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LAB 雅男士 保濕調理露 50ml 新版沾式瓶口











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下面附上一則新聞讓大家了解時事
 

「吃」是台灣文化一大特色，中華民俗藝術基金會董事長林明德30多年來踏查寶島飲食，5年來深度訪談全台20個店家，以民俗、報導文學觀點寫下這些店家的故事，記錄食材工序，嘗試為台灣建構珍貴的飲食文化脈絡。

林明德多年來投入台灣飲食田野踏查，曾出版多本各地飲食風華，初步建構了台灣飲食地圖，隨後應邀為雜誌撰稿，開始有計劃建構台灣的飲食文化。

在新書「味在酸鹹之外」中，林明德訪問全台19個店家，含括餐館、小吃、糕餅和飲料等類別，像是「彭園」餐廳創始人彭長貴為何被視為「左宗棠雞之父」、湘菜譜系研發者？大陳島後代陳力榮如何開創江浙菜風味「極品軒」？「彰化黑肉麵」、豐原的「老雪花齋」為何深受歡迎？林明德在書中道出每個店家的傳奇歷史與獨特經營之道，也將每個店家的代表菜色如「鼎泰豐」的小籠包、「台南阿霞飯店」的「紅蟳米糕」的食材工序都詳細記錄下來，就連一些已經消失的美食滋味，也都因為林明德的多年訪談，為台灣飲食文化留下珍貴的資產。

林明德說，他很喜歡「品」菜，但不會用主觀的態度評斷菜色口味，而是從地緣關係與歷史了解每個地方的飲食文化特色，這本書就是他累積多年的訪談，詮釋台灣的飲食味道。林明德說：『(原音)30多年踏查飲食寶島，14萬字詮釋味道台灣，我本來就為台灣飲食文化寫一本書，剛好有個機緣上來，就完成了。』

林明德表示，飲食文化是台灣的很重要的「軟實力」，政府應該多加善用，用「吃」征服全世界。
 

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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