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史丹佛高中校長的最強學習法：寫筆記不如解題目、答對不如答錯、獨學不如共學，科學家證實的大腦最強吸收法。

為了解決威剛硬碟評價的問題，作者星友啓 這樣論述：

　　◎最有效的學習法，不是寫筆記，而是解考題，科學家已證實。 　　◎長時間讀同一個單元，效果會遞減，交錯學習，效益最明顯。怎麼交錯？ 　　◎一個人學得慢，一群人互動，記憶力提升超明顯，因為大腦喜歡這樣學。 　　◎今天學的下午就複習、跟今天學的30天後再複習，哪種學生考得好？   　　本書作者星友啓是史丹佛大學博士， 　　目前擔任史丹佛大學線上高中（OHS）校長。 　　OHS曾獲得《Newsweek》全美最佳教育高中第三名， 　　和美國權威院校資訊網站「Niche」第一名的殊榮。 　　 　　在這所專為對科學、技術、工程及數學（STEM）有興趣的學生， 　　提供教育的全美第一線上高中， 　　老

師都怎麼教、學生該怎麼學，才有如此高分的成績表現？   　　◎常見10種學習法，2種最有效，最常用的那種效率最差 　　統整歸納、劃線標記、測驗、理解思考、關鍵字記憶、反覆閱讀、自我解釋…… 　　你最常用哪種學習方式？ 　　經美國腦科學家分析，有兩種最具效果： 　　一個是間隔重複閱讀，另一個是？       　　至於哪一種效率最差？就是邊上課邊抄筆記。 　　為什麼？因為人腦無法多工。 　　 　　◎臨時抱佛腳，有用嗎？如何讓短期記憶變長期？ 　　坊間的「短期強化！英文特訓」、「考前100天衝刺班」，有用嗎？ 　　實驗證實，重點不在你花多少時間學，而是你複習的頻率與時間。 　　早上學下午複習、今天學

明天重溫，或者本月學隔一個月再反覆溫習， 　　哪種效果好？最好的跟最差的，有高達50%的差距喔！    　　◎記憶，怎麼記才不會忘記 　　人腦不像電腦，記憶體無法擴充，人腦最多只能記5件事， 　　那麼，遇到更多事情要記怎麼辦？ 　　切換到視覺，用圖解、畫概念圖，用眼睛幫助腦子記憶。   　　◎知道自己「不知道」，學習效果更好 　　當你以為自己知道，卻「答錯了」，大腦會受到衝擊， 　　更容易記住剛才犯下的錯誤。 　　然後，當你弄懂了原本不知道、不懂的事， 　　大腦還會分泌多巴胺，讓人感到幸福和快樂，你就更樂於學習。   　　寫筆記不如解題、答對不如答錯、獨學不如共學， 　　這套由史丹佛高中校長歸

納出的大腦最強吸收法， 　　不僅學生、考生最適用， 　　針對想提升競爭力的上班族、開啟第二人生的退休族， 　　一樣可達到「念念不忘，必有迴響」的學習效果。   本書特色   　　寫筆記不如解題目、答對不如答錯、獨學不如共學， 　　科學家證實的大腦最強吸收法。   名人推薦   　　臺師大電機系副教授、數感實驗室共同創辦人／賴以威 　　臺大心理系副教授、《大腦簡史》作者／謝伯讓

tf.keras 技術者們必讀!深度學習攻略手冊

為了解決威剛硬碟評價的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　剛接觸 Deep learning 深度學習, 大家都說 Keras 實作最簡單、最多人用, 各種參考資源也很豐富, 但實際學習 Keras 卻一直卡關...   　　．官方網站資源豐富, 但不知從何查起？一大堆參數說明夾雜各種專有名詞, 有看沒有懂？ 　　．跟著書上或網路上的範例實作都做得出來, 不過卻不知道為什麼要這麼做？ 　　．用經典 MNIST 資料集辨識手寫數字, 準確率都 97 趴以上, 換成自己寫的數字就掉到 5、60 趴？ 　　．神經網路的程式常出現 NumPy 的陣列運算, 還有什麼矩陣點積、轉置、陣列擴張, 搞不懂是怎麼算出來的？ 　　．損失函數、優化器、評量準則(

metrics)的種類那麼多, 在實作各種神經網路時, 到底該如何選擇和搭配呢？ 　　．文字資料的處理都只用英文資料集來訓練, 中文資料又該怎麼訓練咧？ 　　．聽說 Colab 雲端開發環境很好用, 但資料檔、圖檔、模組等要如何上傳呢?可以連結到我的雲端硬碟嗎？ 　　．…   　　Deep learning 深度學習涉及的知識面向廣泛, 要有數學基礎、統計概念, 還要有資料處理的基本觀念, 最重要是要具備一定程度的 Python 功力, 才有能力跟著實作。如果不是在這個領域打滾好幾年的老手, 大概很難面面俱到。加上神經網路的內部結構是超乎想像的複雜, 玄之又玄的輸出結果, 讓許多人把深度學習當

作參不透的黑盒子或煉金術, 反正跟著高手、神人套用現成的模型架構來訓練就對了。   　　事實上, AI 不僅是工程設計, 更是實證科學, 必須多方嚴謹的測試與印證, 才能打好基礎！千萬不要下載一個模型、跑跑測試集就認為學會 AI 了…。而本書的使命, 就是要為您揭開深度學習的黑盒子, 用追根究底的實驗精神, 帶您扎實學會 Keras 並建立各種實用的神經網路模型, 別人說不清楚的事, 就由我們來幫您逐一解惑, 並帶您順利地學會、學通 Keras 及深度學習！    本書特色   　　台灣人工智慧學校  　　--------------------------------- 　　技術發展處處長

張嘉哲 審閱 　　專案處處長 蔡源鴻 審閱   　　○ 解開黑盒子 – 高效學習 DNN、CNN、RNN 等神經網路模型 　　○ 發揮追根究柢的實驗精神, 測試各種神經網路模型「配方」 　　○ 隨時幫你複習進階的 Python 程式語法及函式用法, 學習不卡關！ 　　○ 完整介紹文字、圖片、時序資料的預處理技巧 　　○ 函數式 API (functional API) 的建模手法與實例印證 　　○ 中文詞向量、遷移式學習、Callback、Tensorboard 　　○ LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet.. 等 CNN 經典模型的進化秘方

　　○ 在雲端高速訓練模型 - 善用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境   　　Keras 是目前深度學習領域中, 最容易使用且功能強大的神經網路開發工具, Tensorflow 已將之收錄到自己的套件中, 並命名為 tf.keras。本書同時適用於最新的 tf.keras 及 Keras。 

企業價值提升之研究-以創見資訊科技公司為例

為了解決威剛硬碟評價的問題，作者林書良 這樣論述：

記憶體產業是最10年隨著電腦及通訊產業的發展而快速崛起的產業，但也由於國際及國內各大廠前仆後繼的投資擴產，最近幾年面臨產能過剩及供過於求現象，而2008年遇全球不景氣，消費性電子產品需求疲弱不振，即使減產也難挽頹勢；而在記憶體產業如此惡劣環境下，本研究之個案公司-創見資訊，仍能維持一相對高而穩定之獲利，本研究係透過對其所處產業—記憶體模組/通路商之產業分析、及其歷史性財務報表分析加上相關預測資料，據以作為評價的基礎，評估出創見資訊之真實價值，得到以下研究結論：一、記憶體應用之產品，因低價電腦 (Netbook) 及固態硬碟 (SSD) 相繼問市，產業前景仍十分樂觀，但其同時存在有同業間彼此產

品差異性不大，未來競爭更趨激烈。二、創見資訊已具備如充沛的營運資金、具一定經濟規模及領先之市占率、高品牌知名度、實質緊密的供應商關係、產品組合差異化、分散的代理商客戶、遍及全球的運籌網路及快速的新產品的開發速度等記憶體模組/通路商應有之關鍵成功因素。三、創見資訊MVA 與EVA 相關性分析中得知的相關性高達0.80326，由此得知EVA變化對MVA 變化有很大的解釋能力，顯示該公司較無資訊不對稱問題。四、銷售利潤率的變化造成創見資訊 ROIC下降主因，其主要係受到上游關鍵性原材料供過於求導致價格急速下跌，進而影響終端產品售價下滑幅度；雖然創見資訊過去五的移動平均ROIC 雖超過30%，但移動平

均ROS 則逐漸下滑，甚至低於10%，加上移動平均資本週轉率走高，推論近年來逐漸傾向於Commodity Business。五、創見資訊除因2006年預期Vista效應將帶來業績成長而積極備貨，造成2006 年存貨指標略有惡化外；而毛利指標雖均大於0，係由於近年來無論是上游關鍵原材料IC (約占製造成本80%以上)及產品售價亦大幅下跌之影響，若與同業較，其銷貨毛利指標已明顯優於其他同業；其他二個指標均在0左右，顯示其應收帳款、管銷費用並無不當膨脹，整體盈餘品質尚佳。六、在經營績效方面，無論是現金週轉天數、營運現金流量與稅後淨利相比方面，創見資訊均呈逐年改善趨勢，而威剛科技則有逐漸惡化現象。七、

本研究發現，即使價格波動幅度劇烈，無論是毛利率或是ROIC表現，創見資訊均明顯優於威剛科技，且在因應關鍵性材料價格波動之能力亦優於威剛科技。八、在評價分析方面，由銷售導向DCF 法評價出來的每股股東價值區間在64.86元~102.10元之間而盈餘導向DCF 法評價出來的可能股東價值區間為85.40元~115.50元，若與最近12個月平均市價89.95元相較，則兩個方法評價結果，仍具參考價值。九、根據企業評價分析，在敏感性分析後，本研究發現要提升公司價值之各個價值因子的重要性依序為邊際利潤率＞銷售成長率＞盈餘成長率＞資金成本＞總投資/銷售率，此研究結果可提供公司經營者在排列策略優先順序時的重要參

考。