買東西是一門學問，好的好又是一門學問
今天跟大家介紹的是我千挑萬選才選到的好物喔，那就是上誼彩色點點+小藍和小黃+lovink基本6色組
一般來說，這個算是很普羅大眾的產品
但是因為這一個品牌，我用了好幾年，實在是大推
所以才推薦給大家使用
平時就是愛逛街，同性質的產品我都會習慣去找不同的開箱文
這樣就可以分得出哪一個品牌比較優囉
上誼彩色點點+小藍和小黃+lovink基本6色組對我來說，我是著重於實用性，因為實用性才是重點
我周遭朋友有的人也有買過類似的，但是挑錯品牌
所以就擱在旁邊，實在很浪費，買之前要先問問我啦，哈哈哈
不就不會浪費的嘛
我選的這一款，價格上也平易近人，真的很大推啊
當然，有的朋友有品牌概念的這款上誼彩色點點+小藍和小黃+lovink基本6色組也比較沒有問題，這品牌也是我自己看了一堆文章
算是非常安全的安全牌
擇這一款真的沒問題的啦，隨時時代一直變化，好品牌都會一直延伸下去
所以多多關注這產品是很正確的選擇喔
所以我個人對上誼彩色點點+小藍和小黃+lovink基本6色組的評比如下
外觀質感：★★★★
使用爽感：★★★★☆
性能價格：★★★★☆
詳細介紹如下~參考一下吧
說明
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描述
● 特店公告
?228連假前最後接單日期：106/2/24
?期間訂單將於106/3/1開始出貨
● 商品說明
《彩色點點》繼《小黃點》之後，又一本讓親子樂翻天的互動遊戲書！帶領讀者一起和顏色玩遊戲，體驗色彩的巧妙變化與無限可能。
《小藍和小黃》藍色和黃色的色塊到了李歐．李奧尼的手裡，變成了愛的顏色。這本逾50年的經典童書被譽為「圖畫書的出發點」，啟發了無數創作者的想像。
《lovink基本6色組》通過SGS檢測，堅持純天然植物萃取，觸碰肌膚，不會造成小孩皮膚過敏與不適應。
《彩色點點》
文／圖：赫威．托雷 譯：周婉湘
繼《小黃點》之後，又一本讓親子樂翻天的互動遊戲書！
你看過充滿歡樂與魔力的《小黃點》嗎？法國作家赫威．托雷繼這本廣受大人小孩喜愛的童書之後，將再次以魅力無窮的全新力作《彩色點點》，帶領親子一起和顏色大玩互動遊戲喔！
「用手指沾一點藍色，然後抹在黃色上......哇！」
「把書用力搖一搖，看看會發生什麼事？」
「很快的把書闔上，讓黃色和紅色親一下，會變成......」
閉上眼睛數到五，色彩的魔法就出現了！孩子的手瞬間變成一隻神奇的魔法手，隨著各種簡潔明快的指令，顏料在書頁上自由地流動、混和，彷彿有了生命一樣， 在觸摸、塗抹、書頁開闔時瞬間變化。色彩與手指的魔法，任誰都無法抗拒！
這本書不僅榮登美國《紐約時報》暢銷排行榜，入選「亞馬遜網站」2014年度童書，更獲得《華爾街日報》、《出版人週刊》、《號角雜誌》等多項媒體的齊聲推薦。
為孩子開啟一扇美感與創造力的大門
藍加黃會變成綠色、白色會讓顏色變淺，隨著指令，孩子的手能讓顏色產生各種巧妙變化......赫威．托雷以創意和遊戲的方式帶領孩子進入色彩的世界。他刻意保留了創作過程中的指印、筆觸與肌理，讓孩子看見顏色混和過程中，不可思議的層次變化，告訴小讀者：「你的手就是最好的畫筆，盡情享受這場顏色的遊戲」，引領他們在自由探索的過程中，發現色彩的奧妙。作者在故事最後還不忘提醒爸媽......「最重要的是......玩得開心!」。
《小藍和小黃》
藍色和黃色的色塊到了李歐．李奧尼的手裡，變成了愛的顏色。這本逾50年的經典童書被譽為「圖畫書的出發點」，啟發了無數創作者的想像。
文／圖：李歐．李奧尼 譯：楊玲玲、彭懿
李歐．李奧尼跨世紀的傑作，被譽為「圖畫書的出發點」，啟發無數創作者的想像，感動橫跨三代讀者，大人和小孩都不容錯過的經典。
小藍和小黃是一對好朋友。有一天，小藍找不到小黃。當他們終於相遇的時候，開心極了，他們抱在一起，沒想到竟然變「綠」了！他們一起出遊，玩累了才回家。可是爸爸媽媽卻認不出小藍和小黃，他們傷心地哭了，流出了大滴的藍眼淚和黃眼淚......小藍和小黃到哪兒去了呢？
藍色和黃色的色塊到了李歐．李奧尼的手裡，變成了兩個活生生、充滿情感的孩子。他以簡單的線條搭配美麗色彩，製造出戲劇化的視覺效果，小藍、小黃和其他色塊雖然都是抽象的形體，孩子卻能輕易地感受到他們的快樂與哀傷，一同經歷神奇的冒險。
藍色＋黃色＝愛的顏色！
這則故事簡單卻寓意深遠，以藍色和黃色象徵兩個獨立的個體，混色現象則巧妙詮釋了人與人之間的互動，隱喻與不同的人相處時，可以產生新的和諧，但在融合之外，依舊能擁有自己原有的色彩。這本出版逾50年的經典童書被譽為「圖畫書的出發點」，啟發了無數創作者的想像，並深深擄獲各世代讀者的心。
《小藍和小黃》是怎麼誕生的呢？
李奧尼的孫女安妮回憶道：「《小藍和小黃》是爺爺為了安撫在火車上吵鬧的我和哥哥，隨手剪了雜誌、即興編織出來的故事。回家後，爺爺把剪下的紙全部攤開放在桌上，接著，爺爺的一位編輯好友來吃晚餐，他很喜歡這個故事，不久便與爺爺出版了這本書。」
《小藍和小黃》的誕生如同安妮所述，出自李歐．李奧尼一次偶然的靈感，1959年的一天，他順手拿來一本雜誌，將廣告頁撕成了藍色、黃色和綠色的圓形碎片，對孫子說起了故事─「這是小藍。」這個句子，不僅賦予藍色色塊全新的生命，也成了《小藍和小黃》最著名的開場白。
獲獎紀錄：
《紐約時報》年度最佳童書
1959年美國平面造型藝術協會最佳圖畫書獎
入選日本兒童文學者協會編《世界圖畫書100選》
入選日本兒童書研究會/圖畫書研究部編《圖畫書．為孩子選擇的500冊》
《lovink基本6色組》
利用簡單的六色，讓寶貝呈現最天馬行空的想像，我變我變我變變變，小小十指搭上豐富六色。無毒，親膚，好沖洗，
就讓寶貝盡情的搗蛋，創意無限，令你驚奇不斷！
● 詳細規格
《彩色點點》
適合年齡：2-6歲
規格：22×22公分，精裝圖畫書
《小藍和小黃》
適合年齡：2-6歲
規格：20×21公分，精裝圖畫書
《lovink基本6色組》
適合年齡：1歲以上
規格：內含50ml雙色顏料，實際顏色以盒內及標識為主
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須知
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熱點新聞搶先報
小熊隊先發投手John Lackey（雷基）今天繳出7局沒失分的好投，率領球隊以2:0擊敗勇士，在近14場比賽中拿下11勝。
雖然首局就被敲出安打，還因為暴投讓對手攻佔上得點圈，不過Lackey及時回穩，連續飆出3次三振，讓勇士隊無功而返。
Lackey今天表現非常優異，投7局只被敲出3支安打，沒有失分，還送出5次三振，拿下本季第11勝（10敗）。
小熊在3局下先展開攻勢，Javier Baez保送上壘後，靠隊友犧牲觸擊進佔二壘，Kyle Schwarber的內野安打送回隊友，小熊打破鴨蛋，4局下2支串聯安打在換回1分。
機器學習（machine learning）如今是人工智慧的熱門領域。軟體透過「訓練」--也就是利用既有數據自動分析找尋規律--可以預測未知的資訊採取行動。
不過最近有美國研究者發現，機器學習過程中，AI不僅會複製人類既有的偏見，甚至還會強化偏見。換句話說，機器不只會學壞，而且學得比人類還壞。
圖文／鏡週刊
人工智慧的研究，有時像是神學的問題。
上帝以自己的形像造人，為何人會墮落、犯錯、充滿弱點？而人工智慧是人們提供數據讓機器人學習、歸納模式、預測未來的行動。但是人們在無意間卻可能機器人學習並強化了人們的偏頗和錯誤。
據《Wired》雜誌最新的報導，美國維吉尼亞大學電機教授歐東涅茲（Vicente Ordóñez）在去年秋天發現到，他所建構的影像辨識軟體預測模式，當它看到廚房的照片時，通常會聯想「猜測」照片中的人是女人而不是男人。
歐東涅茲不禁好奇，是否他和他的同事們不自覺的把「廚房=女性」這種性別偏見加諸在他們開發的軟體裡。於是，他和同事們合作測試了兩組用來訓練軟體辨識影像的圖檔庫，結果令他們耳目一新。
這兩個圖檔庫，分別是華盛頓大學所建的ImSitu；和最初由微軟主持，如今也由臉書和新創公司MightyAI贊助的COCO。它們都包含了從網路搜集超過十萬個複雜場景的影像，和加注描述內容的標籤。
他們發現，兩個圖檔庫裡的男性圖像都多於女性圖像，而且對於不同性別，物件和活動的描述也有「顯著的」性別偏見。例如在COCO的圖檔庫裡，廚房的物件如湯匙和叉子和女性密切連結在一起，而戶外運動器材像是滑雪板和網球拍則是和男性相連結。
而透過這些圖檔「訓練」的學習軟體，不只是如實反映這些偏見，還會放大偏見。比如說，圖檔庫的資料裡把「烹飪」和「女性」連結在一起，把「滑鼠」和「男性」連結在一起，軟體在「學習」這些照片和它們標註的標籤之後，會放大它們和性別之間的關聯，程度超過了原本的圖檔庫。
艾倫人工智慧研究院的亞茲卡（Mark Yatskar）說，不只是性別偏見，其他如種族、階級等偏見也會在學習的過程中被機器人放大。
「它不只鞏固了既有的社會偏見，事實上還讓這些偏見變得更糟。」
目前機器學習程式應用越來越廣，這類的扭曲自然影響重大。如果科技公司複製這個問題，可能會影響到照片儲存服務、或類似Amazon Look這類攝影監控助手、以及使用社群媒體照片來判斷消費者偏好的工具。
谷歌在2015年就曾經發生尷尬的大烏龍，它的google photo辨識軟體錯把一對黑人男女標示為大猩猩。谷歌因此連番公開道歉。
隨著人工智慧系統執行的任務越來越複雜，它萬一出錯時的代價也更高。亞茲卡說，「當這個系統的行為明顯性別偏見，將無法有效和人們運作」。比如說，未來的機器人可能無法確定某人在廚房裡做什麼，但是它的系統可能讓它「給男人一罐啤酒，幫女人洗碗盤」。
過去我們多半相信人和機器人有基本差異。因為機器人依循客觀數據統計運算，冰冷而不帶情感。不過近來隨著機器學習研究日益廣泛，一些研究證明了，機器也可能學會人的偏見。
像是去年波士頓大學和微軟所做的研究，用谷歌新聞google news的文章進行訓練的軟體，證明機器會複製了人們的性別歧視。
他們要軟體完成下面的句子：
Man is to computer programmer as woman is to X.（男人之於程式設計師，相當於女人之於什麼）
它的答案是：
homemaker（家庭主婦）
在歐東涅茲的實驗中，研究人員設計了一個方法，來抵消機器學習的放大現象，有效強迫軟體如實反映訓練的資料。
這種「糾正錯誤」的做法，是多數科技業奉行的標準。微軟研究院主任霍維茲（Eric Horvitz）就認為，COCO圖檔庫和其他的數據庫應該留心本身供機器學習的內容是否存在著偏見。
事實上，不只是電腦，現在常見一些教科書也會修改內容，來呈現一個「比較理想」的世界。比如說兒童教材裡面，建築工人的人數可能男生和女生一樣多。霍維茲認為，對於機器學習，也許也該考慮類似的做法。他說：「這確實是很重要的問題，我們要判斷什麼時候該改變事實，讓（人工智慧）的系統用更積極正面的方式運作。」
不過這可能引發了另一個問題。我們要讓機器學習的是「真實」的世界，還是我們對「理想」世界的投射？比如普林斯頓的研究員卡利斯坎（Aylin Caliskan）就認為，如果世界上建築工人明明男性多於女性，影像辨識程式就應該看到這實際的情況。她說「數據庫必須反映世上真實的統計數字，」否則「我們可能有喪失基本訊息的危險」。
參考資料
Machines taught by photos learn a sexist view on women（Wired）
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