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圖解GAFA科技4大巨頭： 2小時弄懂Google、Apple、Facebook、Amazon的獲利模式

為了解決mac音樂app的問題，作者田中道昭（TanakaMichiaki） 這樣論述：

　　★超圖解×2小時×簡單易懂 　　★掌握世界最強的科技巨頭如何運作！   　　☑無人商店、訂閱服務、新數位生活……，GAFA如何從我們的口袋賺錢？ 　　☑自動駕駛／太空產業／金融科技／智慧城市／人工智慧／環境運算⋯⋯，原來GAFA對我們的生活影響這麼多！ 　　☑解析錢往哪裡走，下一個投資方向，未來的新趨勢   　　▊什麼是GAFA？ 　　稱霸全球的美國4大科技巨頭，總市值合計超過日本股市，影響力還持續增加中。   　　搜尋引擎的霸主：Google， 　　引發iPhone革命：Apple， 　　全球最大「連結網」：Facebook， 　　最會賣的電商之王：Amazon，   　　▊超入門，

解析4大科技巨頭強大的祕密！ 　　充實你的基本商業知識，掌握錢流、趨勢走向   　　Google：我們在搜尋列中吐露自己，透過Google play上的Apps完成生活大小事，上YouTube聽音樂、看影片，利用Google雲端工作。   　　Apple：iPhone、iPod、iPad、Mac……和生活緊密結合，Apple Watch還開始幫果粉管理健康，所建構的生態系，培養出死忠果粉，每次出新產品都大賣！   　　Facebook：坐擁27億用戶的社交平台，世界上最強大的人與人連結的平台，串連的不只是資訊，還有強大商機。   　　Amazon：貝佐斯真的很會賣！從賣書起家的電商，到高收益的

AWS雲端事業；利用大數據和人工智慧，讓我們可以上網買，也能去無人商店消費。現在還要上太空！   　　第一本用圖解、好懂的文字，一次整理世界上最強大的4家科技公司， 　　全面解析他們的商業運作模式。 　　只要這一本，你就能知道原來他們是用哪種方式賺我們的錢， 　　還有，他們打算進軍哪一個領域，主導世界的錢往哪裡走， 　　我們也能因此洞悉商機及投資的方向。   本書特色　   　　★簡單易懂、超豐富漫畫圖解 　　★2小時一次弄懂GAFA，重點總整理 　　★完整整理GAFA相關資料，超實用工具書   好評推薦   　　JC財經觀點創辦人  Jenny 　　早安財經文化發行人  沈雲驄

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應用混合多準則決策探討大學推動大學社會責任計畫之策略指標

為了解決mac音樂app的問題，作者廖奕涵 這樣論述：

大專校院是培育高等人才的重要搖籃，學校本身擁有豐富的公共資源，教師也充滿專業知識的研發能量，長期主要扮演學術研究和培育人才的重要角色。隨著社會變遷和產業發展，教育部自2017年起開始推動大學社會責任(University Social Responsibility, USR)計畫，希望大專校院走出學術象牙塔，讓更多師生走出校園投入生態環境保護、在地關懷與在地人才培育等議題，以有效實踐大專校院社會責任。但因每所大專校院所在區域、專業、特色、資源都有所差異，因此如何選擇及推動最適合的大學社會責任計畫，就成為非常重要的研究議題。根據上述，本研究運用混合多準則決策研究方法針對推動大學社會責任計畫策略

指標進行探討，首先採用修正式模糊德爾菲法(Modified Fuzzy Delphi Method, MFDM)建構出五項構面與十六項準則評估指標之重要關鍵因素，再以模糊修正式決策實驗室分析基礎之網路層級分析法(Fuzzy Modified DEMATEL-based Analytic Network Process, Fuzzy Modified DANP)建構大專校院推動大學社會責任計畫關鍵因素之相互影響關係，並探討每項構面與準則間之重要性權重。再將上述原則運用修正式折衷排序法(Modified VIKOR)，針對三所北部推動大學社會責任計畫之大專校院進行績效評估，找出執行策略的關鍵問題及

協助提出較理想的改善策略，讓大專校院在教學、研究、行政和學生資源上都能獲得最有效的分配及運用。研究結果發現，從影響大專校院推動大學社會責任計畫策略的每項構面來說，校務支持是應優先考量，其中校方提供資源及組織統整更是最為關鍵。而就推動大學社會責任計畫之重要性來看，應將永續發展教育納入執行計畫中，且環境議題也是重要性程度最高，將直接影響推動大學社會責任計畫的整體績效表現。最後，本研究希望將研究結果提供給大專校院作為未來規劃大學社會責任計畫執行策略之參考，也可以運用此方法評估執行大學社會責任計畫之績效，並找出計畫改善策略，以期協助大專校院有效落實大學善盡社會責任之目的。

《演算法、深度學習、程式設計入門教室》精選套書(演算法圖鑑+深度學習入門教室+Python入門教室)

為了解決mac音樂app的問題，作者MoriteruIshida 這樣論述：

 《演算法圖鑑：26種演算法 + 7種資料結構，人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用全圖解》 ★日本超人氣演算法學習書 ★逾50萬次下載量，「Apple年度最佳APP」書籍化！ ★隨書附贈獨家贈品「圖形搜尋和排序圖解記憶表」 ★★ 讀再多文字解說都看不懂？沒關係，全部畫給你看，一次弄懂演算法到底是什麼！★★ ●直觀理解，從基礎開始學習，一用就上手的演算法專書！ ●全圖像化step by step，完整拆解制霸AI時代的演算法精髓！ ●詳解演算法的奧妙、執行效率、優缺點，活化思維，做出最佳決斷！ 【專業審訂】 謝孫源  成功大學資訊工程系特聘教授兼研發長   【專

家學者好評推薦】 李忠謀  國立臺灣師範大學資訊工程系教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席 黃建庭  高中資訊科技概論教師 趙坤茂  臺灣大學資訊工程學系教授 鄭國威  PanSci泛科學總編輯 【高中資訊社團好評推薦】 北一女中資訊研習社 台中一中第35屆電腦資訊研究社 台南女中資訊研究社 成功高中電子計算機研習社 建國中學資訊社 高雄女中資訊社 新竹高中軟體研究社CSDC 臺南一中資訊社 █ 演算法時代來了！ 現今我們的世界已離不開演算法，從線上搜尋、社群交友、法院判案、醫學診斷、金融運作、大腦決策到人工智慧的未來，越了解演算法，越可能掌控權力，成為時代的贏家。有些演算法對我們有益、有些

有用，有些則可能使我們陷入大麻煩，但我們對這些演算法所知極少。 不管用哪種程式語言編寫程式，演算法都是不可或缺的，不過如果認為只有學電腦的人才要了解演算法，那就太可惜了。演算法其實是一連串解決問題的邏輯步驟，只要熟悉這些步驟和運用方式，每個人都能設計自己的演算法並應用於各種不同領域。學習演算法正是建構嚴謹思維和幫助做出最佳判斷的訓練。 █ 演算法的第一本書，從基礎開始學習！ 演算法是用以執行計算或完成作業的程序，可以想像成料理食譜，如果做出某種料理的步驟是食譜，那麼用電腦解出特定問題的步驟就是演算法了。然而，食譜與演算法的決定性差異，在於演算法非常嚴謹。相較於食譜有很多概略的描述，演算法

的所有步驟都用數學方式表現，沒有模糊地帶。 本書蒐羅介紹26種基本的演算法和7種資料結構，貨真價實完全圖解。每一個步驟都以圖片和文字詳細說明，拆解具體演算過程，逐步建立邏輯概念，輕鬆進入演算法的世界。 書中解說的演算法範疇包括「排序」、「陣列搜尋」、「圖形搜尋」、「安全性演算法」、「分群」，以及「網頁排名」等各種廣泛使用的基礎演算法。不用艱澀的專有名詞，步步口語分解，完全沒有概念的人也能漸進學習。 ―――― 《深度學習入門教室：6堂基礎課程+Python實作練習，Deep Learning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解》 ――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》姊妹作，機器學習初學

者最佳入門書！――――   人工智慧時代關鍵能力！深度學習深在哪裡？ 強化運算思維，建構邏輯概念，一次弄懂深度學習活用之道！   ★ 精闢剖析深度學習發展史，詳述機器學習的基礎知識！ ★ 完整解說熱門程式語言第一名Python的環境建構和基本語法！ ★ 圖像化示範TensorFlow和Keras的安裝，開發AI必學必讀！ ★ 介紹類神經網路的基本思考方式和程式範例，逐步加深理解！ ★ 說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法，進一步強化學習！ ★ 全面了解提升深度學習準確度的演算法，掌握應用的訣竅！   █ 迎接運算時代，紮實學好Deep Learning的要點！   本書以想試著開始使用時下流

行的深度學習之讀者為對象，從理論到實踐進行了統整。書中詳細說明深度學習基礎理論的類神經網路，以及相關的必要數學知識，同時講解程式原始碼，以實際動手操作的方式來幫助理解。   坊間已經有眾多的機器學習與深度學習相關書籍，但類神經網路理論的學習門檻相當高、深度學習應用程式框架入門難度深、不容易掌握進一步應用的要領等等，常令初學者無法看清活用深度學習的探索之路。   本書首先介紹類神經網路的概念，緊接著說明如何使用應用程式框架進行深度學習，讓學習者初步感受這個領域。接下來介紹各種應用，大量運用範例來說明。在此之後，對於想進一步學習理論的讀者，介紹機器學習的學習方式；對於想挑戰進階深度學習應用的讀者，

說明演算法等等。   █ 豐富圖解一目瞭然，「文字辨識」、「影像辨識」、「自然語言處理」實際演練！   本書的目標是幫助讀者了解什麼是深度學習、什麼是AI之後，能夠實際動手實作，期使讀者不致一知半解，不會只是執行範例卻不知接下來能做什麼，而能學會確實地判斷為了何種目的該使用何種應用程式框架，以及實際進行的步驟。   想挑戰AI開發的理工科學生、想更上一層樓的工程師、想了解深度學習基礎理論的人、使用TensorFlow和Keras嘗試實際安裝的人、想弄懂機器學習所需的數學的人，都能從本書平易的解說中學習到必要的知識。   【本書的架構】   ▌第1章：論及深度學習以及其背景的機器學習相關話題，解

析人工智慧（AI）的概念。   ▌第2章：說明Python的環境建構與深度學習所需函式庫的安裝方法，包括在Windows與Mac兩種環境上的說明，解說必需的基礎Python文法。   ▌第3章：藉由能以簡潔的敘述來使用多個函式庫的Keras實作深度學習，同時製作影像辨識的程式來體驗深度學習。進行導入Keras並公開發佈的熱門函式庫TensorFlow、數值運算函式庫與資料繪製函式庫等等的準備。   ▌第4章：解說類神經網路的理論，同時實際試著使用名為MNIST的文字辨識範例程式來加深理解。   ▌第5章：說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法。   ▌第6章：介紹提升深度學習準確度的演算法、自然

語言處理等，用於影像辨識以外的範例程式。 ―――― 《Python入門教室：8堂基礎課程+程式範例練習，一次學會Python的原理概念、基本語法、實作應用》 ――――――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》、《深度學習入門教室》系列作――――――――   熱門程式語言第1名，日本暢銷Python學習入門書！ 邊做邊學，實際操作練習，享受程式設計的樂趣！   ★ 全彩圖文解說，給程式設計新手的最佳指南！ ★ 遊戲製作•GUI設計•模組活用，可從網頁下載範例！ ★ 解說書寫格式，詳述顯示文字、數值、空白、縮排的基本規則！ ★ 剖析組成程式的6大元素，逐步建構基本語法並善用函式！ ★ 學習使用

Python顯示視窗的方法，建立圖形介面設計遊戲的外觀！   █  AI時代必學的基礎工具，第一次設計程式就上手！   以往的程式設計，只是輕鬆當成興趣即可開始，但這十年間逐漸變得複雜。「程式設計真有趣！如果能讓更多人開始接觸程式設計就好了！」要感受程式設計的有趣之處，最重要的是能夠立刻動手試試，而且能立即看到結果。   最符合這項要件的，就是近年來熱門程式語言第一名「Python」。   使用Python，只需要輸入指令就能立刻執行。可用來擴充Python、稱為「模組」的功能非常豐富，對於視窗的顯示和製作PDF等，也能以很簡短的程式實現。   本書活用Python這樣的優點，簡單易懂地說明它

的基本語法之後，檢視「製作猜數字遊戲」、「在視窗中移動圓形、矩形和三角形」、「使用PDF製作橫布條」等實際範例，逐步學習。   █  豐富圖解一目瞭然，「匯入方式」、「書寫格式」、「運作處理機制」實際演練！   閱讀本書時，可下載取得範例程式，一邊動手練習，一邊看著實際運作的畫面來學習。   此外，書中利用各式各樣的範例激發好奇心，鼓勵讀者發揮想像力，嘗試改良程式，進一步加深理解。舉例來說，對於影像辨識和人工智慧等等，也能以Python進行程式設計。   本書的目標是希望成為學習者開始進行程式設計的契機，感受程式設計的樂趣，打好紮實的基礎，開啟美好充實的程式設計生活。   █  本書的架構  

▌ 第1章：說明程式的作用，製作程式需要什麼、該學些什麼，精闢列舉正確操作的祕訣。   ▌ 第2章：說明執行Python程式的軟體安裝方法，了解執行指令和避免出現錯誤的基本知識。   ▌ 第3章：說明使用Python撰寫程式須遵守的規定，學習文字、數值、空白的用法等基本規則。   ▌ 第4章：學習程式語言裡的基本功能，整理說明實際應用的部分，藉由將這些功能組合起來，逐步製作出程式。   ▌ 第5章：製作「Hit & Blow」猜數字遊戲，從簡單的地方開始打好基礎，掌握應用的訣竅。   ▌ 第6章：藉由以視窗呈現「Hit & Blow」猜數字遊戲，讓它成為圖形化的成品，更像個遊

戲。   ▌ 第7章：一邊撰寫於畫面上移動圓形的程式，漸進學習「類別」與「物件」的基本知識。   ▌ 第8章：學習使用PDF製作「橫布條」的方法，總複習學習成果，使用擴充模組挑戰實用的程式設計。  

電動輪椅舞之音樂節拍與節奏辨識與舞步調整

為了解決mac音樂app的問題，作者蔡人瑋 這樣論述：

本研究提出了根據音樂中的節拍和節奏辨識來進行與調整電動輪椅舞的舞步，也兼顧舞蹈的安全性和舒適性。研究中使用的電動輪椅係為手輪直流無刷馬達所驅動，具有高機動性，輪椅可以在接近零迴轉半徑原地旋轉，並根據預先計劃的步驟靈活、自動地前後移動。這些特點非常適合用來跳輪椅舞，也可讓舞者專注上半身姿勢和運動。 舞者透過用使用者介面選擇一首歌曲後，由遠端電腦或筆記型電腦辨識其音樂速度。然後將識別出的訊息以藍牙無線發送到輪椅上，輪椅依據收到的訊息調整舞步節奏來和音樂同步，並能執行相應的舞步。此外因應雙輪所受的轉矩干擾，加入干擾補償機制，縮小雙輪之間的響應差距，以提升輪椅的安全性能，並使輪椅可根據預先計劃

好的舞步自動移動，因此，舞者能夠在不用留心輪椅運動的情況下進行上半身跳舞。 實驗部分會先驗證音樂節奏辨識準確率達96%以上，接著以藍芽無線控制電動輪椅，輪椅約在1秒後可收到來自介面傳來的藍芽訊息，接著便開始執行舞步速度命令與電腦同步播放音樂。選歌、開始跳舞等所有操作由使用者以手機的遠端軟體操作電腦上的使用者介面。輪椅在播放音樂後同步執行舞步速度命令的時間誤差約為60毫秒、輪椅實際舞步路徑與理論值誤差在10公分以內。 最後，一位下肢行動步便但上半身健康的輪椅舞者應邀試舞並表演了一段舞蹈，同時也收集了他有用的想法和建議，以供未來改進電動輪椅舞。