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    • 《亞特蘭提斯.基因(亞特蘭提斯進化首部曲)》The Atlantis Gene



      台灣領先全球搶下版權!

      美國銷售突破100萬冊出版傳奇,超過14000篇讀者好評如潮!

      亞馬遜科幻驚悚類Top.1,蟬聯暢銷排行榜超過100週!

      知名製作公司CBS Films即將推出改編影集!



      超人氣科幻新秀傑瑞.李鐸人種演進史詩鉅作



      古老神話揭開人類進化祕密

      亙古最最新大謎底之輪即將轉動



      兩千年來,古老組織「印瑪里」誓言保守人類起源的祕密,

      竭盡全力尋找一個自遠古時代便已存在的宿敵,

      這個龐大的威脅具有消滅人類族群的邪惡力量,

      而所有一切物種本質謎團的線索,

      都指向失落神話之城亞特蘭提斯......



      七萬年前,印尼超級火山托巴爆發,全球生物幾近滅絕;兩萬年後,極少數僥倖逃過浩劫的「智人」,開始了前所未有的長足進步時期──史稱「大躍進」。



      沒有任何蛛絲馬跡能夠確知,脆弱的人類為何能躲過巨變存活,又何以在短短兩萬年內發展成萬物之靈,演化出現代七十億人口與文明......



      從事自閉症研究的遺傳學家凱特,無意中發現智人突變轉化要素「亞特蘭提斯基因」,竟也是1918年殺死全球五千萬人超級傳染病西班牙流感的始作俑關鍵,卻因此莫名遭到神祕千年組織印瑪里追緝。



      在地下反恐探員大衛的協助下,

      兩人發現印瑪里掌握人類自古至今的歷史進化祕密,與其背後恐怖動機,

      原本互不信賴的凱特和大衛,必須在有限的時間內攜手合作,

      一起解開這樁危及全世界的跨國陰謀、「亞特蘭提斯基因」的真相,

      甚至是人類物種起源之祕......



      我們的昨日可能也是明天,我們的過去可能也是未來

      人類的起源究竟為何?亙古以來最大的謎底之輪即將轉動















        《地獄》譯者 李建興|島田莊司推理小說大獎作家 陳浩基|

        律師/PanSci泛科學網專欄作者 張清浩|中央研究院博士後研究員 黃貞祥|

        中正大學教授暨科學傳播教育研究室主持人 黃俊儒|

        PanSci泛科學網總編輯 鄭國威|版權經紀人 譚光磊|

        全面進化 推薦



        國內名家及讀者推薦:



        人類演化進程是隨機形成,神的旨意,還是誰的精心安排?科技文明發展到極致會進入神的領域,還是有巨大風險?本書作者提供了大膽又迷人的推論。──李建興



        不愧是美國火紅大賣的科幻作品!揉合考古學、人類學、歷史事件、科學假說、民間傳奇和陰謀論,串連成一段驚心動魄、介乎真實與想像之間的精采冒險傳奇!無論是涉及人類進化理論的靜態劇情,還是火爆驚險的動作場面,作者都將它們演繹得出神入化,堪稱結合了《達文西密碼》、《24小時反恐任務》和《法櫃奇兵》等等傑作的優點。一口氣讀畢本書後,我腦海裡只有一句話:二部曲《亞特蘭提斯.瘟疫》何時出版?──島田莊司推理小說大獎作家,陳浩基



        作者巧妙結合托巴火山假說與亞特蘭提斯傳說,同時發展出數線懸疑又緊湊的劇情,最後交織成令人意想不到的結局。結局?還沒完呢,還有續集!──律師/PanSci泛科學網專欄作者,張清浩



        故事引人入勝,節奏緊湊不慌亂,事件清晰分明,無論是科幻小說愛好者或是初次嘗試科幻小說讀者,這本書都是最好的選擇。──吉娃娃



        本書在娛樂與育教方面的確達到了一個有趣的平衡,讓人思索自己的行為是為了什麼,我們的誕生為何,歷史事件的各種面向──還有適者生存。沒有什麼生物能夠永垂不朽,永遠稱霸帝王的寶座。──黯泉



        徹底運用冒險懸疑小說讀者愛好的元素,重新打造出一個具有特別觀點的娛樂作品,第一集中的翻轉設定,讓人期待後續集數的巧妙規模會到達什麼程度。──馬車道爵士



        一部成功的小說就是要讓讀者相信書裡的世界是可能的存在,而我們正活在其中,本書做到了這一點,真的很難相信它是作者的處女作。──娃娃茵



        這一本高潮迭起的科幻小說,同時還帶著推理的色彩,以刺激的動作場面觸動你心中的熱血靈魂,又以令人為之驚經典嘆的大膽理論吸引你進入亞特蘭提斯成的結構體一探究竟。我覺得不管是科幻書迷或是推理迷都可以入手!──Ashley



        美國亞馬遜讀者絕佳好評:



        完美融合真實歷史與科學幻想的上乘傑作!──Holly Y



        精采萬分又高潮迭起的小說,其中幾個重大轉折讓人不可思議!──Katya Taylor



        一本完全無法放下它的作品,我拿起來後只能一路看完,停不下來!──Amazonian



        新型態冒險動作驚悚推理文學!超級緊張刺激啊!──Watsondrums



        作者精巧揉合科技、歷史以及無止境想像力的故事,完全值得花時間一讀!──Ryan Horvath



        驚悚、刺激、懸疑、陰謀、娛樂,充滿各式天外奇想的快感冒險!──BeachReader



        雷霆萬均的處女作!一鳴驚人、雄心萬丈的解讀永恆奧祕之作!──EMW



        滿分五星推薦這個故事!如此神奇美妙詮釋失落的亞特蘭提斯之謎!──Doxymom



        令人難以置信的一本書,在讀完前我不肯離開它一秒鐘,非常高興能找到它!──Derek D



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      • 作者介紹





        傑瑞.李鐸A. G. Riddle

        曾經花費十年時間開創、經營網路公司,爾後決定投入小說創作,這也是他夢寐以求的志業。
        李鐸成長於北卡羅萊納州的小鎮,之後進入北卡羅萊納大學教堂山分校就讀,在那兒和一位自小結識的友人創辦了第一間公司。
        目前與妻子居住在佛羅里達州的帕克蘭,非常樂意收到讀者對自己作品的回饋。
        「亞特蘭提斯進化三部曲」系列,是一部融入失落神話、人類進化、歷史陰謀、外星科技和世界末日等元素的暢銷科幻驚悚鉅作。
        官網:www.agriddle.com/Atlantis-Gene

        作者相關著作:《







        楔子

        科學研究船冰瀑號

        大西洋

        南極洲外海八十八哩處

        卡爾.賽利格抓著船上的欄杆穩住身子,用望遠鏡眺望巨大的冰山。又一塊冰剝落下來,露出更多黑色長形物體,看起來很像……潛艇,但是不可能啊。

        「喂,史提夫,過來看看。」

        卡爾的研究所好友史提夫.庫柏解開一座浮標,走到船身的另一側加入卡爾。他接過望遠鏡迅速掃視,然後停住。「哇,那是什麼?潛艇嗎?」

        「或許。」

        「下面是什麼?」

        卡爾抓過望遠鏡。「底下……」他看向疑似潛艇的物體下方區域,有別的東西。如果那個物體是潛艇,那它便是從另一個灰色又大得多的金屬物體中冒出來的,而這個灰色物體一點也不像潛艇,它不會反光,而且金屬殼上還有扭曲的波浪形破洞,就像在滾燙公路或一大片沙漠的地平線上忽隱忽現的那種景象,不過它並不熱,至少沒有融化周圍的冰。卡爾瞥見潛艇上有些字跡:

        U-977和 Kriegsmarine(納粹海軍)。納粹潛艇,從某種……結構體中冒出來。

        卡爾把望遠鏡放到一旁。「叫醒娜歐蜜,準備停船。我們過去看看。」

        史提夫衝下甲板,卡爾聽見他從這艘小船的兩間艙房之一叫醒娜歐蜜。贊助企業堅持要讓娜歐蜜同行,卡爾在會議上同意了,祈禱她不會礙事,而他並沒有失望。五週前他們從南非開普敦出航時,娜歐蜜只帶了兩套換洗衣服、三本言情小說和足以醉死俄羅斯軍人的伏特加上船,從此他們就很少看到她。她一定覺得這裡很無聊,卡爾心想。然而對他而言,這可是畢生難逢的大好機會。

        卡爾舉起望遠鏡,再看向這座大約一個月前從南極洲脫離的巨大冰山。冰山幾乎百分之九十在水面下,但水面上的面積仍有四十七平方英哩―足足有曼哈頓的一.五倍大。

        卡爾的博士論文題目是:「新崩解之冰山融解時如何影響全球洋流」。四週以來,他和史提夫在冰山周圍部署了高科技浮標以測量水溫、淡水與鹹水的比例,同時定期接收冰山形狀改變的聲納讀數,調查目標是進一步查明冰山脫離南極洲之後會如何崩解。南極洲佔有全世界冰量的百分之九十,它在未來幾個世紀融化後會嚴重改變世界版圖,卡爾希望自己的研究能夠預料到整個過程。

        卡爾一找到經費就打電話給史提夫。「你一定得跟我來―真的,相信我。」史提夫好不容易才勉強同意。令卡爾慶幸的是,他們白天紀錄讀數、晚上討論初步發現的工作,讓他的老朋友在遠征中活了過來。在他們出發前,史提夫的學術生涯就像他們追蹤的冰山一樣死氣沉沉―因為他不斷更改論文題目。卡爾和其他朋友們都懷疑他會不會放棄攻讀博士。









        編/譯者:李建興
        語言:中文繁體
        規格:平裝
        分級:普級
        開數:21*14.8
        頁數:496

        出版地:台灣
        有限











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        • 作者:傑瑞.李鐸

          追蹤







        • 譯者:李建興








        • 出版社:奇幻基地

          出版社追蹤

          功能說明



        • 精選優惠

        • 出版日:2015/4/28








        • ISBN:9789865880958




        • 語言:中文繁體




        • 適讀年齡:全齡適讀








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        (中央社記者周永捷雅加達23日專電)印尼泗水台灣學校昨天舉辦「第17屆海外台灣學校董事長、校長暨家長會長聯席會議」。教育部次長蔡清華期盼政府與民間攜手合作,協助政府推動新南向政策。

        「第17屆海外台灣學校董事長、校長暨家長會長聯席會議」22日在泗水登場,中華民國駐印尼代表張良任、駐泗水辦事處處長蕭勝中、僑務委員何麗蓉、邱泳方、泗水工商聯誼會理事長黃麗真及5所台灣學校董事長、校長及家長會代表共同參加。

        蔡清華在會中以「教育部新南向政策工作計畫—以人為本?用心交流」為題進行專題演講。他表示,海外台灣學校自設立以來,一直致力於扮演人才培育及聯結台商的功能與角色。

        他指出,適逢政府推動「新南向政策」之際,東南亞台校與台商均將是政府重要推手,也是一股堅定的力量,期待政府與民間共同攜手合作。

        蔡清華也提到,他看到台商落地生根、蓽路藍縷創立台校,出錢出力,以無私無我的精神延續台灣教育,讓台灣學校持續發展,令人感佩。

        今年舉辦的三長聯席會議,除了安排各校校務經營報告,也就各校特殊需求及面臨問題進行討論。

        蔡清華關注華語文教學、數位化學習、台灣文化的認同、師資聘任、海外實習教師等議題,並與在場各校董事長、校長及家長代表深入討論。他在會後也參訪泗水台灣學校。1051123



        人工智慧(Artificial Intelligence)的研究,過去60多年來從未停歇,而今總算有了不凡的突破,從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等,無疑捕捉了無數人們的注意力,宣告著劃時代的科技盛世已經到來。



        1950年,圖靈在他名為〈運算機器與智慧(Computing Machinery and Intelligence)〉的論文裡提問:「機器能思考嗎?(Can Machine Think?)」,挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義,卻沒有辦法很精確地討論問題核心:「機器會有智慧嗎?」

        由於機器智能難以確切定義,圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧,提出了著名的「圖靈測試」:如果機器與人類進行非面對面(例如在中間以布幕隔離)對話(例如使用文字訊息),人類卻無法辨認出對方是機器,那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代,對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案,後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試:如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫.維森鮑姆(Joseph Weizenbaum),以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA;或到2014年,英國雷丁大學(University of Reading)重磅宣布其所開發出的Eugene,已經通過測試,但後來被質疑標準有誤。

        其實,人工智慧一詞直到1956年,才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫(The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)」上,由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫(John McCarthy)正式定名。這場工作坊所討論的問題:「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域,而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。

        歷經了60年的發展,人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落,經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元,希望打造強人工智慧的人工神經網絡(Artificial Neuron Network),先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境,無法取得研究經費而停滯;同一時期另一脈絡的弱人工智慧,則發展出博聞強記、分辨率隨資料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如今,人與機器的對話,已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子,到底電腦科學家解決了些什麼問題呢?從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。

        關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡

        對於人工智慧,電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作,因此設計數學模型來模擬動物神經網絡的結構與功能。所謂人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數演算,能接受外界資訊輸入的刺激,且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應,或用以改變內部函數的權重結構,以適應不同環境的數學模型。

        1951年,科學家馬文.閔斯基(Marvin Minsky)第一次嘗試建造了世上第一個神經元模擬器:Snarc(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator),它能夠在其40個「代理人」和一個獎勵系統的幫助下穿越迷宮。六年後,康乃爾航空工程實驗室的法蘭克.羅森布拉特(Frank Rosenblatt)設計、發表神經網絡的感知器(Perceptron)實作後,人工神經網絡(或稱類神經網絡)學者曾經一度振奮,認為這個突破終將帶領人工智慧邁向新的發展階段。

        但,人工智慧領域的研究在1970年代因為缺乏大規模數據資料、計算複雜度無法提升,無法把小範圍的問題成功拓展為大範圍問題,導致計算機領域無法取得更多科學研究預算的投入而沉寂。到了1980年代,科學家首先透過思考上的突破,設計出新的演算方法來模擬人類神經元,迎來神經網絡發展的文藝復興時期。物理學家約翰.霍普費爾德(John Hopfield)在1982率先發表Hopfield神經網絡,開啟了神經網絡可以遞迴設計的思考。四年後,加州大學聖地牙哥分校教授大衛.魯梅爾哈特(David Rumelhart)提出了反向傳播法(Back Propagation),透過每次資料輸入(刺激)的變化,計算出需要修正的權重回饋給原有函數,進一步刷新了機器「學習」的意義。科學家更進一步把神經元延伸成為神經網,透過多層次的神經元締結而成的人工神經網絡,在函數表現上可以保有更多「被刺激」的「記憶」。

        目前多層次的人工神經網絡模型,主要包含輸入層(input layer)、隱層(hidden layer)與輸出層(output layer),另外根據資料輸入的流動方向,又分為單向流動或可以往回更新前一層權值的反向傳播法。由於神經網絡模型非常仰賴計算規模能力,為了增加高度抽象資料層次的彈性,電腦科學家將之複合為更複雜、多層結構的模型,並佐以多重的非線性轉換,將其稱之為深度學習(Deep Learning)。

        關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習

        科學家發現,要讓機器有智慧,並不一定要真正賦予它思辯能力,可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力,就足以幫助人類工作。1970年代,人工智慧學者從前一時期的研究發展,開始思辯在機器上顯現出人工智慧時,是否一定要讓機器真正具有思考能力?因此,人工智慧有了另一種劃分法:弱人工智慧(Weak AI)與強人工智慧(Strong AI)。弱人工智慧意指如果一台機器具有博聞、強記(可以快速掃描、儲存大量資料)與分辨的能力,它就具有表現出人工智慧的能力。強人工智慧則是希望建構出的系統架構可媲美人類,可以思考並做出適當反應,真正具有人工智慧。

        機器學習(Machine Learning)可以視為弱人工智慧的代表,只要定義出問題,蒐集了適當的資料(資料中通常需要包含原始數據與標準答案,例如人像圖片與該圖片內人像的性別、年齡),再將資料分做兩堆:訓練用與驗證用,以訓練用資料進行學習,透過特定的分類演算法抽取特徵值,建構出資料的數學模型,以該數學模型輸入驗證用資料,比對演算的分類結果是否與真實答案一樣,如果該數學模型能夠達到一定比例的答對率,則我們認為這個機器學習模型是有效的。這種具有標準答案,並以計算出的預期結果進行驗證的機器學習,通常被稱為監督式學習。 相對於監督式學習,非監督式學習則強調不知道資料該如何分類的機器學習,換句話說,我們提供電腦大量資料,但不告訴它(或許我們也真的不知道)這些資料該用什麼方式進行分類,然後電腦透過演算法將資料分類,人類只針對最終資料分類進行判別,在數據尋找規律就是機器學習的基礎。

        機器學習的發展方向,是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法,讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則,並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。過程中,時常運用統計學技巧,並轉化成電腦程式,進而計算出資料??的分界條件來做預測。 弱人工智慧作為人工智慧領域的發展途徑,無論是監督式學習或非監督式學習,隨著資料被大規模蒐集、經由網際網路被傳遞、輔以雲端架構支援的運算,用機器學習來解決人類基礎的問題變成一種可能。目前機器學習也是人工智慧商業應用最廣泛的一種技術。舉凡搜尋引擎、圖像辨識、生物特徵識別、語音與手寫識別與自然語言處理、甚至是檢測金融詐欺等等,都是常見的應用。

        關鍵技術三 人工智慧的重要應用:自然語言處理

        對人類來說,如何讓這些現代自己製造出來的機器們,可以聽懂人話,並與人類「合作」,絕對是可以推動我們面對未知宇宙的重要助手。

        自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的研究,是要讓機器「理解」人類的語言,是人工智慧領域裡的其中一項重要分支。英國雷丁大學的演化生物學家馬克.佩葛(Mark Pagel)認為,最早的一種「社會科技」是人類的「語言」,語言的發明讓早期人類部落透過新工具:「合作」在演化上占有優勢。自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種:其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式,其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

        無論是從人類到電腦,或從電腦到人類,語言處理通常都使用到我們一般學習外語所要具備的聽、說、讀、寫等技能。其中:聽與說主要使用到聽覺與發音,對電腦而言就是能夠透過麥克風「聽」到人類說話,把聽到的聲音轉成文字(這是語音辨識),或把電腦想要表達的意思轉成人類可以理解的詞句(這是自然語言生成),再用耳機或喇叭「唸」給人類聽(這是語音合成,功能通常稱作文本朗讀:text to speech)。科學家與工程師們也致力於影像文字辨識,影像來源可以是掃描完成的文件影像檔案、也可以是手機鏡頭的即時影像,目標的文字體則可以是一般鉛字印刷品或列印的文件,也可以是手寫文字(手寫文字辨識)。

        當計算機透過「聽」或「讀」,將人類的話語或文章轉成文字、語句進到處理層,還需要能夠自動分詞(word segmentation),也就是電腦必須拆解人類的語句來理解語意,才可以進而給出相應的答案。例如一般人對手機說:「今天香港會不會下雨」,手機必須錄下聲音、並且濾掉雜音、將這句話的聲音轉化為文字、將這句文字拆解成不同詞句,並標注上不同詞性(speech tagging)。

        「瞭解」使用者想要知道氣象資訊的命令後,手機必須對能提供「天氣」資訊的伺服器發出相應的(告訴伺服器要的地理資料是香港、並把今天轉換為實際的日期時間)資訊請求,包含未來數小時區間氣溫、氣象(是多雲、雨或晴天等)、風速、降雨機率、濕度、氣壓、空氣品質或紫外線指數等。

        當伺服器回應了前述的相應數據後,手機可以選擇用螢幕畫面來回應,但更貼心的作法是把這些資訊翻譯成「人話」,然後用聲音唸出來。這時的處理可以把「香港接下來八小時會是晴天,氣溫攝氏25度,降雨機率是10%,空氣品質良好」這個句子,透過合成不同語詞聲音後說出來。但是,使用者問的其實是「會不會」下雨,所以必須進一步把降雨機率10%、晴天等等資訊轉換成「會不會」的尺度,例如10%可以轉化為「不太會」或是「只有很小的機率」一詞。

        人類互動最重要的工具就是語言,無論是文字或語音,語音智慧助理讓人能和機器說話,無非是近年行動裝置普及後,最令人興奮的進展之一。

        下面附上一則新聞讓大家了解時事

        工商時報【王克庭】

        高性價比的印度車正式進口來台,由印度Mahindra Group率先進入台灣市場。台灣馬璽達表示,印度車以高CP值著稱,第一台引進的車款是商用柴油貨卡,強悍性能與配備上同時可用作休旅車。

        印度Mahindra Group執行長Pravin Shah表示,馬璽達汽車最大的核心競爭力就是融合堅固耐用的實用性與其強悍的性格,造就出獨特品牌DNA。

        馬璽達汽車未來將透過「連年發貿易」作為其代理商,尤其商用貨車最重後勤維修,台灣馬璽達已布建完整的銷售後勤維修通路,同時在其耗材零件的更換上,更是提供所有同級車中最低的維修價格,幫助「頭家」做生意,就是幫助馬璽達做最有力的宣傳。

        馬璽達台灣王韜翔經理表示,此次進口的Pik Up有著耐操、故障率低,零件低成本等商用貨車必備的條件。然而其車型強悍、性能帶勁、兼具完整性的樸實內裝,可作為駕駛人在日常商用之餘,可出外登山越野之用。SUV的車體本質,在近年來越野露營風氣盛行,可以貨卡、休旅雙用,在平淡無味的商用車市場另闢蹊徑。

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