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中國時報【林宋以情╱綜合報導】
我國左投陳偉殷2日本季最後一場先發作客國民隊，投5局挨6安包括1發陽春炮，失2分，1四壞球，另有5K，馬林魚隊最終1比2飲恨。本季5勝5負戰績作收，自責分率4.96並不理想，不過陳偉殷認為「期末考」已找回投手丘感覺，展望明年球季再出發。
因左手臂傷勢休息近2個月歸隊第3場先發，陳偉殷總算投滿5局，用80球有54顆好球。他1局下面對國民首名打者騰納就被擊出中外野安打，再被強打哈波掃出帶有1分打點安打，但隨後穩住陣腳，4局下更是用球精簡，僅用8球讓國民隊三上三下，直到5局才被騰納轟陽春炮失第2分，不過另兩次面對哈波都飆K。
陳偉殷賽前原先計畫要持船難驟逝的隊友、強投費南德茲的球棒上陣打擊，盼擊出生涯首安，可惜費南德茲的球棒未隨隊帶到國民主場，無法如願，兩度站上打擊區也未能突破生涯0安關卡，本季44打數無安打，累計生涯50打數無安打創下大聯盟另類紀錄。
「登板情緒很複雜」，陳偉殷說，「這是我本季最終戰，當我踏上投手丘，見到上頭的16號，觸摸它，感覺如同費南德茲在我身邊，幫助我投完比賽，感覺就像我們並肩作戰。」
陳偉殷生涯前4個球季都披金鶯戰袍美聯奮戰，今年轉戰馬林魚隊首闖國聯，無奈因傷所困，先發出賽22場，主投123.1局，僅留下5勝5負戰績，自責分率4.96都是生涯最差。
馬林魚連續第7年無緣季後臺南市安平區SM道具賽，身為球隊2號先發的陳偉殷，在王牌費南德茲逝世後，新球季角色勢必更為吃重。陳偉殷說，「我會試著維持，盼來年能以更佳狀態回歸。為球隊貢獻所能、奪更多勝投絕對是我所期待的。」
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工商時報【彭暄貽╱台北報導】
受惠大陸G20會議後下游補庫存行情，DOP近月價格漲逾6％，烘托聯成（1313）、南亞（1303）業績加分推進。尤其，聯成旗下PVC近期報價連漲氣勢旺，南亞另一產品EG行情也持穩回溫；法人推估，營運蓄勢更上層樓，月增10～15％。南亞台灣DOP、PA年產各45萬噸、22.8萬噸，異辛醇（2-EH）20萬噸，是國內唯一具原料支援廠商。
聯成為全球最大的可塑劑（DOP）及苯酐（PA）供應商之一，DOP年產141.5萬噸，PA年產41.5萬噸；其中，大陸DOP市佔30％。可塑劑營收占比58.4％、PVC16.8％、PA約12.7％。
受惠大陸G20會議後下游補庫存行情，DOP近期價格跟漲，9月初報價860美元推升至915美元；相對主要原料2-EH現貨價持穩在800美元，DOP利差空間受惠放大。
分析師指出，可塑劑（DOP）主要應用PVC領域，近期中國大陸重大工程開工率上揚，帶動PVC需求增溫，加上陸廠電石法PVC因環保問題，使聯成採乙烯法生產的PVC需求往上，聯成PVC下半年獲利可望持續上揚，有利DOP需求、價格支撐推進。
另外，聯成仍持續擴充產能，6月起併入馬來西亞年產能4萬噸的PA廠及10萬噸的可塑劑廠，使產能提升約1成。今年第4季在大陸則將再新增四川南充廠，該廠PA年產能6萬噸及可塑劑12萬噸，主要係看好當地並無可塑劑廠競爭，支撐營運漸入佳境。
工商時報【袁顥庭╱台北報導】臺南市仁德區成人商品
工研院與NVIDIA（輝達）攜手簽署合作備忘錄，雙新竹縣尖石鄉公仔跳蛋方將結合彼此優勢、成為人工智慧發展與應用策略合作夥伴，並以發展自動駕駛車輛與機器人智慧化為優先合作標的。
NVIDIA台灣區總經理暨業務行銷副總裁邱麗孟表示，NVIDIA建立了一套端對端的學習架構，以及專為自駕車開發人員提供的DriveWorks軟體開發套件（SDK），提供深度學習的最佳化平台。透過結合工研院自主開發系統及車用系統軟體，雙方共同提升國內自駕車技術水準，加速國內汽車產業邁向深度學習的自動化未來。
工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生表示，工研院是在一年多前開始發展自駕車技術，工研院的專長領域涵蓋資訊、通訊、電子、機械等，這是一個龐大的團隊。工研院先在內部開發技術，並與清大、交大合作，向外進一步形成更大的聯盟。這次和NVIDIA合作，在此平台上，利用NVIDIA的深度學習運算晶片，進行龐大的影像運算；同時運用NVIDIA的雲端運算伺服器，將這些影像及運算結果存在雲端。
目前工研院自動駕駛原型車已能夠順利行駛於固定道路，胡竹生表示，初期目標希望可以完成封閉區自動駕駛，例如在工研院院區內運行。接下來將選定固定路線且車速較慢的自動駕駛車輛為應用場域，如遊樂區遊園車、高鐵、捷運的巡軌車等，長期目標當然是進入一般道路。
胡竹生指出，此次雙方策略合作得以發展自動駕駛以及人工智慧等技術，將車輛自我學習經驗匯集於雲端資料庫，讓車輛能夠藉由深度學習平台相互學習。在逐步累積深度學習以及人工智慧的技術能量，不但把深度學習技術擴展於提升工業型機器人的智慧能力，更將運用於服務型機器人營造人機互動體驗等不同領域之應用，讓系統價值再提升，幫助台灣產業進化。
工研院結合跨領域研發能量，並納入清大研究團隊，共同推動行車輔助影像感知系統，包含深度學習交通情境預測模型、深度學習硬體加速器、車用複眼裝置等技術，並針對台灣特有的駕駛情境，建立台灣地區車輛與行人等之交通影像資料庫，希望發展出具人工智慧的自動駕駛車技術與應用情境，未來也瞄準人工智慧在具智慧感知機器人與日常生活互動環境等更廣泛應用的可能性。
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