Category Archives: 會員專區

全球債務被低估近 13 兆，BIS：世界經濟已陷入困局
作者 |發布日期 2017 年 09 月 18 日 11:49 |
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分類 國際金融 , 會員專區 , 財經

國際清算銀行（BIS）在 17 日發布最新的報告指出，目前世界債務恐怕被低估近 13 兆美元，被隱藏在對沖國際貿易及外幣債券的外匯衍生金融商品當中，這些債務的影響很難估計，若爆發金融危機，將可能導致外匯市場流動性緊縮。
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「可攜式裝置」發射電磁波能治療癌症
作者 |發布日期 2017 年 09 月 18 日 11:32 |
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分類 會員專區 , 生物科技 , 穿戴式裝置

購物網站上琳瑯滿目的智慧手錶、運動手環及藍牙手錶，各式各樣的「穿戴式裝置」令人目不暇給。有的甚至具醫療健康功能，測量血壓、心率及血糖等，全天候監測並於數值異常時提出警示！目前更有科學家開發穿戴式裝置（可攜帶，但體積較大）發射電磁波進入腦癌病患的大腦，希望藉此抑制腦瘤細胞生長，幫助病患對抗癌細胞。 繼續閱讀..

中國中芯長電深化高通供應鏈，獲 10 奈米凸塊加工認證
作者 |發布日期 2017 年 09 月 18 日 11:10 |
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分類 國際貿易 , 晶片 , 會員專區

日前，在中國廈門舉行的「集微網半導體大會」，高通（Qualcomm）與中國中芯長電半導體共同宣佈，中芯長電已取得高通 10 奈米晶圓的超高密度凸塊加工認證。這是一年來中芯長電繼大規模量產 28 奈米和 14 奈米晶圓凸塊加工後，再取得與高通在晶圓凸塊加工上的合作，這也是中國第一家進入 10 奈米先進製程技術產業鏈的晶圓製造企業。

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雀巢家大業大，收購小品牌藍瓶價值何在？
作者 |發布日期 2017 年 09 月 18 日 10:51 |
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分類 會員專區 , 財經

上週瑞士食品大廠雀巢（Nestle）宣布購併風靡美日的精品咖啡品牌藍瓶（Blue Bottle），引起市場關注，雖然藍瓶咖啡這幾年快速成長，預期今年底前全球將有 55 家店面，但規模還是非常小，為何雀巢要在這時候購併藍瓶，日經新聞分析指出，一方面是雀巢缺乏新品牌力道，另一方面是為了搭上第三波咖啡發展風潮。 繼續閱讀..

日經：蘋果新 iPhone 為台灣供應鏈帶來新的喜與憂
作者 |發布日期 2017 年 09 月 18 日 9:40 |
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分類 Apple , iPhone , 晶片

蘋果推出新一代 iPhone 智慧型手機後，為台灣供應鏈帶來新商機，卻也出現新憂慮。根據《日本經濟新聞》對台灣主要 19 家 IT 廠商進行 8 月營收統計後發現，合計營收比 2016 年成長 4.3%，連續第 9 個月成長。除了手機組裝和半導體等廠商，新 iPhone 開始採用的臉部辨識也帶來新需求，帶動供應鏈營收。但也因加入新功能，導致組裝廠鴻海出貨延遲。

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Thermo Fisher Scientific 積極布局基因檢測臨床應用，堪稱精準醫療典範
作者 |發布日期 2017 年 09 月 18 日 9:20 |
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分類 技術分析 , 會員專區 , 生物科技

Thermo Fisher Scientific（以下簡稱 Thermo Fisher）是全球體外診斷（IVD）大廠，自 2011 年起就不斷以購併與合作進行上下游整合與市場橫向擴張，以最近為例，分別在 2017 年 7 月與 9 月，完成對 Linkage Biosciences 的收購及開啟和 Biocartis 的合作。 繼續閱讀..

鋰從何來？加拿大新創公司瞄準油氣採掘廢水
作者 |發布日期 2017 年 09 月 18 日 8:45 |
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分類 會員專區 , 能源科技

隨著鋰電池成本持續下降，電動車、能源儲存快速發展，許多人轉而擔憂，人類未來要是過度依賴鋰電池，會不會因為鋰短缺而陷入能源危機？這問題或許有點杞人憂天，因為鋰其實在大自然中含量相當豐富，光是海水中就高達 2,300 億噸，只是高含量的優質礦石較少，也就是說這是個商業問題與技術問題，不是物理與地球科學問題。礦業正積極尋找各種新來源，如研發如何從較低含量礦石提煉鋰的辦法，而加拿大一家新創企業則打算從油氣採掘廢水中取得鋰。 繼續閱讀..

系外行星首次檢測到氧化鈦，科學家盼第二個地球速速現形
作者 |發布日期 2017 年 09 月 18 日 7:45 |
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分類 天文 , 尖端科技 , 會員專區

科學家第一次在系外熱木星的天空發現氧化鈦，這也是首次在目前已知所有系外行星中證實其存在！研究人員開心的說，這項花了 2 年時間進行的研究可改進天文學家建構的系外行星環境模型，也讓人類越來越有機會找到第二個地球。 繼續閱讀..

【數位革命】從專家系統到機器人稅，探討 AI 人工智慧對經濟的衝擊
作者 |發布日期 2017 年 09 月 17 日 12:00 |
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分類 AI 人工智慧 , 會員專區 , 機器人

為什麼很難探討「AI 人工智慧」（Artificial Intelligence）真正影響的原因之一，就在於這個名詞過於氾濫。這是一個歷史比電腦更悠久的概念，而如今所談論的實務問題，早已南轅北轍。就如同前篇所述，若真的要探討人工智慧即將帶來的衝擊，必須要對其有更清晰的定位，並清楚數位革命一直以來對社會的影響，以及社會如何影響數位革命。

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