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商品說明
【Logitech 羅技】Z313 2.1聲道喇叭 音箱系統
保固依原廠官網公告為主
BSMI：R41126
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國民黨上周三強行通過「黨主席提前改選、黃復興黨代表併選」案，引發黨內風暴，中常委更史無前例提告黨中央和黨主席洪秀柱，在洪願退一步協調下，包括黨中央、黃復興黨部、中常委等在今天中午已達成折衷案共識，明天中常會將透過復議的精神，將全案重議並做修正，撤掉黃復興黨代表併選案。
根據各方達的初步共識，明天中常會可能通過的折衷共識案內容是，明年黨主席提前改選時程不變，黨代表最關切的黃復興黨代表選制改變案，不會在明年實施，而是延到再下一屆實施，而且黃復興黨代表暫不會併入一般黨代表選舉，維持分開選舉，黃復興關切的黨代表名額，黨中央同意增加黃復興黨代表名額，原則的上限應是200席，也就是比這屆的102席增加60到80席。
包括前副總統吳敦義、國民黨副主席郝龍斌等應也已透過管道得知黨中央的讓步或折衷方案內容。郝龍斌今天中午受訪時就明確指出，他對黨主席選舉提前沒有意見。至於黨代表最關心的黃復興黨代表併選案，郝也主張黃復興黨代表名額應按黨員人數比例增加，還黃復興公道，但不要懲罰一般黨代表。
郝主張，黃復興的黨代表投票及管理，都應分開來，黃復興黨部的存在，也有其道理和價值，應該維持其特種黨部的定位。
吳敦義今天上午在高雄市受訪時，雖然批評如此重大改變不能一個人決定，但吳最後也說，雙方沒有深仇大恨，好好商量，沒有解決不了的問題。
據了解，黃復興黨部在洪秀柱親自出馬溝通下，也已經同意黨代表名額增加但不併選的方案。明天常會大部分中常委應都會出席，重議此案。黨中央也不排除將全案的討論過程全程開放媒體採訪。
>據了解，黃復興黨代表併選案，黨中央和洪秀柱是在幫前黨主席馬英九「還債」，馬英九黨主席任內和黃復興開會，當場承諾要在下屆黨代表選舉時，讓黃復興黨代表與一般黨代表選舉合併舉行，而且還有白紙黑字的簽字內容，洪秀柱兌現支票，但好沒想到引來如此大的風暴，洪也只能委曲往肚裡吞。
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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，限時優惠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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