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Krita 繪圖小達人

為了解決免費向量軟體的問題，作者夏天工作室 這樣論述：

　　免費的美工繪圖軟體 Krita，有著豐富筆的刷與繪圖功能，工具面板、筆刷引擎、向量圖形工具、素材資源包、圖層管理...功能強大又簡單易用。 　　全圖示化範例教學，透過Krita工具，學習如何去背、扭曲、變形、合成與圖層、群組圖層運用、插畫上色、向量繪圖、特殊筆刷邊框、文字與圖層樣式、圖片鏤空、彩繪文字與倒影、遮罩與自訂形同、編輯動畫與輸出，來完成影像合成秀、卡通公仔描繪、表情貼、防疫海報、最愛動物圖卡、麻吉藝術寫真、魚兒Say Hello動畫…等成果，生動活潑且生活化的範例，引領小朋友產生學習興趣。 　　此外，『進階練習圖庫』提供超多各課練習素材，『小提示』、『老師

說』、『我是高手』…等單元，加上全書步驟的教學影片，搭配輔助動畫教學，讓教學者能即時引導同學循序漸進、完整學習，學生技能提升一級棒！  

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彰化地區地層下陷趨勢之探討

為了解決免費向量軟體的問題，作者王秀華 這樣論述：

彰化地區之地層下陷問題，經本研究發現主要下陷區域已由早期主要分布於沿海區域，近年來已轉變為分布於內陸地區之趨勢，例如溪湖、二林、溪州等地區。這個現象不僅會造成該地區逢雨成災，而且也會引發鄰近高鐵的行車安全疑慮，同時也會影響未來在該地區工商業進一步的發展以及重大投資之展開。如果地層下陷的問題沒有進一步的改善，則其未來的影響程度恐將更為嚴重，因為一旦地面發生下沉的變形時，即無法恢復至原本地層高度，所以降低本地區持續下陷是目前最重要的課題。本論文採用了 QGIS(Quantum Geographic Information System，以下簡稱 QGIS)地理資訊系統，該系統是蓋瑞歇爾曼(Gar

y Sherman)在2002年創立，然後在2009年元月開始發行了1.0版本，目前已經發行到3.26版本並且在持續發行中，因為這是使用GNU(General Public License)授權免費而且開放原始碼的軟體。本研究利用了該系統所提供的強大功能，進行了彰化地區近10年水準點的量測數據資料的分析，獲得了地層下陷的速率以及累積量分布的概況。同時，蒐集了區域內所有地下水井的水位觀測資料，與在靠近水準點位置的地面沉陷量的量測資料加以比對分析，尋求當地地層下陷趨勢的關聯性。本研究進行了以上所述的相關數據加以分析與探討之後，獲得了以下的結論：(1)本研究結果顯示在本地區原先發生地層下陷最嚴重的位

置是在大成鄉內，但是近10年來已經往內陸的城鄉發展，但是沉陷量比以前和緩很多。(2)本研究在目前地層下陷最嚴重的埔鹽鄉、溪湖鎮、二林鎮、埤頭鄉與溪州鄉五個鄉鎮中，分別進行地層下陷與地下水位關連性的分析。經過逐年的檢驗所有水準監測點所量測到的每一年的沉陷速率與附近地下水監測井所量測到的地下水位的變化量的數據後，結果發現如果該年地下水水位越高，則該年附近的地層下陷速率大部分就會趨緩。

大數據驅動商業決策：13 個 RapidMiner 商業預測操作實務

為了解決免費向量軟體的問題，作者沈金清,陳佩瑩 這樣論述：

　　用一個創業的故事，告訴你大數據分析如何解決商業問題   　　手搖飲競爭對手在哪裡？超市商品之間是否有關連性？推薦什麼電影給客戶？客戶是否下單買保險？電信業的客戶是否跳槽？公司未來營收可能是多少…公司從草創到轉型的過程中，會遇到很多的問題。但是，現在你有了解決方案！   　　本書透過主人翁 Joe 跟 Eddy 的創業故事，告訴讀者如何使用大數據分析，解決公司營運過程中所遇到的問題。書中的分析案例貫穿了企業發展、管理的整個生命週期，所以無論現在的你處於什麼階段，都可以找到切身相關的問題，並學會如何透過大數據分析的方式解決，從而真正實現數據驅動決策（data-driven decision

making）的管理方式。   　　本書使用 RapidMiner 圖形化介面，即便不會寫程式，也能夠將雜亂的數據進行有效的整理、轉換。特別是使用合理的分析演算法，能夠快速獲得容易理解的數據內容，並得出結論，進而基於結論作出合理的決策。   　　本書的內容將幫助你的公司，成功轉型成數據驅動商業決策。   本書特色   　　● 繁體中文第一本獲得 RapidMiner 臺灣總代理昊青推薦專書 　　● 使用圖形化介面 RapidMiner 9.10 免費版，大數據分析不用寫程式 　　● 透過一個創業的故事，告訴你大數據分析如何解決商業問題 　　● 書中提供詳細操作步驟，你一定做得出來 　　● 範

例資料集來自真實資料，商業分析很有感   名人推薦   　　● 專文推薦 　　王健全 中華經濟研究院副院長 　　蘇傳軍 元智大學工業工程與管理研究所教授 　　林修葳 臺灣大學國際企業學系所教授 　　周冠男 政治大學商學院副院長 　　余士迪 清華大學計量財務金融學系教授 　　林君信 前陽明交通大學管理科學研究所所長 　　董澍琦 中興大學財務金融學系教授 　　丘邦翰 元智大學數位金融學群教授   　　● 專家審訂 　　蘇傳軍 元智大學工業工程與管理研究所教授 　　丘邦翰 元智大學數位金融學群教授

運用智能技術於消金授信資產分級暨違約預警領域之研究

為了解決免費向量軟體的問題，作者朱原德 這樣論述：

過往銀行在風險管理上多以專家經驗判斷為主，而羅吉斯回歸分析為現行普遍使用之評等技術。近十年來有關「資料採礦」領域之演算法已逐步應用於「風險管理、客戶分群、行銷推薦、股票預測、關聯分析」等領域上，再加上R、Python等免費程式的廣泛使用，對於過往學者僅使用SAS、SPSS、Eviews 、Matlab等付費套裝軟體而言實為一衝擊與挑戰。加上近幾年來，電腦運算速度不斷在提升，資料暨數據累積亦呈倍數增長，大數據分析技術與應用也更為普遍，人工智慧技術業已邁入多元發展領域與階段。本篇論文研究撰寫過程中，亦思考者在擁抱大數據的同時，也同時加入資料採礦分析的新思維，期許於銀行業務推展暨風險管理上或學術研

究領域上能激發新的發展與嶄獲！本人經過這幾年在林維垣教授指導研習期間共同發表了兩篇期刊論文。第一篇論文題目為「人工智慧技術於企業財務診斷」，係應用企業財務指標進行破產預測，軟體包含Eviews、SPSS、Matlab等。實證過程中除運用傳統羅吉斯回歸模型(Logistic Regression；Logit)進行統計分析外，另採用倒傳遞類神經網路(Back-Propagation Neural Network；BPN)、廣義回歸類神經網路(Generalized Regression Neural Network；GRNN)、支持向量迴歸(Support Vector Regression；SV

R)與果蠅最佳化演算法(Fruit Fly Optimization Algorithm；FOA）等進行分析，其主要貢獻基於生物學的演算法，使用果蠅最佳化演算法結合GRNN和SVR進行模型內「參數調整」。在FOAGRNN (FOA+GRNN)模型中，加入FOA，其最終目的在於尋找最佳平滑參數(Spread)；另一FOASVR (FOA+SVR)模型係針對SVR中的兩個重要參數，使用FOA方法進行累代動態微調 。文中個人主要加強其理論與資料研究，使其能更精細地進行各種模型分析。同時探討GRNN於隨機搜尋績效，以Spread 與 RMSE(Root-Mean-Square Error)關係曲線圖呈

現，發現Spread和預測的 RMSE呈現正相關。第二篇題目為「運用智能技術分析資本市場投資策略」，係以美國兩支道瓊成分股為例。本篇論文提出了一種「強化式學習」來研究股票市場，使用資料採礦技術構建投資策略，並調整不同參數進行準確率比較分析。研究中我們編寫自動化R程式，建構多個技術指標，利用淺層機器學習方法以隨機森林演算法(RF)進行篩選重要特徵，另使用支持向量機(SVM)分類方法建構投資策略。相關程式包含各項參數與策略的調整等，研究中發現前人在資料程式設定上有些錯誤。實證過程中係針對六個項目進行分析，包含不同股票、買賣策略、精確度計算、財務指標、交易成本、觀察天數等。經實證研究顯示經由「調整模

型參數」確實可以提升「預測精準度」。以上已發表之兩篇論文均運用相關「智能技術」進行「企業授信與資本市場」領域之研究與應用，其目的在展現智能技術領域之多元性。有了「企業授信」及「資本市場」研究，尚欠缺「消金授信」領域之研究，因此本篇論文即在補足這最後一片拼圖。實證中以S銀行為例進行「消金授信」領域之研究，分析過程中運用R軟體進行撰寫程式，同時使用羅吉斯回歸、線性回歸、多元羅吉斯、決策樹、支持向量機(SVM)與類神經網路(ANN)等演算法分析。在「資產分級與違約預警」上採用準確率、衡量指標等進行模型比較、檢定分析與績效評估，期許對於風險評估技術暨演算法之提升與模型精進給予些許貢獻。研究宗旨係以補充

羅吉斯回歸分析技術為目標，並提升風險管理技術思維為理念，期許對現行授信政策、營運策略、風險管理與監控提供適切的建議與修正。本研究採用自動化程式設計，實證研究分析已建置之模型與流程基礎下，未來可提供S銀行在結合資料庫與各種演算法運用上有所助益，無需依賴遠端主機，亦可直接於終端電腦上進行邊緣運算。研究之理念與目標係往AI智慧化、機器人自動化與物聯網 (Internet of Things；IoT)等方向邁進，這也是今日工業4.0的主流。研究最終透過 「六種演算法」、「十個模型」與「六組隨機取樣」，經實證回測六組分析樣本後結果發現：(1)「平均準確率」以支持向量機(C=40)達七成五為最高，而以主成

分分析的三成三為最低。(2)「最大準確率」以支持向量機(C=10)達八成九為最高，而主成分分析的四成九為最低。(3)「衡量指標」以支持向量機(C=2)表現較佳。(4)ROC/AUC值不論是樣本數組合或是ANN模型組合均以採用「Low」vs「Mid+High」之合併組合所呈現AUC值較佳。(5)模型檢定結果顯示支持向量機(C=40)與多元羅吉斯有「顯著」差異，另與線性模型(LM)、類神經網路、線性區別分析(LDA)、決策樹(DT)、主成分分析(PCA)間均具有「非常顯著」差異，SVM相較其他模型其績效數據中亦呈現出較佳準確率。