閱讀一件非常開心的事情，我蠻喜歡跑圖書館去看一些書籍
透過每次閱讀可以學到「新」的東西，不論是為了休閒娛樂或是為了增廣知識。
所謂「新」的東西，一是讀者原本就不知道的東西；或者可能是讀者相當熟悉的內容，但經過進一步思考，
如作者要表達什麼？我同意作者看法嗎？讀出了文章的意思之後，再加以思辯，重整已知的知識，成為了一種「新」的知識。
烤焦麵包的上班日記這本我是在這個月去圖書館看到的好書
書的內容淺顯易懂，而且很適合個年齡層的讀者擁有
只要有一本好書，我可以待在圖書館一個下午也可以
像是這本書，當從書名其實可以一窺作者本身寫作的經歷
這一本烤焦麵包的上班日記
看過後，衷心覺得好看！
我是很喜歡收藏書的人，所以記下書名就到博客來購買，畢竟用實際行動支持作者，作者下次也可以撰寫出更多更好書
如果對於這類型書籍喜歡的朋友們，推薦烤焦麵包的上班日記給你們
希望幫助大家學得更多新知喔！
這本書的詳細介紹如下~參考一下吧
說明：
描述：
烤焦麵包要上班去囉！
最愛鬧彆扭的烤焦麵包，這次挑戰了各式各樣有趣的工作哦！
有尋找麵包界魔戒的烤焦探險家、認真辦案的炒麵麵包刑警，到天賦異秉的麵包棒攝影師，烤焦麵包搞笑版的工作祕辛，一定讓你爆笑到不行。
另外還要帶大家繼續和烤焦麵包們一起度過春夏秋冬，看看四季變化對烤焦麵包們的生活有哪些有趣的影響。無厘頭的爆笑對白與情節，肯定教人捧腹大笑。
本書特色
1、日本暢銷160萬冊以上的烤焦麵包系列，2006年又再推出鬧彆扭漫畫系列的全新第6本作品。這次新加入的兩位成員，個性十分天兵可愛，為麵包家族帶來一股不小的旋風！
2、本書以四格漫畫呈現烤焦麵包去上班所鬧出的糗事，道出各行各業不為人知的搞笑祕辛，以及四季變化對烤焦麵包們造成的有趣影響，詼諧幽默的對白與情節，讓人愛不釋手。
3、書末的番外篇，直擊了作者與San-X創作本次新成員的過程，還有作者想跟大家分享烤焦麵包粉絲們來信裡的寶貴意見與感想，讓人超感動的內容絕對不容錯過。
須知：
作者： 高橋美起
新功能介紹- 譯者：徐月珠
- 出版社：三采
新功能介紹 - 出版日期：2006/07/18
- 語言：繁體中文
底下這些也是熱門的書單值得推薦喔！
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烤焦麵包的上班日記書評介紹
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具備了許多新知的烤焦麵包的上班日記好讀？
熱點新聞搶先報
日本防衛省統合幕僚監部20日發布官方報告，指日本航空自衛隊偵獲總計有8架解放軍軍機，分兩批編隊南北對向繞越巴士海峽，進行多批次、多方向協同演練。我國防部稍後也不甘示弱，公布經國號戰機升空監控解放軍轟六的照片。
報告指出，中國大陸派出的10架戰機當中，包括8架轟六(H-6)轟炸機，以及1架運八(Y-8)電戰機和運八情報蒐集機，其中有4架轟炸機、電戰機和情報蒐集機是繞台灣飛，隨後進入宮古海峽，另外有4架轟炸機是由北往南飛行。
防衛省表示，日本航空自衛隊緊急出動F-15J戰機升空，實施監控任務。
無獨有偶，我國國防部也首度公布台南基地443聯隊經國號戰機升空，監控解放軍軍機照片，強調全程掌握敵機動態，籲請國人放心。
這是本月第2次解放軍轟炸機隊在台灣與日本之間空域飛行。13日上午，多架解放軍機進行遠海長航訓練活動，其中一批轟六型機由我南部防空識別區外，經巴士海峽穿越宮古海域再返回原駐地。針對外界質疑動機，當時中國大陸國防部還回應「日本要習慣」。
解放軍轟六轟炸機繞台飛行 ，國防部21日首度公布我經國號戰機監控伴飛照片。（圖／國防部提供 , 2017.7.21）
日本防衛省公布解放軍軍機飛行路線圖。（圖／日本防衛省 , 2017.7.21）
其他新聞
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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