《政見五:強化前瞻法規制度,阻卻跨國企業掠奪國家戰略性個資》
在這一系列的政見之中,這一篇可能最容易實現,而 CP 值也最高。
我們先來看兩個問題:Uber 的本質究竟是什麼?Apple Pay 可怕在哪裡?
Uber 的問題,在五年前吵得沸沸揚揚,但各種討論主要是聚焦在它的合法性、創新性、對消費者的保護、以及對從業人員的保護 [1,2,不及備載]。當時由於 Uber 台灣分公司的態度,以創新為名,挾消費者之喜好想強逼政府接受,引來許多反感。所以我寫了一篇文章針對行政院的溝通會議上 Uber 代表提出的謬論逐條反駁 [3],結果被媒體轉載時用結論《Uber 是一個對台灣有害的公司,而且根本不想溝通》當標題,引來了許多注意,據說成為某電子媒體十年來流量第二高的文章,點閱超過百萬次。後來政府以提高罰鍰 [6] 的方式重罰 Uber 違法的部分,終於迫使 Uber 暫停營業 [4]。這個暴力式修法 [5] 的手段,雖然讓爭議的一方得到了想要的結果,但眾多討論中提出的議題,很多都沒有真正得到解答。
過了兩個月,學乖的 Uber 改變方針,放低姿態,找到了在台灣完全合法的方式經營,用租賃車加上代雇司機的名義,捲土重來 [7]。但在規模長成到了足以威脅計程車業者的時候,又引發了新一波的法律戰 [8]。而這一次我站在 Uber 這邊,認為 Uber 在合法經營的情況下,被修法成為非法,是不公平的待遇 [9]。尤其是修法的內容,是完全不合理的:1) 出租車計費最低一小時,2) 出租車必須回到公司才可以再出發。
但跳脫商業競爭的手段,我們來思考一下:為什麼這麼多的投資人願意把247億美金 (7300億台幣) 的資金 [10] 交給 Uber?就為了一個比較好的計程車嗎?應該不是吧?
關鍵是 Uber 掌握了人民實體行動的資訊;有如 Google、Apple、Facebook 和 Amazon 掌握了人民網路行為的資訊。
Uber 宣稱它不是運輸業,而是資訊服務業。的確,它未來的獲利不會是以交通資費抽成為大宗。它可以把收集到人民的行動資訊,轉化成為很多其他的賺錢方式。正如同 GAFA 四巨頭把人民網路行為的資訊轉化為利潤一樣。
這些公司把能夠把大量微不足道,看來沒有直接經濟價值的使用者行為資訊,轉化成為巨額利潤,固然有其過人之處,但在我們發現了這些價值之後,我們不能再坐視不理。清朝的大臣曾經認為台灣沒有價值,俄國人曾經認為阿拉斯加沒有價值,美洲原住民曾經認為不能吃的黃金沒有價值;我們現在要認清資料的價值,然後採取正確的因應措施。
首先我們要做的是訂定資料服務平台的責任管理。這些管理辦法在理論上對虛擬商業行為 (GAFA等) 和實體商業行為 (Uber等) 應該是一致的,不過目前虛擬商業行為的管制有其實質上之困難,但執行上可以先由具有實體商業行為的行業下手。
第一:經由營利行為收集到的資料必須存放在我國法律管轄範圍之內。現在我們的法院和檢警單位要向 Google 和 Facebook 調資料常常調不到。這些很多是來自非營利活動的網路行為,所以很難介定。但實體發生在我國境內的營利行為,例如搭乘 Uber 或計程車、甚至 AirBnB 和各種電子支付的國內消費,如果從中收集到資料,沒有理由拒絕放在國內。
第二:金流的收受端必須在我國法律管轄範圍之內。現在很多跨國公司收費是經由信用卡國外收單的方式,這樣一方面規避了國內的稅賦,一方面也隱藏了國內的產值。和上一條一樣:實體發生在中華民國境內的營利行為的金流,使用國內發行的支付工具時,收受端沒有理由拒絕放在國內。
第三:所收集到個人活動資料的使用,必須符合適當的保護條款。目前我們對這方面的保護,只有個人資料保護法 [13],保護範圍限定於「得以直接或間接方式識別該個人之資料」。目前歐盟已經實施了 GDPR [12],保護範圍較大 [14],而也規範到設立在歐盟以外,但對歐盟販售貨品及提供服務的廠商 [15]。我們除了應該修改個資法,升級到 GDPR 的規格之外,也要認知到:很多時候不識別個人,只辨識行為族群的資料,也會有商業或政治上的價值。如果是應用在商業上,我們覺得這是正當的使用,只要有足夠的揭露就好;但如果是運用在政治上,那就很容易造成對國家社會的危害。所以應該要針對「族群行為資料使用在政治用途」的行為加以規範。這一點是很多其他國家已經意識到,但還沒有立法規範的。台灣在這一點上面可以走在歐美之前。
就如同實價登錄是實價課稅的基礎,以上管制措施即使立即用途不大或是有困難查驗,但如果現在不先做,等到未來要改的時候,可能就會工程浩大而無法實現。比方說外國公司收集了許多台灣的個資,以後發現某些部分必須刪除,如果資料不是存在我國法律管轄範圍之內的話,我們無法強迫這些外國公司刪除。
而最後實現這些規則的重要程序之一,是法規中的行業分類 [11,16,17]。對行業的管理是根據這些列表來介定的,像 Uber 就宣稱他們不是汽車客運業而是資訊服務業,所以不應該受到客運業的限制。現在我們弄清楚了他們真正的獲利模式,依照 [11] 中「主要經濟活動」的定義,我們應該要制定一份「個人及群體資訊服務業管理辦法」,將商業活動中會收集到個人及族群資訊的行業列入管理。除了上述三點之外,也可以把宣稱只是「仲介承攬」的資訊服務業者納入管理,加上消費者保障及從業人員保障 [18] 的條款。
Apple Pay 呢?
由以上邏輯,我們也可以看出「資訊平台金融服務業」的價值所在 (絕不會只是收單抽成),制定類似的法律,保障我們國內的業者在平等的基礎上和跨國公司競爭,而不是只能投靠他們。
長遠之計,我們的國發會要有一個未來法規智庫單位,針對國際新興產業趨勢,研究世界各大創投投資對象之技術及商業模式,檢視國內法規制度是否有應該修正之處,預先研究對策,以免都是在吃了虧很多年之後才用不正確的方法去防堵。
《回顧》
政見一:推動政府數位轉型,增設行政院副院長以帶領數位創新 https://www.facebook.com/benjaifans/posts/141809803919167
政見二:創新型態國際合作,以台灣強項製造服務投資世界新創
https://www.facebook.com/benjaifans/posts/142514483848699
政見三:鑽研關鍵尖端科技,奠定未來二十年核心產業領域基礎
政見四:長期培養高階人才,營造三十年後研發大國氛圍與環境
https://www.facebook.com/benjaifans/posts/143736907059790
《預告》
政見六:推動資安就是國安,防患未然制敵機先以決勝千里之外
[1] 談Uber帶來的爭議:爽到消費者?甘苦到誰? https://opinion.udn.com/opinion/story/7498/1841427
[2] 深度剖析:把 Uber 帶來的考驗丟給交通部是正確的嗎? https://panx.asia/archives/50853
[3] Uber 事件後續 https://www.facebook.com/notes/ben-jai/uber-%E4%BA%8B%E4%BB%B6%E5%BE%8C%E7%BA%8C/10153649962074113/
[4] 一次看懂!Uber入台四年暫停服務,怎麼走到今天這一步? https://www.bnext.com.tw/article/43095/uber-suspending-service-in-taiwan-how-have-they-come-this-far
[5] 修法提高Uber罰金的荒謬(下):罰金比酒駕高是替民眾把關,抑或被特定團體的選票綁架? https://www.thenewslens.com/article/57660
[6] Uber惹怒立委 公路法修正初審過關 https://www.chinatimes.com/newspapers/20161208000059-260202
[7] Uber台灣重新上線!改與租賃業者合作、放棄定價權 https://www.bnext.com.tw/article/44049/uber-ride-sharing-taxi
[8] Uber:恐因交通部新條款再次退出台灣 https://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/2740524
[9] https://www.facebook.com/ben.jai/posts/10157532352264113
[10] https://www.crunchbase.com/organization/uber/funding_rounds/funding_rounds_list
[11] 行政院主計總處 行業標準分類 https://www.dgbas.gov.tw/public/Attachment/51230162221KI9NIEKP.pdf
[12] 歐盟 GDPR 一般資料保護規範 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%90%E7%9B%9F%E4%B8%80%E8%88%AC%E8%B3%87%E6%96%99%E4%BF%9D%E8%AD%B7%E8%A6%8F%E7%AF%84
[13] 個人資料保護法 https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?PCode=I0050021
[14] 歐盟GDPR與我國個人資料保護法之重點比較分析 https://www.ndc.gov.tw/Content_List.aspx?n=92A54D2FBC1D329E
[15] 歐盟認知這可能有法律管轄權的爭議,但還是先訂再說。
[16] 汽車運輸業管理規則 https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?PCode=K0040003
[17] 公路法 https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawSingle.aspx?pcode=K0040001&flno=34
[18] 例如 Uber 乘客之保險、 Uber Eats / Foodpanda 外送員的薪酬及保險問題。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過23萬的網紅Appleが大好きなんだよ,也在其Youtube影片中提到,iPhoneの充電に関することはネットに溢れていますがどれを信用していいのかわからない状況です。 自分自身も今まで色んな実験をしてきましたが、ワット数の大きい充電器での充電時間は測定してたものの、電流を測定しないでいました。 コメントでも色々頂いたのもあり、この度USB電流計を購入しました。 Ank...
流量 計 wiki 在 黃中岳談吉他 Facebook 八卦
{{ 伍. 談談樂手教練實務經驗 }}_12
『音樂產業的創新,真的完全沒有可能嗎?』
貿然回答這個問題,不論是從肯定或是否定的角度,應該都很難周全,畢竟那是一個對於不確定的未來的一種推估,任何論證都很難拿得出足夠說服力的證據來立論。也許,我們應該換一個角度來重新看一次這個問題:『我們會不會希望,音樂產業還有創新的可能』?這一次的答案,應該很容易就可以用正面表述了!只是,關鍵仍然是:『誰、於何時、在哪裡、用什麼方式、怎麼去創新呢?』
如果面對新世代的音樂市場戰爭,我們可以同意用『版權分潤』的概念來集結夥伴,那我們就更得進一步開始理解,這個『戰場』(市場) 到底在哪兒,以及,我們對於這個『戰爭』到底有多少的認知。
[一. 漫談樂手教練的心裡話]_12 『環境』與『人脈』_07
我們曾經以臺灣為音樂製作中心,將音樂用『實體』的方式販售、運送到全世界的華人文化區 --- 即便是幾十年前、中國還沒進行『改革開放』(https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%94%B9%E9%9D%A9%E5%BC%80%E6%94%BE ) ,臺灣生產的音樂還是能從不知道什麼管道的縫隙中,進入到中國市場。而『改革開放』到了二十一世紀的現在,世界上沒有任何一個國家敢輕易放棄中國這個龐大的消費市場;如果以幾十年來的音樂產銷發展模型、加之以現代的『網際化』事實,我看不出臺灣未來的音樂市場,為什麼會不以中國這個『華人文化區』的最大系統當做核心來思考。
而如果在臺灣的新生代音樂工作者的確把中國市場視為主要的標的,那麼,正在中國發生的所有音樂產業趨勢的人、事、物,似乎應該要以『知己知彼』的態度,審慎而仔細地密切觀察著。而如果你的確在關注這些事態的發展,你一定就會知道『版權』這件事情 --- 至少在2018年的3月之前的三、五年,是中國網路音樂平台多麼重視的戰略物資了!
是的!『版權』、『中國網路音樂平台』、『串流音樂』、『無損音質下載』…等等,這些都是你必須熟悉的關鍵字彙!如果你原本還是一位『只想把音樂做好』的工作者,我必須很冷酷地說一個真實的比喻:那就像在今時今日你想要做音樂,卻一點也不瞭解音樂編曲軟體 (DAW) 或 Midi 一樣 --- 你還是可以產出音樂,只是,相對來說,會顯得沒有效率與競爭力。
針對『舊有版權』( Back Catalog - https://dictionary.cambridge.org/zht/%E8%A9%9E%E5%85%B8/%E8%8B%B1%E8%AA%9E/back-catalogue )的上一場戰爭,中國最主要的三個網路音樂平台才暫時停火沒有多久:
1.http://blog.moneydj.com/news/2018/02/11/%E9%A8%B0%E8%A8%8A%E7%B6%B2%E6%98%93%E4%BA%92%E6%8F%9B99%E9%9F%B3%E6%A8%82%E7%89%88%E6%AC%8A%EF%BC%8C%E5%A4%A9%E5%83%B9%E9%9F%B3%E6%A8%82%E7%89%88%E6%AC%8A%E7%88%AD%E5%A5%AA%E6%88%B0%E5%B0%87%E7%B5%82/
2.https://hk.saowen.com/a/89051ce7ba88b44f04e3efac320430bce39fb08167b82a33c36d91f5da99ee39
3. https://kknews.cc/zh-tw/tech/869r4ql.html
4. 請直接 Google 相關關鍵字。
而面對『全新原創』的版權產出,以中國的『狼性』以及各平台對於『流量』的需求迫切現象,我估計整個資源爭奪的激烈程度,其實在比例上,不會低於『舊有版權』的戰爭規模。
『音樂產業的創新』,應該就是從這個點開始的!因為,有『需求』纔會有『供給』,而臺灣的音樂產業在過去十數年間,就是因為『找不到市場需求的切入點』,纔讓整個面向,從國家的文化政策一直到個人的音樂創作生涯規劃,始終找不到務實的著力點,因此呈現一種空轉的局面;如果現在真的看到了機會,我們,有做了任何的準備嗎?
就我所實際接觸到的人、事、物,而整合出來的訊息,中國的音樂網路平台面對全新原創的版權爭取條件,有提出『IPO化』投資概念的 (請注意!是公開募股 - https://www.inside.com.tw/2016/07/15/what-is-ipo ,而不是幾年前開始、後來有點兒讓人失去信心的募資平台眾籌概念 - https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BE%A4%E7%9C%BE%E5%8B%9F%E8%B3%87 )、有提出『預付版稅』概念的 (請再注意一下!預付版稅已經很久沒有在江湖上出現了),而如果消息屬實,Apple Music 也即將在很快的未來,預計成立自己的『唱片公司』(https://technews.tw/2018/06/01/apple-music-launches-global-publishing-division/ ),這個行動的主要意涵,其實也是以『版權』做為戰略最高指導原則,因為,那才是音樂產業有機會持續獲利而生存、茁壯的唯一依據。
客觀的事實是:資本主義下必然會產生的跨國際、跨領域的複合式商業帝國,也許會改換它們的面貌、外型:從英國東印度公司 (https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%8D%E5%88%97%E9%A2%A0%E4%B8%9C%E5%8D%B0%E5%BA%A6%E5%85%AC%E5%8F%B8 )到中國騰訊 (https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%85%BE%E8%AE%AF ),但『壟斷市場』的商務目的卻從來沒有更改過;相較於曾經的『美好年代』,『音樂』卻已經從生活、文化的必需品,逐漸淪落為『視覺的輔助品』。但現在,商業帝國需要用『音樂』做為維持、增加流量的一種工具 (之一),來遂行它成為市場唯一贏家的意圖,我輩音樂中人其實正面臨一種契機的抉擇:
『To be, or not to be』(https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%94%9F%E5%AD%98%E8%BF%98%E6%98%AF%E6%AF%81%E7%81%AD )。
是該『維持音樂的純粹性』,還是思考『生存下去以維持音樂』?
做為一位樂手教練,我沒有資格去干擾你在形上的追求;但我有責任讓你知道『趨勢』正在發生什麼!因為,你是臺灣原創音樂家的一份子,你,很重要!
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這一週的文字比較硬,所以~我在字數上稍微節制一下;但我很希望你可以認真看一下關於中國網路平台對於『版權』的趨勢發展,而且認真思考一下自己可以在整個產業中扮演的角色。我仍然對於我們自己的創造力有深刻的期待,但我也希望我們在下一個市場爭奪戰裡,可以用『順勢而起』的操作,而不只是『逆風高飛』的使勁兒。
流量 計 wiki 在 鄭龜煮碗麵 Facebook 八卦
人工智慧時代,一個自我實現的預言 (中)
上回我們講到現在的人工智慧,最重要的價值就是越來越能提供廉價且準確的「預測」。在《AI經濟的策略思維》一書中,作者強調:預測就是情報,是以已經掌握的資訊,來創造還未掌握的資訊,填補缺失的環節,而這就是人類智慧的關鍵。
想像一下,你現在回到幾十萬年前,成為智人的老祖宗,你一個人直立行走在草叢中,突然看見不遠處有一叢草枝擺的幅度比較大,在這一瞬間,你馬上判斷這搖擺的方式不是風吹,而是動物在動,甚至還判斷出動物的大小跟可能是什麼動物,於是要嘛你拔腿就跑,要嘛找尋周遭有無石頭好防身,代表你已經藉由察覺環境中出現的模式,推斷出草叢後可能的危險。
但要是你這位老祖宗看到這樣的情形,卻待在原地思考要用什麼科學方法來調查草叢搖擺的原因,甚至滿懷好奇心地撥開草叢,想直接目睹,你極有可能成了猛獸的餐點,沒機會把你那充滿好奇的基因跟思維方式傳下來。
雖然這樣的預測其實就是腦補,而且我們都知道到了現在,我們這種腦補的 #捷思 已經成了一個大問題,讓我們很容易被有心人刻意產出、安排的資訊陷阱(例如假新聞)給矇騙,但我們還是得感謝我們的老祖宗愛腦補,不然也輪不到我們現在擔心這些問題,早就被淘汰了。
在機器學習出現之前,我們主要是用統計方法中的多變數迴歸分析 (multivariate regression) 來有效率地降低預測錯誤。這種方式可以在數據比較少,而且可以判斷 #大概是哪些條件對預測有幫助 的時候。
什麼是迴歸分析:
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%B4%E6%AD%B8%E5%88%86%E6%9E%90
多元線性回歸分析預測法
https://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E5%A4%9A%E5%85%83%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E6%9E%90%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%B3%95
例如,假設我們要預測一家電信公司的 #顧客流失率,你覺得要注意哪些條件呢?一個最主要的觀察重點,就是用戶用 #手機上網的時間跟消耗的流量,畢竟如果他們都沒在用,就可能會把帳戶停了。
但機器學習就不是這樣子,不需要跟迴歸分析一樣,先確定條件,而是讓機器自己從大量資料中辨識出特徵或模式,例如同樣要預估電信公司的顧客流失率,你就可以建立模型,然後把每分鐘的通話、簡訊或上網紀錄、帳單金額、準時付款與否、甚至每天數百萬使用者的地點等各種資料都交給人工智慧去學習、並找出模式。變數可能有好幾千個。
例如你可能會發現,在每個月前幾天就花很多時間講電話的顧客,比起帳單金額高,但都在每個月最後幾天講電話的人,比較不會流失。或是在每天 9-17 點常用電話的人,比起少用電話的人,更容易流失。這些都很難一開始就預測到,但機器學習可以透過 #資料探勘 (Data mining),找到從我們眼角溜過的那些蛛絲馬跡。
有了好的預測,會大大的影響決策。就像上篇中的一張圖表示的。舉例來說,棒球教練會根據對方打者的擊球模式、過往的打擊數據(也就是 #輸入)判斷這個打者可能會打出安打,或是內野滾地球被接殺,這就是 #預測。
接著教練得做出怎麼安排野手的守備位置比較好的 #判斷。
如果往外野退,但打者打出內野犧牲打、讓隊友盜壘怎麼辦,如果往內野縮,那就可能會讓外野安打失分更多,又該怎麼辦?權衡之後,教練就得發出指令,這就是 #行動。
接著就是看打者到底會被三振、還是擊出安打、還是被接殺...最後的結果也將以 #數據化的形式,成為訓練預測跟判斷的 #資料。
同樣的,醫生會根據我們的症狀找出模式,來對症下藥。股市交易員會針對指數的升降,找出模式,然後加以預判,看是要買進或賣出。
我們也會根據走路姿態,甚至腳步聲,認出從走廊走過來的是誰,決定要不要跳出來嚇她(誤)或跟咬著吐司與她互撞來交換靈魂(無誤)。
我們人類所做的事情都跟預測有關,但也都不只是預測,因此各位可以想想,如何「拆解」一件事情,變成很多個細節小任務,然後去想:這許多小任務中,有哪些其實就是在「預測」?那麼,如果要讓人工智慧來代替這個預測的環節,我們需要哪些資料來訓練呢?
相較於人類的預測,機器的預測可以規模化,每次預測的單位成本會越來越低,而且速度將漸漸比人類更快、更好。這是很有競爭力的一點。但有兩個挑戰:
第一:就目前以及可預見的近未來來看,人類的認知模式還是比人工智慧更能了解真實世界的運作,我們的感官跟大腦讓我們能夠用很少量的數據就做出預測。所以,在非典型事件、資料量較少的情況下,人類預測的正確率還是遠超過機器預測的。
第二:雖然預測的成本低了,但判斷跟行動的代價還是很高,這時候最好的方式就是結合人類跟機器。並且讓機器去學習「#人類在這種情況下會怎麼做?」
舉例來說,現在 Google 等公司提供的翻譯就是一種預測,他們透過深度學習,對一篇英文文章提出機器所能得出的中文版本,通常會提出好幾個版本讓我們去挑選,我們可以省下一個字一個字自己去全文翻譯,或是請人翻譯。
如果機器預測的品質,也就是翻譯的結果太差,我們就會放棄。但如果品質不錯,我們挑了一個版本之後,可以自己簡單調整修飾,看是要改成口語一點還是嚴謹一點,就可以省下不少時間。透過人與機器的搭配,決策跟行動都可以更有效率。
自駕車也是一樣。除了讓電腦不斷提升辨識路況、號誌、各種物件、各類訊號的精準度以外,先當個副駕駛,學會人到底是怎麼開車的、在不同的情況下會怎麼做,其實更是關鍵。
在我想好下篇該寫什麼之前,大家不妨可以分享一下你的看法:你在日常生活中已經感受到哪些「預測平價化」帶來的改變呢?
上集請見:
Medium https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%8A-f7f344e8be0
FB:
https://www.facebook.com/noodleswithturtle/posts/570211210140916
再推薦一次好書:
《AI經濟的策略思維》
https://www.books.com.tw/products/0010803316
想上我跟洪智傑老師開的的 AI 入門課,請到這裡:
https://panschool.asia/product/人工智慧必修課
流量 計 wiki 在 Appleが大好きなんだよ Youtube 的評價
iPhoneの充電に関することはネットに溢れていますがどれを信用していいのかわからない状況です。
自分自身も今まで色んな実験をしてきましたが、ワット数の大きい充電器での充電時間は測定してたものの、電流を測定しないでいました。
コメントでも色々頂いたのもあり、この度USB電流計を購入しました。
Ankerの5V2.4A=12Vと純正2種類に5種類のライトニングケーブルを組み合わせ合計15種類の電流量を測定しました。
今回は前編:iPhone7Plusです。
アップルのバッテリーに関する公式ページは下記
https://www.apple.com/jp/batteries/
しかし機種ごとの対応電流などの具体的な数値が載っていないので問い合わせ中です。
※私は半年近くAnkerPowerPort4を使ってきてiPhoneの故障など一度もないですが心配性の方は付属もしくは純正12Wの電源アダプタをお使いください。
また動画内AnkerPowerPort4の電圧が5.1A強と少し高めですがUSBの電圧は4.75 - 5.25 Vの範囲が規格みたいですね。
https://ja.wikipedia.org/wiki/ユニバーサル・シリアル・バス
<関連動画>
後編iPadPro9.7"編もあります。あわせてどうぞ。
https://youtu.be/WT6XIyBwhQA
<紹介した商品>
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Anker PowerPort 4
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Apple 12W USB電源アダプタ
https://www.apple.com/jp/shop/product/MD836LL/A/apple-12w-usb電源アダプタ?fnode=97
<撮影機材>
・Canon Power Shot G7X Mark II
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・GoPro Hero5 Black
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・iPhone7Plus(Simフリー)
・iPhone6
・iPadPro 9.7
<iPhone7Plus関連>
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<MacBookPro Late2016関連>
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<動画編集>
iMovie
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Adobe Photoshop(スライド)
流量 計 wiki 在 LIVIGRACE. CO Youtube 的評價
網路創業:我上過的線上課程及導師 (不私藏!)|LIVIGRACE.CO
今天我會說自己參加過的網絡創業課程和找創業導師
其實你可以不需要上課程也可以創業
究竟上課或請導師幫你創業有什麼好處呢?
報讀課程或找導師, 學到的東西是不同的範疇
課程是按網路創業步驟的教學,你跟著做不會有太大差錯,十分適合創業新手
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所以後者價格相對貴很多
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但大部份都是適合外國人市場, 我學習概念後再研究IG創業速成課程, 迎合亞洲人市場
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我也會說這些課程是否值得推介
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