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其他資訊
這是一本消防隊員的日記，記載了新進消防員與天鬥、與火爭、與時間賽跑的搏命驚險過程，其中有酸甜、有苦辣，汗水、淚水交織，點滴在心頭，每一篇都揭露了不一樣的消防故事，包含救災、救護、捕蜂抓狗、山難救援、空難救助等各種不同的消防勤務。作者詼諧幽默的文筆，常使人不自覺會心一笑；細細咀嚼，更能體會其中蘊含的人生百態與哲理。消防工作充滿挑戰與危險，透過這本書，能讓大家深刻體會消防人員的辛勞，也希望社會上能因此多些溫暖、願為他人犧牲奉獻的正面能量。
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其他新聞
記者洪聖壹／台北報導
針對Google I/O 2017 期間，Google 公司發表多項有關「AutoML」自動機器學習演算法的工具，稍早Google 進一步推出「Cloud AutoML Vision」，希望透過門檻更低的機器學習演算法，協助開發者、研究員、企業等可以快速地運用人工智慧，從中獲利。
根據統計，全球開發者總數大約有 2100 萬人，但全球的「大數據科學家」僅約100 萬人，許多企業、開發者等缺乏機器學習的專家可以整理資料、分析數據、並發展機器學習模型以建立個人化的解決方案。
Google Cloud 人工智慧和機器學習首席科學家李飛飛透過視訊向媒體表示，2017 年，Google 針對 Google Cloud AI 應用發表 12 個產品，為協助企業、開發者能在人工智慧的發展中獲益。Google 指出，截至目前為止，已有超過 1 萬的付費客戶在使用 Google 雲端人工智慧的服務Google Cloud AutoML，而Google 已藉由機器學習 API 將機器學習模型導入文字、語言、影音、圖像等五大領域。
然而對於一般中小企業來說，投資Google Cloud AutoML 並未能有效解決它們的問題，其原因在於「客製化」。
因此Google 希望拓展 AI 應用，像是在針對健康照護、商場、保險等三個方面，透過全新的「Cloud AutoML Vision」，業主可以在有限的數據人才等資源下，藉由簡單、彈性、且優於產業安全標準的機器學習服務，訓練出個人化的視覺模型。
概略來說，「Cloud AutoML Vision」為第一個推出的 Google Cloud AutoML 產品，透過簡潔且圖像化的使用者介面，使用者可以自由上傳圖像等資訊，進而訓練並管理模型，甚至還可以在雲端上直接使用模型或是立即建構模型，藉此為業主提供數據標記、處理、以及自動建構客製化機器學習模型；此外，Cloud AutoML Vision 也能直接在Google 雲端上進行雲端模式比對(Prediction API)和雲端模式推理(Inference API)，讓使用者可以建立出協同工作的整合方案。
在過去，Google Cloud AutoML 已經與迪士尼(Disney)、UrbanOutfitters、 Zoological Society of London等單位合作，迪士尼(Disney)將運用 Google Cloud AutoML 建構精準的圖像模型以將迪士尼的產品依據角色、產品種類及主流顏色等進行註解。而迪士尼的搜尋引擎也結合註解的功能，以協助消費者可以更快速找到更相關、符合的產品，提升消費者的購物流程體驗。
至於服飾品牌 UrbanOutfitters ，則是透過 Google Cloud AutoML 辨別更細微的產品特色，像是花紋、服裝的頸部設計等，讓品牌識別消費者適合商品的流程更加自動化。而公益機構 Zoological Society of London 方面，藉由 Google Cloud AutoML 自動化的標籤與分類大量動物照片，有效降低成本、擴大規模部署、並且更深入了解如何更有效率地保育全球生存於大自然的動物。
全新發表的「Cloud AutoML Vision」主要的用途在於客製化深度學習，以成衣廠來說，以往導入Google Cloud AutoML的廠商，可能可以辨識衣服的顏色、是長袖還是短袖，但是「Cloud AutoMLkk&ballball1貼圖設計-高雄原創line貼圖客製化設計 Vision」卻可以進一步從照片當中分析衣服領口、袖口設計等細節，藉此做到更客製化的服務。
應用到建材行也是一樣，有些消費者可能有看過某個磁磚很合適，但是不知道什麼ketakuma6貼圖設計-台南line貼圖圖片設計樣的材質跟大小，未來透過人工智慧，只要放進去照片，就可以找出磁磚的材質、顏色跟大小，
又好比像是汽車保險，以往可能要透過照片多方比對，才能知道大概汽車受損的層度，然後可能適用哪種保險層級，但若是在透過「Cloud AutoML Vision」訓練好的電腦當中，只要丟進去照片，系統就會辨別車子損傷範圍，接著提供相對應的理賠建議。
李飛飛表示，透過 Cloud AutoML Vision，可以讓那些還沒有機器學習訓練模組的機構，學習建立機器學習模組，然後提供更符合病人的醫療協助。Google 相信，AutoML 能夠協助客戶在最快的時間當中，掌握更最合適的對策，然後創造獲利。
以台灣來說，有很多中小型的電商，隨著時間累積，產品品項越來越多的前提下，可能需要花很多時間跟人力去解決問題，然而要導入機器學習需要很多成本跟經驗的累積，現在透過這個工具，可以協助顧客找到更細微的分類，進而解決問題，而且會越做越好。
目前這項方案只要到官網登錄就可以免費使用，未來的收費標準，可能還是必須要等候 Google 官方的通知。
▲行政院長賴清德。（圖／記者林世文攝）
記者徐政璿／台北報導
勞動部一例一修版本近日出爐，共有五大方向，包括「鬆綁七休一」、「加班核實計算」、「延長工時上限」、「特休假遞延」、「輪班間隔」等五大面向。對此，國民黨文傳會副主委洪孟楷酸說，「一例一休即將修法！可是清德，高漲的物價已經回不去了！」
洪孟楷表示，去年民進黨政府強渡關山以一分瑩事件通過了「一例一休」法案，還不忘強調是最進步的修法、又說不接受的人可以不要投給民進黨。如今行政院長賴清德上任後，終於指示要研議修法，有錯就修、當然應該給予肯定，「但是，賴清德院長，已經高漲的物價有可能因為修法而降價嗎？」
洪孟楷指出，過去一年，從民眾常吃的水餃、鍋貼、麵包調漲，到客運、安養機構、幼托業者等調升價格，甚至是新學年的教科書、端午節應景的粽子，什麼都漲、就是薪水沒漲。而即便沒漲的行業，也變相的縮減服務時間或內容。
洪孟楷說，如今一例一休即將修法，那麼這些調漲的價格能夠回到原本價位嗎？還是消費者只能雙手一攤，怪自己當初為何要投票給民進黨而活該？過去一年勞動部如果沒有先把趁亂漲價的企業給揪出，那麼現在修法就是幫資方解套、開脫，讓資方能減輕成本又大賺黑心錢，這樣到底是勞動部還是資動部？而無論修法方向為何，能為幫勞工保障最大權益才是重點！而面對高漲的物價，民進黨你不應該道歉嗎。
▲張凱貞。（圖／記者林育正攝）
生活中心／綜合報導
世大運網球賽事驚傳便當出包，包括台將張凱貞在內等多名選手、工作人員狂拉肚子，據悉人數超過20人，目前世大運餐飲組及衛生局等相關單位已介入調查。由於網球賽事為台灣奪金重點，重要時刻卻傳出便當出問題，也引發網友討論，直呼真的是誤國便當！
世大運網球競賽總經理張思敏指出，張凱貞前天吃完大會便當後開始拉肚子，其他選手、工作人員等20多人也傳出腹瀉消息。他也指出，自己也中招拉了四次，「因為太多人拉肚子，大家都怕吃便當」。
據了解，世大運網球賽事的便當，是向多家廠商外訂，目前無法確定是哪間廠商出問題。對此，衛生局已介入調查，蒐集檢體全數帶回檢驗，等結果出爐才能確定哪間廠商出問題。
消息一出引眾怒，批踢踢有網友指出，網球好手李冠毅在世大運男單八強打到體力不支，可能也是吃到問題便當，懷疑發燒、腹瀉可能就是急性腸胃炎，「若不是這爛便當，李要拿牌根本不是問題，若是便當廠商的錯，可以求償嗎？」、「天氣熱便當容易酸，大會沒想過嗎？」、「連食安都搞不好 如何讓運動員安心比賽」、「李冠毅該不會也是？」、「食安問題要再注意啊！」
「網球精靈」張凱貞27日在世大運女單八強面對世界排名687的19歲英國女將亞布斯諾特(Emily Arbuthnott)，4:6、6:3、6:1上演逆轉秀晉級四強，已確定為台灣再進帳一面獎牌。網球好手李冠毅26日出戰世大運單打八強賽，打到第三盤抽筋退賽後送醫，姐姐李亞軒指出，「他昨天拉肚子去打點滴，發燒還脫水，我都快哭了。」
▼李冠毅。（圖／2017臺北世大運組委會提供）
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