[今日寫啲乜]之前都有讀者反映,我好似成日講美股。實情我冇乜好大偏好,都係頂紅頂白。港股今年跑輸都算了(成日都跑輸架啦),問題係相當鬱悶(咁你計成交當然千九幾億,但唔多關同同我事)。舊年3月大屠殺後仲有啲嘢極殘,今年啲re open都炒到八八九九,大科企又畀政府打壓—美國都監管,但真係國情不同的。
不過都係講平衡,我都係保持兩邊都買,兩邊都寫。實情連日本股歐洲股英國股我都買我都寫。近期好似見到港股卒之跑返贏美股少少,之前都好多次假希望,又睇下今次點。
唔知今星期會唔會係轉捩點,首先有騰訊業績,之後有恒指季檢。固然中資科企業績畀政府壓,但你睇長少少,睇三年,照計都係呢啲公司收入盈利增長最好。科企打壓,難道其他行業就唔會打壓?
至於季檢嘛,因為係大改革後第一次,極難玩。當然我都有啲貼士,但貴客自理—輸死無命賠。你要刺激嘛,叫你買Black Rock 買長江基建又話悶
不過講悶,下個月記得做最悶嘅一樣嘢:抽iBond.再講一次,唔抽對唔住自己。反政府嘅,梗係搶佢錢。支持政府嘅(anyone?),當出軍糧。我睇唔到有任何唔抽嘅理由。你上網襟幾個制,應該執到幾百或幾千銀(可以全家動員嘛)。除咗打上熱線waive 信用卡年費(*),我諗好多人一生最具生產力就係去抽iBond,個功率(回報/時間 adjusted for risk)極高!
至於點抽呀,有乜留意呀之類,講真唔係咩獨門秘技(你居然信有呢啲嘢),但至少我幫你統整晒,解埋你知。特別留意今次iBond照計回報會好過上幾次(阿豬阿狗都識講通脹啦而家),問題係,其他人唔係傻嘛,抽嘅人又會多咗,我估抽嘅人數會破紀錄。況且,今次股市冇上市咁易玩,上年你叫人抽iBond,啲友恥笑返你啦,執嗰幾個巴仙回報,求其扑隻美股兩日都幾成啦,發達幾咁簡單,可?
有啲真係幾大口氣,話幾千幾百回報佢睇唔上眼,哦(但後來我考究,又唔見得佢有錢過我)。咁如果覺得幾千蚊好少嘅,記住拎去訂我嘅超級VIP,40美金個月,夠你畀足一年。「咁到時你就知係咪好少錢你執都費事」
BTW,下個月Patreon應會推樣嘢:語音導航,同埋片。都係搵人(佬一個,唔使咁多幻想)將我篇文消化然後演繹出嚟,影片版就碌埋文碌埋圖,啱晒唔想睇咁多字,或者返工放工坐車時追Patreon嘅你(純聲音版就幫你慳data,同埋唔使望住畫面,或者開車聽)。不過要20/40美金嘅會員先有,現有嘅就自動送埋畀你。咁當然包埋基本嘅文字版了。
(*)話時話,可以用app做未?N年前仲要同真人講嘢,後來已經係電話按個制。幾時用app做?
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同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過1,240的網紅山水畫家的藝術Taiwan Artist World,也在其Youtube影片中提到,#買墨#找墨#墨條 今天想要介紹的是如何選購墨條。 首先我們必須了解製墨的原料及工序, 就保存狀態可分固態墨和液態墨。 就使用方向可分書墨、畫墨、觀賞墨和藥墨 。就原料來源可分植物性煙、植物性油煙、動物性油煙和礦物性油煙四大類 。 植物性煙有松煙和鍋底黑, 當物質較為缺乏時, 古人也曾經使用鍋底...
日本 open data 在 未來流通研究所 Facebook 的最佳解答
【商業數據圖解】台灣「觀光旅館」年度TOP15排名:台北成為住房率重災區
3個台灣「觀光旅館營運實況」年度數據新情報news!
💡 2020年台灣觀光旅館業營業額重挫32%,產業規模創下10年新低
💡 台北成為疫情衝擊重災區:觀光旅館平均住用率跌至28%、平均住房價格衰退21%
💡 國旅人次年增26.5%創下歷史新高,但仍無法彌補海外旅客人次驟降81%嚴峻挑戰
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各國嚴格實施邊境管制影響下,觀光旅館業成為最直接面對疫情衝擊的產業之一。在疫情嚴峻的2020年4月份,台灣觀光旅館業整體住用率甚至降至15%的低點。雖然下半年受惠於國旅潮爆發拉升住用率回穩,但2020全年觀光旅館業營業額仍難擋疫情的龐大衝擊,整體規模與2019年相較重挫32.4%,產業規模退縮至2010年水準,創下10年來新低。
2020下半年爆發的國旅浪潮成為產業注目焦點,但未來流通研究所團隊應用產業數據分析觀光旅館營運實況發現到,雖然國旅浪潮確實顯著拉高旅遊人次並提升旅館住用率,但整體觀光旅館產業卻也面臨到多項「結構性虛胖」問題。
例如國旅熱點風景區與花蓮地區旅館住用率暴增,但觀光旅館產業規模最集中的北部都會區卻仍持續深陷住用率低迷困境;此外,雖然觀光旅館業單月服務旅客人次於2020年8月後已超越疫情前水準,但整體產業營收卻未得以同步回升,顯示相當一部分的國旅市場是由低價競爭、高額折扣所構成。
不過,即使面對疫情高壓,仍有不少業者應用過人的經營能力與行銷創意穩定營運表現。例如寒舍、圓山、誠品行旅等多家企業,結合精緻包裝與餐飲實力,開展出「零售食品禮品化」策略切入禮品餽贈市場;晶華酒店將自身定位由國際觀光旅館轉型為「城市度假飯店」,並與7-11合作推出聯名即食商品,將旗下餐飲業務導入超商鮮食販售體系,使飯店服務融入民眾日常生活;而礁溪老爺酒店則是在疫情下趁勢主打旗下星級露營車服務,掌握防疫度假商機。
值得注意的是,在疫情重挫觀光旅館產業的同時,仍有部分業者選擇危機入市,例如台北捷運跨入「智慧科技飯店」;中華郵政於台中七期興建大型旅館;日商三井花園飯店於2020年如期開幕,加上預定於2021年開幕的JR東日本大飯店台北、和苑三井花園飯店籌備中的新據點、以及投資金額高達新台幣60億的高雄日航酒店等,預期異業跨足與外商投資將成為2021年台灣觀光旅館產業另一項值得關注的趨勢。
為深入了解疫情下台灣觀光旅館產業營運情勢,未來流通研究所團隊應用多項產業數據分析台灣2020年觀光旅館業營運實況,除盤點TOP 15觀光旅館業者營運績效外,也同步計算歷年旅客人次漲跌趨勢、各地區平均住房率、平均住房價格等產業關鍵指標,做為觀測台灣觀光旅館產業發展的參考基礎。
📣觀察2020年台灣觀光旅館營業額TOP 15排行,可以看到台北地區大型觀光旅館佔有顯著高營收優勢。前15大業者中,僅3家外縣市業者進榜,分別為第4名漢來大飯店、第5名蘭城晶英、以及第7名日月潭雲品酒店。至於營收冠軍則由晶華酒店蟬聯,第2與第3名分別為台北喜來登與君悅酒店。雖然前15大業者2020年營收普遍陷入衰退,但仍有2家企業營收表現逆勢成長,分別為主打親子假期住宿的蘭城晶英酒店(年成長7.3%)、以及座落於日月潭風景區的雲品溫泉酒店(年成長4.5%),成為疫情下少數成功突圍的品牌。
📣2020年各地區觀光旅館中,以台北地區住用率最低,僅28.1%,且平均住房價格年減20.6%。顯示在無法彌補海外商務及遊客大幅衰退的缺口影響下,以台北為首的都會區觀光旅館產業成為此次疫情中受損最嚴重的重災區。台北為台灣觀光旅館產業家數及產業規模最密集的地區,持續低迷的都會區旅館住用率對整體產業已形成相當衝擊,成為2021年旅宿業政策性補助規劃以都會區為優先考量的基礎因素之一。
📣台灣觀光旅館本地旅客數量近10年穩定攀升,尤其近3年觀光旅館本地旅客數量急起直追,與海外旅客每年數量差距已縮減至120萬人次以內。2020下半年國旅人次迎來噴發式成長,觀光旅館本地旅客數量2020全年成長至749萬人次,年成長26.5%,創下台灣觀光旅館本地旅客數量歷史新高紀錄。不過,觀光旅館海外旅客數量則崩跌至134萬,年衰退幅度高達81.1%,總計2020全年台灣整體觀光旅館旅客人次衰退幅度仍達到32.1%。
📣除住房業務外,近年台灣整體觀光旅館業餐飲收入佔比已高達44%。因此2020年在住房收入大幅縮減的情況下,衰退幅度相對較小的餐飲收入意外成為部分觀光旅館業救生圈。2020年整體觀光旅館業餐飲收入佔比成長至52%。甚至有5家觀光旅館餐飲收入佔比超過70%,分別為國賓大飯店(餐飲收入佔比84.2%)、台北美福飯店(餐飲收入佔比80.8%)、台北君品酒店(餐飲收入佔比78.0%)、台北寒舍艾美酒店(餐飲收入佔比71.8%)以及台北喜來登大飯店(餐飲收入佔比70.8%)。不過,轉向餐飲布局雖確實有助於旅館業者創造出短期現金流量,但並非拯救整體觀光旅館業復甦的長遠戰略。
完整圖解分析全文下載請前往:https://reurl.cc/Kx3Wxm
註記說明:
資料來源為各企業發布及各主管機關Open Data平台資訊,經程式彙整及計算後詳實呈現,若後經發布單位修改調整,則以發布單位更新資訊為準。
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日本 open data 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
Google、軟銀都陣亡過!盤點 AI 專案失敗的 4 大原因
Posted on2021/02/04
若水AI Blog
【我們為什麼挑選這篇文章】為了適應未知多變的世界,許多企業搶做「數位轉型」,從公司營運的各層面如客戶體驗、商業模式、企業文化到作業流程等,透過科技的導入來提升效率與效能;而對製造業企業而言,原料採購、物流管理、庫存調配、生產、行銷等環節則是企業主進行數位轉型會優先考量的面向。
在這之中,AI 的運用扮演很關鍵的角色,如何將 AI 應用到上述各層面並實際執行,是許多企業面臨的挑戰,有哪些要點是執行 AI 專案時需特別留意的?(責任編輯:賴佩萱)
作者:若水 AI 資料資料處理部負責人 簡季婕
2020 年,突如其來的新冠肺炎疫情(Covid-19)改變了許多產業的命運,同時加速推促 AI 落地的速度,AI 人工智慧的應用將成為企業的新日常。
若水 AI 資料服務團隊本著為臺灣 AI 應用落地盡份心力的初衷,順著這波改變,推出全新系列內容:與機器學習(ML : Machine Learning)、AIOps 智慧運維(Artificial Intelligence for IT Operations)有關的實用文,分享各界專家在每一天如何持續營運、優化 AI 架構以及資料處理的基本功。
【若水導讀】AI 專案順利通關的三個絕招:
1. AI 資料來源要多元,避免學習偏誤
2. 標註前,請先建立客觀的 AI 資料標註(Data Annotation)原則
3. 讓 AI 人工智慧成為組織的共同語言,會更容易成功
企業都想做 AI,但實際上沒那麼簡單
根據《臺灣人工智慧學校 AI Academy Taiwan》2019 年針對臺灣各大產業 1,095 位業界校友的調查統計,成功導入 AI 人工智慧的臺灣企業僅占 20%。放眼國際,許多全球知名企業的 AI 專案也慘遭滑鐵盧:
Google 在泰國落地測試智慧醫療失敗,拖慢醫療流程;美國杜克大學發佈的 PULSE 演算法誤將歐巴馬的頭像還原為白人,引發種族歧視爭議。
在日本,軟銀(Softbank)社長孫正義原本打算以 AI 機器人取代銷售人員,沒想到 AI 機器人無法應付實際場域的複雜性,計畫負責人只好承認失敗:「我們把機器學習(Machine Learning)想得太簡單了」。
AI 專案難實際執行,問題出在哪?
若水經手過臺灣、日本超過 200 個的 AI 資料處理專案,從橫跨各大產業領域的專案經驗,整理出企業 AI 之所以無法順利落地的四大原因。
1. AI 模型訓練過程中沒有加入實際場域的資料
無論是剛導入 AI 而產生資料處理需求的新手企業,還是已有 AI 專案經驗、為了 retrain 模型再度找上若水的老手企業,都曾經在同一個地方卡關:AI 資料標註品質有做到位元,但 AI 模型卻無法應用落地 。
為什麼?
原因在於,客戶並未以「實際場景」的資料來進行 AI 模型訓練。
現在市面上有許多開放資料集(Open Dataset)或是免費的商用網路圖片,企業通常會優先使用這些免費資源進行 AI 資料標註(Data Annotation)讓機器學習,但是放到實際場域測試後,經常發現 AI 模型成效不佳,無法適用於實際場景,最終還是需要回過頭再進行第二次模型訓練(Model Training)。
因此 在 AI 專案開始前,建議企業首先需要在內部建立資料資料流(Data Pipeline),而在收集資料時,不只使用開放資料集(Open Dataset),也須確保有使用符合實際應用場景的資料來訓練 AI 模型,全盤考量資料類型、角度等多元性,避免機器學習偏誤 。
2. AI 資料標註原則定義不夠客觀
與企業工程師對接 AI 資料處理需求時,當我們詢問這批人臉辨識(Face Recognition)的 AI 資料標註的原則是什麼,常常會接到諸如此類的回答:「頭太小的話,就不要標註數據」。
一般人的邏輯覺得很合理的事情,對於機器學習(Machine Learning)來說卻是一大挑戰。 機器學習需要知道的是趨近「絕對客觀」的原則 ,例如,所謂的頭太大、太小,換算成具體數值會是幾乘幾大小的 pixel?如果圖片背景融色或模糊,也需要標註起來嗎?
一旦 AI 資料標註原則不夠客觀,AI 模型很容易隨著人的「主觀認定」來學習,當專案換了一位工程師,機器學習出來的效果可能也會跟著變 。在我們的經驗,原則的訂定最好透過「對話」,藉由反覆詰問,才能加快釐清目標。有了歸納、定義出客觀的 AI 資料標註原則。就會加快模型學習(Model Learning)成效。
為了清楚定義圖片融色或模糊的問題,我們採用國際照明委員會(International Commission on Illumination)訂定的 Delta E 標準,和影像(圖像)品質評估標準 BRISQUE,和客戶確認彼此認知是否一致。
根據國際標準,人的肉眼能分辨得出來的色差,至少會在 Delta E 值 2 以上。所以,當一張影像測出來 Delta E 值小於 2,就表示這張圖的融色程度太高,無法標註。
假如客戶希望「太模糊的圖片不要標註」,團隊也會根據 BRISQUE(影像品質評估標準)的標準,輸出不同模糊指數的圖片,請客戶確認所謂的模糊,具體來說是 70% 還是 80%。
3. AI 模型訓練(Model Training)沒有循序漸進
以肢體行為辨識(Posture Estimation)為例,Coco Dataset 從一開始只辨識人體 7 大主要關鍵點(Key Point),後來逐步發展成 25 點,甚至快 40 點,有些客戶會希望若水 AI 團隊可以一次就標註 40 個關鍵點,直接拿去機器學習(Machine Learning)。
說起來,機器學習和教小孩很像,一下子給太多的特徵點(Feature Points)反而會「揠苗助長」,導致 AI 模型學到最後分不清楚自己到底在學習什麼。我們也遇過有些客戶,一開始想用難度較高的 Segmentation 方式讓模型學習人的行為,但是人的行為百百種、語意切割(Segmentation)的變異度也高,就比較難學得好。
當這些客戶再回頭來找若水,通常會比較循序漸進,從小地方開始逐步改進 AI 模型。
4. 缺乏管理層的理解與支持
AI 熱潮讓許多企業趨之若鶩,然而 AI 要能夠順利落地,除了上述三項實務建議,企業管理層對於 AI 的認知和支持更是一大關鍵。
許多臺灣企業的 AI 數位轉型主導者,可能是傳統公司裡面有豐富資歷的 CTO 技術長或管理階層,對於 AI 人工智慧這個全新領域的概念,比較缺乏深度的理解,也沒有類似 AI 模型訓練和測試的相關經驗,從上述 4 個原因去追尋難以落地的根源,或許能有所助益。
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/02/04/ai-project-difficulties/?fbclid=IwAR04ZC1-1MquyCObEI5HIfTKtV-OkcfxL_R8vRin4YgQMl8cnhS_6aM59vU
日本 open data 在 山水畫家的藝術Taiwan Artist World Youtube 的最佳貼文
#買墨#找墨#墨條
今天想要介紹的是如何選購墨條。
首先我們必須了解製墨的原料及工序,
就保存狀態可分固態墨和液態墨。
就使用方向可分書墨、畫墨、觀賞墨和藥墨
。就原料來源可分植物性煙、植物性油煙、動物性油煙和礦物性油煙四大類
。
植物性煙有松煙和鍋底黑,
當物質較為缺乏時,
古人也曾經使用鍋底黑來製墨。
植物性油煙則有桐油 菜種油和胡麻油等
,動物性油煙則以豬油為主,另外日本也曾用鯨油取煙。
礦物性油煙則是以石油取煙
。而墨條基本上是由煙料、膠料和藥物所組成,
曾用於製墨的膠料包含鹿膠、牛皮膠、魚膠和豬骨膠等,
而用藥則以麝香最為熟知,
再經過混合杵擣及墨模成型等工序,
並陰乾一年以上的時間
才能得以完成,
故能保存百年左右的時間,
值得我們有所珍藏使用。
至於我們該如何選購墨條?
首先我們必須要了解一個事實,
也就是目前在市面上所能購買的墨條,
絕大多數是用礦物性油煙製成的墨品,
畢竟植物性油煙墨問世後,
其價格一直居高不下
,最主要的原因,就是因為取得成本過高所導致,而松煙墨才是古人最常接觸的墨品,
直到19世紀末都還是這樣的情況。
因為松煙除了能製墨外,
還有一個產業必須大量使用,
那就是印刷出版事業。
古代用於印刷書籍的顏料幾乎都是用松煙來印製,
所以能讓墨廠取得松煙成本降低,
另外在台灣,我們通常是全用油煙墨作畫寫字,
這可能是與墨汁十分普及有關,
讓我們習慣了油煙墨的墨色,
僅在書寫篆隸時偶爾會使用松煙墨。
不過在日本
則是情況有點相反,
油煙墨主要是書道用,
而稱青墨的松煙墨
主要是作畫用途,
就目前保存的歷代書畫作品來看,
唐宋無論書畫都是用松煙墨,
而明代中期才有用油煙墨的作品出現,
但為數不多
,直到清代
書畫家使用油煙墨的情況,仍然不算普及,
最後拜近代工業革命的機緣,
我們才有機會使用到價廉質精的油煙墨。
在台灣
雖然最容易購買的墨品還是墨汁,
但在專門的書畫材料店
例如小書齋、蕙風堂及國泰等
還是可以買到品質不錯的墨條,
中國胡開文墨廠和日本古梅園都有生產不錯的墨條
,可供我們選擇。
如果以古梅園紅花墨為例,
其聖煙和五星紅花墨是用菜種油煙製成,
而四星紅花墨是菜種油和礦油煙混和製成
,至於三星紅花墨則是純用礦油煙製成,
除了價格差異極大外,
所含膠質的粘性也不盡相同,五星會較三星更黏且硬。
植物性和礦物性油煙所製墨條的墨色,
到底有無明顯差異
?除了淡墨呈現有些許的不同外,
其餘基本上是差不多的,
所以不需要過於追求價高的墨品,
如果是寫字需求,
個人會建議
油煙墨的墨性會比較適合寫行草
,松煙墨則是篆隸楷。
而如果是要畫水墨畫,
個人會建議
用墨條會比用墨汁好,
因為墨條的墨色會較墨汁分明,
而且墨條的墨性也會比墨汁好用
,也因為沒有防腐劑的成份,
對紙張不會造成傷害,
所以還是磨墨作畫是比較正確的選擇。
至於要選用松煙墨還是油煙墨作畫?
如果要畫很黑當然要用松煙墨,
如果要墨色漂亮,則用油煙墨比較適合,
也可以畫山水用松煙墨,
畫人物花鳥用油煙墨。
其實松煙墨和油煙墨是可以混磨使用,
先磨哪一種墨都可以,
也能產生不同的墨色效果。
此外會決定這條墨條好不好磨的最大關鍵,
其實是跟製墨的用膠有關,
而專業人士使用的墨汁會較墨條的墨水難用,
也跟所用的膠質有關
。目前仍有些小墨廠會使用豬骨膠來製墨
,用這種膠製墨
有成型容易及速乾的特點,
但製成的墨品會過於堅硬
,甚至硬到無法出墨,
而買墨最麻煩的地方
就是不能試磨,
所以購買前還是必須有所注意
,盡量到有信譽的書畫材料店
購買大品牌墨廠所製的墨品,
才能盡情享受磨墨用墨的樂趣,
以上就是我所要分享的
幾個挑選水墨用墨
需要注意的重點。
歷代名畫、法書及墨品圖像來源,故宮OPEN DATA專區:https://theme.npm.edu.tw/opendata/index.aspx
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【梁震明簡歷】
國立台北藝術大學美術創作研究所畢業。
曾任國立台南藝術大學藝術史系及東海大學美術學系講師。
個展12次,國內外聯展30餘次。
作品曾在香港蘇富比、羅芙奧及沐春堂拍賣成交。
著作「墨色的真相」與「台灣寺廟龍柱造型之研究」獲國立編譯館出版刊行。
現為羲之堂代理之專職水墨畫家。
水墨創作介紹:http://tom20030208.pixnet.net/blog/category/2797965
水墨材料介紹:http://tom20030208.pixnet.net/blog/category/2800158
藝術生活分享:http://tom20030208.pixnet.net/blog/category/2838915
台灣龍柱介紹:http://tom20030208.pixnet.net/blog/category/2797923
水墨藝術分享:http://tom20030208.pixnet.net/blog/category/2823594
台灣露營分享:http://tom20030208.pixnet.net/blog/category/2811651
國內旅遊分享:http://tom20030208.pixnet.net/blog/category/2798133
國外旅遊分享:http://tom20030208.pixnet.net/blog/category/2811654
空拍經驗分享:http://tom20030208.pixnet.net/blog/category/2798208
日本 open data 在 ギズモード・ジャパン Youtube 的最佳貼文
通知機能の実装はまだのようです(2020年7月1日時点)。
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1262643.html
□詳しい仕組み
アプリがBluetoothで発する暗号は「接触符号」と呼ばれています。
その元になっている日付ごとの暗号は「日次キー」と呼ばれています。
動画では、アプリをインストール(Bluetoothをオンに)したスマホが接触符号を15分ごとに変更し、複数のスマホが15分以上1m以内にいると接触符号を記録しあうとしました。
実際は、接触符号は10分ごとに変更され、Bluetooth信号の強弱から距離を推定しながら(精度は場合によりけり)、約1m以内にいると判断したスマホと5分ごとに接触符号を記録し合うようです。
さらなる詳細は、厚生労働省が公開したPDF資料をご覧ください。
https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000641655.pdf
□ソース
https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000641655.pdf
https://cio.go.jp/sites/default/files/uploads/documents/techteam_20200526_01.pdf
https://www.apple.com/covid19/contacttracing
https://www.google.com/covid19/exposurenotifications/
https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/php/open-america/contact-tracing-resources.html
https://ncase.me/contact-tracing/
https://youtu.be/EgIg90cFRVw
https://youtu.be/1Cz2Xzm6knM
https://www.technologyreview.com/2020/04/22/1000353/bluetooth-contact-tracing-needs-bigger-better-data/
出演:リチャード
撮影:カイル
□ギズモード・ジャパン
日本最大級のガジェット&テクノロジーサイト
https://www.gizmodo.jp/
□ガジェットマスターのためのSNS
Twitter https://twitter.com/gizmodojapan
Facebook https://www.facebook.com/gizmodojp
Instagram https://www.instagram.com/gizmodo_japan
□最後まで概要欄見てくれた人へ
No brains were harmed in the making of this video.
#ギズモードリチャード #接触確認アプリ #COCOA
日本 open data 在 Appleが大好きなんだよ Youtube 的精選貼文
アメリカによる中国製品への追加関税とファーウェイへ輸出規制のニュースがテック系ニュースを賑わせていますが、6月末以降実行するかもしれない追加関税にはiPhoneなどのスマートフォンも含まれます。
関税アップは輸入品にとっては原価アップと同じですが、iPhoneの販売価格は高くなってしまうのでしょうか?日本での販売価格はどうなんでしょうか?
今までの流れとAppleへの影響などをまとめました。
<引用せさていただいたサイト>
https://www.cnbc.com/2019/05/14/apple-would-need-to-raise-iphone-prices-significantly-to-offset-new-tariffs-analysts-say.html
https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-05-22/apple-s-china-business-faces-another-blow-from-trump-huawei-ban
https://www.cnbc.com/2019/04/15/huawei-is-open-to-selling-5g-chips-to-apple-for-iphones.html
https://jp.reuters.com/article/huawei-usa-5g-idJPKCN1SU041
<参考資料>日本の関税税率
)8517.12「携帯回線網用その他の無線回線網用の電話」
http://www.customs.go.jp/tariff/2019_4/data/j_85.htm
撮影機材
・Panasonic Lumix GH5
・Canon Power Shot G7X Mark II
・iPhone XS Max(Simフリー)
・iPhone X(Simフリー)
・iPadPro 10.5”(Simフリー)
・iPadPro 11”(Simフリー)
・DJI OSMO Pocket
・Moment iPhone 外付けレンズ&専用ケース
動画編集
iMovie
Final Cut Pro X
Adobe Illustrator(スライド)
Adobe Photoshop(スライド)
※チャンネル全般で使っているものであって動画によって機材アプリは違います。
#米中貿易摩擦
#iPhone
#ファーウェイ
#5G
本編で使用した曲:Twin Musicomの「Italian Afternoon」はCreative Commons By Attribution License.(https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/)によりライセンス付与されています。
アーティスト: http://www.twinmusicom.org/