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中 味: 錫蘭豆蔻、 薰衣草

後 味: 中國香柏、 印尼廣藿香



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下面附上一則新聞讓大家了解時事

中華職棒大聯盟舉辦第二屆棒球小小兵全方位體驗營,於2月3日至5日一連三天、三梯次在洲際棒球場進行。中職會長吳志揚表示,不同於其他的棒球營隊,中華職棒擁有專業的裁判、競技組組員,帶來不同的課程與指導,同時也讓學員了解,一場棒球比賽需要許多人同心協力、多方元素才能完成。由於去年的活動讓小朋友、家長都開心,因此今年不但續辦小小兵活動,更移師台中洲際棒球場,回饋中部球迷的支持。

第二屆小小兵邁入第三必買梯次,也是最後一天,裁判課、競技課、球賽課依舊讓小學員收穫滿滿、玩得盡興。在裁判課程中,學員原本都相當害羞,不過在專業裁判親切又搞笑的指導下,不但宣判好、壞球時架式十足,眼神更是瞬間發亮、充滿自信。

另外在競技課中,學員展現棒球專業,不但對安打、失誤的判斷很敏銳,甚至有些人對於記錄符號一點也不陌生,問他們怎麼認識這些符號?原來有些學員是透過《職業棒球雜誌》的相關單元來了解,可見對棒球的熱愛程度。競技課除了記錄還有播報,從南投來台中參與小小兵的柯亮舟妹妹,她透露自己已經有多次參加棒球營的經驗,但是首次來到中華職棒的小小兵體驗營,對於從沒體會過的播報課印象深刻。

至於球賽課則是分組對抗,連兩年參與小小兵的王玄旻,今年已經國中一年級,他回憶去年球賽課的表現只記得普普通通,不過這次可是轟出雙響砲,其中還有一支是滿貫全壘打,來自苗栗的他開心表示,「能認識新朋友、踏上球場的感覺真的很棒!」

課程的最後,前La new熊選手、現任中華職棒球評的潘忠韋也連三天到場,與學員分享自己的棒球小故事,另外還有「團隊合作」的重要性,他強調過程比結果更為重要,也期盼學員能藉由小小兵活動,加深對棒球的理解與熱愛。

活動尾聲的結業式,除了頒發團隊與個人獎項,中職會長吳志揚更親自到場勉勵學員,希望他們將參加小小兵的感動與美好分享給同學、朋友,也感謝現場大、小朋友對職棒的支持。一連三天的2017棒球小小兵全方位體驗營,就在掌聲與歡笑聲中圓滿落幕。

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大力推薦占比則達到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戰利品技術,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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