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布加勒斯特S Apartment - Redbed Self-Catering Apartments線上訂房｜Agoda.com

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關於S Apartment - Redbed Self-Catering Apartments

簡介

S Apartment - Redbed Self-Catering Apartments offers accommodation in Bucharest, 500 metres from Piata Sudului Underground Station and Sun Plaza Mall, and 1.5 km from Tineretului Park. The air-conditioned unit is 5 km from Palace of the Parliament. Free WiFi is offered throughout the property.

The air-conditioned apartment features a spacious seating area with a sofa bed, a work desk, a well-equipped kitchen with a microwave and a toaster, as well as a coffee machine and a kettle. Free toiletries, a hairdryer, towels and bed linen are featured at S Apartment - Redbed Self-Catering Apartments.

The nearest airport is Henri Coand? Airport, 21 km from S Apartment - Redbed Self-Catering Apartments.

服務設施摘要

Amenities

專業一對一英文補習班湖口

Air Conditioning

Heating

Toiletries

Cable TV

Indoor fireplace

Washer

Carbon monoxide detector

Internet

Wireless Internet

英語家教老師屏東

Closet

Iron

浴巾

Coffee or Tea

Kitchen

陽台/露台

Desk/Workspace

Pets allowed

電風扇

Dryer

花蓮語言學校老師

Pool

寢具用品

專業全民英檢補習班推薦雲林 Fire extinguisher

Private Entrance

廚具

First aid kit

Smoke detector

Hair dryer

Smoking Allowed

預訂與入住須知【必讀】

【提醒您】加床規定依房型而異，請查看各房型的可入住人數限制了解詳細規定。

請注意：若單筆預訂超過5間客房，可能會需要遵守其他相關規定以及符合額外的要求。

商品訊息簡述:

晶圓探針測試卡廠中華精測（6510）受惠於大客戶即將進入量產階段，總經理黃水可看好下半年業績表現，今年營運可望先蹲後跳。法人表示，精測受惠於下半年10奈米製程業績挹注，全年合併營收可望年增4成表現。

此外，受惠於美系大客戶在今年開始全力衝刺高速能運算（HPC）平台，積極布局深度學習、機器學習及人工智慧（AI）需求，將成為精測明年成長動能之一。黃水可表示，精測目前已經推出10奈米工程驗證產品，靜待下半年10奈米產能大幅開出，屆時營運可望保持樂觀看待，終端應用產品主要在智慧手機的應用處理器（AP），隨著下半年客戶對於

AP產品進入高度拉貨期間，第三季10奈米製程佔AP產品業績比重可望達到8成水準，今年營運將呈現先蹲後跳姿態。至於7奈米製程布局方面，黃水可指出，7奈米已經配合客戶完成製程驗證階段，目前進入產品驗證階段，預估下半年進入小量產品驗證，明年才會放量，至於量產時間點，還需等待客戶端量產時間而定。對於半導體產業景氣動態，黃水可認為，下半年主要驅動市場關鍵將會是AP、DRAM及NAND Flash產品，雖然面板驅動IC也可望隨旺季而升溫，但是必須觀察面板大廠對於OLED生產比重是否調高，若是調高將可能影響到部分面板驅動IC業者。繪圖晶片大廠輝達（NVIDIA）近年來開始加強衝刺AI及HPC領域，將以12奈米製程的Volta架構GPU進軍市場，不僅將利用GPU晶片進軍AI所需的資料中心運算，同時也將搶進當紅的自駕車市場。黃水可對於NVIDIA的產品未來走向相當看好，他表示，目前各大主要車廠都已經開始與NVIDIA合作開發自駕車，預計最快2019年就能出現明顯成長。此外，黃水可也表示，AI當前需要透過多組機器學習組成，機器學習又需要深度學習運算，當中深度學習需要的正是HPC晶片，透過多組HPC晶片組成運算平台，讓巨量資訊能夠進行高速運算，這正是NVIDIA的GPU當前瞄準的市場，因此看好NVIDIA在該領域的發展。(工商時報)

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