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21世紀諾貝爾經濟學獎2001-2021

為了解決signal教學的問題，作者科學月刊 這樣論述：

經濟學是關注「人」的科學，亦是解決人類「互動」難題的哲學， 領略歷年諾貝爾經濟學獎的趨勢， 看懂經濟思潮，才能洞悉世界正面臨的問題。 ——21世紀諾貝爾獎反映的，不只是科學發展的歷史，更是人類需求的歷程。—— 　　本世紀的諾貝爾經濟學獎得主， 　　長年關注人性偏誤、賽局理論、投資、勞動市場， 　　乃至於永續經營與貧窮議題。 　　他們是「俗世哲學家」，以先驅角色，引介獨到且實用的理論給世人， 　　也為學界新世代奠基通往夢想的基石！ 　　積極入世的理論家與實踐者—— 　　▎地緣政治風險日益攀升▶借鏡2005年得主如何用賽局理論避免核戰 　　▎大多頭點燃非理性投資行為▶2013年得

主精準預測市場崩盤 　　▎健康與貧窮有關？▶2015年得主研究顯示縮小國民健康差距可降低所得差距 　　▎理論也能幫破產企業谷底翻身▶2017年得主教你避開人性偏誤 　　▎經濟學能拿全球暖化怎麼辦▶2018年諾貝爾風雲人物關注氣候變遷 　　▎提高最低工資促進就業▶2021年得主揭露政府能控制失業率的祕密 　　人類發展正處於重要轉折點， 　　經濟的快速成長，卻伴隨所得與財富分配更加不均， 　　中低收入家庭與弱勢族群生活品質加速惡化、 　　人口老化與少子化致使人口紅利消失， 　　勞動力持續減少與社會保險和年金制度瀕臨財務困境， 　　還有溫室效應與氣候變遷帶來全球暖化的環境破壞等重要議題亟待解決。

　　展望未來發展，如何維持人類的永續發展將是本世紀經濟學家肩負的艱鉅挑戰！ 　　★★★ 　　每年十月諾貝爾獎頒布，總在媒體和學界引來話題，從獲獎人的國家、背景、學術經歷和奮鬥歷程，到得獎感言和頒獎花絮，誠然是全球學界每年最大的盛事，因為它代表得主在學術成就的巔峰，也能展現出學術發展的最新趨勢。 　　《21世紀諾貝爾經濟學獎2001-2022》集結《科學月刊》每年在諾貝爾獎得主公布後，邀請國內同領域的專家，分析該年各個得主生平事蹟和得獎領域，以深入淺出的文字和說明，讓讀者瞭解經濟學研究的最新景況，前瞻地引導讀者思考科學的前景。 　　◤諾貝爾經濟學獎趨勢◢ 　　總體經濟理論與個體經濟理論

研究是建構現代經濟學的主要基礎。21世紀以來獲獎屬總體經濟學研究有五屆，主要的貢獻分別為：動態化的一般均衡（2004）、跨期性決策分析（2006）、貿易與地理區位選擇（2008）、時間序列的因果關係（2011）、氣候變遷因素與內生化技術進步因子（2018）等，提出創新性理論，解釋並增進對整體經濟演變的了解。 　　在個體的理論基礎方面，市場機制設計有五屆：奠定機制設計的理論基礎（2007）、 共有財的治理（2009）、市場設計與配對理論（2012）、契約理論（2016）、拍賣理論與可行方法（2020，2005）；資訊不對稱有兩屆：訊息理論（二手車、信號、保險）（2001）、搜尋摩擦的市場（20

10）；市場結構有一屆，市場壟斷力與管制（2014）；賽局理論也有一屆，衝突策略與競爭合作（2005）。 　　值得一提的是，現代經濟學是一門非常量化的社會科學，本世紀以來，尤其是過去十年間，研究方法論上的突破屢獲肯定，更加強化以科學的嚴謹態度來研究經濟與社會問題的取向。獲獎項目中包括：實驗經濟學（2002）、行為經濟學（2017）、貧窮與福利實證分析（2015）、減貧政策評估實驗（2019）、因果關係的實證檢測（總體分析2011, 個體分析2021）；還有創新的統計分析法有四屆，個人與家庭選擇行為（2000）、時間序列資料分析（2003）、資產價格實證（2013）、政策施行效果評估的類隨機控

制實驗（2019）等。這些創新性的研究方法，企圖對社會科學假設性不足的補強與解決因果關係推論上蛋生雞或雞生蛋的兩難困境。 名人推薦 　　曾耀寰（科學月刊社理事長、中研院物理所副技師） 　　累積2001年2021年的諾貝爾經濟科學獎，年份加倍、超值的內容，宴饗大眾，值得購買珍藏。 　　莊奕琦（國立政治大學經濟學系特聘教授） 　　現代經濟學是一門非常量化的社會科學，本世紀以來，尤其是過去十年間，研究方法論上的突破屢獲肯定，更加強化以科學的嚴謹態度來研究經濟與社會問題的取向。

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一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統

為了解決signal教學的問題，作者何亞恩 這樣論述：

目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上

繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36

3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54

昆蟲的華麗變身：演化適應之路

為了解決signal教學的問題，作者unknow 這樣論述：

　　本書以常見的昆蟲為材料，透過生態圖片、插圖與繪圖，介紹昆蟲基本知識及一系列的昆蟲適應演化的環境保護議題；讓大眾了解地球生態資源及生物多樣性的重要性，並思考如何減少環境破壞並與大自然和諧共存，達到環境教育與昆蟲學推廣的目標。

應用深度學習模型、時間序列分群方法和序列分析探討學生的學習表現

為了解決signal教學的問題，作者林英儒 這樣論述：

在面對面的實體教室中，教學現場的人員比較容易觀察學生於課堂中的學習狀況；當學生在學習過程中遇到問題時，也較能清楚地了解問題所在，幫助學生解決問題。不過在課堂以外的時間，教學人員不易得知學生的學習狀況與學習過程。因此，本研究希望透過學習管理系統收集學生在學習過程中的日誌資料（Logs），並使用深度學習模型、時間序列分群方法和序列分析探討學生於課程中的學習表現，最後將研究結果回饋給教學現場的人員，使老師和助教能夠幫助學習進度較緩慢、或是在學習過程中遇到問題的學生。