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粽子是端午節的應景料理,配料也因為各地區飲食習慣略有不同,但選購原則卻不會因為飲食習慣而有不同。食藥署就提供「選綜3招」,讓民眾能安全的享用到美味的粽子。

1. 查店鋪

民眾若是購買店鋪自己包的粽子,應留意店舖的環境衛生情況,像是盛裝粽子之容器、工作檯面、天花板及地面四周環境應整潔乾淨,食品是否有分類擺放,周邊有沒有招來蒼蠅、蟲蚊等病媒,工作人員有沒有戴上口罩、手套,指甲不能過長、不可塗指甲油或配戴飾品,還要留意工作檯面是否整潔,生熟食若是混用一個砧板、擦碗盤或擦桌面共用一條抹布,都很有可能造成交叉污染。

2. 看外觀

購買包裝完整的粽子,需仔細閱讀包裝上的食品標示,注意有效日期、內容物、營養標示、廠商資訊等資料。不要購買來歷不明、發出異味、包裹不妥當或外觀異常,如:外表有破損、內容物外漏、內部黏稠呈絲狀的粽子,如果是真空包裝,還要查看是否有漏氣或氣鼓現象。

3. 摸溫度

購買即食粽子,應購買於保存溫度60℃以上環境販售之產品,並儘速食用完畢,若買回來的粽子已經冷卻,務必要再次充分加熱後食用。若是購買冷藏或冷凍的粽子,要注意冷藏溫度應控制在7℃以下,冷凍溫度則應維持在-18℃以下,冰箱不可以塞滿,且要保持良好的對流,否則食物食材很容易變質腐敗。

食藥署最後提醒民眾,謹記少油、少鹽、多纖維的均?飲食,才能在歡樂過節的時候讓健康不放「粽」!

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AlphaGo連勝柯潔兩場,讓世人見識到人工智慧的厲害。Google旗下DeepMind團隊CEO,有「AlphaGo 之父」之稱的Demis Hassabis透露,和2016年相比,本次參賽的新版AlphaGo,採用Cloud TPU技術,運算速度是之前的10倍。

▲「AlphaGo 之父」Demis Hassabis透露,和2016年相比,本次參賽的新版AlphaGo,採用Cloud TPU技術,運算速度是之前的10倍。(影片/取自YouTube,若遭移除請見諒)

前一個版本AlphaGo Lee以「只考慮人類可能走的位置」和「預先判定50回合」的準則,來限制搜索規模,去年的AlphaGo 混合了蒙特卡洛樹搜索、監督學習、增強學習等三種演算法。如今AlphaGo Master已提升到可以優先考慮哪裡是最有價值的位置,並預測更少回合數目,達到更高的準確率。

AlphaGo運用蒙特卡洛樹(Monte Carlo tree search)啟發式搜尋演算方法,在比賽回合進行時,考慮的走子位置更少、預判回合數更少,預判依靠更強大的網路,僅用了4個TPU,只需要舊版AlphaGo Lee 10分之1的計算能力,速度更快,棋力更加強大。

▲蒙特卡洛樹(Monte Carlo tree search)啟發式搜尋演算方法。(影片/取自YouTube,若遭移除請見諒)

DeepMind 資深研究員 David Silver 表示,AlphaGo 對戰柯潔比賽當中,主要是採用「單一機器」運作,與2016年對戰韓國棋王李世乭的「分布式」的電腦們共同運作,透過 Cloud TPU 技術,運算法比去年更強大。此外,它的自我對弈能力更強,研究團隊會利用此次跟柯潔比賽,觀察AlphaGo弱點為何。

David Silver 指出,AlphaGo最初設計主要目的就是為了透過跟人類對弈的方式來學習,因此必須要跟世上頂尖的棋手對弈,才能不斷改善進步,在目前最新版本當中,AlphaGo Master 現在已是自己的導師,能夠不斷自我學習、探索,因此對周年慶人類數據的依賴性日益減弱,能夠繼續不斷超越。原文詳見:

【本文經智慧機器人網同意授權刊出】

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