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前兩個禮拜在社企流的會議,政委有去參加,我們若水也有夥伴在那邊,所以我想說在說明我的來意之前,不知道政委對於若水的瞭解有多少?
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網站上有的,大概多少都有看過,之前就有看過一些包含紙本,政府這邊有盤點一些社企,也出了一些小冊子等等,文字的部分都看過了,但是故事的部分可能就要……
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好,我很快帶一下,如果政委有需要的話,我會再說明。
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我們大概在2012年轉型,投入身障就業開始作商轉是在這一個時間,在一般身障就業裡面,我們自己看的是M型化的兩端光譜,其中的一段是庇護性工廠,就是大家比較常聽到的喜憨兒烘焙之類的。
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另外一個比較高端的是,身障者本身已經具有不錯的就業能力,其實跟你、我一樣,自己本身是有辦法在職場上獲得一個工作機會。
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反倒中間的這一群人,或許學有社會學校的訓練,但是在就業環境也慢慢變更,所以若水focus在中間的這群人。
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另外一個部分是,我們希望在提供就業機會的手法,是希望能夠以商業模式的方式來進行,所以我們希望提供不管是產品或者是服務,是可以真正貼近到客戶的需求,而由需求裡面在從後面的營運端展開。
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在2012年開始做實務上的應用,也就是BIM的team,在做3D建模,到目前為止,若水是臺灣top 2的提供者。
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有一個很重要的工作性質,也就是在建模的這一件事,本身是一個非常labor intensive的工作,所以需要滿多的人力做3D的模型。
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這個是在四、五年裡面發現,在labor intensive的部分,又可以跟科技結合,其實是可以找到一個共同的model。
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我們的願景是盡可能創造更多的就業機會,當然BIM本身在臺灣的市場規模一定有一個天花板,在上面所從事的從業人員還是有一些限制,像手部的動作不是那麼精細,就沒有辦法做建模。
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對,要很好的小肌肉控制。
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是,更重要的是,全臺灣有十四萬的重度身障著在家裡,沒有辦法出門到辦公室,我們希望以網路雲端的契機,是不是可以創造本部的就業機會,然後再加上一些特質,看到一個點是可以互相銜接的,也就是現在講到AI的浪潮,政府不管是在前瞻或者是各項計畫裡面也想要培育跟AI討論的人才。
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可是現在有一點,AI跟機器學習可能是同義詞,可是機器學習的基礎是要有大量的資料。
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我現在發現一個狀況是很想學AI跟演算法,但沒有足夠的資料來解決,所以這個部分又套到開放資料的脈絡。
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我們想說開放資料,如果要把data呈現在前面,臺灣有一個Open Data的網站,這上面的Data要到程式跟機器利用,這個需要經過某個部分,就像政委之前講到OpenAPI。
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這已經是標準,所以現在開始的採購案就適用了。
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Data到API某個程度會有一些資料,或者是原始的資料在建置過程中,某些原因可能不是那麼可讀,或者是資料的欠缺,那個部分存在滿多的工作機會。
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所以我想的是,我們是不是有機會把這幾個東西串起來,第一個部分是當然以政府的角度,Open Data後,我們把這個資料更加活化,然後讓這一些資料出來之後,促進相關的產業跟人員進一步的利用,甚至是有資料之後可以有AI的特質在。
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第二個部分,我們可以發揮兩個目的,也就是社會影響力,也就是持續為身障者持續創造更多的機會。第二個是在AI的部分能夠有一些貢獻,我想今天最主要的目的,我們有沒有一些共同的交集,可以再往下談。
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非常好。
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我想確實,因為之前比較沒有人把這幾個拼起來,主要是因為法規命令不完備,但是隨著去年「勞工在事業場所外工作時間指導原則」、「行政院及所屬各機關政府資料分類及授權利用收費原則」,這一些慢慢頒布之後,目前至少公部門在開放政府資料(Open Government Data,簡稱:OGD)的部分有一些原則。
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當然,我們不敢管到產業界如何開放他們的資料,所以當政府在講「開放資料」的時候都是在講「Open Government Data」,這個必須要先講在前面。
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所以至少OGD現在的enforcement,我們不是靠公務員來做labor intensive的事情,那不是一個很恰當運用公務人力的方式。同樣的,我們不會因為要開發AI,就要公務員開始去一項項label資料。
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但大家確實看到這是趨勢,其實我們慢慢會透過幾個方式來做。一個是公部門本來就有「青年學生公部門見習」的計畫,那是公部門作為需用的機關,可以讓學生來這邊見習跟上班。
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之前都是實體來,每個機關通常都只用一、兩人,因為座位就這麼多。我們這一次作了革新,我們跟教育部青年署辦這一個計畫說我們一次要十五個人,他們覺得一次要的有一點多、辦公室是不是坐得下?我們說一開始有training、之後可能偶爾辦meet up,可是絕大部分的時間他們是在家裡,或者是網咖,或者是要在哪裡都可以。
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他們要做的事情,誠如您所說的,就是幫忙公部門……一開始還沒有做開放資料,只是先檢視公開的資訊,舉例來說在iPad上會亂掉或者是排版有問題,或是只能用Windows、只能用IE開。
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這些同學們如果會寫程式更好,那不只看到問題,而是能建議資訊機關如何解決資訊可用性的問題,所以我們會分兩組:一組是找問題的,一組複核跟解決問題。
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這個也算是眾包(crowdsource),我們先試這一個流程。因為PDIS畢竟是規劃單位,並不是執行單位,所以大部分做事的方法是小規模pilot一次,做完之後會整理成公部門如何運用大量學生來眾包的流程。
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至於各部會接下來要拿這一個流程做資料標記或做什麼事,都是各自去執行,這個流程都已經分享給各部會了。大概就是這樣子。
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現在想要叫……
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「青年學生體檢政府網站計畫」。
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英文是什麼?
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(笑)那時候隨便想叫「Rescue action by youth」。
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喔!青年救國,RAY……(笑)。
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再加上Government Website。
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這樣就變成GWRay,不是X-Ray(笑)。
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沒有想到「X」可以用(笑)。
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「Extreme Rescue Action by Youth」(笑)
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總之,現在在試這樣的計畫。我們的想法是非常簡單的,結合了電傳勞動、眾包及一定程度目前還是公開資訊,未來也不排除會和開放資料有關聯。
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所以現在這個計畫,是哪一個單位在執行?
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我們有三個單位一起合作。
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這樣青年學生公部門的計畫,是由青發署處理,已經辦了很多年,是給所有的政府機關都可以使用的計畫,每一年有三梯,我們講到這一個計畫,今年是只剩下最後一梯,就是10至11月,我們說行政院有這樣的需求。
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除此之外,青發署做了之後發現一些問題,又或者可以解決的方式,還是要回到各機關的資訊人員,所以我們也請國發會的資管處來協調,至少是中央各部會的資訊單位。
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他們同時也負責規劃政府資訊開放、Web呈現,跟Open Data的呈現。
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其實政府網站體檢有很多項目,國發會也做了很多年,包括所有政府的網站,他們有很多指標。
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但是他們測的時候,他們也提出其實並不會特別為了這個去買iPad或Mac,所以其實Safari常常沒有測到,可能就只測IE跟Chrome。這個就是我所說的非常labor intensive,這其實不應該叫公務員做的事情。
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所以網站的部分是國發會資管處在處理?
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是,資料品質也是同一個單位處理。
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我們再更進一步來看的話,政委有什麼建議?
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我覺得有一個很簡單,你們有登錄在社企上,其實公部門現在有在做共同採購,你們知道這一件事嗎?
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約略有聽說。
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我把網站開出來,這樣比較容易說明。
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其實政府網站的部分,國發會有一個網站是「政府網站營運交流平台」,歷年所有政府網站的檢核大概都在上面有資料。
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是,這個是我們剛剛講的背景。目前中企的社企專區有一個資料庫,內容是之前那一個,搬到這一個網站來(http://sme.moeasmea.gov.tw/startup/modules/se/),只要在上面有登錄的社會企業,目前是適用三個不同的專案。
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「社會創新實驗中心」是我們每個禮拜去一、兩次的空總的專案。
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另外,像你們這邊有提供政府機關資料清洗服務,或者是我剛剛講的網站抓蟲校對的某種服務,其實也可以適用這樣的規範,而這個規範基本上的目的是中小企業處會去把社企所提供的這一種服務——當然產品也可以——制訂一個規格,然後訂一個合理的價格,幫忙去撰寫這一個招標文件。
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這一個東西的特性是,只要有兩個以上的機關都表示需要這一種服務,這樣的話就不受10萬元的限制,就可以整批的人買,等於變成共同供應的vendor。
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當然這部分對於有些社企的履約上也會產生一些壓力,因為以前他們可能習慣比較小規模的提供,但是進入共購之後,可能會有比較大的案子來,但也要消化得了。所以在這邊也有每季追蹤的情形,如果其實量真的只有這麼多的話,我們就要先講清楚,不要造成機關覺得可以一次採買一萬五千個的情況,雙方都會設立一些期待值。
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這梯是實驗,大概到12月底,但是第二至四梯次,如果這一個實驗,大家覺得ok的話,就會繼續run,所以任何時候,讓中企處知道這件事的話,大家就會持續進行。
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所以這個是社企的generic的服務?
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對,只要在登錄資料庫裡面,中企處就幫忙輔導你,把服務或者是產品加到共同供應契約。
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這也適用類似資料清洗等等的服務?
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依照政委的觀察,以目前這些開放的資料裡面,有沒有哪裡一些議題,不管是民眾最關心,或者是把它提出來,讓大家共同去做類似的主題?
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這個不需要中央政府做,地方政府非常活躍在做這一件事,也就是所謂的「滿城盡是黑客松」。
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現在各種需用機關,從嘉義、台北、高雄到台中,你想像出來的,只要有任何資料的清洗、蒐集、應用,及包含國營事業的台電、台水之類的,他們經常會辦黑客松,只要一、兩個團隊,他們建立一個長期的關係之後,其實常常就會一直辦下去。
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這個我覺得已經非常熱了,我們不需要再去加溫,已經沸騰了。
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所以這一件事就去各地方政府或者機關去看?
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沒有錯,只要找「資料黑客松」就可以找到一大堆。
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我們本來想的是,看有沒有什麼政府非常在意的?又或者是想要扣合的議題?我們願意join相關的人力進來,那個想的比較廣的project。
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像發展AI,其實不一定是labor intensive,那個也需要研究。
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像我們現在缺的、幫忙做研究的朋友,科技會報目前主要在推RSC,來幫忙解決某些可能在法人裡面這一件事排序比較低、要等比較久才能解決的一些研究工作。
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像科技部接下來也會有一些challenge,就是對整個公部門來講,為了發展AI,就是要先解決這些技術問題的那一些部分,就會辦challenge來解決。
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這些比較不那麼labor intensive,所以我剛剛比較沒有提。
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這個我可以補充一下,有關於技術的部分,因為若水的創辦人是張明正先生,我們也有機會去找趨勢相關的人才。
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所以一樣是從AI的這一個題目開始發想,一方面可以解決類似有關於技術相關研究的問題,同時又可以帶到labor intensive的話,這也是我們可以著力的,所以不是只有純粹labor intensive。
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對,我覺得這個很好,好比像以grand challenge來講,我不確定這會不會是第一個,但是我們之前在討論的時候,其中一個我們自己覺得最labor intensive的題目,就是這位朋友(Wendy)正在用一分鐘三百字的速度在打逐字稿的事情。
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其實在這方面,在英文幾乎已經可以應用的某些情況,中文現在還要用比較特製的麥克風陣列,才可以把語音轉文字做好。這個落差我們可能就會想要用grand challenge的方式縮短。
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這裡面有包含有一些是labor intensive,就是我以前在業界幫忙做的一些題目,要去每個的地區蒐集acoustic model,又或者是同一段台語的字,要想辦法讓不同腔調的,像講漳州腔、泉州腔的朋友們,除了用高雄優勢腔唸過之外,也要找各種不同的腔調唸過。
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但即使你有這些素材,沒有好的演算法,還是不能做出一個好的語音識別模型。所以,我覺得這兩個確實在某些題目上,像語音識別,是可以搭配的。
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所以grand challenge是一個什麼流程?
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再一陣子會公布。其實作為政委,我們只是幫部會發想一個大方向,並沒有參與什麼執行細節。
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所以這部分比較像由執行單位提出來,或許依我們的角度去take?
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不管是從技術面或者是整個部分?
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我覺得不管未來的題目是什麼,都有兩個目的:一個是教育目的,也就是讓學生們知道,事情不一定都要用老方法來解決,也可以用創造新的方法來解決,這方面可能會跟高中生、大學生有一些互動。
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第二個,確實也要培養新的研究服務團隊,這也是真的。
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像剛剛提出來的這一個方向應該是可行的方向,剛剛政委建議我們幾個單位,我們就會後續再來做就可以了。
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除了國營事業以外,地方政府的題目永遠比中央政府多,像打到1999陳情也好,都是離大家的生活比較近。
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你離生活越近,拿到資料的結構化程度就越少,因為它就是有什麼、用什麼,像我們現在在做風災、避難所的時候,這種情況發生的時候,當然不可能讓每一個人去填一式三份的結構化表格,因此遠距工作的朋友或許可以補上一部份工作。
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當中央政府看到的時候,通常已經是很漂亮的簡報了。所以從我們的角度來看,反而資料清洗的工作比較少。
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所以這一件事,要看各地方政府執行的方法或者是清洗的方法,去彙整。
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中央通常做的是統一格式,也就是如何符合這一個格式,或者清洗到這一個格式。
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我想方向還滿清楚的,謝謝政委給我們的意見。
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我們先前一直在想說,如何讓這一些夥伴有很好的東西銜接,我們發現一定要我們自己架一個機會的平台去作嫁接,比較有機會。
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還有像永續的這一件事,我們覺得很重要,好不容易從家裡拉到職場,也就是心態上可以拉到職場,如果這個是有去的,也就是可能一個方式。
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我們在想這一件事可不可以繼續下去。
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政委,其實我有一個滿好奇的點,其實我們觀察過Open Data這一塊,像eTag,可能在宜蘭這邊很豐富,但是在一些其他主要的地方,很多資料的區域反而沒有,所以我們好奇是不是也會有一些選擇性的考量,有一些資料不方便釋出,或者是做一些pilot?
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很多是pilot。就像剛剛所說的,其實大部分是地方政府有一個方向,找到之前技術團隊,像MOOCs也一樣,其實每個地方政府自己去錄,有些找到滿有趣的團隊,像均一,就會從那邊看到新的教材教法出來。
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如果KPI上只寫多少件資料、多少場活動,那個品質其實往往KPI管不到。所以變成如果有發想找到正確的團隊,品質就會很好,我們再透過數位國家機制,讓其他不同的縣市來學習,這就是所謂的區域創新。
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不是中央幫區域創新,中央不可能幫區域創新,但中央可以鼓勵區域失敗沒有關係,如果有成功的話,我們幫你大鳴大放,讓大家都知道。
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瞭解。像剛剛舉例的eTag公司有這樣的性質,像一些犯罪的資料也是。
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覺得可以先從這一塊切入,那時候我們看,可能以為是中央去drive。
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這些通常都是地方的需求。其實國發會能做的是整理,然後寫成一個指引,讓其他縣市可以效法。
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我們覺得今天的資訊對我們非常幫助。
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有一個很明確的方向,謝謝政委。
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謝謝你們。