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道奇隊在球季結束後積極網羅印地安人王牌Corey Kluber(克魯伯)的加入，不過據傳聖地牙哥教士隊也表達對克魯伯的高度興趣，讓這名2屆賽揚強投去向增添更多變數。 根據大聯盟官網報導，教士與印地安人正在積極討論克魯伯的交易，因為印地安人可以透過交易，向教士要來外野手 Manuel Margot、Hunter Renfroe以及捕手Austin Hedges，以填補目前的戰力缺口。另外印地安人可能還能獲得另一名潛力新秀，不過游擊手Fernando Tatis Jr.及左投MacKenzie Gore這兩名教士農場前兩大潛力球員不在此列。 今年7月印地安人才從教士換來後援投手Brad Hand和Adam Cimber，雙方保持不錯的合作關係。此外，教士也正和藍鳥隊討論投手Marcus Stroman的交易，不過，並不如網羅克魯伯那般積極。 32歲的克魯伯，在2007年時被教士隊以第四輪選中，因2010年7月31日的紅雀、教士與印第安人的三方交易來到克里夫蘭。他本季20勝7敗，防禦率2.89。曾在14、17年拿下美聯賽揚獎。 更多 NOWnews 今日新聞報導與清宮可望有加乘效果 日媒大讚王柏融：謙虛又隨和HBL／松山、南山各擁4連勝 率先晉級8強更多追蹤報導交涉期剩1週 菊池雄星去哪日職旅美潮？ 秋山翔吾、則本昂大入列給爸媽的聖誕禮物 辛格拿1.3億還債印地安王牌克魯伯 教士要跟道奇搶人王建民：如果人生可重來 我不會再...今日最夯新聞流量前3名「請特休前10名」年終被砍半看過來！這癌症連續11年奪冠治療痔瘡抹藥膏 2小時後竟流產精彩運動影音

日本人愛狗多，還是愛貓多呢？來自日本的一項調查，或許可作為參考。根據日本寵物食品協會（Japan Pet Food Association）調查顯示，日本的寵物貓的數量已經連續兩年比狗狗還要來的多，而且養狗的人數仍會繼續下滑。日本寵物食品協會籨1994年開始進行調查，最新一次的調查成功訪問了5萬名20到79歲民眾的意見，發現寵物貓的數目在今年已增加到964.9萬隻，較去年增加12.3萬隻。相較之下，寵物狗的數目只有890.3萬隻，一年內減少了1.7萬隻。日本是個非常愛貓的國家，甚至還專為貓設立節日，每年2月22日就叫「貓之日」（圖／Visualhunt.com）這也是「喵星人」繼2017年後，再次打敗寵物狗成為日本人的寵兒。協會人員認為，貓咪逐漸受到歡迎，原因可能在於，貓咪個性較狗狗穩定，較不易受到驚嚇。此外，狗狗需要訓練跟運動，必須定時出去散步，隨著日本人口老化，許多飼主可能會放棄養狗，改飼養較好照顧的貓咪。所以說，日本貓咪與狗狗受寵程度的此消彼長，也跟日本人口的老化脫不了關係。飼養狗狗需要定時帶牠們出去散步、運動，對於老年人來說，也是一種負擔，因此在人口老化的日本，養狗人數持續下滑。（圖／Visualhunt.com）更多 NOWnews 今日新聞報導 印尼海嘯奪逾400命 火山灰瀰漫、所有航班改道 NOW晚報／丟臉丟到國外！越南客來台落跑 登《BBC》版面

台股今 (26) 日盤中缺主流股帶動投資人信心，加上尾盤被動元件、光學股等賣壓出籠壓盤，集中市場加權股價指數跌破 9500 點大關，收在 9478.99 點，較昨日下跌 48.1 點或 0.5%，成交值 687.32 億元。OTC 指數收盤也下跌，收在 121.5 點下跌 1.12 點或 0.91%，中小型股逐漸看到法人結帳賣壓。證券分析師張陳浩指出，台股跌勢不止，昨日指數跳空開低下跌後，今日集中市場加權股價指數不但沒有回補昨日缺口，反而更進一步跌破昨日盤中低點，台股弱勢走勢，投資人期待的元月行情，恐更為不利。國泰證期顧問處協理簡伯儀指出，台股今日集中市場大盤僅食品、紡織股相對顯現強勢，早盤台股受到日股走揚而開高，但隨日股翻黑，台股又顯疲態，未來投資人應檢視手中持股，汰除持有在短均線下的弱勢股。台股今日早盤開在 9544.87 點，最高 9591.91 點，最低 9473.3 點，收盤指數報 9478.99 點，較昨日下跌 48.1 點或 0.5%，市場成交值 687.32 億元。今天盤中缺主流股領軍，日前強勢的主機板類股、光通訊概念股等，今日走勢普遍疲弱，尾盤國巨 (2327-TW)、華新科 (2492-TW)、玉晶光 (3406-TW) 及大立光 (3008-TW) 下殺影響下，指數收在 9478.99 點，較昨日下跌 48.1 點或 0.5%，市場成交值 687.32 億元。蘋果概念股鴻海 (2317-TW) 收盤也下跌 0.5 元或 0.71%，收在 70.2 元，成交量萎縮為 9367 張。至於大同 (2371-TW) ，市場派與公司派交戰激烈且現股當沖比重攀高，收盤則小漲 0.15 元，成交量也萎縮為 2.71 萬張，但旗下的華映 (2475-TW)，今日持續苦吞跌停，收盤價報每股 0.53 元

現在如果想知道未來一周的天氣、接下來自己有哪些行程，只要對著手機說一聲「Hey！Siri！」「OK！Google」就能啟動語音助理，讓他們來告訴你。至於未來會不會出現像電影《雲端情人》（Her）中，那位善解人意、能和主角交心的女聲，似乎也沒那麼難以想像。這些年來，各式各樣新興科技陸續進入我們的視野，人工智慧（AI，artificial intelligence）、區塊鏈（blockchain）等等，雖然我們不一定了解這些技術的原理，但它們確實加速了許多領域的發展。然而在這些科技的背後，其實還有一項可以視為推手、多數人卻相對陌生的技術：機器學習（machine learning）。「機器懂得學習，才有辦法成為人工智慧。」台灣大學電機工程學系助理教授李宏毅說，這個概念其實並不新穎，早在 1980 年代，就有人構思出來。但一直到近幾年，受惠於現代技術的演算能力，人類才終於能發揮這項技術的潛力，得以把機器的能力再往前推一步。機器學習技術的應用，其實非常貼近我們的生活。例如語音助理之所以能辨識我們在說什麼，正是因為它們不斷學習「聽懂」我們說的話。讓機器「自行」摸索規則，處理更複雜的問題然而，為什麼機器需要懂得學習呢？最簡單的答案，就是它們能解決更複雜的問題。李宏毅解釋，過去工程師通常是寫了一套規則，當機器遇到特定情況時，會參考這些規則，決定它們要做出哪些反應。可是，當我們希望機器可以處理更多的事情時，想要寫出所有的規則並不實際。他同樣以語音辨識的技術為例，假設我們希望語音助理能聽得懂「今天下午的天氣如何？」應該是請人錄製一段音源，並告訴助理說，這樣的音源可以轉換為以上的文字。但這時候會碰到一個瓶頸：每個人講出這句話的音調、咬字和語氣都不太一樣，難道工程師要蒐集所有講中文的人，錄下這句話的聲音再寫下規則嗎？因此，類似這種規則難以窮盡，或是不容易訂出規則的領域，靠著傳統方法，必然有其局限。所以，與其試圖寫出所有的規則，不如讓機器「自行」摸索出規則，這正是機器學習最基本的概念。也就是說，替機器整理好數據，並告知這些資料背後的涵義，經由演算、歸納之後，它們就學習到一套邏輯與分析的方法。舉例來說，如果我們希望機器能夠分辨出，哪些照片中有貓，就要先彙整非常多貓的照片，並告訴機器說這些照片裡有貓，包含貓有哪些特徵，像是尖耳朵、鬍鬚等。當這些資料經由機器演算之後，便能訓練它們一旦辨識到特定元素，就能判定照片裡有一隻貓。此外，具備機器學習能力的影像辨識系統，也因此能夠應用在更廣的領域，像是腫瘤、心臟超音波、視網膜等醫學影像，可望降低醫生繁重的作業，更有效率地判讀這些病變。在影像之外，應用到機器學習的場景其實也很廣泛，像是你的 email 信箱，知道哪些是垃圾郵件；影音平台總是能推薦你有興趣的影片，都是系統逐漸學習而來的邏輯。而在未來，自動駕駛要判斷路況，或更懂你的智慧家電，都會運用到這項技術。不過，傳統機器學習更像是協助人類記憶、分類的工具，要透過機器學習做出更貼近想像的人工智慧，得更進一步探究「深度學習」（deep learning）的領域。李宏毅比喻，「機器學習」就像是只有一層神經元的人腦，「深度學習」則是增加了很多神經元，因此才能做到自行學習、判斷特徵，並形成自己的邏輯。同樣是判斷照片裡有沒有貓，傳統機器學習仰賴人類先訂好規則，告訴它要抽取那些特徵，但深度學習只要給予足夠照片，就能不斷拆解照片中的圖形，並把相似者分為一類，最後摸索出「貓是什麼模樣的動物」，自行歸納出貓的特徵，用類似人類學習的過程，掌握分類的原則。當機器能自主學習，工程師反而是容易被淘汰的一群人不過當機器的能力愈來愈強大時，又會衍生出另外一個問題：機器是否會取代人類？這的確是許多工作者擔憂的議題。但李宏毅並沒有悲觀認為人力會百分之百被取代，而是會以新的工作模式出現在職場中：人機共事，也就是透過機器先做好初步的工作，碰到無法處理或難以判斷的困難時，再由人類接手。舉例來說，客戶服務就是一個好的切入點，先由能做到深度學習、了解客戶語意的聊天機器人，處理較為簡單的問題，像是基本規範、操作流程等已經設定好的答案，但當機器人遇到客戶十分個人化的問題時，就會由真實的客服人員協助處理。人機合作的工作方式，有助於降低人力，也能減少每位客服人員應付零碎問題的頻率。從李宏毅的說法來看，事實上，機器學習或深度學習，只是一種手段，仍然要有人來制定目標，決定它應該要做到什麼，並且進一步思考如何設計機器的「腦袋」以及「學習方式」，還要替機器蒐集適合的資料。李宏毅就提到 Google 一個有趣的例子，Google 為了要訓練自己的語音辨識系統，他們曾經找尋專門錄音的公司，提供機器學習的素材。然而，後來他們發現自家產品 YouTube 更有效率，原因是許多人會在 YouTube 上傳有字幕的影片，便成了現成的資料來源，也不需額外花錢請人錄音。這代表要做好一項機器學習的產品，開發的能力固然重要，但能夠發想、設計更有效率的「教材」的人才同樣必要。而走到應用端，如同能夠和機器共事的客服一樣，了解機器的極限，並懂得在適當時機介入，也會是未來需要的人才。不怕試錯、擁抱新知識，是未來工作者最應具備的態度既然機器學習同時帶來希望與人力可能被取代的危機，想要利用這項技術的組織或企業主，應該做好哪些準備？李宏毅提點兩個方向。首先，必須確實了解機器學習需要哪些資源。舉例來說，剛起步的電商網站想要組織機器學習的團隊，負責設計商品推薦系統。然而機器學習在客戶資料還沒有齊全的狀況下，不可能憑空摸索與建立推薦的規則。再來，李宏毅坦承，通常難以預測機器是否真的學到你需要的規則，因此組織必須留下更多時間，檢驗原先蒐集的資料與學習的方式。他比喻，這就像主管帶新人一樣，不可能有完美的管理方法，適用於每一位下屬，勢必會有一段磨合期，找到最好的相處方式。李宏毅強調，通常不會第一次就找到正確的組合，這也延伸到工作者身處機器學習的時代，同樣要具備敢於承認與面對錯誤的心態。最後，問到在研究機器學習領域的過程中，對於自身有沒有哪些幫助，李宏毅表示，因為機器跟人類學習的邏輯，還是有很多差距，在「學習方法」這件事情上，並沒有任何的參考價值，但在「學習態度」上，卻對他有很大的啟發。「我在 2015 年開設深度學習的課程內容，和 2018 年就已經非常不一樣。」他說，雖然第一堂的簡報內容，都是由「為什麼深度學習，會比其他學習技術還要好？」開場，但 3 年前這個問題的答案，還停留在猜測的階段，但數據、實驗現在已經可以證明，深度學習在辨識、分類上的精準度確實更高。因此，這兩項技術帶給他最多的收穫，就是保持不斷學習的態度。他笑著說，這個領域的更新速度，其實是以「月」為單位，或許這個月還在使用的設計方式，下個月就會出現更實用的解法。這也是他提醒工作者最後一件事情，唯有抱持開放的心胸，以及好奇的態度，才是未來具備競爭力的不二法門。傳統寫程式 vs.機器深度學習：大數據分析、資訊產製更精確機器學習和深度學習，相較過去電腦、程式執行任務時有非常顯著的差異，它們會更有效率、聰明地掌握與拆解大量的資料。以下用李宏毅在課堂中，請學生透過深度學習的方法，繪製出指定特徵的漫畫角色為例：傳統寫程式經理人月刊第 167 期過去想要做到影像辨識，必須把所有符合條件的特徵，都寫成規則給電腦或程式。然而，光是「笑臉」，人可能就有千萬種笑法，代表工程師得把全部的笑臉寫入規則中。機器深度學習經理人月刊第 167 期機器了解這些特徵分別對應什麼樣的圖像時，便能自動產製出符合條件的角色圖像。李宏毅台灣大學電信工程學博士畢業，現為台灣大學電機工程學系助理教授。曾擔任中央研究院研究員，並受邀前往麻省理工學院的電腦科學暨人工智慧實驗室（CSAIL），擔任客座科學家。主要研究領域為機器學習、深度學習，讓人工智慧聽得懂人說話。延伸閱讀 \

台灣數位匯流網記者林語柔／編輯報導全球都正以人工智慧AI（Artificial Intelligence）做出許多的應用，AI能應用的領域非常廣泛，幫助人們解決難題，實現更好的生活，應用面從預防家中年長者跌倒到幫助商店抓犯人，甚至成為解決交通問題的功臣等等，幾乎所有能想得到的問題都能靠AI解決，來看看這些實際的例子。用AI檢​​測預防年長者跌倒美國Cherry Labs公司融資520萬美元，研發名為「Cherry Home」的人工智慧家居系統，希望用AI檢​​測預防年長者跌倒。「Cherry Home」目前在舊金山的15個有年長者的家庭測試，以165度廣角的攝影機加上數個智慧感測器判斷年長者的行動，包括有夜視功能、運動偵測等功能的感測器，攝影機可透過Wi-Fi將畫面傳到電腦即時儲存和分析資料，這些資訊會傳給醫生和護理人員，幫助他們評估是否有必要調整現有針對觀察者的治療方式或再入院檢查的必要。不只用在人類AI也能追蹤動物動作繼之前報導過「不只辨識別人臉AI也能辨識動物臉了」，國際上又有AI新技術指出，「AI不只追蹤人類肢體動作也能追蹤動物的動作」，將能協助動物肢體語言研究。普林斯頓大學神經科學研究所（PNI）已開發出一套AI工具，只需要幾分鐘的訓練，便能像演員穿戴感測器一樣，在畫面中自動追蹤動物的動作細節，協助研究動物的肢體語言，可以用在幫助觀察有基因突變或藥物治療後的動物行為等廣泛應用。日本用AI逮犯人日本一家超商因飽受竊賊偷東西之苦，請來AI影像解析公司VAAK，利用AI分析3千個小時的影像，讓AI學習辨識小偷特徵，找出可疑人物，進而成功逮人。橫濱一家超商因遭順手牽羊，半年已損失超過100萬日圓，超商於是與VAAK合作，讓AI學習小偷的特徵：首先請專門的防竊盜保全人員扮成犯人，拍下他從貨架拿取商品並放入包包的畫面，之後再設定AI程式，AI不僅能過濾出特定影像，還能從走路的步伐等100多個項目，判別是否為同一個人，最後成功逮人。芬蘭用AI排解交通阻塞芬蘭交通局（Finnish Transport Agency）與當地IT業者Tieto合作測試發現，透過AI可更有效即時偵測道路交通阻礙。在容易交通阻塞的隧道中安裝光學偵測感應器LiDAR系統，用來偵測塞車的車輛與道路上的行人或動物等干擾，再以AI技術來分析交通流量。芬蘭交通局主管Kalle Ruottinen指出，能自動辨識交通干擾的系統對道路安全十分重要，這次計畫也顯示，以AI分析交通流量可針對不同單位需求，在無須巨額投資的前提下產生即時的交通資訊。 訊息來源：Road Traffic Technology、vaak、AFP、Tieto、princeton university圖片來源：TDC NEWS翻拍重製更多台灣數位匯流網報導看重隱私權Google宣布不賣臉部辨識系統可減少千名人力？美NVIDIA以AI速創3D模擬世界【讀者投書】台灣數位匯流網歡迎各界踴躍發聲，來稿請寄至tdcpress.com@gmail.com，並請附上姓名、聯絡方式、職業與簡介。本網有權決定是否刊登及刪修之權利，本網不支付稿酬，且文責自負。【請標明原文出處與原始連結，才可轉載。】

作者為政治大學東亞所博士長期以來，美國軍情界認為由於俄羅斯與中國之間存在著歷史積怨，邊界爭端，還有著對於雙方關係主導權誰屬的角力，因此必然只是同床異夢，不可能結成同盟。然而由於美國的戰略壓力，中俄兩國卻似乎真的可能形成事實上的同盟，這對於俄國與中國週邊的小國，都不是好消息。十二月底的這一期美國《國家利益》就製作專題「新的至交」（New Best Friend），邀請三位學者撰稿。這三位學者是著有《注定一戰》的哈佛大學教授艾利森（Graham T. Allison），「國家利益」雜誌社的執社長西姆斯（Dimitri K. Simes），以及新美國安全中心的林德（Michael Lind）。學者認為，美國國防部長馬諦斯（James Mattis）所稱的中俄兩國不大可能形成同盟，恐怕是一個誤判，且這個誤判的代價恐怕很大。艾利森指出，兩國近年在聯合國安理會的投票，重合率高達98％，基本上已是「同進退」的伙伴。學者們也提到，2017年3000名中國人民解放軍進入俄國境內，與俄國30萬大軍聯合軍演，雙方的戰略互信已經達到一個非常高的程度。艾利森還指出，俄國不僅不再藏私、而將最先進的武器也賣給中國，且其思想家們正著力將「西方」描述成衰退的力量，並且將「東方」視為潛在與現實的盟友。他指出，倘若美中在南海出現緊張，俄國也可能在波羅的海生事，以此掣肘美國。在結論中，艾利森也指出，美國「武裝台灣」，也是中國不得不與俄國更加親近的原因。如同西姆斯所稱，「自尼克森政府掌管美國外交事務以來，美國的政策就是爭取與中國和俄羅斯建立更好的關係，而不是讓兩國彼此擁抱。然而，美國目前的政策，似乎等於同時對兩國進行正面攻擊，至少在他們看來時如此。」「如果俄國與中國的同盟得以實現，美國和西方在全球地緣政治和經濟的動態，將深刻地趨於劣勢。」對於此一國際關係動態，美國的國際關係學者們近年一直有所警覺，「國家利益」有多篇文章呼籲美國與俄國合作，以免在對抗中國時無法專心一意。然而美國與俄國在東歐與中東有著太多利益矛盾，美國國會袞袞諸公對美國獨霸的眷戀也太深，川普總統又政策反覆，其上台初期希望改變的戰略軌跡，看來已無力貫徹。美國造成了中俄日益深化的同盟，其結果已使俄國得以熬過2014年烏克蘭危機後的西方制裁，未來也可能讓美國更難在東海、台海與南海議題上，與中國全面攤牌。大戰略得避免「眼高手低」，可惜美國政界正是如此。更多論壇文章 國民黨2020的對手不是蔡或賴，是他 你的公司青春洋溢？小心很快被淘汰 老總觀察：表態，是全世界最新的遊戲規則 聘管中閔是更高明的停損？ 透明無色的高雄即將成為韓國瑜的掌上明珠＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿【Yahoo論壇】係網友、專家的意見交流平台，文章僅反映作者意見，不代表Yahoo奇摩立場 >>> 投稿去

【健康醫療網／記者林怡亭報導】王先生平日有糖尿病但控制良好，曾被告知有膽囊結石但他不以為意。某日深夜突然上腹部劇烈疼痛，同時感到噁心嘔吐，他自行服用止痛藥但完全無法改善。就診後經驗血及超音波診斷證實為急性胰臟炎，血糖值為230mg/dL，院方緊急給予輸液、電解質的補充，及適當使用止痛劑。糖尿病增胰臟炎風險 小心血糖過高急性胰臟炎與糖尿病息息相關，主要因胰臟功能除分泌消化酵素外，內部的胰島細胞另有內分泌功能，其中最重要的是分泌胰島素負責身體糖類代謝。臺北市立聯合醫院林森中醫昆明院區內分泌新陳代謝科主治醫師楊江奕指出，胰臟同時屬於外分泌及內分泌器官，在急性胰臟炎嚴重度診斷中，住院時若血糖大於200 mg/dL被視為嚴重度項目之一。急性胰臟炎 恐影響內分泌功能急性胰臟炎是內科急症，主要因總膽管或胰管的阻塞導致胰臟消化液分泌受阻，造成胰臟傷害，這時就得盡快就醫治療。楊江奕醫師表示，出現嚴重胰臟炎，不僅會影響胰臟內分泌功能，也會使胰島素和昇血糖激素分泌能力較差，可能因此出現難以控制的糖尿病。糖尿病＋膽結石 胰臟炎風險高糖尿病患者罹患急性胰臟炎機率比一般人高，且發生重症急性胰臟炎的風險也較高。楊江奕醫師呼籲，糖尿病患者若出現像膽囊結石等情況時，應盡快接受檢查，必要時介入治療，才能避免使症狀加劇。

工商時報【杜蕙蓉╱台北報導】太醫（4126）今年營運倒吃甘蔗，下半年在業績走高中，累計前11月稅前淨利2.56億元，每股稅前盈餘約3.87元，法人預期年度EPS將超過3元；明年在銅鑼科學園區（銅科）新廠生產的新品陸續獲認證，加上銅鑼舊廠將出售，底價3.58億元，預期將加持營收獲利同步衝高。受到工廠搬家，費用增加及生產損失影響的太醫，上半年毛利率24.68％，稅後淨利7,897萬元，年減32.14％，EPS為1.2元；不過，第三季起在德國客戶訂單逐步回溫，銅科新廠設備陸續遷入開始後，開始提列折舊，但搬廠費用降低下，單季EPS 1.02元，累計前三季稅後淨利1.46億元、年減約25％，EPS 2.21元，表現不如預期。法人表示，太醫第四季營運表現亮麗，11月營收以1.84億元，交出年增4成佳績，單月稅前獲利來到4,672萬元， 年成長高達146％，預期12月訂單也有旺季水準下，單季EPS將有超過1元的實力，全年EPS預估約3.3元。太醫的銅科新廠最多可容12具滅菌鍋，以每具每月滅菌鍋3,000萬為計算基礎，產能滿載時最高可達43億元的年營業額，第一階段規劃十具，產值約36億元規劃。該公司在第一波搬遷已在6月完成，而下一波日本產線等產線則規劃第四季到年底搬遷後，產能利用率5成。此外，太醫在看好中國醫療內需市場商機下，已規劃與常州西太湖科技產業園投資生產醫療器材，並與管理委員會簽訂意向書。太醫表示，由於新舊廠產能整合已告一段落，銅鑼舊廠民生路14號、16號土地與建物也已經完成與仲介簽約出售，底價3.58億元，預期售出後有望可挹注業外獲利。

川普想要開除Fed主席鮑威爾，美股嚇趴掉落熊市，亞股周二重挫，日股跌破2萬點。（圖片來源／Wochit Business頻道）12月24日歐美民眾闔家團圓，歡度平安夜，小孩睡前在床頭掛紅襪，等著聖誕老公公送禮物，但是，美國股市當天收到了「黑煤炭」，一點也不平安，還創20個月新低，道瓊大跌653點，摜破2萬2千點，標普500指數下挫2.7％至2351點、掉入熊市，納斯達克指數收挫2.2％已在熊市，油價暴跌超過6％，這景況堪稱美股最慘的平安夜。技術面來看，所謂熊市，是指股市點位從今年高峰下挫至少20％。川普想要開除Fed主席鮑威爾中美貿易爭端難解，企業獲利增長放緩，令市場憂慮全球經濟增長的動力減弱，使全球股市湧現賣壓美、日、韓、中、港、德、義、西等10大股指全部掉入熊市，全球股市即將寫下1931年美國大蕭條以來最糟的12月耶誕行情，2019年展望被看淡。更糟糕的是，最近美股多了新的利空，因美國參院沒有通過眾院夾帶邊境築牆的支出法案，導致美國政府部分停擺，加上聯準會（Fed）12月份仍升息，使川普火冒三丈，再想辦法要開除Fed主席鮑威爾，使白宮和Fed對立加劇。分析師警告，如果川普開除鮑爾的話題更有可能實現，將破壞Fed的獨立性，打擊投資人對美元的信心。外資今年賣超台股創10年之最美股帶頭殺低，全球股市跟著跌不休，以及紐約油價周一暴跌逾6％，從10月高峰至今崩跌45％，創18個月新低，這些風險資產遭到拋售，使投資人轉進現金、美國公債、美元、日本公債、日圓、黃金等防禦型資產避險。亞股25日哀號遍野，度過1931年美國最暗黑的耶誕節，韓股周二跌0.3％已在熊市（較高位下挫21％），台股收跌1.2%至9527.19點，比9月份歷史高點下挫13％。外資今年來累計對台股賣超已達3,586億元，創下10年來單年最大提款金額，不只讓過去2年來萬點多頭行情畫下句點，並打壓2018年台股下挫約10％，將為2015年來再次全年下跌走勢。中國A股半年跌3成仍然最熊其他亞股也血流成河，中國上證指數25日下挫2.1％至2474.69點，近4年低點，中國A股早在今年6月便進入熊市，已從高位下挫30％，港股從9月高峰下挫25％，早已「陷入熊市」。日本股市日經指數直接摜破2萬點，暴跌逾1010.45點或5％，至19155.74點，創15個月新低，東證第一部指數（Topix）也重挫4.6％，數日前已掉入熊市。避險資金青睞的日本10年期公債殖利率周二下跌4個基點，跌至0，為2017年9月以來首見；日圓兌美元一度升至1美元兌110.05日圓。掉入熊市平均21.9個月才回升歐洲三大股市周一休市，德國股市DAX指數早在12月中旬就較今年一月高峰下挫22％，淪為「熊族」，義大利和西班牙從高點分別下挫25％和21％，都已掉入熊市，英國、法國分別下挫15％和17％，離熊市也很近。美、亞、歐股市跌這麼慘，股民不禁要問，股市何時才能反彈？首先當然要先看美股臉色，專家認為，如果美股這個熊市是跟以前情況差不多，可能需要一段時間才能恢復。根據高盛和CNBC的分析，自第二次世界大戰以來，每次熊市平均下跌30.4％，並持續13個月之久。當股價跌入熊市，平均需要21.9個月的時間才能回升。即使股市進入「修正」區域，其定義為從近期高點至少下跌10％，也需要有很長的整理之路，歷史數據顯示過去4個月的修正，股市先行下挫13％，才會觸及底部。更多信傳媒文章

全民狗仔的時代，藝人們就算偷偷談戀愛，遠赴海外旅遊，都還是很容易在當地被民眾直擊，而曝光戀情，像是周杰倫和昆凌、瑤瑤和以綸、蔡依林和錦榮都是很好的例子。瑤瑤（郭書瑤）和金陽分手後，被傳和SpeXial前成員以綸交往，2人一開始始終不認，直到去年10月，2人被民眾目擊在韓國首爾東大門手牽手約會，瑤瑤完全素顏，左手緊牽以綸，完全是情侶貌，戀情公開後，更是大方無阻，今年5月又在日本大阪被直擊，小倆口大方出現在觀光人潮最多的道頓堀，絲毫不怕被認出。育有一子一女的恩愛夫妻周杰倫和昆凌，2011年就被曝光2人在法國馬賽港口遊船，周杰倫將手搭在昆凌肩上的親暱照，當時昆凌正在放生日假期，周杰倫特地帶她到歐洲慶生，也因為照片被曝光後，2人戀情才正式曝光。前年分手的蔡依林和錦榮，在2010年因為拍攝《玩愛之徒》MV擦出愛火定情，接著在日本祕密約會被目擊而曝光戀情，2013年2人也再度被人看到赴東京約會，平常他們最常在夜市和健身房約會，過著彷彿平民小情侶般生活，但穩定交往6年多後，卻在2016年分手，讓外界譁然。更多鏡週刊報導【異國偷歡愛】斷開王少偉 謝忻吉隆坡緊勾黑帽男瑤瑤自嘲是恐怖情人 想靠香水讓以綸「永遠忘不了」能當天王嫂絕非偶然 昆凌做人滿分從這點看出