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下面附上一則新聞讓大家了解時事
(中央社記者胡玉立多倫多13日專電)加拿大總理杜魯道今天結束首度會晤美國總統川普的訪美一日行,返回渥太華。杜魯道此行會川普,被媒體形容為「無趣、卻極其成功」。
在華府的聯合記者會中,川普與杜魯道極少出現眼神交流。但川普表示,美國與加拿大的關係非常好(outstanding),北美自由貿易協定(NAFTA)有關加拿大的部分,只需要「微調」(tweak)即可。
杜魯道則是說明美加兩國長久以來如何併肩作戰,即便有時看法分歧,但雙方一直都很尊重對方。
杜魯道在眾多立場上都和川普大相逕庭。他在記者會中答覆記者有關國家安全的問題時,提到加拿大在過去一年接納近4萬名敘利亞難民,並沒有在國安上有任何妥協。
但杜魯道也說,「加拿大人最不想要我做的事,就是去教別的國家如何治國。我的角色和職責就是持續依據加拿大的看法和價值觀來治國,成為全球楷限定商品模。」
包括環球郵報(The Globe and Mail)等各大加國媒體幾乎一致認為,杜魯道此行,成功完成任務;既展現了格調、也沒有被羞辱。儘管杜魯道和川普之間毫無親密火花,但並不讓人意外。
此外,杜魯道訪美行只有短短一天,卻排出時間與川普共同出席有川普女兒伊凡卡在場的女企業家圓桌會。始終強調女性主義的杜魯道與川普之間,顯然藉此找到了難得的交集。川普也得到好機會,在記者會致詞時,大力宣揚自己支持「讓女企業家有出頭天」的立場。
對於杜魯道與川普的第一次面對面接觸,媒體普遍認為,杜魯道此行看來相當無趣,讓不少想看好戲的人預期落空。但對加拿大來說,讓剛上任的川普覺得加拿大是個無害的小老弟,就是一趟成功之行。至於未來如何,且戰且走。1060214
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,發燒好康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CP值爆表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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