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最新商品評價 查看全部評價 (共 1 筆評價)













發表者 咨欣 吳, 2017/02/22 14:45:23



產品不錯 可是沒有說明書 要詢問問題電話卻又打不通








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下面附上一則新聞讓大家了解時事



【鉅亨網編譯張正芊 綜合外電】

全球主要投資銀行異口同聲建議,明年匯市最佳投資仍是買美元。除了前兩大匯市交易商花旗 (Citi) 及德意志銀行 (Deutsche Bank) 看好美元漲勢,高盛 (Goldman Sachs)、摩根大通 (JPMorgan Chase)、巴克萊 (Barclays) 與瑞士信貸 (Credit Suisse) 也預料,美國聯準會 (Fed) 升息將推高美元價格。

《彭博社》週一 (14 日) 報導,彭博即期美元指數繼去年大漲 11%,今年至今又勁揚了 8%。然而近期走勢顛簸,上季分析師紛紛調降美元預估,因美國經濟數據不如預期,且中國經濟走緩。但就在 Fed 近月來重申,美國經濟成長力道夠強,足以支持調升政策利率,刺激了美元漲勢再起。

花旗駐新加坡外匯策略師 Todd Elmer 預期,明年美元仍將廣泛升值,若市場價格反映 Fed 升息曲線更陡峭,匯市主題便將重回升息循環,以及美國與其他主要國家之間利率政策分歧。德銀更預期美元還有 2 年漲勢可走,且以貿易加權計算,還有 10% 升值空間。摩通則看好美元兌星元及紐元漲勢,明年下半觸頂。

以下是各大投行推薦明年加碼美元的方式與理由:

1.賣歐元買美元

推薦者:德銀、巴克萊、高盛、法國巴黎銀行 (BNP Paribas) 及瑞信。

儘管歐洲央行 (ECB) 本月初發布的貨幣政策前瞻指引不夠鴿派,令市場失望;但巴克萊駐紐約外匯研究部主任 Jose Wynne 的團隊仍認為,ECB 的貨幣寬鬆措施將實行更久、規模擴大,意味歐元兌美元還會進一步下貶。

根據 60 多位分析師的意見調查,當中 17 位預期,歐元將在明年第二季貶至與美元平價。巴克萊甚至預估,美元兌歐元至明年底將飆上 95 美分,比調查預估中值 1.05 美元高許多。

2.賣澳元買美元

推薦者:巴克萊、摩根士丹利 (Morgan Stanley)、法巴銀、瑞信、丹麥銀行 Danske Bank。

大摩駐倫敦全球外匯策略部主任 Hans Redeker 的團隊預估,澳元繼今年兌美元大貶 12% 之後,明年仍將是 10 國集團 (G10) 中最弱的貨幣之一。賣壓來自「中國經濟快速轉變、澳洲國內貿易條件減弱、競爭力下降、利差縮小以及外在抵抗力下滑。」

3.賣日元買美元

推薦者:瑞銀 (UBS)、法巴銀、高盛及加拿大皇家銀行資本市場 (RBC Capital Markets)。

瑞銀駐紐約外匯及利率策略部共同主任 Daniel Waldman 等人上週四 (10 日) 發布報告指出,日本經濟面臨重大挑戰,通貨膨脹目標依舊遙不可及,經濟持續負成長,而出口走軟則可能拉貶日元。RBC 駐倫敦 G10 外匯策略部主任 Adam Cole 更直言,買美元買日元,是針對美國升息的最佳做多策略。

4.賣離岸人民幣買美元

推薦者:美國銀行 (Bank of America)、巴克萊及 Danske。

美銀駐紐約全球利率與外匯策略部主任 David Woo 預估,明年人民幣兌美元最多可能貶值 10%,因此他最偏好 6 個月期買美元賣離岸人民幣的遠期合約。尤其是中國人行上週五 (11 日) 發布 CFETS 人民幣匯率指數,首度將人民幣兌一籃子貨幣以貿易加權計算,為人民幣與美元脫鉤做準備,令人民幣更加看空。

『新聞來源/鉅亨網



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,重要的專利權利熱銷產品人包括清大、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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