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你的大腦有點Blue：史上最舒適年代，為什麼還是焦慮不安?

為了解決網路訊號測試器的問題，作者AndersHansen 這樣論述：

　　★瑞典暢銷排行榜冠軍書！ 　　★最輕鬆易懂！從生物的演化和神經的發展，重新認識大腦的生存法則 　　★最令人動容！近30國譯本，讀過的人都能為自己的負面情緒找到意義   　　本書出版後，我走在路上經常收到路人的感謝，每個人都說，透過我的書他們不僅了解憂鬱和焦慮如何在大腦中滋生，也知道產生的原因。換句話說，他們看自己的方式改變了，不覺得自己生病，也不再認為自己哪裡有問題，並且能更友善的看待自己和他人。我希望所有閱讀本書的人，都能收獲同樣的效果。──安德斯˙韓森   　　不快樂、焦慮，其實能讓人的存活機率更高！ 　　因為，大腦最在意的是你能否活下來，而不是你的感覺！   　　人類已經可以飛向

宇宙，為什麼仍然無法擺脫「不安」？   　　人類在經歷無數瘟疫、戰爭、飢荒和災難中倖存下來，並且獲得了連古代帝王和皇后都羨慕得要死的美好生活。然而，抑鬱症和焦慮症的確診數卻不斷攀升，甚至數位化生活更催生出孤獨感，導致過著史無前例最便利、物質最享受的現代人，心理健康狀態卻是史上最糟。    　　本書將帶領我們從生物演化和神經科學的角度重新認識，當你抑鬱不安時，身邊的人說「不要想太多」「說出來就好」這些話真的很管用，我們的大腦和情緒運作機制真的就是這麼單純。   　　˙你希望自己能一直滿足和快樂，很不切實際 　　˙不安、憂鬱是身體的防衛機制，再正常不過 　　˙「說出來」可以減少創傷感受是真的 　　

˙久坐、睡眠不足、各種網路社群成癮，真的很危險 　　˙孤獨寂寞跟一天抽15支菸危害健康的風險一樣大 　　˙比起DNA，環境更為重要，你的生活方式會影響大腦運作 　　˙管他什麼健康、幸福？生存和繁衍才是大腦最重要的任務 　　˙人類天生就要動，體能消耗可有效克服憂慮和焦慮   　　希望所有閱讀本書的人，都能收獲同樣的效果！   各界推薦   　　蘇益賢　臨床心理師║陳志恆　諮商心理師║謝伯讓　台大心理系副教授 　　蔡宇哲 哇賽心理學創辦人兼總編輯║大衛．拉格朗茲　瑞典暢銷作家║小鬱亂入   　　讀過本書，相信你能為生命中必然出現的負面情緒重新找到意義，並有機會與之和平共處。──蘇益賢（臨床心理師、

「心理師想跟你說」共同創辦人）   　　生活中的困擾情緒，都是為了生存與繁衍而生，同時也是不快樂的來源。理解這一點就能平常心看待沒來由的情緒起伏，從焦慮與憂鬱情緒中暫時解脫。──陳志恆（諮商心理師、作家、長期與青少年孩子工作的心理助人者）   　　普世憂鬱的現象並非眾人皆病，相反的，這其實是大腦由「面對受傷感染」轉變為「直接面對壓力」的一種合理保護反應。本書帶領我們透過演化的視角，參透大腦與心靈，洞見憂鬱的本質。──謝伯讓（台大心理系副教授）   　　安德斯．韓森是我們最重要和最有成就的公共教育家。他以直截了當、毫不拐彎抹角的方式，書寫有關於大腦演化的作品，並告訴我們，為什麼許多人總是「感覺很

糟」。儘管篇幅不長，但我認為這本書太棒了，而且訊息量非常龐大。──大衛．拉格朗茲（《蜘蛛網中的女孩》作者）   瑞典讀者好評   　　˙作者提供了一個有趣的角度和觀點（演化），讓讀者了解看待大腦的方式如何與我們的精神狀態相關。雖不是革命性的新事物，但以非常有趣且深入淺出的方式描述。   　　˙作者用美妙、溫暖和簡單的語言來談論這個沉重的話題。新的視角令人振奮，並讓人對心理疾病產生了新的看法，卻沒有把事情變得複雜。   　　˙面對這樣一個尚無法完全了解真相的主題，本書的寫作靠的是真實的知識，而不是鬆散的推測……我認為本書是科普書籍中最頂尖的作品。

網路訊號測試器進入發燒排行的影片

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決網路訊號測試器的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。

物聯網資訊安全實務入門

為了解決網路訊號測試器的問題，作者徐偉智 這樣論述：

＼IoT 資訊安全最強入門指南！／ 　　物聯網 (IoT) 核心觀念是偵測場域的狀態，然後將數據傳送到後端資料中心進行分析，最後再根據分析結果做決策或進行回饋控制。智能農業、智慧城市、智能工廠、智慧建築、智能交通、智慧照護等應用皆可以看到物聯網的身影。然而，企業在導入物聯網應用時，最大的疑慮莫過於「資訊安全」的議題。 　　●　建構 IoT 同時，為了兼具資訊層級上的防護，你需要一本涵蓋兩者的指南！ 　　本書根據作者多年教授「物聯網」與「資訊安全」相關課程的經驗編著而成，從【入門物聯網架構】、【解析資安協定】、【到實際操作 case】，完全包辦。帶領你完全攻略 IoT 資訊安全！ 本書

特色 　　● 由淺入深、架構清楚、有助入門讀者建立核心觀念、具備建構 IoT 與資安學習路徑的關鍵能力 　　● 提出 IoT 系統參考架構，基於此架構可以繪製出特定場域的 IoT 應用系統組成元件 　　● 著重解析物與物之網路協定與溝通介面的資安脆弱點 　　● 使用改良式資料流程圖分析資安威脅與防護 　　● 藉由操作最實用簡易實例銜接對應觀念  

基於深度學習進行電池性質預測

為了解決網路訊號測試器的問題，作者許家維 這樣論述：

鋰離子電池作為常見的儲能設備，廣泛應用於終端設備上且藉由電池管理系統進行監控確保電池老化程度仍可應付工作所需。然而電池在使用初期並無明顯老化特性的反應，因此對於使用過的電池無法很好評估預期壽命以至於材料的浪費或設備的異常(Early failure)。本研究利用時序資料連續性進行資料擴增更同時對神經網路潛空間進行正則化，並透過包含篩選器與預測器的神經網路架構在僅有少量循環的量測數據下，預測電池產品壽命、剩餘使用壽命、充電所需時間、放電時的電壓電量變化曲線等。其中，僅測量一個充放電完整循環的數據，就能提供僅有57週期方均根誤差的產品壽命預測。本研究亦同時引入注意力機制於此框架中達成僅使用若干個

循環的測量資料便可預測整個電池的產品週期放電電量、放電功耗等特性。