自從小妹我嫁人後就很少回娘家陪家人一起吃飯聊天或逛街
,這次好不容易老公跟我一起排一樣時間的假能回去陪陪家
人,吃飽飯後當然是帶家人去逛逛街~~逛到一半我跟我親愛的
老媽看見了Logitech 羅技-Z313 2.1聲道喇叭音箱系統1入"就覺得很喜歡但在店裡看見的價格覺得太高了
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工商時報【林燦澤╱台北報導】
台股擺脫連2日低量能陰影，昨（28）日外資期現貨同步翻多，現貨中止8連賣轉買超34億元，台指期加碼淨多單4,545口為12月7日來最大加碼量，激勵指數收高9,201點攻上季線。投資專家指出，今明兩日盤勢可望持續量增，封關指數力拚收9,300點以上，讓周線、月線、季線、半年線、年線等五線收紅。
周三量限量商品477億，擺脫超低量
台股周一、二連續兩天都僅300億元出頭低量能，周三擴量到477.87億元，外資買盤回流且在期現貨市場都作多，還包含政策作多、華新與台塑集團股領漲、投信作帳，龍頭大立光及台積電回穩反彈等利多因素，激勵盤勢量價齊揚，指數收高9,201點剛好碰到季線。
第一金投顧董事長陳奕光表示，之前台股雖然連續低量能，但整體而言，外資對台股仍中性偏多，而周三外資現貨市場中止8連賣（合計賣超264.4億元），單日轉為買超34.35億元，而外資當日在台指期也中止連6日減持多單動作轉為增持多單，單日淨多單增加4,545口（是12月6日加碼7,715口以來大量），支撐台股走高站回季線。
今明兩日，拚完美封關
陳奕光認為，今日摩台期將結算及明日台股將封關，量能有機會持續擴增，由於集團股轉強，投信也有拉抬中小型題材股的作帳動作，雙指標大立光與台積電都上揚，有利於指數上攻9,250～9,300點壓力區，預期封關日指數將拚收高在9,300點以上，讓周線、月線、季線、半年線以及年線等五條均線都收紅；現階段可留意尾牙餐會概念股（包含鴻家軍、電子五哥、金控）以及原物料的塑化股、鋼鐵股。
專家：看好電子股反彈
日盛投顧協理鐘國忠指出，台股從本波高檔9,430點急跌到9,078點修正352點，較同期間日、韓等主要亞股跌深，昨日台股反彈在亞股中表現搶眼；觀察電子股指數在12月5日363.12點低檔，之後即大致守在該低檔支上震盪，即已醞釀反彈契機，而費城半導體指數強攻，台股連動上揚，加以還有明年1月5日到8日CES展，接續還有北美汽車展登場等題材，帶動消費性電子展（CES）以及消費電子相關股訂單商機，有助於電子股持續反彈。
鐘國忠表示，台股周三擴量到477億元，雖然已經高於5日均量的449億元，不過與20日均量的644億元仍有超過25％差幅，下周新年開市後市場仍要儘速補量，才有利於盤勢持續上攻；較特別是規劃在年底前資金落袋的市場賣壓到周三已結束，也就是說今明兩日賣壓可望相對較輕，指數將持續震盪攻堅9,200～9,250點。
下面附上一則新聞讓大家了解時事
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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