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它的CP值蠻高的,感覺還不賴,值得購買,在網路上買也很方便,最後決定買下來了~

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極簡休閒品味,多色帆布色澤

錶殼以霧面玫瑰金色澤打造,淺黃色面板搭配日期窗

相當實用,不分男女都可以配戴中性腕錶

超輕巧重量只有約35公克,配戴起來完全無負擔

錶帶為尼龍帆布材質,較無尺寸限制大都可以配戴

出貨前也會檢查是否有電喔!



【材質】原廠石英機芯 / 合金錶殼 / 帆布錶帶

【功能/特色】重量35公克

【備註】

一般生活正常配戴,請勿洗手.洗澡.潛水.泡溫泉或整隻沖洗跟長時間在水中

收到商品7天內沒電都會免費更換電池,超過7天就請買家自費到錶行更換電池







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英倫學院風

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行政院會昨(6)日拍板長照財源,遺贈稅率將提高到最高20%,並採三級距,菸稅每包漲20元,一年財源合計218億元。未來遺產淨額1億元以上、贈與淨額5,000萬元以上者,稅負將倍增,受影響最大。

行政院發言人徐國勇表示,在可預見的未來,財源應足夠,不需再指定新的稅收財源。

行政院會昨天通過長期照顧服務法修正案,將送請立法院審議,修法重點包括調增相關稅收納入長照財源,並排除長照機構設立限制擴大參與能量。

行政院長林全表示,這項修正案是啟動長照2.0的重要配套,主要是為確立稅收制,指定遺贈稅、菸品稅所調增的稅收挹注長照財源,增加長照經費。此外,回應民間訴求,對小型私立機構法人化、長照服務單位須在五年內完成改制登記等限制予以刪除,擴大民間參與的能量。

衛福部次長呂寶靜表示,稅收增加的財源合計有218億元,加上已編列的明年度178億元預算,已足以因應第一階段布建所需的330億元。

徐國勇表示,院長指示加強溝通,希望早日完成修法,這次財源以菸稅為主,未動菸捐,目的就是要確定稅收制,在可預見的未來,現階段財源是夠的,人民有了信心,對長照建立基本需求後,接下來的路會更好走。

因應長照財源,每包菸的菸稅將從現行11.8元提高到31.8元,每包漲20元,每年稅收增加158億元;遺贈稅方面,稅率從現行10%,提高到最高20%,並採10%、15%及20%三級制,預估稅收增加60億元。

遺產稅的課稅門檻為,遺產淨額(減掉免稅額、扣除額後)1億元以上,稅率20%;5,000萬元以上到1億元者,稅率15%;0~5,000萬元者稅率10%。

贈與稅課稅門檻則是,贈與淨額5,000萬元以上,稅率20%;2,500萬元以上到5,000萬元者,稅率15%;0~2,500萬元者稅率10%。

更多udn報導:「椰蛋樹」騎車趴趴走 慘被X捕獲?12公噸垃圾中找婚戒 如何做到?

(中央社馬尼拉12日綜合外電報導)菲律賓總統杜特蒂今天表示,他已下令國防部長不要為明年的菲-美聯合軍事演習作準備;杜特蒂此舉在採取行動,落實他取消菲-美聯合軍演的揚言。

菲-美聯合軍演乃美、菲兩國締約結盟的象徵。

美聯社報導,不過杜特蒂重申,他不會撤廢1951年跟美國簽訂的「協防條約」(Mutual Defense Treaty),美國根據此約提供菲律賓安全保護傘。

但是杜特蒂指出,他準備擬訂不仰賴華盛頓的外交策略。

杜特蒂在菲國海岸防衛隊週年慶的演說中說:「我堅持我們重作調整,也就是明年不會再有演習,我告訴國防部長羅倫沙納(Delfin Lorenzana)『別再作準備了』。」

羅倫沙納上週在搶先看記者會說,他向杜特蒂總統說明,與美國這項年度軍事演習在因應天災和潛在安全危機上的價值。羅倫沙納又說,在美、菲兩方開始策畫聯合軍演前,他預期會有菲方是否參與的最後決定出爐。1051012

下面附上一則新聞讓大家了解時事

工研院昨日與NVIDIA(輝達)攜手簽署合作備忘錄,結合雙方優勢成為人工智慧發展與應用策略合作夥伴,以將深度學習技術、人工智慧(AI)導入自動駕駛車輛與機器人智慧化為優先合作標的,為日後進一步擴大人工智慧於不同領域的應用奠定基礎。

NVIDIA公司台灣區總經理暨業務行銷副總裁邱麗孟表示:「NVIDIA建立了一套端對端的學習架構,以及專為自駕車開發人員提供的Drive Works軟體開發套件(SDK),提供深度學習的最佳化平台。透過結合工研院自主開發系統及車用系統軟體,雙方共同提升國內自駕車技術水準,加速國內汽車產業邁向深度學習的自動化未來。」

工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生表示,工研院是在一年多前開始發展自駕車技術,工研院的專長領域涵蓋資訊、通訊、電子、機械等,這是一個龐大的團隊。工研院先在內部開發技術,並與清大、交大合作,向外進一步形成更大的聯盟。這次和NVIDIA合作,等於替技術產業化熱賣注入強心針。在此平台上,利用NVIDIA的深度學習運算晶片,進行龐大的影像運算;同時運用NVIDIA的雲端運算伺服器,將這些影像及運算結果儲存在雲端。

胡竹生進一步指出,此次雙方策略合作得以發展自動駕駛以及人工智慧等技術,將車輛自我學習經驗匯集於雲端資料庫,讓車輛能夠藉由深度學習平台相互學習。在逐步累積深度學習以及人工智慧的技術能量,不但把深度學習技術擴展於提升工業型機器人的智慧能力,更將運用於服務型機器人營造人機互動體驗等不同領域之應用,讓系統價值再提升,幫助台灣產業進化。

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