不過剛好最近家裡的舊的全方位鍋邊神器" 壽終正寢!!!!~~~~~淚奔......

寶貝說他同事也有買 ,兩個禮拜下來感覺真的很不錯喔!!

所以我跟寶貝馬上googe一下,找看看有沒有比價撿便宜>全方位鍋邊神器" 推薦評比或價格比較!!

果然不出我所料!評價真的很nice耶...(這讓我更加堅定購買的決心了!)

我跟寶貝互看一下..笑了一下!這麼便宜又超值!當然決定買了阿(愛購物的我真是太開心啦!!!)

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商品訊息功能

商品訊息描述

●夾於鍋邊立即使用,無需繁複安裝

●防傾瀉設計,避免傾倒流量大,使用更方便

●不粘矽膠物料,易於清潔,傾倒流暢

●裝上過濾片,輕鬆分離湯汁與料




全方位鍋邊神器



1入 NT$165 原價$399 含運

2入 NT$259 原價$798 含運 平均$130/入

4入 NT$429 原價$1596 含運 平均$108/入

8入 NT$799 原價$3192 含運 平均$100/入

11入 NT$1049 原價$4389 含運 平均$96/入

16入 NT$1499 原價$6384 含運 平均$94/入






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簡單的無毒矽膠漏嘴掛在鍋具上面,即可從湯鍋裡倒出湯汁時,從漏嘴中流出來。

矽膠耐熱230度左右,即使是熱湯也可以使用。除了可以掛在湯鍋邊緣外,一般大碗或炒菜鍋也可以使用。

另有一個過濾片,加裝上去就可以只倒出湯汁而已,輕鬆將湯水分離,留住麵條、義大利麵、或湯鍋裡的材料。





也可掛在大碗上,作為倒麵糊的器具













商品說明


尺寸:19x6.5 cm

重量:70 G

材質:食品級矽膠

備註:全新品,因個人衛生使用,商品一經使用恕無法退換貨。

※商品圖檔顏色因電腦螢幕設定差異會略有不同,以實際商品顏色為準。



商品訊息特點

平均每入最低只要94元起(含運)即可享有全方位鍋邊神器1入/2入/4入/8入/11入/16入。

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

SBL超級籃球聯賽10日持續在高雄火熱開打,首戰由台灣啤酒和金門酒廠上演「雙酒對決」,在「小安」蔣淯安以及BD戴維斯(Bryan Davis)聯手發威下,台啤以99比91搶下總教練閻家驊請辭後首勝。

金酒洋將菲爾普斯(Eugene Phelps)此戰依然神勇,靠著他出色發揮金酒在前三節和台啤戰成平手,決勝節蔣淯安挺身而出,和BD一同飆分,金酒則是在最後讀秒階段連續失誤,將勝利拱手讓人。

總計蔣淯安在第四節便有10分斬獲,全場共拿下18分是本季個人新高,BD則攻下36分、抓下15籃板。

金酒仍舊以菲爾普斯攻下42分16最暢銷產品籃板最為出色,另外傷癒復出的陳靖寰自第12季後再次先發上陣,不過僅出賽8分鐘便5犯畢業,全場沒有得分進帳。

另外台啤原總教練閻家驊日前因爆出簽賭案件而請辭,球員在賽前皆表示相當震驚,至於暫代兵符的周俊三教練則感性表示:「不管閻哥(閻家驊)將來會在什麼位子,我永遠都是他的助理教練。」另外周俊三也強調球隊上下都將專注於剩餘賽事,不會受此事件影響。

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、客戶關係管理省錢王、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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