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鄰近景點

  • 位於狎鷗亭洞
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  • 韓國國立博物館就在附近
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  • 景福宮就在此區域
  • 蠶室棒球場就在此區域
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  • 首爾體育中心就在此區域
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▲奧客夫妻佔8人桌!一群少年出手幫忙店家。(示意圖/《ETtoday東森新聞雲》)



網搜小組/綜合報導

一名店員目擊一對奧客夫妻在用餐時間,不配合店家帶位,堅持要坐自己想做的位子,被店員勸說,還大聲嗆聲「我看你們這種爛店還能開多久?」沒想到一群像8+9的少年仔見狀,挺身幫助店家趕跑這對「奧夫妻」,許多網友看了大讚「有這種幫出聲的好客人就是爽啊!」

店員在「靠北奧客」PO文表示,一對夫妻一進店裡,就擅自跑去8人桌,一個坐第一排最左邊,一個坐第二排最右邊,跟對方說現在是用餐尖峰時段,很多上班族趕著吃午餐要回去工作,「請你們換位子」。員工旅遊這對夫妻笑說,「那等客人來再叫客人跟我們講啊,我們現在就是要坐這邊,難道有其他客人嗎?憑什麼要我們換位子?」

現場其實有很多排隊的客人,此時,「另一位店員帶位帶了12位小8+9,一過來就很有禮貌地問說可以請他們2個去別桌嗎?我們只能坐這裡了,我一臉快哭地請小8+9們自己去協調,因為店長跟我說,遇到這種事情裝死就對了。」

這時少年仔其中一位開口了「不好意思,我們這裡總共12個人,可以請你們去旁邊那桌嗎?畢竟你們也還沒點餐。」男奧客聽了不爽回說「我們先來的,為什麼要我們讓位,你們是不會去別的地方吃是不是?」

少年仔說「我們人數這麼多是自己不會看嗎?有點同理心好不好,你們兩個再會吃,是會比我們點的多?餐廳能從我們這邊賺到的錢一定比你們兩個多好不好?」

男奧客見對方一臉凶神惡煞要打人的模樣,嚇到回說「現在是要打人是不是?沒位子是不會去跟店員反應嗎?怎麼會是來跟我們講,現在的小孩真的很沒教養耶!」

一位少年仔說「我告訴你啦,要打也不是在餐廳裡面打啦,有沒有種出去?有沒有種?有沒有啦!?」同時其他6個年紀比較小的少年開始入座,直接坐在這對夫婦們旁邊。原PO說「我跟同事又去搬了4張椅子過來。」

男奧客見狀大罵「現在的店員怎麼當的,發生這種事情是不會協調嗎?」原PO回說「可是你剛剛自己跟我說 有客人來了,再請客人自己來跟你講的阿,客人們現在又還沒動手,真的動了我會幫忙叫警察的。」他在「靠北奧客」PO文承認「我真的很嘴賤,什麼都很敢跟客人講,因為我真的很白目又嘴砲,然後店長又不敢自己講,反正不是他被客訴。」

男奧客聽完超火大,「你現在這是甚麼態度,什麼叫做動手了會叫警察來,我告訴你,我今天一定讓你吃不完兜著走,你叫......」,話沒說完,就被原PO打斷「要客訴的話我們店長現在就在旁......。」

少年仔很不耐煩問「現在是怎樣啦,要你們換個座位很難嗎?其他客人都不用吃飯嗎?在那邊一直吵吵吵的,阿你們去旁邊坐,不就解決了」、「你們老到都可以當旁邊這妹妹的阿公阿嬷了,你們是沒小孩,小孩都死光了是不是,別人的小孩都不是小孩嗎?」

「我們還要吃飯,你們到底要不要換位子啦」、「你X媽敢客訴,我絕對放火燒你家」一群少年也開始在旁邊開始起鬨。女奧客看了趕快邊扯她老公邊說「走就走,我們也不稀罕這一餐啦,服務態度也沒多好,客人們品質也低下,我看你們這種爛店還能開多久?」

「我吃7年囉~~」一位年紀比較小的少年說完,一群人狂笑。最後奧客夫妻要離開時,男子邊回頭說「我們絕對不會再來吃第二次了」,一邊撞到電動門。一位小朋友看到,忍不住笑說「那個怪叔叔撞到門了」。

原PO說這群少年只有表面看起來像8+9,他們是店裡的常客了,「因為他們看起來都屁屁的,講話又跟我一樣低俗,所以我才會稱他們為8+9」、「其實他們平時真的都超有禮貌的,我剛工作第一個禮拜時,我遇到他們嚇到連湯都端不好,他們一群人就上來端菜端湯的,我當下超丟臉的。」

許多網友看了笑說「有這種幫出聲的好客人就是爽啊!電到奧客吱吱叫」、「看完感覺就是爽」、「撞到門好有畫面」、「撞到門時,我終於忍不住笑了,哈哈~今曰最歡樂~」、「撞牆奧客大戰89壯士...感覺會想看!」、「爽啊」。也有人說「8+9是一個負面意涵的詞彙,既然他們恭謙有禮,就別這樣稱呼吧」。



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工商時報【資策會MIC資深產業分析師陳賜賢】

2017年開春,神祕棋手Master在中國圍棋網站向中、日、韓多位圍棋高手下戰帖,對戰結果Master連勝60局,事後證實Master就是AlphaGo,這是繼2016年3月AlphaGo以4勝1敗的戰績打敗韓國圍棋9段選手李世?之後,不到1年,AlphaGo再次展現機器學習人工智慧演算技術又有明顯進展。

研究顯示,機器學習具有自動學習與預測能力,可協助人們在生活、工作解決問題,像是消費者行為分析、客戶關係管理、股票投資交易、信用詐欺檢測、惡性腫瘤檢測等,台灣學術界、研究機構、產業界在機器學習領域已投入多年,與其他國家或是國際大廠相較,台灣在機器學習的機會與挑戰有哪些?我們分析機器學習美國核准專利,藉此掌握機器學習國際研發能力差異性,深入了解機器學習專利布局情形以及對科技界造成的影響。

首先,機器學習美國專利所屬國家別分布,發現主要集中在美國,其次為日本、德國。台灣占比僅達到1.1%,而中國則緊追在後,占比達0.4%。其次,機器學習美國專利所屬領域別分布,發現國際權利人集中在運算科技,其次為控制、測量、資訊科技管理方法,生技、食品化學、藥品、醫療科技、工具機、特殊機械比重仍低。台灣權利人則在控制、測量占比較高,運算科技、資訊科技管理方法占比較低,醫療科技已有數篇專利。

再者,機器學習美國專利所屬應用別分布,發現國際權利人集中布局在資料辨識、控制系賭場酒店統、監督或預測目的的資料處理系統,其次則依序為語音辨識、診斷、影像資料處理系統、醫療用品、供電或配電系統、機器手臂、船舶推進裝置、飛機、武器瞄準工具、艦艇上攻擊或防禦裝備、噴氣推進裝置、電動車電力裝備等、電動車電力裝備、風力發電機╱發動機等。另外,台灣權利人在控制系統占比較高,資料辨識、監督或預測目的的資料處理系統占比較低,語音辨識、診斷、噴氣推進裝置已拿到專利權。

最後,機器學習美國專利國際權利人相對研發能力前20名者,產業界廠商屬性占比達到100%。其中,重要的專利權利人像是微軟、IBM、Google、臉書、索尼、甲骨文、雅虎、AT&T、亞馬遜、高通、三星、英特爾、Numenta、Health Discovery、本田等知名廠商。相較之下,台灣權利人產業界廠商屬性占比達到40%,研究機構與學術界屬性合計占比則達到60%,重要的專利權利人包括成大、工研院、資策會、台積電、華亞科、安克生醫、國家實驗研究院、義守大學、中央大學、台大、中華電信、鴻海、晨星、屏科大等。

值得注意的是,中國指標性專利權利人已陸續拿到機器學習美國專利,其中,重要的專利權利人包括清大、北大、東北大學、騰訊、華為、小米、中芯、銀江、北京清華科技等,阿里巴巴、百度則尚未發現有拿到機器學習美國專利。

隨著大數據時代的來臨,機器學習人工智慧演算技術的優勢就是可以從巨量資料中找出規律做出預測,進而以更有效率的方式做選擇,像是生產管理、庫存管理、廣告行銷、投資交易、法律服務、電子購物、健康照護、物流管理、客戶服務等,資料顯示,台灣權利人在機器學習領域目前已拿到43件美國專利,但是與專利優勢國家相較,像是美國的2,350件專利、日本的356件專利、德國的126件專利,顯示台灣產學研界在機器學習核心技術的研發投入相對分散,導致機器學習專利布局相對缺乏。

展望未來,建議有意投入機器學習領域的台灣業者,得考慮結合學研單位在機器學習專利能量與技術基礎,來有效縮小與領先業者的落後差距,並集思廣益尋找創新應用缺口,進一步開發出相應的創新技術,布局具發展潛力的新興應用產品與服務,像是家用機器人、智慧客服、智慧管家、虛擬實境、生技醫療、儲能科技、無人機、電動車等。(本文作者為資策會MIC資深產業分析師)

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