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一開始我就想跟各位說 , 借錢真的沒有這麼難

你知道為什麼嗎 ?

答案是 " 管道 " 的問題

就好像你跟別人借錢 , 你就知道對方大約會借你多少錢 , 或者會不會借你錢 

跟人借錢這個管道大部分是看交情

交情這東西 , 說難也真難 , 尤其是 " 不想開口 "的時候

那該怎麼辦呢 ?

答案一樣 " 換一個管道就好 "

 

我優先推薦的管道是跟銀行借錢

企業融資 . 個人信貸 . 小額借款 . 房屋貸款 . 汽車貸款 . 整合負債

各位可以看看你目前工作和財務狀況 , 一家一家跑去問 , 看看哪一家可以幫你辦理

但是有些人急著用錢 !

有些沒那麼多時間 !

或是問了幾家銀行都沒有符合他的需求 !

也不知道到底哪一家銀行 , 最符合他目前的資金需求 ? 怎麼辦理才會核准過件 ?

如果你不想在無法確定的管道上面浪費太多時間

除了我先前介紹的

<精華文章>   OK忠訓國際   借錢不求人密技大公開    

 (點我看之前文章)

 

我還另外針對各家貸款公司

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人工智慧(Artificial Intelligence)的研究,過去60多年來從未停歇,而今總算有了不凡的突破,從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等,無疑捕捉了無數人們的注意力,宣告著劃時代的科技盛世已經到來。



1950年,圖靈在他名為〈運算機器與智慧(Computing Machinery and Intelligence)〉的論文裡提問:「機器能思考嗎?(Can Machine Think?)」,挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義,卻沒有辦法很精確地討論問題核心:「機器會有智慧嗎?」

由於機器智能難以確切定義,圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧,提出了著名的「圖靈測試」:如果機器與人類進行非面對面(例如在中間以布幕隔離)對話(例如使用文字訊息),人類卻無法辨認出對方是機器,那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代,對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案,後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試:如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫.維森鮑姆(Joseph Weizenbaum),以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA;或到2014年,英國雷丁大學(University of Reading)重磅宣布其所開發出的Eugene,已經通過測試,但後來被質疑標準有誤。

其實,人工智慧一詞直到1956年,才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫(The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)」上,由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫(John McCarthy)正式定名。這場工作坊所討論的問題:「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域,而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。

歷經了60年的發展,人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落,經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元,希望打造強人工智慧的人工神經網絡(Artificial Neuron Network),先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境,無法取得研究經費而停滯;同一時期另一脈絡的弱人工智慧,則發展出博聞強記、分辨率隨資料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如今,人與機器的對話,已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子,到底電腦科學家解決了些什麼問題呢?從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。

關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡

對於人工智慧,電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作,因此設計數學模型來模擬動物神經網絡的結構與功能。所謂人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數演算,能接受外界資訊輸入的刺激,且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應,或用以改變內部函數的權重結構,以適應不同環境的數學模型。

1951年,科學家馬文.閔斯基(Marvin Minsky)第一次嘗試建造了世上第一個神經元模擬器:Snarc(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator),它能夠在其40個「代理人」和一個獎勵系統的幫助下穿越迷宮。六年後,康乃爾航空工程實驗室的法蘭克.羅森布拉特(Frank Rosenblatt)設計、發表神經網絡的感知器(Perceptron)實作後,人工神經網絡(或稱類神經網絡)學者曾經一度振奮,認為這個突破終將帶領人工智慧邁向新的發展階段。

但,人工智慧領域的研究在1970年代因為缺乏大規模數據資料、計算複雜度無法提升,無法把小範圍的問題成功拓展為大範圍問題,導致計算機領域無法取得更多科學研究預算的投入而沉寂。到了1980年代,科學家首先透過思考上的突破,設計出新的演算方法來模擬人類神經元,迎來神經網絡發展的文藝復興時期。物理學家約翰.霍普費爾德(John Hopfield)在1982率先發表Hopfield神經網絡,開啟了神經網絡可以遞迴設計的思考。四年後,加州大學聖地牙哥分校教授大衛.魯梅爾哈特(David Rumelhart)提出了反向傳播法(Back Propagation),透過每次資料輸入(刺激)的變化,計算出需要修正的權重回饋給原有函數,進一步刷新了機器「學習」的意義。科學家更進一步把神經元延伸成為神經網,透過多層次的神經元締結而成的人工神經網絡,在函數表現上可以保有更多「被刺激」的「記憶」。

目前多層次的人工神經網絡模型,主要包含輸入層(input layer)、隱層(hidden layer)與輸出層(output layer),另外根據資料輸入的流動方向,又分為單向流動或可以往回更新前一層權值的反向傳播法。由於神經網絡模型非常仰賴計算規模能力,為了增加高度抽象資料層次的彈性,電腦科學家將之複合為更複雜、多層結構的模型,並佐以多重的非線性轉換,將其稱之為深度學習(Deep Learning)。

關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習

科學家發現,要讓機器有智慧,並不一定要真正賦予它思辯能力,可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力,就足以幫助人類工作。1970年代,人工智慧學者從前一時期的研究發展,開始思辯在機器上顯現出人工智慧時,是否一定要讓機器真正具有思考能力?因此,人工智慧有了另一種劃分法:弱人工智慧(Weak AI)與強人工智慧(Strong AI)。弱人工智慧意指如果一台機器具有博聞、強記(可以快速掃描、儲存大量資料)與分辨的能力,它就具有表現出人工智慧的能力。強人工智慧則是希望建構出的系統架構可媲美人類,可以思考並做出適當反應,真正具有人工智慧。

機器學習(Machine Learning)可以視為弱人工智慧的代表,只要定義出問題,蒐集了適當的資料(資料中通常需要包含原始數據與標準答案,例如人像圖片與該圖片內人像的性別、年齡),再將資料分做兩堆:訓練用與驗證用,以訓練用資料進行學習,透過特定的分類演算法抽取特徵值,建構出資料的數學模型,以該數學模型輸入驗證用資料,比對演算的分類結果是否與真實答案一樣,如果該數學模型能夠達到一定比例的答對率,則我們認為這個機器學習模型是有效的。這種具有標準答案,並以計算出的預期結果進行驗證的機器學習,通常被稱為監督式學習。 相對於監督式學習,非監督式學習則強調不知道資料該如何分類的機器學習,換句話說,我們提供電腦大量資料,但不告訴它(或許我們也真的不知道)這些資料該用什麼方式進行分類,然後電腦透過演算法將資料分類,人類只針對最終資料分類進行判別,在數據尋找規律就是機器學習的基礎。

機器學習的發展方向,是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法,讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則,並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。過程中,時常運用統計學技巧,並轉化成電腦程式,進而計算出資料??的分界條件來做預測。 弱人工智慧作為人工智慧領域的發展途徑,無論是監督式學習或非監督式學習,隨著資料被大規模蒐集、經由網際網路被傳遞、輔以雲端架構支援的運算,用機器學習來解決人類基礎的問題變成一種可能。目前機器學習也是人工智慧商業應用最廣泛的一種技術。舉凡搜尋引擎、圖像辨識、生物特徵識別、語音與手寫識別與自然語言處理、甚至是檢測金融詐欺等等,都是常見的應用。

關鍵技術三 人工智慧的重要應用:自然語言處理

對人類來說,如何讓這些現代自己製造出來的機器們,可以聽懂人話,並與人類「合作」,絕對是可以推動我們面對未知宇宙的重要助手。

自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的研究,是要讓機器「理解」人類的語言,是人工智慧領域裡的其中一項重要分支。英國雷丁大學的演化生物學家馬克.佩葛(Mark Pagel)認為,最早的一種「社會科技」是人類的「語言」,語言的發明讓早期人類部落透過新工具:「合作」在演化上占有優勢。自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種:其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式,其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

無論是從人類到電腦,或從電腦到人類,語言處理通常都使用到我們一般學習外語所要具備的聽、說、讀、寫等技能。其中:聽與說主要使用到聽覺與發音,對電腦而言就是能夠透過麥克風「聽」到人類說話,把聽到的聲音轉成文字(這是語音辨識),或把電腦想要表達的意思轉成人類可以理解的詞句(這是自然語言生成),再用耳機或喇叭「唸」給人類聽(這是語音合成,功能通常稱作文本朗讀:text to speech)。科學家與工程師們也致力於影像文字辨識,影像來源可以是掃描完成的文件影像檔案、也可以是手機鏡頭的即時影像,目標的文字體則可以是一般鉛字印刷品或列印的文件,也可以是手寫文字(手寫文字辨識)。

當計算機透過「聽」或「讀」,將人類的話語或文章轉成文字、語句進到處理層,還需要能夠自動分詞(word segmentation),也就是電腦必須拆解人類的語句來理解語意,才可以進而給出相應的答案。例如一般人對手機說:「今天香港會不會下雨」,手機必須錄下聲音、並且濾掉雜音、將這句話的聲音轉化為文字、將這句文字拆解成不同詞句,並標注上不同詞性(speech tagging)。

「瞭解」使用者想要知道氣象資訊的命令後,手機必須對能提供「天氣」資訊的伺服器發出相應的(告訴伺服器要的地理資料是香港、並把今天轉換為實際的日期時間)資訊請求,包含未來數小時區間氣溫、氣象(是多雲、雨或晴天等)、風速、降雨機率、濕度、氣壓、空氣品質或紫外線指數等。

當伺服器回應了前述的相應數據後,手機可以選擇用螢幕畫面來回應,但更貼心的作法是把這些資訊翻譯成「人話」,然後用聲音唸出來。這時的處理可以把「香港接下來八小時會是晴天,氣溫攝氏25度,降雨機率是10%,空氣品質良好」這個句子,透過合成不同語詞聲音後說出來。但是,使用者問的其實是「會不會」下雨,所以必須進一步把降雨機率10%、晴天等等資訊轉換成「會不會」的尺度,例如10%可以轉化為「不太會」或是「只有很小的機率」一詞。

人類互動最重要的工具就是語言,無論是文字或語音,語音智慧助理讓人能和機器說話,無非是近年行動裝置普及後,最令人興奮的進展之一。

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房貸是所有貸款中額度最高、利率最低、償還年限最長的一種貸款方式,

所以如果有資金需求且名下有房屋可以抵押設定,不管是貸款來創業或是整合名下的其他債務都是最佳選項

目前房屋增貸利率大約落在2.0%-2.5%之間

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利率高低的標準很複雜,絕對不是看銀行網頁上的掛牌利率就會等於你實際申請利率



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不論是申請人收入不明確沒有保證人或是名下負債太高抑或無法進屋拍照等等困難的問題,專業貸款經理人都可以協助規畫出適合你的銀行方案

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鉅亨網新聞中心中國人行 (PBoC) 週五 (7 日) 公布九月份外匯存底為 3.17 兆美元,與八月份數據相比,再度下滑了 0.59%,顯示中國人行、中國國企、中國民間三方全面去美元化的行動,仍在持續發燒。《彭博社》報導,中國九月份外匯存底為 3.17 兆美元,再度創下自 2011 年五月份以來的新低水準,而中國外匯存底的下滑速度之快,亦是高過市場經濟學家的預期,據《彭博社》向市場經濟學家所作的一份調查顯示,市場經濟學家此前預估中國九月份外匯存底為 3.18 兆美元。 中國外匯存底規模圖片來源:tradingeconomics在中國外匯存底持續下滑之際,本週中國匯市因「黃金週」假期而休市一週,但是香港的離岸人民幣 (CNH) 市場,卻是出現了大幅波動。週五 (7 日) 離岸人民幣兌美元再度出現走貶,早盤美元兌離岸人民幣更曾一度貶至 1 美元兌 6.7182,接近九個月以來的低點水平,而如果週五離岸人民幣收盤再度收貶,那麼離岸人民幣就將刷下「連貶七日」的慘烈表現。 美元兌離岸人民幣 5 分鐘走勢圖圖片來源:Investing.com市場人士表示,離岸人民幣再度出現走貶,主要還是因為時間漸往十二月份接近,市場對於美國聯準會 (Fed) 的升息預期也正在持續升溫,美元指數為此出現走強,才導致離岸人民幣的貶勢再起。從 Fed 的升息預期來作觀察,目前市場預期 Fed 在十二月份升息的機率已進一步攀升至 63.9%,與此前八月份中旬 51.9% 的預期機率相比,充分顯示市場對於 Fed 將在十二月份出手升息的預期已然出現大增。DailyFx 外匯分析師 Renee Mu 週四 (6 日) 表示,雖然離岸人民幣近日再度出現連續性走貶,但不一定代表人民幣後市就可能繼續走跌。Renee Mu 認為,未來觀察離岸人民幣的動向,還是要觀察到香港銀行同業拆款利率 (CNH Hibor) 的表現,如果 Hibor 在未來幾天進一步收緊,那麼就代表了 1 美元兌 6.7 離岸人民幣,是近來中國官方最後的容忍底限。

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兆豐銀行個人信貸利率

(中央社記者李晉緯台北3日電)WBC教練團成員今天由總教練郭泰源宣布。針對眾所矚目的陳金鋒,郭泰源表示,他當然會先把陳金鋒納入,但最後結果仍須交經紀人、球團商討決定。

中華民國棒球協會在確定主導這次經典賽的選、訓、賽後,第一時間與體育署協商,並啟動緊急相關作業,在今天召開第1次選訓委員會,委員會由林華韋擔任召集人,與會委員有專業資深教練代表,及包括郭泰源在內的職棒球團教練代表。

會後郭泰源公布教練團名單,這次的教練團成員有:首席教練吳復連、打擊教練陳連宏、投手教練黃欽智、投捕教練葉君璋、體能及外野守備教練陳威成等人。

針對眾所矚目的陳金鋒,郭泰源表示,陳金鋒在球員間能形成一股凝聚力,若陳金鋒加入,對球隊將有很大的幫助,所以他當然會把陳金鋒列在教練團名單中,若屆時陳金鋒順利加入,將擔任打擊、跑壘教練。

郭泰源強調,即便各界都希望陳金鋒進到這次經典賽的教練團中,但最後還是要經過經紀人同意,也要尊重球團的意見,相信經紀公司會就這部分去商討。

中職2日召開領隊會議,針對2017年經典賽總教練人選及組、訓、賽「一條龍」等相關議題討論,會後中職做出聯盟不參與組、賽、訓等後勤支援,各球團自行決定是否參與中華隊的兩點結論。1051003

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棒協鬥垮中職 吳志揚控體發會插手決策桃猿不打經典賽 棒協盼回心轉意經典賽50人名單 王建民陳偉殷將入列經典賽教練團名單出爐 郭泰源仍盼陳金鋒入列中職認為不被尊重 吳志揚痛批:體育署失職

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(中央社記者李宇政台北12日綜合報導)歐雀雅高球賽今天進行第2回合,台灣選手龔怡萍打出3鳥、1柏忌,成績是低於標準桿2桿的70桿,總計2回合是低於標準桿3桿的141桿,暫時並列第13。

美國女子職業高爾夫巡迴賽(LPGA)總獎金100萬美元(約新台幣3138萬元)的歐雀雅邀請賽,當地時助貸網代辦沒過間10日起在墨西哥的墨西哥市進行4回合共72洞賽事。

澳洲選手史密斯(Sarah Jane Smith)今天打出68桿,總計2回合是低於標準桿9桿的135桿,暫居第1領先。1051112

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台灣大學公共衛生學院發布最新研究結果,發現雲林六輕工業區的鄰近地方二氧化硫濃度偏高,導致附近麥寮鄉、台西鄉與東勢鄉3鄉的學童罹患呼吸道疾病如過敏性鼻炎、支氣管炎與氣喘的風險較10公里外低暴露區學童,在六輕營運12年後仍高出1.29到1.93倍,此研究成果已刊登於知名國際期刊《國際環境》(Environmental International)上。 台大公衛學院13日上午發布最新的研究成果報告,這項研究由公衛學院副院長詹長權帶領團隊,受雲林縣政府委託,觀察六輕工業區自1999年營運後,鄰近地區的孩童健康狀況。研究追蹤了1999年至2010年間的鄰近地區共587名11到14歲學童,發現麥寮鄉、台西鄉與東勢鄉3地為高濃度的二氧化硫暴露區,當地學童罹患過敏性鼻炎、支氣管炎及氣喘等呼吸道疾病的風險也比較高。 詹長權表示,排除如二手菸、車輛廢氣等其他干擾因素後,六輕於1999年正式營運,往後4年、8年、12年間,高暴露區孩童的過敏性鼻炎發生率為26.9%、35.7%、41.7%,支氣管炎為8.3%、8.8%、10.2%,氣喘為18.5%、25.0%、26.9%,均為上升指數;若是在校正相關干擾因子後,多變量分析發現在六輕營運後的4年、8年、12年間,高暴露區間罹患過敏性鼻炎的風險是低暴露區的3.05、2.74和1.93倍,罹患支氣管炎的風險是2.53、1.92和1.72倍,罹患氣喘的風險也有1.60、1.28和1.29倍。 詹長權指出,六輕的二氧化硫高暴露,已確定會對兒童身體造成影響,提高了兒童罹患呼吸道疾病的風險,建議政府建立更嚴格的法規來管制空污濃度。他舉例,世界衛生組織建議的二氧化硫每日暴露量為10~11ppb(億分之一),國內相關的規定卻是250ppb以下,明顯高出許多,呼籲政府嚴格控管,替民眾健康把關。



 

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