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4月外國觀光客來台人次首度破百萬 陸30萬餘人次最大宗 | 生活新聞 | 生活 | 聯合新聞網
今年4月外國來台觀光客高達110萬1393人次，比去年同期成長24.72%，更是歷年來4月外國觀光客首度突破百萬人次大關，中國大陸、香港、日本、韓國旅次成長都大有斬獲。觀光學者分析，今年可順利突破1200萬外國觀光客人次目標。根據觀光局統計，今年4月外國入境旅客達110萬1393人次，比去年增加23萬8321人，成長24.72%。旅客以中國大陸30萬7354發燒好康省錢達人人次為最大宗，其次為香港澳門18萬3353人次，第三為日本16萬6364人次，韓國旅客也有8萬214人次。東南亞整體旅客高達23萬2216人次，其中菲律賓4萬9894人為最多，其次馬來西亞4萬4586人、新加坡3萬9008人。. } }); } 以成長率而言，香港澳門旅次成長率49.57%為最高，增加6萬770人次；其次為中國大陸旅次成長34.95%，增加7萬9605人次；日本旅次成長30.85%，增加3萬9226人次。靜宜大學觀光學系副教授黃正聰分析，迄今已有11月、12月、3月、4月躋身百萬人次等級，這次不但創下歷年4月總入境人數新高，日本、新加坡、馬來西亞、泰國、菲律賓、美國、加拿大、德國、荷蘭、澳大利亞等個別市場，也創下歷年四月最高點。大陸及韓國旅次明顯成長，黃正聰說，主因是近期大陸不再限縮遊客來台，以及去年2月花蓮地震導致韓國人數衰退。日本市場則是因為4月黃金周連假吸引民眾出國。黃正聰說，香港及菲律賓旅次成長是因彌月送禮推薦人氣產品為去年復活節假期落在3月，今年則落在4月，導致香港及菲律賓市場3月衰退近3萬人次、4月則增加6萬多人熱銷排行榜超值推薦次。越南市場出現衰退，因去年12月發生旅客集體脫逃事件導致觀宏政策調整，3月份大幅減少1萬8173人次，跌幅33.72%，4月又減少9563人次，跌幅20.13%有縮小跡象。黃正聰說，今年來台旅客1至4月累計400萬4804人次，較去年成長10.64%。由於大陸、日韓、港澳持續成長，加上中美貿易戰、台幣貶值、日圓升值等因素，預計今年可順利突破1200萬人次旅客。今年4月外國來台觀光客人次突破百萬大關。聯合報系資必買最便宜料照 分享 facebook
在Google Cloud NEXT 2018首日演講中，Google透過首席科學家李飛飛強調投入人工智慧發展的重要性，以及Google目前在人工智慧技術應用所依循原則。 分享 facebook 而在強調雲端平台運算能力之餘，李飛飛更再次說明Google將推出自行設計的第三代TPU，藉此對應更龐大的數據運算量。不過，Google依然未具體說明第三代TPU詳細數據，從先前在Google I/O 2018公布內容，顯示第三代TPU是以第二代為基礎加上水冷系統驅熱，藉此對應高達100PFLOPS的運算量所產生熱能。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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.innity-apps-reset { padding: 20px 0 0 !important; margin: -20px auto -10px !important; } 同時，李飛飛強調人工智慧技術發展並非為了取代人類工作，而是能讓人類工作效益提昇，因此強調推動人工智慧技術成長非但不會造成失業等問題，更能創造更多發展機會。 分享 facebook 以先前在Google Cloud服務增加名為AutoML的應用項目為例，李飛飛表示目前將以開放測試形式供各種規模企業使用，同時也將加入自然語言理解與翻譯應用，藉此打造可應用Duplex技術的虛擬客服回應系統，使企業端能透過此項系統打造對應各種產業客服需求的第一道服務，先由虛擬客服系統解決大多數的來電需求，一旦消費者有更深層的問題或需要更進一步互動時，即可由虛擬客服系統轉給真實的客服人員接手，並且完成顧客提出需求項目。在這樣的流程中，Google將會透過Duplex相關技術，讓顧客在第一時間先與虛擬客服系統通話時感覺自然，同時讓虛擬客服系統可以透過自然語言理解，確實明白顧客實際需求，至於對應什麼樣的服務細節就必須由企業端事先進行訓練，如此才能讓虛擬客服系統知道如何與顧客溝通，如此一來即可讓企業透過虛擬客服系統改善原本客服人力不足情況，同時也減少更多人力分配成本，以及時間耗損情況。為了讓更多企業能順利導入人工智慧，Google在AutoML設計中更強調無需專業技術背景也能操作，基本上使用者僅需將資料上傳至Google Cloud，並且透過AutoML應用項目將資料逐一分類且自動建立學習模型，系統便會透過Cloud Compute Engine、TPU運算等資源，以及Google Cloud Vision API等電腦視覺應用資源與TensorFlow學習框架進行深度學習，藉此達成數據分析或行為學習等目的。 分享 facebook
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