希模型詐騙的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

【從賽局思考到趨勢預測，全方位實戰課套書】(勝算：賭的科學與決策智慧+傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長)

為了解決希模型詐騙的問題，作者AdamKucharski 這樣論述：

《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明與 《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格，專業力挺！ 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神，更是股神》愛德華．索普， 　　博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋， 　　他們的研究成果，對於理解運氣和決策有何啟發？ 　　又點出我們解讀事物的哪些常見盲點？ 　　長久以來，各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引，他們不斷挑戰預測的極限，探究秩序與混沌的界限，以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧，都因「賭」而拓展了探索的疆界。 　　我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成

因，問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學，你將學會洞察普遍存在的判斷盲點，更睿智地權衡風險與報酬，從而做出優質決策，控制運氣的影響。 　　●懂博奕，你會更洞察盲點 　　○輪盤贏錢策略的演進，反映出機率科學近一世紀來的發展…… 　　○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客，為何效果適得其反？ 　　○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干？ 　　○為何有些投注公司反其道而行，樂於吸引精明賭客來投注？ 　　○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率，那是為啥？ 　　●懂博奕，你會更了解投資 　　○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」，反之亦然？ 　　○交易機器人崛起後

，金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀？ 　　○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」，用於賽馬時有何弱點？ 　　○購買不同產業多家公司的股票，投資組合多樣性為何仍然不夠？ 　　○投資領域的「基本分析法」，要注意什麼盲點？ 　　○購買擔保債券憑證時，要避免什麼錯誤假設？ 　　●懂博奕，你會更善於決策 　　○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」，如何有助於尋找隱含資訊？ 　　○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影，因為它試圖處理缺漏的資訊。 　　○賽局未達到最佳結果時，參與者的決定不會趨向平衡，而會大幅震盪。 　　○參與者易失誤或得在賽局中學習時，賽局理論不是找出最佳策略的好方法…… 　　●懂博奕，你會更過

好人生 　　○為什麼選擇最簡單的解釋，往往反而明智？ 　　○為何最快的解決方法，有時像在走回頭路？ 　　○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面？ 　　○優秀的機器人程式不能只有蠻力，還要懂心理學才行。 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　最符合現今時局需求的著作，讀者異口同聲：「好看到讓你想『傳』給別人」！ 　　一種致命病毒蟄伏多年，於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開，隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」，致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來，自此改變世界的樣貌…… 　　說到「傳染力」，我們往往聯

想到疾病傳播，然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學，更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究，他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手，探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼（哪個人或事件、地點），從而預測事態的後續發展，並且建議妥適的因應之道。 　　由於流行病學探究傳染力所得的成果，已廣泛應用至諸多領域，因此本書內容雖以疾病傳播起頭，以疫情控制做結，然而書中頭尾之間的篇幅，則切入相當廣泛的領域，像是： 　　●金融界普遍相信分散投資能降低風險，然而已有多項研究發現，隨著「金融傳染途徑」形成，分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。 　

　●從健康、生活風格，一路到政治觀點等，我們與熟人往往具備共同特徵，科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境？還是社會傳染所致？ 　　●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪，科學家發展出預測模型，除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源，亦可說服民眾配合甚至協力。 　　●網際網路創造了新形態的互動，本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象，也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。 　　●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備，乃至程式碼共享難溯源等情形，一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展？ 　　……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察，乃至暴力事件等等，

作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣，許多現象牽一髮動全身，「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭，想要解讀眾多現象與趨勢，擬出因應之道，你不能不知道！ 各界推薦 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　●庫查斯基以風趣的寫作，介紹必勝投注法的歷史和最新進展，讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明 　　●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用，寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫，而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌 　　●賭客和數

學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》 　　●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事，寫得相當成功。本書淺顯易讀，但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩‧法馬 　　●這本書用許許多多的故事，敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後，我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛‧史匹格赫爾特 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　►自古至今，從聖經中的瘟疫，到當前攻占新聞頭條的新冠病毒：疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事，探索「傳染」這一門學問。讀了之後，保

證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格（Jordan Ellenberg） 　　►本書充分展現科普魅力：筆法趣味橫生、清楚明確；主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家，涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學，以精采權威的論據，帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒，了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力，所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯‧貝洛斯（Alex Bellos） 　　►例證豐富，以務實角度切入，說明如何以數學幫助了解傳染，進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處

理議題廣泛，既談疾病大流行，亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機，本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得‧皮奥特（Peter Piot） 　　►以數學角度切入，精采探討有些事物何以會快速傳播，而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說，他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用，檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡，並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》 讀者評語 　　如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯，這真的是一本好書。這本書不只探討流

行病學，也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等，探討有些事物能快速「瘋傳」，有些卻欲振乏力，背後機制為何？作者是數學家，所以這本書不是生物學著作，但也非數學專書。這本書最精采的地方，在於呈現各統計模型中有多少未知因子，以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷，這也增加了論點的說服力。整體而言，讀起來讓人大呼過癮。  

希模型詐騙進入發燒排行的影片

預測性警務：結合資料探勘與LSTM-RNN建立時空分析模型-以臺北市為例

為了解決希模型詐騙的問題，作者李品萱 這樣論述：

　　預測性警務 (Predictive Policing) 是近年在先進國家熱門的研究議題，其目的是企圖在執法的過程中運用預測性和分析性技術創建特定的演算法來區分或識別潛在的犯罪活動。透過以數據驅動及機器學習建立的預測系統可直接從現有相關警務資訊系統提取資料（涉及清理、重新組織和處理犯罪記錄數據），並透過資料視覺化技術，從巨量數據中彙整時空特徵變項，據此運用深度學習法建立預測性警務模型，用於識別任何未來犯罪的潛在屬性。　　根據我國內政部警政署之全般刑案分析資料的定義，公共危險、毒品、竊盜、傷害及詐欺為全般刑案中的前五大主要犯罪類型，而相關犯罪案件與社會治安高度相關，然而隨著快速累積的巨量資料

，傳統分析方法已無法充分提供犯罪偵防所需的精準分析與預測，因此其所衍生的相關議題進一步突顯運用預測式警務技術協助犯罪偵防的重要性。　　有鑑於當今社會已進入科技時代，人工智慧日益精進，本研究提出運用深度學習之長短期記憶網路（LSTM）方法，分析警務系統之歷史資料，並透過演算法的訓練，建立具有信度及效度的犯罪預測模型，進而提供相關單位調整犯罪偵查作為及防制策略，並提升辦案效率，希冀透過智慧化之警政資訊，精實掌握犯罪脈動，預先防範及降低犯罪發生，並提供警政機關於研議犯罪偵防議題相關決策參考。

泛蠢：偵測99%聰明人都會遇到的思考盲區，哥倫比亞商學院的高效決斷訓練

為了解決希模型詐騙的問題，作者MichaelJ.Mauboussin 這樣論述：

蠢是常態，聰明人也不例外 別把該慢想的事，丟給快思負責   精明如你，為何總是做出令你扼腕的選擇？ 貝佐斯、魔球經理人比利．比恩也肯定的決策心法 拒當盤子，就要擺脫思維慣性！   　　沒有人一早醒來就想著，「今天我要做出壞決定」。 　　然而我們都會做出壞決定，尤其聰明的人，往往會做出愚蠢的壞決定。 　　從金融危機到高知識分子遭遇詐騙，我們經常看到訓練有素的專家， 　　在毫無惡意的情況，卻犯下後果慘重的錯誤。   　　▶ 本書揭露「蠢」的一切根源——人類最常忽略的8個思考盲區 ◀ 　　讓你做好心智準備、認知到錯誤、改善心智工具，選出最佳解答！

  　　如果不能擺脫思維慣性，極容易掉入大腦先天的「決策陷阱」。大至決定是否要併購一家公司，小至應該為紀念日挑選哪一瓶紅酒，我們交由大腦扛起了理性的重責大任，最後卻和膝反射無異，究竟是哪個環節不夠周全？   　　本書取材自商業、運動、科學，以及日常生活中的鮮活故事，勾勒出降低犯錯可能的方法，包括「準備」面對常見的心智陷阱，「認知」情境中的錯誤，以及「運用」正確的心智工具來形塑更好的決策。讓讀者做對決策，穩健投資、職場長勝！   　　▶ 下決定前必先掌握策略 ◀ 　　本書作者莫布新利用自己在投資產業的經驗，加上心理學、科學上的知識，分析個案決定「錯誤」的關鍵，點出思維慣性的

缺陷，教大家避免「犯蠢」的三個步驟——   　　【STEP 1】做好心智準備：認識錯誤案例，檢討其原因。 　　【STEP 2】認知情境問題：找出「錯誤」的關鍵，了解到犯錯的風險程度及可能性。 　　【STEP 3】建造心智工具：因應生活情境建立技能，減少潛在錯誤的可能。   　　▶ 搞清楚「蠢」從何而來？ ◀ 　　我們的大腦如《快思慢想》一書所言，會運用不同系統思考。麥可．莫布新試著反問讀者，從直覺（快思）轉入到邏輯思考（慢想）後，你會如何思考問題？如何行動？還有你可能不知道運氣會在這一系列過程中，扮演什麼樣的角色？有利的結果是否能代表思維過程正確？理解以上問題，你才會

知道自己「蠢」在哪裡。   　　蠢沒有錯，蠢在你以為自己不會錯。不想「聰明反被聰明誤」，你應該試著理解自己的思考盲區，決策前「再想一下」，讓哥倫比亞商學院的「年度傑出教授」麥可．莫布新，透過本書教你如何做高效決斷的訓練。   各界推崇   　　★ 美國《商業週刊》年度傑出教授、摩根史坦利戰略首席顧問的思維判斷必讀經典 　　★ 亞馬遜創辦人貝佐斯強力推薦——訓練自己做出更有效、更強大的決策 　　★ 魔球經理人比利．比恩：「我絕不希望我的對手看過這本書！」 　　★ 美國《商業週刊》、《時代》雜誌、《富比士》雜誌、《紐約客》、《Fast Company》、《Stra

tegy+Business》等各大媒體爭相報導  

消費者選擇便利商店APP之關鍵因素

為了解決希模型詐騙的問題，作者蕭詠婕 這樣論述：

科技創新引發大眾消費習慣的改變，現今消費者於便利商店購物時，也不再侷限只能仰賴傳統現金支付方式，可以擁有更多支付選擇，除此之外，只要下載便利商店業者自行開發的專屬APP(Application，應用程式)，就能享有自動蒐集點數、發票、咖啡寄杯、轉贈給親朋好友等功能，只需在手機上即可完成，不僅減少繁複的作業流程，還帶給消費者以及便利商店業者，簡便快速的購物體驗，這也引起本研究探討消費者選擇下載便利商店APP之關鍵因素動機。 本研究藉由文獻整理後，建構出影響消費者選擇下載便利商店APP之關鍵因素及層級架構，得出5個關鍵構面，以及22個關鍵因素，並收集62位有使用便利商店APP有效受測者問卷

，以層級分析法(AHP, Analytic Hierarchy Process)進行分析，以此探討消費者選擇下載便利商店APP之關鍵因素。本研究結果顯示，影響消費者選擇下載便利商店APP之構面排序為：「APP功能」、「APP設計」、「集點活動」、「其他優惠活動」、「企業」，前五名重要的因素排序為「多元支付」、「會員福利」、「現金折抵」、「咖啡跨店寄杯」、「隱私及安全」。 最後，本研究依前五名因素提出建議，希望協助便利商店業者擬定未來平台APP研發及發展策略，使其APP功能能更加貼近使用者的需求。