忙了幾個月了，終於把專案搞定了，公司給了一筆獎金還放了一星期的假
所以我決定出門好好的玩個幾天
當然出門去玩的前置作業是必不可少的，尤其是訂飯店的價格和品質是很重要的
像我這次住的飯店是富園國際商務飯店 - 台北
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商品訊息描述:
主要設施
- 48 間禁煙客房
- 餐廳
- 健身中心
- 24 小時商務中心
- 機場接駁車
- 24 小時櫃台服務
- 空調
- 每日客房清潔服務
- 電腦工作站
- 櫃台保險箱
- 洗衣服務
- 多語服務人員
闔家歡樂
- 冰箱
- 獨立浴室
- 免費盥洗用品
- 每日客房清潔服務
- 洗衣設施
- 吹風機
鄰近景點
- 位於萬華
- 華西街 (0.9 公里)
- 中正紀念堂 (1.5 公里)
- 龍山寺 (1.1 公里)
- 台北植物園 (1.1 公里)
- 國立台灣博物館 (1.2 公里)
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
新光金控16日舉行法說會，在全球股市上揚及動態調整外匯避險策略下，新光人壽帳上備供出售未實現虧損已從380多億元降至173億元，未來將透過現金殖利率持股、新建大樓提高租金收益及收回不動產特別準備金等3大策略，提高固定收益來源，並將加碼國際版債券500億元。不過，新光金也說，今年仍面臨4大風險，其中房市下行，持有成本增加，在台北信義區的不動產租金收益不夠付稅金，幾乎沒賺。
值得注意的是，近來引發外界關注的新光金總經理李紀珠與新光金董事暨新光人壽副總經理吳欣盈間的「雙姝戰」，原本預期李紀珠將現身主持法說會，但最後沒出現，新光金解釋，總經理因「出國洽公」而無法缺席。對於雙姝不合的報導，新光金副董事長許澎說，董事間本來就會有不同意見，但這對公司治理完全沒影響，公司正常運作也希望大家把焦點聚焦在公司經營策略上。
新光金2016年稅後純益51億元，年減25.4%，每股稅後純益0.48元，每股淨值提高至12.11元，金控資本適足率（CAR）124.4%、銀行資本適足率（BIS）12.7%、人壽風險資本適足率（RBC）279.3%，同時，新光人壽帳上備供出售未實現投資損失持續縮小，至今年2月已降至173億元，同時，今年3月底前也預計再加碼500億元國際板債券。
此外，新光人壽去年避險後經常性收益率3.37%，光是現金股息及不動產租金收入就有116億元，其中現金股息78億元，今年致力提高經常性收益率，鎖定低波動的高現金股息殖利率個股，估計今年現金股息收入90億元。
至於不動產部分，新光人壽在全國12處基地興建大樓，今年預估完成3棟，主要以自用為主，待其他大樓全數完工，每年預估將挹注租金收益6億元，而新光金也獲主管機關核准收回不動產特別準備金70億元，預計每個月貢獻5.8億元。
不過，新光金也提到，今年仍有包括信用風險、不動產下行、匯率不確定與歐洲政治等4大風險存在，其中受到不動產市況轉冷，還有房屋稅及地價稅大漲，在持有成本增加下，新光人壽在台北市信義區的不動產，目前光是稅金占租金收入比重就達2至3成，再加上營業稅等，租金根本不夠付稅金，等於沒賺，影響不動產未實現評價約5%。
在匯率部分，新光金表示，今年新台幣已升值5%，前兩個月波動較大，而且預期可能到4月月底前，新台幣匯率仍處於較不穩定。至於法人擔心美國升息，壽險公司持有的既有債券評價後會下跌，新光金說，目前放在備供出售的債券部位只有800多億元，在同業中規模算小，若發生評價損失，完全可以承受，目前估損失金額約10多億元，而且目前看來美國今年升息3次跑不了，新光人壽有6成資產在海外，在利息提高，新資金再投入就會有更好的回報率。
（中央社記者吳家豪台北24日電）微軟亞洲研究院副院長馬維英今天在「2017天下經濟論壇」中指出，人工智慧將透過語音機器人，重新定義人機介面；人工智慧的競爭已進入思想解放期，很多嶄新的想法問世。
馬維英說，全世界有很多趨勢在推動人工智慧（AI）。第一個趨勢是「萬物數位化」，當世上萬事、萬物能夠轉化成數位資訊，電腦就能得到大量的數據，可以開始運算。
第二個趨勢是「萬物互聯」，第三個趨勢則是「雲端運算」出現。任何人、任何公司如果需要幾千台伺服器來處理大量的資料，可以付費從雲端取得這些運算資源。
他進一步解釋，雲端運算的出現，導致第四個趨勢「軟體智慧化」。傳統認知上，工程師要用人腦來寫每一條程式規則，但現在則是軟體自己能夠藉由機器學習的方式驅動完成。這些深度學習、類神經網路的軟體，本身都是很大的模型，是幾千億、幾兆的參數組成，不可能用傳統人工調整。
馬維英表示，資料愈來愈多、軟體愈來愈聰明，這些趨勢形成了正向循環，促成人工智慧變革，今天大家可能知道軟體蜜月行正在吃掉全世界，但是可能不知道，軟體產業本身也正在被顛覆。工程師如果只會寫程式、但不會使用深度學習、網路開源社群資源，也會失去競爭力。
他認為，在人工智慧的發展歷程中，語音識別是當今主流產品。過去20年，語音識別幾乎沒什麼重要發展，被認為是高不可攀的學術領域；但加入深度學習技術後，現在語音已經平民化、大眾化，微軟的語音辨識技術，已做到跟真人語音相同的精度。
根據馬維英的觀察，以前傳統的人工智慧，還需要人類去檢視、調整，相當曠日費時，現在電腦可以直接從數據學習表達。當神經網路愈做愈深層，再複雜的問題都能解決，只怕沒有足夠的資料讓機器學習。
他發現，機器學習有一個特點，有愈多數據，它學出來的成果就更好。當聊天機器人聽過大家聊天問答、看過物聯網上的諸多圖像，它就能學會更多事情。
不過，馬維英也坦言，今天人工智慧還是有很多做不到的事情，比如理解、表達、擁有知識，下一個門檻就是學會人類語言。
他以公司開會為例，大家花很多時間找秘書，能不能有一個機器人可以代勞？但其實辨別自然語意並不簡單，機器人必須辨別你說出的人名實際上是哪些人、與會者的辦公室在哪些地方，並決定出最適合的會議地點。
馬維英透露，在微軟研究院過去幾年，已經創造一個強大的知識圖譜，一個人沒辦法記全世界的知識，但電腦可以；我讀你的文字時，可以同時連接到全世界的知識。接下來還有聊天引擎，微軟想把聊天機器人做到微信、LINE等通訊軟體中，取代企業官方帳號功能，你有什麼需求，就去跟機器人說。
他更想像，未來人工智慧將透過語音機器人，重新定義人機介面。人工智慧的競爭，已進入思想解放時期，很多嶄新的想法問世。1060124
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