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「我寫這本書的主要目的是要讓大家了解，我們怎麼會走到今天這種地步，個人要怎麼自我教育，以便為未來做準備。我會跟你分享我一輩子從事金融、投資與冒險之旅所得到的見解，跟你分享我成長之際所學到的教訓，說明我從黑土地帶的泥土出發，走到地球另一邊這個東南亞城市國家的終生之旅中，怎麼把整個世界當成我家後院的經驗。」──羅傑斯
商品教父羅傑斯從街頭學到的人生智慧
被稱為華爾街金童、金融界印第安那瓊斯的羅傑斯，37歲就已賺足一生財富。
他花5年時間環遊世界兩次、曾經創下獲利超過40倍的紀錄，眼光總是比人看得遠，預先掌握下一個牛市。1998年，在股市熱潮中慧眼獨具投資商品市場，不但躲過網路泡沫並成為商品多頭市場的先行者。
來自窮鄉僻壤的羅傑斯，在書中娓娓道來童年往事，父親教他錢不是長在樹上的道理，5歲開始在棒球場撿瓶子賣錢做生意，6歲時以分期付款方式買第一個棒球手套，他以學習永不足夠的態度環遊世界兩次，旅行冒險鍛鍊他對全球趨勢的判斷。他堅信，市場永遠是錯的，必須獨立思考、拋開羊群心理，幸運總是會跟著做好準備的人，他認為市場下一個多頭明星是農業、觀光業，並看好北韓與緬甸的未來。
60歲為人父後，羅傑斯舉家移民新加坡，他在書中告訴兩個摯愛的女兒與他的學生，要研讀哲學、學會思考，要學習歷史、掌握未來，本書是羅傑斯一生的智慧、投資的態度，面對未來世界，探索成功人生永不足夠。
作者簡介
吉姆．羅傑斯（Jim Rogers）
1942年出生於美國阿拉巴馬州，5歲開始在棒球場撿瓶子賣錢做生意，6歲時以分期付款方式買第一個棒球手套，中學畢業以四年獎學金進入耶魯大學歷史系，又至牛津大學巴里歐學院攻讀政治經濟哲學。
羅傑斯22歲進入華爾街工作，與人稱金融大鱷的索羅斯（George Soros）共事，之後兩人創設「量子基金」。1970年代，量子基金成長42倍，當時標普500指數上漲卻不到47％。
被稱為華爾街金童、華爾街印第安那瓊斯的羅傑斯，37歲已賺足一生財富，退休後是活躍的投資趨勢專家。
羅傑斯花五年時間環遊世界兩次，一次騎機車，另一次駕駛汽車。第一次旅程超過10萬英里，行經六大洲。1999至2001年從事千禧年探險，與妻子佩姬駕車旅行116個國家，經歷全球15場內戰，行經15.2萬英里，創下金氏世界紀錄。
他的著作包括：《羅傑斯教你投資熱門商品》《中國很牛》（以上為時報出版）、《投資騎士》《資本家的冒險》《投資大師羅傑斯給寶貝女兒的十二封信》。
56歲創立羅傑斯國際商品指數（RICI），60歲後為人父、移居新加坡，他說：「除了樂樂、小蜜蜂和佩姬，我不希望跟別人共進晚餐，不希望跟別人一起做其他事。」現在，家人是羅傑斯探索與快樂的泉源。
譯者簡介
劉道捷
台大外文系畢業，曾任經濟日報國際新聞中心主任，現為專職譯者。
譯作包括《石油世紀》、《能源大探索》、《30年來最好投資機會》、《創造驚喜，就大賣》（以上皆為時報出版）。
另譯《投機客養成教育》、《期貨新知》、《股票作手回憶錄》、《全球投資漫談》、《倪德厚夫的投機術》、《成功從轉型開始》、《基業長青》、《下一個社會》、《野蠻的下一個社會》、《猶太人致富金律》、《資本家的冒險》、《打敗大盤的獲利公式》等書。
譯作曾獲中國時報、聯合報年度十大好書獎及其他獎項。
作者： 吉姆．羅傑斯
新功能介紹- 原文作者：Jim Rogers
- 譯者：劉道捷
- 出版社：時報出版
新功能介紹 - 出版日期：2013/05/06
- 語言：繁體中文
其他新聞
▲有4個孩子的佩吉（Peggy Pullen）體重200磅（約90公斤），靠著健身與飲食，10個月減重80磅（約36公斤）。（圖／翻攝自IG／peggy_pullen，下同）
國際中心／綜合報導
美國猶他州48歲的佩吉（Peggy Pullen）是4個孩子的媽，懷孕的關係胖到200磅（約90公斤），有次去游泳池被陌生小孩嘲笑是「河馬」，讓她大受打擊，決定開始到健身房運動，連其他健身會員都笑她「又老又胖的女人」。佩吉每天鍛鍊，10個月減重80磅（約36公斤），腹部從原本的三層肉練出傲人的馬甲線。
外媒綜合報導，佩吉就像許多媽媽一樣，犧牲奉獻給家庭，沒有時間照顧身材。她在懷孕期間，一度胖到240磅（約109公斤），於是開始嘗試電視上所教的減肥知識，用不健康的方法瘦到200磅。佩吉聽到「河馬」的嘲笑後，她先是躲在家中大哭一場，甚至關在臥室裡不吃不喝，甚至不與家人說話，每天自問「為什麼要說這種話傷害我？」，與外界斷連一切。
佩吉踏出臥室下定決心減肥，報名健身房為期12周的減重項目，沒想到到健身房裡的會員瞧不起她。她表示，有許多在健身房運動的人，都不願意與她交談，「不喜歡和一個又老又胖的女人待在同一個空間內。」
不管如何嘲笑，佩吉仍每天鍛鍊，10個月內減重80磅，不過長期保持身材比短期內減肥更困難，但她仍每天持續健身，練就一身肌肉。佩吉笑認為，改變的不只身材，還有內在的想法，「一個人如果能改變自己的心態，就能做到任何事。」
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記者洪聖壹／台北報導
在 2016 年，DeepMind 開發的 Alpha Go 大戰南韓棋士李世乭一役之後，「AI First」已經成為全球科技產業發展的口號，到了 2017 年，AI 開發與應用已經成為各家廠商積極參與的領域。intel延續 2016 年 12 月在中國北京舉辦的 AI Day，稍早在日本東京的「AI Day」當中，大談機器學習與人工智慧發展策略，同時發展 Intel Nervana 平台，並宣布將於 4 月 6 日在日本啟用資料中心，實現 AI 發展。
＊AI 硬體運算解決方案：
Intel 認為人工智慧才剛起步，對現在的企業帶來許多挑戰，Intel 除了協助業者打造聊天機器人（Chatbot）與自動駕駛汽車等發展之外，下一步，intel 預測 2020 年 AI 在資料中心的運算需求將比現在還要高 12 倍，這包括旗下 Intel Xeon處理器、Intel Xeon Phi處理器、Intel Arria 10 FPGA、Intel Nervana技術、以及其他相關產品的需求。
為此，Intel 針對人工智慧所推出的運算解決方案，包括代號 Skylake 的新一代 Intel Xeon 處理器，現已向選定雲端服務供應商出貨；包括能帶來比現有 Xeon Phi 處理器高 4 倍效能、代號 Knights Mill 的新一代 Intel Xeon Phi 處理器，預計於 2017 年上市；還有另外一款新產品，則是代號 Crest Family 的新系列硬體產品，包括代號 Lake Crest 的首款矽晶片，將在 2017 上半年測試，並預計在今年開始向主要客戶供貨。但是另外一款代號 Knights Crest，整合同級產品最佳的 Intel Xeon 處理器與 Nervana 技術，不過還未有上市規劃。
＊發展AI，GPU 並非王道？
相較於 NVIDIA 的 AI 解決方案，Intel 認為 NVIDIA 帶來更好的處理效能、intel 則是帶來更好的機器學習運算效率，在雲端伺服當中，提供更高的運算精度，需求的能量卻又相對地降低。
這是因為深度學習的基礎根植於線性代數之上，Intel 以實際行動證明一旦軟體框架經過最佳化之後，這些作業負載在Intel 處理器上運行的速度就會大幅提升，實際上採用 Intel Xeon Phi 處理器與 NVIDIA GPU 在深度學習的對戰上，效能就相差超過 400 倍。
Intel 更進一步強調，通用型圖形處理器(General-purpose computing on graphics procession units，GPGPU)只是剛好趕上空窗期被用來執行深度學習運算。然而，GPGPU的架構在處理 AI 方面並沒有獨特的優勢，隨著人工智慧持續演進，包括深度學習與機器學習未來都需要高擴充性的架構。而目前在資料中心市場，所有用來執行機器學習處理作業的伺服器中超過 97% 都是內含 Intel 處理器。
Intel 表示，「深度學習」是機器學習領域的一個分支，雖然目前的規模還小，但成長速度極快。初期深度學習的探索研究，尤其是複雜的類神經網路訓練方面，確實有用到繪圖處理器，但僅佔一小部分的作業負載。反觀 Intel 不僅針對深度學習擬定領先業界的解決方案藍圖，還提供從終端至雲端(edge-to-cloud)的AI解決方案，滿足更廣泛客群的需求。
Intel 指出，全新系統架構除了能支援更大的模型，還提供連貫一致的架構，能從終端一路涵蓋到資料中心。這種更全面的產品線加上全方位的產業體系，才能發揮強大的策略優勢。
＊Nervana 平台成為發展 AI 新寵兒：
為了擴展在AI的產品陣容， Intel 在幾個月前併購 Nervana systems 發展 AI 技術平台 Nervana，團隊成員包含機器學習、奈米科學、電腦工程等領域的專家，成員來自世界級機構、研究實驗室、以及業界，他們採用業界標準硬體與軟體，藉以讓更多開發者與資料科學家著手研發更好的AI解決方案，內含的硬體與軟體元素都針對影像辨識、自然語言處理、以及更多相關作業負載進行最佳化。
此外，針對近期成立的 Intel Nervana Academy，這項計畫包含讓各界人士運用整套最佳化工具、框架、技術文件、課程、培訓等資源，以及和各界專家進行交流。最後透過參考解決方案提高智慧機器的普及性，並和包括Google Cloud Platform (GCP)與Coursera在內的夥伴進行合作。
Intel 更進一步以智慧監控為例，說明在現有深度學習的方式，主要分為兩個處理階段，第一個階段主要都是在資料中心 24 小時不間斷運作，包括使用行為分析、建立深度類神經網路配對模組，接著在第二階段為攝影機、感應器提供新的輸入資訊、訓練類神經網路模組、最後才進行影像辨識。
在導入 Nervana 之後，像亞馬遜倉庫的機器手臂一樣，可以聰明選擇正確的商品，而汽車偵測到危機，整個系統會停止，而不是不知道該怎麼辦，現在也被廣泛應用在智慧監控領域上，經過實測，導入深度學習模組，死版的攝影機也因此有了影像辨識功能，而且可以辨識 97% 的人類，包括這樣的智慧監控解決方案在內，Nervana 目前已經被應用在金融、醫療、汽車、工業、飛航、電腦等領域，使用的工具包括 Nervana 深度學習平台、Nervana雲端解決方案與深度學習開放架構開發庫 Nervana Graph。
Intel 指出，Nervana 的技術與矽元件方面的專業除了帶動 Intel AI 產品線的演進，還將提升深度學習的效能以及改善 Intel 現有產品陣容的總擁有成本。Intel 相信結合內部的開發資源，包括開發 Intel Xeon 與Intel Xeon Phi 處理器的經驗，加上 Nervana Systems 團隊，將大幅加快AI的發展進程，迎向下一波運算浪潮。
不過記者進一步詢問關於 「Crest Family」以及 Intel 針對伺服器管理上的後續發展，intel 的回答不意外的是：「不會對即將推出的產品揭露更多細節」。
＊與 PFN 結盟，增進深度學習效能：
除此之外，Intel 宣布與日商 Preferred Networks 結盟，加速深度學習效能，預期將採用英特爾高度最佳化的開放原始碼程式庫 Intel Math Kernel Library (MKL) 以及 Intel Math Kernel Library Deep Neural Network (MKL-DNN) 作為基礎建構元素，共同開發 Chainer，採用開放原始碼的深度學習框架，其目標為運用內含英特爾處理器廣泛的基礎架構以加速立即可用的深度學習效能。藉由這項合作案，PFN 將持續最佳化 Chainer 在英特爾架構上的運算效能，包括通用型運算、加速器、函式庫等方面的處理作業。
＊併購 Saffron 延伸物聯網佈局：
除了Nervana systems，Intel 去年併購 AI 系統廠商 Saffron，主要方向是希望在物聯網裝置上能執行智慧分析任務，協助發展尖端的協作分工。Saffron 的平台採用記憶式推理技巧，針對異質資料進行透明化分析。這種技術尤其適合用在小型裝置，受人類記憶啟發的推理式學習，涉及到分辨人、地、物之間的關聯，從中找出情境的定義並預測接下來發生的事。
Saffron的自然智能平台(Natural Intelligence Platform)不僅會持續學習，發掘更深層的見解，做出反應背後的理由也完全透明公開，朝向更趨近真人智慧的目標邁進。推理系統能結合多個資料來源，包括結構化與非結構化的巨量資料以及資料稀少的情境，另外也能接收電腦視覺與機器學習的輸出資料。這種模式特別適合小型裝置，使得物聯網裝置能在本機內執行分析作業，協助推動尖端協作AI的發展。Saffron的技術已廣泛運用在各個產業，用來解決產品品質問題；找出製造與研發中產品的缺陷；協助金融服務與零售業向顧客推薦產品/服務/應對接待；協助運動與醫療業改進健康並提供健身建議；以及協助各行業辨識與防制身分偽冒與犯罪。
＊為 AI 成立跨部門事業體與人工智慧研究實驗室：
Intel 指出，目前 AI 發展的前三大用戶包括健康照護、金融與來自 Amazon、Google、微軟等合作夥伴，不過在跟這些公司合作的過程中，一件簡單的事情，可能會變得很困難，因此從中可能需要發展出所有解決方案，隨著業務增長，Intel 宣布創立人工智慧產品事業群(Artificial Intelligence Products Group，AIPG)，由英特爾人工智慧產品事業群副總裁暨總經理Naveen Rao領軍，並向執行長科再奇(Brizan Kryzanich)彙報業務。此新事業群將統籌全公司的各項資源，包括工程、實驗室、軟體等，來打造英特爾領先業界的AI產品線- Intel Nervana平台- 為 Intel 客戶提供針對自身需求進行最佳化的全方位的硬體與軟體 AI 方案。
另外，專責開拓運算疆界的應用人工智慧研究實驗室，則由人工智慧產品事業群技術長 Amir Khosrowshahi 掌管，希望嘗試以往未曾涉獵的新架構與演算法，探索未來新世代的人工智慧。這將涉及各種類型的解決方案，從資料中心到終端裝置(edge devices)，以及從訓練到推論 -目標都是要讓英特爾與其客戶加快創新的腳步。
不僅如此，為讓 AI 對全球做出最大的正面影響，intel 發展全球伺服器，可以依據更大的數據資料庫和政府、企業、社會一起合作、規劃有益人類的用途。
舉例來說，intel 開放自動駕駛平台和 BMW 以及 Mobileye 合作，避免可能發生的車禍，或是建立 Broad Institute 癌症研究中心，推動開放資料交換與知識分享(像是協作式癌症雲，Collaborative Cancer Cloud)，包括疾病治療、研究、新藥研發、減少回診率、遺傳因子研究等各面向的發展。
此外，Intel 還計畫透過各個非官方組織(NGO)在AI管制與政策方面合作，同時成立 Intel 人工智慧顧問委員會(Intel AI board of advisors)，發展 AI 的同時，也防範 AI 被惡意使用，建立道德與隱私方面的規範，以及確認社會應如何面對這波轉變以做出最好的準備。Intel 還建立了 AI 合作發展社群，希望透過 intel.com/ai 官網集思廣益與執行相關計畫，其他還有像是 Hack Harassment網路騷擾防制計畫以及美國失蹤與受虐兒童援助中心等。影響範圍涵蓋 Intel 的夥伴產業體系、整個產業、以及全球社會。
記者吳孟庭／綜合報導
南韓女團Red Velvet人氣越來越旺，其中成員瑟琪因為能歌善舞受到歡迎，最近網路瘋傳她高中時期的影像，原來也曾經當過牙套妹，跟同學一起戴大便頭套更是沒有美女包袱，網友驚呼她跟現在差別不大，一樣漂亮可愛。
▲Red Velvet瑟琪高中也曾是牙套妹。（圖／翻攝自網路）
瑟琪參加高中校慶的「大便裝」近日成為話題，與同學穿著寫下「我便便好粗」的搞笑班服，頭戴大便頭套，一點也不怕扮醜。拍攝者要她跟鏡頭打招呼，說完「你好」後大笑，露出了一整排牙套，網友意外：「原來瑟琪也當過牙套妹！」最後大鬧拍攝者說：「你是我專屬蟑螂」後跑走，因為蟑螂總是圍著大便，笑稱對方是她的跟屁蟲！
▲瑟琪進入SM當了7年練習生。（圖／翻攝自SM NOW）
瑟琪2007年就徵選進入SM娛樂當練習生，直到2014年才以Red Velvet女團出道，從國小年紀開始，練習時間長達7年，推論當時她參加高中校慶的影像，已經是SM儲備藝人「SM Rookies」的成員。網友表示她天生麗質，直呼「根本一樣」。
▲瑟琪曾是SM Rookies成員準備出道。（圖／翻攝自韓網naver）
▼瑟琪高中參加校慶的影片成為話題。（影片來源：YouTubeGO ZOO，如遭刪除請見諒。）
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