最近媽媽生日快到了,偷偷打聽後知道媽媽最近想買 【VANGUARD鐵甲武士】高效能耐磨結構式雨刷22吋(VG-860-22)

理所當然的【VANGUARD鐵甲武士】高效能耐磨結構式雨刷22吋(VG-860-22)就是最好的生日禮物啦

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嘿嘿~今年一定要給媽媽驚喜,居然可以送他最想要的【VANGUARD鐵甲武士】高效能耐磨結構式雨刷22吋(VG-860-22)當生日禮物~~

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商品訊息描述



【VANGUARD】日本鐵甲武士雨刷 2012全新登場~

正常雨刷一般壽命大概可以撐一年左右~

不過沒有住在車庫了的愛車~常曬太陽,或不常洗車

空氣中的灰塵多,直接使用雨刷,會傷害玻璃,也都會讓雨刷壽命減短喔!!

雨季又到了!! 建議大家雨季正好可以換一下雨刷~

正新的時候最好用囉^^

當雨刷刮不乾淨、有水痕或是刮了沒有馬上乾,建議就要換囉!!!!

不過有時候刮不乾淨,是因為玻璃的油膜沒有拔除,並不是雨刷壞了 或是雨刷不好用喔!

大家可以養成一個好習慣~在使用雨刷前可以用雨刷精清潔一下,在使用雨刷~

如果油膜情形比較嚴重,就要使用玻璃去汙清除油膜,或是強力油膜去汙劑來處理囉!!







※使用前務必將(膠條保護套)取下※



商品訊息特點









●【VANGUARD鐵甲武士】高效能耐磨(結構式)雨刷_一入
●結構成分:鍍鋅鋼板、靜音天然橡膠、304#不?鋼
●使用方式:可依說明自行安裝或洽經銷商及專業技師
●注意事項:定期清潔玻璃,以延長雨刷壽命
※使用前務必將(膠條保護套)取下※



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下面附上一則新聞讓大家了解時事

工商時報【杜蕙蓉/台北報導】

中天集團啟動資源整合第一步,昨(9)日宣布旗下泉盛生技(4159)與協和新藥合併,並以泉盛為存續公司,換股比0.8787:1(即每1股協和新藥換發0.8787股泉盛),合併基準日暫訂為106年3月26日。

集團董事長路孔明表示,合併後泉盛實收資本額約為30億元,透過雙方互補特性之資源整合及管理、人才與資源共用,未來將全力展開國際臨床發展及授權,為股東創造最大權益。

路孔明表示,泉盛擁有藥物開發的經驗與基礎,協和則具備特有的癌症藥物以及新穎腫瘤標的平台,未來可強化泉盛癌症產品線,增加獲利空間,而泉盛也可將協和產品快速帶入臨床。

協和專注於適體藥物 (DNA Aptamer)新藥物研發,擁有獨特肺癌幹細胞技術平台,該公司開發的癌症幹細胞與免疫檢查點藥物開發,可望填補泉盛抗癌抗體的缺口。

泉盛則專注於過敏症、自體免疫疾病以及癌症治療用抗體藥物開發,應用這些技術平台,泉盛已經成功開發多種抗體新藥,主要產品線包含已進入臨床二期的FB825 Anti-CεmX過敏疾病抗體新藥、正在美國進行臨床前開發的FB704A抗IL6全人源抗體新藥以及其他兩項具有市場獨特性的生物相似藥。

路孔明指出,泉盛產品線多聚焦於免疫疾病,抗癌抗體部分產品線較弱,以抗體藥物總體市場而言,抗癌抗體市場仍占抗體藥物總市場40%以上,預計合併協和後,團購將可涵蓋現在主流的抗體藥物市場以及未來核酸藥物市場,擴大市場涵蓋率,增加研發的實力。

(中央社記者胡玉立多倫多21日專電)「嘿,Siri,我的頭髮看起來如何?」拜加拿大多倫多大學電機系兩位研究人員之賜,也許再過不久,你的智慧型手機就可以針對前述問題,為你提供一針見血的回答。

而這項新科技,有朝一日或許可以運用在醫學等更重要的用途上,像是以視覺偵測皮膚癌或發展更安全的自動駕駛汽車。

阿拉比(Parham Aarabi) 和高文芝(Wenzhi Guo,音譯)兩位多倫多大學研究員,最近公開了一套全新的機械學習算法─讓電腦直接透過「人類指令」,而不只是透過「既有範例」來學習。運用這套新算法的執行成效,比以往訓練人工神經網絡的舊方法高出160%。

讓人驚訝的是,接受這套新算法訓練的電腦辨識照片頭髮的可信度,比接受訓練前的可信度,高出9%。顯示人工智慧又向前跨出了一步。

多倫多大學機械新聞(UofT Engineering News)在16日公布的這項消息,今天登上了加拿大廣播公司(CBC)科技新聞版面。

阿拉比說,辨別頭髮,或許不是今日世界最重要的問題,但卻是可以精確量化的事。這樣淺顯的例子讓大家可以清楚了解到,這項新機械學習算法是有用的。

過去,要是單從照片來辨識人類的頭髮,電腦的表現往往比不上人類。阿拉比表示,這套新算法讓電腦接受人類指令,學習如何針對困難的分界線,正確分類、區別出頭髮髮色、質地、髮流方向等。

以前,人類教導電腦的方法,主要是提供特定資料、要求人工神經網路依據樣本做出決定;像是將成千上萬張和天空有關的照片給電腦看,藉以訓練神經網路,開箱期間限定分辨照片裡的天空。

但這項新的機械學習算法,讓電腦可以直接聽從人類訓練者給予的指令;像是「天空的藍色可以有很多不同層次」或「圖片上方的像素,比圖片下方的像素,更像天空」等。

阿拉比相信,結合人類經驗和機械學習,將有助於其他領域的發展。例如,目前皮膚科醫師運用視覺的幫助,辨別可能造成皮膚癌的痣;道路駕駛人則是仰賴交通規則,確保行車安全。而兩者都缺乏較大的數據資料。這種新的探索式訓練學習法,讓人工神經網絡在面對不明或沒有標示的資訊時,仍能獲得有效訓練,做出正確判斷。

阿拉比和高文芝目前在一家軟體公司ModiFace工作,這項研究是他們工作內容的延伸。這家公司研發的ModiFace手機應用程式,可以讓使用者看到不同品牌的美粧產品或髮型顏色,使用在自己臉上的樣子。

阿拉比和高文芝的研究,已在電機電子工程師學會(IEEE)網站上公布,也將刊登在下一期的神經網絡學習系統公報期刊上。1051122

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