每年的這個時候,都是我想出去旅遊的時候

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因為在公司工作的壓力實在有點大

所有我都是把特休累積起來

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  • 空調
  • 每日客房清潔服務
  • 花園
  • 自助洗衣
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闔家歡樂

  • 冰箱
  • 獨立浴室
  • 免費盥洗用品
  • 花園
  • 每日客房清潔服務
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鄰近景點

  • 小叮噹科學主題樂園 (2.3 公里)
  • 東門 (9.6 公里)
  • 新月海灘 (7.3 公里)
  • 新豐紅樹林 (8.7 公里)
  • 新竹市眷村博物館 (8.9 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

工商時報【于國欽】

失業定義有極大的灰色地帶,找不到工作而退出勞動市場者,其身份由失業者變成非勞動力,這原是失業問題惡化,但反而讓失業率降低,美國8年來失業率降低即拜勞參率由66%降至62.6%之賜。

■失業者與非勞動力都沒有工作,其差別是失業者有在找工作,而非勞動力並沒有找工作,我國今年1~10月平均失業人數46.1萬人,而非勞動力則高達823萬人。

華盛頓郵報日前為文指出川普不懂失業率,川普於競選期間經常表示:「說美國失業率是5%,那是個笑話,美國真實的失業率是42%。」

這真是語不驚人死不休,42%失業率究竟是怎麼算出來的?川普說:「所謂失業者,除了那些找不到工作的人,還得納入所有沒工作的成年人。」乍聽之下似乎合理,但仔細一想,不得了,退休老人、家庭主婦、學生全是沒工作的人,把他們都納入失業人口,難怪失業率高達42%。

沒上班者...都算失業?

我們來幫川普找一下42%的算法,以去年9月為例,美國勞動力1億5,686萬人,失業人數793萬,沒有工作也不找工作的非勞動力9,445萬,一般失業率的算法,即以失業人數除以勞動力,結果是5.1%。

川普的算法是:把失業人數加非勞動力人數除以16歲以上民間人口,川普定義的失業人數是793萬加9,445萬,約1.02億人,以1.02億除以2.51億,得出41%,這大概就是川普心中的失業率。

大概所有的專家都會認為川普的算法荒謬可笑,因此華盛頓郵報才會長篇大論給川普上課。然而,我們若冷靜思考一下,川普這個算法也未必那麼可笑,因為它呈現了一個傳統失業率看不到的問題,那就是「隱藏性失業」。

觀察指標 應多元而靈活

我們用川普的算法檢視一下美國歷年情況,以2007年底為例,依傳統算法失業率是5.0%,和去年9月差不多,但用川普的算法所得出的失業率不是41%,而是37%。傳統失業率告訴我們,如今失業率已回到金融海嘯前的水準,但川普的算法告訴我們,情況變糟了,從37%升至41%,代表的是「隱藏性失業」增加了近千萬人。

川普的失業率雖不準確,但卻含概了「隱藏性失業」的訊息,把勞參率的變化融入其中,對於平日不觀察勞參率者,川普獨創的失業率不失為一項好指標,川普正因為從獨門的失業率看出「隱藏性失業」的嚴重性,選戰策略深植民心,終於獲勝,若只看傳統失業率,則必然與民心脫節太遠,這給我們的啟示是,觀察指標應多元而靈活,務實而不因循。

以川普的算法,我們的失業率變化如何?我們的川普失業率由1990年的41%升至近年一直維持在44%上下,長期而言,隱藏性失業確實有擴大趨勢,值得注意。

事實上,經濟學家也明白現行失業率確有盲點,也曾提出若干廣義的失業定義,經常被援引的有四種:U1為標準失業者,U2係U1加上兼差者,U3是指U1加上非勞動力中想工作而不找工作者,U4是指U2再加上想工作而不找工作者。

用此法所算出來的失業率就不會像川普失業率這麼驚人,以我國今年而言,傳統失業率是3.9%,而廣義失業率U3是5.1%,而以部分工時者41萬人視為兼差者計算,則U2是7.4%,U4為8.7%。

社會學家伯瑞納曾指出,若坐牢的痛苦是66分,失業的痛苦也有49分,其對個人及社會影響甚鉅,我們非但不該嘲笑川普,反而應該深切反省,看待失業問題必須跳脫冰冷的數字,回歸人性的關懷。

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President-elect Donald Trump calls out to media as he greets investor Wilbur Ross as he arrive at the Trump National Golf Club Bedminster clubhouse, Sunday, Nov. 20, 2016, in Bedminster, N.J.. (AP ... 較多President-elect Donald Trump calls out to media as he greets investor Wilbur Ross as he arrive at the Trump National Golf Club Bedminster clubhouse, Sunday, Nov. 20, 2016, in Bedminster, N.J.. (AP Photo/Carolyn Kaster) 較少











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Associated Press | 拍攝者 Carolyn Kaster





2016年11月24日週四 台北標準時間上午4時57分





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近來,以語音作為溝通介面的智慧機器人越來越多,從網路巨頭亞馬遜的Echo到英國新創公司的Olly都有著類似訴求,經過一代又一代進化,它們不僅會在你下班回家時,立刻貼心問候你,還能根據你的性格以及近期喜好動態,進一步決定跟你互動的方式。



未來的家庭生活是什麼模樣?亞馬遜、Google陸續將想像實踐後,智慧居家的藍圖也越來越清晰。不畏大廠在前,現在,英國新創公司Emotech也決定用語音智慧機器人Olly迎戰。

Emotech總部雖然位在倫敦,但是兩位創辦人其實都來自中國。共同創辦人暨執行長莊宏斌曾任人人網產品總監,擁有九年社交網路服務領域經驗。三年前,他毅然決然離開中國,遠赴倫敦大學學院(University College London)攻讀人機交互及人類工程學研究所,並且在就讀期間與前奧美互動事業總監Chelsea Chen共同創辦了Emotech。

去年底,Emotech被科技媒體TechCrunch評選為歐洲前14強新創團隊;今年11月,旗下產品智慧居家機器人「Olly」更獲得2017 CES消費性電子展四項獎項肯定,包括智慧家電(Smart Home)、無人飛機和無人系統(Drone and Unmanned System)、家電(Home Appliances)、家庭視聽和影音組件和配件(Home Audio and Video Components and Accessories)。

Olly是什麼?它能為我們做到哪些事?「亞馬遜Echo能做的事情,基本上都能做到。」莊宏斌接受《數位時代》越洋採訪時自豪地說。他解釋,使用者可以透過語音操控Olly,而它會在這個過程中學習主人的習慣和喜好。「例如當你下班回家,它會歡迎你,還會根據你當時的情況,推薦你做不同的事情。另外,經過AI系統分析,經過一段時間之後,它會發現你對哪些資訊更感興趣、哪些資訊對你更重要。比方女友剛發了一條訊息給你,它就會提醒你。」

AI讓每台Olly都有不同性格

而Olly和Echo最大的不同處,就在於背後的人工智慧系統。經由學習,Olly懂得主動和使用者互動,並且會逐漸發展出自己的性格。因此,儘管剛出廠時是一模一樣的產品,到最後,每一台機器人都會展現出不同的個性。

莊宏斌說明,要讓Olly做到這一點,必須經過兩大步驟。首先是透過文本分析、語音和表情分析,讓它識別主人的性格,例如是屬於內向型還是外向型、比較保守還是喜歡嘗鮮。接下來則是建立機器人本身的性格模型,這裡則須使用類腦人工智慧引擎,並運用神經科學和心理學等交叉學科的架構。莊宏斌解釋,以神經科學來說,當一個人想要說話時,頭也許會側偏一點,或是突然聽到旁邊有聲音出現時,頭可能會轉過去,看看到底發生什麼事。這些細微動作發生的時間都非常短暫,而人腦必須很迅速地決定,在這麼多的選項中,下一秒該優先執行什麼動作,這些都得用過往的經驗和行為模式來判斷。當這套複雜的操作模式和計算機科學結合,再加上機器學習,就能應用在Olly上。「所以它會逐漸演變出一套適合和對方互動的性格,這個其實跟人與人之間的交流有點類似。比方說,每個人跟不同的朋友、家人,彼此之間交流的方式是不一樣的。從另一個維度看,每個家庭裡的小孩,在不同環境成長之後,演變出來的性格也不一樣。」

經過不斷調整,Olly機器人目前已經進化到第三代。過程中,團隊持續蒐集大量數據,以提高演算法的準確度。莊宏斌指出,機器學習最關鍵的就是數據,而這又跟實際使用場景息息相關。因此Emotech特地租用了一間住家做為新辦公室,以了解用戶的使用方式。另外,產品初期使用的是Google語音識別等第三方函式庫(Library),現在則是使用自家開發的演算法,不再受第三方服務限制。

產品設計方面,最新版本的Olly則從原本的可愛大眼造型變成更具有未來感、可以上下展開的環狀外觀。曾參與蘋果第一代筆記型電腦和iPad設計專案的理工機械設計博士李思宏來自台灣,目前在Emotech負責硬體設計。他表示,原本是將液晶顯示器放在Olly上,並透過動畫展現機器人的情緒,但在今年7月底,團隊著手修改設計,將液晶顯示器取消,改用LED陣列,讓Olly以不同顏色的光來傳達心情。「搭配不同動作、速度,再呼應LED顯示和聲音表達,讓用戶跟Olly互動的時候,會覺得它更擬人化。」他強調,「雖然它不是人形機器人,但是你從皮克斯(Pixar)的電影裡可以發現,很多非人形機器人也可以做情緒表達和人格特質轉換。」李思宏表示,Olly預計將在明年聖誕節前量產,數量估計落在1到2萬台。至於售價,經過中美英三國、共40多場的深度用戶研調,預計會訂在智慧手機售價的1.5到2倍。外界雖常拿Olly和另一款智慧機器人相比,但莊宏斌認為,Jibo團隊是學術領域出身,低估了商業化程度。此外,Jibo雖然也是針對家庭,但使用者包含小孩、老人、上班族,範圍太廣,相較之下,Olly只鎖定20到30歲上班族,客群目標更明確。

「AI在學術領域已經很久了,但是商業化才剛剛開始。我們很欣喜地看到,市場對於這個嶄新的工具和技術,接受程度還是比較高的。」莊宏斌說,就像今年他們申請CES時,不只在智慧家電和無人機這兩個類別受到肯定,連家電和家庭影音這類貼近大眾的領域也入選。他認為,這足以證明人工智慧能為廣大消費者帶來實用價值,讓人們的生活更舒適。「可能明年,CES就會增加AI這個領域了!」

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