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這兩本書分別來自深智數位 和悅知文化所出版 。
南華大學 資訊管理學系 陸海文所指導 郭育坤的 運用直交表因素配置進行循環神經網路之最佳化研究 （2021），提出數位天線推薦2021關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、循環神經網路、田口品質工程、最佳化參數。
而第二篇論文國立彰化師範大學 輔導與諮商學系 林清文所指導 林子世的 台灣當代政治異議者之生命經驗初探──以自決建國實踐者為例 （2020），提出因為有 建國運動、台灣地位未定、解殖的重點而找出了 數位天線推薦2021的解答。
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元宇宙：浪潮之巔+無限創新(Metaverse Next Level)
為了解決數位天線推薦2021 的問題，作者危文 這樣論述：
# 2020 年五月天線上演唱會全球觀看次數突破 3500 萬 # 2021 年 Epic Games CEO Tim Sweeney 拋出元宇宙的概念 # 2021 年 Facebook 祖克柏宣布將轉型為元宇宙公司並將 Facebook 更名為『Meta』 元宇宙不僅能夠實現這些創舉，促使世界IT巨頭紛紛開始部署元宇宙，更能創造各產業更多的可能！ ．．． 何謂「元宇宙／Metaverse」？ 廣義的元宇宙可理解為：一個平行於現實世界，又獨立於現實世界的虛擬空間，是反映現實世界的線上虛擬世界，是趨於真實、有連結感受的數位虛擬世界，並將成為未來的網路世界。 元宇宙
於 Microsoft、Apple、Google、Facebook、騰訊、Epic Games 等世界級的資訊產業遍地開花。融合虛擬實境、人工智慧、雲端運算、5G 和區塊鏈等 IT 技術的新興網路型態，元宇宙不僅為 IT 產業締造令人驚嘆的成績，更帶領其他領域之產業產生無限的商機。 對元宇宙感到十分興趣嗎？ 想讓您的商業模式進入更高的 Level 嗎？ 透過本書，不僅能夠建立最熱門的元宇宙概念，本書亦闡述產業現狀、未來趨勢、過度追求虛擬世界是否會造成現今文化發展停滯，針對各個產業層面建立詳細的分析，促進讀者反思，不僅能夠使對於仍無相關概念的讀者更加知悉相關知識，更對於想要推動擴
展新型商業型態的創業／就業讀者來說是必須擁有的好書！ **『本書經電腦專家——洪錦魁 審閱與推薦』** 本書重點 NFT NFT (Non-Fungible Token，非同質化代幣) 核心價值為將畫作、藝術品、影音、遊戲等數位內容資產化，作為 block chain 交易中唯一的、不可竄改、不可分割的數位加密權益之證明，能夠保證數位資產的唯一性、真實性、永久性、以及提升流動性，並提升數位資產的歸屬保證。本書以全球最大 NFT 綜合交易平台 OpenSea、Somnium Space 作為該領域的 case 進行介紹，DeFi( Decentralized Finance，
去中心化金融 )如何正向提升 NFT 於商業中的營利模式，以及其他著名的 NFT 平台虛擬藝術品與虛擬土地的應用。 元宇宙 × 產業商業模式 元宇宙巧妙催化了這些領域的商業模式： ● 銷售藝術品 NFT (BCA Gallery) ● 元宇宙建造服務公司 (MetaEstate 建造的 Cryptovoxels 平臺) ● 廣告宣傳 (Metaverse Billboards 於 Cryptovoxels 平台佈局了 250 多個看板) 其他領域包含地產租賃、沉浸式體驗計畫領域、遊戲產業、服飾銷售、線上KTV、資料服務商……等元宇宙帶來的商業模式等待著您一同窺探究竟。
元宇宙 × IT巨頭 ● Microsoft 目前為了建立元宇宙，致力於硬體入口、底層技術、內容 3 方面，透過 HoloLens 混合現實頭戴式顯示器、Azure Digital Twins、Microsoft Power、Minecraft、模擬飛行等實際應用實現探索元宇宙的世界。此外，為世人最常使用的辦公室 meeting 小幫手 Microsoft Teams 亦將被大改造為元宇宙，除了融合 Microsoft Mesh (多使用者、跨平臺的混合現實應用程式)，Microsoft 還計畫將 Microsoft Teams 新增 3D 虛擬化身功能，不需要使用 VR/AR
裝置之輔助，使用者就能以虛擬人物的形式出現在視訊會議中。 ● NVIDIA 除了發展 GPU 硬體層面的支援，亦致力於建立一個強大且開源的影像處理平台，影像開發的工作者能夠利用這個平台模擬出十分逼近現實的世界，這為 3D 建築設計師、3D 遊戲場景動畫設計師、自動駕駛汽車開發工程師實際應用大大地提升一個檔次！ 創辦人黃仁勳更於 GTC 大會上利用自家研發的 Omniverse 基礎建模平台仿真建模、光線追蹤技術、GPU 圖像渲染建造一場虛擬的發表會，逼真程度之高，甚至於發表會結束後沒有任何外界發現，這為 NVIDIA 進行了天然的宣傳，NVIDIA 更獲得 Adobe、Ble
nder 等 IT 軟體公司支持。
運用直交表因素配置進行循環神經網路之最佳化研究
為了解決數位天線推薦2021 的問題，作者郭育坤 這樣論述：
辨識系統在現今社會已成為不可或缺的一部分，從早期AI人工智慧的發展，到如今深度學習成為主流。科技的發展一日千里，而深度學習的運算卻日漸複雜，但相對來說，辨識能力也隨著深度學習技術更加純熟而提升。 本研究利用卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN），作為特徵提取並結合長短期記憶模型（Long Short-term memory，LSTM）來預測，這樣的模型為循環神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）中的一種。將此模型放在Google雲端硬碟裡的Colaboratory環境下執行，並搭配GPU加速器加速程式碼的運行速度，
以田口品質工程實驗設計探討影響準確度的控制因子和水準，其中因子包含：卷積層激勵函數、池化層大小、輸出層激勵函數、Loss損失函數、Optimizer優化函數及Metrics評估準確率方法等6項。本實驗選擇L12直交表進行實驗，並將實驗結果計算S/N比、平均值反應圖及反應表，以期得到最佳化參數配置，本研究結果經確認實驗得知卷積層激勵函數elu、池化層大小3x3、輸出層激勵函數tanh、Loss損失函數binary_crossentropy、Optimizer優化函數adam、Metrics評估準確率方法accuracy為最佳化參數組合。
最後下班的人，先離職[二版]
為了解決數位天線推薦2021 的問題，作者威廉（WilliamTseng） 這樣論述：
★誠品年度TOP100‧博客來商業暢銷榜★ \打開職場天線，往理想的工作前進！/ 為何總是專案爆量、工作超時、被同事孤立打小報告… 想在職場險境求生，再怎麼埋頭苦幹也無法趨吉避凶； 何不善用資源、與神隊友結盟、擺脫職業倦怠， 才能擁有強大的「賤人抗體」！ 全世界最惡毒的人經常出現在職場，唯有透過親身實戰，才能獲得抗體防止感染。 作者將過去職涯十年所見過、所犯過的錯誤集結成書，分享面對險境時全身而退的智慧心法──在失業率不斷攀升的年代，如何在職場先求生、再求勝。 以一份工作的生命週期，從面試、就職、在職到離職，書中皆為過來人
的血淚證詞。以溫暖詼諧的同溫層口吻，取代教條式提醒，做一匹識途老馬，指引你前進。 ▶一旦學會關辦公室燈源、鎖公司大門，就此踏上不歸路？ 心法1→工作不是單打獨鬥，真正厲害的人懂得尋求資源、適當分配時程與工作量，做對做好符合期待。 ▶總是得了一種怪病叫「工作沒做完就想請假」？ 心法2→逃避不是辦法，遇到不擅長的任務，請正面對決。閃躲等同於壯大你內心養的小鬼。 ▶遇到問題不敢問，直到出了包還不知事態嚴重？ 心法3→職場不是義務教育，不懂裝懂肯定出局。找個值得追隨的職場偶像，建立導生關係，唯有資深同事能告訴你生存之道。
▶才工作三年，就有了職業倦怠？ 心法4→職業倦怠並非不治之症，要懂得工作與興趣的平衡，下班後「放過自己」，就算工作狂癮頭發作也請遠離。 ◆本書專治── 想擺脫平庸的自己 被工作現實面壓得喘不過氣的你 對未來方向迷惘又絕望的你 好評推薦 ◆老馬識途推薦── 「這本書以威廉犀利的觀點分享職涯生態的精闢見解，是上班族人人必備的『生存秘笈』，真心大推。」＿崴爺‧斜槓大叔 「出社會三年內的每個人都趕快去買一本，職場趨吉避凶代表作，有讀有保庇。」＿劉冠吟‧華山文創品牌長／開發長 「練習培養
和威廉一樣敏銳的『職場天線』，從每日的生活與工作中，提煉出屬於自己的點滴，不論到哪都能快樂地工作。」＿盧智芳‧天下雜誌出版標竿系列總編輯
台灣當代政治異議者之生命經驗初探──以自決建國實踐者為例
為了解決數位天線推薦2021 的問題，作者林子世 這樣論述：
本研究旨在了解自決建國實踐者的生命經驗，以「主體的生命經驗所再現的心理境遇與社會結構意義」為探究的立基點，梳理台灣特殊的歷史文化脈絡，進而探討：1. 成為自決建國實踐者的緣由為何？ 2. 成為一位自決建國實踐者有怎樣的生命經驗？ 3. 其生命經驗凸顯出什麼樣的心理社會意義？本研究邀請三位自決建國實踐者進行半結構的深度訪談，以敘事研究的「整體─內容」與「類別─內容」分析方法，形成自決建國實踐者的生命敘事，並歸納出研究結論如下：一、成為自決建國實踐者之緣由：（一）公民責任；（二）台灣主體性意識；（三）價值信念；（四）「他者」的推波助瀾；（五）行有餘力。二、自決建國實踐者之生命經驗：（一）實踐形式
的侷限性；（二）自決建國是眾多社會議題的核心；（三）對「國家正常化」的批評；（四）台灣社會怪現狀；（五）人際影響；（六）行為的轉化。三、自決建國實踐者之生命經驗凸顯的心理及社會意義：（一）觀點群體；（二）社會情懷；（三）情緒困擾；（四）政治汙名；（五）「政治出櫃」的風險；（六）語言召喚存在；（七）轉化學習；（八）壓迫的多重樣貌。