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210918讀職場 資深房仲實戰分享6個看房小細節，買下「會省錢」的房子
職場人原址→https://www.workworks.media/post/25511?fbclid=IwAR2NJEGBC7TN7qrQILVxvWqjC4lewGIKZucA7o_pvCBbpy0mEhRpPzIrI-A

《省出一棟房：24招易上手的存錢絕技》新書發表會最終場，台北場，如果有空的話，歡迎一起來同樂喔！>https://www.accupass.com/event/2108141818563080169800

職場人也有買房的夢想嗎？是為了自住還是想投資增值呢？可以增值的房子任誰都想買，卻不是人人都懂買或買得到，首購族或小資族與其買錯後悔，不如先買下一間「會幫你省錢」的房子，資深房仲陳泰源根據多年賣房、看房、買房經驗，分享自己如何省錢買房實戰心得，一起來看看想買「會省錢」的房子該考量的6個小細節：

會省錢的房子1：電梯......↓

無電梯的公寓雖然已經不常見，但通常無電梯公寓的小套房居多，是預算有限的首選，小套房雖然空間比較小，但從省錢角度來看，以減少添購非必要的傢俱、家電，而房屋稅和社區管理費通常也會比較便宜。

會省錢的房子2：天然瓦斯

現今社區幾乎都是規劃電熱，但陳泰源認為純用電的社區就會讓你的電費級距拉高，他的作法是用瓦斯幫電分擔，比如廚房用電、洗澡用瓦斯等，讓電費維持低級距，減少電費也可不無小補。

會省錢的房子3：採光性

通常套房採光只會有1面，但這樣的光源大概只有白天才能不用開燈，加上1面窗戶空氣也會比較不流通，因此就會延伸出需要開空調的費用，建議買房時可以注意是不是能夠至少2面採光，通常「邊間戶」比較容易達成這項條件。另外，廁所也盡量選擇有開窗，一來是比較不容易潮濕發霉，二來可省下暖風機的錢。

會省錢的房子4：浴缸的必須性

浴缸可說是浴室的精髓所在，但你真正會用到它的時間可能少之又少，一是考量到泡澡的時間，二是考量到泡澡會用到的水費，若想省錢、省空間，職場人可以考慮是否捨棄浴缸這項設備。

會省錢的房子5：捷運站距離

我們都知道愈靠近捷運，房價就越高，若抵達捷運需要額外轉車的話，房子可能也難以保值，連帶就會影響未來的脫手機率，根據陳泰源的經驗分享，他建議台北市以步行至捷運站8分鐘內、新北市則5分鐘內最佳。

會省錢的房子6：避免毛胚屋

雖然精裝會直接反映於價格上，有時房屋缺陷可能還會隱藏於裝潢背後，等到入住或住一段時間才會發現，但「毛胚屋」其實也有隱藏成本，因為交屋後房貸就開始計算，一邊繳房貸，一邊花時間等待裝修，不也是一種浪費嗎？

以上6個小細節，教你買下「會省錢」的房子，職場人學起來了沒？不論你是想要存錢買房，還是已經有一筆頭期款正在看房，也許這些簡單的經驗談可以幫助你重新思考自己的需求，比如是否真的需要浴缸設備？要選精裝屋還是毛胚屋？是不是可以從小處節省一些錢等，如果想看更多可參考《省出一棟房：24招易上手的存錢絕技》一書。

部落格→https://taiyuanchen1223.blogspot.com/2021/09/210918-6.html

#愛爾蘭神父推薦我的書
#是壓力大時借書還魂的良伴

本期 #書人生 邀請 現任台灣駐愛爾蘭代表楊子葆 🙋‍♂️🇮🇪
　　
在法國留學時期，楊子葆課餘時間總愛躲進電影院，巴黎是看電影的天堂，大大小小電影院無數，主流、非主流、邊緣，台灣罕見的電影應有盡有。
直到某天，宿舍管理神父推薦了厚厚一部大仲馬《美食事典》精裝本給他。後來，即使離開法國，需要在社會化壓力下借書還魂時，還是會拿起來翻翻……
　　
（引文）大仲馬看似引經據典卻常常胡說八道，往往讓你有一種到底是在讀幻想小說還是讀接地氣美食事典的錯亂？
　　
為什麼這種談土地、食材、料理，談日常勞動與庶民生活的書，卻給人荒謬的飄浮感？
　　
譬如在鱈魚這個題目之下，大仲馬寫道：「鱈魚貪吃而多產，曾經發現一條鱈魚肚裡有850萬到900萬顆魚卵，鱈魚最高體重可達30到32公斤。有人計算過，如果每顆魚卵都孵化成魚，而每條魚都長到最大。那麼不出三年，大西洋將被鱈魚填滿。你可以踩著它們脊背橫渡大西洋，連鞋都不致沾濕。」
　　
他居然就這樣煞有其事地寫出數據，簡直就是李白「白髮三千丈」、「會飲三百杯」的誇飾文學。

　　
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AI 如何在產業中落地，這場「搖滾」科技大會值得一看

36氪

隨著條件的不斷成熟，如何讓人工智慧走出實驗室，深度擁抱產業，最終實現商業化，成了所有公司追逐的目標。

人工智慧三起三落，行業普遍認為，這一輪人工智慧的浪潮主要受場景需求驅動，同時也受演算法、算力和資料等基礎條件的驅動。據WIPOP 2019年人工智慧趨勢報告顯示，50%的AI 專利在過去5年內發表，這意味著從2014年-2018年 這五年內，AI產業進入了快速發展的階段。隨著條件的不斷成熟，如何讓人工智慧走出實驗室，深度擁抱產業，最終實現商業化，成了所有公司追逐的目標。埃森哲和阿里雲發佈《中國企業2020：AI紅利滲透與爆發》白皮書中提到，中國的人工智慧應用正在迎來快速崛起的時期，人工智慧在企業的應用向從邊緣逐步進入到核心，迎來各行業應用的爆發期。未來AI核心產業規模將超過4000億元，帶動相關產業規模50000億元。越來越多的企業和人工智慧從業者認識到，人工智慧必須與產業知識、產業經驗和產業特點相結合，實現人工智慧的產業化，必須具備產業所需要的技能和能力。從實驗室到產業落地，人工智慧所面對的真實需求和場景變多了，而需要解決的問題和困難也變多了。

AI從無所不能到無處不在在36氪《人工智慧商業化研究報告—以場景落地為行業主旋律》提到，七類人工智慧核心技術已進入商業化階段，包括電腦視覺、自然語言處理、生物識別、機器學習、人機交互、知識圖譜、增強現實/虛擬實境/混合現實(AR/VR/MR)。但不同於“AI+”，“+AI”則更多地思考技術能不能做，主要用於對當下固有流程的改造和 優化，是正常的技術反覆運算和升級。“+AI”則由傳統行業或當前已經較為成熟的產業主動地引進人工智慧技術，來優化自身業務，提升效率和用戶體驗，降低風險和成本。而“+AI”的進程，對於有產業條件的互聯網企業而言，是最好也是最快的嘗試路徑。2014年8月上線的阿里的手機淘寶的應用“拍立淘”，解決的是“拍照搜貨”的需求，淘寶用戶可通過上傳自己隨手拍到、看到的好物圖片，尋找淘寶上的相應商品。剛上線時，拍立淘的入口在一個毫不起眼的4級功能表裡，每天的調用量就幾百。而如今，它一路升級成一級入口，日調用量已過千萬。在2018年3月在巴賽隆納MWC（世界移動通信大會）上亮相，正式以阿里雲為依託對外輸出前，圖像搜索技術已在內部“hard模式”裡驗證了4年，載體正是拍立淘。雖然看似簡單好玩，但用戶方便的背後，是AI技術需要解決的重重難題。《中國企業2020 ：AI紅利滲透與爆發》，經過調研挑選出“2020最具產業價值的AI領域”，包括圖像識別、視頻分析、語音分析、自然語言處理、自動駕駛、城市大腦、工業大腦。AI正在無處不在，但是走出實驗室的技術，在產業落地的過程中，仍然有許多問題需要解決。

產業和平臺，AI離不開以前文提到“拍立淘”為例。首先，賣家、買家上傳的真實圖片，背景複雜、環境多變，還有圖像品質層次不齊的問題；此外電商場景中，圖片識別和搜索是需要精裝定位到SKU，完成型號、製造商、出廠年代等細緻標籤的“細細微性識別”。最後則是阿里電商超大體量對算力和演算法的挑戰，每天會有超過2億人登陸手淘，淘寶已彙聚超過10億種商品。這倒逼著拍立淘索引了淘寶大約30億的圖片，囊括了近1億商品，任何實驗室無法匹敵的資料量和訓練量，而且演算法反覆運算全部發生在真實業務場景。如果沒有電商場景、沒有足夠的資料支撐，“拍立淘”的發展不會如此迅速，但不過是眾多具有產業價值的AI技術的一種。以智慧語音交互為例，未來AI能夠實現的是“能聽、會說、懂你”的智慧人機交互體驗，這樣的AI將會應用任何人類的對話場景。AI必須能夠與傳統產業無縫結合，推助產業核心部類向前發展，通常這裡需要滿足三個條件，深入場景的需求、與行業從業者結合、跨技術的解決方案。但是醫療、工業、物流、城市、航空、客服、自動駕駛……真實世界場景之中的複雜程度遠比我們想像的更複雜。而這也正是產業及AI為何如此重要的原因，AI之于產業的意義絕不局限在優化提升，更在創造一個全新的基礎設施。以阿里雲的城市大腦為例。2018年9月，杭州城市大腦2.0正式發佈：管轄範圍擴大了28倍，總計420平方公里，相當於65個西湖。優化信號燈路口1300個，接入了視頻4500路，可即時線上調度200多名警力。杭州從此前全國排名前5擁堵的城市，降到了第57名。本次雲棲大會中，阿里雲一共推出4大平臺，包括飛天AI平臺、飛天大資料平臺、飛天AIoT平臺和另一個還未曾對外公佈的平臺，據36氪獲悉是和晶片相關，並且本次產品組合整體亮相的飛天AI開發平臺，是阿里巴巴自己使用的統一AI開發平臺。普惠的AI平臺通常有兩個特點，一方面，其能力取決於演算法的多樣性和優化程度，相容越多演算法框架的AI開發平臺能力越綜合；一方面，其能力取決於操作容易程度和性價比。現階段雲依然是AI的關鍵。

雲和生態，AI的有效保證AI天生需要雲的基座，AI產業落地更離不開雲計算的底層助力。AI和與雲就像是一枚硬幣的兩面，沒有強大的算力，沒有強大的資料分析能力，不會有強大的AI。Frost & Sullivan的《中國公有雲市場研究報告》顯示，2018 年中國公有雲的市場規模為 531.3 億元人民幣, 2019 年僅上半年已達 415.1 億元人民幣。公有雲市場增長迅猛，頭部效應明顯，2019年上半年, 中國公有雲市場份額中,阿里雲的占比接近2-5名的總和。從2015年開始，阿里雲陸續推出AI產品，包括語音辨識、圖像識別、視覺識別等領域上百款細分產品，適用於數百個場景。整合上下游產業 ，從資料、演算法和算力多個層面健全各自的商業生態 ，也將是人工智慧企業核心的競爭壁壘之一。隨著整體技術使用門檻的降低，企業所具有的完整生態會變得更加重要。隨著各類開源、開放平臺的建立，人工智慧技術的使用門檻將逐漸降低，同時，人工智慧技術所能解決的問題更加精細 ，所需的產品和技術也更加專業化。

資料來源：https://mp.weixin.qq.com/s/mxkLgvbiL4WBSorRjPXsKA?fbclid=IwAR1j4judU7yCI6HhP4Y7VNmtmF_g0LvrbV17USueUEH_n4TDDo9erOGkw6E