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品牌: Gigastone
尺寸: 33.7 x 18.3 x 7.0 mm
重量: 2.5g
產地: 台灣
相容系統: iOS 7/8/9
支援型號: iPhone 5/5c/5s/6/6 Plus/6s/6s Plus, iPad Air/Air2/mini/Pro
*讀卡機最高傳輸速度 (Lightning):讀取 30MB/s, 寫入 26MB/s
*記憶卡需格式化為 FAT32 格式 (單一檔案大小限制4GB)
*商品保固1年

支援檔案格式
文件: Pages, Numbers, Keynote, doc, docx, xls, xlsx, ppt, pptx, rtf, txt, html, pdf
圖片: jpg, png, bmp, gif, tif, tiff, ico, xbm, cur
音效: mp3, aac, aif, aiff, wav, m4a, caf
影片: mp4, mov, m4v (without DRM), mkv, avi, flv, rm, rmvb, wmv, vob, 3gp
其他: zip















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非天災人為皆有保固一年

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針對司法改革國是會議分組委員遴選及組別分配遭到質疑,司改國是會議官網放上分組召集人許玉秀對此的回應,並公開分組的LINE對話紀錄。許玉秀表示,名單公布後曾詢問總統府,但府方回應,「票選的皆尊重專業團體自行分配組別」。

司法改革國是會議第4分組為「參與、透明、親近的司法」,首次會議今天在總統府召開,討論「人民參與司法:不起訴、審判之參審制與陪審制」等議案;總統蔡英文姪子、檢察官蔡元仕也與會。

對於近日頻遭質疑人選及分組黑箱作業,司改國是會議網站不但放上第4組召集人許玉秀對於籌委會遭質疑黑箱的回應,也公開該組自2月13日起在LINE上的對話紀錄,而第四分組籌備委員2月13日的會議記錄也在網上公告。

許玉秀在回應籌委會黑箱爭議時指出,名單公布後曾詢問總統府幕僚,他們的回答「票選的皆尊重專業團體自行分配組別」;她說,律師張靜是她推薦的。她沒有直接和他連絡,而是間接取得他的個人資料,當時她還不知自己會擔任第四組的召集人。

許玉秀表示,她認為召開司改國是會議的目的,是要讓各種意見能夠一起面對面溝通、對話,尤其要讓官方所不喜歡或聽不見的聲音出現,反正官方不只有聲音,還有做事的權力。結論如何,或許還不是最重要的(對立雙方可以不同意)。

許玉秀指出,她的意見在召集人討論名單時,獲得支持。在全體籌備委員討論時,也沒最新出版有被反對。甚至在最後一波的籌備委員線上討論的時候,依舊維持。其實名單是經過好幾波的討論才定案的。

★[LINE]司改國是會議第四分組的聊天紀錄。

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為協助金融機構提升信用卡交易核准的準確性,減少交易誤判為異常而被拒絕的情況,萬事達卡宣布,推出智慧決策技術(DI),利用人工智慧審視使用者的帳戶資訊與使用習慣,包括客戶價值畫分、風險剖析、交易地點與商家、使用裝置資訊、交易時間和交易類型等,來辨別交易行為是否正常或異常。

除了首次將人工智慧運用在全球支付網路,萬事達卡表示,未來更將以人工智慧作為發展創新支付的核心要素,提供全方位的智慧決策和詐欺偵測技術,協助金融機構強化對於支付交易的詐欺評估能力,而萬事達卡智慧決策不僅支援所有萬事達卡產品,還將作為世界之極卡的平台核心,以提升持卡人的安全支付體驗。

市場研究機構Javelin Strategy & Research 資深副總裁暨詐騙及交易安全主任Al Pa滿額贈scual 指出會員專屬,在美國,估計因誤判而使交易被拒絕的信用卡交易金額,遠比信用卡的詐騙金額高出13倍以上,因此將機器學習應用在交易決策的評估,不但為消費者創造流暢完善的消費體驗,還可藉此杜絕詐騙案件的發生。

萬事達卡推出的智慧決策以多項專利技術為基礎,透過精密的演算法和智慧分析,提供發卡銀行每一筆交易安全的預測指標,發卡銀行只需再將此預測指標整合至銀行原有的防詐騙機制當中,或是發卡銀行也可直接整套採用萬事達卡的解決方案,以交易數據與即時智慧決策為每一位持卡人的帳戶量身打造評估標準,用以評斷交易是否正常並核准交易,還可進一步設定警戒標準或降低拒絕交易的門檻。

目前用於評估交易決策的產品,大多基於預先設定的規則來評估交易風險,萬事達卡說明,智慧決策技術將以嶄新模式來擴充現有的評估能力,透過人工智慧擷取每筆交易的使用者行為,對支付交易的準確性進行更深入的估算、評分與學習,使發卡銀行可將此數據資料應用於下一筆交易的評估上。

此外,金融機構在過去幾年逐漸將支付交易的安全性與詐欺預防視為發展重點,因此如何在交易安全性的控管與交易核准的準確性之間取得平顯得格外重要,透過智慧決策技術,發卡銀行可望大幅提升及時核准交易的準確性,以降低誤判導致交易被拒絕的情形,並在特定的交易平台,如加油站或ATM提款機上,利用智慧決策的數據及時因應異常的交易情況,以減少事後退款等相關營運支出。

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