這次去旅行住了這間格蘭比斯套房飯店 - 宿霧真的太棒了~~
旅行前還好有先做一下功課~比較了一下這附近幾家旅店,
最後選擇了這間格蘭比斯套房飯店 - 宿霧真是沒選錯~服務好又親切
而且價格也便宜~~開心~~
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商品訊息功能小型家庭旅館
商品訊息描述
主要設施
- 39 間客房
- 供應早餐
- 客房餐點服務
- 機場接駁車
- 空調
- 每日客房清潔服務
- 禮賓服務
- 行李寄存
- 旅遊諮詢/購票服務
闔家歡樂
- 折疊床/加床 (付費)
- 獨立浴室
- 每日客房清潔服務
- 有線電視服務
- 平面電視
鄰近景點
- 宿霧市中心
- 麥哲倫十字架 (2.2 公里)
- 奧斯美娜圓環 (0.1 公里)
- 羅賓遜廣場 (0.2 公里)
- 黎剎紀念圖書館 (0.5 公里)
- 宿霧醫學大學附設醫院 (0.6 公里)
國內訂房商品訊息特點
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中國時報【曾百村╱基隆報導】
上周有考生向議員投訴，指自己參加今年9月的清潔隊員考試，結果後來備取變沒錄取，讓他認為自己「被搓掉」，豈料昨天又有另一考生出面投訴，表示自己原本錄取卻變成「名落孫山」，而基市環保局回應，稱因海大承辦人員的老婆罹癌，才導致考生分數算錯。
基隆市議員楊石城上周接獲陳情，指有位考生「從備取變落榜」，懷疑清潔隊員考試的公平性，而過了1周，竟又有位考生投訴，表示自己參加考試後，隔月收到錄取通知，他樂得向女友求婚並籌備婚事，結果還開心不到1個月，他再度收到成績單的更正通知，表示因成績誤植，他從錄取竟又變為「未錄取」，令他大受打擊。
考生表示，當時他氣得打電話到環保局，不過對方竟回應，是因為委託辦理海洋大學的承辦人老婆罹癌，影響心情才會算錯分數。考生則痛批，如此離譜的說詞他沒辦法接受。
楊石城表示，該名正取考生，原本錄取清潔員後，準備要辦婚事把老婆娶回家，結果落榜後，造成婚事延宕。環保局澄清，就是為了公平公正原則，所以才花費90萬委託海洋大學辦理考試，豈料考試成績誤植，自己也是「受害者」。
楊石城質疑，現在成績出錯不只1人，加上之前地政處也涉入考試卷遭偷換的舞弊事件，懷疑考試的評分過程有問題，強調要將案子報請地檢署查辦，還給考生一個公道。
下面附上一則新聞讓大家了解時事
酒店
工商時報【資策會MIC資員工旅遊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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