這次去旅行住了這間四谷東急飯店 - 東京真的太棒了~~
旅行前還好有先做一下功課~比較了一下這附近幾家旅店,
最後選擇了這間四谷東急飯店 - 東京真是沒選錯~服務好又親切
而且價格也便宜~~開心~~
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商品訊息功能
商品訊息描述員工旅遊
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)
商品訊息特點國外訂房
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旅店
工商時報【劉朱松╱台中報導】 工商時報【資策會MIC資深產業分析師陳賜賢】平價訂房
台灣自行車輸出業同業公會（TBA）昨（23）日召開會員大會並改選理、監事酒店，會議結果第9屆新理事長由美利達工業董事長曾崧柱出任；至於監事會召集人則由盛傑實業董事長陳威達回鍋擔任。
曾崧柱表示，他接任TBA理事長後，將接續會務推展，帶領國內訂房台灣自行車產業提升國際競爭力，繼續做為全球高級自行車的製造中心。曾崧柱在父親曾鼎煌栽培下，從年輕時進入美利達集團任職，迄今已逾33年，1995～2012年期間分別升任總經理及董事長，主導集團運營期間，業績大增約10倍，成績斐然。
曾崧柱除專注本業經營外，之前也擔任TBA常務理事，積極參與產業相關事務；曾崧柱還分別擔任台灣區車輛工業同業公會理事、自行車暨健康科技工業研究發展中心常務董事等職務。
TBA自1992年12月21日成立，目前會員廠商393家，公會已引領台灣成為全球高級自行車研發及供應中心，且成車與零配件的出口值持續增長，2015年度整體出口值突破30億美元。其中，2015年度台灣自行車成車出口量近400萬輛，出口值逾18.9億美元。
下面附上一則新聞讓大家了解時事
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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