▲ 【台北-極鮮饌】奢華鍋物4人券 的實物拍攝
還在猶豫該不該買【台北-極鮮饌】奢華鍋物4人券 ？
今天朋友一看到我買的【台北-極鮮饌】奢華鍋物4人券
馬上就煞到了XD
一直追問我哪裡能買的到！
說真的最近到處都常常缺貨
我也是在網路上找好久才找到！
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【台北-極鮮饌】奢華鍋物4人券 現在真的很搶手
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【 【台北-極鮮饌】奢華鍋物4人券 】
- 品號：4300074
- 平假日午晚餐適用特殊節日除外
- 鮮度滿分的海陸珍饈
- ＣＰ值超高海鮮餐廳
價差
開箱
| 區域位置 |
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|---|---|
| 餐飲種類 | 最後機會
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| 票券人數 |
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使用說明:
1.本券可4人至極鮮饌享用奢華4人鍋物。
套餐內容:
?任選788元以下鍋物一份(超出可補差額)
?任選兩道288元以內菜色(不含湯品、飯麵類，超出可補差額)
?「櫻花蝦高麗菜or香脆爽口炒水蓮」一道
?「龍膽石斑魯肉飯or櫻花蝦炒飯」四人份
(上述餐點如有變動，將提供等值之餐點替換)
【詳細餐點菜色menu，請參閱極鮮饌菜色網址:goo.gl/VLF3ih】(會不定時更新菜色，請以餐廳現場為主)。
2.本券平假日午晚餐皆可使用, 特殊假日(情人節、聖誕節、父/母親節、農曆年節期間...等)需以現場規定，折抵現場消費$1588使用。
3.午餐11:30~14:30；晚餐17:30~22:00。《用餐時間為1.5小時》。
4.本券使用請1日前先完成預約，並告知使用本券。避免現場等候，建議平日使用，預約專線：(02)2711-3833。
5.本券恕無法與其他優惠及專案合併使用。
6.本券優惠期間等同信託期間，逾期可折抵現場消費$1588使用。
地址:台北市忠孝東路四段235號2樓(近忠孝敦化捷運站) 電話:(02)2711-3833
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騰訊已經成為香港股市無可爭議的統治者。今年，這家中國大陸頭號互聯網公司的股價上漲了45％，官網獨家送你市值增加了超過1000億美元，推動香港股市的表現領先全球幾乎所有主要市場。
根據快科技爆寶，此外，值得一提的是，1000億美元的增量已經相當於1.5個百度——後者同屬於BAT三巨頭之一，眼下的市值約為665億美元。雖然一些技術指標顯示，騰訊股價早就應該回調，但在該公司公布創紀錄的業績後，分析師仍紛紛看好其前景。
那麼，騰訊在全球第四大股票市場的影響力到底幾何呢？以下四張圖表可以讓我們一窺一二。
市值一家獨大
憑藉3350億美元的市值，騰訊成為了香港股市最大的公司，同時也是世界第九大公司。它貢獻了16％的恆生指數總市值，該指數涵蓋50名成員，其中包括中國移動、匯豐銀行等各界巨頭。為了限制單支股票對指數影響過高，恆生指數提供商在上周宣布，將從6月中旬開始，將騰訊在該指數中的權重降至10％。
恆生指數隨騰訊股價亦步亦趨
恆生指數今年上漲了15％，其中騰訊貢獻了近三分之一。該指數的走勢通常與騰訊亦步亦趨，在90天內，兩者的關聯性接近80％。
分析師看好
在追蹤騰訊的46位分析師中，有44位給出了『買入』評級，無一建議賣出，這讓騰訊成為了恆生指數最受歡迎的公司之一。據彭博社追蹤的平均目標價顯示，分析師預計騰訊股價將在未來一年再漲8.6％。
勢不百貨公司可擋
騰訊股價持續上漲推動其對『強弱指數』創下了歷史新高，超過了A股2015年股市泡沫期間的水平。儘管已經進入超買狀態達兩周時間，騰訊股價還是在周二接近了歷史新高。
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柯潔輸了，在與AlphaGo的第一場對決中，以四分之一子的落後惜敗。這個結果在很多人意料之中，其中也包括柯潔。
根據快科技報導，第一場賽後發布會上，柯潔直言AI的進步速度太快了，並且每一次都是巨大的進步。這也是為什麼他在大賽前夕發布微博稱，此次將是他與人工智慧的最後三盤對決。
柯潔心中已經清晰的知道，人類已經無法戰勝AlphaGo。他形容AlphaGo越來越像「圍棋上帝」，想贏它只能去找一些BUG，但目前，他還沒看到AlphaGo的任何弱點。
這裡引用搜狗CEO王小川在知乎上發布的內容，再向大家科普一下AlphaGo。
去年的AlphaGo 混合了三種演算法，即蒙特卡洛樹搜索+監督學習+增強學習。
其中蒙地卡羅樹搜索是一種優化過的暴力計算；監督學習，是通過學習3000萬部人類棋譜，對六段以上職業棋手走棋規律進行模仿，也是AlphaGo獲得突破性進展的關鍵演算法；而增強學習作為輔助，是兩台AlphaGo從自我對戰中學習如何下棋。
每當獲取棋局資訊時，AlphaGo會根據策略網路探索哪個位置同時具備高潛在價值和高可能性，進而決定最佳落子位置。在分配的搜索時間結束時，類比過程中被系統最頻繁考察的位置將成為AlphaGo 的最終選擇。
簡單來說，AlphaGo下棋依靠的是概率，而概率的得出則依靠前期學習。而這次與柯潔對戰的AlphaGo相較於去年，已經判若兩人。
最初的AlphaGo主要依靠監督學習，即學習對象幾乎全部來自人類棋手，而新版的AlphaGo則強化了增強學習，主要對機器自我對弈產生的棋局進行學習。
難怪柯潔會覺得，去年AlphaGo的下法還很接近人類，但今年自己對戰時，Alph網友aGo已變得更加不合乎「常理」，下了很多人類棋手不可能下的棋子。
DeepMind創始人、AlphaGo之父Demis Hassabis證實了這一點，他說與柯潔對戰的AlphaGo更多的是根據自身學習，對人類資料的依賴性越來越小。
除了開始脫離人類資料，更讓人類望塵莫及的是其恐怖的進步速度。我們常說要「取長補短」，AlphaGo則可以把這個過程加快成百上千倍。
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