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中網格包-30*27*11.5cm
小網格包-30*20*12cm
大袋:33*26CM
中袋:28.5*26cm
小袋: 25.5*16cm
◎?材質／型號：防潑水尼龍
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◎?顏色／款式：深藍/天藍/灰藍/玫紅/西瓜紅/灰/酒紅/綠/粉/藍星/紅星/藍花/酒花
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為提升騎機車安全，交通部昨（三）日宣布，新型式機車的新車，明年一月一日起應配備晝行燈或啟動即開啟頭燈功能；新型式小型車則於一○七年起、新型式大型車一○八年起應安裝晝行燈，經檢測審驗合格後，才能至公路監理機關辦理登檢領照。
交通部於去年五月已調和聯合國UN／ECE車輛安全法規，發布修正車輛安全檢測基準規定，交通部指出，依國外實施經驗，汽機車於白天開啟頭燈或晝行燈，至少可減少白天多車碰撞事故五點九％以上。若以台灣一百年機車與其他車輛相撞事故資料估算，白天開啟頭燈或晝行燈約可減少二十六人死亡、六千六百六十八人受傷，對於道路交通安全及社會整體成本將有很大助益。
晝行燈規定於明年起陸續分階段上路，不過規定並沒有要求使用中已領有牌照的汽機車車輛需強制加裝晝行燈或啟動即開啟頭燈功能。交通部表示，有鑑於白天開頭燈可提高車輛日間可辨識性，針對使用中的汽機車，除於隧道等路段行駛時，依道路交通安全規則第一○九條規定應開亮頭燈外，於其他道路路段行駛時，也宣導鼓勵汽機車駕駛人於白天開啟頭燈行駛，達到提醒來車注意、增加反應時間、提升道路交通安全、減少事故發生等目標。
工商時報【陳昱光╱台北報導】
台股追價力道不足，指數維持高檔震盪，多頭轉由個股各自表述。日盛證券新金處建議，投資人不妨利用權證進場小試水溫，順勢可賺取槓桿獲利，若走勢不如預期，也可控制最大損失金額，並以外資連續買超多日個股，宏全（9939）、鴻準（2354）等介入市場操作。
宏全9月營收13.9億元，年增率19.6％，第3季合併營收46.5億元，年增率5.4％。宏全為國內第一大PET包材廠，擁有多項新型產品與技術專利，主要客戶有康師傅、怡寶、百事可樂、加多寶與統一等。
展望未來，宏全跨入雲端科技的QR-Code塑蓋，已成功應用於中國知名飲料客戶，目前在手訂單逾15-16億個。此外，東南亞廠於10月雨季過後將進入出貨旺季，可望帶動營收成長，法人估計今年每股盈餘上看4元。
鴻準下半年營收回溫，9月營收再創今年新高達到78.3億元，較8月成長2％。因iPhone 7 Plus需求增溫，及iPhone 7曜石黑機殼平均售價較高，法人看好鴻準第4季營運可達到今年高點，並於近日大幅買超，目前持股水位已超過4成，看好的投資人可伺機布局相關熱門權證。
日盛證券新金處表示，可利用【日盛權勝網】或是【日盛權世界】App查詢權證相關資訊，篩選條件上，建議挑選價內外程度15％以內、剩餘天數60天以上的權證，此外，須留意隱含波動率是否穩定、價差大小、鋪單量等因素，都將影響投資報酬率，進場前宜多比較。
其中，以宏全為標的，且符合上述條件的權證，可參考宏全日盛64購01（051857）、宏全元富62購01 （050123）；連結鴻準的權證，則可留意鴻準日盛63購01（051481），及鴻準永豐63購02（051628）等。
下面附上一則新聞讓大家了解時事
（中央社記者韋樞台北21日電）Nvidia的超級電腦開發平台PX2，配上工研院的影像感測器及交通資料庫深習模型，為自駕車感知系統添翼，未來再搭配定位、決策、控制系統，不久就有自駕車在工研院內趴趴走。
工研院今天下午與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，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。
工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生表示，工研院 1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，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。
哪裡買 胡竹生指出，這次和Nvidia合作，是將Nvidia推出世界最先進AI超級電腦開發平台Nvidia DRIVE PX2，再搭配專為自駕車開發人員提供的非逛不可DriveWorks軟體開發套件(SDK)，配合工研院的影像感測器及台灣交通資料庫的深度學習模型，提升自駕車的感知系統。
Nvidia PX2平台可融合12支攝影機、光達、雷達，以及超音波感測器的資料，得以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，並精確了解汽車四周環境並推算出安全行車的最佳路徑。
胡竹生說，此次雙方策略合作得以發展自動駕駛及人工智慧等技術，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。逐步累積深度學習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的應用，讓系統價值再提升，幫助台灣產業進化。
經過數個月的自駕車模組辨識訓練，目前工研院自動駕駛原型車已能順利行駛於固定道路。初期將選定固定路線且車速較慢的自動駕駛車輛為應用場域，如遊樂區遊園車、高鐵、捷運的巡軌車等。
未來再搭配更強化的定位系統（知道自己的位置）、決策系統（快速駕駛路徑決策）、行駛控制系統（安全轉彎與加減速）等，將在數年內，完成工研院內自動接駁車服務，屆時，車輛將能自動判斷路線行駛、定點供乘客上下車，並於終點站時自動返回最近站點，自駕車技術落實到民生相關應用將正式成形。1050921
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