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打好AI的基礎：一探機器學習底層數學運作

為了解決行列式計算機的問題，作者雷明 這樣論述：

★★★★★【機器學習】、【底層數學】★★★★★ 數學是科學之母，想在AI領域發光發熱，先要打下穩固的數學基礎！ 　　本書技術重點 　　✪一元多元函數微積分 　　✪線性代數、向量、矩陣分解 　　✪偏導數、漢森矩陣、雅可比矩陣、無窮級數 　　✪最佳化方法、泛函數極值與變分法 　　✪機率統計理論、柴比雪夫不等式 　　✪資訊理論、交叉熵、條件熵 　　✪隨機過程、馬可夫過程、高斯過程 　　✪圖論、拓撲排序演算法、拉普拉斯矩陣 本書特色 　　◎完美圖解，通俗易懂 　　本書對數學知識採取圖解演示。透過圖解，許多問題都變得簡單，一點就通。 　　◎生活化的實例，簡單又有趣 　　例如隨機過程的典型代表

，馬可夫過程（Markov Process）的章節中，作者就用了天氣與降雨這種生活化的例子講解，拉近讀者與知識的距離。 　　◎深入淺出，透析本質 　　機器學習的數學知識難度不低，許多概念的定義讓讀者難以理解。本書透過點出關鍵的地方，讓讀者一看就豁然開朗，推導再也不是問題。 　　◎機器學習、數學，相輔相成 　　本書從機器學習的角度講數學，又從數學的角度講機器學習，言簡意賅、知識滿點、循序漸進，是你學習機器學習的最好夥伴。  

行列式計算機進入發燒排行的影片

餐飲外送平台運輸服務之外部成本探討

為了解決行列式計算機的問題，作者呂宜臻 這樣論述：

在宅經濟與疫情時代的環境下，外送產業迅速擴張，許多人選擇加入外送員的行列，提供運送美食的服務。然而外送服務的大幅增加也導致此產業對環境以及交通的負擔上升，外送機車產生的空氣污染、噪音污染、佔據道路容量、車流壅塞、肇事風險提升等問題容易被忽略，且由所有用路人共同在承擔。因此，本研究量化外送產業外部成本並且研擬相關政策。政府欲追求外部成本最小，而外送企業欲追求利潤最大，本研究假設政府透過課稅以牽制企業的外部成本排放，企業再評估是否對外送機車數量進行管制，雙方所追求的目標不同但又會因彼此的決策而相互影響自身決策，因此本研究參考經濟學中的Stackelberg（領導者與跟隨者）博弈理論，利用雙層數學

規劃的概念來建構兩方自主且衝突的決策者關係。上層以政府為優先決策者，對外部成本問題進行價值量化並計算稅值，下層以外送平台為次要決策者，在政府課稅的行為下管制外送車輛數進而實現利潤最大化。參考過去文獻使用基因演算法能同時考慮多個變數指標，有利於搜尋大範圍的可行解空間以避免落入局部最佳解，且能在短時間內求得近似解，符合本研究需求，因此採用基因演算法求解。上層結果指出2020年疫情爆發後每多出一輛外送車輛相較於2019年額外產生191.23元的外部成本，與2006年使用機車的研究相比增加顯著，除了因10餘年的通膨及時間價值落差影響外，也與使用外送行為的差異有關，因此本研究針對疫情後實際狀況對外送企業

所制定的課稅金額為96.66元。其中擁擠成本與2015年研究成長1.06倍，肇事成本與2015年研究成長1.28倍，可見外送機車肇事率是較為嚴重的議題。下層結果模擬政府允許外送企業外部成本年成長10%的狀況下，企業應將外送車輛管制在25,000輛，以達成企業利潤最大化。本研究建立一套可供政府量化其外部成本的模型，透過稅收方式將其外部成本內部化，以減少外送車輛對社會產生之外部成本，有利政府及企業審視在疫情後外送狀況對社會造成的影響以及提供初步的解決方案。

Ameba氣氛燈程式開發(智慧家庭篇)

為了解決行列式計算機的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德,吳佳駿 這樣論述：

　　本書針對智慧家庭為主軸，進行開發各種智慧家庭產品之小小書系列，主要是給讀者熟悉使用Ameba RTL8195AM來開發物聯網之各樣產品之原型(ProtoTyping)，進而介紹這些產品衍伸出來的技術、程式撰寫技巧，以漸進式的方法介紹使用方式、電路連接範例等等。   　　Ameba RTL8195AM開發板最強大的不只是它簡單易學的開發工具，最強大的是它網路功能與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到應用於物聯網開發的東西，只要透過眾多的周邊模組，都可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且Ameba RTL8195AM開發板市售價格比原廠Arduino Yun

或Arduino + Wifi Shield更具優勢，最強大的是這些周邊模組對應的函式庫，瑞昱科技有專職的研發人員不斷的支持，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。

由開放金融論數位時代之資料權

為了解決行列式計算機的問題，作者林元琪 這樣論述：

現今網際網路之快速發展，加速了實體分行之瓦解，加深消費者對於網路銀行之依賴性，現行資訊隱私權之內涵已不足以因應實務之需求，資料之商業價值日漸重要。金融業方面，網路銀行之利用日益頻繁、甚至出現純網銀，而「資料即資產」的時代下，掌握資料流已成為銀行間之競爭利器。再者，全球化時代來臨，使得我國對於開放銀行與開放金融之全球趨勢難以置身事外；而GDPR之出現，對於國際金融業將首當其衝，未來與歐洲、甚至世界金融業互動時，各國之資料權法制「適足性」將直接影響到我國金融業之發展，而我國現今開放銀行與開放金融之發展已進入第二階段之消費者資料交換，資料權相關規範之訂定，卻有些許落後，因此，儘速完備資料權相關保護

規範為當務之急。從而，本文之研究以金融業為研究開端，並逐步擴展至跨市場資料交流，比較法觀察歐盟GDPR與澳洲CDR之立法模式，對於資料權之內涵及其保護範圍，甚至相關機關設置方面之規範為參考。另對照我國現行立法院所提出的修正草案，雖於立法理由說明權利部分皆參照GDPR之規定，但實際上皆多以原條文直接為順序變更，徒有修法之形式，對於法規實質內容卻未有深入探討修正，甚為可惜。因全球化之趨勢難擋，與世界同步之資料權相關法制之完備，就我國金融業之發展，將有所助益。因此，本文參照GDPR之模式，對於個人資料保護之主體權利、客體範圍等方面重新檢視修正，以期提供未來修法之淺見。