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商品訊息功能
商品訊息描述
| 品牌名稱: | 曼秀雷敦 | |
| 商品名稱: | 曼秀雷敦~SKIN AQUA水潤肌搶先看熱賣商品瞬間清爽防曬凝露(SPF50)40ml | |
| 商品規格: | 40ml | |
| 產品說明: | 使用方法： 使用前先充分經典商品開箱文搖勻~將適量防曬乳液倒於掌心~均勻塗抹於臉部及身體~ ※衛部粧輸字第023367號 購買經典商品 | |
| 保存期限: | 2020.11.30 | |
| 進貨來源 : | 授權經銷商進貨 | |
| 產地 : | 中國 | |
| 商品備註: | 全新正品 搶先看好物分享>搶購限時商品 |  |
商品訊息特點
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
NBA》獨行俠迷久等了！ 德佬本季首次主場出賽歡呼聲衝破屋頂
各位達拉斯獨行俠的球迷久等了！ 堪稱隊史最偉大的球星「德佬」諾威茨基（Dirk Nowitzki）今天終於在各位鄉親父老面前亮相了，雖然今天是諾威茨基傷癒復出後的第二場比賽，但卻是德佬繼今年4月3日（美國時間）後，首次站上獨行俠主場美國航空中心（American Airlines Center），今天替補出發拿下3分抓下4個籃板，不過很可惜獨行俠最後並沒有拿下這場勝利慶祝德佬回歸。
由於諾威茨基甫傷癒復出，教練團對於他的上場時間仍有控管，今天板凳出發只打了8分鐘左右，這是諾威茨基生涯1473場比賽裡第33次擔任替補球員，當他首節被主帥卡萊爾（Rick Carlisle）換上場時，全場球迷都起身為這位隊史最偉大的球星歡呼，其歡呼聲之大，感覺聲音快衝破場館的屋頂，至於當時正在執行兩罰的傑克森（Justin Jackson），感覺就好像配角一樣被晾在一邊。
@dallasmavs fans give Dirk Nowitzki a standing ovation as he enters for his season home debut! #MFFL #ThisIsWhyWePlay #Year21 pic.twitter.com/c3t0s9GvTI
— NBA (@NBA) December 17, 2018
諾威茨基NBA生涯21個年頭裡只效力過一支球隊，就是獨行俠，這是NBA歷史上第一位替單一球隊效力長達21年的球員，諾威茨基帶領球隊經歷許多輝煌的歲月，身為球隊的主力球員，儘管可以拿到一級球星的合約，但他仍多次選擇降薪來幫助球隊補強。
諾威茨基上賽季尾聲因為左腳踝受傷開刀而缺席今年開季前26場，如今終於回歸賽場，今天賽前獨行俠官方還特別製作一段影片感謝德佬這21年來的付出，雖然獨行俠今天最終以113-120輸掉這場比賽，無緣見證德佬生涯第900場勝利，不過能看到德佬繼續打球，相信球迷們仍是相當開心的。
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: @swish41 made his home debut & this tribute video was shown in arena! Enjoy! pic.twitter.com/rAgl0YFbfI
— Dallas Mavericks (@dallasmavs) December 17, 2018
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強過醫師經驗！長庚訓練AI變身抗生
記者楊晴雯／台北報導
醫療與人工智慧的結合，對白色巨塔帶來重大改變，林口長庚醫院以「智慧醫療」為主題，舉辦「醫療資訊研討會」，內容包含多項智能化、自動化的設備與資訊系統在臨床中的運用；透過多項醫療影像、紀錄等巨量資料的自動深度學習來展現成果，例如以AI判讀細菌抗藥性、深度學習於外傷影像診斷的運用等。
▲林口長庚醫院以「智慧醫療」為主題，舉辦「醫療資訊研討會」，涵蓋「智能醫院服務」、「虛擬實境應用」及「醫學人工智慧」三大趨勢。（圖／長庚醫院提供）
桃園長庚醫院院長楊政達表示，「智慧醫療」是藉由高質量的資訊及智能技術的支持，提升醫療照護的全面性及確保民眾就醫的品質，是醫界發展的新紀元。長庚醫院去年起更成立專案團隊開始推動發展「智慧醫療」，希望輔助醫護團隊的部份工作，促進專業人力的時間運用效率以回饋於更加專注在病人臨床照護。
次研討會主要呈現了「智能醫院服務」、「虛擬實境應用」及「醫學人工智慧」主題的發展。「智能服務」的內容包含多項智能化、自動化的設備與資訊系統在臨床中的運用。
其中「人工智慧」備受矚目，是透過多項醫療影像、紀錄等巨量資料的自動深度學習來展現成果，例如以AI判讀細菌抗藥性、深度學習於外傷影像診斷之運用等。
林口長庚醫院檢驗醫學科主治醫師王信堯分享AI判讀細菌抗藥性的技術。他表示，傳統醫治遭到感染的病人，會使用抗生素治療，並等待1到3天的時間檢驗藥理，判斷該選擇何種抗生素才能讓病人得到最好的效果。他舉例以肺炎患者為例，要找到是什麼菌種引起的，首先要驗病人的痰液，經16小時細菌培養，再用質譜儀分析菌種就需要1天的時間，之後再選出要用什麼藥物醫治，又要再花上1到3天的時間。質譜儀檢驗，在臨床上主要是運用於判斷菌種。
等待報告結果期間，病人仍須用藥治療，大部分醫師是依經驗法則用藥，抗生素使用錯了則可能有抗藥性出現，就算是有經驗的醫師也會有猜錯的風險。
為了突破此困境，王信堯思考何不利用長庚醫院自2013年開始累積迄今的龐大質譜儀檢驗數據，通通丟給AI自我學習，訓練其成為抗生素專家；於是從2015年進行這項訓練，AI向質譜儀數據深度學習獲得細菌特性與抗生素抗藥性，歷經2年時間表現亮眼。以感染金黃色葡萄群菌為例，過去依據醫師經驗平均猜錯藥的機率是5成，而AI猜錯的機率為2成，換句話說，在10名感染該菌種的患者中，8名患者能被正確預測使用哪種抗生素治療才有效。
這名AI抗生素專家，專攻超級細菌抗藥性預測人工智慧技術，王信堯說，目前技術都準備好了，不過還要等待法規專家的評估，順利的話明年第二季會開始應用於臨床。
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