終於又快到了公司放員工旅遊假的時候了,和往年一樣今年公司可以自已去旅遊,

之後回來的時候再報帳就好,可惜公司預算有限,超出的部份只能自已付了

只好能省則省囉,在網上找了幾家訂房網站,最後決定在知名的hotels.com訂房網站訂房

這次訂的飯店是輕旅店 - 高雄

價格還挺優的!折扣還挺不錯!

就決定去這度假爽一下啦!

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住宿



商品訊息功能:

商品訊息描述:

主要設施

  • 20 間禁煙客房
  • 24 小時櫃台服務
  • 空調
  • 每日客房清潔服務
  • 電腦工作站
  • 行李寄存
  • 旅遊諮詢/購票服務

闔家歡樂

  • 折疊床/加床 (付費)
  • 冰箱
  • 免費盥洗用品
  • 每日客房清潔服務
  • 吹風機
  • 咖啡機/沖茶器

鄰近景點

  • 位於高雄市中心
  • 高雄市立圖書館 (0.4 公里)
  • 東帝士 85 大樓 (0.6 公里)
  • 新堀江 (1.3 公里)
  • 城市光廊 (1.4 公里)
  • 中央公園 (1.6 公里)


商品訊息簡述: 國內外親子旅遊



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下面附上一則新聞讓大家住宿評價了解時事

教育部獎勵投入樂齡教育、積極奉獻、著有績效的工作人員,辦理「第三屆樂齡教育奉獻獎」表揚。經嚴謹審核,全國遴選出卓越領導獎十九名、志工奉獻獎廿一名、教學優良獎十七名,以及學習團體傑出帶領獎十二名,總計六十九名樂齡教育楷模。基隆市榮獲三個獎項,三位獲獎者,將於十二月九日下午二時,假國家圖書館,「第三屆樂齡教育奉獻獎」頒獎典禮中接受頒獎!

基隆市榮獲三個獎項,分別如下:仁愛區樂齡學習中心執行秘書謝來庚,榮獲樂齡教育卓越領導獎。謝來庚總是讓樂齡志工及學員感受到她的真誠待人、認真負責、高於一般人的耐心,她一路帶領樂齡中心向前走。

深受長者們喜愛的她,在這幾年,總是帶著志工,參與不同領域的活動。她認為,每位長者都是寶,如何善用寶石?讓他們發光發亮才是重要的,如:衛福部辦理的「阿公阿嬤活力秀競賽」,獲得本市冠軍代表市參賽、義賣二手物品及義剪來關心獨居老人、創立雞籠拓印藝術工坊創造文創產業、水彩班的學員作品巡迴展覽,更帶領志工慰訪安養中心長者等。她希望透過每次的活動,讓長者們能體驗學習,讓他們晚年活得更燦爛、精彩,生命更有價值。

第二位獲獎者,是安樂區樂齡學習中心的陳寶堂,他榮獲樂齡教育志工奉獻獎。在民國九十二年,他即從事社會教育工作,緊接著,民國九十五年熱衷於高齡學習工作,直到民國九十七年樂齡中心的成立,樂齡志工服務前後長達十三年。陳寶堂簡直把樂齡學習當作人生的首要任務之一,他大部份的精力,都投入樂齡學習。他繼教育部第一屆樂齡教育奉獻獎評選,榮獲「學習團體傑出帶領獎」後,今年,更榮獲教育部第三屆樂齡教育奉獻獎評選的「志工奉獻獎」,一直以來,他對高齡教育有著無私地奉獻。

第三位獲獎者,是中山區樂齡學習中心的陳慶,他榮獲樂齡教育志工奉獻獎。民國九十七年十月教育部設置基隆市中山區樂齡學習中心,陳慶即加入志工群,目前已九十一歲高齡的他,認為自己是「幼齒」喔!每天樂於服務,在樂齡學習中心擔任每月活動成果編報、檔案管理、受理學員報名登錄、表報準備,並提供彙整、講師鐘點費報核、隨堂服務等。他默默做事,任勞任怨,處事細心負責,和學員相處和善融冾,並且勉勵銀髮族勇於走出來,參加活到老學到老終身預訂酒店學習,充實晚年生活。他樂為「環保心、銀髮情,樂活歡喜迎」願景,繼續努力打拼下去。

(中央社記者吳家豪台北13日電)微軟(Microsoft)今正式宣布與國立台灣大學研究團隊合作發展新一代人工智慧論文搜尋機制,將為使用者大幅省下文獻查詢、閱讀、篩選過程的時間與精神,進而更投入研究創新。

微軟不僅授權台灣大學電資學院師生使用「學術服務平台(Microsoft Academic Service)」資料以及免費使用微軟雲端運算資源,並希望藉由教授以及學生的研究合作與互訪交流,開發新的智慧型應用,讓使用者得以在最短的時間內,從浩瀚的資料中挖掘更創新的發現,大幅省下文獻查詢、閱讀、篩選過程的時間與精神,進而更能全心投入研究的創新,為學術研究方法打造新的里程碑。

微軟研究院首席研究員暨學術合作部總經理王冠三表示,研究人員在查詢資料時,猶如身在一座龐大的圖書館裡,面對浩瀚的文獻與資料,研究人員需要的是一個智慧的「圖書館員」,能根據研究人員的專業及需求,推薦最準確的資料,提供最完整的建議。

微軟指出,Microsoft Academic Service結合了智慧搜尋,整合Microsoft Azure雲端運算,再依據研究人員的需求提供客製化的資料,對全球古今中外的資料更新與整合,皆提供更完整、完善的功能。

台灣大學電機資訊學院教授林守德領軍的團隊,將會利用Microsoft Academic Service的資料從事更進一步的研究。

目前林守德的團隊正在進行或將會進行的項目有三點,首先是利用「知識發現」(Knowledge Discovery)的方法,從海量學術資料中分析具有影響力的論文或作者的「潛在因素」;其次是希望能夠將服務平台較為被動的「搜尋」升級為主動的「推薦」;第三是藉由Microsoft Academic Service的平台資料開發出更精準的排序演算法,能夠將不同的論文、機構、作者,做出更有公信力的排序。1050913

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