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生活家電是我們的必需品!最近一直想買【Midea 美的】5-6坪高能效定頻一對一分離式冷專型冷氣(MK-12SA+MG-12DA),其實看得蠻久了,前幾天還去燦坤.全國電子看,看了很多的品牌,也不知道哪一個好,回家後瘋狂爬文,終於發現【Midea 美的】5-6坪高能效定頻一對一分離式冷專型冷氣(MK-12SA+MG-12DA)的CP值最高!!!而且後來我發現其實在MOMO購物網買【Midea 美的】5-6坪高能效定頻一對一分離式冷專型冷氣(MK-12SA+MG-12DA)很划算,他們網站現在家電類都在做活動,還有折價券可以使用~便宜就算了,因為是大間的購物網站,商品品質有保證,然後免運費宅配到府!是不是又省錢又便利呀!!!!超讚的啦~~~~~

【Midea 美的】5-6坪高能效定頻一對一分離式冷專型冷氣(MK-12SA+MG-12DA)是我在MOMO購物網站購買的!網址如下:http://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=4172828&memid=6000013481&cid=apuad&oid=1&osm=league

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商品訊息功能:





  • 品號:4172828


  • 舒眠裝置
  • 自體防霉
  • 智慧型恆溫控制




商品訊息描述:

商品特色:

散熱風扇


*智慧型恆溫控制



*上下自動風向



*風速度自動控制



*靜音除濕



*可拆式面板



*預約定時



*舒眠裝置



*溫度顯示



*自體防霉























售價已含運費,唯偏遠地區運費及地址認定,將由廠商專人電聯後,確認最終運費加價金額



商品訊息簡述:

拖地機器人

品牌名稱
分離式
  • 6坪
  • 定頻
  • 冷專
  • 4.0kW
  • 能效第二級










Midea美的 5-6坪高能效定頻一對一分離式冷專型冷氣(MK-12SA+MG-12DA)

*商品規格

*機型:MK-12SA+MG-12DA

*適用坪數:5-6

*冷房能力(kW):3.5

*COP(W/W):3.95

*除濕能力(l/h):2.0

*單相電源(V):220

*運轉電流(A):4.1

*消耗電力(kW):0.886

*重量(g):外機29 / 10

*冷媒量kg (R410A):1.02

*配管(通稱尺寸-液管,氣管):2分,4分

*標準配管長(m):7

*最大配管長(m):20

*最大高度差(m):8

*追加冷媒量(g/m):20

*外型尺寸(寬x高x深mm):780x540x250/940x275x198

*能源效率等級:第2級

◎冷氣商品(含窗型&一對一分離式)均包含標準安裝+運送+舊機回收(有舊機回收處理但不包含拆機服務,需另行加收費用,請洽現場師父)。
◎舊機回收不含拆機費用,冷氣一經舊機回收處理後,舊機無法退回,請欲購買之顧客注意。
◎窗型冷氣以商品包裝盒內所附零件安裝;分離式冷氣標準安裝銅管以五米內免費,超過另計,未滿1米以1米計算。
◎各位消費者請確認此冷氣坪數是否符合你的需求,冷氣空調商品為避免安裝後能力不足等疑問,下單後會有專人聯繫協助了解安裝事項,一經安裝不得退貨,如仍需辦退,需支付商品的來回運費及安裝師父之拆裝費用,敬請審慎考慮後購買。
◎標準安裝以一次性安裝完成為原則。如需二次施工,每趟加收工程費用1000元,由安裝師現場直接收費。
◎有關特殊安裝部份以現場估價為準。
◎本產品係由生產廠商或供應商免費提供基本運送,若因地處偏遠、或其他特殊情形 (例如:天災或道路狀況不良),致使所屬物流車輛無法於正常狀況下送抵,而需另以其他方式處理時,所衍生之費用,須由訂購人自行支付供貨廠商,若地處偏遠,廠商保有是否要出貨的權力。
◎關於現場安裝施工所衍生的其他費用部分,恕無法另行開立發票















保固期

1年保固期

全機三年保固,非家用一年保固,保固規範依原廠公佈為準







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在此次宣布推出的Tesla V100加速卡中,NVIDIA強調這是一張針對深度學習、人工智慧技術應用為主的產品,而最大秘密便在於在每一組Vlota顯示架構底下增加Tensor核心,等同在既有CUDA設計額外增加對應TensorFlow框架的深度學習效能表現,某種程度上或許可視為是對Google日前提出對應TensorFlow框架學習加速的TPU做「回應」。▲ (攝影/楊又肇) 分享 facebook 此外,此次以Xavier打造深度學習加速器的做法,其實也與Tesla V100加速卡的硬體架構設計相近,同樣針對TensorFlow學習框架進行優化,同時以開源形式提供使用,藉此讓車載系統針對行進路況等資訊進行更具效率的判斷學習。在發揮更高效率進行學習之餘,採用這樣的架構設計也有助於降低整體電力消耗,對於Tesla V100加速卡可能應用在多種項目學習,NVIDIA顯然想強調本身加速效果並非僅能用在特定領域,而是有更大應用彈性。同時就應用在自駕車的Xavier系統,同樣也能在用於全電驅動車款情況控制電力損耗,避免巨量運算造成車輛電力損耗過快情況。至於選擇在Tesla V100內加入Tensor核心,除了希望讓整個學習過程能以更高效率縮減訓練時間,同時大幅降低原本所需消耗電量,其實也對應目前越來越多深度學習與人工智慧技術都是基於TensorFlow框架,但實際上Tesla V100同時仍可對應其他學習框架,並非僅能對應Google所提的TensorFlow。而這樣的設計下,意味Tesla V100所能對應學習加速應用範圍更大,甚至在Tensor學習效能之外,本身所能對應運算效能表現就十分驚人,在進一步改善學習過程可能產生大量耗電問題,更可對應不同深度學習應用,另一方面也幾乎可視為向Google日前說明TPU運算效能相比現有GPU、CPU快上15-30倍的說法做回應。沒有絕對好的學習加速方式,只有合適的學習方式選擇先前Google於Cloud NEXT 2017活動期間表示基於TensorFlow學習模型架構客製化的專屬處理器元件Tensor Processing Unit (即TPU),相比現有GPU、CPU進行學習訓練效率快上15-30倍,NVIDIA執行長黃仁勳隨即在官方部落格發文回應,同時也強調少了加速架構運算模式將無法帶動人工智慧技術快速成長,更直指Google僅以多年前基於Kepler顯示架構的Tesla K80做比較,而非使用改為Pascal顯示架構的Tesla P40,說明Google作法並不合理。▲ (攝影/楊又肇) 分享 facebook 確實就目前多數人工智慧、深度學習使用框架仍以Google開源提供的TensorFlow居多,Google所推行的TPU自然也是以此學習框架為設計,進而推動各類學習應用加速。不過,若以TPU主要對應雲端平台上的邏輯推演進行加速來看,相比NVIDIA所提出藉由GPU進行加速,進而縮減深度學習訓練所需時間,但其中並非是以提升反應時間為優先目的,而是確保學習正確精度的原則下,讓整體訓練時間變短,兩者的使用目的仍有差異。因此就實際應用層面來看,Google所提TPU加速應用,與NVIDIA藉由GPU所呈現的學習訓練加速,其背後的目的是有明顯差異,一如先前Intel強調本身藉由CPU運算能力推動的人工智慧學習運算模式,雖然看起來都是藉由硬體效能加速概念縮減學習時間,但以GPU為主的運算模式,與以CPU為主的推演能力本質上就有差異,因此最終還是要看其使用目的。同時不同訓練方式所涉及成本也明顯不同,雖然TPU整體造價較低,但主要用在雲端運算推理加速,實際訓練精度並不見得比透過GPU,甚至CPU的訓練結果高。但以整體市場需求來看,不同的深度學習模式、各類人工智慧技術應用,加上背後所需建置成本來看,原本就會導向不同的加速應用方式,因此也沒有絕對好的加速學習方式,只有最佳合適的學習加速應用方案。而以目前強調端點運算與講求學習精度的情況來看,NVIDIA所提出解決方案確實會有較高吸引力,但若是學習行為中必須加上更複雜的邏輯判斷,勢必也要搭配充足的CPU才能對應足夠運算需求,而將同樣對應TensorFlow學習框架的Tesla V100用於雲算運算學習加速或許也是選擇之一,只是整體建置成本恐怕會變得更高,同時也可能浪費更多運算效能。因此,針對應用目的選擇不同學習加速方式才是更合適的做法,畢竟不同加速方式各有其優劣表現之處,以及最佳建置成本效益表現。

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