內衣/內褲/貼身物品的相關產品款式真的非常多，很多朋友看的實在眼花撩亂，不過要多做功課，才可以找到最適合自己的款式
最近這一款【JIEYA】棉柔親膚 中低腰女內褲 球球尾巴貓11646(6件組)真的大推啊！
而且像是一些內衣模特兒的fb以及相關部落格，推薦體驗文也不少，相關的品質控管也很不錯。
代表我對於內在美產品的眼光真是獨到啊！~~~
cp值真的無庸置疑，不然也不會這麼多的素人體驗文了～~
好的內衣/內褲/貼身物品穿起就會非常好看，可以襯托出好身材，也可以遮掉一些缺點，真的非常不錯
像我都常去momo買這類產品，送貨速度快，而且收到貨品想退貨，速率又快，真的很大推
這類貼身產品通常網路平台買，都會有許多優惠，這是我最常逛的理由，尤其現在有網購後
其實不見得一定要當場試穿，畢竟網購經驗豐富，選品都不是太大問題
而這個【JIEYA】棉柔親膚 中低腰女內褲 球球尾巴貓11646(6件組)是我在閒逛MOMO時，猛然看到的產品
簡直是超級驚艷啊！
最近也是準備替換新的貼身衣物，都是家裡的洗衣機害的
不小心洗壞了～真的差點就砸了洗衣機～
最近因為宅經濟發酵，各種商城相關促銷訊息非常多，趁這一波入手一些好物，真的撿到便宜!
下訂後，也是很快到貨，效率驚人啊，我相信在這商城買過的朋友應該都知道他們的速度吧
所以我個人對【JIEYA】棉柔親膚 中低腰女內褲 球球尾巴貓11646(6件組)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
完整產品說明
品牌名稱
對象與族群
- 女性
尺寸
- Free
顏色
- 多色
材質
- 有機棉
- 聚酯纖維
商品規格
- 內容:內褲6件
內褲尺寸：FREE SIZE
顏色：隨機出貨
規格：均碼 // 26－29腰均可
材質：棉+聚酯纖維
產地：中國製
注意事項及洗滌方式：
．內衣褲為是貼身物品，售出後若產品有以下等問題，如破損、大塊污漬、版型歪斜等影響穿著問題，請保持商品原樣， 提供退換貨服務。
．若需要退換貨請於鑑賞期內告知，若商品已下水、剪標將無法進行退換貨
．商品皆為實物拍攝，因拍攝燈光及環境等等的因素，可能會造成些微色差，且每一台電腦、手機螢幕都會有些許差異， 商品以實務為準，如果會強烈介意的話，可以透過聊聊我們會提供實物照片
．請用中性洗潔劑冷水手洗，洗淨後請輕扭後置於陰涼處晾乾。請勿使用漂白劑。
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熱點新知搶先報
... 大數據文摘專欄作品 作者：Christopher Dossman 編譯：Luna、Joey、雲舟 嗚啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly欄目又和大家見面啦！ AI ScholarWeekly是AI領域的學術專欄，致力於為你帶來最新潮、最全面、最深度的AI學術概覽，一網打盡每周AI學術的前沿資訊。 每周更新，做AI科研，每周從這一篇開始就夠啦！ 本周關鍵詞：對象檢測、Deepfake 本周最火學術研究 機器人真的可以學會像動物一樣移動嗎？ 眾所周知，動物非常敏捷。機器人可以達到它的水平們嗎？開發具有複製這種敏捷度的機器人，有利於創造在現實世界中能處理各種複雜任務的機器人。 最新研究：Google AI研究人員討論了兩個最新項目，旨在應對當前機器人敏捷性方面的挑戰。首先，研究人員描述了機器人如何通過模仿真實動物的動作來學習敏捷行為，從而產生快速流暢的動作，例如小跑和跳躍。然後，他們討論了一種用於在現實世界中，自動進行運動技能訓練的系統。這個系統可使機器人在最少的人工幫助下，學習自我行走。 ... 研究結果：使用上述提出的方法，機器人學習並模仿了狗的各種運動技巧，包括不同的步行步態（例如踱步和小跑）以及敏捷的旋轉動作。 擴展閱讀： https://ai.googleblog.com/2020/04/exploring-nature-inspired-robot-agility.html 世界即是你的綠屏 – 一項背景遮罩生成（摳像）技術 你能想像，僅僅通過使用智慧型手機在日常環境中拍攝照片或視頻，就能輕鬆地為每個人的每個像素的顏色和不透明度創建遮罩嗎？ 這篇論文提出了一種背景遮罩生成方法，該方法可以在自然環境中隨意獲得高質量的前景+ alpha遮罩。這種方法避免了使用綠屏，也避免了為獲得高遮罩質量通常需要精心構造的詳細的trimap 圖。由於一個關鍵的難點是，缺少背景遮罩生成問題的真實數據，因此研究人員開發了一種在合成複合數據上訓練的深度學習框架，然後使用對抗網絡將其應用於真實數據。 ... 研究結果：在多種照片和視頻上比現有技術有了顯著改善。 擴展閱讀： 基於EfficientDet進行可擴展的高效對象檢測 近年來，各國研究員們在更精確的物體檢測方面取得了巨大的進步。同時，最新的物體檢測器，卻也變得越來越昂貴。 在本文中，Google Research Brain 組的研究人員，系統地研究了用於有效對象檢測的網絡體系結構設計選擇，並提出了加權雙向特徵網絡和定製的複合縮放方法，從而提高了準確性和效率。 ... 基於這些優化，他們開發了一個名為EfficientDet的新檢測器系列，在各種資源限制條件下，該檢測器比現有技術具有更高的準確性和效率。 研究結果：EfficientDet在COCO測試設備上以52M參數和325B FLOP，實現了最新的52.2 AP。這比現有檢測器小4到9倍，使用的FLOP減少了13到42倍。 原始碼已在Github開源：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet 擴展閱讀： https://arxiv.org/abs/1911.09070v3 改進科學出版物的建議 如果「決策樹森林」中的一個決策樹對它作出的判斷進行了一些細微的修改，但沒人在科學界發布它，那這真的是「最新技術」嗎？—喬治·伯克利 近日，一項研究表明，您可能不再需要遵循傳統的同行評議形式進行科學手稿評估。這群研究人員提出了一種高度可擴展、全自動的方法對論文進行審查，並從主要的計算機視覺和機器學習會議的最佳實踐中汲取了靈感。 ... 這些研究人員希望通過清晰易懂的審閱指標，來推動科學研究進入又一個黃金時代，因為科學家們都希望自己能夠做出既新穎又十分先進的研究成果。 擴展閱讀： https://arxiv.org/abs/2003.14415v1 如何用「白盒」和「黑盒攻擊」來迴避Deepfake圖像檢測器 合成高度逼真的「假人」圖像如今已經越來越容易，並且被很多人用於創建虛假的社交媒體信息來進行欺詐。 研究人員正在努力開發和部署檢測這一類合成內容的算法。 ... 雖然最流行的取證方法之一是訓練神經網絡以區分真實內容與合成內容，但Google Brain和加州大學伯克利分校的研究人員現在表明，取證分類器易受一系列攻擊的攻擊，這些攻擊將分類器的準確性降低至接近0％。 攻擊者們開發出一種黑盒攻擊，不用接觸目標分類器，就能將ROC曲線（AUC）下的面積從0.95降低到0.22。 擴展閱讀： https://arxiv.org/abs/2004.00622v1 其他爆款論文 讓我們仔細看看如何用很少量數據進行深度學習： 一個自動化的端到端Python系統，可通過資料庫支持進行異常檢測： 從單個圖像學習身體和衣服的形狀： 應用於醫藥學圖像的3D深度學習： AI大事件 為了應對冠狀病毒，我們將免費提供我們所有的數據科學課程： AI在COVID-19診斷中遇到了大數據問題： IBM將免費提供至少90天的Watson服務： 在Atari遊戲中，Alphabet的DeepMind AI玩得恐怕比你更好： ...專欄作者介紹 Christopher Dossman是Wonder Technologies的首席數據科學家，在北京生活5年。他是深度學習系統部署方面的專家，在開發新的AI產品方面擁有豐富的經驗。除了卓越的工程經驗，他還教授了1000名學生了解深度學習基礎。 LinkedIn： https：//www.linkedin.com/in/christopherdossman/ 志願者介紹 「志願者」加入我們 ... ......
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文章來源取自於：
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