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2017-03-17 08:41:11 | 人氣(16) | 回應(0) | 上一篇 | 下一篇
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商品訊息描述

商品特色

● 全球首創,極輕重量僅1.55kg

● 獨家強化箱體專利結構,輕巧又耐用

● 表面防潑水材質處理,輕薄耐磨不易褪色

● 符合國際高規格登機箱尺寸

● 360度超滑順無阻力萬向靜音輪,無懼路途巔簸

● 精細把手設計,減緩手部負擔,提拉更輕鬆

● 高強度鋁合金拉桿,使用更便利

● 多層次前置收納袋,隨身物品輕鬆拿

● 台灣總代理經營,一年保固、二年保修

人氣















商品訊息特點



尺寸
  • 19吋以下(可登機)
顏色
可加大
軟箱-材質
軟箱-特點
  • 其它






品 牌:verage 維麗杰
材 質:聚酯纖維
尺 寸:33*20*55(cm)
空 重:1.55kg
產 地:中國(台灣嚴格監製)
配件說明:原廠保固卡*1















保固期

1年保固期

非人為因素的零件更換







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「邪惡帝國」洋基隊一改常態,擁有現今全大聯盟數一數二的農場,美國媒體「Elite Sports NY」就有專欄寫到,即便如此,洋基還是需要從這些頂級新秀中,找出一位真正的王牌投手,而上一個從洋基農場裡頭栽培出來的王牌先發,正是我國旅美投手王建民。

文中一開始將王建民誤植為日本的伸卡球投手,後來修正為台灣人;作者表示,近30年來,只有王建民和派提特(Andy Pettitte)是擁有純正洋基血統的王牌先發,以往洋基都是靠著尋找外援來鞏固戰力,即使在王建民因為腳踝受傷導致生涯驟變時也是如此。

專欄舉例,洋基引進的外援中有過一些成功的例子,像是克萊門斯(Roger Clemens)、穆西納(Mike Mussina)、沙巴西亞(CC Sabathia)和黑田博樹,他們的即戰力也的確帶來快速補強的成果,但進入豪門洋基之後成績一落千丈的卻多如過江之鯽。

像是原本的明星賽常客布朗(Kevin Brown)、「痛痛人」帕瓦諾(Carl Pavano)、日本投手井川慶、柏奈特(A.J. Burnett)、南韓投手朴贊浩以及曾來台灣加入中信兄弟的康崔拉斯(Jose Contreras),都被作者點名為失敗的買進人選。

這兩年來,洋基自家的農場新秀已經陸續登上大聯盟試水溫,不過卻有「打優於投」的現象,在今年球季結束後,洋基就會和沙巴西亞、皮內達(Michael Pineda)走完合約,田中將大又有跳脫合約權力的情況下,當今之急是趕緊從小聯盟找到主力先發的接班人,不然很有可能會重演2011年,農場裡明明有6位全大聯盟排入百名內的優質新秀,到頭來卻沒有一人培養成先發戰力的憾事。

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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,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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