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今年我跟我弟弟決定了要把老家重新翻新一下,讓爸爸媽媽爺爺奶奶住得舒服一點93656260_t
翻新時的期間,帶著家人們去逛逛家裡要買的新家具和家電,看著家人那種興奮的臉,就覺得很開心m135


雖然家裡有很多家具都有留著可以用,不過有很多家電都已經放了很久了,該換的還是要換掉啦
像現在家裡的電視還是那種箱型電視,冰箱也超老的,這些都要換掉great
可是挑那種家電真的要好好挑,要省電又好用又省錢,老人家才喜歡07.gif


我跟 弟弟都在找哪裡賣的便宜,不過我發現網路上賣得很便宜, 而且又都是好貨

家裡翻修好後,家具換好後,家人們用了都非常開心,所以今天要來跟大家來分享一下,我今天在網路上買回來的【ONKYO+Polestar】TX-SR353+AL-520+AL-500+AL-C50+LS-SW300(5.1聲道擴大機+5.1聲道喇叭)





其實很多人問為什麼網路上【ONKYO+Polestar】TX-SR353+AL-520+AL-500+AL-C50+LS-SW300(5.1聲道擴大機+5.1聲道喇叭)價格比 市場便宜那麼多?是水貨嗎?還是二手的?
其實很多在網路上這麼便宜是因為沒有了實體店面的人事管銷了,所以可以這麼便宜on20


所以才能把成本壓低 ,而且很多知名購物商城加入會員以後會不定時送電子折價券,所以其實買到的價格很多時候都比標價便宜很多

如果在購物商城買的話,除了有詳細的介紹以外,更有保障!!而且速度也很快~on09

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商品訊息功能:





  • 品號:4310457


  • HDMIR4/1輸出
  • 支持4K UltraHD
  • AccuEQ自動室內校準






ONKYO TX-SR353 5.1聲道擴大機



+





PolestarAL-520+AL-500+AL-C50+LS-SW300











PolestarAL-520+AL-500+AL-C50+LS-SW300

特價



商品規格

頻率響應: 40Hz~ 20kHz ± 3dB

功率:20~150瓦特

靈敏度:90分貝

阻抗:4~8ohms



鋼琴光澤的黑面漆
推薦



商品規格

頻率響應: 40Hz~ 20kHz ± 3dB

功率:20~150瓦特

靈敏度:90分貝

阻抗:4~8ohms



鋼琴光澤的黑面漆











商品規格

頻率響應: 50Hz~ 20kHz ± 3dB

功率:20~150瓦特

靈敏度:89分貝

阻抗:4~8ohms



鋼琴光澤的黑面漆




ONKYO TX-SR353 4KUltraHD 5.1聲道A/V擴大機







  • 每通道140瓦特





  • 從分立放大器電路真驅動功率





  • HDMI 4/1輸出





  • HDMI和HDCP 2.2 / HDR支持4K UltraHD





  • 內置藍牙音頻流





  • AccuEQ自動室內校準





  • Dolby TrueHD和DTS-HD Master Audio的解碼









規格









































































































































































































































































型號:TX-SR353規格



類型



5.1聲道A / V接收器



放大器部分



所有通道



140 W / CH(6歐姆,1 kHz時,1.0%的THD,1通道驅動)

80 W / CH(8歐姆,20赫茲至20 kHz,0.08%THD,2通道驅動,FTC



動態電源



-



THD + N(總諧波失真+噪聲)



0.06%(20赫茲-20千赫茲,8歐姆,1路的帶動下,50 W)



阻尼係數



-



輸入靈敏度和阻抗



200毫伏/ 47千歐(線)



額定RCA輸出電平及阻抗



-



最大RCA輸出電平及阻抗



-



唱機超載



-



頻率響應



5赫茲-100千赫/ 0分貝,-3分貝(直接模式)



音調控制



±10 dB時,100赫茲(低音)

±10 dB時,10千赫(高音)



信噪比



98分貝(線,IHF-A)



揚聲器阻抗



6歐姆,16歐姆



視頻部分



輸入靈敏度/輸出電平及阻抗



-



視頻



1.0 Vp-p的±5%/ 75歐姆(複合)



分量視頻頻率響應



-



調諧器部分



調頻



87.5兆赫,108兆赫







530千赫,1710千赫



FM / AM預設記憶



30



一般



電源



AC 120 V,60赫茲



能量消耗



210W¯¯



無聲音功耗



-



待機功耗



為0.45W



外形尺寸(寬x高x深)



17 1/8"×6 5/8"×12 7/8"(435點¯x168點¯x326.5毫米)



重量



17.6磅(8.0千克)



紙板箱



外形尺寸(寬x高x深)



20 9/16?×9 3/4?×16 15/16?(522點¯x247 430倍MM)



重量



20.5磅。(9.3千克)



















品牌名稱
多媒體播放器
  • 轉換器
影音播放器
  • 轉換器
錄音筆
  • 16GB以上
隨身聽
  • 16GB以上
HDMI類
  • 轉換器
AV類
  • 分配器
音源類
  • 轉接器
其他
  • 其他
無線影音傳輸




















【ONKYO+Polestar】TX-SR353+AL-520+AL-500+AL-C50+LS-SW300(5.1聲道擴大機+5.1聲道喇叭)

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看幾小時視頻就能模仿人類聊天?Facebook機器人表情豐富著呢

原標題:看幾小時視頻就能模仿人類聊天?Facebook機器人表情豐富著呢



編者按:本文來自微信公眾號“量子位”(ID:QbitAI),36氪經授權發佈。



人形機器人的相似度與人類的好感度不成正比。根據日本機器人專傢森政弘1970年提出的恐怖谷理論,隨著物體擬人程度增加,人類的反應呈增-減-增曲線。當擬人度達到某一程度時,人類好感度會大幅下降,甚至還會覺得擬人物驚悚可怕。





恐怖谷理論/維基百科



Facebook正在努力讓自己的機器人盡快跨過恐怖谷。



近日,Facebook人工智能實驗室(FAIR)的研究人員就開發出一個善於表達情緒的機器人。這是由一個由AI算法操控的虛擬動畫機器人,在觀察幾小時人類Skype聊天視頻能模仿人的表情。



68個面部標記區塊

為瞭更好模擬人類的情感表達方式,研究人員將動畫中的人臉分成68個區塊,在Skype對話中重點觀察這些部位的變化。在交談中,人類的點頭、眨眼和嘴部的動作變化都會反應出來,機器人會學會這些面部變化。





上圖為捕捉到的人類對話中的面部表情,下圖為系統對面部表情的追蹤



觀察一段時間後,動畫機器人可以實時預測可能出現的面部表情。如果視頻中人在笑,機器人也可能張開嘴,或者歪著頭。



測試結果

隨後,Facebook研究人員進行瞭一組測試。志願者們觀看瞭人和人對話的原版視頻,以及訓練後的機器人模擬的反應,他們認為機器人表現得自然且真實。



圖片中線條高低表示嘴部(左)及眼部(右)的張合度,可以看出用戶(上)和智能體預測(下)的表情基本一致



因為目前算法還隻能表現在動畫中,尚不清楚算法支持的人形機器人的反應如何。



學習面部交流的基本規則不足以創造真正的對話夥伴,以色列特拉維夫大學的博士生Goren Gordon說,“真正的面部表情是要基於所思所感的。”



“在這種情況下,Facebook系統會創造出一種平均性格”,卡內基梅隆大學語言技術學院副教授louis-Philippe Morency說。在未來,機器人的性格可能更復雜,或能根超值據談話對象調整自己的性格。



機器人不擅長人類之間互動的這些微妙元素,Gordon說。他同時表達瞭對機器人的期望:“在某一時刻,我們終會走出恐怖谷,走到另一邊。”





日本大阪大學智能機器人研究所設計的人形機器人女播音員Otonaroid



Facebook將在本月24號溫哥華召開的IROS 2017上展示這項技術,目前已將這項技術的論文《Learn2Smile: Learning Non-Verbal Interaction Through Observation》公開。



論文摘要

在這篇論文中,我們研究瞭人類和智能體面對面交流中的非語言面部暗示,提出瞭基於用戶表情自動學習並升級智能體面部情感表達的方法。我們用數百個視頻訓練神經網絡,包含人類相互對話的視頻,這其中沒有加入外部的人為監督。



實驗結果顯示,我們的智能體面部標記模型可以長時間預測人類的表情;對比結果也表明,模型明顯優於基線方法。最後,我們進行瞭更深入的研究以更好地理解模型性能。



本項研究的數據集已經開放,方便領域內的其他研究者使用。



論文下載地址















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