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這次跟朋友一起去旅行~玩得很開心^0^本來以為飯店或

旅館因該不好找而且也需要花不少錢,還好朋友找到了這間

海景嘉福洲際酒店 (InterContinental Grand Stanford Hong Kong)住起來真舒服而且服務員又很親切,重點

是價格還滿便宜的~真的很棒,就跟朋友問了一下究竟去哪

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了一下,天ㄚ~不管國內外都能預訂房間而且還有優惠~~

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而且聽說這邊是可以全世界訂房

也太方便了吧！！不用在那邊找翻譯啦ＱＱ

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

（中央社記者郭芷瑄屏東縣15日電）雖然位於屏東恆春半島的山區，教育部長潘文忠今天仍率團上山，參訪牡丹國小這座聞名的「彩虹校園」，潘文忠參訪後表示，牡丹國小已成功翻轉偏鄉教育。

潘文忠由屏東縣政府教育處長王慧蘭陪同到牡丹國小，校園裡被稱為「牡丹10景」的「LOVE」藝術裝置、彩虹椅、彩虹台階、NBA籃球場、校門入口意象等所呈現的山中校園美麗景緻，讓潘文忠讚譽有加。

潘文忠和學生一起手作包子、麵包和披薩，也觀賞學生音樂表演，校長楊瑞麟報告說明，當地人口外流嚴重，4年前牡丹國小部、幼兒園分別只有49人、15人，今年已回升到68人和22人，從面臨裁併校的危機中逆勢成長，學生學習成績評量測驗也大幅躍進。

楊瑞麟表示，除了彩繪、裝置校園，讓「彩虹校園」打出知名度外，也針對原住民學生的音樂天分，讓學生學習陶笛、鋼琴等才藝，讓「班班有鋼琴」、「人人會樂器」，積極努力發展原鄉學生音樂優勢能力，彌補學生學業弱勢能力。

潘文忠說，牡丹國小已成功翻轉偏鄉教育，是個充滿愛的教育場域，因為心中有愛，校長將自己最愛的音樂帶進學校，希望將孩子的音樂天分帶起來，他勉勵老師們一起努力拉拔弱勢學生，孩子會因老師的付出而有不一樣的未來。

他說，這次南下了解偏鄉學校的需求，為偏鄉教育尋找更多的多元學習契機，以人文關懷來成就每個孩子是教育部的目標，希望透過穩健擴大方式推動偏鄉教育創新發展，讓偏鄉展現獨特的教育能量。1060215
 

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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