終於又快到了公司放員工旅遊假的時候了，和往年一樣今年公司可以自已去旅遊，
之後回來的時候再報帳就好，可惜公司預算有限，超出的部份只能自已付了
只好能省則省囉，在網上找了幾家訂房網站，最後決定在知名的hotels.com訂房網站訂房
這次訂的飯店是馬爾伯里酒店 - 紐約
價格還挺優的！折扣還挺不住宿卷錯！
就決定去這度假爽一下啦!
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訂房商品訊息功能:
商品訊息描述:
主要設施
- 34 間禁煙客房
- 3 間咖啡廳
- 商務中心
- 禮車/豪華轎車服務
- 24 小時櫃台服務
- 每日客房清潔服務
- 電腦工作站
- 會議室
- 多語服務人員
- 行李寄存
- 旅遊諮詢/購票服務
闔家歡樂
- 提供推床/加床
- 電冰箱
- 獨立浴室
- 精選電視頻道
- 每日客房服務
- 熨衣板
鄰近景點
- 位於唐人街
- 紐約大學 (1.9 公里)
- 紐約聯邦儲備銀行 (1.4 公里)
- 紐約證券交易所 (1.7 公里)
- 世界貿易中心一號大樓 (1.7 公里)
- 國家 911 紀念碑 (1.8 公里)
商品訊息簡述:
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
中國時報【謝瓊雲╱彰化報導】
彰化地方法院新大樓啟用後，下周起將在新法庭開庭，院檢正式分家，從相鄰50公尺到南北相隔2.5公里，距離增為50倍，除文書卷宗往返、警方申請監聽搜索票勢必兩地奔自助旅行便宜波，聲押與移審案的人犯提解也是一大考驗。
最遙遠的距離！法院、地檢署雖分屬司法院和行政院法務部，但全台各地院檢相鄰已是司法體系半世紀來不成文默契，近距離人犯押解，用走得就可到；彰化院檢分家後，首當其衝除警方需兩地奔波，光聲押案件就須把人犯從員林市區北端的地檢署載往南端的地院，獲裁准收押後，還需將人犯再送回地檢署旁的看守所。
彰化地檢署檢察長黃玉垣說，因中央對司法警察員額控管，地檢署法警配置暫不增加，從地院到地檢之間，中正路、中山路和萬年路3條路線，都有約20個紅綠燈號誌，未來將與轄區警方密切配合，避免提解人犯運送過程中發生危險。
員林警分局副分局長謝良典說，一般案件由地檢署法警人力自行處理運送，若遇重大矚目案件與要犯運送，檢警將事先協調由轄區與線上警力支援戒護，防範劫囚等意外。
黃玉垣說，地檢署新建辦公廳舍用地，就在新法院對面，由愛買百貨承租，租約明年到期，但卡在經費問題，將向行政院報告其迫切性爭取早日興建。外界預估，院檢要再度合體，恐怕得再等10年。
如果要人票選，最討厭做哪項家事？相信折衣服一定會高居排行榜前幾名。日本一家科技公司看準了民眾討厭折衣服的心裡，研發出能自動折衣服的衣櫃，皺巴巴的衣服丟進去，就會變成整齊的衣服出來。
這款黑色的櫃子看起來時尚高雅，但它不是普通的櫃子，示範人員把衣服扔進櫃子最下層，過一會兒，像塊豆腐乾的衣服就出現在觀眾眼前了。
示範人員：「大家看是不是折得非常整齊。」
總部設在東京的一家科技公司，研發出獨家衣物辨認技術，電腦能判斷出衣服的種類，比方說，是t-shirt或襯衫，是長褲或裙子，再依據款式和種類不同，分門別類的把衣服折得平平整整，研發的公司相信，這機器能讓人擁有更好的生活品質。
科技公司工作人員：「人一生要花9千小時折衣服，差不多是375天，有了這住宿券自動折衣機後，就多出了375天可運用，差不多是1年的時間。」
這機器不只能折衣服，更厲害的是，輸入相關資料後，機器還能分辨出折的是家裡哪個人的衣服。
民眾：「我太太特別痛恨折衣服，她常把衣服掛起來，這款能折衣服的衣櫃，實在太好了。」
神奇是神奇，但這機器衣櫃也有缺點，其中之一是，無法辨別料子太軟的衣服，折衣速度太慢，平均要10分鐘才能折完1件。再來就是體積太過龐大，不適合小坪數的住家。當然，總是負責家務的女性消費者，還有更多期待。
民眾：「如果這款衣櫃能再連上洗衣機，那就更好了，或者再小一點。」
這款神奇折衣機，在日本東京尖端電子資訊高科技綜合展上亮相，預計明年（2016年）在日本市場正式開賣。(民視新聞黃彗澤綜合報導)
（中央社記者謝佳珍台北22日電）前行政院長張善政今天以過去擔任公職，透過大數據分析企業員工薪資變化表示，「創新、洞見、智慧」是大數據發展藍圖必備要件與成功關鍵。
東吳大學巨量資料管理學院為凝聚各領域與產業在大數據上的教學與研究能量，上午舉辦「2016全球大數據國際會議」，邀國內、外專家學者與談。
東吳大學巨量資料管理學院榮譽院長張善政以英文致詞談「創新、洞見、智慧」時，分享他在行政院副院長任內，透過大數據分析台灣企業員工薪資變化。
張善政表示，當時透過家計單位所得稅單，篩選出企業員工，分析過去3年薪資變CP值爆表化結果發現，雖景氣不佳，但企業多多少少有加薪，只是幅度不到3%。
他說，透過大數據分析發現，收入最少的5%民眾真的窮嗎？有人有3棟房，只是不用工作，所以收入少；透過大數據可有很多發現。
張善政表示，企業可透過大數據找出可長可久的商業模式，不必再沿用過去以獲利為主的商業模式，應善加利用大數據。1051022
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