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赤壁之戰後,劉備占據荊州,不久,入蜀幫助劉璋防守張魯、曹操的入侵。入川後,劉備不斷收買人心,引起劉璋的猜疑,雙方最終决裂,劉備調兵直指成都,劉璋無奈投降。劉備入主益州,留下關羽防衛荊州,打敗張魯,平定漢中。劉備與曹操爲爭奪漢中而發生戰鬥,曹操敗退,劉備自封漢中王。同年,關羽率荊州軍北上攻魏,但剛剛接替魯肅之位的呂蒙突襲荊州,並擒殺了關羽……

本系列特色

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  • 繪者:韓陽動漫
  • 出版社:龍少年

    新功能介紹
  • 出版日期:2016/02/03
  • 語言:繁體中文


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▲2013年世界棒球經典賽,中華隊長彭政閔攻守俱佳,不但轟出該屆賽事的第一支全壘打,守備上更是有精彩表現。(圖/記者徐文彬攝)

記者林保宏/綜合報導

「這顆強勁滾地球直接打在一壘手的胸膛上,他不會痛嗎?」2013年第三屆世界棒球經典賽,「恰恰」彭政閔是該屆中華隊隊長。他也以身作則,當時在對澳洲之戰,恰恰攻守俱佳,不僅敲出該屆賽事的第一支全壘打,守備上處理一顆一壘方向滾地球時,更是用肉身擋球,還登上大聯盟官網,當時還形容他就像「鋼鐵人」。

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該屆中華隊預賽被分在B組,比賽地點就在台灣,加上第一場賽事就是中華隊出戰澳洲,球迷們擠爆了台中洲際棒球場,一面倒的為中華隊加油。這場比賽是由王牌投手王建民先發,在他主投六局無失分的壓制下,中華隊順利地以4比1擊敗澳洲隊。

這場比賽除了王建民的好投之外,身為隊長的彭政閔也是擊敗澳洲隊的功臣之一。他在一局上半就揮出安打,打回中華隊的第1分;六局上半在一壞球的情況下,用他招牌的「恰式打法」,擊出反方向的右外野全壘打,貢獻單場第2分打點,整場比賽3打數2安打2打點。

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除了打擊之外,彭政閔在守備上更是有精彩表現。5局上半威爾屈(Stefan Welch)擊出一壘方向的強襲反彈球,直接打到他的胸口。當下他將球擋了下來,儘管一度找不到球,但還是來得及將打者刺殺在一壘。

▲彭政閔肉身擋球的畫面,登大聯盟官網。(圖/翻攝自大聯盟官網)

賽後彭政閔指出,被球打到當然會痛,「但天氣太冷加上緊張就忘記了!賽後大聯盟官網也十分驚訝彭政閔的勇猛表現,不但將他肉身擋球的畫面刊登在官網,甚至還形容「他是鋼鐵人嗎?」官網更介紹,「這個一壘手像是沒感覺到滾地球彈在他胸部上,他可能是金屬做的吧!」

除了第一輪預賽有精彩表現,到了第二輪的複賽,彭政閔依舊表現穩定,儘管最後在延長賽以3比4輸給日本,但恰恰在該場比賽還是打出2支安大雅調光簾設計推薦打,並帶有1分打點,其中8局下半更是先從日本隊的王牌投手田中將大打出安打率先上壘,至今仍讓球迷津津樂道。

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雖然恰恰已經卸下中華隊戰袍,他也表示要將機會讓給年輕人,但除了在2013年的經典賽之外,彭政閔在之前的國際賽也都表現出色,可以說是除了「台灣巨砲」陳金鋒之外,最讓人安心的打者,相信球迷也都會永遠記得他的貢獻。

▼彭政閔在第二輪賽事對上日本一戰,也擊出2支安打,其中1支就打田中將大。(圖/達志影像/美聯社)













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▲台灣首廟天壇秘書陳淑鈴(左一)、副董事長徐國潤(左二)、董事長莊烱垣(右二)向高思博(右一)介紹天壇。(圖/高思博提供)

記者林悅/南市報導

過年習俗要新春祈福,尤其這一次花蓮地震造成這麼大的傷害,各地多間大廟所求出的國運籤也都顯示今年不太平順,適逢「天公生」一定要好好拜一拜,祈求國泰民安,前行政院政務委員高思博主持的「阿博帶路,台南好廟」第2集就介紹台灣首廟天壇。

台灣首廟天壇是台南府城民眾拜天公常去的廟宇,它是在清咸豐四年由官民合資,將祭壇改建為廟宇,但維持原本的名字,顯示過去為帝王祭天的場所,更代表台南人不忘本的精神。

這間古廟最有名的是「一」字匾,天壇董事長莊烱垣介紹,一字象徵人就算用盡心機想和天對抗,仍比不過老天爺輕輕一劃,便一切歸零。「一」字匾的周圍小字:「世人枉費用心機,天理昭彰不可欺..,此念初萌天必知,報應分毫終不爽,只爭來早與來遲。」則做出最好的註解。

高思博在保庇NOW頻道企劃上線的台南好廟系列,第一支影片在小年夜前夕上線,首集由出生地佳里區的大廟金唐殿出發,第2集則是台灣首府天壇,接著陸續介紹海埔池王府、新營太子宮、北極殿、南鯤鯓代天府、學甲慈濟宮、中西區天后宮、鹿耳門天后宮、永康天公廟武龍宮、山西宮、東區關帝廟、開台天后宮等,共13間台南的代表性廟宇。

拍攝這一系列影片,除了行銷台南外,高思博還想傳達「保庇」的意念,亦即捍衛傳統宗教信仰的價值。高思博說,先前內政部研擬修訂宗教團體法,後來引發滅香事件,造成全台廟宇串連到凱道抗議,這件事情相當值得省思。

高思博強調,要讓台南成為市民願意成家、立業、安居、樂活的好所在,捍衛庶民的宗教信仰與保存傳統價值是非常重要的一環。

高思博認為好成家必須具備三大要件:一是「經濟」,大家有工作;二是「傳統」價值,有信仰、有保庇;第三則是「民主」有保障,政府不鴨霸。如果這三大條件都齊備,這個地方才會是個很好過活的地方。

















科技中心/綜合報導

NVIDIA(輝達)DGX 超級電腦力助 NVIDIA AI 實驗室計畫 (NVAIL)成員,包含加州大學柏克萊分校、Dalle Molle 人工智慧研究所(IDSIA)與東京大學在國際機器學習大會(ICML)上,發表人工智慧研究領域的最新進展,將深度學習提升到新的高度。

※ 機器學習-教導人工智慧如何學習

加州大學柏克萊分校電機工程暨電腦科學系助理教授 Sergey Levine 及其學生教導深度神經網路取得學習方法,協助智能裝置加快學習速度並減少訓練時程。其研究團隊使用 NVIDIA DGX 系統來將動作和視覺感知訓練內容導入演算法中。搭載最新人工智慧技術的機器人必須不斷進行嘗試以學習如何做出最佳回應,使其更具適應能力學習更多內容。

Levine 表示,「我們不可能造出不會犯錯的機器,但能試著打造迅速從錯誤中學習且不會再犯錯的機器。」

※ 遞歸神經網路-通往更深層學習的路徑

遞歸神經網路與長短期記憶(LSTM)是手寫和語音辨識最具威力的研究工具組合,遞歸神經網路能利用內部記憶體來處理任意數據,例如不同發音或手寫差異,使用先前的決策與當前的資料在運作中進行學習。

然而越是深入神經網路,深度學習運作越是困難,速度也變得越慢。對此瑞士人工智慧實驗室和 NVAIL 成員 IDSIA 研發出遞歸高速神經網路,建立更多執行序向處理工作的高效率模型,無需訓練巨大模型便可應付更複雜的工作。

其研究團隊原先使用 NVIDIA Tesla K40、K80、TITAN X 及 GeForce GTX 1080 等多種 GPU 來加快訓練速度,並搭配 CUDA 和 cuDNN 進行深度學習作業,但在 DGX 人工智慧超級電腦出現後,大幅加快實驗周期的速度。

IDSIA 人工智慧研究員 Rupesh Srivastava 表示,「在使用遞歸高速網路的情況下,可以在遞歸轉移裡訓練十層的遞歸神經網路。IDSIA對於使用 DGX 加快平行訓練遞歸神經網路模型之速度的前景感到興奮不已,希望其能引導至更佳的強化學習。」

※ 領域適應-深度學習的變形

東京大學的研究團隊利用 DGX開發出一項解決方案,將「偽標籤」加在目標領域裡無標籤的資料上,能克服針對非監督式領域適應性的多項難題。這使得在無需訓練新模型的情況下,深度學習模型便能從來源領域進行學習。

東京大學的研究團隊提出稱為「非對稱式三體訓練」(Asymmetric tri-training)的概念,指派不同角色給三個分類器和使用三個獨立神經網路,其中兩個神經網路用於對無標記的目標樣本加上標籤,並使用有著偽標記的目標樣本對第三個神經網路進行訓練。到目前為止的結果都令人相當振奮。

東京大學資訊理工學研究院的原田達也教授表示,「從一個簡單或人造領域裡轉移知識到另一個多元或真實領域裡,是一個具有挑戰性的難題,其必須採取平行處理的方式才能發揮這項技術的潛力。這項解決方案對於適應性來說是一大進步。」





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