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商品訊息特點

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

材質/ 水洗帆布
尺寸/ 18*7*34
背帶長/ 72-98
重量/ 460G
開口/ 拉鍊
A4/ 否
功能/ 後背/斜背
顏色/ 淺藍.深藍.橘色.黑色
主袋*1 內拉鍊袋*1 內口袋*2 外口袋*1
可放IPAD AIR







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下面附上一則新聞讓大家了解時事



農委會表示，昨(11)日禽場新增確診1例H5N2亞型及1例H5N8亞型高病原禽流感（HPAI）案例，完成2場撲殺防疫處置。今年迄今，總計我國禽場確診高病原性禽流感案例共87場，已完成撲殺者計73萬316隻。今日無新增H5N6確診案例，至目前為止H5N6確診禽場共12場。

農委會指出，日前於花蓮玉里確診1鴨場感染H5N6亞型禽流感，為防堵疫情跨縣市傳播，該會於昨日公告花蓮縣水禽禁止運往其他縣市屠宰，水禽只能在該縣屠宰場屠宰，且鴨隻一樣需要檢驗禽流感陰性，才可上市屠宰。前項措施將待花蓮縣再度完成全縣鴨場採樣檢驗後，依檢測結果評估解除時機。

農委會說明，我國水禽飼養數量較多，且多採開放式飼養，加上地處候鳥遷徙度冬必經之地，禽病發生風險較其他國家高，且病毒短期內清除不易，政府除啟動多項防疫措施外，養禽業者亦應自主落實各項飼養管理及生物安全措施，才能有成效。此外，對於各地區既存且為數不少的違規養禽場，農委會也呼籲各政府應全面清查，應依法處罰違規者並限期改善，避免讓這些禽場成為防疫上的漏洞。

農委會分析，要澈底清除禽流感，必須改變國內現有的家禽生產及銷售模式，未來的重點工作，在於調整家禽產業結構，蛋雞場避免老、中、青三代年齡混養，土雞場要縮短整批雞隻出清時間，水禽則是要避免與候（鳥）接觸，同時也要強化禽場門禁管制、人員、車輛、箱籠進出場消毒等生物安全措施，這都需要中央與地方政府、專家學者及產業共參與，才能根除禽流感每年不斷重覆發生的問題。


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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，阿里網友開箱介紹巴巴、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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