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身為棒球運動的發源地，又貴為WBC世界棒球經典賽的主辦國家，更擁有職業棒球最高殿堂MLB大聯盟，過去三屆美國最好的成績竟然只有第4名，會內賽成績一共為10勝10敗，勝率剛好5成，絲毫沒有棒球始祖的霸氣，也一直有違球迷的期待。
美國成績不盡如意的理由無他，國內大牌球星幾乎都不願意參賽，本屆成軍自然也遇到相同的問題，兩大賽揚巨投Clayton Kershaw、Max Scherzer都不願參加，Mike Trout、Kris Bryant、Bryce Harper等一票強打者也未能穿上美國隊戰袍。不過兵多將廣的美國隊成員還是一時之選，陣容深度被譽為參賽以來最佳，或許首冠便會發生在本屆。
雖無超級王牌壓陣，美國隊投手群仍全部都是大聯盟等級的強投，掛頭牌先發的應該會是光芒右投Chris Archer，加上國民Tanner Roark、皇家Danny Duffy、藍鳥Marcus Stroman，即使星度不若前幾屆亮眼，但也都是10勝級的好手，加上印地安人的Andrew Miller、落磯Jake McGee以及白襪終結者David Robertson坐鎮牛棚，美國隊投手群戰力仍相當整齊到位。
野手部分美國隊以巨人明星捕手Buster Posey為首，這位2012年的國聯MVP在上季還獲得了捕手金手套獎，攻守俱佳。響尾蛇一壘手Paul Goldschmidt、國民二壘手Daniel Murphy、以及巨人的Ian Kinsler、金鶯的Adam Jones、馬林魚的Giancarlo Stanton等，都是能攻擅守、獲獎無數的優秀球員。
即便多數頂級球星未能如願參加，但美國隊陣容仍是一時之選，且球賽也並非湊滿球星便可獲勝，本屆美國隊依然被相當看好，目前世界賭盤將美國列為頭號冠軍人選，應可輕易在所屬的C組出線，至於能否搶下隊史經典賽首冠？全世界的球迷都在拭目以待。
（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情趣按摩棒的自動駕駛汽車。
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，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」情趣跳蛋怎麼使用或「圖片上方的像素，比圖片下方的像素，更像情趣椅使用方法天空」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情趣按摩椅使用影片公司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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