獨自一人在外工作了幾年，都沒好好陪伴家人
經過幾年的努力，終於存了一筆錢可以帶家人出去好好的玩一下了
出去玩的旅遊品質是很重要的，當然如果同樣的回質，卻能省錢也不賴
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商品訊息描述:
主要設施
- 96 間客房
- 夜店
- 客房餐點服務
- 健身俱樂部
- 商務中心
- 機場接駁車
- 空調
- 每日客房清潔服務
- 免費日用品代購服務
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闔家歡樂
- 可提供相連/連通房型
- 獨立浴室
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- 免費盥洗用品
- 每日客房清潔服務
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鄰近景點
- 位於羅湖
- Lychee Park (0.1 公里)
- 信興廣場 (0.8 公里)
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商品訊息簡述:
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
經典賽中華隊在日本神戶移訓敗給社會人球隊新日鐵住金，球迷間有質疑聲浪出現，對此，資深老將胡金龍告訴小老弟大家需要注意的狀況，他希望大家要「大膽去做！」不要猶豫。
中華隊2月28日的比賽由江少慶先發，但他僅投1.1局就失3分，最後中華隊以0:4落敗，胡金龍強調：「其實天氣真的太冷，所以投手會比較熱不開，現在在巨蛋就好很多。」
胡金龍在這次中華隊擔任開路先鋒角色，他自己怎麼調整？胡金龍表示：「練習揮棒就跟打高爾夫一樣，要很穩定，姿勢不能跑掉，就跟你打一整個球季一樣，都要穩定。」
至於大聯盟現在都在春訓，現在是否會是太早比賽？胡金龍認為，「其實都差不多，因為也差不多要調整到開季的狀況了，就把它當成是季前調整。」
胡金龍最希望這次比賽能夠增加上壘率，尤其是無人在壘時，可以搶攻得點圈。最後他也勉勵中華隊要去享受比賽，不要後悔，尤其是要大膽去做！打出好成績。
好康
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、特限時殊機械比重仍低。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、Nu全球訂房網推薦menta、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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