在今天看見明天
熱門: 房價 遺產稅免稅額 fed 高股息etf 美元

主導最新與熱門精選文章

熱搜關鍵字:主導共有5546項結果
護國 綠電 新屏障
政治社會

護國 綠電 新屏障

未來十年,全球綠能嚴重供給不足,一個全球搶綠能的戰爭,已經上膛。拿不到穩定的綠電,在未來供應鏈上就可能被除名,但只要台灣電力結構轉骨成功,不僅可以搶得競爭力的聖杯,台灣更可在半導體之外,用綠能建立一個護國新屏障。這是一場不能輸的競賽!

日期:2020-09-02

沾。空間設計施瑋翰 將大自然融入設計,打造會呼吸的空間
藝文風尚

沾。空間設計施瑋翰 將大自然融入設計,打造會呼吸的空間

「當初會投入室內設計領域,應該說是基於使命感吧。」沾。空間設計總監施瑋翰提及,基於對家族事業的關心,8年前他辭去在美國建築師事務所的工作回到台灣,負責家族自營事業及代理服飾品牌門市的空間設計,希望運用本身所學,開創出另一番氣象。

日期:2020-09-02

大同公司派再出招!引用鄭文逸炒股案判決 向法院聲請解散欣同、新大同
傳產

大同公司派再出招!引用鄭文逸炒股案判決 向法院聲請解散欣同、新大同

大同公司派再出招!日前,台商鄭文逸因涉嫌炒作大同公司股票,遭台北地院依違反證券交易法第155條,判13年6月徒刑;對此,大同公司今(1)日舉行記者會強調,鄭文逸為欣同、新大同公司實質控制人,大同公司依民法第36條,向法院遞狀聲請欣同、新大同公司解散,同時呼籲經濟部,應撤銷原核准欣同、新大同召集臨股會的處份。

日期:2020-09-01

彰化萬人血清抗體報告掀牌!陽性率僅萬分之8.3 葉彥伯:台灣社區安全了
焦點新聞

彰化萬人血清抗體報告掀牌!陽性率僅萬分之8.3 葉彥伯:台灣社區安全了

彰化萬人COVID-19(武漢肺炎)血清抗體研究計畫備受外界關注,彰縣衛生局長葉彥伯,今(27)日上午10點於說明會中公布檢驗結果,指出在今年2至3月疫情高峰期最有可能感染的人,經過調查後發現群體感染率「非常低」,4841人當中,陽性率僅有萬分之8.3,強調「社區感染機率是非常低,請民眾放心」。

日期:2020-08-27

泰國掀44年最火學運 「反獨裁」升級「反泰皇」 軍政府陷危機
政治社會

泰國掀44年最火學運 「反獨裁」升級「反泰皇」 軍政府陷危機

泰國在七月下旬爆發高官辭職潮,反政府學生運動也如火如荼地展開,年輕人運用大量卡通元素示威,革命動能不斷增強中,能撼動獨裁的軍政府嗎?

日期:2020-08-26

從家庭主婦到接掌千億大集團...接班兩年,嚴陳莉蓮如何掌舵裕隆驚渡暴風雨?
話題人物

從家庭主婦到接掌千億大集團...接班兩年,嚴陳莉蓮如何掌舵裕隆驚渡暴風雨?

20211203編按:裕隆集團前董事長嚴凱泰2018年12月3日因食道癌過世,享年54歲,遺孀嚴陳莉蓮接下嚴凱泰過世後的擔子,已了解裕隆集團不若外界以為的豐茂,3年來她大刀闊斧整頓、更與鴻海創辦人郭台銘在電動車市場結盟。回首當年,嚴凱泰的生死令來得如此之快,完全出乎她的想像。這位女當家在經歷納智捷、資金告急的震撼教育後,終於深刻體悟到,她打的是一場空前艱難的戰役。「打籃球要攻、守俱佳。」如果裕隆已經重新打穩基石,守住基本盤,那麼未來,新裕隆是否能發動凌厲攻勢,掙回昔日光彩?

日期:2020-08-26

製程推進順利 讓英特爾、三星只能乾瞪眼 沒有對手的台積電還可能有什麼麻煩?
焦點新聞

製程推進順利 讓英特爾、三星只能乾瞪眼 沒有對手的台積電還可能有什麼麻煩?

台積電今天(25日)早上舉行2020技術論壇,由於疫情關係首度改成線上舉辦,除了發表N7(7奈米)、N5(5奈米)、N4(4奈米)、N3(3奈米)等製程技術的推出時程,也強調在先進封裝領域的進展,同時在總裁魏哲家的談話中也可以推敲出,在每個新世代製程技術順利研發並快速銜接下,台積電未來最重要的工作就是擴大產能,才能消化客戶龐大的下單需求。

日期:2020-08-25

政風調查結果公布前夕憂對立? 血清報告取消引揣測
焦點新聞

政風調查結果公布前夕憂對立? 血清報告取消引揣測

台大公共衛生學院與彰化縣衛生局合作「新冠病毒萬人血清抗體調查計畫」,原定25日上午10時30分公布5千人檢驗結果的期中報告,主導計畫的台大公衛學院前院長詹長權今晚宣布將延後公布,並通知彰化縣政府。彰化縣衛生局長葉彥伯說,他也是接到台大公衛學院取消期中報告的通知,目前正在聯絡相關事宜。

日期:2020-08-24

沒有「預售」屋?不急…豪宅完工再慢慢賣 揭密林敏雄「細究慢熬」養地學
房地產

沒有「預售」屋?不急…豪宅完工再慢慢賣 揭密林敏雄「細究慢熬」養地學

對比專賣平價日用品的全聯福利中心,身兼全聯董座及元利建設總裁的林敏雄,在房地產業專蓋高價豪宅,的確充滿了強烈反差感。

日期:2020-08-20

想透過大數據預測流感  恐怕仍無解
健康

想透過大數據預測流感 恐怕仍無解

許多人生活碰到難題,第一時間就是請教「谷歌大神」得到解答,然而,「谷歌流感趨勢」是透過大數據及演算法推估,它真能精準預測流感等疾病?

日期:2020-08-19