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優美動人的台灣歌謠V.S壯麗華美的交響樂

指揮:蕭邦享老師

演奏:高雄市實驗交響樂團

折價券代碼優美動人的台灣歌謠V.S壯麗華美的交響樂──是為這塊土地上的人、事、物致以最高的禮敬,歌頌著對這塊土地的感情與敬意!

「鄉土的愛」不只是支支優美動聽的歌謠,而是一場本土音樂饗宴的知性之旅。

"望春風"的含情脈脈、"天黑黑"的詼諧逗趣、"港都夜雨"的幽人愁思、"滿山春色"的歡欣雀躍,道盡台灣人對「鄉土的愛」!




曲目明細:

1.滿山春色

2.港都夜雨

3.淡水暮色

4.落花淚影

5.桃花過渡

6.思慕的人

7.望春風

8.舊情綿綿

9.白牡丹

10.補破網

11.天黑黑

12.秋風夜雨

商品訊息特點



CD/DVD/BD內容
  • CD






台語老歌全套珍藏系列

規格:1 CD

時間:約45分鐘

產地:台灣

影音光碟類產品不得拆封,否則恕不接受退貨。







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下面附上一則新聞讓大家了解時事

鉅亨網新聞中心

近日,就對華不銹鋼板材反傾銷和反補貼「雙反」調查,美國商務部作出終裁。最終裁定的稅率實在是高得離譜:反傾銷稅率 63.86-76.64%,外加反補貼稅率 75.6-190.71%。中國商務部研究院研究員梅新育 8 日在《人民日報海外版》撰文指出,美方調查方法的不公正、拉一把本國鋼鐵產業的用心昭然若揭。然而,他們的企圖能夠實現嗎?答案是:難!

可以說,美國這次的「雙反」,難傷中國鋼鐵工業皮毛。中國鋼鐵目前對美出口不足百萬噸,在 1 年上億噸的出口量中無足輕重。對內來看,對華「雙反」也無助於提高美國鋼鐵工業效率、從根本上增強其國際競爭力。因為美國鋼鐵工業的癥結,並不在於來自外國的所謂「不公平競爭」,也不在於美國政府沒有給它提供足夠保護。

從 1968 年起訴日本鋼鐵產品傾銷起,幾乎每位美國總統任內都要拿進口鋼鐵開刀。上世紀 60 年代以來,全世界幾乎所有大規模鋼鐵貿易摩擦的戰火都是美國點燃的;1980-2001 年底,美國對進口鋼鐵發動了 538 起反傾銷和反補貼調查,年均立案約 25 件,占其反傾銷和反補貼立案總數的 42%。到 2002 年底,美國對鋼鐵產品實施的貿易保護措施約 179 項,占其所有貿易保護措施的 58%。2002 年 3 月,美國實施「201 條款」,對 10 類進口鋼鐵產品徵收高額進口附加稅或實施進口限額,進而掀起席捲全球的鋼鐵市場貿易戰狂潮…… 但卻沒有挽救美國鋼鐵產業。

文章指出,美國鋼鐵工業的病根,在於其多年的壟斷地位 -- 不注重依靠技術進步提高生產效率,只靠索取壟斷高價損害消費者利益來維持高利潤,將巨額資金投入無效益的多元化經營;強大的美國鋼鐵工會,在工人選票壓力之下鼠目寸光,一味追求短期利益,通過集體談判方式制訂的工資標準高得驚人而且能上不能下,實際上是與資方合謀掠奪消費者...... 在歐洲鋼鐵工業被二戰戰火摧毀、東亞鋼鐵工業幾乎可以忽略不計時,他們這樣做自是可以坐享壟斷利潤;但在歐洲鋼鐵工業重建、東亞新興工業化經濟體鋼鐵產業飛快成長起來之後,美國鋼鐵產業那種寄生式的「好日子」一去不復返,自是理所當然。

要讓他們重振國際競爭力,實行貿易保護只能是南轅北轍,因為貿易保護只會助長美國鋼鐵業這類受保護產業的惰性,不會激勵他們自我革新奮鬥。美國鋼鐵工業需要的是以開放促改革,而不是躲在貿易保護後面苟延殘喘。

從保護美國鋼鐵工業生產能力來看,「雙反」也不是理想的辦法。反傾銷稅固然增加了國內的生產,但代價是商品消費數量因漲價而減少,不利於培育市場。反而是他們口誅筆伐的補貼,比反傾銷稅和進口限制更能促進國內生產。直接對國內生產者給予某種形式的補貼,不僅能促進國內生產,而且沒有壓縮國內市場規模的副作用。在充滿市場扭曲的現實世界中,「對症」規則告訴我們,應當針對問題的根源進行干預。較之反傾銷稅、數量限制之類的措施,生產補貼實在是一個對市場扭曲更少的政策工具。

文章說,兵來將擋,水來土掩。中國不喜歡貿易戰,但也不害怕與美國打貿易戰。問題是:山姆大叔想清楚自己真正折扣情報需要的是什麼了嗎?「雙反」能拯救美國鋼鐵工業嗎?

(中央社記者吳家豪台北24日電)微軟亞洲研究院副院長馬維英今天在「2017天下經濟論壇」中指出,人工智慧將透過語音機器人,重新定義人機介面;人工智慧的競爭已進入思想解放期,很多嶄新的想法問世。

馬維英說,全世界有很多趨勢在推動人工智慧(AI)。第一個趨勢是「萬物數位化」,當世上萬事、萬物能網路熱銷夠轉化成數位資訊,電腦就能得到大量的數據,可以開始運算。

第二個趨勢是「萬物互聯」,第三個趨勢則是「雲端運算」出現。任何人、任何公司如果需要幾千台伺服器來處理大量的資料,可以付費從雲端取得2017熱銷商品這些運算資源。

他進一步解釋,雲端運算的出現,導致第四個趨勢「軟體智慧化」。傳統認知上,工程師要用人腦來寫每一條程式規則,但現在則是軟體自己能夠藉由機器學習的方式驅動完成。這些深度學習、類神經網路的軟體,本身都是很大的模型,是幾千億、幾兆的參數組成,不可能用傳統人工調整。

馬維英表示,資料愈來愈多、軟體愈來愈聰明,這些趨勢形成了正向循環,促成人工智慧變革,今天大家可能知道軟體正在吃掉全世界,但是可能不知道,軟體產業本身也正在被顛覆。工程師如果只會寫程式、但不會使用深度學習、網路開源社群資源,也會失去競爭力。

他認為,在人工智慧的發展歷程中,語音識別是當今主流產品。過去20年,語音識別幾乎沒什麼重要發展,被認為是高不可攀的學術領域;但加入深度學習技術後,現在語音已經平民化、大眾化,微軟的語音辨識技術,已做到跟真人語音相同的精度。

根據馬維英的觀察,以前傳統的人工智慧,還需要人類去檢視、調整,相當曠日費時,現在電腦可以直接從數據學習表達。當神經網路愈做愈深層,再複雜的問題都能解決,只怕沒有足夠的資料讓機器學習。

他發現,機器學習有一個特點,有愈多數據,它學出來的成果就更好。當聊天機器人聽過大家聊天問答、看過物聯網上的諸多圖像,它就能學會更多事情。

不過,馬維英也坦言,今天人工智慧還是有很多做不到的事情,比如理解、表達、擁有知識,下一個門檻就是學會人類語言。

他以公司開會為例,大家花很多時間找秘書,能不能有一個機器人可以代勞?但其實辨別自然語意並不簡單,機器人必須辨別你說出的人名實際上是哪些人、與會者的辦公室在哪些地方,並決定出最適合的會議地點。

馬維英透露,在微軟研究院過去幾年,已經創造一個強大的知識圖譜,一個人沒辦法記全世界的知識,但電腦可以;我讀你的文字時,可以同時連接到全世界的知識。接下來還有聊天引擎,微軟想把聊天機器人做到微信、LINE等通訊軟體中,取代企業官方帳號功能,你有什麼需求,就去跟機器人說。

他更想像,未來人工智慧將透過語音機器人,重新定義人機介面。人工智慧的競爭,已進入思想解放時期,很多嶄新的想法問世。1060124

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