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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
輔仁大學 財經法律學系碩士班 郭大維所指導 賴侑承的 論我國加密貨幣洗錢防制之監管規範 （2021），提出手機挖礦缺點關鍵因素是什麼，來自於加密貨幣、虛擬貨幣、虛擬資產、反洗錢、區塊鏈、防制洗錢金融行動組織。
而第二篇論文國立中興大學 科技管理研究所 張樹之所指導 張家齊的 使用區塊鏈改善群眾物流平台流程 （2018），提出因為有 區塊鏈、智能合約、群眾物流、共享經濟、蟻群演算法的重點而找出了 手機挖礦缺點的解答。
最後網站【2022手機挖礦】4款免費挖礦項目比較，到底要選哪一種？則補充：近幾年，有關加密貨幣的市場算是發展的十分蓬勃，而隨它一同出現的相關項目，也就是手機挖礦，也變得相當具有討論度，基本上，現在好像每過不久， ...
演算法：最強彩色圖鑑 + Python程式實作 王者歸來(第二版)
為了解決手機挖礦缺點 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
本書第一版曾經獲得博客來和天瓏暢銷排行榜第一名。 本書包含600幅圖片，124個程式實例，66個習題實作。 多年教學經驗筆者深知演算法書籍如果只敘述理論，讀者在實作階段一定會碰上層層困難，因此在撰寫此書時，筆者特別重視理論與實作同步進行，所有程式實例皆是為了讓讀者了解演算法的觀念與內涵而設計。 整本書從時間複雜度、空間複雜度、資料結構開始，使用完整大量圖片講解資料儲存觀念，逐步邁向程式設計師必須懂的演算法知識。除了傳統演算法，本書更擴充到講解資訊安全演算法、人工智慧演算法以及程式設計師面試常見的演算法考題，下列是本書主要內容。 □時間複雜度 □空間複雜度 □
7大資料結構完整圖說與程式實例 □特別使用二元樹和堆疊解圖形解說遞迴中序、前序和後序列印 □7大排序法完整圖說與程式實例 □二元搜尋與遍歷 □遞迴與回溯演算法 □八皇后 □河內塔 □碎形與VLSI設計應用 □圖形理論 □深度、度寬度優先搜尋 □Bellman-Ford演算法 □Dijkstra’s演算法 □貪婪演算法 □動態規劃演算法 □資訊安全演算法 □摩斯與凱薩密碼 □金鑰系統觀念，也解說設計金鑰方法或是應用目前市面上成熟的金鑰。 □訊息鑑別碼(Message authentication code) □數位簽章(Di
gital Signature) □數位憑證(Digital certificate) □基礎機器學習KNN演算法，不過讀者不用擔心這是分類與迴歸的數學或是統計問題，筆者將拋棄數學公式，用很平實語句敘述搭配程式實例，讓讀者徹底了解此演算法。 □在機器學習的無監督學習中，K-means演算法常被用來做特徵學習，筆者也將拋棄數學公式，用很平實語句敘述搭配程式實例，讓讀者徹底了解此演算法。 □職場面試常見的演算法考題與LeetCode考題 這本著作特色在於不賣弄文字與數學，特別在敘述人工智慧演算法時，拋棄了難懂的數學公式，用最平凡的文字與淺顯易懂的程式實例講解人工智慧的演算法原
理與應用，相信讀者購買本書可以用最輕鬆方式學會演算法基礎知識。
論我國加密貨幣洗錢防制之監管規範
為了解決手機挖礦缺點 的問題，作者賴侑承 這樣論述：
隨著比特幣問世以來，加密貨幣產業也跟著蓬勃發展，加密貨幣除了支付與投資用途，也常被用於犯罪。由於其流通性、跨境性及匿名性的特點，從2017年至今，有330億美金的金額用於洗錢犯罪，也因此如何防制加密貨幣的洗錢犯罪，是國際所關注的焦點，防制洗錢金融行動組織（FATF）也為此發布了多個關於加密貨幣洗錢防制的相關指南。 本文一共分為六個章節，第一章為本文的緒論，說明研究目的、範圍、方法。第二章從加密貨幣的底層技術–區塊鏈開始介紹，接著陸續說明虛擬貨幣與加密貨幣的差異與種類。在了解何謂加密貨幣後，在第三章說明FATF對於洗錢防制的相關指南以及針對加密貨幣制定了何種洗錢防制指南供各國遵循。第四章
則以美國、日本、中國、香港等為制度的比較對象，探討各國有何種洗錢防制措施。第五章則針對我國的洗錢防制措施進行探討，從修法後的法制與加密貨幣反洗錢的監管現況出發，對比我國與比較法、FATF之間的差異，從中提出我國制度缺失之處，並於第六章嘗試提出本文的淺見當作結論。
演算法：最強彩色圖鑑 + Python程式實作 王者歸來(全彩印刷)
為了解決手機挖礦缺點 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
本書特色 本書包含600幅圖片，120個程式實例，66個習題實作。 多年教學經驗筆者深知演算法書籍如果只敘述理論，讀者在實作階段一定會碰上層層困難，因此在撰寫此書時，筆者特別重視理論與實作同步進行，所有程式實例皆是為了讓讀者了解演算法的觀念與內涵而設計。 整本書從時間複雜度、空間複雜度、資料結構開始，使用完整大量圖片講解資料儲存觀念，逐步邁向程式設計師必須懂的演算法知識。除了傳統演算法，本書更擴充到講解資訊安全演算法、人工智慧演算法以及程式設計師面試常見的演算法考題，下列是本書主要內容。 ■時間複雜度 ■空間複雜度 ■8大資料結構完整圖說
與程式實例 ■特別使用二元樹和堆疊解圖形解說遞迴中序、前序和後序列印 ■7大排序法完整圖說與程式實例 ■二元搜尋與遍歷 ■遞迴與回溯演算法 ■八皇后 ■河內塔 ■碎形與VLSI設計應用 ■圖形理論 ■深度、度寬度優先搜尋 ■Bellman-Ford演算法 ■Dijkstra’s演算法 ■貪婪演算法 ■動態規劃演算法 ■資訊安全演算法 ■摩斯與凱薩密碼 ■金鑰系統觀念，也解說設計金鑰方法或是應用目前市面上成熟的金鑰。 ■訊息鑑別碼(Message authentication code) ■數位簽章(Digital Sign
ature) ■數位憑證(Digital certificate) ■基礎機器學習KNN演算法，不過讀者不用擔心這是分類與迴歸的數學或是統計問題，筆者將拋棄數學公式，用很平實語句敘述搭配程式實例，讓讀者徹底了解此演算法。 ■在機器學習的無監督學習中，K-means演算法常被用來做特徵學習，筆者也將拋棄數學公式，用很平實語句敘述搭配程式實例，讓讀者徹底了解此演算法。 ■職場面試常見的演算法考題 這本著作特色在於不賣弄文字與數學，特別在敘述人工智慧演算法時，拋棄了難懂的數學公式，用最平凡的文字與淺顯易懂的程式實例講解人工智慧的演算法原理與應用，相信讀者購買本
書可以用最輕鬆方式學會演算法基礎知識。
使用區塊鏈改善群眾物流平台流程
為了解決手機挖礦缺點 的問題，作者張家齊 這樣論述：
由於資源閒置過剩、經濟進入新常態，且網路、手機趨於普及，以及科技技術的進步，導致了共享經濟的產生(鄭志來，2016)。根據歐盟委員會(European Commission)所做之市場研究報告，全球共享經濟正蓬勃發展中(Basselier, Langenus & Walravens, 2018)。以歐洲的共享平台為例，在2015年時共享平台之收益較去年成長了97%，其中，運輸產業(P2P)共享平台之收益更占據了整個歐洲共享平台收益的47%(PricewaterhouseCoopers[PwC], 2016)。由此我們可預期，群眾物流的盛行即將到來，未來之市場亦持續擴大。然而，現行群眾物流平
台仍有個人信息暴露、收取過高傭金費等缺點，使民眾普遍缺乏信任。故本研究欲將區塊鏈特點(Nakamoto, 2008)導入現行群眾物流平台，以解決現行群眾物流平台的問題，並撰寫智能合約，自動審核與驗證身份並執行運費之發放。除此之外，本研究也欲應用蟻群演算法來規劃運輸路線，以替司機方找尋到最適合也最具效率之路線。為了能為不斷擴展的群眾物流市場提供一個可行、可信任又高效率的另一方法，本研究將以UML之使用者案例圖與活動圖作為工具來輔助說明區塊鏈群眾物流平台，展示出此構想之可行性。