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• 品號：3464447





• 可容納1台GoPro機身
• 總體積:9*15*7cm
• 體積小且多功能收納

商品訊息描述

--注 意--
※圖片僅供參考本商品不含相機.鏡頭.iPad.閃燈.書.文件.PR211記憶卡袋…等等以下圖示中拍攝道具※
※商品圖顏色因電腦螢幕色差略有不同，以實際商品顏色為準※

體積:3.5” W x 5.9” H x 2.8” D (9 x 15 x 7 cm)
重量:80 g

（中央社記者鄭景雯台北9日電）前總統馬英九今天參觀台北書展，現場台北書展基金會董事長趙政岷提到去年透過周美青轉話邀請馬英九寫書，當時周美青回說「他寫的書，有人要看嗎？」馬英九對此幽默回應「有這樣的太太，還需要敵人嗎？」

馬英九下午到世貿一館參觀2017年台北國際書展，他過去8年總統任內期間，幾乎每一屆都出席台北書展開幕典禮。去年在台北書展開幕記者會上，當時主持人楊照還問馬英九「明年還會來嗎？」當時馬應九回說，「你邀請我就來」；今年他受邀逛書展，代表對台灣出版的關心。

馬英九在書展待了1.5小時，先是逛書展攤位，也上台北書展的直播室，還寫了七言絕句送給台北書展「黃金非寶書為寶，書到用時方恨少，讀書行善成習慣，一生受用不怕老」。現場台北書展基金會董事長趙政岷提到，去年透過周美青轉話邀請馬英九寫書，當時周美青回趙政岷，「他寫的書，有人要看嗎？」

馬英九今天幽默「反擊」說，「有這樣的太太，還需要敵人嗎？」語畢笑了幾聲後立刻又說，要是這句話被太太聽到，「我視歸如死」。

逛書展期間，正好朱立倫也到書展參觀，馬英九得知消息後，也特別趨前與朱立倫握手致意，兩人互說新年快樂，之後在逛展場時，又二度不期而遇，再度握手。

馬英九今天購買許多台灣史、中國歷史相關書籍，另外也買了新增版的「古文觀止」給周美青，「這樣她以後就不必再和我借了」。不過問及內閣改組議題，馬英九則避而不答。1060209

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、生技醫療必買、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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