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| 營養標示 | |
| 內容量： | 每一份量(1粒)1克，本包裝含60份 |
| 熱量： | 3.6kcal |
| 每份營養成份： | 蛋白質：0.2g 脂肪（脂質）：0.3g 飽和脂肪：0g 反式脂肪：0g 碳水化合物：0.1g 鈉：1.1mg |
| 食品添加物名稱： | 無 |
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今悶熱午後防雷雨 吳德榮：高溫上看逾36度
前中央氣象局氣象預報中心主任吳德榮表示，未來一周台灣大都在季風低壓環流的範圍內，台灣附近水氣並不多，但大氣是很不穩定的，午後有強對流發展，而今日至下周四白天晴朗炎熱，各地高溫約在34至36度以上。
氣象專家吳德榮在「三立準氣象‧老大洩天機」專欄表示，最新歐洲模式模擬，未來一周台灣大都在季風低壓環流的範圍內，水氣雖大多集中在颱風或熱帶擾動附近；台灣附近水氣並不多，但大氣是很不穩定的，午後有強對流發展，夜間、清晨的山風、陸風也可激發局部的短暫陣或雷雨。
溫度方面，氣象局預報指出，今天各地約33至35度，大台北及宜蘭、花蓮部分地方可達36度，沒下雨時感受悶熱。
吳德榮也表示，今日至下周四（28至3日）白天晴朗炎熱，各地高溫約在34至36度以上，要注意防紫外線、防中暑；午後山區有強對流發展，常伴隨雷擊、強風及瞬間大雨，鄰近的平地，有時也會受到影響，尤其以中南部平地的機率較北部高；應注意氣象局的特報。
而颱風動態方面，吳德榮表示，最新（28日2時）中央氣象局「路徑潛勢預測圖」顯示，中颱「雲雀」在日本東南方海域，因受到季風低壓環流（Monsoon Gyre）及太平洋高壓，兩股氣流的合力導引，除了逆時針而行；並以少見的41公里的時速，快速朝西北撲向日本本州西南部、將再轉向偏西、並逐漸減慢至時速30公里以下（仍比一般颱風快許多），掠過四國、九州；下周一（30日）轉西南西方向，進入東海後強度減弱、移速減慢。周末有日本的行程的民眾，要注意其影響。
他說，最新（27日20時）歐洲中期預報中心（ECMWF）模式模擬31日20時地面圖顯示，「雲雀」颱風在東海；日本東南方海面有低壓擾動發展，模式模擬其未來偏北移動，對台並無威脅。而未來10天的天氣型態，菲律賓東方至南海一帶仍為有利熱帶擾動發展的區域，可再繼續觀察。
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鴻海集團轉投資的富盈數據成立「字媒體」，執行長陳顯立強調致力成為為品牌主提供最佳解決方案的「數據線民」。（攝影/ 鄭國強）
「將資訊碎片化、片段化然後再重組，提供給讀者他要的資訊，一方面也找出讀者的『真實需求』。」富盈數據執行長陳顯立談到「字媒體」的角色時，難免必須帶著抽像的形容，然而背後所做的其實和Facebook主動推給每個使用者的資訊類似，「讓對某個項目有興趣的人，得到他想要的資訊」，但是字媒體（ZiMedia）還有一個目標：替鴻海集團找到消費者的下一步需求。
這家由鴻海集團投資7千萬元，在2016年12月成立的公司，執行長陳顯立透露，營收已到三億元的規模，富盈數據也是鴻海集團龐大的硬體轉投資事業中，少有的軟體事業，但在人工智慧、演算法、大數據的潮流之下，卻又成為鴻海集團最能接近消費市場動態的轉投資事業，更精確的說，富盈數據可足以勝任鴻海的情報探子。
鴻海轉投資，貼近消費大眾
外界多注重在「字媒體」如何在痞客邦的範疇下去運作，正如陳顯立接受《數位時代》採訪的時候說「在痞客邦，部落客是房客，痞客邦是房東，蓋板廣告是租金。而我們的想法是，字媒體是百貨公司，部落客都是專櫃。專櫃賺錢，百貨公司也賺錢，所以我們分享50%（字媒體和部落客的分潤比例）給專櫃。」
卻鮮少知道字媒體的分析方法，尤其是把「數據」轉換成「數據經濟」的過程，陳顯立大方的透露一種以「文字採礦」、機器學習、分群等技術輔佐下的資料萃取過程。
陳顯立說，長期觀察讀者對3C產品的偏好描述、對功能的抱怨、對售價的評論、推薦給朋友的資訊，藉以推測出目前消費者心中的想要的產品，例如「是大螢幕還是小螢幕？」「怎麼還沒看完這集手機就快沒電了」之類的資訊，形成消費者動機的描述，讓母公司集團事業可以參考，甚至做為下一代商品的依據。
更細部的來看，例如讀者在閱讀汽車相關報導時停留的時間特別久，也讀了很多篇相關的文章，網站將他分類為「對汽車感到高度興趣的人」，因此也會主動推播其他相關的汽車文章以及廣告，這背後是靠著關鍵字、標籤、網路行為的集體偵測分類結果。
關鍵在於，這名讀者如果永遠被分析工具分類為「對汽車有興趣的人」而陷入「不斷的收到汽車資訊」怎麼辦？陳顯立說，演算法會以「配對」的模式看他和哪一群人接近，再把「這群人可能有興趣」的資訊繼續提供給他。
數據經萃取，成為商戰關鍵資訊
有趣的問題來了，有些分析帶來的卻是數據災難，陳顯立舉例說，某個人時常打電話去日本料理店，然後就被數據解讀為『喜歡吃日本料理的人』，但其實他只是送貨員，在『結果數據』統計裡完全沒有其他資料可以佐證『他是喜歡日本料理的人啊』，爾後也因為看到太多日本料理資訊讓他覺得很煩，然後他跑去吃牛排了!
他表示，從數據中知道某消費者買了一台冰箱，就判斷他是冰箱的需求客戶，然後不停推播冰箱資訊給他嗎?當然不可以。通常購買冰箱的家庭用戶，下一次購買的時間點可能是五到十年後。而更重要的是，你如何透過這個結果，推算的出買冰箱的人是家庭主婦，是公司總務，還是賣冰的店家呢？」
在行銷上，許多行銷公司也試過用藝人宣傳做促購，但發現藝人的粉絲及收視族群多半是因為追星，無法在商業應用上帶來實質的營收的問題。
陳顯立強調，「一個數據策展團隊，如果沒有辦法替客戶帶來『轉單和營收』，那就不能算是有意義的數據，只能當作文獻了。 」他說，「不要把我們當作只是個賣廣告的，我們致力成為為品牌主提供最佳解決方案的『數據線民』。」
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