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新北市板橋區生活機能成熟、交通便利，不少屋主認為房子只要地段好，就能維持一定身價，但實際進入市場後，卻可能面臨帶看不少、遲遲無法成交的情況。板橋在地房仲戴宇鈴觀察，現階段部分中古屋面臨的問題，不一定是完全沒有買方，而是屋主對價格的期待，與買方願意支付的金額出現落差。尤其當買方同時比較中古屋、新成屋及...

商傳媒｜方承業／綜合外電報導美國能源公司 Murphy Oil 已宣布，將正式進入以色列的油氣探勘開發領域。這項變動意味著，Murphy Oil 將取代義大利石油巨擘埃尼（Eni），成為以色列G區近海探勘許可的營運商。 根據《Energy Intelligence》報導，這項異動發生在當地時間週一（11月9日），顯示美國企業正深化在中東地區能源供應鏈的參與。Murphy Oil 的加入，將使其在東地中海這一具有戰略意義的能源探勘區塊中，扮演關鍵角色。 以色列G區近海探勘許可涉及該國海域的潛在油氣資源，對於以色列的能源自主性及區域能源供應具有重要影響。Murphy Oil 作為新的營運商，將負責該區塊的探勘與開發工作，這也標誌著該區塊的營運權從歐洲公司轉移至美國公司。

大騰賽事安全管理顧問有限公司於田中馬拉松建置救護指揮中心，整合即時影像監控與GPS定位調度系統。圖/大騰賽事安全管理顧問提供商傳媒｜記者吳安妮／綜合報導國內代表性大型路跑「2026台灣米倉田中馬拉松」吸引海內外跑者參與，隨賽事規模擴大，賽道安全備受重視。執行長鄭宗政表示：「選手的安全始終是田中馬拉松最重視的一環。由於馬拉松路線長、參賽人數眾多，完善的醫療救護規劃是賽事順利進行的重要基礎，因此每年特別委託大騰賽事安全管理顧問有限公司規劃及執行醫療救護勤務，讓每位選手都能安心參賽、平安完賽。」今年大騰更整合12導程心電圖分析系統、AI智慧救護紀錄平台、即時影像監控及GPS定位，全面提升緊急事件通報、調度與應變效率。心電圖結合AI救護 強化醫療應用在智慧救護核心應用上，大騰導入12導程心電圖分析系統與AI救護紀錄平台，將賽事救護從傳統外傷處置延伸至心血管相關症狀的初步評估。當選手出現胸悶、胸痛、呼吸困難或暈厥等疑似心血管異常症狀時，救護人員可立即以12導程心電圖設備進行檢測，搭配AI輔助分析、雲端傳輸及遠距醫師判讀機制，協助醫療團隊掌握心電圖資訊，作為現場醫療評估與後續送醫的重要參考；同時透過AI救護紀錄平台完成傷患資料登錄與整合，即時回傳指揮中心，建構完整的智慧救護防護網。即時影像結合GPS定位 加速緊急救護調度透過賽道即時影像監控與GPS定位整合，指揮中心不再只是被動接收通報，更能主動掌握賽道各區狀況與救護人員位置。當發生選手不適或突發事件時，能依現場位置迅速調度鄰近救護資源與心電圖設備，縮短應變時間並提升救護效率。科技結合專業救護 建立大型賽事安全新標準大騰賽事安全管理顧問有限公司總監黃威傑表示，大型馬拉松安全管理不僅止於事後緊急救護，更須透過事前規劃、即時監控、科技整合及專業人力配置，建立完整的預防與應變機制；同時系統亦嚴格落實資料安全、使用權限與個人隱私保護規範。未來大騰將持續結合12導程心電圖、AI智慧救護紀錄與定位監控等專業資源，協助主辦單位打造更安全的賽事環境。田中馬拉松醫療救護團隊圓滿達成任務，攜手守護全體跑者平安完賽。圖/大騰賽事安全管理顧問提供

商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導隨著代理式人工智慧（agentic AI）的興起，企業網路流量正經歷轉型，傳統的路由策略已難以應對其複雜性。對此，美國網路設備龍頭思科（Cisco）於昨日指出，動態模型路由（Dynamic Model Routing, DMR）將成為 AI 時代軟體定義廣域網路（SD-WAN）的全新典範，協助企業有效管理 AI 工作負載。 動態模型路由是一項智慧化的策略與決策層，它能評估傳入的 AI 請求，並根據複雜度、成本、隱私與延遲等參數，將每個查詢導向最佳的執行路徑。這些路徑可能包括特定領域的小型語言模型（SLM）、企業內部部署模型、確定性應用程式介面（API），或是前沿大型語言模型（LLM）。 思科副總裁李·彼得森（Lee Peterson）表示：「正如 SD-WAN 利用即時遙測、策略與可觀察性來引導流量，模型路由也能將每個請求導向最符合其效能、成本、隱私和準確性要求的端點。」過去企業常為處理常規任務，而過度使用大型前沿模型，不僅耗費能源，也導致「令牌經濟學」（tokenomics，意指處理AI請求的成本效益）效益不彰；而這些任務其實可由更小、更專業的模型以更低的成本和更快的速度完成。報告指出，小型語言模型（SLM）在特定任務上，能比前沿模型降低高達 30 倍的營運成本。 動態模型路由的核心價值在於其即時評估能力，它能根據情境、複雜度、成本與延遲預算，以及資料隱私與治理等條件來處理請求。這項技術還可作為政策執行點（Policy Enforcement Point, PEP），檢查查詢中繼資料與資料分類，確保企業資料的隱私與治理。舉例來說，敏感、專有或受監管的資料負載可保留在安全的內部部署模型中，而非敏感的工作負載則能利用公有雲端 API。透過跨領域可視性，DMR 也能在請求處理前驗證端到端路徑，確保效能與可靠性。特別是在時間敏感的操作工作流程中，DMR 會優先選擇輕量化、本地化的模型以減少網路往返延遲，僅在必要時才轉向更深層次的雲端推理。 思科指出，DMR 將從小眾的最佳化技術發展為企業資訊科技架構的基石。透過思科 AgenticOps 等平台與 Cisco Deep Network Model 等專用引擎，企業領導者能從被動支出轉向主動管理，建立自動化防護措施，並平衡效能、隱私與價格，藉由將 AI 模型視為彈性端點來最佳化資源。