201703141728省錢達人 心得【日本鹿牌】保冰袋6L-粉紅(#UE-514)





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◆商品型號:UE-515(天藍)/UE-514(粉紅)
◆規格:高18.5 cm x 長28cm x 寬18cm / 重量300g / 容量6L
◆材質:PVC / EVA樹脂 / PE (1mm) / 超厚隔熱泡棉 (6mm)







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下面附上一則新聞讓大家了解時事

工商時報【陳鷖人╱綜合報導】

中國證監會將展開新一波資本市場整治。證監會主席劉士餘昨(10)日強調,今年證監會整治重點將是維持市場穩定,同時兼顧市場融資,將進一步打擊惡意併購跟股市炒作,並加快企業IPO審查速度。

劉士餘昨日在證券期貨工作會議致詞時脫稿演出,除了重申打擊資本大鱷的決心:「資本市場不允許任何人呼風喚雨,興風作浪,隨心所欲,賭場也沒這麼幹。」對於困擾企業的「IPO堰塞湖」情形,他也強調要在兩三年內解決此問題。

同時,面對當前中國資本市場亂象,劉士餘在會上左批電視名嘴、名師,右打資本大鱷。

新浪財經報導,2016年前海人壽、恒大人壽等保險業者頻頻快速進出股市炒作,引發市場波動,最終遭到證監會整改。對此,劉士餘再次強調,不允許資本大鱷炒作對散戶「扒皮吸血」,將計畫性地把資本大鱷抓回來。

他還批評電視上的名嘴、名師胡亂預測擾亂市場,「電視裡操著各種方言的股指預測,都預測到個位數了,我是學工程出身的,都做不到。好政策都被黑哨吹歪了,全世界沒見這麼胡說八道的。」他表示,今年將會加強對這方面的整治工作。

財新報導,針對中國企業IPO需要經過證監熱賣產品會審批,時間多在2年以上,當經濟震盪不穩時,證監會甚至會暫緩IPO審查,被外界批評影響企業進行融資的便利性。劉士餘說,未來將加快審查速度,解決「IPO堰塞湖」問題,讓好公司能及時上市。

據了解,2016年中國融資額度全球第1,高達1.33兆元人民幣。分析認為,證監會過去一直擔憂IPO過快會引發股市下挫,進而導致投資者反彈。一般預料,此次IPO審查提速後,註冊制改革將會重啟,讓真正具有投資價值的企省錢達人業受到追捧,回歸正常股市應有表現。

對於註冊制重啟引發市場疑慮,劉士餘稱,資本市場的核心功能是融資,註冊制是監管的手段之一,有助於確保是體質良好的公司上市,註冊制和行政核准不應走到對立面。

另對於去年有部分美股中概股回到中國的情形,劉士餘表示,中概股應該體認到,在美國上市不回來,一樣也是服務國家戰略。

工商時報【資策會超人氣產品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、資策會限時產品、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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