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商品訊息功能
商品訊息描述
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| 使用方式： 1.請先將被黏貼面（牆面）以清水擦拭乾淨乾燥（切勿濕貼） 2.撕下產品保護塑膠貼紙直接黏貼於牆面即可使用，重複黏貼也不會劣化吊掛承受力，使用方式最簡便。 |
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商品訊息特點
- ◎不須等待隨時貼隨時掛不費時
- ◎可重複黏貼任意變更使用場所
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體驗
台南前天(7日)晚上發生一起離奇車禍，一名17歲少年，先被路旁突然打開的轎車車門撞飛，又卡在後方來車的車底，被拖行7公里多，正面嚴重擦傷送醫不治．由於後方這輛車車主向警方供稱，四度下車查看，都沒看到車底有人，死者家屬對這樣說法覺得相當離譜。
警方在白色轎車底盤採證，要搞清楚明明底盤不高，怎麼卡了一個戴著安全帽的人，還可以一路拖行超過7公里。
這起車禍意外，發生在週三(7日)晚間八點多，當時台南地區雨勢滂沱，騎著機車的少年，先被停在機車道上的轎車，突然打開的車門撞飛到快車道，接著衣服勾到後方來車的底盤，就被拖著走，儘管後方這輛白色轎車車主，撞人後發現保險桿壞了，底盤卡卡的，還四度下車查看，但他卻告訴警方，都沒發現底下有人，連人最後是怎麼脫離車底的，也不清楚。
記者vs.肇事駕駛王先生：「所以他在你車底你都不知道。」
死者父親方先生：「我不認同我個人不認同，我覺得要還我一個公道。」
死者弟弟方同學：「你有下車看但你都沒精典限量發現，這太詭異了吧。」
方姓死者出身單親家庭，今年17歲，才剛從高中畢業，平常到處打工，除了部份繳交學費外，還有夢想是買新機車，這次是無照騎著祖母的機車出車禍，突如其來的噩耗讓家屬無法接受。
死者父親方先生：「一個開車門他摔倒後，短時間內駕駛發現的話馬上送醫，我相信他差不多只有擦傷而已。」
檢方週五(9日)相驗遺體，也把亂開車門的女駕駛找來了解，儘管少年無照騎車也有錯，但兩位轎車駕駛，一位涉及過失傷害，一位涉及過失致死，都被送辦。（民視新聞林俊明台南市報導）
玫瑰唱片最後一家實體店面將在9月30日結束營業，一個告示，點出了「實體專輯落幕，數位時代全面來臨」，此舉，即是實體專輯走上了黑膠唱片的後路，未來僅限收藏用途，歌手跑唱片行辦簽唱會的行程，已成回憶，時代洪流中，唱片行結束營業，在不景氣的大環境中，平靜無波，但難免有老店收了的唏噓感。
沒有實體唱片行，仍可在網路上購買專輯音樂，整個產業隨時代轉型，將實體化為數位，未來的專輯就像黑膠唱片一樣，視喜愛與否而購買收藏，上各家唱片行網站或博客來等，皆可購買，一如Hebe田馥甄，7月份推出新專輯「日常」，預購數字即為實體製作數量，想珍藏就預購，無須印製多餘的專輯，唱片公司少了庫存壓力，又可在數位音樂上獲利，此為數位化的優點之一。
唱片行一間間結束營業，感慨的除了唱片公司、歌手，還有一路從卡帶、CD購買的聽眾之外，對一般人而言，幾乎是無感，一如電子書問世時，要買紙本或電子版本，各有所好，全視個人需求。
>綜觀音樂數位產業已全面啟動，且制度逐步建立，對歌手無害，姑且以周杰倫新專輯「周杰倫的床邊故事」為例，數位音樂在大陸由騰訊獨家代理，線上預購專輯數量目前已達190萬張，為數位音樂開創新局，也因數字一目了然，少了過往唱片公司為炒作銷售量，爭得頭破血流的內幕，透明而公正，只是在這虛擬世界裡，只要把數位專輯放進購物車裡購買，少了那麼一點點，手裡拿著唱片的餘溫。
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
工商時報【楊智強】
半導體產業明年將進入10奈米世代，隨機台設備的演進，可擷取的資料更為繁雜，掌握大數據運算，將有助於產業迅速發展。位於竹科的亦思科技，專精於提供大數據平台的建置與分析計算等技術，針對大數據分析的應用開發出的Yieldata系統，在半導體業界已獲得大量使用，協助客戶優化製程，利用數據創造更多的黃金。
受限於過去傳統關聯式資料庫的特性，資料量的成長往往使得資料庫的運用受限，不但效能上無法達到要求，對於空間的配置和資料查詢也無法提供有效的解決方案，Hadoop叢集系統的擴充性則因此逐漸被大量應用。叢集系統為分散式架構，可用來儲存極為大量的資料與快速計算，且提供良好的擴展性來應付資料量的成長。在Hadoop叢集上可以建立HBase分散式資料庫來處理結構化的資料，亦可利用Spark這類in-memory快速計算技術處理非結構化資料，這些特性都恰恰滿足大量資料分析的需求。
目前在高科技產業的應用中，叢集資料庫主要是用來蒐集FDC（Fault Detection Classification）系統資料庫的資料，及對應機台設備的紀錄檔Tool Log資料，FDC系統是廣泛應用於晶圓廠的製程監控系統，每個重要的機台設備都有一對應的FDC系統，該系統可以針對重要的數個參數進行監控，對於異常的參數範圍或是組合來發出警告，但礙於FDC資料庫的資料容量限制與計算速度，每個機台設備的異常狀況僅能單獨來考慮，而數個機台設備彼此之間的影響狀況須考量的參數資料過於龐大，需要大數據系統才能進行處理。另外，每個機台設備還儲存了更巨量的紀錄檔，目前資料擷取的頻率已經到達每0.1秒進行一筆的紀錄，而可以記錄的參數多達數百到上千個，這種巨量的檔案與FDC資料庫之間，再加上數個機台設備交互的作用，其組合而成的資料變化是傳統方法無法負荷的儲存與計算挑戰。
亦思科技所研發的Yieldata系統，可以進行巨量參數資料的篩選及可能問題參數的排序，可以協助工程師在面對大量未知問題參數時，先找出可能的蛛絲馬跡，再用數學統計相關軟體工具進行更深層分析，對於原本可能耗費很多人力及時間的流程，轉換成為系統化的資料蒐集與篩選方法，可節省分析時間及提高找尋問題參數的精準度，進一步再串聯生產相關系統數據，達成更完整的自動化效益。
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