藝人柯以柔離婚一事已經近1年還未有結果,今(4日)她與丈夫郭宗坤同現身士林地院家事庭,進行離婚訴訟的首次開庭。《蘋果日報》直擊,柯以柔一離開法庭就崩潰大哭,哭了10多分鐘,才在律師的安撫下平復,憔悴的素顏離去,令人相當不忍。郭宗坤去年10月被媒體拍到與前員工MOE過從慎密,不但一起同遊日本,甚至疑似在對方家過夜,與藝人柯以柔的婚姻因此出現嫌隙,柯以柔在今年2月以「個性不合」為理由訴請離婚,且態度相當堅決,導致4次調解均破局,全案因此進入審理階段,今(4日)在士林地方法院進行第一次開庭。根據《蘋果日報》報導,柯以柔在庭上表示,郭宗坤情緒控管有問題,不但曾經出手打她,還會鬧自殺,因此希望獲得小孩子全部的監護權。郭宗坤在接受採訪時指出,當初的外遇一事全是媒體誤會,他已備好人證、物證,全力向法官澄清說明,不過,在庭訊結束後,郭一語不發、也不睬理記者的任何問題,快閃離去。而同時間柯以柔則被《蘋果日報》直擊坐在法庭外的長椅上崩潰大哭,律師在一旁一直安慰她,哭了10多分鐘後,她的情緒才稍微平復,雙眼紅腫的憔悴離去。更多 TVBS 報導男友傳「38秒性愛影片」威脅 具荷拉下跪苦苦哀求 噴鼻血!女星5年生4子 身材依舊火辣爆表 電視男星前女模妻淪街友2年 認不洗澡自保「防性侵」


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【zermezerman(蔣文倢)/Takiyu(陳建雄) 高雄前鎮-鼓山】 2018-10-04 高雄市推動本土語言教育多年,106學年度閩南語、客語及原住民族語,開班數都已經超過六百班,原住民族語班級,甚至將近七百班,是全國第一,不過有族語教師認為,教學教材更完善,才能有效讓族語在校園內扎根傳承。 跟著族語教師唸阿美族語句子,用生活化與豐富的故事教材教學,不只阿美族學生喜歡上族語課,連非原民的學生,也願意一起學習。 (國小學童 鄭同學 阿美族: (喜不喜歡上族語課)喜歡,(有教生活用語故事還是甚麼),都有,(都有教),嗯。) (族語教師 林愛主 阿美族: 我這裡的學生只有他是原住民阿,我待會的學生也是,從一年級上我的課,到現在六年級了,對呀他們都沒有說老師我不要上了,都沒有,真的現在還有,(是非原民的學生),對對對。) 高雄市從82年就配合教育部政策,將本土語言列入國中小課課程,並成為國小必修,106學年度閩南語、客語、原住民族語,開班數已分別達到602班、676班、693班,是全國第一 而對於原住民族瀕危語言的部分,高雄市也相當重視,只要校方提出師資需求,就會協助找尋師資,提供學生學習族語權益。 (高雄市本土教育推動委員會委員 阿布娪‧卡阿斐依亞那 卡那卡那富族: 好像在左營,學校說有卡那卡那富的學生,找不到族語教師,後來我們跟高雄市原民會說這樣的問題,找原民會說我們這樣怎麼協助,特別是這種瀕臨消失的族群語言的孩子,後來也解決克服了。) 高雄市推動本土語言教育多年,任教十一年之久的族語教師認為,學生對於母語學習意識有明顯的提升,但希望電腦等相關資訊升備,能夠更完善,讓母語教學在學園內,有效扎根傳承。 [原民台新聞影音報導]


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記者陳啓明/高雄報導超噁!有網友在臉書《爆料公社》指出,高雄有某便當店外送人員,中午躲在高雄市大寮區大發工業區裡的巷內偷吃每一個便當!吃幾口再蓋起來,然後再把便當送給訂便當的公司,怒將過程PO網爆料。警方今天下午循線找到便當店老闆,老闆表示,不認識監視畫面中偷吃便當的人,否認有偷吃便當行為。不過,等到下午老闆娘私下詢問店內一名30多歲的女員工後,女員工坦承偷吃便當,老闆娘這才驚覺女員工恐因經濟問題,以致做出這樣的事。▲女員工在巷內偷吃便當。(圖/資料畫面)▲女員工偷吃完便當後離開外送。(圖/資料畫面)這起偷吃便當事件緣起於有網友直擊女便當員躲在巷弄內吃便當,PO文者還指,上月18日拍到一次,沒料昨午11時許看監視器又發現這樣做,且案發時間都在中午,研判是同一人,「超想知道是哪間那麼沒公德心的啦!」噁心行徑讓網友不禁直呼,「是飯菜太香了嗎?送便當送到自己五臟廟去了!」、「我開始懷疑我中午每次吃便當都吃不飽是有原因的了!」 事後警方根據監視器畫面機車車牌,查訪到林姓女車主,林女是大寮路上一家便當店的老闆娘,她起初說,「機車沒借人,也不認識監視畫面中偷吃便當的人」,否認有偷吃便當行為。不過,等到下午老闆娘私下詢問店內一名年約30多歲的女員工,女員工坦承偷吃便當,這才驚覺原來是自己店內員工做的,趕緊發聲明道歉。 老闆娘下午發出聲明表示,「我們很抱歉,很抱歉!這位外送同仁,發生這樣的事情,是我們督導不周,我們會反省檢討。謝謝社會各界、媒體朋友們的指教。我們會調整她的工作內容,避免接觸客人食材,不會馬上辭掉她,給她一次機會。因為這位外送同仁當時來到店裡應徵時,我們因為知道她家庭狀況不佳,一個人撫養小孩長大,希望大家給她一個機會,我們會做好教育訓練,不再讓這種事發生。抱歉、再抱歉!」代替女員工向外界道歉,希望大眾明白女員工處境,早日平息這起風波。 更多三立新聞網報導自以為試毒?外送便當他「先吃一輪」土豪哥判刑遭撤銷 小模父:椎心之痛深坑炸彈客抓到了!身上竟還藏有1枚浮屍背20公斤石頭 真相原來是這個


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撰文/多明戈斯(Pedro Domingos) 繪圖/維依(Armando Veve) 翻譯/周坤毅人類是唯一會製作機器的動物。機器讓我們擴展能力、突破生理限制。工具把我們的雙手變成多功能的肢體;汽車讓我們能快速移動,飛機給了我們翅膀;電腦賦予我們強大的計算能力與記憶力,智慧型手機則讓日常生活變得多采多姿。現在,人類把從資料學習的方法寫進程式,創造出能自行學習的科技。人工智慧(AI)有一天會取代人類嗎?或是會以前所未見的方式增強我們的能力、提升人性?羅森布拉特(Frank Rosenblatt)是1950年代開啟機器學習研究的先驅,發展出學習辨識位元的電子神經元;而塞繆爾(Arthur Samuel)撰寫的西洋棋程式能夠不斷自行練習,直到擊敗人類。但是一直到過去十年間,機器學習領域才真正起飛,實現了自動駕駛汽車、(某種程度上)能聽懂人類指令的語音助理,以及其他數不清的應用。機器學習開創新局 我們每年都發明數以千計的新演算法,透過一連串指令告訴電腦該做什麼。然而機器學習的特點是,我們不必詳盡撰寫程式,而是給電腦一般目標,例如「學習下西洋棋」,電腦就能像人類一樣累積經驗而自行改進。機器學習演算法可分為五大類,靈感分別來自不同的科學領域。可想而知,其中一類是模仿天擇的「演化式演算法」。在美國哥倫比亞大學的創意機器實驗室中,初代機器人會嘗試爬行或飛行,表現最佳的程式會定期混合並演變,再用3D列印產生下一代。一開始隨意組裝的機器人幾乎無法移動,經過數千或數萬次演變後,最終製作出機器蜘蛛和機器蜻蜓。但演化的速度很慢。目前最流行的機器學習演算法,是從腦科學獲得靈感的「深度學習」。我們採用高度簡化的數學模型來模擬單一神經元的運作,進而建立由數千或數百萬個神經元構成的人工神經網路,人工神經元接收資料時會逐漸增強人工神經元之間的連結來學習。這些人工神經網路能以不可思議的精確度辨識人臉、理解語言或翻譯。機器學習也運用了心理學,模擬人類從記憶中尋找類似情境來解決新問題,這種以類比為基礎的演算法實現了客戶服務自動化,並能在購物網站上根據你的品味來推薦商品。機器也能透過自動化科學方法來學習。「符號學習演算法」利用反向推理來歸納出新假說:假如我知道蘇格拉底是人類,還需要什麼資訊來推論他有一天會死?知道人終有一死就夠了,再檢查資料中的其他人是否也會死,便能驗證這項假說。英國曼徹斯特大學的生物學機器人夏娃(Eve)利用這種方式找到一種可望治療瘧疾的新藥。夏娃從疾病的資料與基本分子生物學著手,建立藥物分子如何作用的假說,設計實驗進行驗證,然後在機器人實驗室做實驗來修正或剔除這些假說,並重複這個過程直到假說不需修正為止。最後,機器也能單純透過數學原理來學習,其中最重要的是「貝氏定理」。我們根據既有知識,設定各項假說的初始機率,針對符合資料的假說提高機率,而不符合資料的假說降低機率。接著以所有假說的機率做出預測,機率越高的假說所佔權重也越高。比起人類醫生,採用貝式定理學習的機器能做出更精確的醫學診斷。這類機器學習演算法是垃圾郵件過濾程式的核心,Google也利用它來選擇你所看到的廣告。這五類機器學習方法各有優缺點。深度學習善於解決視覺辨識和語音辨識等感知問題,但是並不適合應用於認知問題,例如獲得常識或推理;符號學習則正好相反。演化式演算法能解決人工神經網路無法克服的難題,但需要很長的時間。類比演算法能從少數案例中學習,但接收太多資訊時可能會產生錯誤。貝式演算法最適合用來處理少量資料,但處理巨量資料時所花的時間會令人卻步。這些傷腦筋的優缺點,促使機器學習研究人員努力結合所有演算法的長處。一如打造能夠開啟任何鎖頭的萬用鑰匙,我們的目標是創造出「終極演算法」(master algorithm),它從資料中擷取所有資訊,並從資訊中獲取所有可能的知識。但我們面臨與物理學家類似的挑戰:量子力學能有效描述宇宙最小的尺度,而廣義相對論能解釋最大的尺度,兩套理論不相容因此必須統合;同樣地,馬克士威(James Clerk Maxwell)首先統合光、電場與磁場,其後粒子物理學才發展出標準模型。包括我在華盛頓大學的團隊在內的不同研究小組,提出各種方法來整合兩種以上的機器學習演算法。由於科學研究的進展是跳躍式、而非線性,因此很難預測統合所有機器學習方法的終極演算法何時完成。無論如何,達成這個目標不會招致統治人類的全新機器,相反地,它會加速人類演化。 一旦我們發展出終極演算法,並輸入人類產生的大量資料後,AI就有潛力為每個人建立精確而詳細的模型,學習我們的品味與習慣、長處與弱點、記憶與志向、信念與人格、我們關心的人事物,以及遇到不同狀況時會如何反應。我們的模型基本上能預測我們所做的決定,這讓人既興奮又不安。機器接管人類? 許多人擔心,機器具備這般能力後,將運用習得的新知識來接管人類的工作,甚至奴役或消滅人類。但這種可能性很小,因為機器缺少自由意志。AI演算法基本上只能達成我們設定的目標,例如「找出從旅館到機場最短的路線」。這些演算法與普通演算法的區別在於,計算如何達成目標時相當有彈性,不必執行一連串預設的步驟。儘管AI能累積經驗而自行改進,但當初設定的目標依然不變;無法達成目標的演算法會自動被淘汰。此外,人類也會檢查機器所達到的成果是否滿足我們的目標,並確認機器不會違反我們設定的任何限制,例如「遵守交通規則」。然而我們想到AI時,往往把人類的特質(例如意志與知覺)投射在AI上。許多人更熟悉擬人的AI(例如家用機器人),而非在幕後默默工作的其他無數機器人。好萊塢為了讓故事引人入勝,也以具有人類外形的機器人來呈現AI,進一步助長了這種觀念。但AI只是一種解決難題的方法,達成這項任務不需要自由意志。AI背叛人類的可能性,比你自打巴掌的機率還低。AI就像其他科技一樣,只是擴展人類的能力。AI越強大,越能造福人類。那麼,使用AI的未來會是什麼樣子?智慧機器確實會取代許多人的工作,但對社會的影響和前一次自動化生產的影響應該很像。200年前,美國人大多從事農業,然而今天機器已幾乎取代所有農夫的工作,但農夫並沒有消失。宣揚世界末日的人認為這次情況不同,因為智慧機器同時取代了我們的肌肉與頭腦,人類將無事可做。但AI能執行所有人類工作的那天,依舊遙遙無期。在可預見的未來,AI與人類將各擅勝場。機器學習的主要影響是大幅降低AI的應用成本,民主體制拓展了AI在經濟上的各種潛在應用並衍生新工作,同時讓舊工作在同樣的人力下能達到更多成果。此外,未來學家科茲威爾(Ray Kurzweil)宣揚科技奇異點。他描述科技進步將持續加速,機器將學會製造更好的機器,而更好的機器又能製造更強大的機器。但我們知道科技不可能永遠持續進步,因為物理定律設下了連量子電腦都無法逾越的嚴格限制。從某些方面來看,我們已經接近那些限制。AI的進步也像其他科技一樣,終究會到達停滯期。另一種在未來學家之間盛行的想法是,電腦模型將會逼真到讓人難以分辨。我們能把自己的心智上傳雲端,像資料一樣永遠存在,不再受到物質世界惱人的限制。問題是這種做法在生物學上不可行,你若想上傳自己的心智,就需要每個神經元的精確模型以及儲存其中的記憶。再者,資料擷取必須非常可靠,才能確保模型的預測不會偏離真實神經元的活動,這簡直是不可能的任務。即使真的可行,你會願意上傳自己的心智嗎?你該如何確定你的模型沒有錯失你不可或缺的某一部份,或者你的模型會具有意識?如果你最完整的「分身」被偷了呢?我相信大多數人寧可保有自己以碳為基礎、黏糊糊的身體,直到離開人世。AI,尤其是機器學習,其實只是人類能力的持續演進。道金斯(Richard Dawkins)在《延伸的表現型》(The Extended Phenotype)書中,以杜鵑鳥的蛋和河狸建造水壩為例,描述動物基因如何突破生理限制來適應環境。科技是人類的延伸表現型,而AI只是另一層科技外骨骼。我認為,AI最具潛力的應用將超越一般人的想像、令人讚歎。在十年之內,我們每個人可能都會擁有「數位分身」。這個AI夥伴將比今天的智慧型手機更不可或缺。你的數位分身不必跟在你身邊,而是和你現在大部份資料一樣儲存在雲端。蘋果公司的Siri、亞馬遜公司的Alexa與Google的語音助理,已讓我們窺見數位分身早期的樣貌。你的模型是數位分身的核心,會學習你與數位世界交流時產生的所有資料,範圍從桌上型電腦、網站、穿戴式裝置到居家環境中的感測器(例如智慧喇叭、空調恆溫器、行動通訊基地台與攝影機)。隨著機器學習演算法增強,蒐集了更多個人資料,我們的數位分身將越來越精確。一旦終極演算法出現,再配合擴增實境(AR)頭戴式裝置或其他個人感測器持續獲取你的感覺運動資料流後,你的數位分身將比你最好的朋友更了解你。你的模型與資料將儲存在「資料銀行」中,就像傳統銀行替你存錢或投資一樣。現今有許多公司將樂意提供這類服務。Google的共同創辦人布林(Sergey Brin)表示,Google希望成為「你的第三腦半球」。但你大概不希望你頭腦的一部份得靠顯示廣告才能維持,因此最好把數位分身交給利益衝突較少的公司,或與志同道合的人成立資料協會。謀事在人 畢竟,最大的隱憂並不是有一天AI會變得邪惡,而是控制AI的人會濫用AI,就像法國人所說的「cherchez l’human」(謀事在人)。資料銀行最重要的責任,是確保你的模型不會用於損害你的利益。你和資料銀行都得對AI犯罪提高警覺,以免讓壞蛋有機可趁。就像吉布森(William Gibson)在1984年的小說《神經浪遊者》(Neuromancer)中所描述的涂林警察,我們需要AI警察來追緝AI罪犯。假如你不幸住在獨裁國家,政府將能以前所未見的方式監控你,這會帶來空前的危險。考慮機器學習的進步速度以及已開始使用的治安預測系統,在電影「關鍵報告」(Minority Report)中,人們在犯罪前就被逮捕的情節,也就不再那麼難以置信。此外,還有不平等的問題,在每個人都負擔得起數位分身之前,人類社會還需要時間來調適這些情況。因此每一個人的首要責任,是別變得自滿而過度信任數位分身。我們很容易忘記AI就像封閉在象牙塔的學者,而且在可預見的未來都將如此。AI的外在看似客觀甚至完美,但內在就像人類一樣充滿缺陷,只是方式不同。AI缺乏常識,容易犯下人類不會犯的錯誤,例如把穿越馬路的行人誤認成被風吹起的塑膠袋。AI也很可能按照字面解讀人類的命令,一絲不苟執行我們說過的話,而非我們真正想要達成的事。因此下次你要求自動駕駛汽車不計代價準時趕到機場前,最好先想一下再說出口。實際上,數位分身將和你十分相似,足以代替你進行各種虛擬交流。它的任務不是接管你的人生,而是替你嘗試那些你沒有時間、耐心或知識去做的決定。它會讀完亞馬遜網站上的每一本書,再推薦你最有可能想自己去讀的少數幾本。如果你想買車,它會替你研究各種購車方案,並與經銷商的機器人討價還價。如果你在找工作,它會先篩選所有適合你的工作,然後針對最有希望的職位安排視訊面試。如果你被診斷出癌症,它會替你嘗試所有可能的療法,並建議最有效的一種(為了大眾福祉,你也有道義責任讓數位分身參與醫學研究)。如果你想找約會對象,你的數位分身會和所有符合資格的數位分身進行數百萬場虛擬約會。在網路空間中最契合的一對,便能在實際生活中來場浪漫約會。基本上,你的數位分身將在網路空間中替你嘗試無數的可能人生,因此你在現實世界中所經歷的將是最佳人生。但你的虛擬人生是否「真實」,或數位分身是否像影集「黑鏡」(Black Mirror)所描述的具有意識,則是有趣的哲學問題。有些人擔心,這代表我們把人生的掌控權交給了電腦。但實際上是電腦給予我們更多掌控權,因為我們將能做出過去所無法做的決定。你的模型也會從每次虛擬經驗中學習(你是否享受約會?你喜歡新工作嗎?),隨著時間,模型會更善於向你提議你可能做的決定。事實上,我們已經很習慣在無意間做出決定,因為這正是大腦所做的。你的數位分身就像大幅擴張的潛意識,關鍵差異在於你的潛意識只存在於腦袋,而你的數位分身不斷與其他人或組織的數位分身交流。每個人的數位分身會持續嘗試向其他模型學習,組成數位分身的社會將以電腦運算的速度朝各方向擴展,找出我們會做的決定。機器將成為我們的先鋒,帶領人類個體與族群朝未來邁進。AI將帶領我們走向何方?而我們會選擇往哪裡走?周坤毅是清華大學動力機械工程所碩士,現任職於澳洲福特汽車公司。 重點提要 ■ 發展人工智慧(AI)可視為人類演化的一部份。為了實現新一代的自動化革命,我們必須創造所謂的「終極演算法」。統合既有五類機器學習方法的終極演算法,接收大量資料後,就有可能為每個人建立精準的模型。 ■ 科技只是人類能力的延伸。機器沒有自由意志,只能遵循我們設定的目標。與其擔心機器取代人類,不如擔心人類濫用科技。 ■ 短期內,AI的應用可能是創造「數位分身」。我們的虛擬模型能在網路空間嘗試各種事物,並與無數的其他虛擬模型進行交流,幫助我們在日常生活中更快做出更好的決定。 多明戈斯(Pedro Domingos) 美國華盛頓大學資訊科學系教授,也是人工智慧促進協會會士,著有《大演算》(The Master Algorithm),現居西雅圖附近。 五類機器學習方法各有優缺點, 研究人員努力結合演算法的長處, 創造出「終極演算法」。 機器演化:海星機器人採用能自行模擬的演化式演算法,這是機器學習方法的五大類之一。人類正努力整合所有的機器學習方法,創造出最有力的工具──「終極演算法」。 Victor Zykov and Josh Bongard 數位分身將代替你進行 各種虛擬交流,嘗試你沒有時間、 耐心或知識去做的決定。 延伸閱讀 The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World.Pedro Domingos. Basic Books, 2015. The Digital Mind: How Science Is Redefining Humanity.Arlindo Oliveira. MIT Press, 2017.〈好奇機器人能自學〉,科學人2018年4月號。 〈機器學習舉一反三〉,科學人2017年9月號。 〈機器如何深度學習〉,科學人2016年7月號。


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(中央社華盛頓14日綜合外電報導)西方聯軍今天警告敘利亞,若再使用化武,他們將發動進一步打擊。敘國強大的靠山俄羅斯雖譴責西方飛彈打擊,但沒有看到可能展開報復的跡象。「華盛頓郵報」(The Washington Post)報導,美、英、法部隊對敘國發動協同攻擊後,各方言辭交鋒凸顯情勢處在緊張的停滯狀態。美國和盟邦正式告知敘國總統巴夏爾.阿塞德(Bashar al-Assad)政權,西方決心終結任何對平民的化武攻擊。俄國則表示,並未動用在敘國的防空系統,但強調俄軍插足敘國、扮演阿塞德主要保護者這個角色的重要性。在德黑蘭,伊朗最高領袖哈米尼(Ali Khamenei)稱這項攻擊行動是「罪行」,但沒有明指伊朗計劃做出什麼回應。伊朗及其在區域內主要武裝代理人黎巴嫩真主黨(Hezbollah)都是敘國主要盟友。這項聯合打擊行動標誌川普在一年多來第2次對阿塞德動武,美國官員相信,阿塞德持續在測試西方國家接受可怕化武攻擊的意願。川普昨天深夜在白宮說,上週末的化武攻擊代表阿塞德使用化武的「顯著升級」,並保證會加強國際回應。川普說,疑似化武攻擊不是「人」會做的事,而是「怪物的罪行」。他強調,授權盟軍攻擊沒有上限,不過五角大廈高層稍後表示,只有當阿塞德採取進一步行動時,才會再加以打擊。美國國防官員指出,涵蓋戰機和軍艦火力的這項打擊行動包括發射大約100戰斧巡弋飛彈(Tomahawk Cruise Missile),美方並派出B-1戰術轟炸機。美國防長馬提斯(Jim Mattis)拒絕評論這項行動是否可以阻止阿塞德再度使用化武。他說:「這種事沒什麼能夠確定的。不過,我們今年用了比去年的兩倍還多一點的武器,並且限制只用在化武形態的目標上。」馬提斯強調,據他所知,攻擊沒有造成美國或盟軍的損失。俄國駐美大使安托諾夫(Anatoly Antonov)在空襲之後警告「這類行動不會沒有後果,一切責任由華府、倫敦與巴黎承擔」。俄國外交部發言人沙卡洛娃(Maria Zakharova)批評,空襲是「那些自稱在世界上具有道德領導力的人」,對敘國人民最新的打擊。截至目前,沒有跡象顯示外界最擔心的情況會成真,那就是美國主導的攻擊會導致美俄爆發直接衝突。而西方這次攻擊對阿塞德政權造成衝擊的程度,也仍在未定之天。(譯者:蔡佳伶/核稿:何宏儒)1070414


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2017-18賽季西甲聯賽第31輪,皇家馬德里主場1-1戰平馬德里競技。上半場雙方互有攻防但均未能進球;下半場C羅(Cristiano Ronaldo)率先攻破球門,隨後格列茲曼(Antoine Griezmann)扳平比分。最終,皇家馬德里主場1-1戰平馬德里競技。資料方面,皇馬幾乎全面領先,控球率69%,30次射門8次射正,但奧布拉克(Jan Oblak)的精彩表現讓比賽充滿了懸念。C羅在馬德里德比戰只上場60分鐘。不過他還是抓住機會,接到貝爾(Gareth Bale)的傳中,用一個精彩的淩空抽射打破僵局,連續第10場比賽為皇馬破門,他在這10場比賽裡一共打進了20個進球。這已經是C羅職業生涯中第3次在皇馬完成連續10場破門的壯舉。憑藉本場比賽的進球,C羅本賽季的進球數也達到40個,這是C羅在加盟皇馬後連續第8季進球達到40個。C羅也是本賽季歐洲足壇第一個達到40球里程碑的球員。這是C羅職業生涯的第650球。德比戰平後,雙方各取1分,皇馬積64分暫列第3;馬競積68分位列第2。主場被馬競逼平,皇馬主帥席丹(Zinedine Zidane)直言皇馬本可以獲得更多,「我覺得我對於比賽的內容很滿意,我們可能配得上更多的東西,很遺憾沒有取勝因為我們確實有很多的機會,最終我們倒是也差點兒輸了,這就是足球。但是我們有很多的機會,球就是不進去。我們很滿意的是,球隊在困境順境都是在努力進攻,給對手製造壓力,很遺憾的是沒有在主場拿下3分。」


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新南向是蔡英文總統上台後力推的重大政策,儘管成效不彰,甚至淪為數字遊戲,但她卻經常大肆吹噓,洋洋自得。她於日前以民進黨主席身分,在中執會聽取學者就「美中貿易戰及對台灣影響」的報告後聲稱,面對美中貿易戰的變局,證明當時提出新南向政策的判斷是對的。 然而,就在同一天,國泰金控發布新聞指出,子公司國泰世華銀行與國泰人壽共同收購加拿大豐業銀行馬來西亞子行100%股權一案,因無法在合約期限內完成而確定失敗。這是繼去年4月間中信金控收購蘇格蘭皇家銀行RBS馬來西亞子行案失利後,台灣金融機構想要跨足馬國的行動,再次鎩羽而歸。 國泰金控無法進入馬國金融體系,不啻又打了蔡英文一記結實的耳光,更揭穿了蔡政府動的新南向政策,根本是一齣自導自演、自吹自擂的政治戲碼,對日趨困窘的台灣經濟發展,特別是亟待開拓國際市場的金融服務業,以及石化、工具機、紡織等傳統產業,並無實質效益。 事實上,新南向政策施行以來,蔡政府始終無法擴大東南亞市場,除了高科技料件增加輸出之外,其餘產業都沒有亮眼的外銷成績。更重要的是,台灣傳統產業與新興服務業,都沒有辦法移入東南亞各國,國泰金控、中信金控被拒於馬來西亞門外,只是冰山一角罷了。 有鑒於此,蔡政府便以補貼、降價等方式,招攬菲律賓、越南、泰國、馬來西亞及印尼等國人民來台觀光,一方面彌補大批大陸旅客減少來台的空缺,另方面則充當新南向政策的績效。也因此,新南向政策從原本應是外出南下的雙向互動,變質為現在拉人北上的單向操作。 新南向政策已成畫餅充飢,當務之急的美中貿易戰,蔡政府又拿不出有效因應措施,連美國先前開徵鋁鐵高關稅,台灣都沒辦法突圍而出。耍弄到最後,蔡英文居然買空賣空,吹噓說中美貿易戰,還好早推新南向。這種滿口空話,聽在台灣工商業者的耳裡,真是無奈啊! 【中央網路報】


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