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時間來到十月底，在小米、華為等品牌下半年新機的輪番轟炸之後，現在輪到 OnePlus 登台公開自己最新的 T 系旗艦了。這一次的OnePlus 6T 照例是在OnePlus 6 的基礎上進行微調，所以不用期待類似彈出式相機或是滑蓋結構那樣的巨變。但就算是如此，在 6T 上你還是能找到不少當下市場中的流行元素的。首先就是這片 6.41 吋的 19.5 :9 AMOLED 螢幕，它依舊跟 OnePlus 6 時代一樣留有缺口，但形狀由當時的小瀏海變成了現在的水滴樣式。實際上，不久前跟 OnePlus 關係緊密的Oppo、Vivo 都已在自家的新機上運用了這種新型態的面板，OnePlus 會選擇跟進應該也算是意料之中的事吧。畢竟跟瀏海螢幕相比，「水滴」對正面一體性的破壞更小，而且開口旁邊的弧線過渡視覺上也會相對更美觀一些。 至於螢幕的解析度，如意料之中仍然是 FHD+ 的級別。去年 OnePlus 的代表就曾表示一直保持這樣的規格是出於功耗和整體效能上的考量，看來短時間內他們並沒有要改變自己想法的意思。面板的外側覆蓋有一層第六代大猩猩玻璃，對高處和反覆跌落造成的衝擊有更強的抵抗性。而就螢幕初步的觀感來說，主站同事認為色彩和清晰度都還比較不錯。 不過，OnePlus 此番對裝置「面子」上的改動並不僅僅是換一個形狀的螢幕而已。隨之而來的，還有如今我們這邊的使用者已非常熟悉的螢幕指紋技術（OnePlus 6T 和剛發的華為 Mate 20 Pro 可能是普通歐美消費者真正會接觸到的第一批螢幕指紋手機）。按照官方說法，6T 上所用的 Screen Unlock 只需 0.34 秒便能完成解鎖。而且隨著時間推移，相關演算法還會自我學習以保證識別的效率。 當然，Screen Unlock 的引入並不會對 OnePlus 6 時就有的面部解鎖功能構成影響。是說，如果你擔心螢幕指紋體驗的話，兩種方案並存恰好能起到互補的效果。Face Unlock 可以照顧到日常解鎖的便利性，而在進行安全要求更高的操作時（比如說行動支付），螢幕指紋就能派上用場了。主站編輯在實際體驗後，認為 6T 的 Screen Unlock 相較傳統指紋方案還是會稍慢一點，但也不忘強調很多時候只是「刷臉」其實也已經夠用了。 那在指紋模組被藏去螢幕下面以後，OnePlus 6 那樣的背蓋開孔就沒了必要，在 6T 背後你能找到的就只是補光燈和兩顆微微凸起的相機。發售初期廠方只會提供亮瓷黑和墨岩黑兩種配色，它們跟 OnePlus 6 的對應版本一樣，都對後蓋玻璃的塗層、薄膜等進行了特別處理，以呈現出更好的質感。不出意外的話，後續應該也會有更多的顏色推出，諸如《星戰》、《復仇者聯盟》那樣的特別款也不是沒有可能喔。 說到相機，6T 在硬體選擇上跟前一台沒什麼變化，後面依舊是 16MP（IMX519，配 f/1.7 鏡頭，帶光學防震）加 20MP（IMX376，配 f/1.7 鏡頭）的感光器組合，正面則是一顆 16MP CMOS 配 f/2.0 鏡頭的自拍相機。這一次的改進主要集中在軟體上，6T 加入了影棚光效和手持夜景模式。其中後者是下半年許多廠商都在著力開發的功能，可以改善拍攝的清晰度和寬容度，對提高夜拍出片率很有幫助。除此之外，在運行 OxygenOS 裝置的相機內，OnePlus 還整合了Google Lens。而錄影規格跟過去沒有變化，6T 可進行 4K@60fps 拍攝或是 1080p@240fps / 720p@480fps 的慢動作錄像。 OnePlus 6T 搭載了高通 Snapdragon 845 處理器和最高 8GB RAM，延續了近幾代一直保持的出色流暢度體驗。讓人小小有些驚喜的是，它的電池容量達到了 3,700mAh，這比 OnePlus 6 的 3,300mAh 要大出了不少（但機身厚度也增加了 0.45mm），官方宣稱反映到續航力上的提升能有 20%。但是和 OnePlus 6 一樣，6T 也是不支援無線充電的，你平日裡能依賴的還是最高 20W 的有線 Dash 閃充。而且廠方這次還拿掉了 3.5mm 耳機孔，雖然包裝內提供了轉接頭，但估計還是會讓一部分使用者感到不爽吧。 總體而言，OnePlus 6T 是一次意料之內的常規升級，對考慮 CP 值的消費者來說，它估計還將是接下來考慮換機時的重點對象之一。從今天開始，6T 會率先於紐約時代廣場的 T-Mobile 旗艦店發售，而 T-Mobile 也是首家跟 OnePlus 合作將產品帶入美國的電信商（6T 還將首度支援 Verizon 的網路）。這次 6T 將會提供 6GB RAM + 128GB 儲存（僅有亮瓷黑）、8 + 128（雙色具備）和 8 + 256（僅有墨岩黑）三檔規格版本，對應的價格分別是 US$549、US$579 和 US$629。

發現感染蟯蟲問題，該如何治療？新光醫院家醫科胡念之醫師表示，目前醫學用藥已非常便利，若家中有人感染時，需全家配合醫囑用藥，以免交互感染；另建議在用藥治療的同時，需搭配被單、內衣褲的清洗、消毒、曝曬，以防止蟲卵殘留。 蟯蟲蟲卵的生命力強，可自然存活2至3週，若家中幼童不慎感染蟯蟲問題時，極容易傳染給家中其他成員；因此，只要一人感染蟯蟲，需全家配合治療，方能杜絕後患！蟯蟲的治療方式包括： 1. 藥物治療： 目前臨床上較常使用Mebendazole藥物來殺死蟯蟲，口服一次即可見效；然而，此藥僅可殺死成蟲，卻無法殺死蟯蟲蟲卵，因此建議在第一次投藥2至3週，待蟲卵孵化後需再次服藥，以杜絕蟯蟲重複感染。然而，胡念之醫師提醒，此藥不適合孕婦及哺乳期婦女使用，且若家中有2歲以下兒童時，必須額外諮詢醫師的用藥建議。 2. 患部清潔： 蟯蟲常在夜間爬到肛門口活動，因此前晚用藥後，隔日一早最好以溫熱水沖洗清潔肛門口，以洗去蟲卵與成蟲。 3. 衣物消毒： 蟯蟲經常於夜晚睡眠時間出沒，因此在用藥治療的同時也應做好衣物消毒，包括全家人的內衣褲、床單、被單等都應徹底清潔、消毒，最好再用日光曝曬或高溫烘乾，以利清除殘留的蟲卵。 蟯蟲相關問題，建議諮詢「小兒科、家醫科」 專家諮詢：新光醫院家醫科 胡念之醫師延伸閱讀■  什麼是蟯蟲？

群電 (6412-TW) 公告第三季財報，第三季稅後純益 3.22 億元，季增 44.1%、年減 37.8%，每股純益 0.85 元，前三季稅後純益 7.55 億元，年減 34.4%，每股純益 1.99 元，法人預估，在電競相關與智慧音箱帶動下，群電第四季營收可望維持雙位數年增，全年營收將創新高。群電第三季營收 89.96 億元，季增 17%、年增 11.8%，毛利率 15.4%，季增 2.2 個百分點、年減 1.9 個百分點，營益率 6.6%，季增 4 個百分點、年減 0.5 個百分點，稅後純益 3.22 億元，季增 44.1%、年減 37.8%，每股純益 0.85 元。累計群電前三季營收 229.27 億元，年增 9.6%，毛利率 14%，年減 3 個百分點，營益率 4.1%，年減 1.7 個百分點，稅後純益 7.55 億元，年減 34.4%，每股純益 1.99 元。各項產品來看，群電第三季電競相關產品營收年成長達倍數以上，季成長亦達約 2 成，智慧音箱的相關營收，年增與季增均達到 4 成以上。 展望本季，法人表示，消費市場對電競相關與智慧音箱產品的需求可望延續到第四季，進一步帶動群電本業產品的成長力，預估群電本季營收可望較去年同期成長雙位數，推升全年營收再創新高。

您是否曾經有過在孩子接受健康檢查時，遇到醫師向您詢問有關孩子的健康問題，而您不記得或不知道的經驗呢? 國民健康署提醒民眾，只要善用兒童健康手冊，就可以避免這種尷尬場面，並能對寶貝的健康問題一手掌握！ 國民健康署依兒童發展時程補助提供7歲以下7次兒童健康檢查，健康檢查項目主要包括，生長評估(身高、體重、頭圍)、身體檢查(聽力、眼睛、口腔檢查等)、發展評估(粗動作、精細動作、語言表達)等，只需帶兒童健康手冊及健保卡及負擔掛號費就可定期接受服務。 但依據國民健康署106年國民健康訪問調查資料，卻有28.7%主要照顧者(父母及祖父母等)只帶了健保卡就帶孩子至醫療院所接受兒童健檢。對此，國民健康署提醒，接受兒童健康檢查除帶健保卡外，務必攜帶兒童健康手冊，醫療院所才能將健康檢查結果登錄於手冊中，讓主要照顧者透過手冊了解健檢的情形。 個案小潔4個月大時，阿嬤發現她左側大腿外張角度明顯較小，查閱手冊中的髖關節篩檢內容後，懷疑小潔可能有髖關節發育不良問題，並將小潔的問題記錄在手冊的家長記錄事項裡，以便在兒童健檢時請教醫護人員。小潔阿嬤表示，多虧透過平常的觀察與記錄及主動與醫師討論，才能及早發現小潔有髖關節發育不良的情況，透過矯治已恢復健康，現在正學習站立，準備迎接人生的第一步。 每位家長在寶寶出生時都會得到一本兒童健康手冊，這本手冊不僅是學齡前兒童的健檢全紀錄，同時也是家長的育兒指引，像是副食品添加原則、培養良好的飲食習慣及常見疾病的處理等。建議家長於兒童健檢前，將在家中觀察到寶寶的成長狀況或育兒相關問題，記錄在手冊的「家長紀錄事項」頁面，可在接受兒童健康檢查時提供給醫護人員參考。 手冊內容除提供醫師記錄之兒童健檢資料，更有新生兒各項照顧錦囊及兒童發展資訊，協助新手爸媽掌握照顧寶寶的入門技巧及發展時程。今年度兒童健康手冊為體貼爸媽，將手冊減重，把主要應記錄內容留在手冊內，將衛教內容標記成QR code讓衛教資訊可以帶著走，隨時掌握孩子健康，如不習慣使用QR code，亦可向寶寶出生院所領取紙本兒童衛教手冊參閱。

人工智慧是近期相當熱門的話題，究竟人工智慧會發展到甚麼程度呢？(圖片來源/Pixabay)離超級人工智慧到來還有多遠我想先討論一些大家都關心的問題。「人工智慧會在每個方面都超越人類嗎？」「人工智慧會愛上人類嗎？」「人工智慧會毀滅人類嗎？」……這些問題最近真是太火了，大老們在媒體上議論，廣大群眾在網路社群裡議論。借這熱潮，我也想來討論一下，人工智慧未來會變成什麼樣子。很遠之後的人工智慧，會變得像人一樣嗎？會像《西方極樂園》或是《人造意識》裡面那樣覺醒嗎？會像《魔鬼終結者》或者《駭客任務》裡面那樣對抗人類嗎？未來的人工智慧會有什麼行為？超級人工智慧會實現嗎？我們距離超級人工智慧還有多遠？這些問題很有趣，只是都很大，很容易變成空對空的議論。支持者說，人工智慧會讓全世界更美好；懷疑論說，人工智慧時時刻刻就能毀滅人類。人文學者說，人工智慧永遠學不會愛；技術派說，人工智慧能做到人類智慧的一切。這些全都來自專家之口，又都大而廣之，我們該信哪一個？該反駁哪一個？這裡面有太多概念上的問題，AlphaGo太宏觀也就無從討論。我要從什麼地方開始談呢？我想，還是從小處入手，從AlphaGo開始談。AlphaGo是這一輪人工智慧熱的開端，也是這一波人工智慧潮流中最具典型性的技術之集成。它的勝利是整體人工智慧的希望，它的困難也是所有人工智慧的瓶頸。我想先談一下AlphaGo厲害在哪裡，然後講一下它目前面臨的困難。以此出發，對人工智慧的整體發展前景做一下展望。我想從AlphaGo向未來展望，我們距離超級人工智慧的到來還有多遠。即使我們談論的是未來即將毀滅我們的壞智慧，也需要認真對待生成它的步驟。把大象放進冰箱還需要三個步驟，我們連冰箱門在哪裡還沒找到，就談論大象凍成冰棍的味道，未免太早了些。AlphaGo會發展為超級智慧嗎？AlphaGo的厲害之處故事從AlphaGo開始。可能很多人還不了解AlphaGo的重要性，覺得不就是會下圍棋嗎，怎麼引起這麼多轟動的議論？AlphaGo的厲害之處，並不在於它贏得了圍棋冠軍。它贏得圍棋冠軍是很厲害，但這不是最關鍵的。圍棋毫無疑問是很需要智力的遊戲—可能是人類最需要腦力的高級遊戲—但如果只是一個圍棋冠軍，在世界範圍內並不會引起這麼大的熱潮。它厲害的地方在於，它不僅能做圍棋冠軍。歷史上也有過機器戰勝人類的轟動，「深藍」戰勝卡斯帕羅夫，「Watson」戰勝人類智力競賽冠軍。當時也有過「機器就要統治人類」的驚呼，但過不了幾年，聲音又消失殆盡。於是吃瓜群眾難免會問：這次難道有什麼不一樣？是不是又是「狼來了」的鬧劇？事實上，以AlphaGo為代表的新時代人工智慧，確實還是有一些不一樣的地方。AlphaGo的厲害之處，在於能夠自己快速學習。AlphaGo除了下圍棋還會很多事機器分成兩大類，一類是：人類研究出一些方法和學問，教給機器，機器也能學會做；另一類是，把原始素材丟給機器，機器自己琢磨琢磨，自己找出了對的方法。前者是師傅說先放油、再放肉、最後放菜，徒弟跟著學，一盤菜就炒好了；後者是師傅丟給徒弟一堆材料，徒弟自己試來試去，最後自己發明了更好吃的菜。以前的電腦多半是前者，以AlphaGo為代表的新一代人工智慧基本上能實現後者。如果只是跟著師傅做學徒，只學到師傅的招數，即便手腳麻利辦事勤快，也不足為懼；但如果自己琢磨功夫，琢磨出來的功夫比師傅還厲害，發明了師傅都看不懂的招數，那豈非讓人大大驚懼？AlphaGo就是這樣的。人們並沒有教它下棋的套路，只是丟給它以前的棋譜，讓它自己觀察，觀察好了就自己跟自己對弈，最後再出來和高手過招。最終的結果就是它會下棋了，下的棋路與人類高手都不同，但人類下不過它。就好比把一個人丟在荒山野嶺中，無人問津，出山的時候卻成了絕世高手。你說這可怕嗎？聽起來有點可怕。不過這種學習能力還能做別的嗎？如果只能下圍棋，那也不足為懼。答案是，完全可以。這恰恰是關鍵所在。這一輪人工智慧熱潮之所以引起那麼多人追逐，就是因為人們發現AlphaGo所仰賴的學習算法，還能做很多很多別的事情。下圍棋只是一個典型的例子，用同樣的算法，稍加改造，就能學會金融投資、看合同、銷售策略、寫新聞。還有很多別的事情。在短短幾年裡，就已經有各個行業領域的人工智慧誕生出來。神經網路學習與深層學習什麼？這是什麼算法，有這樣的魔力？AlphaGo究竟是如何做到自我學習的呢？實際上機器學習並不是非常新的概念，從幾十年前，人類就試圖讓機器自己學習事情，但受限於算法和當時的計算速度，機器學習的步伐一直都不快。AlphaGo的算法叫「深層學習」，它的前身是「神經網路學習」，也是幾十年前就誕生的算法，當時流行過一段時間，後來被一篇著名的論文打消了熱度，再加之學習效果不算好，於是遭遇冷遇幾十年。在與AlphaGo的創始人相遇之前，「神經網路」並不是眾望所歸。「神經網路」是什麼算法？「深層學習」又是怎樣將其點石成金的？「神經網路」是一種「民主投票」算法，效仿大腦的神經網路建成。大腦的神經網路是這樣工作的：一個神經細胞接收很多個神經細胞的信號輸入，一個刺激信號相當於贊成票，一個抑制信號相當於反對票，如果某個細胞收到的贊成票和反對票合起來大於某一個門檻，就算是通過了，會有一個信號發出去到下一個神經細胞。一路贊成的刺激信號就這樣一程程傳遞下去。神經網路算法是數位版腦神經網，用數位連接形成網，而其中的投票機制和大腦相似。它可以讓信號在整個學習網路裡傳播，比單路信號分析複雜很多，智慧也高很多。「深層學習」是什麼呢？「深層學習」是「深度多層神經網路學習」的簡稱。深度是指層次多，一層套一層的神經網路，構成整個算法的深度。層與層之間的關係，大致是這樣：每層神經網路分析的精細程度不同，底層分析細節，上層做出判斷。將一個整體任務分解成無數細節，給一個輸入，底層神經網路會分析基礎細節，然後將分析結果傳給上一層網路，上一層網路綜合之後再將結果傳給更上一層的網路，而頂層網路綜合層層傳來的結果，做出判斷。例如，想讀出一個字，底層網路會判斷字裡有沒有橫豎撇捺，上一層網路會判斷字裡有沒有直角，再上一層網路判斷是不是由左右兩部分拼成一個字，諸如此類，最上層的網路根據層層結果認出這個字。這種多層判別本身是效仿真實人類的大腦，人類大腦就是由一層層神經網路組成，每一層網路識別信號，再將處理結果傳遞到上一層。人類皮層大腦的神經網路層次大約有六層。「深層學習」網路可以有上百層。換句話說：「深層學習」就是把從前的「神經網路」重疊了多層。就是這樣嗎？僅僅把「神經網路」疊了多層，就從受人冷遇的小人物變成了江湖明星？故事有這麼雞湯嗎？當然不是這麼簡單。「深層學習」這次能煥發生機，也是生逢其時，有兩陣不可忽略的東風送其上青雲。人工智慧熱潮的重要推動因素：大數據一陣東風是演算力增強。電腦晶片的速度呈指數增長，價格一路下跌，由遊戲應用發展壯大的GPU（圖形處理器）大大不同了從前CPU（中央處理器）引擎的計算能力，讓人工智慧計算更強大。AlphaGo戰勝李世乭的時候啟用了一千九百二十個CPU和二百八十個GPU陣列運算，一秒能自我對弈數百盤。另一陣東風是大數據。事實上，這可能是這一輪人工智慧熱潮最重要的推動因素。人們赫然發現，原來不是算法的問題，而是以前用來訓練的數據還遠遠不夠多。這就好比讓徒弟自學武功，卻不給他足夠多的對戰機會。有了大數據，算法呈現的結果出現了驚人的進步，讓人目瞪口呆。於是，在算力和大數據的輔佐之下，升了級的「深層學習」算法如虎添翼，能夠從海量數據中找到高超的戰術規律，以人類無法看懂的方式戰勝人類。就是大數據輔助的「深層學習」，成為了這一輪人工智慧熱的關鍵。人們把很多很多大數據扔給機器，用多層神經網路進行「深層學習」，結果發現，機器在很多領域能力有了突飛猛進的提高。圖像識別的正確率趕上了正常人，語音辨識也過關了，把科學文獻做為數據，短時間就能學習幾十萬最新文獻。金融、電力、能源、零售、法律，「深層學習」都能從大數據中學到優化的行為作法。人工智慧的應用，能讓這些領域變得高效、便捷自動化。除了「深層學習」，也還有其他算法，包括後面要提到的決策樹、貝葉斯等算法，各種算法的綜合使用效果是最佳的。各種算法共同構成機器學習大家庭。還有什麼是人工智慧學不會的嗎？除了深層學習，AlphaGo另一重武器叫做「強化學習」。「強化學習」是什麼呢？簡單點說，就是「無序嘗試，定向鼓勵」，就好比小朋友在屋裡隨機行動，走到數學教具旁邊父母就說「好棒好棒」，後來小朋友就特別喜歡走到數學教具旁邊（當然，這純屬假想的場景）。這種思維一點都不奇怪，在心理學中很早就已經應用到教學中，對大多數教學場景都有效果，尤其對一些發展遲緩的還子做教學干預（但也有心理問題）。最近我們都聽說了新版本的AlphaGo Zero，依靠自我對弈的強化學習，用三天時間戰勝了老版本的所有AlphaGo。這是很強大的方法。實際上在AlphaGo的最初版本中，自我對弈的時候也已經用到強化學習。隨機嘗試和正回饋能使得行為很快集中到特定的目標上。現在問題就來了，還有什麼是人工智慧學不會的嗎？內容來源：《人之彼岸》遠流授權轉載。更多信傳媒文章

好醫師新聞網記者邊建元／花蓮報導圖：花蓮慈濟醫院胸腔內科主任林智斌醫師珍妮(化名)二十六日在花蓮慈濟醫院「基因檢測多一步，肺癌治療現生機」健康講座指出，她咳嗽長達半年卻不以為意，直到去年十月咳到頭痛，講不出聲音才就醫，經檢查診斷為罹患肺癌第四期，進而接受基因檢測法，搭配EGFR(上皮細胞生長因子接受器)的標靶藥物治療，珍妮恢復往日的生活，不再「酷酷嗽」，癌細胞也縮小了。 肺癌從2010年起已經連續七年為臺灣排名第一的癌症死因，平均每五十七分鐘就有一人死於肺癌，更是十大癌症中「醫療支出最高、死亡率最高、晚期發現比例最高」的癌症。而肺癌初期無明顯症狀，七到八成的患者，都是在腫瘤變大、癌細胞擴散引發久咳、持續胸痛、痰有血絲、反覆肺炎等等就醫，才發現已經是肺癌晚期。 花蓮慈濟醫院胸腔內科主任林智斌醫師指出，肺癌的致病基因不同，可以藉由基因檢測找出病患是EGFR(上皮細胞生長因子接受器)或是ALK(間變性淋巴瘤激酶)基因突變等等的類型，並針對不同的致病基因選擇適合的個人化標靶治療，達到抑制腫瘤惡化、控制病情。 林智斌主任說，相較於化療的治療方式，個人化標靶治療副作用小、效果好，沒有化學治療的噁心、嘔吐、白血球下降、掉頭髮等等，病人也不用常常往返醫院做針劑式的治療，大大的提升生活品質。 珍妮經過林智斌醫師使用基因檢測法，搭配EGFR的標靶藥物治療，定期服藥，這一年來，她已逐漸回復正常生活，不再「酷酷嗽」，癌細胞也縮小了。林智斌醫師也提醒有吸菸習慣、長期處於二手煙害、有肺癌家族病史、長期暴露於致癌環境者，像是廚師、金屬業、建築業等等，都是肺癌高危險族群，需定期進行自主肺部篩檢，才能早期發現、早期治療。臺灣癌症基金會營養師張瑀芳也在座談會分享癌症病友的飲食方式，食慾差的病友可以少量多餐、均衡飲食增加免疫力並增加適量的蛋白質，促進肌肉生成等等，都能幫助身體康復。

在潘粵明的《白夜追兇》之後，警匪題材的網劇一直令網友翹首以盼。尤其剛剛追完了一百多集的《延禧攻略》和《如懿傳》，被宮鬥題材虐到內傷，深秋急需進補荷爾蒙。因此，李光潔、袁文康主演的動作懸疑劇《悍城》，那是掐著網友的追劇心理上線的。揚子晚報報導，在《悍城》中，由於國際販毒組織日益猖狂，李光潔飾演的中國警察珞珈為查案，自願擔當臥底，隻身來到堪國蘭庫帕市，深入當地社團七星社，調查毒品蹤跡。由袁文康飾演的蘭庫帕獄警白振赫，與珞珈在西帕監獄相識，兩人從敵對到合作，一起潛伏在七星社中調查毒品真相。●角色男男互鬥 粉絲好過癮該劇最大的看點之一就是兩位男主角之間的互動。首次挑戰長髮造型的李光潔頂了一頭泡麵頭，但因為角色魅力，仍被網友讚為氣質帥。而袁文康之前出演了《上海女子圖鑑》，在《如懿傳》裡也令大家印象深刻，而在《悍城》搖身一變成獄警白振赫得他，還戰鬥力爆棚。起初白振赫以西帕監獄獄警巡長的身分，處處刁難珞珈。他們在監獄中你來我往，鬥智鬥勇，後來才攜手。李光潔、袁文康組成的這對「硬漢CP」也被網友戲稱為「緝毒版《鎮魂》」。該劇導演劉姝巧表示，這是個硬漢戲，珞珈和白振赫一定要有滄桑感和神秘感，兩個人也都是「老藝術家，能夠互相較勁也互相成就。」●劇情穩中帶皮 輕鬆好入口雖然背景是嚴肅的警匪題材，但是本劇穩中帶皮，時不時穿插點搞笑片段，笑得網友合不攏嘴。比如珞珈中槍後被送去醫院，可他一直想要偷偷溜出醫院。他就穿著手術病服去撬醫院的鎖，想拿回自己的衣服。沒想到女醫生林熙帶著一眾女護士來圍觀。不過，珞珈可不會因為沒衣服就放棄逃出醫院，他準備用床單系成繩子直接爬出醫院大樓。萬萬沒想到的是林熙醫生剛好在樓下，林熙大吼一聲回去，珞珈就乖乖地把繩子拉了回去。●打戲拳拳到肉 場面好刺激劇中展現出東南亞黑幫生態鏈，帶有一些韓國黑幫電影和港劇融合的風格。而港片標配的爆破戲、槍戰戲、街頭追逐戲、打戲，在《悍城》中一應俱全。作為一部「硬漢」網劇，在監獄裡，洗衣房襲擊、浴場刺殺等多場打戲拳拳到肉，被網友稱作「一定程度上捍衛了動作戲的尊嚴」。李光潔和袁文康估計把這輩子的打戲都貢獻在這部劇裡了，一集就要打上好幾場，還各種曬腹肌。為了拍打戲，男演員提前到劇組做了大量動作訓練，導演透露，「光潔和老袁因為有很多赤裸上身的鏡頭，也花了不少時間去健身練肌肉，爭取能露的部分都好看。」此外，其他男性角色個個荷爾蒙爆棚，95後小生高至霆曾以青春劇《致我們單純的小美好》走紅，此次飾演七星社的得力干將小武，演繹狠角色也有模有樣，領盒飯還引發網友不捨。就連曾經的瓊瑤御用男主劉德凱，他出演的七星社老大鄭泰誠也別有魅力。當然，《悍城》裡沒有如教父一般的上位者，其講述的是底層的黑幫勢力，更多的是描繪雖「人在江湖，生不由己」，但「真情」不能忘的故事。黑幫影片向來有著廣大的市場，尤其在《延禧攻略》、《如懿傳》等女性題材劇長期佔據市場後，觀眾在審美疲勞的同時出現了「劇荒」。《悍城》中快意恩仇、直面生死的畫面讓很多觀眾覺得酣暢淋漓。

日本群馬縣昨(27日)發生一起陸籍技能實習生，慘遭室友砍頭的事件。兇手劉秋穎因時常被室友李雪碎念衛生習慣不好，久而久之懷恨在心，在案發當日就持刀砍死對方，等到鄰居回到家聽到她們房間傳出哭聲，開門發現李雪倒臥血泊，才趕緊報警。警方今(28日)以故意殺人嫌疑逮捕劉女。根據《朝日新聞》報導，現年27歲的死者李雪與30歲的兇手劉秋穎以及另外一名女性，皆是從中國大陸遠赴日本的技能實習生，3人除了共同在群馬縣伊勢崎市承租一間公寓，也在當地一家寵物用品製造工廠內工作。未料，本該是彼此相依為命的室友，竟反目成仇、持刀相向，事發當時，另一名室友正好外出，約莫晚間11點半左右，鄰居聽到她們房間傳出女性的哀號聲，於是敲門進入，卻發現李女滿頭是血、倒臥血泊之中。事後鄰居趕緊報警，並將李雪送往醫院，雖然經過急救，但李女仍因失血過多，宣告不治。警方循線逮捕嫌疑重大的劉秋穎，被逮捕的劉女也坦承犯案，她向警方表示：「誰叫她(李雪)又在碎念我生活習慣不好，我忍無可忍才會怒氣一上來就拿菜刀砍了她的頭。」狠毒的行為，令人髮指。警方今(28日)將劉女依故意殺人罪嫌移送檢察廳。實習編輯／陳柏良更多 TVBS 報導搜尋百則「殺嬰方法」 嫩媽親手溺死4週大兒子 急需RH陰性血！他飆車「15小時」奔醫院救陌生癌女 長髮女逆向釀車禍！公車為躲墜長江 20人生死未卜

（中央社記者龍柏安桃園28日電）看著大批球迷進場幫她加油，徐薇淩坦言這一切彷彿就像夢想成真，她在開局的第1洞就打下小鳥，她轉頭對桿弟說：「我的心跳大概180（每分鐘180下）吧。」2018裙襬搖搖LPGA台灣錦標賽最後一輪，台將徐薇淩單場繳出3鳥、5柏忌，以高於標準2桿的74桿完賽，4天累計以低於標準7桿的281桿並列第6，美國女將N.柯達（Nelly Korda）則以低於標準13桿的275桿，在台灣拿下生涯首冠。前3回合打完，徐薇淩和N.柯達同以低於標準9桿的207桿並列領先，今天一早就有大批球迷湧進大溪高爾夫俱樂部，希望一同見證徐薇淩在LPGA的首冠。徐薇淩坦言，這是她第一次比賽有這麼多球迷到現場觀戰，在剛下場的第1洞，情緒真的很High，推桿前她的心跳率每分鐘應該來到了160下左右，推進後恐怕飆到180，「我告訴自己，雖然心跳180，手還是要穩住」。前3回合打完並列領先，又有機會在自家奪得生涯首冠，今年LPGA台灣錦標賽彷彿就是徐薇淩奪冠的最佳舞台，她承認「這是個超完美的舞台」。她坦言，賽前在練習場時，腦海就閃過一個念頭，「如果這場可以贏得冠軍，那真是再好也不過了」。不過，念頭剛閃過，她馬上告訴自己，「不要想太多」。她坦言，在家鄉出賽，又是領先組成員，看著大批球迷為她而來，這麼酷的場景，過去僅出現在她的幻想世界，「一直到最後，我都希望站在18洞，推進冠軍推的是我」。雖然最後沒能成功摘冠，徐薇淩強調，她必須恭喜N.柯達，因為對方今天真的打得很好。她也坦承，比賽中有點小失望，因為似乎運氣不是站在她這邊，3次短推都沒能得手。她說，這就是高爾夫，可能緣分不是站在她這邊，她唯一能做的就是繼續努力，期待下一次比賽或下一次的裙襬搖搖，「可以拿下冠軍的是我」。（編輯：唐聲揚）1071028

記者林盈君／台南報導今天晚間近9時許，台南成大驚傳殺人命案！一名24歲就讀研究所2年級的陳姓女學生，被人發現陳屍在力行校區社科院2樓的個別諮詢室中，警方獲報後趕抵現場，發現現場雖然沒有血跡，但有打鬥痕跡，初步懷疑有他殺可能，而陳姓女學生脖子上有勒痕，疑似遭人勒斃身亡，目前正調閱監視器畫面，釐清事發經過。據了解，陳姓女研究生從高雄北上成大念書，獨自在外租屋居住，陳女的父母接獲通知悲痛不已，2人都到學校希望釐清女兒死因，而校園內發生驚悚命案，也讓學生們議論紛紛，現場警方已拉起封鎖線，正釐清事發經過，詳細情形仍有待警方進一步調查確認。▲成大校園發生命案。（圖／翻攝畫面）陳姓女研究生目前就讀成功大學教育研究所二年級，今天(28日)晚間約9時許，她被學姊發現陳屍在2樓的個別諮詢室中，警方獲報後到現場調查，雖然現場沒有發現血跡，但有打鬥痕跡，且陳女口中疑似遭人用抹布塞住，被人勒斃身亡，但確切死因仍有待調查，警方初步判斷有他殺可能，正調閱監視器調查案發原因，也已掌握特定對象追緝中。陳女的父母也到現場，希望能釐清女兒的死因，成大方面表示，事件發生經通報警方後，校方就立即通知陳女的家屬，後續將協助處理相關事宜，並會對學生心理輔導。更多三立新聞網報導成大女研究生疑遭勒斃 已鎖定1男子男女戲水險遭滅頂！驚險搶救畫面曝光無業男不爽被罵 5刀刺死老父再自殘圖書館有變態狼 拍男童如廁還想露鳥