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選購家電用品，撇步可是相當多！
如果是選擇大型家電，一定先要先把家裡空間的尺寸先丈量好
小家電就一定要選擇平常就會用到的功能，不要買了在那邊積灰塵
像我就會拿著相關尺寸與所需功能到相關的家電賣場先去看實機，摸一摸，問一下賣場人員，然後將型號拍照下來
然後再到momo來做選購，為什麼要這樣呢？
根據經濟部標準檢驗局提醒，選家電有幾點要注意：
1.選購時檢視負責廠商名稱及地址、電器規格（如：電壓、消耗功率或電流）及型號等各項標示是否清楚；尤其是注意是否貼有『商品安全標章』。
2.檢視是否附有使用說明書，使用前詳細閱讀產品使用說明書，並確實依使用說明書內容使用電器，尤應注意產品使用說明書所列之警告、注意事項。
3.定期依使用說明書之清潔保養方法清洗，以免影響電器功能，清潔保養時，切記應確實依照使用說明及注意事項，先將電源插頭拔離插座，並防止水滲入電器內部，以避免危險。
4.電源線及插頭破損或鬆弛時，切勿使用，以免發生危險。
5.若有故障現象發生，應送至廠商指定之維修站維修，切勿自行更換零件或拆解修理。
其實我在很多的購物網站比較起來，momo買東西是目前最省的一個平台了!
更新商品及相關促銷的活動也是非常多~
不只家電用品，也可以在上面選購其他運動用品，3C用品都可以拿到很便宜的價格
尤其常常有促銷，如果你看中的型號家電有在上面就真的賺到了
【Kaiser 威寶】頂級大廚42公升全功能烤箱 KH-42D(限量送美國手工製燉煮鍋)是我這陣子選購的家電，用起來的評價真的不錯
實用性、外觀、價格也平價
在許多網站都有相關的介紹，可見評價真的很高！
而且實際來計算一下耗電率，也很省電，尤其遇到夏季電價時
省錢才是王道啊!
而且我也很常逛PTT，這款【Kaiser 威寶】頂級大廚42公升全功能烤箱 KH-42D(限量送美國手工製燉煮鍋)也真的受到不少人的推薦(我看得出什麼是業配文，不要說我笨)
所以我個人對【Kaiser 威寶】頂級大廚42公升全功能烤箱 KH-42D(限量送美國手工製燉煮鍋)的評比如下
實用性：★★★★★
價格：★★★★☆
推薦度：★★★★☆
完整產品說明
品牌名稱
款式
- 電子式
- 金屬管
- 檯面式
類型
- 110V
- 單電壓
- 家用型
- 主體
內槽材質
- 全不鏽鋼
容量
- 41-50L
功能
- 烘烤
- 發酵
- 旋風
效能
- 1401W~1500W
保固期
- 1年保固期
- 保固年限：一年
保固方式：保固一年，由威華格公司負責；凡因人為損壞或操作不當引起之損壞不在保固之列；零配件都屬消耗品 遺失或損壞得另付費購買。
退貨有否限制條件: 彩盒包裝配件需完整無缺少、無瑕疵(如碰撞、變形、毀損、刮傷)，機體無瑕疵(含蓋及操作面板)退貨時需連同完整
貼心提醒主機及贈品一經使用將無法辦理退貨事宜
商品規格
- 贈品:
◎型號：ADC-102R
◎產品內容：頂級手工燉煮鍋*1
◎材質：耐火陶瓷
◎容量：3 QT∕3300ml
◎尺寸：約32.5cm(直徑含把手)ｘ17cm(高度含蓋)
備註：DoveWare產品適用電器類: 冰箱, 微波爐, 洗碗機, 烤箱, 瓦斯爐和電熱爐。
(注意: 烤盤不適用瓦斯爐和電熱爐)
烤箱型號:KH-42D
◎ 材質：外部:不?鋼SUS304∕內部:SUS430/玻璃
◎ 配件：烤盤*1、烤網*2、烤雞轉軸*1set、取雞器*1
◎ 容量：42L
◎ 機器整體尺寸：約60 x 52.2 x 35.7 cm
◎ 機器內部尺寸：約45.7 x 33 x 29 cm
◎ 重量：約16.2kg
◎ 額定電壓：110V/60Hz
◎ 額定功率：1500W
◎ 產地：中國
◎ 保固一年
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熱點新知搶先報
... 完整的鈷超級合金原子探針層析成像的三維點雲重構（左）和邊緣檢測方法（右）生成的介面。圖片：阿貢國家實驗室 通過使用機器學習作為圖像處理技術，科學家可以極大地加速迄今為止繁瑣的定量查找和查看介面的手動過程，而不必犧牲準確性。 在從電池到半導體的系統中，邊緣和介面在確定材料的特性方面起著至關重要的作用。驅使科學家研究樣品中兩個或更多不同成分相遇的位置，以產生更堅固，更節能或更持久的材料。 在美國能源部（DOE）的阿貢國家實驗室（Argonne National Laboratory）的一項新研究中，研究人員提出了一種基於機器學習的新技術，以揭示材料中掩埋的介面和邊緣的秘密。 用於生成使用機器學習進行分析的數據的實驗技術稱為原子探針層析成像（atom probe tomography），研究人員從中挑選出小小的針狀三維樣本。然後從樣品中剝離出單個原子。然後進行飛行時間測量（Time-of-flight measurement，通過離子飛行時間來反推離子所在的原始位置）和質譜分析，以識別特定原子起源於材料的何處。 這個過程產生了樣品中原子位置的非常大的數據集。為了分析此數據集，研究人員將其分為二維切片。然後將每個切片表示為一幅圖像，機器學習算法可以在該圖像上確定邊緣和介面。 在訓練識別介面的算法時，由阿貢國家實驗室材料科學家和研究作者奧勒·海諾寧（Olle Heinonen）領導的團隊使用了一種非常規方法。他們沒有使用來自可能具有不明確邊界的材料庫的圖像，而是從貓和狗的圖片開始，以幫助機器學習算法學習圖像中的邊緣。 海諾寧說：「在訓練算法時，這些形狀對我們來說很簡單，但對計算機來說卻很複雜，這提供了有用的試驗依據。」 然後，海諾寧和他的同事們通過一組分子動力學模擬，證明了機器學習算法的準確性。他們使用已完全了解了的樣品的成分來生成數據集。再回到機器學習方法，他們提取構圖並將其與真實的情況進行比較。 以前，嘗試從原子探針層析成像數據創建這些類型的濃度分布圖的過程涉及勞動密集的手動過程。通過將機器學習算法與新開發的定量分析軟體配對，海諾寧表示，他可以極大地加快對各種材料介面的分析速度。 他說：「我們的方法是可擴展的，您可以將其置於高性能計算上並使其完全自動化，而不必手動進行操作並查看不同的集中度。在這裡，您發送代碼並按一個按鈕。」 儘管該技術是為原子探針層析成像技術開發的，但海諾寧解釋說，它可以適用於任何種類的層析成像技術，即使X射線層析成像技術也不一定能揭示原子位置。他說：「只要具有一些結構信息和介面的3-D數據集，該技術就很有用。」 促成該研究的合作以包括來自數學、人工智慧、納米科學、材料科學和計算機科學等眾多不同領域的專家而著稱。海諾寧說：「我們匯集了各種各樣的專業知識來解決材料表征方面的挑戰性問題。」 另一位研究作者，阿貢國家實驗室的計算機科學家普拉薩娜·巴拉普拉卡什（Prasanna Balaprakash）說：「從機器學習的角度來看，我們必須克服的關鍵挑戰是數據匱乏。在典型的機器學習環境中，訓練和學習所需的標記數據非常豐富，但是在原子探針層析成像中，需要大量的時間和精力來進行每個實驗並手動將等濃度表面識別為標記數據。這可以阻礙了我們直接應用深度學習方法。」 根據阿貢國家實驗室計算科學家桑德普·麥迪雷迪（Sandeep Madireddy）的說法，研究人員利用轉移學習技術，包括使用在自然圖像上訓練的深度學習模型，來自動識別原子探針層析成像數據中的邊緣。 原子探針層析成像是在西北大學原子探針層析成像中心進行的。 基於該研究的論文《使用基於深度學習的邊緣檢測的原子探針層析成像中的相位分割》發表在2019年12月27日的《科學報告》上。
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