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選擇家具學問真的很大，這邊提供幾點讓大家參考

選擇「輕裝修」的屋主，有許多不同的考量作為出發，有些人為的是特殊的風格需求與喜好，有的人希望縮短裝修的時間，有些屋主因為預算考量，定先將硬體空間完成，家具再另行添購。
家具在空間中扮演的角色，絕對不只有使用，賦予藝術性、機能需求，更多的可能性等待開發。

挑選設計感家具 提升空間質感
以美學與蒐藏角度來看，設計師作品與經典家具，可以增加空間內涵質感，更有畫龍點睛的效果。

複合機能傢 補強簡單空間的不足
在空間規劃被簡化的條件下，可藉由家具輔助機能性需求，如收納、區隔空間等，挑選時最好具備多重條件愈有利。

採購家具不必一次到位 將部份舊家具用在新空間中，採購家具不必一次到位，挑選耐看且真正喜歡的家具，才是重點，而且還能降低採買家具的預算。

家具比例與空間協調 所有家具尺寸的考量，都是為了達到最極致的美和平衡；所有的物件都是以最符合人體舒適來測量作決定。選擇喜歡的、而不是成套的家具作搭配，圓形餐桌該有的尺寸必須提供相同比例大小的空間融合，家具與空間呼應的比例掌握成就風格的完整度。
最近我們家挑的這一款【享夢城堡】單人冬夏兩用被套4.5x6.5(美樂蒂My Melody 親親-粉)就是非常大推啊!

這個家具牌子，網路都很大推，許多設計師也是非常喜歡這一款

而且價格便宜，不會像那種超高檔牌子，都要數十萬

所以對於手頭預算有限的家庭

是一個很不錯的選擇喔

一起來看看這款【享夢城堡】單人冬夏兩用被套4.5x6.5(美樂蒂My Melody 親親-粉)吧!!!

詳細介紹如下~參考一下吧

完整產品說明

品牌名稱

尺寸

• 單人

顏色

• 紅色
• 粉紅色

圖案

• 植物花卉
• 拼接
• 動物
• 卡通
• 特殊造型

材質

• 混紡棉

商品規格

• ◎商品組合：單人兩用被1件
  ．尺寸：4.5x6.5尺(135x195cm)｜有鋪棉 有拉鍊 可塞被胎
  ．材質：混紡布（20％棉+80％聚酯纖維)
  ．產地：台灣精製
  
  ◎顏色：
  如圖，網頁產品因拍攝關係，與實品略有差異，實品顏色更佳 。產品圖僅供參考，實際內容以上述為主。
  
  ◎清潔保養方式：
  ．可水洗、可乾洗、勿烘乾、勿漂白、攝氏150度中溫熨燙、勿浸泡。
  ．建議清洗方式:放入洗衣機中弱速水洗(30度以下)與弱速脫水，然後自然風乾即可。
  
  ◎注意事項
  ◆遇退(換)貨時，請保持商品專用外袋及內袋DM、授權商標之完整與清潔，以便順利完成作業。

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熱點新知搶先報

導讀：「沒人能真正在乎安全，他們更在乎功能。」——Stefan Seltz-Axmacher，Starsky Robotics 公司 CEO 兼聯合創始人。 1、一家有收益的無人駕駛公司決定停業 2015 年，Stefan 創立了 Starsky Robotics，這是一家專注無人卡車研究及服務的公司；到 2016 年，這家公司已經成為第一家合法且 開始有收益進帳 的無人貨運企業，不需要人類駕駛員 即可維持車輛運行；到 2018 年，雖然僅限於內部封閉道路，但這家公司仍然保持著市場領先優勢；2019 年，Starsky Robotics 的卡車成為跑在美國高速公路上的第一輛無人駕駛汽車。 然後在 2020 年，Starsky Robotics 宣布即將停業。 「如果要把原因歸結為一點，時機可能是最大的問題。」Stefan Seltz-Axmacher 在博客中頗為無奈地說。 時至今日，他仍然堅信找到了正確的方法，但是 AI 技術未能兌現承諾、無法帶來切實可行的解決方案，最終導致無人駕駛卡車成為泡影。也正因為 AI 突破未能到來，投資者們的資助熱情也開始大幅下降。 過去一年中，科技領域的首輪公開募股活動嚴重消耗了整個行業的精力，因此即使面對擁有 18 個月衰退期的貨運行業及其對應的可觀市場，他們也實在懶得為 Starsky Robotics 折騰了。 對於不熟悉風險融資行業的朋友來說，Starsky Robotics 是個不錯的投資項目。畢竟這家公司很可能不需要「真正的 AI」就能開發出一套出色的解決方案，而且每輛卡車每年只需要 600 美元就能實現無人駕駛。而且即使還有十年，能夠打造出成熟無人駕駛方案的廠商都將擁有巨大的先發優勢，所以砸點資金進來也合乎邏輯。 然而遺憾的是，當投資機構看衰某個領域時，會整體下調對這個方向的投入力度。另外，投資者們並不喜歡那種成熟的運營商模式，而且 Starsky Robotics 在安全方面的巨額投資並不能給他們帶來直觀可見的收益。 「沒有幾家初創企業能夠在拿不出實際產品的情況下繼續生存十年。」 2、無人貨運的悲歌：資本的貪婪永無止境 「如果說遠程操作能夠解決半數無人駕駛挑戰，那麼另外一半就得由運營商負責解決。」 作為貨運企業，必須精心選擇運營地點，確保自己的方案能夠在這裡穩定運行，但是貨運公司並不具備雄厚的技術積累（畢竟在傳統上，貨運就是純粹的交通服務業），而且沒人知道該如何購買真正安全可靠的無人駕駛產品。即使 Starsky 打造出完善的無人駕駛技術以及安全保障，也還需要幾年時間才能完成系統部署與正常盈利。 換言之，現有系統只能在特定的行駛路線與行駛條件之下帶來理想的安全表現。 ... 一位供應商曾告訴我，「從一家公司對待遠程操作的態度，你就能體會他們對無人駕駛的熱情。」但實際經歷證明，投資機構乃至貨運行業對我們這種遠程操作方式表達出令人難以理解的抵制情緒。 貨運公司雖然不清楚如何購買安全的無人駕駛產品，但卻非常熟悉如何採購貨運資源。每一家大型貨運公司其實都屬於經紀公司，他們會從規模較小的車隊處購買運力，並通過這種方式將安全責任分攤給各個合作方。 Starsky 調查後發現，有超過 25 家經紀機構及卡車運輸公司都更傾向於選擇無人駕駛卡車。因此，市場空間是客觀存在的，只是更偏向傳統貨運運營模式的 50% 利潤率，而非純軟體服務那種高達 90% 的誇張利潤率。 但過了許久，創始人 Stefan 才意識到資本的貪婪永無止境，風投們寧願選擇一家利潤率為 90%、但總價值為 10 億美元的企業，也不願選擇利潤率為 50%、總價值達到 50 億美元的企業——儘管二者帶來的收益完全相同。 業務增長方面也是一樣：無人駕駛卡車面對的最大限制因素不是銷售，而是安全。 3、沒人真正在乎安全，他們更在乎功能 怎樣才能讓安全性成為真正具有吸引力的競爭優勢？這個問題對於很多自動駕駛公司來說都很重要。 一個月前，Starsky 公司公開發布了 VSSA——這是一種技術性很強的文檔，詳盡介紹了他們採用的安全保障方法，而媒體卻把報導重點放在了遠程操作身上。最後，一切草草收場，因為他們實在想不出安全工程怎樣才能轉化為一種「性感」元素（就像數據科學那樣）。 可悲的是，這個問題現在永遠不會有答案了。 ... 頗為諷刺的是，我們原本計劃在 2020 年 1 月推出由 10 輛 v2 卡車組成的車隊。系統具有充分的設計一致性，能夠幫助我們證明整體車隊的安全性；到 2020 年 6 月，我們有望推出無人值守型日常服務。 問題在於，人們只對那些前所未有的新鮮事物感興趣，例如 Starsky 的無人公共道路測試。即使是在負面消息層面，與每天因汽車事故造成的上百例死亡相比，空難的報導熱度也要高得多。但大部分自動駕駛公司的目標與大眾關注恰恰相反，他們希望打造的是一套毫無例外、始終穩定運行的系統。 安全工程是指對產品運作進行詳盡記錄的過程，用以幫助研發人員準確了解產品可能在哪些情況下發生故障、故障的具體嚴重程度、故障誘發因素的發生頻率、產品造成危害的可能性以及實際造成危害時應該將其控制在怎樣的範圍之內。 從 2017 年 9 月到 2019 年 6 月，Starsky 的無人駕駛研發過程一直在圍繞安全工程展開。一次又一次地進行系統記錄、建立起安全備份、反覆測試系統中是否存在故障、修復故障、然後再次從頭開始。 問題在於，這些工作都是看不見的。投資者們希望甚至引導企業創始人對他們撒謊，而且最好是超刺激的謊言。所以，正如創始人 Stefan 所說： 「我們沒辦法讓他們相信 Starsky 的無人駕駛方案只有百萬分之一的致命事故發生率，他們對這個也壓根不感興趣。另外，他們不知道無人值守的實現有多困難，所以他們會擔心再過幾個禮拜，其他公司就會拿出類似的技術成果。」 另一方面，不少行業的競爭對手則把工程精力投入到其他 AI 功能的構建身上，比如讓無人車有時主動變換車道，或者駛入小街小巷（假設擁有充分的地圖數據）。這些雖然跟安全無關，但卻看似前沿、更抓眼球。 投資者們對此印象深刻。雖然這種「有時起效」的功能距離統計學意義上的安全可靠還有成百上千倍的差距，但沒關係，他們願意砸錢。 4、無人駕駛行業該走向何方？ 無人駕駛行業里存在著太多值得一說的問題：大多數團隊的工作內容專業度過高、缺少能夠切實部署的里程碑、也拿不出像無人駕駛計程車這類可行的商業模式等等。然而，最大的問題在於有監督機器學習沒辦法像炒作中那樣迸發出前所未有的能量。相較於科幻電影里那種真實智能，現有的機器學習只能算是一種複雜的模式匹配工具。 2015 年，很多人都堅信自己的下一代已經不需要學習開車了。那時候有監督機器學習（也就是 AI 技術的主要實現手段）發展極快，短短幾年時間就完成了從只能認出貓到或多或少能夠駕車上路的巨大飛躍。從這個角度看，AI 技術的進步似乎遵循著摩爾定律： ... 按這個勢頭來看，全人類在不久的未來必然會在經濟層面失去競爭力。到那個時候，擺在人類面前的道路只有兩條：要麼單純由機器進行生產勞動，人類坐享其成；要麼將機器植入人體，走向「機械飛升」式的自我進化。 五年之後，無人駕駛領域的專家們不再大肆宣揚人工智慧的無窮潛力。相反，人們達成了普遍共識，認為 距離真正的無人駕駛汽車至少還有十年時間。 眾所周知，構建 AI 無人駕駛方案的最大挑戰，在於處理各類不太常見的情況，也就是所謂極端條件。實際上，模型本身的質量越高，尋找全新極端案例數據集的難度就越大。另外，模型質量越高，改進所需的數據就得越準確。因此，人們意識到 AI 性能質量並不能保持指數級增長（即摩爾定律），反倒是 AI 系統的改進成本在呈指數級增長。從這個角度出發，有監督機器學習似乎必然不可持續（下圖中的 S 形曲線）。 ... 正因為這條 S 形曲線的存在，才使得 Comma.ai 這樣只擁有 5 到 15 名工程師的團隊，能夠打造出幾乎與特斯拉上百位無人駕駛專家相近的 AI 模型。同樣的，Starsky 雖然只擁有 30 名工程師，還是成為全美三家獲批在公共道路上進行無人駕駛測試的企業之一。 不過不用沮喪，這類 S 形曲線在技術發展當中已經相當常見（摩爾定律本身實際上就是由多條 S 形曲線構成的，只是因為晶片技術能夠不斷疊代，因此在宏觀上保持了一種整體指數增長的趨勢）。問題在於，在考量現有技術時，人們總是會把它跟人類的駕駛表現進行比較。 Stefan 在博客的文章中提出幾項基本衡量指標：下圖中的 L1 如果為人類水平，則代表自動駕駛技術已經超越人類的整體駕駛水平；若 L2 代表人類水平，則自動駕駛已經與之相當接近；若 L3 為人類水平，則表示自動駕駛距離其還有一段距離。 ... 如果設 L1 為人類的駕駛水平，那麼先進的無人駕駛廠商只要能夠證明自家方案的安全性，即可完成方案的實際推廣。但在 Stefan 接觸過的任何從業者里，沒人相信目前的無人駕駛能超越人類水平。 接下來是 L2，即使是規模更大、實力更強的技術團隊，距離徹底解決這個問題也需要 10 億到 250 億美元的額外預算投入。也正因為如此，不少關注無人駕駛的大型投資機構一直強調這項技術最終只可能誕生於大型科技公司。 至於 L3，如果人類駕駛能力真的在這個位置，那任何現有技術——無論再怎麼改進——都不太可能徹底彌合這段差距。人們在表達距離真正無人駕駛還有十年時，實際表達的應該就是 L3 這部分差距關係。而且從目前來看，沒有幾家初創企業能夠在拿不出實際產品的情況下繼續生存十年。所以如果 L3 為真，那麼現有技術根本就無法支持實現無人駕駛，Game Over。 5、結語：黎明到來前夕的犧牲者 文章的最後，Stefan 萬分無奈地寫道： 「2019 年 11 月 12 日，我們總值 2000 萬美元的 B 輪融資宣告失敗。同月 15 號，這可能是我一生中最糟糕的一天，我們解散了大部分團隊、著手出售公司，並想辦法幫助員工們在丟掉工作的這段時間裡不致受到太大影響（包括簽證狀態、新員工失業補助以及孕婦醫療保險等）。 到今年 1 月底，我們終於完成了崗位過渡，並把公司內的各類資產（特別是操作無人駕駛車輛所必需的多項技術專利）變賣出去。這時候，我的心情就像 一位船長眼睜睜看著自己的船隻下沉。我把大部分船員送上救生艇，一邊思考著下一步該怎麼做，一邊任由冷冰的海水沒過腳踝。」 或許是因為個人的經歷，Stefan 對自動駕駛保持著悲觀的態度，他說，勞動力老齡化的趨勢幾乎必然在未來五到十年之內嚴重限制經濟的增長；每年有 4000 人死於卡車引發的交通事故，無人駕駛本來能迴避掉這些不必要的犧牲。 但是在他看來，目前人類的駕駛水平應該處於 L3 級別，意味著任何現有 AI 方案都無法接近人類的駕車能力。所以，現有企業只能在未來兩年中忍受幾乎沒有新資金注入的困境，再繼續掙扎在至少為期五年的無人駕駛公路測試泥潭當中。 不過幸運的是，自動駕駛行業自 2020 年初開始，已經有了逐漸回暖的勢頭，雖然增長仍然緩慢。 自動駕駛從來都不是一家之力就可以實現的，相反，這是一個無比艱辛的過程，像 Starsky 公司這樣的先行者倒在了黎明到來的前夕，希望每一個犧牲者都會讓行業更加警醒，希望所有的犧牲都不會白費。 關注我並轉發此篇文章，私信我「領取資料」，即可免費獲得InfoQ價值4999元迷你書！

文章來源取自於：

每日頭條 https://kknews.cc/car/3y2bln3.html

MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=3050736&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league

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