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商品訊息描述

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Superdry極度乾燥新款加絨三拉式連帽外套

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商品說明

品名：Superdry極度乾燥新款加絨三拉式連帽外套

款式：網購人氣產品

●女款

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單拉鍊款 -深灰配桃紅

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尺寸：XS/S/M/L/XL/XXL/XXXL

材質：

－外部：尼龍100%

－內裡：聚酯纖維100%

－帽襯：聚酯纖維100%

－羅紋：聚酯纖維100%

商品來源：平行輸入2017熱門商品

備註：限量款請確認尺寸後再下標

※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

※商品為平放測量，可能會因某些因素產生些許誤差



商品訊息特點

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

鉅亨網新聞中心

A 股投資大事記

一、IPO：

去年下半年，管控再融資，放鬆 IPO 趨勢已顯現。自 2016 年 11 月以來，A 股市場 IPO 發行節奏明顯加快，從之前一個月兩批次，逐漸提升至一週一批次，月均籌資規模達 200 億元以上，IPO 塞車的問題也獲得一定程度的解決。

去年證監會每月核發 IPO 批文家數：
 

假設 2017 年 1 月會有 38 家已過，企業會成功上市，以及目前有超 600 家企業在等候上市審批的情況下，預計 2017 年將有 380 家到 420 家公司上市，共融資 2500 億元至 2800 億元。以此預期，新股上市數量和融資額均有大幅增長。

IPO 加速對 A 股市場有何影響：

IPO 是實體經濟融資的解藥。

1, 信貸融資仍是主要，在直接融資中股權市場有待發展。目前中國股權融資仍較小，加上債券融資後直接融資占比也不高，貸款仍為主要融資渠道。

1.table2016 年非金融企業境內股票融資占社融比重為 7.0%，債券融資為 16.8%，而日本同樣是銀行主導型金融制度國家，其非金融企業直接融資占比高達 60% 以上，美股則高達 80% 以上，中國直接融資市場還有較大發展空間。

在直接融資中，當前債務融資發展過快，企業部門槓桿率高達 123.1%，高於國際水平。沉重的債務負擔拖累企業長遠的發展，這就迫切需要企業改變融資結構。

2、IPO 融資助力企業業績改善，支撐實體經濟增長。上市公司較非上市公司更易獲得持續的低成本融資，這既支撐企業迅速擴張，又利於降低財務費用。

長期看 IPO 發行不改市場趨勢：

1, 回顧市場表現，IPO 發行節奏與市場漲跌幅關聯不大。IPO 供給基本上保持動態平衡，IPO 發行節奏與 A 股行情更是相輔相成的關係，在牛市中 IPO 發行較多，在熊市中 IPO 發行更少，在震盪市中 IPO 發行節奏保持平穩。

2, 長期看 IPO 發行對 A 股資金面影響不大。從 A 股資金供求看，資金流入主要來自公募基金、私募基金、銀證轉帳、保險加倉、滬股通、融資餘額，資金流出主要來自 IPO、再融資、產業資本減持、交易稅費。

2.table在 2016 年 IPO、再融資、產業資本減持、交易稅費分別為 1496 億元、16967 億元、1140 億元、3780 億元，分別占全年資金流出額的 6.4%、72.6%、4.9%、16.2%，相對而言 IPO 對資金面的衝擊較小，從長期看 IPO 發行不改市場趨勢。

二、混改 (國企混合所有制)：

在國有控股的企業中加入民間 (非官方) 的資本，使得國企變成多方持股，但還是國家控股主導的企業，來參與市場競爭，混合所有制目的是為了讓國企改革中能夠增加競爭力和活力

混改將可以為已上市公司創造資產重組的機會
 

1. 大型國有控股上市公司引入更大比例的非國有資本
2. 非國有控股的中小上市公司併入大型國有上市公司
3. 不同類型的上市公司實施產業鏈等的結合
4. 剝離相對低效的資產板塊和產業板塊，優化上市公司的資產

三、創業板上半年是否止跌回穩：

2017 年開局不利，創業版創下八連跌的紀錄，盤中跌幅逼近 2015 年股災的最低點，上證綜指一度跌至 3000 點附近，1 月 19 日兩市成交額跌破 3000 億元，創出 2014 年 11 月 21 日以來的新低，A 股市場情緒低迷。創業板的調整尚未結束，但是 2017 年全年來看，對整體市場還是偏樂觀的看法，預期 A 股走勢會與 2016 年熔斷以後的走勢差不多。

創業板的修正自 2015 年創下最高點就開始了，經過這一年半的修正，創業板偏高的狀況依然嚴峻，大盤股估值和小盤股估值差距很大。估值較高的原因主要來自兩方面，一方面是因為 A 股過去上市困難，已上市的股票尤其是小盤股隱含了殼價值；另一方面是因為 A 股的投資人結構仍是以散戶為主，換手率高，對長期估值的重視程度較低。

自去年開始，這兩方面因素都在發生變化。IPO 審批加速使投資者的選擇變多，對公司質地的要求變高，A 股的估值會發生結構性變化。另一方面，市場投資者的觀念也在逐漸發生變化，現在要找到未來持續具有高成長、有吸引力的股票的機會越來越少，越來越多的投資者會回到從價值角度去尋找投資機會。今年上半年還是價值股的走勢會比較好，因此創業板在上半年壓力還是較大。

四、一帶一路並不是一個實體機制，而是一種合作發展的理念與提倡：

借用古代 (絲綢之路) 的歷史遺跡，讓中國與相關國家和地區透過既有的雙多邊機制發展與沿現國家和地區的經濟合作夥伴關係，一帶一路計畫包含有 (中蒙俄、新亞歐大陸橋、中國 - 中亞 - 西亞、中國 - 中南半島、中巴、孟中印緬) 六大經濟走廊。

這一跨國計畫涉及 60 個國家包括煤氣、礦產、電力、電信、基礎建設、農業等總量超過 900 個投資項目。投資資金超過 8900 億美元，這筆天文數字將由亞洲基礎設施投資銀行 (亞投行) 和絲路基金提供資金支持，這一帶一路將會創造出 2.5 兆美元的附加價值也將會推動亞歐互聯互通產業合作，促成利益的融合。

五、軍工改革：

2017 中國國防預算突破兆元大關，也許這數字看似驚人，但以美國與俄羅斯國防預算支出占 GDP 比重約 3~5% 來看，中國不到 2% 的數值，後續還有很大的成長空間，中國官方版國防白皮書強調，將會發展海軍裝備，國防資訊化與軍民融合等。當中的國防資訊化所涉及包括：雷達、衛星導航、資訊安全、軍工通信以及軍工電子領域，隨著現代化戰爭對於國防資訊化重視程度的提升，2015 年相關支出為 2513 億元，占國防裝備總支出比重 40%，預估未來 10 年總產業規模將達 1.66 兆元。

軍民融合並非短期一時炒作，而是代表未來軍工產業發展的長期趨勢，中央軍民融合發展委員會的成立，將繼續強化市場對軍民融合的認知，有利整個軍工板塊。進入 2017 年以來，從中美博弈、南海問題等事件，到軍工混合所有制改革，軍工板塊熱點頻出，一馬當先領漲市場，但市場普遍關注傳統軍工股。

預期軍民融合，尤其是民參軍，將接捧。2017 年將是 “改革風口 + 產業共振 + 事件驅動” 共同催化的軍工大年。

前車之鑒：美國軍民一體，與前蘇聯軍民分離，天壤之別的發展模式導致截然不同的國家命運，美國軍民融合使其軍事實力大增，也帶動了科技發展和經濟繁榮，電腦、互聯網等都是軍工轉化而來。

當務之急：十三五，中國將進入武器裝備升級換代大週期，中國經濟也進入 “新常態”，當前中國軍民融合程度較低，加快中國特色的軍民深度融合，迫在眉睫。

民參軍企業迎來新的轉型高峰

近年來民參軍政策不斷開放新的領域。2014 年以來，軍民融合發展加大民營企業參軍的市場空間和開放度，特別是 2015 年 1 月軍品採購首次實現網上公開招標和 2016 年 8 月軍品預研首次實現網上公開招標，更是激發了民營企業參與軍工產品研製的積極性。

隨著一些軍工出身的領導，主導地方省份，地方軍民融合的措施也在持續推進，如成立地方軍民融合辦公室等，而此次軍工融合委員會的成立，更是從高層表達了軍民融合的意志，民參軍也會因此迎來新的高峰

民參軍上市公司市值和股價獲得大幅提高，從機構市調發現民企切入軍工領域後，公司平均 PE 增長 40%、股價增長 80%，剔除掉大盤影響，公司平均 PE 增長 24%、股價增長 63%，公司的市值和股價都有明顯的提高，尤其是在軍工電子資訊化領域更高。

軍工資產證券化會加速進行

集團公司通過混改持續推進資產證券化，各集團資產證券化目標相繼確定，2016 年作為十三五開局年，軍工集團紛紛制定資產證券化目標，並在 2016 年進行目標分解，為 2017 年打了堅實的基礎。

混改指向資產證券化：中船工業集團等推出混改，通過集團公告的綱領和方針，可以發現軍工集團混改不應再，單純理解為引入戰略投資者，而是應指向資產證券化和員工持股方向，反映各集團混改為契機，實現資產證券化和員工持股。其中，中電科、船舶集團等資產證券化。

相比於其他集團，中電科具有資產優質、 人員歸屬清晰、管理現代化等特點，同時，集團也積極推動下屬科研院所的資產整合，跨所先後成立網安集團、通訊事業部等二級機構，所以在未來資產證券化和院所改制中，中電科會更具有先行優勢。

六、總結：

近期市場反反覆覆，指數也幾乎原地踏步，這也進一步凸顯了 A 股節後行情的三大特徵：

1, 央行頻頻放出貨幣政策偏緊信號，這直接制約著 A 股成交量難以真正放大，所以創業版 20 日線和滬指 60 日線是市場短期一道屏障。

2, 指數調整未引發恐慌情緒，兩市跌停股數量為零，殺跌股數量也維持在低水位，這表明有資金在趁機低吸承接了大部分賣壓，市場短期出現系統性風險可能性大為降低。

3、儘管短期指數難有太大作為，但區間震盪行情下，個股結構性賺錢效應依舊火熱不減，特別是有業績支撐的中小盤股受到資金持續強勢追捧，成為主力發動春耕行情的首選對象。

對於今年全年的整體市場走勢，還是偏樂觀的。今年 A 股市場會緩步向上，但不會有急漲或者急跌的行情，投資策略上偏向於區間操作。回顧去年的金融市場，美元、黃金、大宗商品表現較好，顯示出投資者的避險情緒，然而經過去年一年的炒作，這幾類資產已經沒有太大的吸引力。

全球低利率時代行將結束，但市場資金仍較為充裕，投資者有願意調高風險偏好，權益類市場是不錯的配置機會。市場普遍認為貨幣政策的空間有限，財政政策成為支持經濟向上走的有力支撐，其中蘊含了不少投資機會。配置上，上半年建議傳統產業與中小新創產業投資比例為 8:2。

人工智慧（Artificial Intelligence）的研究，過去60多年來從未停歇，而今總算有了不凡的突破，從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等，無疑捕捉了無數人們的注意力，宣告著劃時代的科技盛世已經到來。



1950年，圖靈在他名為〈運算機器與智慧（Computing Machinery and Intelligence）〉的論文裡提問：「機器能思考嗎？（Can Machine Think？）」，挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義，卻沒有辦法很精確地討論問題核心：「機器會有智慧嗎？」

由於機器智能難以確切定義，圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧，提出了著名的「圖靈測試」：如果機器與人類進行非面對面（例如在中間以布幕隔離）對話（例如使用文字訊息），人類卻無法辨認出對方是機器，那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代，對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案，後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試：如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫．維森鮑姆（Joseph Weizenbaum），以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA；或到2014年，英國雷丁大學（University of Reading）重磅宣布其所開發出的Eugene，已經通過測試，但後來被質疑標準有誤。

其實，人工智慧一詞直到1956年，才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫（The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）」上，由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫（John McCarthy）正式定名。這場工作坊所討論的問題：「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域，而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。

歷經了60年的發展，人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落，經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元，希望打造強人工智慧的人工神經網絡（Artificial Neuron Network），先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境，無法取得研究經費而停滯；同一時期另一脈絡的弱人工智慧，則發展出博聞強記、分辨率隨資料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如今，人與機器的對話，已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子，到底電腦科學家解決了些什麼問題呢？從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。

關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡

對於人工智慧，電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作，因此設計數學模型來模擬動物神經網絡的結構與功能。所謂人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。

1951年，科學家馬文．閔斯基（Marvin Minsky）第一次嘗試建造了世上第一個神經元模擬器：Snarc（Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它能夠在其40個「代理人」和一個獎勵系統的幫助下穿越迷宮。六年後，康乃爾航空工程實驗室的法蘭克．羅森布拉特（Frank Rosenblatt）設計、發表神經網絡的感知器（Perceptron）實作後，人工神經網絡（或稱類神經網絡）學者曾經一度振奮，認為這個突破終將帶領人工智慧邁向新的發展階段。

但，人工智慧領域的研究在1970年代因為缺乏大規模數據資料、計算複雜度無法提升，無法把小範圍的問題成功拓展為大範圍問題，導致計算機領域無法取得更多科學研究預算的投入而沉寂。到了1980年代，科學家首先透過思考上的突破，設計出新的演算方法來模擬人類神經元，迎來神經網絡發展的文藝復興時期。物理學家約翰．霍普費爾德（John Hopfield）在1982率先發表Hopfield神經網絡，開啟了神經網絡可以遞迴設計的思考。四年後，加州大學聖地牙哥分校教授大衛．魯梅爾哈特（David Rumelhart）提出了反向傳播法（Back Propagation），透過每次資料輸入（刺激）的變化，計算出需要修正的權重回饋給原有函數，進一步刷新了機器「學習」的意義。科學家更進一步把神經元延伸成為神經網，透過多層次的神經元締結而成的人工神經網絡，在函數表現上可以保有更多「被刺激」的「記憶」。

目前多層次的人工神經網絡模型，主要包含輸入層（input layer）、隱層（hidden layer）與輸出層（output layer），另外根據資料輸入的流動方向，又分為單向流動或可以往回更新前一層權值的反向傳播法。由於神經網絡模型非常仰賴計算規模能力，為了增加高度抽象資料層次的彈性，電腦科學家將之複合為更複雜、多層結構的模型，並佐以多重的非線性轉換，將其稱之為深度學習（Deep Learning）。

關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習

科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。1970年代，人工智慧學者從前一時期的研究發展，開始思辯在機器上顯現出人工智慧時，是否一定要讓機器真正具有思考能力？因此，人工智慧有了另一種劃分法：弱人工智慧（Weak AI）與強人工智慧（Strong AI）。弱人工智慧意指如果一台機器具有博聞、強記（可以快速掃描、儲存大量資料）與分辨的能力，它就具有表現出人工智慧的能力。強人工智慧則是希望建構出的系統架構可媲美人類，可以思考並做出適當反應，真正具有人工智慧。

機器學習（Machine Learning）可以視為弱人工智慧的代表，只要定義出問題，蒐集了適當的資料（資料中通常需要包含原始數據與標準答案，例如人像圖片與該圖片內人像的性別、年齡），再將資料分做兩堆：訓練用與驗證用，以訓練用資料進行學習，透過特定的分類演算法抽取特徵值，建構出資料的數學模型，以該數學模型輸入驗證用資料，比對演算的分類結果是否與真實答案一樣，如果該數學模型能夠達到一定比例的答對率，則我們認為這個機器學習模型是有效的。這種具有標準答案，並以計算出的預期結果進行驗證的機器學習，通常被稱為監督式學習。 相對於監督式學習，非監督式學習則強調不知道資料該如何分類的機器學習，換句話說，我們提供電腦大量資料，但不告訴它（或許我們也真的不知道）這些資料該用什麼方式進行分類，然後電腦透過演算法將資料分類，人類只針對最終資料分類進行判別，在數據尋找規律就是機器學習的基礎。

機器學習的發展方向，是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法，讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則，並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。過程中，時常運用統計學技巧，並轉化成電腦程式，進而計算出資料??的分界條件來做預測。 弱人工智慧作為人工智慧領域的發展途徑，無論是監督式學習或非監督式學習，隨著資料被大規模蒐集、經由網際網路被傳遞、輔以雲端架構支援的運算，用機器學習來解決人類基礎的問題變成一種可能。目前機器學習也是人工智慧商業應用最廣泛的一種技術。舉凡搜尋引擎、圖像辨識、生物特徵識別、語音與手寫識別與自然語言處理、甚至是檢測金融詐欺等等，都是常見的應用。

關鍵技術三 人工智慧的重要應用：自然語言處理

對人類來說，如何讓這些現代自己製造出來的機器們，可以聽懂人話，並與人類「合作」，絕對是可以推動我們面對未知宇宙的重要助手。

自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域裡的其中一項重要分支。英國雷丁大學的演化生物學家馬克．佩葛（Mark Pagel）認為，最早的一種「社會科技」是人類的「語言」，語言的發明讓早期人類部落透過新工具：「合作」在演化上占有優勢。自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式，其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

無論是從人類到電腦，或從電腦到人類，語言處理通常都使用到我們一般學習外語所要具備的聽、說、讀、寫等技能。其中：聽與說主要使用到聽覺與發音，對電腦而言就是能夠透過麥克風「聽」到人類說話，把聽到的聲音轉成文字（這是語音辨識），或把電腦想要表達的意思轉成人類可以理解的詞句（這是自然語言生成），再用耳機或喇叭「唸」給人類聽（這是語音合成，功能通常稱作文本朗讀：text to speech）。科學家與工程師們也致力於影像文字辨識，影像來源可以是掃描完成的文件影像檔案、也可以是手機鏡頭的即時影像，目標的文字體則可以是一般鉛字印刷品或列印的文件，也可以是手寫文字（手寫文字辨識）。

當計算機透過「聽」或「讀」，將人類的話語或文章轉成文字、語句進到處理層，還需要能夠自動分詞（word segmentation），也就是電腦必須拆解人類的語句來理解語意，才可以進而給出相應的答案。例如一般人對手機說：「今天香港會不會下雨」，手機必須錄下聲音、並且濾掉雜音、將這句話的聲音轉化為文字、將這句文字拆解成不同詞句，並標注上不同詞性（speech tagging）。

「瞭解」使用者想要知道氣象資訊的命令後，手機必須對能提供「天氣」資訊的伺服器發出相應的（告訴伺服器要的地理資料是香港、並把今天轉換為實際的日期時間）資訊請求，包含未來數小時區間氣溫、氣象（是多雲、雨或晴天等）、風速、降雨機率、濕度、氣壓、空氣品質或紫外線指數等。

當伺服器回應了前述的相應數據後，手機可以選擇用螢幕畫面來回應，但更貼心的作法是把這些資訊翻譯成「人話」，然後用聲音唸出來。這時的處理可以把「香港接下來八小時會是晴天，氣溫攝氏25度，降雨機率是10%，空氣品質良好」這個句子，透過合成不同語詞聲音後說出來。但是，使用者問的其實是「會不會」下雨，所以必須進一步把降雨機率10%、晴天等等資訊轉換成「會不會」的尺度，例如10%可以轉化為「不太會」或是「只有很小的機率」一詞。

人類互動最重要的工具就是語言，無論是文字或語音，語音智慧助理讓人能和機器說話，無非是近年行動裝置普及後，最令人興奮的進展之一。

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