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桃園機場曾獲選全球「最好睡」機場排名第6,今天凌晨有2名外籍旅客在桃園機場第一航廈一樓出境大廳南側搭帳篷過夜,桃園機場公司呼籲旅客使用機場既有躺椅等設施,以免影響其他旅客。

桃園機場公司表示,當時機場保全人員曾前往瞭解及關切,確保未影響旅客動線,未來也會持續加強航廈內安全管理,必要時並會同航警局,依照民用航空法相關規定處理。

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(中央社記者余曉涵台北15日電)勞動部長郭芳煜今天中午時說,勞基法修法中的輪班制須有至少11小時的休息時間,上路時間由行政院訂定。

立法院衛環委員會今天邀請勞動部針對「影響原住民族勞動權益」進行專案報告及備質詢。

日前媒體報導三讀修正通過的勞動基準法「輪班至少排休11小時」規定一事,限時勞動部長郭芳煜上午表示,有緩衝的1年時間,現在談例外還言之過早。

中午郭芳煜受訪時則表示,根據勞動基準法三讀會議記錄,緩衝1年規定並未納入最終的修法條文當中,因此此條文正式生效的上路時間,將由行政院訂定。

郭芳煜說,原本委員會時有通過此法案有緩衝期1年,但院會上僅通過此條文其餘則不予處理。1051215

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品名:【雞仔牌ST】洗衣槽專用清潔劑

成分:次氯酸鈉、氫氧化鈉(0.5%)、再附著防止劑、界面活性劑(烷基胺氧化物)、安定化劑

內容量:550g

用途:清潔洗衣槽

使用方法:全自動洗衣機、滾筒式洗衣機

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2.請特價將水量調至高水位

3.啟動洗衣機的標準洗衣行程

注意事項:

1.初次使用或髒污嚴重時,請將商品倒入後再注入清水,約浸泡6小時後再開始洗淨

2.請勿將衣類放入一起清洗

3.第一次使用可浸泡6小時讓髒污分解

4.建議1~2個月定期清洗1次洗衣槽

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立法院內政委員會今天(15日)審查「公民投票法部分條文修正草案」,截至傍晚,64條條文已全部討論過一遍,委員會回頭討論保留的爭議條文。目前有共識的條文包括降低公投連署門檻,由千分之五降為萬分之一、提案門檻由百分之五降為百分之一點五。不過,對於公投通過的門檻,朝野仍有歧見,民進黨提案投票結果有效同意票多於不同意票,且有效票達到投票權人總額四分之一者即為通過,但時代力量主張有效票的同意票數多於不同意票數即為通過,這部分仍待進一步討論。

其他有共識的條文部分還包括公投年齡由20歲下修為18歲,並新增行政院可以發動公投的權力,並將全國性公投的主管機關由行政院改為中選會,且廢除公投審議委員會的組織,希望真正落實還權於民的精神。

此外,針對民進黨立委與時代力量提出把「領土變更之複決」納入公投事項,委員會花了非常多時間討論。國民黨立委黃昭順等人表示,國民黨反對台獨,且一直主張領土變更屬於修憲層級,但國民黨因為反對這項修法而失去政權,現在願意從善如流,支持這項修法,民進秒殺黨完全執政就完全負責。國民黨立委陳超明則說,當初是民進黨提這個案,民進黨現在卻不明確表態,他直指民進黨是怕得罪黨內獨派才不敢撤案,呼籲民進黨拿出勇氣。

親民黨立委陳怡潔則批評國民黨此舉根本是拿台灣的利益開玩笑,把國家領土當作政治籌碼,呼籲國民黨三思。

時代力量立委黃國昌則認為,憲法裡完全沒有規定這些複決案要透過何種程序實踐,法律的任務應該是要實現憲法裡所規範的內容,若沒有在公投法裡明訂,會出現立法空白的情況。

此外,對於兩岸間的政治協議應公投通過後才可進行協商,在野黨也不贊成,因此相關條文仍在協商、討論。

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人工智慧(Artificial Intelligence)的研究,過去60多年來從未停歇,而今總算有了不凡的突破,從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等,無疑捕捉了無數人們的注意力,宣告著劃時代的科技盛世已經到來。

1950年,圖靈在他名為〈運算機器與智慧(Computing Machinery and Intelligence)〉的論文裡提問:「機器能思考嗎?(Can Machine Think?)」,挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義,卻沒有辦法很精確地討論問題核心:「機器會有智慧嗎?」

由於機器智能難以確切定義,圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧,提出了著名的「圖靈測試」:如果機器與人類進行非面對面(例如在中間以布幕隔離)對話(例如使用文字訊息),人類卻無法辨認出對方是機器,那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代,對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案,後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試:如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫.維森鮑姆(Joseph Weizenbaum),以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA;或到2014年,英國雷丁大學(University of Reading)重磅宣布其所開發出的Eugene,已經通過測試,但後來被質疑標準有誤。

其實,人工智慧一詞直到1956年,才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫(The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)」上,由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫(John McCarthy)正式定名。這場工作坊所討論的問題:「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域,而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。

歷經了60年的發展,人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落,經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元,希望打造強人工智慧的人工神經網絡(Artificial Neuron Network),先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境,無法取得研究經費而停滯;同一時期另一脈絡的弱人工智慧,則發展出博聞強記、分辨率隨資料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如今,人與機器的對話,已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子,到底電腦科學家解決了些什麼問題呢?從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。

關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡

對於人工智慧,電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作,因此設計數學模型來模擬動物神經網絡的結構與功能。所謂人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數演算,能接受外界資訊輸入的刺激,且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應,或用以改變內部函數的權重結構,以適應不同環境的數學模型。

1951年,科學家馬文.閔斯基(Marvin Minsky)第一次嘗試建造了世上第一個神經元模擬器:Snarc(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator),它能夠在其40個「代理人」和一個獎勵系統的幫助下穿越迷宮。六年後,康乃爾航空工程實驗室的法蘭克.羅森布拉特(Frank Rosenblatt)設計、發表神經網絡的感知器(Perceptron)實作後,人工神經網絡(或稱類神經網絡)學者曾經一度振奮,認為這個突破終將帶領人工智慧邁向新的發展階段。

但,人工智慧領域的研究在1970年代因為缺乏大規模數據資料、計算複雜度無法提升,無法把小範圍的問題成功拓展為大範圍問題,導致計算機領域無法取得更多科學研究預算的投入而沉寂。到了1980年代,科學家首先透過思考上的突破,設計出新的演算方法來模擬人類神經元,迎來神經網絡發展的文藝復興時期。物理學家約翰.霍普費爾德(John Hopfield)在1982率先發表Hopfield神經網絡,開啟了神經網絡可以遞迴設計的思考。四年後,加州大學聖地牙哥分校教授大衛.魯梅爾哈特(David Rumelhart)提出了反向傳播法(Back Propagation),透過每次資料輸入(刺激)的變化,計算出需要修正的權重回饋給原有函數,進一步刷新了機器「學習」的意義。科學家更進一步把神經元延伸成為神經網,透過多層次的神經元締結而成的人工神經網絡,在函數表現上可以保有更多「被刺激」的「記憶」。

目前多層次的人工神經網絡模型,主要包含輸入層(input layer)、隱層(hidden layer)與輸出層(output layer),另外根據資料輸入的流動方向,又分為單向流動或可以往回更新前一層權值的反向傳播法。由於神經網絡模型非常仰賴計算規模能力,為了增加高度抽象資料層次的彈性,電腦科學家將之複合為更複雜、多層結構的模型,並佐以多重的非線性轉換,將其稱之為深度學習(Deep Learning暢銷)。

關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習

科學家發現,要讓機器有智慧,並不一定要真正賦予它思辯能力,可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力,就足以幫助人類工作。1970年代,人工智慧學者從前一時期的研究發展,開始思辯在機器上顯現出人工智慧時,是否一定要讓機器真正具有思考能力?因此,人工智慧有了另一種劃分法:弱人工智慧(Weak AI)與強人工智慧(Strong AI)。弱人工智慧意指如果一台機器具有博聞、強記(可以快速掃描、儲存大量資料)與分辨的能力,它就具有表現出人工智慧的能力。強人工智慧則是希望建構出的系統架構可媲美人類,可以思考並做出適當反應,真正具有人工智慧。

機器學習(Machine Learning)可以視為弱人工智慧的代表,只要定義出問題,蒐集了適當的資料(資料中通常需要包含原始數據與標準答案,例如人像圖片與該圖片內人像的性別、年齡),再將資料分做兩堆:訓練用與驗證用,以訓練用資料進行學習,透過特定的分類演算法抽取特徵值,建構出資料的數學模型,以該數學模型輸入驗證用資料,比對演算的分類結果是否與真實答案一樣,如果該數學模型能夠達到一定比例的答對率,則我們認為這個機器學習模型是有效的。這種具有標準答案,並以計算出的預期結果進行驗證的機器學習,通常被稱為監督式學習。 相對於監督式學習,非監督式學習則強調不知道資料該如何分類的機器學習,換句話說,我們提供電腦大量資料,但不告訴它(或許我們也真的不知道)這些資料該用什麼方式進行分類,然後電腦透過演算法將資料分類,人類只針對最終資料分類進行判別,在數據尋找規律就是機器學習的基礎。

機器學習的發展方向,是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法,讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則,並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。過程中,時常運用統計學技巧,並轉化成電腦程式,進而計算出資料??的分界條件來做預測。 弱人工智慧作為人工智慧領域的發展途徑,無論是監督式學習或非監督式學習,隨著資料被大規模蒐集、經由網際網路被傳遞、輔以雲端架構支援的運算,用機器學習來解決人類基礎的問題變成一種可能。目前機器學習也是人工智慧商業應用最廣泛的一種技術。舉凡搜尋引擎、圖像辨識、生物特徵識別、語音與手寫識別與自然語言處理、甚至是檢測金融詐欺等等,都是常見的應用。

關鍵技術三 人工智慧的重要應用:自然語言處理

對人類來說,如何讓這些現代自己製造出來的機器們,可以聽懂人話,並與人類「合作」,絕對是可以推動我們面對未知宇宙的重要助手。

自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的研究,是要讓機器「理解」人類的語言,是人工智慧領域裡的其中一項重要分支。英國雷丁大學的演化生物學家馬克.佩葛(Mark Pagel)認為,最早的一種「社會科技」是人類的「語言」,語言的發明讓早期人類部落透過新工具:「合作」在演化上占有優勢。自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種:其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式,其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

無論是從人類到電腦,或從電腦到人類,語言處理通常都使用達人到我們一般學習外語所要具備的聽、說、讀、寫等技能。其中:聽與說主要使用到聽覺與發音,對電腦而言就是能夠透過麥克風「聽」到人類說話,把聽到的聲音轉成文字(這是語音辨識),或把電腦想要表達的意思轉成人類可以理解的詞句(這是自然語言生成),再用耳機或喇叭「唸」給人類聽(這是語音合成,功能通常稱作文本朗讀:text to speech)。科學家與工程師們也致力於影像文字辨識,影像來源可以是掃描完成的文件影像檔案、也可以是手機鏡頭的即時影像,目標的文字體則可以是一般鉛字印刷品或列印的文件,也可以是手寫文字(手寫文字辨識)。

當計算機透過「聽」或「讀」,將人類的話語或文章轉成文字、語句進到處理層,還需要能夠自動分詞(word segmentation),也就是電腦必須拆解人類的語句來理解語意,才可以進而給出相應的答案。例如一般人對手機說:「今天香港會不會下雨」,手機必須錄下聲音、並且濾掉雜音、將這句話的聲音轉化為文字、將這句文字拆解成不同詞句,並標注上不同詞性(speech tagging)。

「瞭解」使用者想要知道氣象資訊的命令後,手機必須對能提供「天氣」資訊的伺服器發出相應的(告訴伺服器要的地理資料是香港、並把今天轉換為實際的日期時間)資訊請求,包含未來數小時區間氣溫、氣象(是多雲、雨或晴天等)、風速、降雨機率、濕度、氣壓、空氣品質或紫外線指數等。

當伺服器回應了前述的相應數據後,手機可以選擇用螢幕畫面來回應,但更貼心的作法是把這些資訊翻譯成「人話」,然後用聲音唸出來。這時的處理可以把「香港接下來八小時會是晴天,氣溫攝氏25度,降雨機率是10%,空氣品質良好」這個句子,透過合成不同語詞聲音後說出來。但是,使用者問的其實是「會不會」下雨,所以必須進一步把降雨機率10%、晴天等等資訊轉換成「會不會」的尺度,例如10%可以轉化為「不太會」或是「只有很小的機率」一詞。

人類互動最重要的工具就是語言,無論是文字或語音,語音智慧助理讓人能和機器說話,秒殺無非是近年行動裝置普及後,最令人興奮的進展之一。

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(中央社記者李晉緯台北13日綜合報導)台灣高球女將盧曉晴今天在伊藤園女子賽末輪打出5鳥、3柏忌70桿,最終以3輪總計209桿成績並列第7名。

女子高球日巡賽(JLPGA)總獎金1億日幣(約新台幣2981萬元)的伊藤園女子高球賽(Ito-En LadiesGolf Tournament),11日起在日本的千葉縣進行3回合共54洞的賽事。

盧曉晴前兩輪分別打出68桿、71桿,今天她抓下5隻小鳥,吞下3個柏忌,打出低於標準桿2桿的70桿,最終以3輪總計低於標準桿7桿的209桿成績並列第7名。

姚宣榆前兩輪陸續打出76桿、69桿,第3輪她抓下2隻小鳥,但吞下3個柏忌,打出高於標準桿1桿的73桿,最後以總計218桿並列49名。

蔡佩穎前兩輪分別打出74桿、69桿,今天她抓下2隻小鳥,但是吞下6個柏忌,打出高於標準桿4桿的76桿,最終以總計219桿排在54名。

韓國女將李寶美(Bo-Mee Lee)前兩輪分別打出69桿、68桿,今天她抓下4隻小鳥,吞下1個柏忌,打出低於標準桿3桿的69桿,日本女將笠律子(Ritsuko Ryu)前兩輪分別打出70桿、67桿,今天她一定要買抓下5隻小鳥,吞下2個柏忌,同樣打出低於標準桿3桿的69桿,兩人也以3輪總計低於標準桿10桿的206桿成績並列第1名。

經過延長加賽,李寶美才驚險擊敗笠律子,拿下本次賽事的冠軍。1051113

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