[福義軒] 檸檬薄片360g(奶蛋素)
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天天笑話分享 妻子的前夫 「傑克，聽說你離婚了？」 「是的，沒想到這麼順利。我把離婚申請書交給法官後，他只是粗略地看了看，便簽字 同意了。」 「怎麼這麼快呢？」 「後來才搞清楚了原因，原來他是我妻子的前夫。」 |
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[福義軒] 檸檬薄片360g(奶蛋素)
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☆☆☆以下圖文皆引用自ibon mart購物☆☆☆ YNQWIBONA6U0K63E1N
商品訊息功能:
商品訊息描述:
【品牌】
福義軒
【材質/成分/規格/包裝內容】
360g
【商品成分／食品添加物／營養標示】
主成分:麵粉、砂糖、人造奶油、椰子油、雞蛋、奶油、膨脹劑(碳酸氫鈉、碳酸氫銨)、泡打粉(
玉米澱粉、酸性焦磷酸鈉、碳酸氫鈉)、海鹽、大豆卵磷脂、檸檬酸、香料、偏亞硫酸氫鈉、β-胡蘿蔔素。
注意事項:
※本產品含小麥、乳、蛋、大豆製品、可能導致過敏症狀。
※本產品製程設備或生產線亦生產含海鮮(蝦)、堅果種子類製品，可能導致過敏症狀。
【廠商資訊：名稱／電話／地址】
正達貿易有限公司
地址：807高雄市三民區山東街27號
消費者服務專線: 07-313-5668
【產地】
台灣
【產品責任險】投保金額非為理賠金額
本產品已投保華南產物產品責任險。新台幣1千萬元。
#投保金額非為理賠金額。
投保單號：1402第062050132 號本單係 02字052050141號續保。
【保固期限】
無
【保固範圍】
新品瑕疵
【退貨】
1.七天鑑賞期內退換貨請保持商品完整性，商品必須為『全新未經使用』，商品包裝需完整回收，包含購買商品、外盒、附件、內外包裝、隨機文件、贈品、商品外膜等請一併退回，若有缺件、商品毀損不完整情況發生，可能影響您退貨的權益，本公司也可能依毀損程度扣除為回復原狀必要費用後為退費。
2.美食食品類商品因衛生因素考量，除瑕疵品外，一經拆封食用後將可能影響您退貨的權益，請考量清楚後再拆封食用。
【注意事項】
1.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。
2.本商品屬於食品，除瑕疵品情形外，一經拆封食用後，可能影響您退貨的權益。
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【食品登錄字號】
E-180382114-00000-9
研究：AI篩檢 糖尿病眼視網膜病變
新聞描述: （優活健康網新聞部／綜合報導）Google、Apple及Facebook等科技公司，近年來，利用人工智慧深度學習分析民眾在網路上搜尋的行為，像是喜歡去哪裡旅遊、最喜歡的食物，以及誰可能是潛在的好友；[蔥媽媽]爆汁手工水餃若應用在醫療方面，則可找出罹患特定疾病的高危險族群，以及是否需要接受治療。
糖尿病視網膜病變 全世界視力喪失主因
據統計，全美40歲以上民眾，至少有500萬人患有糖尿病視網膜病變，檢查費用高達3200萬美元。糖尿病視網膜病變是美國與全世界視力喪失的主因，但為何沒有實施糖尿病視網膜病變篩檢呢？
人工智慧深度學習 開發眼疾診斷軟體
研究者透過人工智慧深度學習，利用將近13萬張影像，開發出一套糖尿病視網膜病變診斷軟體，此軟體高達87-90％的敏感性及98％的特異性，最後只找到「中度至重度的糖尿病視網膜病變」；但卻沒有最需要緊急轉診、給予治療的「危及視力之糖尿病視網膜病變」相關資料，研究刊登於《美國醫學會期刊》（JAMA）。
冠億 台灣土豆王人工智慧深度學習 面臨四大挑戰
研究者提出，人工智慧深度學習在眼疾中面臨四大挑戰。第一，此軟體未能偵測其他重大的眼疾，例如青光眼與高齡所致的肌肉萎縮；第二，軟體演算法提出可能鑑別診斷需要加入糖尿病視網膜病變盛行率的考量；第三，此軟體如何媒合到現行的醫療體系；第四，病患與醫事人員對人工智慧深度學習系統是否信任。
人工智慧深度學習 開啟未來醫療可能性
研究者認為，讓病患與醫師了解人工智慧如何運作，才願意採用此套新穎的診斷系統，透過人工智慧深度學習，開啟了未來醫療的無限可能性。
名詞解釋：
1.人工智慧：是具認知能力的機器，該機器可以模擬人類的認知功能，像是「學習」與「問題解決」的能力。人工智慧的認知功能被分為幾項能力：演繹、推理、解決問題、規劃、學習、語言處理、運動與控制、知覺，甚至還有社交，有些更能展現出創造力。
2.深度學習：是機器學習中一種基於對資料進行表征學習的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。（資料來自維基百科，百科內容以 CC BY-SA 3.0授權）
參考資料、文獻來源：
1.翻譯人員：國立成功大學醫學院公共衛生研究所研究生吳懷玨
2.參考文獻：Wong, T.Y., Bressler, N.M. Artificial Intelligence with Deep Learning Technology Looks Into Diabetic Retinopathy Screening. JAMA. 2016; 316(22): 2366-2367.
3.參考文獻：Gulshan V., Peng L., Coram M., et al. Development and Validation of A Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs. JAMA. 2016; 316(22): 2402-2410.
4.參考文獻：Walton O.B. 4th, Garoon R.B., Weng C.Y., et al. Evaluation of Automated Teleretinal Screening Program for Diabetic Retinopathy. JAMA ophthalmology. 2016; 134(2): 204-9.
5.資料出處：科技部補助?新媒體科普傳播實作計畫?執行團隊、科技大觀園
6.《新媒體科普傳播實作計畫》（計畫編號MOST105-2515-S-006-008）補助產出
（文章授權提供／健康醫療網）
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