使人類神經元的創意是非常奇妙的，但是我們不會（也沒有）使用同樣緩慢的方法進行電路設計，儘管自然選擇進化的設計非常巧妙，但是它們的能力還是比我們設計的電路的能力低好幾個數量級、當對身體和大腦進行逆向工程時，我們能夠創造出比自然進化系統更為持久且速度快100萬倍的系統，並且這個速度仍在繼續加快。
人類複雜的神經元大部分用於維持生命保障功能，而不是它的信息處理能力。最終，我們會使神經處理過程變得更加適合計算，那時我們的思維空間將不再一直這麼小了。
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