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最近的梅雨季真是太誇張了

好多人家裡都台南批發商如何找淹水了

我們家雖然沒有淹水

但衣服都曬不乾真的好困擾

所以我狠下心敗了一台IQAir 23坪空氣清淨機-過敏基本型 HealthPro100

IQAir 23坪空氣清淨機-過敏基本型 HealthPro100也是網路上滿多部落客推薦的

用了幾天感覺還不錯

我是在批發燦坤快3網路商城買的

燦坤是台灣的老牌子了

品質和服務皆可信任

現在也有很多商品在特價喔

推薦給大家



IQAir 23坪空氣清淨機-過敏基本型 HealthPro100

商品網址: http://tracking.shopmarketplacenetwork.com/aff_c?offer_id=2051&aff_id=12&source=ProductFeed&file_id=105&url=http%3A%2F%2Fwww.tkec.com.tw%2Fpt.aspx%3Fpid%3D169535%26ref%3D457%26RID%3D%7Baff_sub%7D%26Click_ID%3D%7Btransaction_id%7D%0A&aff_sub=C6465005-t1496498807566679959

商品簡述:



  • 過敏專用款，適合23坪空間使用


  • 瑞士知名品牌，瑞士原創、研發、生產製造


  • 100%無臭氧技術


  • 專利HyperHEPA認證濾網


  • 2層過濾網，濾網超大容量，使用壽命長


  • 德製超強風扇馬達、超靜音、省電




本賣場為預購商品，出貨時間將於廠商回覆後另行通知，如因供應商延遲或無法出貨，將由客服專員與您聯繫。





商品描述:





【第一層】PreMax前置濾網：使用壽命約12~15個月

【第二層】HyperHEPA濾網：使用壽命約36~48個月

濾網壽命說明：在每天使用12小時，風速為3，污染程度為中等的假設下，大約的濾網使用壽命；每天使用時數、風速大小設定、污染程度設定都會影響濾網壽命指示燈的顯示頻率。另外，因使用環境的污染濃度、環境溫濕度及機器保存等因素之下，濾網的實際可用壽命可能會有異。

【溫馨推薦】

呼吸道過敏患者的理想選擇，提供高效的顆粒過濾效能，但不淨化有害氣體和化學汙染物。















【商品特色】：

■專利HyperHEPA技術

經測試及認證的極致效能(European Norm EN1822)，可過濾0.003微米大小的微粒子達99.5%，比市面一般空氣清淨機可過濾的微粒子顆粒小100倍、病毒小10倍。

■強力風扇馬達

德製離心後傾式馬達，具有強大動力(1200m3/h)，並有散熱裝置，可長時間不停機運轉。

■專利機殼設計

不需任何工具就可輕鬆更換濾網，可單獨更換每層獨立濾網而不需拆卸整台機器。完全密閉的風道設計，使得流入清淨機中空氣的微粒子及氣體可以完全捕捉。IQAir是世界第一部可在出風口測得「零」微粒子數的空氣清淨機。

■省電

最低耗電量只有27W。

■超靜音

風扇馬達位於2層濾網中間，雙層外殼設計有效阻隔了馬達噪音的傳遞，加上橡膠防撞墊的裝置，有效阻隔馬達轉動所發出的噪音，讓您在臥房中也享有安靜的休息空間。

■便利性的配備

每台清淨機均配有遙控器及4個腳輪，可隨時在空間中移動，使用上更便利。

■100%無臭氧

獲得零臭氧科技的認證。

■獨立性能測試證書

秉持瑞士經典工藝，IQAirR每部空氣清淨機均來自瑞士原廠，所出廠的每部空氣清淨機都經過最嚴謹的性能測試，均有獨立的測試證書，確保IQAir產品擁有最高品質的管控。

■完整的操作功能

LCD操作顯示螢幕，6段風速設定，自動定時器，智慧型濾網壽命監視器，2層濾網顯示LED。

■長時間壽命濾網

使用大面積及高容量的濾網可加長濾網的使用壽命，節省濾網費用。











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在NVIDIA執行長黃仁勳接連針對Google所打造的TPU加速器設計做出「回應」，對於目前Google藉由TPU推動基於深度學習的人工智慧技術發展，以及Intel藉由FPGA多叢集處理器架構所推動的人工智慧發展模式，我們在此次Computex 2017期間向NVIDIA解決方案架構與工程部門副總Marc Hamilton提出一些詢問。 分享 facebook 對於Google所提出TPU學習加速模式，Marc Hamilton認為就Google主要以TensorFlow學習框架推動人工智慧學習，其實是相當不錯的應用方案，但相比NVIDIA始終聚焦在以GPU進行加速，同時可對應更多學習框架的彈性，其實更能符合多元使用需求。Marc Hamilton表示，在現行人工智慧仍沒有一定學習訓練模式，藉由GPU加速的方式確實能更有效率地縮短整體學習時間，甚至在佔用體積、電力損耗方面也都更具優勢。而在裝置端的學習應用，現階段看起來也是藉由GPU加速運算的學習模式較為有利，甚至就Volta顯示架構的Tesla V100單組運算效能便高於單組第二代TPU表現，甚至同樣針對TensorFlow學習框架加入Tensor核心設計，藉此優化學習運算效能。 分享 facebook 就NVIDIA的看法，Google所提出的TPU固然有其優勢，但主要還是聚焦在TensorFlow學習框架，甚至依然僅能在雲端進行學習運算，相比NVIDIA所提出解決方案便顯得有其應用侷限。而NVIDIA過去以來與Google維持深度合作關係，除旗下伺服器同樣藉由NVIDIA GPU產品協助運算，開發者在其雲端學習運算選項除可選擇前後規格的TPU，其實仍可選擇採GPU架構的運算規格。因此Marc Hamilton認為NVIDIA提出GPU加速學習運算模式包含對應更多學習框架、硬體配置更具彈性，甚至針對更多開發者需求提出NVIDIA Cloud運算資源租賃服務，藉此滿足不同開發者實際應用情境。此外，由於TPU的設計主要還是對應Google Cloud雲端服務為主，而NVIDIA的解決方案卻可同時對應不同硬體設計需求，例如藉由HGX-1雲端伺服器平台設計對應不同雲端平台使用模式，因此對應提供雲端服務的合作夥伴硬體佈署也更為有利。 分享 facebook 至於針對Intel強調藉由多處理器叢及以FPGA形式推動人工智慧學習模式，Marc Hamilton則認為NVIDIA很明確地持續走在以GPU加速為基礎的發展模式，並非像Intel選擇以大量資金向外收購Atera、Movidius、Nervana Systems，甚至針對自動駕駛技術發展重金收購Mobileye，即便NVIDIA提出的學習模式確實仍須使用CPU，但藉由GPU的加速模式卻是眾多處理器難以比擬，甚至在人工智慧學習分析所需巨量數據傳輸頻寬更可藉由NVLink介面改善，因此在學習效率將有更大優勢。但Marc Hamilton也同意不同人工智慧技術發展，確實有各自合適的學習模式，因此主要還是取決人工智慧技術實際應用。不過確實在人工智慧技術成長背後所帶動的巨量數據傳輸頻寬需求，NVLink這樣的傳輸介面設計預期將能持續推動人工智慧技術成長，甚至讓更多人導入NVLink或相似的巨量數據傳輸技術。※相關連結》 NVIDIA再次針對第二代TPU做回應 強調GPU加速有更多元應用 第二代TPU帶來更大運算效能、加入深度學習 但應用領域仍有侷限 強化深度學習 Google揭曉第二代TPU、TensorFlow Research Cloud服務 觀點／Tesla V100加速卡加入Tensor核心設計，或許同時向Google TPU做「回應」 對應眾多學習框架 NVIDIA強調以GPU加速人工智慧技術成長彈性 Intel：將GPU用於深度學習僅只是人工智慧技術的一部?

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