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商品訊息功能

商品訊息描述

●2.1聲道設計,輕鬆享有環繞音效

●內建耳機插孔,獨享音樂不怕擾民

●整合式控制面板,電源與音量輕鬆操作






小體積創造大聲響,精簡設備連接電腦

將遊戲、電影或歌聲等音質完美釋放




【Logitech 羅技】Z313 2.1聲道喇叭音箱系統

1入 NT$1290 原價$2600 含運

















商品說明


【Logitech 羅技】Z313 2.1聲道喇叭 音箱系統

保固依原廠官網周年慶公告為主

BSMI:限定R41126





★ 此商品拆封不可退換貨 ★


※產品圖片與實品會有些許色差,請依實際出貨為主。

※以上規格資料若有任何錯誤,以原廠所公佈資料為準。




商品訊息特點

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工商時報【林燦澤整理】

美國公布12月消費者信心指數上升至98.2,且11月新屋銷售上升5.2%,經濟數據皆高於市場預期,但因耶誕節假期,市場交易清淡,美股四大指數以小紅作收。台股昨以紅盤開出,雖然呈現上攻走勢,但量能大幅萎縮,量能不足的情況下,賣壓相對輕微,台股重回9,100點之上。

籌碼面現貨市場,外資小幅賣超近12億元,三大法人合計賣超近17億元;台指期外資多單微幅減碼129口,留倉多單淨口數52,885口;選擇權自營商買權部位買進7,232口,買方淨水位9,026口,而賣權部位買進9,251口,買方淨水位25,026口,自營商持倉部位及淨額相對較低,偏謹慎保守因應。

在選擇權OI序列分布上,1月合約,買權最大OI維持在9,400~9,500點,賣權OI最大序列也維持在8,800~9,000點,未平倉並無明顯變化,顯示市場相對以區間震盪看後勢。

短線上如量能無法有效擴增,操作上仍偏向保守,且量能萎縮,多空較無明顯趨勢產生,可先以區間震盪格局視之,若偏好台灣50ETF期貨選擇權,則建議可以買進台灣50ETF期貨,同時賣出高履約價買權的掩護性買權策略,如有避險需求,也可加上買進低履約價的賣權,以避免急跌風險。

(日盛期貨提供,林燦澤整理)

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,機器學習美國專新上市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,進而以更有效率達人推薦的方式做選擇,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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