旅日棒球好手陽岱鋼今天穿上中華隊戰袍，
，出戰日本隊，
，他在賽前說，
，「希望這三場比賽敲全壘打，
，每敲一支就請觀眾喝沙士一次」。
日本武士vs.中華戰士2013經典棒球對抗賽今天晚間6時30分在新莊棒球場開打，
，教育部長蔣偉寧、新北市長朱立倫獲邀開球。
陽岱鋼效力於日本職棒日本火腿鬥士隊，
，下午現身球場練習，
，台灣、日本媒體高度關注。
陽岱鋼受訪時說，能在自己的家鄉比賽很興奮，也很期待。日前曾經在臉書上答應球迷，如果敲出全壘打，就請全場觀眾喝沙士，陽岱鋼今天說，每敲一支就請一次。
中華隊陣中，旅美球員占多數，陽岱鋼說這幾天跟大家一起練球很融洽，至於練習的方式是按照自己在日本所學，正常練習，不會因此比較美式。1021108
，
勞動契約分為「定期契約」及「不定期契約」，
，其中「定期契約」屆滿時自然終止，
，雇主並無給付資遣費的法定義務。許多人都搞不清楚勞動契約的分別，
，勞動部日前在臉書上表示，
，勞工跟雇主簽的勞動契約分成「定期契約」及「不定期契約」2種。勞動部說有繼續性工作為「不定期契約」；臨時性、短期性、季節性及特定性工作則為「定期契約」。無法預期的非繼續性工作，
，工作期間在6個月以內，為臨時性工作；可預期於6個月內完成的非繼續性工作為短期工作；受季節性原料、材料來源或市場銷售影響的非繼續性工作，工作期間在9個月以內為季節性工作；可在特定期間完成的非繼續性工作。工作期間超過1年應報請主管機關核備的則為特定性工作。勞動部說，「定期契約」屆滿時自然終止，雇主並無給付資遣費的法定義務。1060215(中央社)，
上台三個月以來，
，中共新任總書記習近平不只一次強調「反貪」，
，遣詞用字一次比一次強烈，
，他最新的說法是「把權力關進制度的籠子裡」、「要以踏石留印、抓鐵有痕的勁頭抓作風」、「要堅持老虎、蒼蠅一起打」。反貪顯然成為習近平立威的首要行動。
不同於其他政治體制的「分權」、「監督」，
，大陸一黨獨大體制的反貪作為，
，依靠的是「自清」，
，中共建政以來的反貪自清作為，
，有時微風細雨，有時狂風暴雨，特色之一是「從未間斷」，特色之二是「每況愈下」，官場貪汙腐敗始終是平民百姓的最痛。
與前任中共領導人相較，習近平反貪的不同處，其一在於透過多次、反覆的強調，展現出他遠為強烈的反貪決心；其二在企圖建立反貪制度；其三在強調反貪將經常抓、長期抓，「有腐必反、有貪必肅」。
經常在大陸參加反貪問題經驗討論的香港廉政公署前副署長郭文煒認為，大陸從地方到中央都已經成立了反貪局，但成效仍不彰的原因，首先在於領導人「決心」問題，其次在於地方層級反貪只能交由地方政府，而地方政府欠缺中央領導人的「決心」所造成。他認為，大陸應該加強中央的反貪力量，減少依靠地方，如此即能造成阻嚇作用。
郭文煒強調，在反貪的預防、教育與執行三個環節中間，執行最重要，反貪應該從執法開始，而反貪執法部門有幾個成功關鍵，其一是他的獨立地位，足可不受其他政治勢力左右，其二是反貪局要有足夠資源，其三，則是反貪局內部再設一個反貪部門，專事監督反貪局的成員。
他說，官員敢於貪腐，就像人們敢於搭乘一旦失事則存活機率極低的飛機一樣，因為失事機率很低，反貪要做到一旦貪腐，被抓到的機率高過六○％，才能產生嚇阻作用。
就這些香港經驗來說，中共總書記習近平已經展現了充分的「決心」，其次應在制度面著手，給予反貪部門更加獨立的地位，以及足以將監督層面擴及全大陸的反貪資源。，
當然收費與否、多寡或許是民眾參與市政滿意的考量因素之一，
，重點在於如何透過1999來匯聚市政意見，
，做為施政重點與分配市政預算的主要資訊來源。台北市第一代1999專線，
，於2005年1月25日啟用，
，郝龍斌市長於2008年7月3日推行優化後第二代「1999台北市民當家熱線」，
，因推行後頗受好評，
，其他各縣市也陸續啟用。目前已有18縣市使用1999專線，
，有其政策創新的擴散效果。依目前台北市對1999專線的想法，乃是將話務、網路與遞件做整合，便於市府承辦人員用更好的方式處理民眾意見，並將意見整合入一個共同資料庫中，便於擷取，與紐約市311專線想法一致。如建置成功，實屬1999專線之進一步再優化，對於市政推動亦屬有利。除了建構流程外，如何提升維持高效率與高服務品質的人力資源，讓民眾亦能切身感受到服務人員迅速、效率、高品質的服務，亦是1999再優化的重點。，
拜日圓走軟所賜，
，日本汽車大廠未來表現值得密切注意。
財經媒體「市場觀察」（MarketWatch）報導，
，日本券商野村（Nomura）今天發布的研究報告指出，
，馬自達汽車（Mazda Motor Corp.）、豐田汽車（Toyota Motor Corp.）與本田汽車（Honda Motor Co.）的獲利預測已調高，
，這3家車廠的股價可能將分別上漲30%、27%及19%，
，除了前景光明外，
，日圓趨軟是主要原因。
野村計算指出，
，日圓兌美元每貶值1日圓，本田營業獲利將增加1.874億美元，馬自達4100萬美元，豐田則受益更大，將上揚4.1億美元。
野村推算這3大車廠獲利成長的根據是，2014年截止的會計年度，日圓兌美元匯率將落在約82日圓。有鑑於日圓今天一度貶至85左右的水準，這項預估可能還顯得保守。
日本新任首相安倍晉三（Shinzo Abe）已表示，將督促日本央行日本銀行（Bank of Japan）祭出更積極的手段，讓日圓走軟，因此日圓有可能進一步挫貶。
野村指出：「我們的推估根據比日圓目前的匯率保守，高出2-3日圓的水準。假使日圓近來的貶勢不止，獲利有望再衝高。」（譯者：中央社徐崇哲）1011226
，
金馬獎執委會執行長聞天祥表示，
，本屆金馬獎入圍名單中，
，最值得關注的是最佳新人獎，
，入圍5人中，
，只有郭書瑤1個女生，
，獨自pk許家樂、楊亮俞、黃劭揚、董子健等4位男童星，
，他還盛讚郭書瑤不論是在《志氣》或《南方小羊牧場》中的演出，都展現強烈的企圖心，表現十分突出。
而甫獲大陸金雞獎導演處女作獎的趙薇，也順利以《致我們終將逝去的青春》入圍最佳新導演；新加坡片《爸媽不在家》的陳哲藝也頗受關注，他不僅是金馬電影學院的學員，該片劇本也在2012年金馬獎創投會議入選，並已在坎城影展拿下象徵最佳新人導演的「金攝影機獎」，這次獲得金馬獎6項提名，也成為金馬史上入圍最多獎項的新加坡電影，聲勢不容小覷。
聞天祥點出，今年不少演員都有不只1部作品參賽，評審在投票時，會自動集中投票給最被看好的角色或電影，入圍最佳女配角獎的林美秀就是最好的例子，她以票房破新台幣2.8億元的《總
舖師》與《親愛的奶奶》2片報名參賽，但評審一致認為她在《親愛的奶奶》中的角色，內斂的表演更需要功力，表現精彩，因此有共識把票集中投給該片，最後林美秀即以《親愛的奶奶》入圍女配角。，
日本首相安倍晉三今天概述將經濟振衰起弊的全面計畫，
，主張推動改革以增加女性就業人口，
，促進產業創新，
，並引導囤積資金的企業擴大投資。
這些策略就是他「安倍經濟學」政綱中第三個、也是最大的重點，
，而此一政綱迄今專注在他所稱的「頭兩隻箭」，
，分別是放鬆貨幣政策以及擴大公共支出。他也承諾推行結構性改革，
，期能在日本人口老化和萎縮的情況下，支撐長期成長。
安倍並承諾，要將國內投資規模加倍，提高個人所得1/3，並簡化繁瑣手續，以使日本成為全世界最佳經商之地。他誓言實施各種有利經商的措施，並再次力圖將資源轉投向基建、醫療與能源等成長潛力高的部門，以建立「正面的成長週期」。
評論家指出，今天這項談話比較像是臚列出目標，而非實行的路線圖，而且必須在下月參院選舉的脈絡中看待。
市場立即作出了判斷，日經股票指數今天下挫3.83%，收在2個月來低點13014.87。
摩根大通證券日本公司（JPMorgan Securities Japan）資深經濟師正道安達在提到安倍的談話時說：「我對這篇談話不抱太高期望，而其中也無太多值得期望之處。」
正道安達告訴道瓊新聞社（Dow Jones Newswire）：「其中有一些毫無意義的數字，因此我不知道，他們如何實現這些數字。」
經濟學家指出，若不徹底改革日本的官僚體系以及農業、工業和勞工政策，安倍經濟學註定只能發揮一時的經濟激勵作用，但同時會使國家的公債負擔大幅加重。
安倍承諾在6月中旬提出改革案，屆時距參院選舉僅1個月。他所屬自民黨篤定勝選，從而可能使他繼續在位3年。但在近來金融市場動盪且他貫徹改革的決心遭到質疑之際，他一再透露內心的計畫。
外界等待已久的上述成長策略，迴避了某些困難決定，而許多經濟學家指出，這些決定是消除日本長期蕭條的根本原因所必須。比如安倍僅採取有限措施以使外界認為過度膨脹的大企業比較易於節省人事支出，但迴避了制定減少裁員的規定。
日本總合研究所首席經濟學家山田久說，安倍的構想「不足以使日本實現持久成長以克服通貨緊縮。若無勞動市場改革，日本經濟成長將碰壁」。1020605
，
世紀圍棋之戰第一戰，
，Google AI人工智慧「AlphaGo」擊敗南韓棋王李世石。(美聯社)
【AlphaGo若打敗世界冠軍，
，意味著什麼？】在知乎討論AlphaGo與李世石的人機大戰，
，可以預測，
，四個月前的AlphaGo擊敗李世石基本不可能，
，不過這四個月AlphaGo進步很多，
，比賽應該很精彩。但是，無論這次結果如何，機器1-2年之內必然完勝人類。完勝人類之後呢？可以做個通用的大腦嗎？意味著機器可以思考了嗎？還有什麼問題是機器無法超越人類的？以下為在知乎就“AlphaGo能戰勝李世石嗎？”的提問回答的原文：http://t.cn/RG8fGQT先直接回答這個問題，下面再分析AlphaGo和人工智慧的未來。我認為AlphaGo這次的比賽打敗李世石比較懸，但是1-2年之內必然完勝人類。按照兩者的Elo(圍棋等級分)，可以算出去年年底的AlphaGo打敗李世石的機率相當低。如何算出的呢？AlphaGo去年年底的頂級分布式版本的Elo是3168(見下面第一張圖)，而李世石的Elo大約是3532(全球圍棋手Elo: Go Ratings ，見下面第二張圖)。按照這兩個等級分的兩個棋手對弈，李世石每盤的勝算為89%，公式見：How to Guide: Converting Elo Differences To Winning Probabilities : chess鏈接地址:https://www.reddit.com/…/how_to_guide_converting_elo_diffe…/ 溫馨提示：訪問此鏈接需複製粘貼至瀏覽器打開，下同)。如果對弈一盤，AlphaGo尚有11%的獲勝的可能性，而整個比賽五盤勝出三盤或更多，AlphaGo就只有1.1%的可能性了。(當然，按照原來的10月的AlphaGo，只有1.1％，不過現在既然大大進步了，就不一樣了，也許今天已經超越了：見下面第三點)。AlphaGo不是打敗了歐洲冠軍嗎？有些人認為AlphaGo去年底擊敗了歐洲冠軍樊麾，所以挑戰(前)世界冠軍應有希望。但是，樊麾只是職業二段(Elo 3000左右)，而李世石是職業九段(ELO 3532)。這兩位的差別是巨大的，完全不能混為一談。就比如說一個人乒乓球打敗了非洲冠軍，並不代表他就可以成功挑戰中國冠軍。AlphaGo有可能在這幾個月突飛猛進，進而擊敗李世石嗎？AlphaGo的負責人說：「外界不知道我們這幾個月進步了非常多」。(來自：http://www.geekwire.com/…/alphago-lee-sedol-whos-underdog-…/)。這點確實有可能。AlphaGo進步的方法有兩個：(1)增加硬體：我們從Nature的文章可以看到：從1202個CPU到1920個CPU，AlphaGo的ELO只增加了28，而且線性地增加CPU，不會看到線性的ELO成長。若要達到364 ELO積分的提升，需要的CPU將達到天文數字(有篇文章估計至少要10萬個CPU：http://www.milesbrundage.com/blog-p…/alphago-and-ai-progress)。當然，谷歌有錢有機器，但是純粹加機器將會碰到平行計算互相協調的瓶頸(就是說假設有十億臺機器，它們的總計算能力很強，但是彼此的協調將成為瓶頸)。在幾個月之內增加兩個數量級的CPU並調節演算法，降低瓶頸，應該不容易。(2)增加學習功能：AlphaGo有兩種學習功能，第一種是根據高手棋譜的學習，第二種是自我對弈，自我學習。前者已經使用了16萬次高手比賽，而後者也在巨大機組上訓練了8天。這方面肯定會有進步，但是要超越世界冠軍可能不容易。最後，換一種分析方式：如果從過去深藍擊敗世界冠軍的「成長過程」來看，深藍大約1993年達到職業大師水準，4年後才在一場六盤的比賽中擊敗世界冠軍(大約500Elo積分點的提升)。今天的AlphaGo應該和1993年的深藍相似，剛進入職業大師水準。若要擊敗世界冠軍，雖然未必需要4年的時間，但是幾個月似乎不夠。還有什麼以上未考慮的因素，導致AlphaGo獲勝嗎？如果谷歌刻意未出全力和樊麾對抗，或者有其它學習或平行計算方面超越了Nature裡面的描述，那AlphaGo完全有可能獲勝。（有最新的消息：李世石預計自己會大勝，不是5:0就是4:1，他的目標是達到5:0，一盤都不輸。AlphaGo負責人認為有50％機率可以戰勝李世石，因為最近四個月進步非常大。）既然寫了這麼多，就對這個題目再發表一些看法：AlphaGo 是什麼？在今年一月的Nature (http://www.nature.com/…/jo…/v529/n7587/full/nature16961.html )有AlphaGo的詳細介紹，AlphaGo是一套為了圍棋優化的設計周密的深度學習引擎，使用了神經網路加上MCTS (Monte Carlo tree search)，並且用上了巨大的谷歌雲端運算資源，結合CPU+GPU，加上從高手棋譜和自我學習的功能。這套系統比以前的圍棋系統提高了接近1000分的Elo，從業餘5段提升到可以擊敗職業2段的水準，超越了前人對圍棋領域的預測，更達到了人工智慧領域的重大里程碑。AlphaGo 是科學的創新突破嗎？AlphaGo是一套設計精密的卓越工程，也達到了歷史性的業界里程碑，不過Nature文章中並沒有新的「發明」，AlphaGo的特點在於：不同機器學習技術的整合(例如：reinforcement learning， deep neural network， policy+value network， MCTS的整合可謂創新)、棋譜學習和自我學習的整合、相對非常可擴張的architecture(讓其充分利用谷歌的計算資源)、CPU+GPU並行發揮優勢的整合。這套「工程」不但有世界頂級的機器學習技術，也有非常高效的程式碼，並且充分發揮了谷歌世界最宏偉的計算資源(不僅僅是比賽使用，訓練AlphaGo時也同樣關鍵)。AlphaGo的跳躍式成長來自幾個因素：1)15-20名世界頂級的電腦科學家和機器學習專家(這是圍棋領域從未有的豪華團隊：也許你覺得這不算什麼，但是要考慮到這類專家的稀缺性)，2)前面一點提到的技術、創新、整合和優化。3)全世界最浩大的谷歌後臺計算平臺，供給團隊使用，4)整合CPU+GPU的計算能力。AlphaGo是個通用的大腦，可以用在任何領域嗎？AlphaGo裡面的深度學習、神經網路、MCTS，和AlphaGo的擴張能力計算能力都是通用的技術。AlphaGo的成功也驗證了這些技術的可擴展性。但是，AlphaGo其實做了相當多的圍棋領域的優化；除了上述的系統調整整合之外，裡面甚至還有人工設定和調節的一些參數。AlphaGo的團隊在Nature上也說：AlphaGo不是完全自我對弈end-to-end的學習(如之前同一個團隊做Atari AI，用end-to-end，沒有任何人工干預學習打電動遊戲)。如果AlphaGo今天要進入一個新的應用領域，用AlphaGo的底層技術和AlphaGo的團隊，應該可以更快更有效地開發出解決方案。這也就是AlphaGo真正優於深藍的地方。但是上述的開發也要相當的時間，並且要世界上非常稀缺的深度計算科學家(現在年待遇行情已達250萬美金)。所以，AlphaGo還不能算是一個通用技術平臺，不是一個工程師可以經過調動API可以使用的，而且還距離比較遠。如果這次AlphaGo沒有打敗李世石，那還要多久呢？IBM深藍從進入大師級別到比賽擊敗世界冠軍花了四年。AlphaGo應該會比深藍更快提升自己，因為深藍需要新版本的硬體，和針對Kasparov的人工調節優化，而AlphaGo是基於谷歌的硬件計算平臺，和相對通用的深度學習演算法。所以，幾個月太短，4年太長，就預計1-2年之間吧。從國際象棋到圍棋，到底是不是巨大的突破呢？肯定是的，在這篇文章裡面(在國際象棋領域，電腦已經可以戰勝人腦，那麼圍棋領域電腦還差多遠？鏈接：https://www.zhihu.com/question/21714457 )，第一位回答者分析了圍棋的複雜度為10172而國際象棋則只有1046。在1997年深藍擊敗世界冠軍時，大家都認為：深藍使用的是人工調整的評估函數，而且是用特殊設計的硬體和「暴力」 的搜索 (brute-force) 地征服了國際象棋級別的複雜度，但是圍棋是不能靠窮舉的，因為它的搜索太廣(每步的選擇有幾百而非幾十)也太深(一盤棋有幾百步而非幾十步)。而AlphaGo的發展讓我們看到了，過去二十年的發展，機器學習+平行計算+大數據是可以克服這些數字上的挑戰的，至少足以超越最頂尖的人類。AlphaGo 若打敗了世界冠軍，就意味著計算機超越人腦？或者可以思考了嗎？我的回答：在可以憑邏輯分析推算的問題上，機器即將遠遠把人類拋在後面。機器速度會越來越快，學習能力會越來越強，數據會越來越多。當年，大家討論「國際象棋輸給機器不算什麼，圍棋才是真正的智慧」只是我們人類維護自己尊嚴但是不實際的幻想！今天，我們該面對現實了！在大數據+機器學習+大規模平行計算的時代，我們將看到無數的商機和產品，能夠在預測、分析、推薦等方面，產生巨大的商業和用戶價值。不過，這些解決方案和人類相比，其實沒有什麼意義，因為人差太遠了(比如說：推薦引擎將能推薦你最可能會買的產品、想吃的菜，想認識的人；自動交易能得到更高的投資回報和風險比例……)。在感知方面，人類也將會被機器超越。今天的語音識別，人臉識別，未來的自動駕駛，都是例子。但是，對於那些科幻片的粉絲們：以上都還是冷冰冰的技術，機器人是否會人性化？這還是未知的。畢竟，在情感、喜怒哀樂、七情六欲、人文藝術、美和愛、價值觀等方面，機器離人還差的很遠，甚至連基礎都沒有。對人工智慧的研究者，這是下一個挑戰。對我們人類，在下個突破之前，我們還是多發展右腦吧！P.S. – 也許有人好奇，為什麼這個話題我說了這麼多，因為在1986年，我在讀書時，曾經開發了一套黑白棋系統(複雜度)，擊敗了黑白棋的世界團體冠軍，而當年的那套系統也有(非常粗淺的)自我學習的能力。有興趣的網友可以在這裡看到我當年的文章：http://www.sciencedirect.com/sci…/article/…/0004370288900768) 。
文章來源：李開復臉書
◆作者目前為創新工場董事長&CEO，曾在Google、微軟、蘋果等跨國科技企業擔任要職。◆本文純屬作者個人看法，不代表本報立場。(中時電子報)，
歐盟對中國太陽能反傾銷措施要等8月初才敲定，
，市場呈現觀望氣氛，
，太陽能族群昨日已先反彈，
，太陽能導電漿廠碩禾(3691)與電池廠茂迪(6244)均亮燈漲停，
，另外達能(3686)、昱晶(3514)、新日光(3576)、益通(3452)等，
，漲幅也逾半根停板。
現階段茂迪產能仍呈現滿載，
，茂迪指出，
，訂單量沒有問題，但第3季市況在價格上確實比第2季疲軟些。電池廠昇陽科(3561)則說，價格小幅下跌，目前持續補進人力，經訓練後，預計9或10月時，產能可以全開。
太陽能電池業者透露，近期傳出有同業為衝刺產能利用率，殺價殺得兇，甚至聽聞部分訂單價格折扣可超過1成，造成市場價格有些壓力，7月平均產品單價確實有點下滑。加上歐盟對中國太陽能反傾銷措施尚未定案，市場觀望，短期價格想上漲會有困難。
昱晶表示，目前看來，歐盟可能傾向給予中國業者限量限價的方案，第3季狀況就要看歐盟雙反措施的影響，如果反傾銷稅率維持定案在11.8％，原本沒買台廠產品者也不會轉單來台，但如果公布稅率調整到20％以上，對台廠則是利多。
電池廠指出，推測最後課徵反傾銷稅率的範圍，應只有電池與模組。，
觀光股六角國際(2732)今（6)日開董事會通過去（105)年度盈餘分配案，
，六角去年每股稅後盈餘（EPS）4.82元，
，將配發現金股利每股5元，
，其中盈餘分配現金股利每股3.8元，
，資本公積發放現金每股1.2元，
，以六角今日收盤參考價83.2元計，
，現金殖利率達6.1％。六角去年全年合併營收為20.94億元，稅後淨利1.52億元，每股稅後盈餘4.82元，合併營收暨稅後淨利均創下歷史新高。六角去年獲利表現呈現逐季優化情形，第三季單季稅後淨利接近上半年，第四季再創下歷史單季新高，除因「Chatime日出茶太」全球總店家數持續成長所帶來的原料銷售收入效益外，由於多家設在百貨商場的「銀座杏子日式豬排」直營店，於去年下半年已陸續提列完畢所致，並將於2017年持續發酵。以營收項目分類來看，六角2016年的原料銷貨收入、直營店收入與權利金（代理金）收入，均較2015年同期成長，顯示公司在全球店家數成長性、新開發品牌的經營與海外新代理商的引進均有持續斬獲。而從營收地區來看，六角去年來自台灣、東協市場與歐美澳洲的白人市場的占比各約占三成，顯示公司全球化佈局已收初步成效，和2015年同期相較，台灣地區的成長較為明顯，在於去年新推出「段純貞牛肉麵」品牌並在一年內開展6家門市。而去年六角旗下l 「銀座杏子日式豬排」與「段純貞牛肉麵」合計占整體營收比重已達約3成。展望後市，六角2017年仍將持續展店計畫，在茶飲部份，「Chatime日出茶太」全球總店家數預估維持兩位數成長，目前評估東協國家的成長力道可望超越整體，台灣、韓國與澳洲也會是重點成長地區；此外，「Zen Q」甜品也將品牌轉型，以「再發號」品牌重新出發，並增加冰品、熱食小吃等新產品，預計於第二季亮相。餐食部份，今年「銀座杏子日式豬排」與「段純貞牛肉麵」在台灣都有展店計畫，「段純貞牛肉麵」今年計畫再展6家店，且將會從商場店延申至街邊店，六角表示，「段純貞牛肉麵」街邊店將會首度嚐試「前店後廠」模式，為今年跨足海外市場作準備，目前已與多家國外業者洽談加盟代理可能性。除既有餐、飲品牌拓點展店，六角今年將再增「探魚」與「大阪王將」餃子兩全新餐食品牌，其中「探魚」會以街邊店為主，第一家店預計4月在台中商圈開幕，「大阪王將」則會商場店與街邊店並行，且會同步採取直營與開放加盟並進，連同原先「銀座杏子日式豬排」與「段純貞牛肉麵」的展店，整個餐食的版圖除了更加多元完整外，也將實質挹注公司業績的持續成長。(工商)，
