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主要設施

• 148 間客房
• 餐廳
• 供應早餐
• 24 小時櫃台服務
• 空調
• 洗衣服務

闔家歡樂

• 小廚房
• 炊具、餐具和廚具
• 瓦斯爐
• 微波爐
• 冰箱
• 獨立浴室

鄰近景點

• 位於赤坂
• 靖國神社 (2.2 公里)
• 新宿御苑 (2.3 公里)
• 國會議事堂 (2.6 公里)
• 明治神宮 (3.4 公里)
• 皇居 (3.5 公里)

旺報【記者宋秉忠、陳曼儂╱上海報導】

前台北市副市長李永萍日前在政論性節目上提到兩岸在網路應用上的落差，在大陸網路上引起廣泛討論，李永萍對此感到意外，她感嘆幾任台灣政府瞻前顧後、不作為，導致台灣在網路應用上嚴重落於大陸之後。

李永萍指出，在網路應用上，大陸有後發優勢，直接跨越20世紀、進入21世紀，有人認為大陸在網路應用上居世界前沿是因為「幸運」，但她認為，是大陸執政者沒有抗拒科技進步，而且積極推出與科技發展相對應的政策；相形之下，台灣幾任執政者，不分藍綠，忽視網路應用的發展進度，瞻前顧後，拖累台灣，錯失利用新科技順勢而起的機會；以第三方支付的發展程度為例，台灣目前至少落後大陸15年以上。

李永萍還以

處理Uber的方式為例，大陸是先不動它，但積極培養自己的業者，等到境內業者壯大後，就吃掉Uber；台灣則是粗糙的一刀切，一禁了之，既沒有整合境內業者，也沒有派人跟Uber談出一個有利台灣的條件。

多家陸媒利用李永萍出席兩岸經營者俱樂部新春聯誼的機會進行聯訪，陸媒關心李永萍在台北市副市長任內推動文創產業的經驗；她在回應時建議，大陸民眾舒適旅店應該運用目前在網路發展上的勢頭，趁勢提升環保和文明水平，彌補與文明國家間的發展差距。

對於意外成為大陸網紅，李永萍笑說，沒想到兩岸許多沒聯繫的朋友看到相關視頻後，紛紛給她留言；當然，台灣有人會不高興她的談話，但她的出發點還是為了台灣好。

下面附上一則新聞讓大家了解時事

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訂房優惠器學習美國專利，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，建議有洽公訂房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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