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下面附上一則新聞讓大家了解時事
【鉅亨網蘇嘉維 綜合報導】
美國舉債上限已經瀕臨崩潰邊緣，一旦國會在法案到期前，尚未同意撥款，美國聯邦政府就會陷入關閉窘境。而目前還有一線生機，只要美國國會在下周二前簽署法案，就可免於政府停擺。但如果國會未同意簽屬法案，會發生什麼事？
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《CNNMoney》報導，首先，聯邦政府雇員將會被歸類為「必要」或「不必要」。被歸類為必要類群的機構，將會在聯邦政府關閉後，持續運作，而不必要類別的機構將會強制關閉，直到國會通過預算法案後，才得以繼續運作。而持續在運作崗位上的員工，也會持續給薪，但被暫時解雇的聯邦政府員工，可能就沒這麼幸運得已繼續給薪。當然，美國總統與國會一定是被歸類在必要性工作人員。
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雖然聯邦政府即將面臨關閉，但一些必要機構，仍可以繼續運作，如有關人民生命財產的機構，好比社會安全及資產機構，此類機構是不需要國會每年審議撥款。
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美國行政管理和預算局 (OMB) 助理主任 Charles Konigsberg 表示，必要性機構預算，完全由 OMB 撥款，且完全符合法律程序。過去政府陷入停擺時，基本必要性機關，如飛航管制、交痛控管、交通安全、國家安全、危險廢棄物處理、邊境安全、電力維持及災害管制皆會正常運作狀態。同時，美國強盛的生命線美國債券、貨幣及銀行會被確保如往常般營運。
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如果美國政府最後決議遵循 2011 年 政府關閉模式繼續運作，將有 40%政府員工會休無薪價，恐會影響數千名員工的工作權益。人數也可能多或少，一切端看國會最後如何決議。
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美國內政部 (DOI) 表示，2011 年美國政府關閉時，有近 76%的員工被迫放無薪假，僅留 9100 名員工進行必要服務，如執法安全等。
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美國國防部則會持續運作，因涉及到美國民眾安全，但多數文書人員也將被迫休無薪價，唯獨國防合約管理部門除外。
『新聞來源／經典鉅亨網』
工商時報【資策會MIC資深產業分析師陳賜賢】
2017年開春，神祕棋手Master在中國圍棋網站向中、日、韓多位圍棋高手下戰帖，對戰結果Master連勝60局，事後證實Master就是AlphaGo，這是繼2016年3月AlphaGo以4勝1敗的戰績打敗韓國圍棋9段選手李世?之後，不到1年，AlphaGo再次展現機器學習人工智慧演算技術又有明顯進展。
研究顯示，機器學習具有自動學習與預測能力，可協助人們在生活、工作解決問題，像是消費者行為分析、客戶關係管理、股票投資交易、信用詐欺檢測、惡性腫瘤檢測等，台灣學術界、研究機構、產業界在機器學習領域已投入多年，與其他國家或是國際大廠相較，台灣在機器學習的機會與挑戰有哪些？我們分析機器學習美國核准專利，藉此掌握機器學習國際研發能力差異性，深入了解機器學習專利布局情形以及對科技界造成的影響。
首先，機器學習美國專利所屬國家別分布，發現主要集中在美國，其次為日本、德國。台灣占比僅達到1.1％，而中國則緊追在後，占比達0.4％。其次，機器學習美國專利所屬領域別分布，發現國際權利人集中在運算科技，其次為控制、測量、資訊科技管理方法，生技、食品化學、藥品、醫療科技、工具機、特殊機械比重仍低。台灣權利人則在控制、測量占比較高，運算科技、資訊科技管理方法占比較低，醫療科技已有數篇專利。
再者，機器學習美國專利所屬應用別分布，發現國際權利人集中布局在資料辨識、控制系統、監督或預測目的的資料處理系統，其次則依序為語音辨識、診斷、影像資料處理系統、醫療用品、供電或配電系統、機器手臂、船舶推進裝置、飛機、武器瞄準工具、艦艇上攻擊或防禦裝備、噴氣推進裝置、電動車電力裝備等、電動車電力裝備、風力發電機╱發動機等。另外，台灣權利人在控制系統占比較高，資料辨識、監督或預測目的的資料處理系統占比較低，語音辨識、診斷、噴氣推進裝置已拿到專利權。
最後，機器學習美國專利國際權利人相對研發能力前20名者，產業界廠商屬性占比達到100％。其中，重要的專利權利人像是微軟、IBM、Google、臉書、索尼、甲骨文、雅虎、AT&T、亞馬遜、高通、三星、英特爾、Numenta、Health Discovery、本田等知名廠商。相較之下，台灣權利人產業界廠商屬性占比達到40％，研究機構與學術界屬性合計占比則達到60％，重要的專利權利人包括成大、工研院、資策會、台積電、華亞科、安克生醫、國家實驗研究院、義守大學、中央大學、台大、中華電信、鴻海、晨星、屏科大等。
值得注意的是，中國指標性專利權利人已陸續拿到機器學習美國專利，其中，重要的專利權利人包括清精選大、北大、東北大學、騰訊、華為、小米、中芯、銀江、北京清華科技等，阿里巴巴、百度則尚未發現有拿到機器學習美國專利。
隨著大數據時代的來臨，機器學習人工智慧演算技術的優勢就是可以從巨量資料中找出規律做出預測，進而以更有效率的方式做選擇，像是生產管理、庫存管理、廣告行銷、投資交易、法律服務、電子購物、健康照護、物流管理、客戶服務等，資料顯示，台灣權利人在機器活動學習領域目前已拿到43件美國專利，但是與專利優勢國家相較，像是美國的2,350件專利、日本的356件專利、德國的126件專利，顯示台灣產學研界在機器學習核心技術的研發投入相對分散，導致機器學習專利布局相對缺乏。
展望未來，建議有意投入機器學習領域的台灣業者，得考慮結合學研單位在機器學習專利能量與技術基礎，來有效縮小與領先業者的落後差距，並集思廣益尋找創新應用缺口，進一步開發出相應的創新技術，布局具發展潛力的新興應用產品與服務，像是家用機器人、智慧客服、智慧管家、虛擬實境、生技醫療、儲能科技、無人機、電動車等。（本文作者為資策會MIC資深產業分析師）
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