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鉅亨網劉祥航 綜合報導花旗集團 (Citigroup Inc.) 發布最新報告指出，黃金在今年第 4 季恐出現劇烈波動，主因是總統大選的不確定因素，共和黨候選人川普 (Donald Trump) 勝選的機率已經提高到 40%，而美國升息的預期也會衝擊金價。據《彭博》報導，報告認為，川普獲勝的機會由原本 35% 升至 40%，美國今年年底前也可能升息一次。在低利率甚至負利率的環境下，金價今年以來已上揚 26%，一改前 3 年連續下跌的窘境。政治不確定性也提升了金價，特別是英國脫歐刺激了避險需求。在美國上周宣布不升息之後，美國大選成了影響金價最大的不確定因素。包括新加坡星展集團 (DBS Group Holdings Ltd.) 等多家機構預測，如果川普當選，將推升黃金避險需求。花旗報告中強調，民調顯示，希拉蕊 (Hillary Clinton) 與川普的差距正在縮小，因此提高川普獲勝的機率，川普若當選，黃金及外匯的波動將加劇，貴金屬的交易量也預計上升。金價在亞洲周一早盤，由上周五每盎司 1337.56 美元，小跌至 1334.99 美元。花旗預計， 3 個月目標價為 1350 美元，12 個月目標價 1270 美元。不過一旦川普獲勝，這兩個目標價分別調為 1320 美元及 1425 美元。不過花旗基本上仍較看好希拉蕊當選，美國政策延續，這使美國及全球的經濟成長預期保持不變。
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房貸是所有貸款中額度最高、利率最低、償還年限最長的一種貸款方式，
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房貸銀行利率主要看兩個重點
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現階段房屋抵押貸款利率是歷史上偏低的一段時間，房貸利率3.5%有可能是理財型房貸所以才會顯得偏高
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颱風災損未復原，加上連日大雨，菜價再攀高，今天台北農產運銷公司統計，蔬菜每公斤平均批發價達50.6元，比昨天47.62元略為上漲，農委會農糧署分析，主要是因為瓜果類颱台北支票貼現風受損嚴重，復耕不及，部分品項單價高，因此拉高菜價，至少要一個月後，才能恢復平穩。
農委會農糧署主秘翁震炘表示，颱風對西半部的蔬菜產區影響不大，風卻很大，包括空心菜、地瓜葉、青蔥受損嚴重，此外，包括絲瓜、小黃瓜，因為溫網施遭破壞，因此短期內無法復耕，因此價格上揚。
根據台北農產運銷公司統計，今天品質最好的高麗菜，每公斤平均批發價36元，大白菜51元，小白菜70元，青江菜83元，空心菜99元，地瓜葉92元，小黃瓜160元、絲瓜150元，青蔥204元樣樣貴得驚人。
至於連日豪大雨，花東地區是否受災？農委會表示，花東地區上回颱風稻米約受損近600公頃，二期稻作大多在開花結穗期，除了部分低窪地區淹水外，颱風來襲時早已影響稻作受粉。
>這幾天大雨，對水稻影響不大，而花東地區的水果，包括香蕉、釋迦等果樹，在之前的颱風來襲時，早已災損，這回大雨花東地區，恐怕已經沒有甚麼作物可受災了。
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人工智慧（Artificial Intelligence）的研究，過去60多年來從未停歇，而今總算有了不凡的突破，從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等，無疑捕捉了無數人們的注意力，宣告著劃時代的科技盛世已經到來。
1950年，圖靈在他名為〈運算機器與智慧（Computing Machinery and Intelligence）〉的論文裡提問：「機器能思考嗎？（Can Machine Think？）」，挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義，卻沒有辦法很精確地討論問題核心：「機器會有智慧嗎？」
由於機器智能難以確切定義，圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧，提出了著名的「圖靈測試」：如果機器與人類進行非面對面（例如在中間以布幕隔離）對話（例如使用文字訊息），人類卻無法辨認出對方是機器，那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代，對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案，後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試：如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫．維森鮑姆（Joseph Weizenbaum），以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA；或到2014年，英國雷丁大學（University of Reading）重磅宣布其所開發出的Eugene，已經通過測試，但後來被質疑標準有誤。
其實，人工智慧一詞直到1956年，才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫（The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）」上，由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫（John McCarthy）正式定名。這場工作坊所討論的問題：「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域，而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。
歷經了60年的發展，人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落，經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元，希望打造強人工智慧的人工神經網絡（Artificial Neuron Network），先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境，無法取得研究經費而停滯；同一時期另一脈絡的弱人工智慧，則發展出博聞強記、分辨率隨資料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如今，人與機器的對話，已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子，到底電腦科學家解決了些什麼問題呢？從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。
關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡
對於人工智慧，電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作，因此設計數學模型來模擬動物神經網絡的結構與功能。所謂人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。
1951年，科學家馬文．閔斯基（Marvin Minsky）第一次嘗試建造了世上第一個神經元模擬器：Snarc（Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它能夠在其40個「代理人」和一個獎勵系統的幫助下穿越迷宮。六年後，康乃爾航空工程實驗室的法蘭克．羅森布拉特（Frank Rosenblatt）設計、發表神經網絡的感知器（Perceptron）實作後，人工神經網絡（或稱類神經網絡）學者曾經一度振奮，認為這個突破終將帶領人工智慧邁向新的發展階段。
但，人工智慧領域的研究在1970年代因為缺乏大規模數據資料、計算複雜度無法提升，無法把小範圍的問題成功拓展為大範圍問題，導致計算機領域無法取得更多科學研究預算的投入而沉寂。到了1980年代，科學家首先透過思考上的突破，設計出新的演算方法來模擬人類神經元，迎來神經網絡發展的文藝復興時期。物理學家約翰．霍普費爾德（John Hopfield）在1982率先發表Hopfield神經網絡，開啟了神經網絡可以遞迴設計的思考。四年後，加州大學聖地牙哥分校教授大衛．魯梅爾哈特（David Rumelhart）提出了反向傳播法（Back Propagation），透過每次資料輸入（刺激）的變化，計算出需要修正的權重回饋給原有函數，進一步刷新了機器「學習」的意義。科學家更進一步把神經元延伸成為神經網，透過多層次的神經元締結而成的人工神經網絡，在函數表現上可以保有更多「被刺激」的「記憶」。
目前多層次的人工神經網絡模型，如何銀行貸款主要包含輸入層（input layer）、隱層（hidden layer）與輸出層（output layer），另外根據資料輸入的流動方向，又分為單向流動或可以往回更新前一層權值的反向傳播法。由於神經網絡模型非常仰賴計算規模能力，為了增加高度抽象資料層次的彈性，電腦科學家將之複合為更複雜、多層結構的模型，並佐以多重的非線性轉換，將其稱之為深度學習（Deep Learning）。
關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習
科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。1970年代，人工智慧學者從前一時期的研究發展，開始思辯在機器上顯現出人工智慧時，是否一定要讓機器真正具有思考能力？因此，人工智慧有了另一種劃分法助貸網 整合負債：弱人工智慧（Weak AI）與強人工智慧（Strong AI）。弱人工智慧意指如果一台機器具有博聞、強記（可以快速掃描、儲存大量資料）與分辨的能力，它就具有表現出人工智慧的能力。強人工智慧則是希望建構出的系統架構可媲美人類，可以思考並做出適當反應，真正具有人工智慧。
機器學習（Machine Learning）可以視為弱人工智慧的代表，只要定義出問題，蒐集了適當的資料（資料中通常需要包含原始數據與標準答案，例如人像圖片與該圖片內人像的性別、年齡），再將資料分做兩堆：訓練用與驗證用，以訓練用資料進行學習，透過特定的分類演算法抽取特徵值，建構出資料的數學模型，以該數學模型輸入驗證用資料，比對演算的分類結果是否與真實答案一樣，如果該數學模型能夠達到一定比例的答對率，則我們認為這個機器學習模型是有效的。這種具有標準答案，並以計算出的預期結果進行驗證的機器學習，通常被稱為監督式學習。 相對於監督式學習，非監督式學習則強調不知道資料該如何分類的機器學習，換句話說，我們提供電腦大量資料，但不告訴它（或許我們也真的不知道）這些資料該用什麼方式進行分類，然後電腦透過演算法將資料分類，人類只針對最終資料分類進行判別，在數據尋找規律就是機器學習的基礎。
機器學習的發展方向，是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法，讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則，並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。過程中，時常運用統計學技巧，並轉化成電腦程式，進而計算出資料??的分界條件來做預測。 弱人工智慧作為人工智慧領域的發展途徑，無論是監督式學習或非監督式學習，隨著資料被大規模蒐集、經由網際網路被傳遞、輔以雲端架構支援的運算，用機器學習來解決人類基礎的問題變成一種可能。目前機器學習也是人工智慧商業應用最廣泛的一種技術。舉凡搜尋引擎、圖像辨識、生物特徵識別、語音與手寫識別與自然語言處理、甚至是檢測金融詐欺等等，都是常見的應用。
關鍵技術三 人工智慧的重要應用：自然語言處理
對人類來說，如何讓這些現代自己製造出來的機器們，可以聽懂人話，並與人類「合作」，絕對是可以推動我們面對未知宇宙的重要助手。
自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域裡的其中一項重要分支。英國雷丁大學的演化生物學家馬克．佩葛（Mark Pagel）認為，最早的一種「社會科技」是人類的「語言」，語言的發明讓早期人類部落透過新工具：「合作」在演化上占有優勢。自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式，其二是全額貸款從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。
無論是從人類到電腦，或從電腦到人類，語言處理通常都使用到我們一般學習外語所要具備的聽、說、讀、寫等技能。其中：聽與說主要使用到聽覺與發音，對電腦而言就是能夠透過麥克風「聽」到人類說話，把聽到的聲音轉成文字（這是語音辨識），或把電腦想要表達的意思轉成人類可以理解的詞句（這是自然語言生成），再用耳機或喇叭「唸」給人類聽（這是語音合成，功能通常稱作文本朗讀：text to speech）。科學家與工程師們也致力於影像文字辨識，影像來源可以是掃描完成的文件影像檔案、也可以是手機鏡頭的即時影像，目標的文字體則可以是一般鉛字印刷品或列印的文件，也可以是手寫文字（手寫文字辨識）。
當計算機透過「聽」或「讀」，將人類的話語或文章轉成文字、語句進到處理層，還需要能夠自動分詞（word segmentation），也就是電腦必須拆解人類的語句來理解語意，才可以進而給出相應的答案。例如一般人對手機說：「今天香港會不會下雨」，手機必須錄下聲音、並且濾掉雜音、將這句話的聲音轉化為文字、將這句文字拆解成不同詞句，並標注上不同詞性（speech tagging）。
「瞭解」使用者想要知道氣象資訊的命令後，手機必須對能提供「天氣」資訊的伺服器發出相應的（告訴伺服器要的地理資料是香港、並把今天轉換為實際的日期時間）資訊請求，包含未來數小時區間氣溫、氣象（是多雲、雨或晴天等）、風速、降雨機率、濕度、氣壓、空氣品質或紫外線指數等。
當伺服器回應了前述的相應數據後，手機可以選擇用螢幕畫面來回應，但更貼心的作法是把這些資訊翻譯成「人話」，然後用聲音唸出來。這時的處理可以把「香港接下來八小時會是晴天，氣溫攝氏25度，降雨機率是10%，空氣品質良好」這個句子，透過合成不同語詞聲音後說出來。但是，使用者問的其實是「會不會」下雨，所以必須進一步把降雨機率10%、晴天等等資訊轉換成「會不會」的尺度，例如10%可以轉化為「不太會」或是「只有很小的機率」一詞。
人類互動最重要的工具就是語言，無論是文字或語音，語音智慧助理讓人能和機器說話，無非是近年行動裝置普及後，最令人興奮的進展之一。
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行政院會今天(3日)通過「行政院環境保護署毒物及化學物質局組織法」草案，盼落實化學物質源頭管理及勾稽檢查，以專責機構維護民眾健康。環保署長李應元表示，毒化局將以跨部會合作平台提供主管機關化學物質資訊，防堵化學物質流入食品；根據規劃，毒化局預計年底成立，設置80名人力，明年預算新台幣6億元。
塑化劑、毒奶粉和碳酸鎂胡椒粉等食安事件讓國人記憶猶新，為了防堵化學物質被不當添加在食物中，落實蔡英文總統提出以專責機構管理化學物質的政見，行政院會2日通過「行政院環境保護署毒物及化學物質局組織法」草案，從源頭管理化學物質。
環保署長李應元表示，目前共有11個機關、17項法規管理化學物質，未來毒化局將啟動跨部會平台機制，提供化學物質資訊，在平台上相互勾稽，協助各部會強化管理化學物質。李應元說：『(原音)所以我們成立這個局之後，跨部會做整合，把全國進、出口，還有製造的化學品，因為現在分散在很多機關，譬如說衛福部食藥署管制一些，農委會管制一些，經濟部進口也管制一些，勞動部就勞工安全也有主責事項，我們希望透過三級機關的成立，協助各部會做這些事情。』
李應元表示，目前共有27,000多種列管化學物質，毒化局將篩選出3,000多種特別需要管理的化學物質，確保食品安全、防制污染和安全使用化學物質；毒化局人員也會和相關單位配合，啟動聯合稽查。
李應元表示，毒化局人力規劃80人，明年預算6億元，預計年底掛牌成立。
至於毒化局和衛福部食藥署未來的分工，環保署環境衛生及毒物管理處長袁紹英表示，毒化局透過登錄機制，分析廠商提供的化學物質基礎資料，再轉由食藥署進行風險評估，食藥署仍是第一關，毒化局扮演第二道把關角色。
以碳酸鎂事件為例，毒化局可透過平台掌握整體有碳酸鎂資料的廠商，透過環保署既有的化學物質登錄資料篩選出進口或製造的廠商，再勾稽食品業者登錄平台，最後篩選出可疑廠商，迅速掌握化學物質流向。
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（中央社記者曾依璇巴黎25日專電）法國將於明年4、5月舉行總統大選兩輪投票，右派共和黨（LR）有意參選的人數眾多，預定11月辦理初選，目前最可能出線的是曾任總理的現任波爾多市長居貝。 有意參選的共和黨人士包括前預算部長柯貝（Jean- Francois Cope）、前總理費雍（FrancoisFillon）、前農業部長勒麥爾（Bruno Le Maire）等。其中又以居貝（Alain Juppe）和前總統沙柯吉（Nicolas Sarkozy）出線機會最大，也最受矚目。 根據世界報（Le Monde）委託民調機構Ipsos-Sopra Steria及巴黎政治學院政治研究中心（Cevipof）製作的最新民調，居貝在第一輪投票中可拿下41%得票率，比沙柯吉多11個百分點。 調查顯示，居貝和沙柯吉的差距在第2輪投票還更拉大，居貝可拿下60%得票率，沙柯吉只有40%。 沙柯吉雖曾任總統，但目前有數起司法弊案纏身，被列為正式調查對象。 這項民調還發現，僅有4%選民對社會黨（PS）籍的現任總統歐蘭德（Francois Hollande）感到滿意，高達70%不滿意，26%的人未明確表態。若以10分為滿分，選民平均評價歐蘭德只有2.3分。 歐蘭德民調長期低迷，尚未宣布是否競選連任，但左派彌漫一股無力氛圍，黨內又缺乏團結，明年總統大選不無可能轉由右派執政。1051025
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