獨自一人在外工作了幾年，都沒好好陪伴家人
經過幾年的努力，終於存了一筆錢可以帶家人出去好好的玩一下了
出去玩的旅遊品質是很重要的，當然如果同樣的回質，卻能省錢也不賴
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商品訊息功能:
商品訊息描述:
主要設施
- 24 間禁煙客房
- 24 小時櫃台服務
- 空調
- 每日客房清潔服務
- 洗衣服務
- 會議空間
- 大廳免費報紙
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- 旅遊諮詢/購票服務
闔家歡樂
- 折疊床/加床 (付費)
- 冰箱
- 獨立浴室
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- 每日客房清潔服務
- 洗衣設施
鄰近景點
- 位於板橋
- 龍山寺 (3.5 公里)
- 華西街 (3.5 公里)
- 台北植物園 (4.5 公里)
- 月牙橋 (2.6 公里)
- 南雅夜市 (3 公里)
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訂房系統
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
國民黨主席暨總統參選人朱立倫30日接受廣播專訪時表示，若當選總統便可讓兩岸進入合作階段。朱立倫也談到兩岸經濟如何合作議題，他表示兩岸產業合作應由政府與政府談判，討論未來產業分工，讓兩岸產業可以互補。
朱立倫下午接受好事聯播網訪問時表示，兩岸關係在66年來有三個階段的變化，包括從敵對、融冰到現在的和平階段。朱說，他若能當選，就希望進入「合作」階段，因為和平只是求同存異，擱置爭議。
至於要如何合作，朱立倫舉例表示，台灣參加民間公益或民生相關組織，中國大陸態度基本上都是反對的，甚至在運動、藝文場合都被打壓。如果從另一角度看，既然兩岸已經和平，新世代就應用合作角度，大陸應該歡迎台灣；台灣則歡迎大陸來，雙方攜手分工合作，例如台灣若要競選國際上的NGO組織的會長，大陸應是助力，反之亦然。
至於經濟上的問題，朱立倫說，台灣面對的不只是大陸市場，而是面對全球區域經濟整合，如果大陸與台灣能合作而非互斥，譬如台灣在參加RCEP、一帶一路或亞投行時，大陸應該歡迎台灣參與，另也包括台灣到東南亞、中東、東歐投資時，雙方應是合作關係。
朱立倫說，第三是產業鏈的合作，例如最近紫光要來併購台灣企業，有很多人心裏不舒服，其實兩岸產業合作應由政府對政府間正式談判合作，討論未來產業分工，也就是台灣現在集中發展的產業中，大陸不必再多花力量；而台灣現在較弱或不發展的部分，大陸可以集中力量發展產業，便可以兩岸產業分工，上中下游關係也比較明確，這就叫做互補，會變成兩岸關係未來四到八年的關鍵。
朱立倫說，國民黨與民進黨的不同是，上一代幫我們建立九二共識，一中各表，雙方也明確宣示這個基礎的存在，就不要再吵。
工商時報【資策會MIC資深產業分析師陳賜賢】
2017年優惠專區開春，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，其次為住宿評價那裡查日本、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、資訊旅店科技管理方法，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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