最新信用貸款利率-車貸房貸-利率試算免費諮詢比較資訊總整理
 
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其他資訊

 

 

  在寵物走失時,飼主的第一個念頭就是盡快到附近張貼海報。即使我們沒有見過那些失蹤的流浪寵物,許多人仍會停下腳步,閱讀那些飼主親手製作,結合了動人的誠摯懇求、幽默語氣,以及手工藝術的海報。

  過去十年來,作者伊安?菲力普斯從世界各地收集了這種尋找寵物的海報。在《寵物協尋》這本書當中,伊安選出最富機智、幽默、哀痛、懇求的海報,另外還有一些稀奇古怪的例子。

  這本海報集,收錄了真正的民間藝術,也顯示出美國和中國的海報製作者與閱讀者之間的共通性。

  對世界各地的寵物飼主,以及對曾停下腳步閱讀這種欣賞海報的人來說,《寵物協尋》是最觸動人心的禮物。

本書特色
1.亞馬遜四顆星評價。
2.「《寵物協尋》從世界各地蒐羅了各式悲痛欲絕的協尋海報,希望『豬肉派』、『波波』、『張魁』和其他失蹤的寵物可以回來。有張海報簡單地寫著,『烏龜。請找到牠。』海報上許多孩子令人動容的蠟筆畫,融合了出眾、有時甚至可說機智的素描與拼貼。」——《出版人週刊》
3.以協尋走失寵物的海報為主題,在寵物書風潮中獨樹一格,從字句與手繪海報中,流露出人與寵物間的深厚情誼,時而可見幽默、溫馨的動人故事。

作者簡介

伊安.菲力普斯

  書籍及報章雜誌的插畫及設計家。他自營一家小型印刷廠。作者的手工裝訂小型書都出現在世界各地收藏家的書架上,從莫斯科到舊金山的藝廊裡也有其蹤影。現居於多倫多。 《寵物協尋》榮獲 新聞局第28屆中小學生優良讀物推介

 

  • 譯者:白惠齡
  • 出版社:馬可    新功能介紹
  • 出版日期:2006/10/17
  • 語言:繁體中文

 

其他新聞

  ▲豆花:什麼吐司,我眼裡只有塑膠袋。(圖/網友陳彥君提供,下同) 記者何睿宜/台北報導 媽媽的荷包要落淚了!網友陳彥君日前特地買了3款超火紅的「吐司坐墊」回家,沒想到愛貓「豆花」完全不屑一顧,反而對裝吐司的紅白塑膠袋比較有興趣,看著牠高高興興躺在塑膠袋上的畫面,讓馬麻超無奈。 陳彥君受訪時笑說,直到最後豆花都沒有趴到吐司墊子上,「我翻面還被牠鄙視,(把墊子)推向牠,牠還跑到袋子裡,枉費我買3個!」事實上,豆花平常就不太愛這些「哩哩叩叩」的玩具,「都是我強迫牠,之前買過領帶給牠,結果掙扎完變這樣(下圖)。」 ▲豆花戴頭套、領帶,露出厭世臉。 目前1歲的豆花從小就很愛撒嬌,陳彥君回憶,當時是有人在颱風天撿到牠,在社團問有沒有人要接走這隻小貓,男友就去把牠帶回家,「沒撿回來可能會死掉,因為颱風天,我男友說牠身上都螞蟻,還有很深的傷口,牠都沒叫,我們都沒發現,隔天帶去看醫生才發現,傷口深到要縫,還化膿。」幸好經過細心照顧,都花已經變得十分健康,還是家中5隻貓裡面最胖的。 ▲剛帶回家時的豆花。 ▲超黏人愛撒嬌。 ▲翻肚肚超萌~ 照片中,可以看到地上散擺著「培根蛋吐司」和「草莓吐司」,但豆花卻視若無睹地趴在紅白塑膠袋上面,讓陳彥君傻眼寫道,「你知道媽買了各種口味的吐司,結果你躺在裝吐司的紅白塑膠袋,媽有多心痛嗎!」 ▲對吐司露出不屑的表情,哼! ▲為了躲避吐司還跑進袋子裡。 照片PO上臉書社團「貓咪也瘋狂俱樂部」後,網友們紛紛留言回應「常常買了幾百塊的玩具,結果⋯⋯牠不愛玩具。只愛裝玩具的箱子⋯⋯」、「如果買鮪魚蛋,也許牠會喜歡喔」、「倒點貓貓草,過兩天就會上去躺躺了」、「孩子要的,其實一直都很簡單⋯⋯」、「我也一樣,吐司變成我看電視在坐」、「以後買塑膠袋就好」、「可能天氣太熱不想躺,我家的都躺地板」、「貓的品味不是我們能理解的」。 ▲還好還是有貓捧場,媽媽感到欣慰。

  實習記者黃肇祥/綜合報導 人工智慧透過推理、計算解決難題,DeepMind 開發的 AlphaGo,強大的計算能力甚至擊敗中國棋王柯潔,然而 AlphaGo 能算是完成度高的人工智慧嗎?DeepMind 研究團隊這次又有新的點子,他們認為人工智慧缺乏「想像力」。 ▲AlphaGo 曾經擊敗多名世界圍棋高手,與中國棋王柯潔一戰更打響其名號。(圖/DeepMind授權) 在 DeepMind 最新公開的論文當中,描述以想像力為基礎打造 AI 的方法,讓人工智慧在複雜的環境也能具有相同的效率,但想像力與計算到底有什麼不同?在 DeepMind 的 Blog 中舉了這樣的例子,桌子邊緣放了一個玻璃杯,我們看到之後就會開始思考:「這樣穩固嗎?杯子會不會掉下來?」根據腦中的想像畫面,多數人會調整玻璃杯的位置預防摔破它,這樣慎重的思考過程就是一種想像力。 ※圍棋規則穩定,現實世界需要想像力 DeepMind 認為 AlphaGo 並沒有類似的想像力,僅是透過內部模型來分析各種情境,以利推理與計畫,系統中早已經輸入圍棋的各種規則與情境,AlphaGo 並不需要處理未規則以外的難題,且在圍棋的遊戲規則中,環境是相當完美且穩定的,並不會出現意料之外的事情。 ▲人工智慧是目前研究的主要領域,許多廠商都致力專研。(圖/視覺中國CFP) DeepMind 提到透過增強想像力,AI 可以用更少的時間來學習,當遭遇不符合預設模型的情境時,想像力能補足這方面的缺陷,解決更多複雜的情境。相對於圍棋,現實世界中並沒有規則可言,儘管我們都知道紅燈停、綠燈行,但許多突發的車禍意外就恰好打破了這項規則,倘若 AI 能具有想像力同時具備 AlphaGo 的推理能力,是否就能更符合人類的思考模式? 為了測試新的智慧架構,DeepMind 讓 AI 挑戰《倉庫番》(Sokoban),AI 必須將箱子推到特定的位置,碰觸到牆壁或角落則無法移動,同時限制 AI 的遊戲次數,失敗之後就不能重新開始,鼓勵 AI 能夠在行動之前擬定不同的計劃,實際結果可以參考上頭的影片,每當 AI 要做出下一個動作時,便會想像出好幾種不同的情境,接著分析最有利的路線以完成任務。 ※AI 只會推理不夠,還得有好奇心、想像力  在七月中 DeepMind 創辦人 Demis Hassabis 就曾在神經元(Neuron)期刊上發表類似的看法,目前 AI 系統都是建立在數學、工程上,只有少部分細節是由人腦的角度出發設計,Hassabis 認為人工智慧目前並沒有人類的好奇心、想像力、記憶力,若要讓人工智慧更完美,得讓 AI 更像人類才行。例如 DeepMind 就曾開發「Creatism」系統,希望 AI 學會理解畫面的美感,將 Google 街景圖後製成符合人類美學的攝影作品。 先前 DeepMind 也曾發布一段影片,讓 AI 在不同的環境之下走路穿越障礙物,但並不教導 AI 如何行走、奔跑、跳躍,而是讓 AI 自己學習創造這些動作,現在 DeepMind 透過想像力試圖強化 AI 學習的能力,不過人類想像力沒有極限的,AI 能否具有這樣的能力呢?有了之後又會是什麼樣的景色?只能期待科技替我們解答了。

  實習記者黃肇祥/綜合報導 人工智慧透過推理、計算解決難題,DeepMind 開發的 AlphaGo,強大的計算能力甚至擊敗中國棋王柯潔,然而 AlphaGo 能算是完成度高的人工智慧嗎?DeepMind 研究團隊這次又有新的點子,他們認為人工智慧缺乏「想像力」。 ▲AlphaGo 曾經擊敗多名世界圍棋高手,與中國棋王柯潔一戰更打響其名號。(圖/DeepMind授權) 在 DeepMind 最新公開的論文當中,描述以想像力為基礎打造 AI 的方法,讓人工智慧在複雜的環境也能具有相同的效率,但想像力與計算到底有什麼不同?在 DeepMind 的 Blog 中舉了這樣的例子,桌子邊緣放了一個玻璃杯,我們看到之後就會開始思考:「這樣穩固嗎?杯子會不會掉下來?」根據腦中的想像畫面,多數人會調整玻璃杯的位置預防摔破它,這樣慎重的思考過程就是一種想像力。 ※圍棋規則穩定,現實世界需要想像力 DeepMind 認為 AlphaGo 並沒有類似的想像力,僅是透過內部模型來分析各種情境,以利推理與計畫,系統中早已經輸入圍棋的各種規則與情境,AlphaGo 並不需要處理未規則以外的難題,且在圍棋的遊戲規則中,環境是相當完美且穩定的,並不會出現意料之外的事情。 ▲人工智慧是目前研究的主要領域,許多廠商都致力專研。(圖/視覺中國CFP) DeepMind 提到透過增強想像力,AI 可以用更少的時間來學習,當遭遇不符合預設模型的情境時,想像力能補足這方面的缺陷,解決更多複雜的情境。相對於圍棋,現實世界中並沒有規則可言,儘管我們都知道紅燈停、綠燈行,但許多突發的車禍意外就恰好打破了這項規則,倘若 AI 能具有想像力同時具備 AlphaGo 的推理能力,是否就能更符合人類的思考模式? 為了測試新的智慧架構,DeepMind 讓 AI 挑戰《倉庫番》(Sokoban),AI 必須將箱子推到特定的位置,碰觸到牆壁或角落則無法移動,同時限制 AI 的遊戲次數,失敗之後就不能重新開始,鼓勵 AI 能夠在行動之前擬定不同的計劃,實際結果可以參考上頭的影片,每當 AI 要做出下一個動作時,便會想像出好幾種不同的情境,接著分析最有利的路線以完成任務。 ※AI 只會推理不夠,還得有好奇心、想像力  在七月中 DeepMind 創辦人 Demis Hassabis 就曾在神經元(Neuron)期刊上發表類似的看法,目前 AI 系統都是建立在數學、工程上,只有少部分細節是由人腦的角度出發設計,Hassabis 認為人工智慧目前並沒有人類的好奇心、想像力、記憶力,若要讓人工智慧更完美,得讓 AI 更像人類才行。例如 DeepMind 就曾開發「Creatism」系統,希望 AI 學會理解畫面的美感,將 Google 街景圖後製成符合人類美學的攝影作品。 先前 DeepMind 也曾發布一段影片,讓 AI 在不同的環境之下走路穿越障礙物,但並不教導 AI 如何行走、奔跑、跳躍,而是讓 AI 自己學習創造這些動作,現在 DeepMind 透過想像力試圖強化 AI 學習的能力,不過人類想像力沒有極限的,AI 能否具有這樣的能力呢?有了之後又會是什麼樣的景色?只能期待科技替我們解答了。


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