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商品訊息功能

商品訊息描述

●輕巧體積，適用約5坪空間

●尼古丁、甲醛、寵物異味等皆可封存與消滅

●除臭、洗淨與香氛三步驟，清淨空氣更散發清爽香氣

●共有16種味道可選擇





輕巧便攜式空氣清淨機

完整包覆臭味、徹底淨化空氣、散發香氛氣息

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【antibac2K安體百克】空氣清淨機/淨化液

120ML(16個味道可選)：

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300ML(15個味道可選)：

純淨/精神振作/舒壓/綠茶/保加利亞玫瑰/迷迭香/櫻花/蘋果/海洋/漿果玫瑰/百合/微風/森林/花香/香草園

空氣淨化液120ML(SOLUTION)

1入NT$1152 原價$1280含運

空氣淨化液300ML(SOLUTION)

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空氣洗淨機HAPPY AIR膠囊型系列(Purple 紫色)1入+120ml淨化液2入

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空氣洗淨機(Magic Ball。彩繪版)(白色)1入+300ML淨化液1入

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商品說明

【antibac2K安體百克】空氣清淨機

．HAPPY AIR ：紫色

．尺寸： 直徑9cm × 高18cm

．重量：210g

．容量：250ml

．電壓：110V 50-60HZ ／DC 5V 1W

．適用範圍：約5坪

．建議連續使用時間：約12小時

．產地：魔術膠囊- 中國

安體百克淨化液- 新加坡

．配件：止滑墊（靜音用TPE）

變壓器

旋轉軸

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．Magic Ball彩繪版：白色

．尺寸：直徑20cm×高20cm

．重量：2.8／3.7kg

．電源：110V／20W 變壓器AC24V

．建議適用範圍：約30㎡（約10坪）

．LED燈光模式

．建議連續使用時間：約24小時

．自動關機功能：約30小時

．標準配備：止滑靜音墊、淨化液量杯、旋轉軸、清潔刷

．產地：

魔術球ARABESQUE系列－中國



．本型錄所揭載的產品設計，符合安全使用標準，請依正常建議方式使用，

以免導致機器故障或受傷。

．本產品為空氣洗淨機，請勿使用於其他用途。

．詳細的產品資訊請洽詢各銷售櫃點。

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【antibac2K安體百克】空氣淨化液

120ML(16個味道可選)：純淨、精神振作、舒壓、綠茶、桉樹、保加利亞玫瑰、葡萄柚、迷迭香、櫻花、蘋果、海洋、薑花、柑橘、竹子、梔子花、百合

300ML(15個味道可選)：純淨、精神振作、舒壓、綠茶、保加利亞玫瑰、迷迭香、櫻花、蘋果、海洋、漿果玫瑰、百合、微風、森林、花香、香草園

產地：新加坡



商品訊息特點

只要1,152元起(含運)即可享有【antibac2K安體百克】原價最高17,800元空氣清淨機/淨化液：(A)空氣淨化液：120ML/300ML/(B)空氣清淨：空氣洗淨機HAPPY AIR膠囊型系列(Purple 紫色)/空氣洗淨機(Magic Ball。彩繪版)(白色)，多種味道任選！

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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）。

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，無非是近年行動裝置普及後，最令人興奮的進展之一。

總統蔡英文今天接見APEC領袖代表宋楚瑜並交付三任務，包括為經濟發展帶回新機會；在全球政經情勢變遷下，密切關注區域經濟整合發展；向國際表達參與區域經濟整合期待。

二○一六年「亞太經濟合作經濟領袖會議」（APEC Economic Leaders」Meeting）將在秘魯利馬登場，蔡總統請親民黨主席宋楚瑜任領袖代表。

蔡總統接見「我國出席第二十四屆APEC經濟領袖會議代表團」，包括宋楚瑜及宋楚瑜女兒宋鎮邁表示，她要交付宋楚瑜及代表團幾個重要任務。

蔡總統說，首先要透過和國際廣泛交流，為經濟發展帶回新機會。新政府就任以來，全力投入振興經濟工作上，參與APEC就是政府推動參加區域經貿整合與新南向政策，以帶動國內產業發展方式之一。

蔡總統表示，今年APEC主題是「優質成長與人力發展」，包括「促進區域經濟整合及優質成長」、「強化區域糧食市場」、「邁向亞太區域微中小企業現代化」及「發展人力資本」，這些都是台灣認同且支持的發展方向，期待宋楚瑜在這些議題與各國廣泛交換意見，讓台灣更了解各國相關作為，做為經濟發展契機。

蔡總統說，全球政經情勢變遷下，密切注意與關注區域經濟整合發展，今年是亞太經濟整合重要一年；因應全球政經情勢變遷，影響區域經濟整合進程，要請全體代表團成員在領袖會議中，持續了解進度，密切注意後續發展。

蔡總統表示，她要請宋楚瑜「向國際社會表達我國人民對參與區域經濟整合的期待」；為促進對外貿易，須積極融入區域經濟整合機制，要與他國簽署FTA（自由貿易協定），政府也努力嘗試加入區域經濟貿易整合機制，並做好準備。

蔡總統說，APEC一向是台灣爭取參與區域經濟整合重要平台，要請宋楚瑜及代表團成員藉出席APEC年會機會，明確傳達台灣立場，「積極與各會員領袖互動」，讓世界看見台灣能為區域經貿發展上，扮演創新者、分享者及服務者積極角色。

另外，蔡總統也請政府相關部會與企業界朋友們攜手同心，全力協助宋楚瑜及代表團，讓這次APEC之行能有豐富收穫與貢獻，預祝此行圓滿成功。

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2016年11月12日週六 台北標準時間下午1時34分





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下面附上一則新聞讓大家了解時事

工商時報【彭裕民】

新材料循環再生有一個重要概念，就是材料不被廢棄，從最上游的材料設計時即能以最簡單方法、最少能量及成本方式，讓材料可以再次被回收使用，重覆進行各種產品設計，形成材料不丟掉的不斷鏈循環系統，也就是在「開採製造原料→零件製造→產品製造→服務提供→使用者」的過程，將使用過的材料經過「修理、回復、再利用、再製造」等機制後重回到循環鏈上。

循環再生需從材料開發源頭作起，因此在材料設計之初要屏棄傳統一次性使用觀念，從耐久性、可修復性及保固性著手。以航太及汽車、自行車使用的碳纖為例，將樹脂碳纖維化，使其具有「熱固性」，支撐性足夠，但缺點在於固化後無法重複使用；但如將碳纖變成具有「熱塑性」，也就是再加熱後可再次重複使用，這樣的特性可以因應未來在車輛、機器人、運動器材等大量使用需求，透過熱塑性特質就可以重複加熱使用，材料也就不會變成大量廢棄物。

新材料循環再生在發展初期，可能面對成本高及循環斷鏈等問題而不易推動，透過法規配合及政策補助鼓勵廠商投入生產，一旦淘汰或廢棄產品或材料，變成是一個有價物質，廠商將會主動將材料進行重新使用及利用，這就進入自發性經濟行為階段。

目前看來，這波新材料綠色循環趨勢已開始在美國展開，美國能源部提出2020年來自植物作成的生質材料要有10％市占率，2050年要達到50％，這將形成貿易障礙。因應這項來自國際環保及品牌壓力，包括Nike及愛迪達等都已宣布符合法規要求的決心，為其製造的台灣製鞋廠商及紡織產業已深刻感受到這波趨勢，因此，開發符合綠色循環的新材料迫在眉梢。

廢水及廢棄面板 循環商機大

水再生利用是台灣從新材料循環發展找到新機會的切入點，台灣本身是一個很缺水的國家，民生用水卻在日常生活單次使用後放流，如果這些生活汙水經過水科技處理，將水中雜質過濾後可轉作工業用水，搭配海水淡化處理補足民生用水及工業用水的不足，台灣缺水問題應可以解決。

工研院在技術處及水利署支持下，已開發出12項核心水處理技術，並在去年以「奈米纖維濾膜」技術獲美國百大科技獎，目前這些技術移轉80家公司協助其廢水處理，也為100多個高科技及傳統產業提供廢汙水處理，為台灣建立水處理及周邊上中下游產業鏈。

政府最近也積極推動水再生循環應用計畫，近期通過的「再生水發展條例」即是最佳例證，不僅設定短期目標要台灣的水再生循環使用率達到80％，長期將達到100％，終極目標是將工業用水全部來自

循環再生水，最近工研院也向高雄市政府提出規畫案，解決目前缺120萬噸工業用水問題，將民生用水處理再利用，供工業用水使用。

台灣同時也是面板製造大國，每年產出相當大量的面板，工研院與環保署合作，研發出將廢棄面板的液晶回收及玻璃改質為能吸附重金屬廢水的材料，不僅將面板廠剩餘的液晶透過純化技術後，重新回到生產線上使用，不需掩埋處理，亦不會對環境造成損害，同時改良成重金屬廢水處理的新技術，減少面板玻璃廢棄物。

由廢棄面板的玻璃做成的奈米孔洞吸附劑，用於吸附廢水中重金屬，更是比現有重金屬廢水處理技術效果更好、更經濟，此一具備雙重環保概念、讓材料資源不再被浪費丟棄的循環經濟技術，也於近日入選2016 R&D 100 Awards的特別獎。

總而言之，綠色循環經濟需要導入新材料及新技術，才能讓初期成本降低，具有競爭力，產生新的經濟價值，才能創造持續使用動機。

（本文作者為工研院材料與化工研究所所長）

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