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品名:岡本 衛生套0.02 水感勁薄
 
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精  囊: 有
顏  色: PU原色
闊  度: 55±3 mm
長  度: 175±7 mm

 
北市衛器廣字第10403295號 / 北市衛器廣字第10403193號 / 北市衛器廣字第10310258號
衛署醫器輸字第020706號
藥商:傅悅國際有限公司
地址:台北市中山區中山北路二段31號7F
消費者服務專線:0800-059-168
製造廠名稱:OKAMOTO INDUSTRIES, INC.
製造廠廠址:1, NISHIYAMA, ITABASHI-CHO, RYUGASAKI-PREF, JAPAN
製造日期:標示於包裝上
有效期限:標示於包裝上

北市衛藥販字第620119B279號
藥商名稱:專品醫療器材有限公司
地址:台北市萬華區康定路260號4樓之1
藥商諮詢電話:(02)2371-8892
 

最新商品評價 查看全部評價 (共 1 筆評價)

用心服務的好賣家!!
發表者 ★☆*****, 2018/06/14 15:41:09
商品包裝保護完善!!

 

 

【 綜購類 】購物特色優缺點
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北加州野火肆虐 3.8萬人撤離、燒毀逾千屋


北加州野火持續肆虐,從上週開始總共有3場大火,加起來的燒毀面積已有一個半台北市大,當局下令3萬8000多人撤離,目前仍有19人失蹤,以及包括2名殉職消防員在內6人死亡,另有1000多棟房屋毀於祝融。

野火無情的燒、炙熱橘光、濃煙向外蔓延,從23日開始的北加州野火,肆虐「蒙多西諾縣」和「萊克縣」,兇猛火焰燒毀四百多平方公里、差不多一個半台北市大,至少有1100棟建築被毀,3萬8000人逃離家園。儘管警消投入17架消防直升機、300輛消防車和超過3000名打火弟兄對抗,但高溫、低濕度和強風助長竄燒,至今只控制了20%的火勢,這起被稱為「卡爾」的大火,是美國有史以來最嚴重的火災之一。

火勢強、溫度高,正如美國有線電視新聞網(CNN)報導,它也在創造自己的天氣系統,濃煙大到從太空都看的見。人在現場的一名警察用「火龍捲」形容火舌吞噬景象,被大火燒過的災區則是一片廢墟。

火勢只增不減,在逃難後荒蕪的空城,陸續傳出零星搶劫事件。目前全美國就有90處野火場,而在北加州總共有3起大火,連人氣景點「優勝美地國家公園」也被波及。專家統計,在加州過去發生的10起最嚴重火災當中,有5起是自2015年開始發生,對此加州州長布朗警告,加州原本就有乾旱隱憂,隨著氣候變遷加劇,日後出現野火恐將成為常態。

(民視新聞/黃瀞儀 綜合報導)




鴻海集團轉投資的富盈數據成立「字媒體」,執行長陳顯立強調致力成為為品牌主提供最佳解決方案的「數據線民」。(攝影/ 鄭國強)

「將資訊碎片化、片段化然後再重組,提供給讀者他要的資訊,一方面也找出讀者的『真實需求』。」富盈數據執行長陳顯立談到「字媒體」的角色時,難免必須帶著抽像的形容,然而背後所做的其實和Facebook主動推給每個使用者的資訊類似,「讓對某個項目有興趣的人,得到他想要的資訊」,但是字媒體(ZiMedia)還有一個目標:替鴻海集團找到消費者的下一步需求。

這家由鴻海集團投資7千萬元,在2016年12月成立的公司,執行長陳顯立透露,營收已到三億元的規模,富盈數據也是鴻海集團龐大的硬體轉投資事業中,少有的軟體事業,但在人工智慧、演算法、大數據的潮流之下,卻又成為鴻海集團最能接近消費市場動態的轉投資事業,更精確的說,富盈數據可足以勝任鴻海的情報探子。

鴻海轉投資,貼近消費大眾

外界多注重在「字媒體」如何在痞客邦的範疇下去運作,正如陳顯立接受《數位時代》採訪的時候說「在痞客邦,部落客是房客,痞客邦是房東,蓋板廣告是租金。而我們的想法是,字媒體是百貨公司,部落客都是專櫃。專櫃賺錢,百貨公司也賺錢,所以我們分享50%(字媒體和部落客的分潤比例)給專櫃。」

卻鮮少知道字媒體的分析方法,尤其是把「數據」轉換成「數據經濟」的過程,陳顯立大方的透露一種以「文字採礦」、機器學習、分群等技術輔佐下的資料萃取過程。

陳顯立說,長期觀察讀者對3C產品的偏好描述、對功能的抱怨、對售價的評論、推薦給朋友的資訊,藉以推測出目前消費者心中的想要的產品,例如「是大螢幕還是小螢幕?」「怎麼還沒看完這集手機就快沒電了」之類的資訊,形成消費者動機的描述,讓母公司集團事業可以參考,甚至做為下一代商品的依據。

更細部的來看,例如讀者在閱讀汽車相關報導時停留的時間特別久,也讀了很多篇相關的文章,網站將他分類為「對汽車感到高度興趣的人」,因此也會主動推播其他相關的汽車文章以及廣告,這背後是靠著關鍵字、標籤、網路行為的集體偵測分類結果。

關鍵在於,這名讀者如果永遠被分析工具分類為「對汽車有興趣的人」而陷入「不斷的收到汽車資訊」怎麼辦?陳顯立說,演算法會以「配對」的模式看他和哪一群人接近,再把「這群人可能有興趣」的資訊繼續提供給他。

數據經萃取,成為商戰關鍵資訊

有趣的問題來了,有些分析帶來的卻是數據災難,陳顯立舉例說,某個人時常打電話去日本料理店,然後就被數據解讀為『喜歡吃日本料理的人』,但其實他只是送貨員,在『結果數據』統計裡完全沒有其他資料可以佐證『他是喜歡日本料理的人啊』,爾後也因為看到太多日本料理資訊讓他覺得很煩,然後他跑去吃牛排了!

他表示,從數據中知道某消費者買了一台冰箱,就判斷他是冰箱的需求客戶,然後不停推播冰箱資訊給他嗎?當然不可以。通常購買冰箱的家庭用戶,下一次購買的時間點可能是五到十年後。而更重要的是,你如何透過這個結果,推算的出買冰箱的人是家庭主婦,是公司總務,還是賣冰的店家呢?」

在行銷上,許多行銷公司也試過用藝人宣傳做促購,但發現藝人的粉絲及收視族群多半是因為追星,無法在商業應用上帶來實質的營收的問題。

陳顯立強調,「一個數據策展團隊,如果沒有辦法替客戶帶來『轉單和營收』,那就不能算是有意義的數據,只能當作文獻了。」他說,「不要把我們當作只是個賣廣告的,我們致力成為為品牌主提供最佳解決方案的『數據線民』。」

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本文引用自: https://tw.news.yahoo.com/%E9%B4%BB%E6%B5%B7%E9%83%AD%E5%8F%B0%E9%8A%98%E7%9A%84%E6%83%85%E5%A0%B1%E

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