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深度學習：邁向Meta Learning

為了解決中科院資通所統編的問題，作者葫蘆娃 這樣論述：

　　► The Quest for Deep Learning & Meta Learning 　　► 常常看到、聽到卻不知道如何入手 　　► 最徹底、最過癮的深度學習理論基礎大公開 　　► 有趣、有用、有深度 　　► 讓28個矽谷資深AI大師把最重要的100道面試題說清楚、講明白 本書特色 　　Hulu是矽谷著名串流影音的平台，在廣告投放效果上甚至超越著名的NetFlix。一群來自於Hulu的AI大師，作者智商總和最高，畢業於史丹佛、北大、北京清華等名校，聯手完成了深度學習史上最重要的100個問題。這些問題是對原來已經了解深度學習的高手們可說是做一個總整理。但

對剛入門的新手來說也是一本有趣、有用、有深度，極具價值的參考書。 專家重磅推薦 　　本書是諸葛越博士及其團隊再次將電腦科學與具體應用相結合推出的一本工具書。如何在實踐應用中結合深度學習的演算法和模型，本書提供了一些借鑒，相信電腦的從業者和非電腦專業的工程人員都能從中受益匪淺。 　　吳軍 /《浪潮之巔》、《數學之美》作者 　　近十年來深度學習引發了人工智慧相關領域的突飛猛進，落地應用層出不窮。本書由多位Hulu演算法研究員編寫，對深度學習核心概念、演算法模型、企業應用等方面都有精要介紹，更難能可貴的是通過類似面試問答的形式展開，有易有難，非常適合有志於加入人工智慧領域的開發人員或相關的從業

人員參考使用。 　　華先勝 / 阿里巴巴達摩院人工智慧中心主任，IEEE Fellow 　　本書透過知識點問答為讀者層層揭開深度學習的神秘面紗，其一大亮點是囊括了一系列前沿領域的新進展。如果你想搶在別人前面掌握它們，千萬不要錯過這本書。 　　李沐 / AWS首席科學家 　　本書秉承作者寫作的一貫風格：技術上有深度，深入淺出講得透徹；實踐上有溫度，言傳身教講得到位。近些年來深度學習前沿研究及產業應用如火如荼，過江名士多於鯽，但真正能得其一二要領並嫺熟運用於分析和解決實際問題者，其實還非常匱乏，相關人才缺口巨大。這本關於深度學習的書，也因此特別值得你去深度學習。 　　孫茂松 / 清華大學人工智

慧研究院常務副院長  

中科院資通所統編進入發燒排行的影片

美國川普政府對中國科技戰之研究-以華為公司為例

為了解決中科院資通所統編的問題，作者楊中元 這樣論述：

美國總統川普自2018年起以國家安全為由，陸續對中國發起科技制裁，以採取全政府的遏制戰略，透過行政、立法、司法等機構制定技術、人員、投資等一系列限制措施，並聯合盟國對中國華為公司進行科技圍堵。由於5G通訊技術被稱為下一代工業革命的核心，結合大數據、雲端、物聯網、人工智慧等，在未來經濟、軍事領域具有革命性影響力。而華為5G在此一領域專利數、市佔率、產業鍵等皆具世界領先優勢，基此，本文檢視美國川普政府運用政治、經濟、法律、外交等手段，對中國華為進行全方位遏制所產生的影響。本文發現在美國川普政府的各項遏制政策中，以「出口管制」及「外交圍堵」政策具有相當成效，「限制人員交流」政策次之，「限制中國對美

國投資」政策再次之。另外，由於美國對華為的制裁，亦導致全球半導體產業走向區域化，鑑此，台灣應及早因應及擬定預備方案，以強化整體半導體產業與多元發展。

南師附中教育改革文獻1964-1966(簡)(3本不分售)

為了解決中科院資通所統編的問題，作者王虹 這樣論述：

　　本書的資料是南師附中1964年至1966年文革前夕，實施教育改革的完整資料。內容包括相關部門的文獻，學校教改的實踐總結，以及部分學生的思想彙報等。   　　南師附中從試點班著手，在三個方面進行了改革嘗試：由教師講課過渡到學生小組講課，教師輔導，發揮學生的主動性；採用單科獨進的方式，減少學生每天的科目學習；用開卷考試替代閉卷考試，只記錄優秀、良好等學習狀況，不打分數，將學生從盲目追求分數的思想負擔中解脫出來。這些嘗試也推廣到全校。學校還安排試點班等班級去蘇北農村進行半天學習，半天勞動的體驗。用校長的話說：這不是所謂的半工半讀，而是要為全日制中學闖出一條新路。   　　文獻中學生思想彙報的

部分，如實地展現出那個年代莘莘學子的心曆路程，為這份文獻增添了活生生的質感。   　　從社會的角度看這份資料，它是那個年代極其寶貴的歷史見證。甚至，透過這份文獻可以觸摸到接踵而至的文革的因緣脈絡。

運用多準則決策於專案評選： 以海軍AI技術科研應用方向為例

為了解決中科院資通所統編的問題，作者白子渤 這樣論述：

誌謝.................................................................................................................... i摘要................................................................................................................... iiAbstract...................................................

.......................................................... iii目次.................................................................................................................. iv表目次..............................................................................................................vii圖目次

..............................................................................................................xii第一章 緒論 ...................................................................................................... 11.1 研究背景....................................................................

.............................. 11.2 研究動機.................................................................................................. 41.3 研究目的.................................................................................................. 81.4 研究流程............................................

...................................................... 9第二章 文獻探討............................................................................................ 112.1 專案評選與多準則決策........................................................................ 112.2 人工智慧與海軍 AI 技術科研應用方向評選...........................

........... 132.3 科技研發附加價值（VORDI） ........................................................... 312.4 效益後勤（PBL）................................................................................. 342.5 海軍 AI 技術排序評估指標建構.......................................................... 36第三章 研究設計..................

........................................................................... 403.1 研究架構................................................................................................ 403.2 定義評選準則........................................................................................ 433.3 層級分析法（AHP）

............................................................................ 483.4 決策實驗室分析法（DEMATEL）..................................................... 54v3.5 混合權重（Composite Importance） ................................................... 583.6 基於決策實驗室網路層級分析法（DANP）..................................

... 593.7 逼近理想解排序法（TOPSIS）........................................................... 613.8 加法比率評估（ARAS） ..................................................................... 643.9 糙加法比率評估（R-ARAS） ............................................................. 67第四章 研究結果與分析............................

..................................................... 714.1 專家樣本分析........................................................................................ 714.2 評估構面與指標之相對權重分析........................................................ 734.2.1 四大構面之權重分析...................................................

................... 734.2.2 跨構面指標之總體權重分析.......................................................... 754.2.3 評估戰力提升構面下指標之相對權重分析 ................................. 764.2.4 評估維保智能化構面下指標之相對權重分析 ............................. 784.2.5 評估產業效益構面下指標之相對權重分析 ................................. 794.2.6 評估作業成本構面下指標之相

對權重分析 ................................. 804.3 評估構面與指標之間影響程度............................................................ 804.3.1 評估構面之影響程度分析.............................................................. 814.3.2 評估指標之影響程度分析（戰力提升構面）.............................. 854.3.3 評估指標之影響程度分析（維保智能構面） ............

................. 894.3.4 評估指標之影響程度分析（產業效益構面） ............................. 924.3.5 評估指標之影響程度分析（作業成本構面） ............................. 954.4 DANP 分析 ............................................................................................ 984.5 混合權重.................................................

............................................. 102vi4.6 方案排序分析...................................................................................... 1054.6.1 TOPSIS 分析 ................................................................................. 1054.6.2 ARAS 分析...................................

................................................. 1224.6.3 R-ARAS 分析................................................................................ 139第五章 結論與建議....................................................................................... 1535.1 研究結論........................................

...................................................... 1535.2 研究貢獻.............................................................................................. 1585.3 研究限制與未來建議.......................................................................... 159參考文獻 ........................................

............................................................... 161中文文獻.................................................................................................... 161英文文獻.................................................................................................... 165網路資源.............

....................................................................................... 171附錄 A R-ARAS 粗糙化公式................................................................... 172附錄 B R-ARAS（A2~A6 表格）........................................................... 173附錄 C 專家訪談 ...........................

........................................................... 187附錄 D 專家問卷...................................................................................... 189