201803280023華泰銀行借錢利率 《貸款專案達人 免費諮詢》銀行信貸

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(中央社新加坡13日綜合外電報導)一些風險分析師和外交人士說,全國敬愛的泰王蒲美蓬(BhumibolAdulyadej)辭世,雖然會使許多泰國民眾傷心欲絕,但泰國經濟不太可能遭受嚴重打擊。 泰國王室今天宣布,高齡88歲的蒲美蓬與世長辭,蒲美蓬近幾年來出現一連串嚴重健康問題。 數以百計民眾聚集在詩麗拉醫院(SirirajHospital)外,許多人流著眼淚。料將繼位的王儲瓦吉拉隆功(Maha Vajiralongkorn)今天稍早才前來探視父親。 政治風險諮詢公司歐亞集團(Eurasia Group)分析師在泰王駕崩消息公布前發布報告說,泰王辭世後,政府可能會將預定明年舉行的大選延至2018年舉行,泰國股匯市也可能現波動。 5名駐曼谷外交官員告訴路透社,在平穩過渡情況下,(泰國經濟)估計不會遭受重大打擊。 歐亞集團說:「我們預期瓦吉拉隆功將順利繼承王位,泰王辭世引發的市場波動也不會歷時太久。」 歐亞集團還說,整體而言,對投資環境構成的衝擊「相對輕微」,很可能侷限於哀悼初期100天。(譯者:中央社劉文瑜)1051013

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房貸是所有貸款中額度最高、利率最低、償還年限最長的一種貸款方式,

所以如果有資金需求且名下有房屋可以抵押設定,不管是貸款來創業或是整合名下的其他債務都是最佳選項

目前房屋增貸利率大約落在2.0%-2.5%之間

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申請人要先明白無論是個人信貸或是房屋抵押貸款

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房貸銀行利率主要看兩個重點

第一:房屋座落地點和周圍的環境

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現階段房屋抵押貸款利率是歷史上偏低的一段時間,房貸利率3.5%有可能是理財型房貸所以才會顯得偏高



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不論是申請人收入不明確沒有保證人或是名下負債太高抑或無法進屋拍照等等困難的問題,專業貸款經理人都可以協助規畫出適合你的銀行方案

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鉅亨網劉祥航 綜合報導花旗集團 (Citigroup Inc.) 發布最新報告指出,黃金在今年第 4 季恐出現劇烈波動,主因是總統大選的不確定因素,共和黨候選人川普 (Donald Trump) 勝選的機率已經提高到 40%,而美國升息的預期也會衝擊金價。據《彭博》報導,報告認為,川普獲勝的機會由原本 35% 升至 40%,美國今年年底前也可能升息一次。在低利率甚至負利率的環境下,金價今年以來已上揚 26%,一改前 3 年連續下跌的窘境。政治不確定性也提升了金價,特別是英國脫歐刺激了避險需求。在美國上周宣布不升息之後,美國大選成了影響金價最大的不確定因素。包括新加坡星展集團 (DBS Group Holdings Ltd.) 等多家機構預測,如果川普當選,將推升黃金避險需求。花旗報告中強調,民調顯示,希拉蕊 (Hillary Clinton) 與川普的差距正在縮小,因此提高川普獲勝的機率,川普若當選,黃金及外匯的波動將加劇,貴金屬的交易量也預計上升。金價在亞洲周一早盤,由上周五每盎司 1337.56 美元,小跌至 1334.99 美元。花旗預計, 3 個月目標價為 1350 美元,12 個月目標價 1270 美元。不過一旦川普獲勝,這兩個目標價分別調為 1320 美元及 1425 美元。不過花旗基本上仍較看好希拉蕊當選,美國政策延續,這使美國及全球的經濟成長預期保持不變。

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房貸是所有貸款中額度最高、利率最低、償還年限最長的一種貸款方式,

所以如果有資金需求且名下有房屋可以抵押設定,不管是貸款來創業或是整合名下的其他債務都是最佳選項

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颱風災損未復原,加上連日大雨,菜價再攀高,今天台北農產運銷公司統計,蔬菜每公斤平均批發價達50.6元,比昨天47.62元略為上漲,農委會農糧署分析,主要是因為瓜果類颱風受損嚴重,復耕不及,部分品項單價高,因此拉高菜價,至少要一個月後,才能恢復平穩。

農委會農糧署主秘翁震炘表示,颱風對西半部的蔬菜產區影響不大,風卻很大,包括空心菜、地瓜葉、青蔥受損嚴重,此外,包括絲瓜、小黃瓜,因為溫網施遭破壞,因此短期內無法復耕,因此價格上揚。

根據台北農產運銷公司統計,今天品質最好的高麗菜,每公斤平均批發價36元,大白菜51元,小白菜70元,青江菜83元,空心菜99元,地瓜葉92元,小黃瓜160元、絲瓜150元,青蔥204元樣樣貴得驚人。

至於連日豪大雨,花東地區是否受災?農委會表示,花東地區上回颱風稻米約受損近600公頃,二期稻作大多在開花結穗期,除了部分低窪地區淹水外,颱風來襲時早已影響稻作受粉。

>這幾天大雨,對水稻影響不大,而花東地區的水果,包括香蕉、釋迦等果樹,在之前的颱風來襲時,早已災損,這回大雨花東地區,恐怕已經沒有甚麼作物可受災了。

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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。



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台中身分證借錢管道

(中央社記者葉素萍台北6日電)監察院公布最新財產申報資料,總統蔡英文存款比去年參選總統向中選會申報資料,存款少了約新台幣415萬元。總統府回應指出,蔡總統銀行存款減少,主要是因為用於公益捐款。 根據監察院公布最新財產申報資料,總統蔡英文存款為新台幣4927萬6116元,比去年參選總統向中選會申報資料,存款少了415萬元。 總統府發言人黃重諺今天回應指出,蔡總統選前就把財產信託,這次包括她的不動產、股票、專業投資、著作權、租金、債權等項目都沒變動。 黃重諺表示,蔡總統銀行存款減少414萬7000元,主要是因為公益捐款;今年年初她捐給社福團體250萬元;農曆年台南發生震災,當時她也捐了100萬元;另外,希望兒童合唱團先前出國經費短缺,蔡總統也拋磚引玉捐了50萬元。 他說,蔡總統除了銀行存款減少,另外,債務部分也減少67.8萬元,這主要是房貸本金餘額減少。1051006

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中國時報【黃文正╱綜合報導】

美國總統當選人川普13日公布首波人事案,任命共和黨全國委員會主席蒲博思(Reince Priebus)擔任白宮幕僚長,作風爭議的競選團隊執行長巴農則出任白宮策略長暨資深顧問。44歲的蒲博思為華府圈內人,將代表川普與共和黨主流派重搭溝通橋梁,以便他的法案在國會順利過關。

在共和黨內初選期間,蒲博思在川普與共和黨主流派間折衝奔走,彌縫雙方齟齬。有線電視新聞網(CNN)指出,知情人士透露,川普勝選後,包括聯邦眾議院議長萊恩和參議院多數黨領袖麥康納都力挺蒲博思華泰銀行借錢利率出任白宮幕僚長。

經過一番人事角力,最後蒲博思出線,意味川普願與萊恩及共和黨主流派重新搭建溝通橋樑,以便他的法案在國會順利過關。萊恩是蒲博思的親密盟友,他稱許這項任命案是「一項榮耀」。

川普在聲明表示:「巴農與蒲博思將持續有效領導他們在競選期間組成的團隊,以平等夥伴關係共同合作改造聯邦政府,使之更具效能、更勝任和更有創造力。」

蒲博思表示,他期待與川普和巴農共同努力,「打造人人共享的經濟,固守我們的邊界,廢除並提出歐記健保的替代方案,以及消滅激進的伊斯蘭恐怖主義」。外界預期,他將挑選共和黨全國委員會幕僚長瓦爾許擔任副手。

但《紐約時報》分析說,川普挑選蒲博思任白宮幕僚長,可能引發死忠支持者疑慮,懷疑川普準備拋棄選前「抽乾貪腐體制沼澤」的承諾。巴農原也是幕僚長人選,但據說川普的長女伊凡卡及其夫婿,認為幕僚長不應由爭議性大的人出任。

紐時指出,這兩項人事任命,將在白宮內部創造兩個對立的權力核心,其實沿續川普一貫用人哲學。不論商場或參選總統,川普喜愛納用意見相左的核心幕僚,鼓勵兩方競爭辯駁,最後再由他出面定奪。

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貸款審核一定有不可預測的變數,變數因子太多,所以沒有人可以保證一定過件

但是專業的"貸款經理人"可以先將你的變數因子降到最低,這就是你委託的主因,這也是所謂的眉角。

各家銀行對貸款額度、利率及授信審核標準皆不同讓專業理財規劃一次搞定您的貸款麻煩事

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國際油價在週三 (19 日) 刷下近 15 個月以來的新高水平之後,期貨市場週四 (20 日) 即開始出現了獲利了結的氣氛。週四 (20 日) 紐約輕原油 (WTI) 下跌 2.27% 以每桶 50.430 美元作收,布蘭特原油 (Brent) 亦下跌 2.45% 以每桶 51.380 美元作收,雖然跌幅來得又大又急,但仍支撐在每桶 50 美元上方。紐約輕原油 (WTI) 日線走勢圖 (近一個月以來表現) 布蘭特原油 (Brent) 日線走勢圖 (近一個月以來表現)能源顧問公司 Love Energy 駐紐約分析師 Chris Todd 表示,因為上週美國原油庫存意外出現暴減,加上石油輸出國組織 (OPEC) 有望在下月進一步落實減產協議,故油價在週三飆上 15 個月新高之後,原先押注油價上漲的多方,週四便開始獲利了結。據美國能源情報署 (EIA) 週三 (19 日) 公布的美國原油庫存數據顯示,截至 10 月 14 日當週,美國原油庫存意外大降 524.7 萬桶,此前市場預期為增加 218.15 萬桶,結果跌破一眾油市分析師眼鏡。同時美國石油學會 (API) 也在週二 (18 日) 公布美國原油庫存數據,截至 10 月 14 日當週,美國原油庫存亦意外出現大減 378.8 萬桶,市場此前預期為增加 270 萬桶;同時庫欣地區的原油庫存,更是出現大減 196 萬桶,創下 2014 年二月份來的最大減幅。在 EIA、API 兩大權威機構原油庫存雙雙出現大減的刺激之下,昨日週三 (19 日) 國際油價飆上了 15 個月來的新高水平。



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