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哪裡買

下面附上一則新聞讓大家了解時事

中國時報【余祥╱台北報導】

2017年台灣國際科展昨頒獎，國內組最大獎「青少年科學獎」全由北一女數理資優班高二學生奪得，分別是化學科陳怡臻、吳允晴和數學科林芮吟，國外組是由來自新加坡的方雯欣拿下，這是16年來罕見大獎全由女學生拿下，可見女性的科學實力漸增。

熱愛科學 女不輸男

去年國際科展進入最後決選的作品，超過半數是北一女中隊伍，當時就讓評審總召集人林榮耀非常驚訝，因為以前都是建中生居多；今年更是繼2013年後第二次最大獎全數由女學生拿下，得主之一陳怡臻自信地說，「女生本來就不比男生差！」

值得一提的是，3位國內組青少年科學獎得主是北一女數理資優班的同班同學，她們的父母都不具有研究或是理工的相關背景，全靠著自己對科學的熱情，大量閱讀科普讀物和接收新知，培養科學實力。

夥伴打氣 成果不凡

陳怡臻、吳允晴得知獲獎時激動地相擁，陳怡臻說，過程中遇到很多挫折，一度擔心做不出成果，還好夥伴相伴，才能得大獎。

她們以DMAC-BTCN等化合物成功合成出「透明有機發光元件」，應用範圍很廣，未來可將有機發光元件鍍在安全帽面罩、汽車擋風玻璃表面或是博物館的展示玻璃上，通電後就可在玻璃上顯示衛星導航或文字資訊。

另一位得主林芮吟一直對數學著色很有興趣，未來也希望念數學系，她指出，過去僅證明所有的平面圖皆是「可五元列表著色」，但她的研究提出「可四元列表著色（4-choosable）」的條件，用於實際生活中，可為工廠調配出各種機器的開關時機，找出最有效率的電力調配方式。

新加坡女 打算從醫

來自新加坡的方雯欣實驗發現2,5-DHBA敖鐵蛋白會增加腦神經細胞的鐵離子，若能有效抑制，對帕金森氏症和阿茲海默症等神經性疾病會有顯著幫助，獲得國外組「青少年科學獎」。她說，去年其中一位得主跟她來自同一所學校，今年聽到自己獲獎時「非常驚喜」，還以為主辦單位搞錯了，她未來打算念醫科，把科展的成果繼續發揚光大。

工商時報【資策會MIC資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件便宜美國專利，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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