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打造創新路徑：改變世界的台灣科技產業

為了解決有趣的研究題目的問題，作者洪世章 這樣論述：

從宏碁到台積電，深度剖析台灣創新企業的競爭力來源 由全新面向出發，重新理解科技產業的成功關鍵   　　★台灣科技產業50年，發展全記錄 　　★科技管理研究權威洪世章教授多年研究彙整   　　【科技改變台灣，台灣科技產業改變世界】 　　《打造創新路徑》紀錄了1970年代以降，台灣科技產業的創新故事，既有歷史的實情，也有理論的高度。從個人電腦的蓬勃發展、硬碟機的曇花一現、面板的快速崛起，再到工研院的前瞻改革、園區新貴的誕生，以及台積電的獨領風騷，不僅涵蓋了台灣科技產業的不同歷史與面貌，也記錄了少為人知的興衰際遇、產業競合以及意外奇緣。台灣的科技產業，不只改變了台灣的社會，也改變了世界。   　

　【解析發展脈絡，探究科技紋理】 　　從六個在台灣的科技發展史上最具代表性的關鍵點，一窺整體科技產業的脈絡：   　　◆科技奇蹟的源頭 　　宏碁、神通、大眾這三大電腦公司，它們所採用的成長行動策略之間有何異同？   　　◆硬碟的殞落 　　硬碟機是當年台灣繼個人電腦之後，所期待發展的未來明星產業，但結果卻是大失所望。硬碟機為何失敗？其失敗經驗又為科技業帶來何種影響？   　　◆面板的崛起 　　1990年代，面板產業迅速發展，短短幾年間，就跨越了高技術、大資本的門檻，成為世界級的產業聚落。   　　◆工研院的角色 　　工業技術研究院於2000年的前後約20年時間，發揮策略行動，改變其與制度環境之間

的關係，也間接促成台灣科技專案體系轉型的歷程。   　　◆科技族群的繁盛 　　2000年代之後，透過制度與行動的共演過程，電腦、半導體、通訊以及光電等高科技公司，共同參與的一個新興且色彩鮮明的台灣產業族群的興起與制度化。   　　◆台積電的啟示 　　台積電在跟隨摩爾定律的同時，又能夠發揮改變的能動性，發展出獨特晶圓代工的商業模式，進而改變半導體產業的遊戲規則。   　　【時勢照英雄，打造創新路徑】 　　洪世章教授以制度（時勢）與行動（英雄）的對話為核心主軸，從時勢造英雄、英雄造時勢，再到時勢照英雄，三種的不同角度，全面解析台灣科技產業的獨特路徑與發展全貌。創新的能量便在這樣的路徑上，不斷地擦撞

出璀璨的火花，也將繼續帶領台灣走向下一個輝煌時代。   本書特色   　　★從理論的論述出發，以實務的分析佐證，用嚴謹的態度作結，讓精煉的知識內化。 　　★作者長年浸淫於科技產業，對產業脈絡瞭若指掌，質性研究的信度與效度兼具。 　　★台灣卓越的科技製造能力，根本地改變世人的生活方式，身為這世代的一份子，除了親身參與、更要領略一二。

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乒乓球機器人之球軌跡追蹤與預測

為了解決有趣的研究題目的問題，作者黃奕晨 這樣論述：

隨著近年機器人科技的各種發展，運動遊戲機器人慢慢成為熱門且有趣的研究題目，其中的乒乓球機器人吸引眾多國內外研究員投入心力，其中乒乓球軌跡追蹤與預測為乒乓球機器人重要的技術。對於乒乓球軌跡追蹤，機器人需要透過乒乓球面上之顏色特徵去定位球體三維空間座標，我們將在文章中細談如何達成。對於乒乓球軌跡軌跡預測，現在已經有許多的研究文獻探討預測方法，主要分為兩派：建立球體飛行模型(Flying Model)與利用機器學習(Machine Learning)。前者利用演算法考慮重力、空氣阻力、馬格努斯效應與彈性碰撞等物理模型，但是以上各項物體狀態估測需高速的取樣頻率，為此必須仰賴高效率之影像系統設備。後者

即為本文採用之方法，球體軌跡是由兩條拋物線所組成：始於發球至網前球桌與網後球桌至機器人端，建構兩組倒傳遞類神經網路(Back Propagation Neural Network)分別學習其兩拋物軌跡，再將訓練後之模型放入機器人系統中，此時當機器人只要偵測到發球端初始數個點位神經網路運算即可求出打擊點。此提出方法之特色可以避免球體飛行模型使用高速影像系統，造成成本負擔，同時本方法使用發球端初始少數球的位置預測打擊點，提供機器人有足夠時間反應擊球。實驗結果顯示，訓練後模型之模擬測試結果在30次打擊中有97%的成功率，其平均擊球位置誤差為26.313 mm。在實際打擊實驗中，平均誤差為36.6 m

m。

量販解密：愛買、大潤發、家樂福，20年資歷專業達人，完全破解量販店讓人狂掃貨的暢銷祕密

為了解決有趣的研究題目的問題，作者何默真 這樣論述：

為什麼我想買這個，最後卻買了那個？ 為什麼這東西我不需要，看一看還是拿起來？ 早就列了購物清單，手推車為何越來越滿？ 其實……這中間都有人動了手腳！ 　　身在臺灣，幾乎人人都去過量販店； 　　乾淨明亮的空間、井然有序的陳列、物美價廉的商品， 　　光是推著購物車行走其間，就令人有種幸福的錯覺。 　　沒錯，這就是大賣場讓你不知不覺越買越多的祕密之一。 　　目的就是要你甘願掏錢，還慶幸自己撿了便宜！ 　　不說你不知道，量販賣場的每個安排都有邏輯。 　　從來沒注意過？因為你總是： 　　►被俗擱大碗的價格迷惑→不買不行！ 　　►被限量超低價商品吸引→我還不買爆！ 　　►都特地跑一趟了

，手推車還很空→沒裝滿太可惜，再買一點！ 　　►貨架塞滿商品，走道綿延不絕→前面還有好東西，過去看看！ 　　►蔬果鮮豔繽紛、魚蝦閃閃發光→不管什麼都給我來一點！ 　　本書作者何默真，曾先後任職於臺灣三大量販店； 　　從愛買基層員工做起，當過大潤發客服、行銷，最終出任家樂福全國公關經理。 　　她同時也是全臺能見度最高、資歷最雄厚的零售業公關； 　　於業界任職期間，平均一年的新聞露出超過700次； 　　超過20年的工作資歷，讓她得以潛身於量販現場，一窺商品暢銷的祕密。 　　★量販店究竟有什麼魔力？讓人走進去就買不停？ 　　征戰業界20年的量販女王何默真，以職涯經歷精準解密， 　　大賣場裡各種讓

商品周轉更快、顧客搶著買、客單價更高的做法。 　　她說：「顧客不愛被打擾，卻渴望被引導。」為此， 　　她曾大量下單祭出破盤價，並複製傳統市場的叫賣聲，短短一天就讓高麗菜多賣10倍； 　　也曾徹底研究泡麵口味、細讀銷售報表，找出真正暢銷的品項； 　　甚至為了擴大貨架陳列（且不必整天忙著補貨），不惜槓上直屬主管。 　　而一般人避之唯恐不及的客訴，何默真卻視為把過路客變常客的大好機會。例如： 　　賣場鄰居抗議噪音，她挺著孕肚登門調停；過年期間來客暴增，她預先安排上百個車位。 　　碰上電視機自燃、美國瘦肉精牛肉、三鹿毒奶粉等黑心事件，她一樣沒在怕， 　　危機處理得當、後續回饋夠誠意，你就會更離不開

——這些，也是量販店默默在做的事。 　　本書集結了何默真從賣場基層做起， 　　一路升遷至公司核心的職場觀察與銷售心法， 　　透過她的敏銳觀察與詳實敘述， 　　徹底解密量販店逆勢操作、長年熱銷的關鍵祕密。 　　★女王帶逛：行家帶你找門路，這樣買才真便宜： 　　►大賣場的購物氛圍心理學：氣味、燈光、空間都有學問？ 　　►何時進賣場，才能買到最新鮮的生鮮食品？ 　　►什麼是真買一送一？什麼是假買一送一？ 　　►特價檔期怎麼來的？哪些東西在量販店買反而貴？ 　　►即期品的定義是什麼？除了日期外，還應該注意什麼？ 　　本書帶領你跳脫消費者身分，改從量販員工視角， 　　看見賣場人員、客服、行銷、公關

等多面向的操作。 　　回過神來，你會發現過去自己竟如此無知， 　　就這樣毫無防備地走進量販店的各種精心安排！ 　　換句話說，讀完這本書， 　　你會更清楚自己是怎麼在量販賣場中招的！ 本書特色 　　★征戰大賣場20年，量販女王何默真首度解密，帶你看懂三大量販逆勢操作的獲利祕密。 　　★為什麼我想買這個，最後卻買了那個？原來如此！大賣場的購物氛圍心理學。 　　★量販商品上萬種，異業合作怎麼談？促銷活動怎麼安排？暢銷心法不藏私大公開！ 　　★超值收錄量販買物密技：女王帶逛：行家帶你找門路，這樣買才真便宜！ 專業推薦 　　家樂福法國總經理／貝賀名Rami Baitiéh 　　三商家購（美廉社

）總經理／邱光隆 　　知名主播／張雅琴 　　極地超馬運動員／陳彥博 　　暢銷作家／黃大米 　　大潤發商品總監／葉念青 　　知名主持人／鄭弘儀 　　（按姓名首字筆畫排序）

以機器學習強化棋類遊戲

為了解決有趣的研究題目的問題，作者林璟農 這樣論述：

當電腦程式 AlphaGo 擊敗人類專家棋士，深度學習成為一個熱門的研究題目。在深度學習運用於棋類遊戲上，仍然存在許多有趣的挑戰。因為深度學習發展尚淺，對於如何設定其網路架構和其學習參數目前沒有相關理論，一般是由嘗試錯誤取得。然而深度學習預測速度通常比傳統演算法慢，以至於實際運用時可能有許多限制。加速預測速度跟棋力強弱有很大關聯，譬如縮小訓練模型的尺寸就能達到加速的目的。另外如何把深度學習和之前其他演算法結合也是一個難題。譬如蒙地卡羅樹搜尋演算法跟深度學習結合的非常成功。除了深度學習，如何強化一個程式強度而且不改變其架構也是一個有趣的研究題目。當棋類遊戲執行在行動裝置上，如何強化程式棋力又不

增加耗電，這在行動裝置上是一個重要課題。本篇研究提供一些演算法去加速深度學習在 CPU, Xeon Phi 和顯示卡上預測速度。進一步，提出一個演算法去縮小深度學習訓練出來模型的尺寸。然後描述如何用深度學習和蒙地卡羅樹搜尋演算法設計一個棋類遊戲，本研究是選擇板塊圍棋。然後探索 testing accuracy 和 batch size 及 epoch 關係。另外也試驗改變深度學習輸入的權重值，來探討其跟棋力之關係。最後依據亂數種子最佳化方法來固定亂數，提出一個新的演算法來增強西洋跳棋程式棋力。本研究板塊圍棋和西洋跳棋程式在電腦奧林匹亞競賽都贏得冠軍。