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商品訊息功能
- 品號：3266371
- 100％純棉
- 立體剪裁剪接蠟片裝飾
- 穿脫方便舒適修飾小腹線條
限定
商品訊息描述
商品訊息特點
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| 褲款 |
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| 裙款 |
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| 適用對象 |
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居家達人
商品組合：
?主商品: 褲子3件(共同三入)
?尺寸: M / L / XL / XXL /XXXL(3XL)
?顏色: 黑色、綠色、紫色
?材質: 100%棉
?產地: 中國
**建議消費者穿著對照人體實際尺寸 (依仕女尺寸)
M 適合腰圍 28”~32”、適合臀圍 35”~37”、身高~150~175cm
L 適合腰圍 32”~34”、適合臀圍 37”~38”、身高~150~175cm
XL 適合腰圍 34”~36”、適合臀圍 38”~39”、身高~150~175cm
XXL 適合腰圍 36”~38”、適合臀圍 39”~41”、身高~150~175cm
XXXL 適合腰圍 38”~40”、適合臀圍 41”~42”、身高~150~175cm
**QC尺寸表(英吋)
腰圍 臀圍 褲長
M 24 43 35.5
L 26 45 35.5
XL 28 47 36.5
XXL 30 50 37.5
XXXL 32 53 37.5
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【鉅亨網劉憲杰 綜合報導】
科技業的競爭態勢激烈，要能夠長期保持在領先地位並不容易，Yahoo (YHOO-US) 曾經也是科技業的大腕之一，過去都是 Yahoo 決定要併購哪間公司，但現在他們自己卻成了時下最夯降價求售的目標。
Yahoo 本週傳出正在考慮出售其網路業務，市場聞訊後反應迅速，週三 Yahoo 股價大漲了 6%。
不到十年之前，Yahoo 曾拒絕來自微軟的 450 億美元併購案，時過境遷，根據 SunTrust Robinson Humphrey 的研究報告指出，雖然還是能在短時間內創造出大量的效益，但現在 Yahoo 的核心業務頂多只能以 60 至 80 億美元的價格賣出了。
根據 S&P Capital IQ 的分析師 Scott Kessler 指出，其中一個原因就是 Yahoo 現在最核心的業務依舊是傳統的廣告投放，但現在科技業的新方向早已轉向其他技術了，就連老牌的微軟都已經開始轉型至軟體、雲端及企業服務。
SunTrust Robinson Humphrey 的分析師 Robert Peck 認為，Yahoo 若想要出售核心業務，最有可能接手的應該會是私募股權與一些策略性的買家，對這些人來說，Yahoo 的核心業務對傳統媒體頁的吸引力還是很夠，先行買下來再轉手給媒體業是不錯的投資選擇。
另外，海外的阿里巴巴與軟體銀行也都是可能的買家，雖然強勢的美元可能會稍微影響到他們的購買意願。
Kessler 表示他原本覺得最有可能的買主就是私募股權或亞洲的大公司，但考量到 Yahoo 的核心業務對媒體業的吸引力，他覺得這些媒體業直接下手的可能性也是有的，同時他也認為，這些企業如果要買 Yahoo，考量到即將到來的升息，他們可能不會拖到太晚。
但 RBC Capital Markets 分析師 Mark Mahaney 則持相反意見，他認為雖然買 Yahoo 的合理原因很多，但市場上有能力的買家其實不多。
他認為 Yahoo 其實現在的狀況非常吸引人，首先是在網路世界擁有夠大量的會員資產，原先的商業模式能夠賺錢，而且現在是以一個非常低廉的價格進行出售，這當然會令一些策略型投資人提起興趣。
這個月的生日禮物董事會，Yahoo 將也會探討到是否要全數出脫手上阿里巴巴的股權，自從出脫的風聲一出，市場上對於 Yahoo 即將成為被併購的對象之傳聞也開始盛囂塵上。
同時，過去一年的時間內， Yahoo 的核心業務在公開市場估值已跌到負數，好幾位經營團隊內的主管也跳槽到其他公司，Starboard Value LP 表示，在一連串不明朗的狀況之下，最終證明過去幾個月 Yah熱銷oo 並沒拿出跟其他網路公司一樣亮眼的表現，因此覺得出售核心業務是目前 Yahoo 能作的最佳決策了。
還是要提醒投資人，目前 Yahoo 還沒有真正公開地表示他們正在求售。
『新聞來源／鉅亨網 』
下面附上一則新聞讓大家了解時事
工業4.0意味著生產全面數位化，藉由大數據與人工智慧（AI），提升整體執行效率，加強客制化生產概念外，制訂決策也能更加精準，當然許多目前需要人力的作業，未來將會被數位系統取代。。
在大數據、AI、網路技術帶領下，許多產業都已走在工業4.0，只是不同產業類別，發展速度需求不同，可能高科技產業已在快速成長或高原期，傳統產業則仍在發展初期，所以協助廠商必須客制化解決方案，幫助產業升級。
Intel亞太區製造業解決方案總監李立仁表示，工業4.0最重要基礎，就在設備機具能夠連網，產生數據轉換成有用資訊，提供系統模擬各種狀況，分析不同風險，同時讓AI深度學習，最後區分巨量數據資料，保留在終端或雲端。
想像自動駕駛系統，車用電腦利用各項感應器與現有數據，反應行車時各種狀況，當車子停下時，再回傳數據給雲端系統學習，判斷不同行車狀態所需反應，再把學習資料回傳給車用系統，讓自動駕駛更加聰明。
經典李立仁說，工業4.0類似自動駕駛概念，工廠內各項機具與感應器，藉由內部系統蒐集資訊與分析，區分現場反應與回傳雲端，AI利用雲端資料深度學習，再把有用判斷回傳系統，當作未來現場判斷依據。
工業4.0時代，蒐集數據也會越來越多樣化，不僅是數據報表，攝影機拍攝生產器械運作，也能夠成為AI判斷維修或危害發生依據，許多現在必須仰賴人類執行工作，未來可能都會被智慧化系統取代。
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