201703071058暢銷排行 最新【韓國原裝進口】卡洛亞多功能嬰幼兒馬桶座便椅

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  • 品號:4448433
  • 限時下殺

  • 適用1~5歲
  • 人體工學設計
  • 多用途,經濟實惠




商品訊息描述

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哪裡買

◎材質:PP、ABS、PVC、TPR
◎尺寸:40x38x20公分
◎適用年齡:1~5歲兒童
◎韓國生產製作,原裝進口

使用注意事項:
★ 本產品須在成人監督下使用,不可單獨留置幼兒坐在椅子上,以免發生危險。
★ 請在平整地面使用,以免發生危險。







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工商時報彌月送禮推薦【陳惠明】

大專院校擁有豐沛的研發能量與創新人才,校園一直以來就是創新研發技術與人才培育的基地,大學推動衍生企業策略也一直為教育部研議發展的重點,希望透由校園衍生企業,能成功地將校園技術移轉予企業並將其成果商品化,進而再將該成果回饋省錢妙招校園,激勵學研單位持續進行研發。

然校園衍生企業推動所面臨的問題,除公立大學兼任行政職務教授能否同時擔任衍生企業經理人職務、還有大專院校依現行公司法尚不得擔任衍生企業之發起人,以及技轉之持股比例仍尚有限制外,最大問題還是技轉所面臨的稅負問題。

按現行規定,技術作價所取得的股票價值,技術股東是須申報財產交易所得課稅的,然而對技術股東而言,尚未將這些股票處分前何以算所得實現呢?如果技術股東須就此類未實現所得先行繳稅的話,對於技術股東或學研單位而言無疑是雪上加霜。

試想原本研發資金就極為有限的研發團隊,好不容易找到創投公司或天使基金願意參與投資創設衍生企業,技術股東卻因要先繳稅而須就創投所認可的價值,再籌措45%的稅金,無疑扼殺大學衍生企業的發展。

現行技術入股雖然《生技新藥產業發展條例》、《中小企業發展條例》及《產業創新條例》均訂有緩課優惠,符合相關規定者技術股東得將課稅時點從技術作價時延緩5年或到股份轉讓時,然而《中小條例》與《產創條例》所規定得享有緩課的技術股東必須為技術的所有權人,對於大學教授利用學校資源所得之研發成果通常歸屬學校下,即使科學技術基本法為保障創作人訂有研發成果歸屬及運用辦法得分配予創作人之規定,該二條例條文若不作適度修正,其訂定的緩課機制將大打折扣。產創已在行政立法協調會中討論納入創作人緩課規定,建議中小條例亦應跟進才是。

此外,按《生技新藥條例》緩課規定雖然並未限縮為技術所有權人,然而依《生技新藥條例》第7條第3項規定,技術投資人未能提出成本證明文件時,僅得以轉讓價格30%作為成本減除,這樣的規定在我國個人綜合所得稅採累進稅率制度下顯得並不合理,許多發明人與技術團隊,窮其數年才可能有這樣的一定研發成果,在個人不設帳冊下何以能保留歷年資料呢?目前綜所稅最高稅率高達45%,累積數年的成果一次實現而按最高稅率課稅,對於技術發明人並不公平。

此類一次性認列所得之性質與所得稅法第14條第3項之變動所得性質無異,應以半數作為當年度所得課稅以避免創作人負擔過重的稅捐,因此建議《產創條例》納入創作人緩課機制之修法同時,亦能考量技術入股之所得具有變動所得性質,不宜逕以30%作為成本減除,更不宜單以創作人為學研單位之受雇員工,而全數認定該所得為薪資所得。

簡單來說,技轉的價值可以從資金投資人願意出資的金額及希望所占的持股比例計算得之,然而不同的資金投資人對於價值的認定並不一致,就技術團隊而言在未出脫任何技術股前,並未因資金投資人願意出資多寡而實現任何所得,如前所述,現行法令對於技術入股緩課適用仍多有限制下,除期待未來能有對技術團隊更友善的課稅環境外,亦可思考大學衍生企業的資本形成,技術入股並非唯一的選擇方式,適時適量引進資金投資人的規畫可能更為重要。(本文作者為勤業眾信聯合會計師事務所稅務部會計師)

工商時報【資策會MIC資深產業分析師陳賜賢】

2017年開春,神祕棋手Master在中國圍棋網站向中、日、韓多位圍棋高手下戰帖,對戰結果Master連勝60局,事後證實Master就是AlphaGo,這是繼2016年3月AlphaGo以4勝1敗的戰績打敗韓國圍棋9段選手李世?之後,不到1年,AlphaGo再次展現機器學習人工智慧演算技術又有明顯進展。

研究顯示,機器學習具有自動學習與預測能力,可協助人們在生活、工作解決問題,像是消費者行為分析、客戶關係管理、股票投資交易、信用詐欺檢測、惡性腫瘤檢測等,台灣學術界、研究機構、產業界在機器學習領域已投入多年,與其他國家或是國際大廠相較,台灣在機器學習的機會與挑戰有哪些?我們分析機器學習美國核准專利,藉此掌握機器學習國際研發能力差異性,深入了解機器學習專利布局情形以及對科技界造成的影響。

首先,機器學習美國專利所屬國家別分布,發現主要集中在美國,其次為日本、德國。台灣占比僅達到1.1%,而中國則緊追在後,占比達0.4%。其次,機器學習美國專利所屬領域別分布,發現國際權利人集中在運算科技,其次為控制、測量、資訊科技管理方法,生技、食品化學、藥品、醫療科技、工具機、特殊機械比重仍低。台灣權利人則在控制、測量占比較高,運算科技、資訊科技管理方法占比較低,醫療科技已有數篇專利。

再者,機器學習美國專利所屬應用別分布,發現國際權利人集中布局在資料辨識、控制系統、監督或預測目的的資料處理系統,其次則依序為語音辨識、診斷、影像資料處理系統、醫療用品、供電或配電系統、機器手臂、船舶推進裝置、飛機、武器瞄準工具、艦艇上攻擊或防禦裝備、噴氣推進裝置、電動車電力裝備等、電動車電力裝備、風力發電機╱發動機等。另外,台灣權利人在控制系統占比較高,資料辨識、監督或預測目的的資料處理系統占比較低,語音辨識、診斷、噴氣推進裝置已拿到專利權。

最後,機器學習美國專利國際權利人相對研發能力前20名者,產業界廠商屬性占比達到100%。其中,重要的專利權利人像是微軟、IBM、Google、臉書、索尼、甲骨文、雅虎、AT&T、亞馬遜、高通、三星、英特爾、Numenta、Health Discovery、本田等知名廠商。相較之下,台灣權利人產業界廠商屬性占比達到40%,研究機構與學術界屬性合計占比則達到60%,重要的專利權利人包括成大、工研院、資策會、台積電、華亞科、安克生醫、國家實驗研究院、義守大學、中央大學、台大、中華電信、鴻海、晨星、屏科大等。

值得注意的是,中國指標性專利權利人已陸續拿到機器學習美國專利,其中,重要的專利權利人包括清大、北大、東北大學、騰訊、華為、小米、中芯、銀江、北京清華科技等,阿里巴巴、百度則尚未發現有拿到機器學習美國專利。

隨著大數據時代的來臨,機器學習人工智慧演算技術的優勢就是可以從巨量資料中找出規律做出預測,進而以更有效率的方式做選擇,像是生產管理、庫存管理、廣告行銷、投資交易、法律服務、電子購物、健康照護、物流管理、客戶服務等,資料顯示,台灣權利人在機器學習領域目前已拿到43件美國專利,但是與專利優勢國家相較,像是美國的2,350件專利、日本的356件專利、德國的126件專利,顯示台灣產學研界在機器學習核心技術的研發投入相對分散,導致機器學習專利布局相對缺乏。

展望未來,建議有意投入機器學習領域的台灣業者,得考慮結合學研單位在機器學習專利能量與技術基礎,來有效縮小與領先業者的落後差距,並集思廣益尋找創新應用缺口,進一步開發出相應的創新技術,布局具發展潛力的新興應用產品與服務,像是家用機器人、智慧客服、智慧管家、虛擬實境、生技醫療、儲能科技、無人機、電動車等。(本文作者為資策會MIC資深產業分析師)

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