自從暖暖出生後，家裡開銷一下子多了不少，又是奶粉又要尿布的，
什麼都要花錢，導致經濟一下子拮据了起來
但一些該買的還是要買，這次買的是 【北極熊】日立專用冷氣遙控器(冷氣搖控器系列)
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商品訊息功能
- 品號：1617548
- 液晶面板顯示字幕
- 操作簡單，同原廠功能
- 日本一級IC
- 附原廠照片索引表
商品訊息描述
購買前請先確認您的機器型號 |
代碼設定方式，設定簡單 |
購買前請先注意是否真為遙控器故障 |
商品訊息特點
遙控型式：紅外線
遙控距離：約8公尺
使用電源：DC3V(4號電池*2需自備)
外型尺寸：長170mm寬56mm厚2mm
◎依照消費者保護法規定，消費者均享有產品到貨七天猶豫期之權益，但退回產品必須
是全新狀態且包裝完整 ( 保持產品、附件、包裝、廠商紙箱及所有附隨文件或資料
之完整性 ) ，否則恕不接受退貨
◎本產品文案為原廠所提供，若有變動敬請參照實際商品為準
◎本產品網頁因拍攝關係，圖檔略有差異，實際以廠商出貨為主
我們所提供為全新產品，並提供以下保證：
- 保固期限：1年
- 保固範圍：新品瑕疵
| 保固期 | 保固期限：無 保固範圍：新品瑕疵 |
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
日本職棒讀賣巨人隊老將阿部慎之助8局上轟出2分彈，這是他本季第3轟，終場讀賣巨人5比2擊敗橫濱DeNA，開季4連勝。
今天的讀賣巨人對橫濱DeNA之戰，巨人隊菅野智之先發，投7局被擊出6支安打，僅在3局下被DeNA洋砲José López打出適時的二壘打失1分，表現精采，贏得第1勝，López稍後又在8局下從巨人隊洋投Scott Mathieson手中轟出陽春彈。
此戰3局上，讀賣巨人坂本勇人先敲適時安打，打回1分，8局上脇谷亮太、立岡宗一郎、坂本勇人連續安打，攻得2分，阿部慎之助再轟2分彈，一棒轟垮DeNA。阿部慎之助開季以來打擊狀況非常好，不僅已轟出3支全壘打，而且打擊率高達5成。
除了讀賣巨人，樂天今天7比1擊敗軟銀，也是開季4連勝，廣島7比1勝中日，中日開季4連敗，火腿6比1勝羅德，羅德也是開季4連敗，歐力士7比3勝西武，養樂多3比1勝阪神。
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、風力發電好康機╱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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