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國家政策研究基金會9日公布民調，結果顯示一例一休推動後，有62.9%民眾認為中小企業經營更加困難，但僅有28.6%的民眾認為台灣勞工權益更受保障，同時也有55.9%的民眾認為目前物價飛漲的原因跟一例一休政策有關，顯見一例一休政策在民眾觀感確實不佳。
2016年通過號稱保障勞工權益的一例一休政策後，造成勞工加班費下降、企業成本增加及消費者面對物價飛漲、政府公信力下降四輸的局面。
國策基金會委託全國公信力民意調查公司於3月5日至6日進行民意調查，針對一例一休推動後，是否造成台灣中小企業經營困難，有27.3%受訪者認為非常同意、還算同意35.6%、不太同意則是16.1%、非常不同意的是4.8%，另外有16.1%民眾無反應。
繼續追問一例一休推動後，是否讓台灣勞工變得更有保障，有7.2%的受訪者認為非常同意、21.4%認為還算同意、31.7%認為不太同意、20.6%受訪者則是非常不同意這個說法，另外有13.8%民眾無反應。
對於春節過後物價普遍上漲的現象，是否因為推動一例一休而造成，受訪者中有24.1%非常同意、31.8%還算同意、26.1%不太同意、6.9%非常不同意，另外有11.0%民眾無反應。
民調中也詢問對於總統蔡英文施政表現的滿意度，有4.6%的受訪者認為非常滿意、32.1%%認為還算滿意、29.1%認為不太滿意、14.4%受訪者則是非常不同滿這個說法，另外有19.8%民眾無反應，滿意與不滿意者分別為36.7%比43.5%差距約7個百分點。
針對林全內閣的滿意度，受訪者中有1.6%非常滿意、25.3%還算滿意、34.4%不太滿意、13.7%非常不滿意，另外有25.0%民眾無反應，相較於蔡英文，林全內閣滿意度明顯低落，不滿意者48.1%、滿意者26.9，差距較遠為21.2%。
最後針對遊覽車司機工時過長與過勞問題，交通部賀陳旦表示，遊覽車司機只要沒有在駕駛車輛，就不計入工時，受訪者中只有2.1%非常同意、8.8%還算同意、32.0%不太同意、44.2%非常不同意，另外有13.0%民眾無反應。
本次調查是全國公信力民意調查公司於106年3月5日至6日18：00至22：00進行的調查，成功訪問有效樣本1,076位，在95%的信心水準下，抽樣誤差為±2.99%以內。
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。跳蛋感覺
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、供電或桃園情趣蛋糕配電系統、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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