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2017/02/07 00:54
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容量5000mAH
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產地中國 禮物
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保固非人為因素下，本產品自購買日起保固6個月，線材屬耗材品不在保固範圍內(新品瑕疵除外)
尺寸約8 x 8 x 1.8 cm
重量約50g
電池種類SAMSUNG鋰電池
電源輸入Micro USB 5V/1000mA
輸出電流OUTPUT2.1A
充電時間約6-8小時(依不同充電形式會有所不同)
電池壽命充放電迴圈次數大於=500次
型號DI-LPB-006STI
商品配件行動電源 x1、Micro USB充電專用線 x1、說明書 x1
BSMI認證號碼CI393067280018 號 00















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行政院發言人徐國勇今天宣布，科技部長由教育部次長陳良基接任、勞動部長由政務委員林美珠接任、衛福部長將由前衛生署副署長陳時中接任、農委會主委由宜蘭縣長林聰賢接任。

新任勞動部長林美珠未來將面臨3項挑戰，首先就是直殺成本今年剛上路的勞動基準法修法。

1例1休引發勞資雙方都不滿，資方更頻頻要求應放寬彈性工時跟加班工時；勞方則有無法加班，薪資所得減少的聲音，加上1例1休上路後，物價喊漲，讓消費者直呼吃不消。

其次是年金改革制度，雖然外界焦點都放在公務員體系部分，但勞保年金改革攸關全台近800萬勞工的退休權益，目前提出的方案也遭勞工團體質疑是「多繳少領」；青年質疑現在改革讓青年多繳，但未來仍領不到等。

除此之外，近期重大勞資爭議頻傳，包含台鐵產業工會春節依法休假遭記曠職、國道收費員自救會再起抗爭，及復興航空企業工會抗爭仍未落幕等，也都待新任勞動部長解決。

如何解決上述3大難題，成為林美珠上任以後最大挑戰，尤其面對勞資雙方跟各部會合作的壓力，要如何撐住勞動部，考驗著即將上任的林美珠。1060203

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總統表姊當勞動部長 勞團酸：學法的冷冰冰、沒期待台鐵370多員工被記曠職 少數恐免職支持台鐵曠職處分 交部：若陸海空比照交通恐崩潰謝謝台鐵人 當我們在吃團圓飯的時候 他們在顧月台啃麵包春節依法休假網拍台鐵將嚴懲 賀陳旦：台鐵工作性質特殊

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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經典以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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