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只要有時間我就想帶家人到處走走看看風景或遊玩,

但是大部分都在工作的我想找一間去旅遊時需要住度假別墅

的旅店還真是麻煩,還好我發現了這個訂房網~

訂房快速而且又有優惠,還真的是省錢又省時

像這次我訂的這間靜岡第一飯店 (Shizuoka Daiichi Hotel)超推薦的因為

服務態度親切~住起來的感覺就好像在

自己家一樣可以讓我覺得很放鬆又自在如果有喜歡的話

不妨來看看

而且聽說這邊是可以全世界訂房

也太方便了吧!!不用在那邊找翻譯啦QQ

靜岡第一飯店 (Shizuoka Daiichi Hotel) 的介紹在下面

如果有興趣到這附近玩的,不妨可以看看喔!

以下是 靜岡第一飯店 (Shizuoka Daiichi Hotel) 的介紹 如果也跟我一樣喜歡不妨看看喔!

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商品訊息功能:

商品訊息描述:



關於靜岡第一飯店









簡介











位於靜岡的範圍之內、交通方便,靜岡第一飯店已成為當地旅遊的最佳落腳點。 距離市區繁華地段僅有1.4 km的路程,這間3星級飯店的位置非常優越,方便外遊。 飯店位置優越讓遊人前往市區內的熱門景點變得方便快捷。

在這家舒適的靜岡飯店中享受尊貴的服務與設施。 飯店安排了停車場, 會議設施, 商務中心, 餐廳, 送洗服務,旨在為客人提供最舒適的體驗。

體驗高質感的舒適休憩空間,部分客房配有平面電視, 禁菸房, 空調, 暖氣, 書桌,讓您回房之後能好好地放鬆休息。 除此之外,飯店各種娛樂設施一定會讓您在留宿期間享受更多樂趣。 一流的設施與得天獨厚的地理位置都讓靜岡第一飯店成為靜岡旅遊時的最佳留宿飯店。







全部展開







收起

















服務設施摘要













網路服務









  • 所有房型皆附免費Wi-Fi









交通服務/設施









  • 停車場









餐飲服務









  • 自動販賣機









  • 餐廳











服務與便利設施









  • 吸菸區







  • 送洗服務







  • 乾洗服務









接待設施









  • 可帶寵物







  • 電梯









所有客房均提供









  • 平面電視







  • 空調







  • 茶/咖啡機







  • 冰箱







  • 書桌







  • 淋浴設備







  • 免費有線上網







  • 浴缸









  • 吹風機







  • 浴袍











可使用語言













全部展開







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預訂與入住須知【必讀】











好康推薦


孩童收費標準&加床規定





















0至5歲(含)嬰幼兒



在不加床之情況下可免費與大人同住。【提醒您】嬰兒床可能會需要付費使用。



6至12歲(含)兒童



住客人數超過限制時,需另付加床費用。









  • 超過12歲住客將被視為大人收費(不含12歲之住客)。


  • 【提醒您】加床規定依房型而異,請查看各房型的可入住人數限制了解詳細規定。






旅遊便宜


請注意:若單筆預訂超過5間客房,可能會需要遵守其他相關規定以及符合額外的要求。









全部展開







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出差訂房











背包客




實用入住資訊













入住與退房時間



最早可辦理入住的時間: 03:00PM


最遲可辦理退房的時間: 10:00AM






交通資訊與服務



距離市中心: 1.4 km






其他實用資訊



早餐收費(適用未附早餐房價): 900 JPY


每日網路/Wi-Fi收費: 0 JPY






住宿概況



禁菸房/禁菸樓層: Yes


樓層總數: 8


全球訂房
餐廳總數: 1


客房總數: 86


客房室內電壓: 100


建築完工年份: 1971


最近裝修年份: 1996






停車服務



每日停車費: 1000 JPY




洽公訂房





全部展開







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商品訊息簡述:



靜岡第一飯店 (Shizuoka Daiichi Hotel) 討論,推薦,開箱,CP值,熱賣,團購,便宜,優惠,介紹,排行,精選,特價,周年慶,體驗,限時

注意:下方具s有隨時更新的隱藏版好康分享,請暫時關閉adblock之類的廣告過濾器才看的到哦!!

下面附上一則新聞讓大家了解時事

今( 22 )日除了是蘋果新機開賣日,也是「世界犀牛日」!長期關注犀牛保育的莊福文教基金會在全球第 8 個犀牛日裡,邀請交通部觀光局吉祥物「喔熊組長」、剛升格為台北市府吉祥物的「熊讚」、還有新北市消防局打火弟兄最愛的吉祥物白犀牛「犀牛哥」一起出席挺犀牛。同時還有3000位民眾排成巨型犀牛圖騰,希望喚起大家對保育的重視!

基金會指出,六福村園區內 19 隻白犀牛保育成果為亞洲第一,繼連續2年前進南非關注犀牛原生地之後,今年犀牛日還聯合包括台北市立動物園、新竹市立動物園在內的台灣動物園協會TAZA、新北市消防局、台灣猛禽研究會、台北動物保育教育基金會等11個單位共同發起「守護犀望.紅鼻子挺犀牛」活動,高喊「反盜獵,救犀牛」口號!

莊福文教基金會董事長、六福旅遊集團總裁莊秀石指出,挺犀牛活動不只是宣導反盜獵、救犀牛更要深植民眾保育觀念,進而關懷本土物種像是穿山甲、石虎,還有今天成為犀望大使的喔熊組長、熊讚在內的台灣黑熊等台灣在地的保育工作,為孩子守護地球。

為了邀請民眾共襄盛舉,集團祭出參與挺犀牛公益行動的民眾都可領到100元遊樂園優惠券,並斥資百萬打造「蘇丹犀望巴士」,在專業保育員引領下近距離進行生態保育探險,體驗有草原坦克之稱─犀牛的震撼。有近 3000 位民眾齊聚遊樂園一起貼上紅鼻子,象徵犀牛因為盜獵取角所面臨的滅絕危機。



▲六福旅遊集團、莊福文教基金會斥資百萬打造「蘇丹犀望巴士」,讓搭乘民眾彷彿親臨非洲大遷徙,不僅可以近距離觀察犀牛,還能同時進行生態體驗和環境教育。(圖/六福旅遊集團提供)

同時,現場排成巨大犀牛圖騰,犀牛身體是穿著白T-Shirt的民眾,犀牛角則是穿著紅色上衣的與會貴賓,透過空拍和全球同步響應「922世界犀牛日」。另外,交通部觀光局吉祥物「喔熊組長」攜手北市吉祥物「熊讚」出席,加上新北市消防局吉祥物「防火白犀牛」通通現身力挺。呼籲大家動物保育是環境永續的重要課題,別讓孩子們只能在故事書上認識動物!





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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