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找好久終於讓我找到超想買的鋅力充沛 【Turbo Body】強效鋅 (60顆/瓶)

算起來這次是挖到寶了~~想說這麼受歡迎因該

很難買到吧~~想不到姊姊報我的這個網站裡面還有在賣

而且賣的東西又超多種的也都有優惠~嘿嘿^^這下可以一次

買個過癮了想搶好康的還在等什麼呢??

慢了可就買不到囉~~~

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商品資訊





強效鋅

鋅(Zn)是人體必需微量元素,是胰島素及多種酵素的成分,有助於維持能量、醣類、蛋白質與核酸的正常代謝還可以增進皮膚健康、有助於維持正常味覺與食慾,更重要的是有助於維持生長發育與生殖機能。

美國營養學期刊證實「鋅」是維持男性健康不可或缺的營養成份。然而,因為「鋅」在體內吸收率很低,且易受茶、纖維質的影響而降低吸收率,大多數的人都有缺鋅的問題,根據統計,全世界有三分之一的男性缺乏「鋅」!

超值推薦

很多男性朋友皆透過下列方式補充鋅的不足:

1、吃生蠔、蚵仔。但現今海洋污染嚴重,補充時需注意到其安全性,並且每日需補充蚵仔52顆、生蠔10顆,才足夠一天所需。

2、購買蠔蜆精、蠔蜆錠來補充。但內含鈉及普林成份,長期攝取恐引起身體負擔送禮

3、透過綜合維他命補充。但是內含鋅劑量太低,根本達不到每日建議所需的量。



世界吸收率第一的專利胺基酸螯合鋅,是唯一經美國FDA安全認證,高效果、高吸收、高安全,一天一粒,就能補足所需。





新款



規格說明



★商品規格

.品名:【Turbo Body】強效鋅

.成份(1顆):專利鋅-30 毫克、銅-300 微克

.容量:60顆錠劑



★食用方法

.每天1次,1次1顆,空腹以開水食用。

★注意事精選

.開封後請將瓶蓋押緊,並避免日光直射、高溫、潮濕。

.強效鋅已投保華南產物保險公司產品責任險三千萬元。



商品訊息特點

★ 好吸收,世界唯一專利鋅

★【鋅】有助於維持最後機會生長發育與生殖機能

★ 美國GMP廠製造,原裝進口

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如果你在想著今天下班要去哪吃晚餐、回到家後要準備洗衣服,那麼恭喜你,現在你已經在做決策上超越我們目前的所有 AI;柏克萊加大計算機科學教授 Stuart Russell 表示,「人類非常擅長在多個抽象的層面上做決策,這是一種被稱為分層決策的方式。」然而 AI 卻一直無法模仿這種決策模式。

儘管許多人都在盼望 AI 超越人類智慧,不過事實上,它們離人類的程度還相當遙遠。

人類可以根據抽象的概念訂定計畫,看見未來。據《Business Insider》報導,Russell 解釋,「想像一下,當你要到陌生的城市參加會議,你不用規畫走到機場門口的每一步路,只要按著指示行走就好,當你到達門口,想叫計程車時,也不用想像身體動作,『叫車』的念頭一浮現,身體就會動作了。」

同時,「情緒」也是協助我們快速因應狀況做出決策的重要關鍵,舉例來說,當人在野外看到熊時,被攻擊的可怕想像會讓人們感到恐懼,進而遠離該區域;然而 AI 沒有這樣的情緒,若非特定編寫程式標注熊的危險性,不然 AI 無法自然地將熊與牠可能造成的威脅做聯想。

此外,看見一個未知的物體時,人們會利用自身智慧與對世界的認識,來弄清楚這個東西怎麼運作,據澳洲國家訊息與通訊研究院電腦學家 Toby Walsh 表示,這是所謂的常識推理;例如,我們看見的每把椅子可能都不太一樣,但當我們看到穩固支撐它的椅腳,以及高度合適的椅面,我們就會知道它是椅子。

然而這種基於經驗的判斷,工程師卻很難編寫進 AI 程式裡頭,要為 AI 編寫因果推理,會需要知道非常精確的細節,AI 才有辦法進行後續的推理,還需要大量數據來了解狀況。

另一項讓人類遠遠拋開 AI 的是,人類能夠運用自己的能力執行多樣化的任務,美國人工智慧協會會長 Thomas Dietterich 表示,AI 非常擅長執行特定任務,例如下棋、玩遊戲,但人類可以做到更廣泛的行為,「像金融、體育、養育子女、合作或打開包裝。」

Dietterich 指出,「沒有 AI 有辦法擁有如此廣泛的能力,特別是結合視覺、語言與物理操作的行為。」

Google 研究總監 Peter Norvig 表示,要讓 AI 追上人類智慧,最大的挑戰在於感官能力,他認為當 AI 能夠良好地感知周遭時,它們的推理能力也會隨之上升,「比起被動地觀察旁人挑選的材料進行學習,如果 AI 能持續感知周遭、與世界互動,推理能力就會隨之改善。」

人類在童年時,有多種方法來認識這個世界,例如可能有老師或爸媽指著車子,跟你解釋這是什麼,這種方法與目前訓練 AI 的方式相仿;但許多學習不是這麼直白的,有許多部份是以學習到的知識做推論,進而得出更多結果,但這部份是當今 AI 缺少的學習模式。

Google AI 研究員 Samy Bengio 透露,每次 AI 要學習不同任務,都得從頭開始,但這麼做非常花時間,而且未來的智慧機器人,必須要能在親自動手做之前就學會才行。

「我們必須花更多功夫鑽研連續性學習,讓我們不用每有一份新數據或演算法時,都要從頭開始構思模型。」Bengio表示,「要完成這項艱困的任務,肯定會需要很長一段時間。」原文詳見:

【本文經智慧機器人網同意授權刊出】

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