亞東醫院舉辦「懷恩節」追思器官捐贈者典禮，
，呼籲大眾器官捐贈，
，讓愛延續。 記者王騰毅／攝影 分享 facebook 亞東醫院18日舉辦懷恩節器官捐贈追思紀念活動「愛一直存在」，
，捐贈者的離開卻讓活著的人能夠延續生命，
，不只是傳達大愛精神，
，更讓受贈者格外珍惜得來不易的生命。站在受贈舞台上，
，年紀最小的姚小妹，
，開心地蹦蹦跳跳，
，先前她曾被宣判活不到10歲，因為罹患罕病巨膀胱細小結腸蠕動不良症候群（MMIHS）。「我們2歲前真不知怎麼長大的…」5歲的姚小妹右肩上貼著小小人工貼布，底下是人工血管，肚子旁也有個胃造廔，出生3天後就確診MMIHS，這是種胃小、腸大、腸不動的疾病，吃不下也喝不下，一點食物就會吐出來的疾病。 無法攝取營養的姚小妹，光養活她就讓醫療團隊傷透腦筋，靠著一天18小時輸液，終於把小妹妹養到14公斤，但唯一治療方法得靠移植，換掉不會蠕動的小腸，直到去年終於等到救命小腸。亞東醫院副院長、小腸移植權威陳芸說，「姚小妹是我做MMIHS小腸移植第二例，很幸運、感動」，小腸移植應該是所有移植手術最複雜，一台手術需9到12小時。如今，姚小妹也從14公斤長胖到20公斤，小腸捐贈在台灣並非常見，能助她獲得新生，充滿感恩。器官受贈者姚小妹(右)送上永生花感謝捐贈者的愛心。 記者王騰毅／攝影 分享 facebook 同是受贈者的66歲黃阿嬤，她指著胸口說「這是救我的年輕男子的心臟」，當年自己因瓣膜剝落導致心臟衰竭，醫師告訴她不適合動手術，須接受移植才能活下來「等待過程，讓我非常焦慮」。 2周後等到心臟重獲新生，黃阿嬤每天當志工前，都會摸著胸口說「要去做志工，準備一起出門了」，並在在心裡對這名年輕男子訴說著感謝話語，這是她身為受贈者，對生命的珍惜與尊重。亞東醫院副院長鄭國祥說，器官移植是許多疾病的唯一治療方法，國內登記等候器官移植患者至少有近1萬名，但每年平均卻只有200多人捐贈，器捐是重大決定，但希望更多人支持器捐，才能讓等候的患者，幫助離開的人延續生命。，
傳產主要法說會本周計有有東哥遊艇與南染，
，並聚焦23日舉行的東哥。由於東哥正陸續參加摩納哥國際遊艇展、美國羅德岱堡國際遊艇展等，
，最新接單情況勢必會牽動未來成長動能。法人表示，
，東哥遊艇今年上半年營收19.7億元，
，較去年同期大幅成長25%。 但因處於新舊產品交替轉型期，
，獲利水準不如去年同期，
，上半年稅後純益2，
，949萬元，
，每股純益（EPS）達0.32 元。 VVIP 會員限定！ 使用活動金幣灌溉優質新聞，抽 iPhone 11、仟元現金。
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■ 活動時間 2019年10月21日 – 2019年11月20日
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提醒：您今天尚未使用活動金幣 點按文章中的「贊助好新聞」，以活動金幣贊助該篇文章，支持心中優質新聞。iPhone 11、仟元現金….等您帶回家。越多天登入贊助，中獎機率越高！ 在此同時，該公司由於產業特性的緣故，包括營收及獲利均會受到交船時程影響，波動明顯，以第3季為來看，單季營收為2.79億元，雖年增17.2%，惟季減幅高達83.7%。東哥今年上半年所參加的美國邁阿密、棕櫚灘及澳洲黃金海岸等多個遊艇展，深獲客戶好評，已帶進可觀效益，累計在手訂單金額逾9，000萬美元 （約新台幣27.5億元），目前訂單的交期已排至2020年，將有助明年業績表現。目前並正持續參加各大國際遊艇展，以及各地區域性船展，希望進一步推升接單量。至於該公司的主力船型為70呎以上大型遊艇，但為滿足不同客戶需求，近來逐步調整產品組合，除增加代理小尺寸遊艇，今年自有品牌「Ocean Alexander（OA）」方面，也已推出45呎外掛機遊艇，而84呎新款遊艇準備於年底亮相。擴產進度方面，高雄第三工廠的廠房改良工程已完成並投產，將進行小港舊廠區改建工程，預計2020年上半年完成，產能可逐步增加，待產能全開可望讓產量倍增，使產品線配置更具彈性，搭配自有通路布建及多元業務布局，逐步展現營運調整策略效益。經濟日報提供 分享 facebook，
KPMG安侯企業管理公司董事謝昀澤。圖／KPMG提供 分享 facebook 人工智慧（ＡＩ） 已成為產業顯學，
，各行各業出現更多ＡＩ應用場域，
，市場調查研究機構Gartner及ＩＤＣ最新趨勢預測，
，人工智慧持續引領未來產業的發展。社會上非常關心ＡＩ能取代哪些職業？但更值得關注的是，
，「能應用ＡＩ的企業，
，取代無法掌握ＡＩ的企業」，
，與「受信任的ＡＩ，
，淘汰不受控的ＡＩ」這兩項趨勢。在ＡＩ廣泛使用的年代，
，大眾每天上班的路徑、購買的商品、吃飯的餐廳，甚至閱讀與接受新聞的內容，都受到演算法強大的影響，但演算法的應用風險，也隨時潛伏其中。 例如Google圖片分類演算法，錯誤的將黑人與大猩猩自動判定為同類，應用人工智慧造成了「人工誤會」，引起軒然大波；多款自駕車造成人員意外傷亡，更撼動演算法的被信賴感。新一代的ＡＩ能力，已經「從歸納規則到創造規則」、「從已知數據的分析監測到未知結果的預測」。為避免ＡＩ全面失控，「AI in Control」已經是今日要立即補強的課題。要如何調校演算法，以完全符合人類的期望與信任，是屬於全新「演算法治理」的範疇，應該從演算法本身的可解釋性、大數據的正確性，及ＡＩ應用裝置計算力的效率性等多重面向著手，才能達成目標。企業找尋未來的「人工智慧」發展熱點，可從可用數據樣本量高、應用情境複雜度低、任務商用價值性大，及風險因子小的任務投入。以金融業為例，應用聲紋與影像等生物辨識進行身分認證、刷臉提款、信用卡詐欺偵測、警示帳戶分析等面向，都是含金量高，且適合金融智能發展的面向。相對的，總體財經趨勢與股市預測、ＡＩ代操等任務，或受限於應用情境過於複雜、樣本量不足，或金融法規限制等，還有待突破。，
