美股回檔,聯準會 (Fed) 開始為期兩天的利率政策會議,市場出現重新封鎖的擔憂,國際貨幣基金 (IMF)警告通膨壓力可能會更加持久;標普成分股迄今有 124 家企業公布財報,其中 88.7% 的財報表現優於預期。
美國各指數趨勢沒有太大改變,道瓊工業、標普五百、那斯達克等指數雖然下跌,仍是正常表現,費城半導體指數持續較為弱勢,各指數都留下影線。
值得留意的是,經濟數據、企業財報其實大多不錯,股價在高檔但是不漲,有一點利多出盡現象。
強勢股 : Sirius XM Holdings Inc.提供衛星無線服務,播送音樂、運動、娛樂、喜劇、談話性節目、新聞、交通和氣候節目;Pentair plc.(PNR.US)是世界上主要的水處理設備供應商,其下屬水集團是世界上最大的專業水處理設備製造公司。
台股持續弱勢,週二盤中最高17459點,未觸及17500點的壓力,終場收低,原本抗跌的OTC轉跌,外資並沒有大幅賣超,應是本土法人或業內退場,這次搶反彈不成,持股降回低水位。
強勢股 : 高價股中,千元以上族群休息,瑞昱、敦泰、矽創、大江、富鼎等百元以上股抗跌;營建、食品等漲勢落後的族群輪動。
道瓊指數下跌 85.79 點,或 0.24%,收 35,058.52 點。
標普 500 指數下跌 20.84 點,或 0.47%,收 4,401.46 點。
那斯達克指數下跌 180.14 點,或 1.21%,收 14,660.58 點。
費城半導體指數下跌 60.95 點,或 1.86%,收 3,215.97 點。
標普 11 大板塊中有 5 大板塊收黑,非必需消費品、通訊服務和能源領跌,公用事業、房地產和醫療保健領漲。
騰訊旗下手機應用程式「微信」無預警暫停新用戶註冊,騰訊 ADR (TCEHY-US) 下跌 2.13%;騰訊音樂 (TME-US) 下跌 4.78%;阿里巴巴 (BABA-US) 下跌 2.97%;百度 (BIDU-US) 下跌 2.80%。
特斯拉 (TSLA-US) 下跌 1.95%;蘋果 (AAPL-US) 下跌 1.49%;臉書 (FB-US) 下跌 1.25%;Alphabet (GOOGL-US) 下跌 1.59%;亞馬遜 (AMZN-US) 下跌 1.98%;微軟 (MSFT-US) 跌 0.87%。
道瓊成分股漲跌互見。雪佛龍 (CVX-US) 跌 0.34%;波音 (BA-US) 下跌 1.58%;沃爾格林聯合博姿 (WBA-US) 跌 0.91%;奇異 (GE-US) 漲 1.16%。
費半成分股表現不佳。英特爾 (INTC-US) 下跌 2.08%;AMD (AMD-US) 跌 0.86%;應用材料 (AMAT-US) 下跌 2.59%;美光 (MU-US) 下跌 2.73%;高通 (QCOM-US) 下跌 1.79%;NVIDIA (NVDA-US) 跌 0.45%。
台股 ADR 全數收黑。台積電 ADR (TSM-US) 下跌 1.82%;日月光 ADR (ASX-US) 下跌 1.81%;聯電 ADR (UMC-US) 下跌 2.74%;中華電信 ADR (CHT-US) 跌 0.02%。
(本文係個人看法與紀錄,非為投資建議,讀者請自行獨立思考,作出投資決定,盈虧自負,與本人無關)
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同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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南港建材展最後一天~軟水洗髮體驗💦
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Amazon - Dean Samuels 5G時代不會讓電信商沒有角色,而是更需要電信商的協作
早上我的手錶會記錄我的睡眠狀況傳輸到雲端,我起床後Alexa會告訴我今天的天氣如何,週末可能會有颱風,也告訴我一些AWS昨日在北京的更新。我的其他裝置也可以讓我準備好如果活動要delay我該怎麼辦重新安排行程。這些都需要AI, 網路連結等才能完成。
我是Dean Samuels,我主要的base 之前在新加坡,近日開始移轉到香港台北。
客人不會講我要AI/IOT… 客人需要解決的是他們的問題。例如政府要提供智慧城市,他們需要很多的連結、把各種服務連上網。
2019年的重要趨勢是『邊緣計算賦能化Empowered Edge』,這不是新東西,但5G跟IOT這些技術讓機器可以互相監控,你可以想像幾十億的物品資料聯網,數量級已經完全超過人類可以理解。所以需要機器學習。『數位孿生Digital Twins』就像遠傳剛提到的,可以幫助製造還有檢修查測更容易。『AI-Driven Development』『擴充實境』是連結虛擬世界與實際世界的技術,虛擬的擴充實境能改變例如醫生與病人互動的方式,可以讓智慧城市可能。 5G可以讓以上這些科技整合。讓我們講更多邊緣計算賦能化。
邊緣計算並不新,對AWS來說我們相信未來科技服務都會在雲端,但是很多應用與企業資料(例如資料採礦公司)還是沒有把東西放在雲端,我們想做的是把很多放在雲端的東西放到邊緣端。有個誤解,是雲端跟邊緣是互不相容的,但其實他們是互補的。雲端計算是中心化的,把電腦應用變成應需提供。讓我們回到邊緣計算與手機與電信,在電信的協助下,邊緣計算應用是非常廣的。邊緣計算靠5G, 機器學習(或AI)與IOT成為可能。
為何邊緣計算很重要?首先數位轉型意味著數百億計的設備聯網,他們都將產生資料,需要做決定,還有要給予方向。根據高通的預測,聯網物品數量將以每年32%成長,到2021年將有250億的物品聯網。根據預測,在2025年前有75%的資料將產生在資料倉儲與雲端之外(目前只有20%不到的資料不產生在此處)
但是邊緣計算仍不會脫離一些基本法則,像是物理性法則、經濟性法則、以及各地的法規(像是隱私權規範),例如高頻交易,你可能會快速的賠錢。可以想像在自動駕駛時候,你也需要能在當場作決定。經濟性法則需要高可靠度的網路,但費用要可以負擔,需要高穩定性的網路。跟隱私權有關則是資料到底存儲在哪裡,在有些國家,隱私相關的資料甚至不能儲存。所以在邊緣的應用十分重要。
雲端與邊緣是互補的,當我們看Netflix的影片時候,我們不是永遠從伺服器下載,用到CDM減少延遲。我們提供AWS Greenpass, AWS Outposts, AWS Cloud 讓雲短跟邊緣互相補充。
當我們提到5G時候,不只在意速度,當然他是10倍20倍。。。下載影片快非常多。但是這不是5G的真實力量,最大的力量在低延遲。戲劇性地減少資料到你的設備的時間,從4G的20ms 到5G的4ms,延遲明顯改變。另外一個是海量的連結,你們一定都有經驗,在集會場合,聯網能力會下降,但是使用5G的時候,每平方公尺可以連接的設備是數十倍。還有可以建立你的企業聯網,例如設定你們公司的wifi ,就像傳統的無線網路。
你可以創造或訓練應用,在雲端訓練,一但機器學習的模型做好了,你可以用它在雲端做預測,而IOT則是讓你連結設備。讓我們看看Verizon的影片,我們跟他們合作,他們有時候會問在未來雲端與5G之後,電信業者還有機會嗎?但5G時代我們會比過去更需要電信的基礎建設,更多的投資、更多的連結。相同的,電信業者也需要AWS這樣的業者提供雲端與邊緣的計算,在Verizon他們跟我們合作提供聯網的設備。
5G的關鍵支柱,你首先會看到速度變快、除了手機外你的電腦不再需要wifi。而到了第二階段,有些以前因為延遲問題無法進行的,像是遠端醫療,也都可以進行了。另外是數以億計的聯網設備,在未來幾年內,5G會讓這些成為可能。
以觸覺互聯網(tactile internet)與擴充實境來說,目前的延遲速度太慢,醫生用機械手臂感受到病人的肌膚後無法及時回應,需要改善延遲速度,並且要足夠的頻寬。
AI這麼好,為什麼企業不用?太貴了,所以AWS的Machine Learning 與Deep learning讓模型訓練的時間從幾天縮短到幾小時,更容易應用、更便宜。我們的願景是把這個能力交付給每個應用者,另外一個是我們的架構讓企業在應用上更容易。我們將AI的架構做成三段,不需要太複雜的能力。我們提供的設備是Application based 的服務,使用者的學習時間最短,不需要煩惱系統架構,直接開始做模型。
IOT分析師的流程是收集資料,整理資料,分析資料。機器尋找其他的機器,偵測複雜的資訊、檢驗決策、執行任務。今日機器有大多數時間是機器互看,攝影設備看其他機器,然後通過運算做決策後決定這些機器要繼續做什麼。
我們看到5G在澳洲、美國等地推出,但五年內都還不為成為主流。目前我們的AI & IOT的應用是在4G上面,例如在農業上的使用等等。而我們期待未來的應用中,最期待的是延遲地減低,所以需要大量的邊緣計算,例如你的自動駕駛汽車,在資料收集後要交付到邊緣。而高頻交易也需要像AWS這樣的和在火半,確保速度。而在採礦的部分,需要LTE 或者5G的企業專網。
我們有個客戶PENTAIR,他們用機器學習了解養殖的魚是否需要餵食,用這個方法可以改善他們的魚肉蛋白質。
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