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孤棋致勝：培養做出最佳決策、處理危機的究極洞察力!棋局的詭譎與壓力如何鍛鍊出世界棋王的堅韌心智?

為了解決追蹤 王 安裝 位置的問題，作者加里．卡斯帕羅夫,米格．格林加德 這樣論述：

★世界棋王、最偉大的棋手、西洋棋特級大師★ 擊敗超級電腦的加里．卡斯帕羅夫（Garry Kasparov） 如何在絕對的孤獨中， 鍛鍊無畏的堅韌心智、洞察力、決策力 ★Netflix夯劇《后翼棄兵》棋局顧問★ 　　◎加里．卡斯帕羅夫是誰？Netflix夯劇為什麼找他當顧問？ 　　因為加里．卡斯帕羅夫不但被公認是有史以來最偉大的棋手，他的人生經歷也與《后翼棄兵》的主角有諸多類似之處。 　　像是八歲就被發現天賦，少年時期即獲得世界青年西洋棋錦標賽（World Junior Chess Championship）冠軍，獲得西洋棋特級大師（Grandmaster）稱號。二十一歲時贏得世界西

洋棋錦標賽（World Chess Championship）冠軍，並在一九八五年到二○○六年期間持續保持世界排名第一的榮銜。也因此，他在一九九六年時獲邀與IBM超級電腦「深藍」進行西洋棋對決，並在一九九六年的對決中取勝。 　　Netflix夯劇《后翼棄兵》因此委請他擔任棋局顧問。《后翼棄兵》上映時，創下二十八天內六二○○萬次的超高流量，不但被稱為0負評神劇，也是Netflix 史上最熱門的迷你影集。並於二○二○年獲金球獎迷你劇集女主角、最佳迷你劇集大獎、二○二一年獲艾美獎最佳迷你劇集大獎。 　　「真正的強者，是那些不怕孤獨的人」──他的人生，也就一如戲中金句。今年五十八歲的卡斯帕羅夫，他

的人生有五十年與西洋棋密不可分。在這五十年當中，他出戰過無數棋賽，幾乎每一場棋賽，他都只能獨自面對對手。他的每一步棋、每一個戰略執行、每一個判斷，都只能在那個當下，獨自做出最後的決定。 　　◎「做決策」有多難？棋王如何在最短的時間，最大的壓力下，做好評估、超前佈署，並做出最佳決策？ 　　卡斯帕羅夫精煉他身為世界棋王的經驗、教訓等一生所學，寫下這本成功決策的入門書。在本書中，他將與讀者分享： 　　▶如何「評估機會」 　　▶如何「超前佈署」 　　▶如何「制定制勝策略」 　　這些決策必備的細節，不但是他在棋賽的數分鐘、甚至數秒間就要做到最完美，棋賽前、又或平時，他如何訓練自己？他又具備什麼樣的

基本原則，作為他決策的基礎？ 　　而除了單純的方法外，卡斯帕羅夫帶著我們重溫他職業生涯中最偉大的那些棋賽。在這當中，有一些棋賽，他與最犀利、最富經驗，也最難對付的「人」交手。這些人，也讓他領悟到是什麼造就好的決策、又是什麼讓人們決策失準： 　　▶前棋王阿納托利．卡爾波夫（Anatoly Karpov） 　　──如何在棋局中製造「壓力」、壓制對手。 　　▶「蘇聯西洋棋之父」米哈伊爾．博特文尼克（Mikhail Botvinnik）， 　　──堅持自己的原則，排除外在影響，「用自己的大腦思考」。 　　▶「里加的魔術師」米哈伊爾·塔爾（Mikhail Tal） 　　如果要做出更好的決策──那你更

需要，或許是想像力。 　　▶第三屆世界西洋棋錦標賽冠軍何塞．卡帕布蘭卡（José Capablanca） 　　很多人覺得決策本身就是一種賭注，但其實不是，「決策」是透過思考完成的邏輯推演。 　　▶西洋棋理論大師西格伯特．塔拉什（Siegbert Tarrasch） 　　如果顯然有什麼正對你的決策造成壞影響，不要放著不管，找出來，消滅它。 　　而除了「人」，他也在本書中分享他與IBM西洋棋超級電腦深藍（Deep Blue）的兩次傳奇對決，並以政治、文學、運動和軍事歷史為例，為他的經驗和教訓提供了有力的佐證。 　　◎當戰場從棋局延伸到人生，卡斯帕羅夫如何透過決策力，替自己的人生開創新局？ 　　

從西洋棋手的身分退休後，卡斯帕羅夫投身政壇，與俄國的新沙皇普丁站在對立面。是什麼促使他做出這樣的「決策」？在對抗的過程中，卡斯帕羅夫如何善用他從棋局中學到的決策智慧，做出每一個決定、或是挽救每一個敗局？ 　　本書結合獨特策略洞見與個人回憶錄，不但鼓舞人心，更讓人得窺當今一位最偉大、最具創見的思想家之內心世界。  

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特殊正交群SO(3)姿態表示法下基於超扭矩滑動模式與誤差函數之四軸無人機飛行控制設計

為了解決追蹤 王 安裝 位置的問題，作者王躍勳 這樣論述：

本文主要著重於四軸飛行器的控制器設計，姿態與位置控制是設計的重點，四軸飛行器的基本原理會提出簡介，介紹數學模型與姿態的表徵比較其優劣與應用於系統的優缺點會被提出，包含硬體、韌體和運動模式與基礎，其中，論文中所使用的特殊正交矩陣其優點為全域且唯一定義每一個姿態的架構下，將找到的高斯誤差函數透過李亞普諾夫方程式與超扭矩滑動模式的控制方法，建構姿態與位置的控制器。不僅能夠保證穩定性，超扭矩滑動模式能夠提升系統的抗干擾能力與具有處理參數不確定性的功能，同時增強控制器強健性。實驗模擬與驗證部分，本論文模擬使用Matlab^®程式進行模擬設計的可行性。下一步將在開源軟韌體PX4平台進一步實驗，而使用的

是PX4最推薦的Ubuntu 20.04版本下進行編譯，版本為V1.12。透過PX4開源軟韌體自動駕駛平台(PX4-Autopilot)與PX4地面控制站稱為QGroundControl，遵照PX4文件安裝套件進行創建和執行完全自主模擬與飛行任務，韌體主要使用C++寫入於Visual Studio Code原始碼編輯器，執行模擬與飛行驗證。最後將模擬成果燒入至實體飛行器上，實際賦予飛行任務與地點，驗證設計的可行性。

GA到GA4: 掌握網站數據分析新工具的技術原理與商業思維

為了解決追蹤 王 安裝 位置的問題，作者張秉祖 這樣論述：

快速上手 GA 4，建立工具操作與商業經營的緊密連結！ 　　GA 4 與通用版 GA 的異與同 　　企業的導入策略與步驟 　　報表結構與數據判讀 　　「事件導向」的數據模型 　　手把手完成 GA 4 事件相關的設定 　　GTM 簡介 　　深入解析 utm 參數的應用 　　以 AI 為基礎的豪華版「探索」分析圖表 　　以數據分析支撐商業決策的實例探討 　　Google 分析 (GA) 雖然已是大部分企業的標準配備，但因為工具的複雜與善變，讓不少有多年經驗的使用者，仍然覺得難以親近。而新版 GA 4 問世，數據模型的跨代改變，複雜度遽增，更加深了大家的焦慮感。 　　但如果使用工具時，除

了操作，還能夠細究其技術邏輯，深入理解工具反映的商業概念，則會發現複雜、善變的背後，其實有一定的脈絡可循。 　　本書的設計，以技術架構為經，透過實作範例，完整執行 GA 4 事件設定與進階分析流程，讓負責操作的朋友，可以與通用版 GA 無縫接軌，快速上手；同時以商業策略為緯，詳細解釋了 GA 4 各種功能與報表，在商業情境中的具體意義與應用策略，讓無需動手的決策人員，也可以透過本書，具體瞭解 GA 4 到底在做什麼。  

整合空間資訊評估微感測器輔助空氣品質分析以觀音工業區為例

為了解決追蹤 王 安裝 位置的問題，作者顏琳 這樣論述：

近幾年來，工業區排放 VOCs 產生異味污染問題，逐漸引起鄰近住戶與環保團體的關注，而觀音工業區坐落上百家工廠，造成該區域空氣異味污染來源辨識不易，因應各國推動以空氣品質微型感測器追蹤溯源之應用，本研究透過固定污染源之工廠申報量，分析其與異味污染陳情案件相關性，納入微型感測器數據，以克利金空間內插法進行污染潛勢分析，並結合氣象因子追蹤溯源，期望提供未來環保人員稽查工廠科技佐證，強化舉證工廠空氣污染溯源功能。本研究採用環保署公布之 108 年異味污染陳情案件與固定污染源工廠申報量以地理資訊系統進行空間分析，探討兩者之相關性，再納入桃園市環保局架設之微型感測器，透過克利金空間內插法推估該地區 T

VOC 濃度之空間分布，分析高污染潛勢區位，並進一步以短期高污染偶發事件追蹤溯源，結合氣象因子，掌握區域性陳情異味污染工廠來源。研究結果發現，觀音工業區之異味污染陳情案件約有 200 件落在工業四路與國建四路區段，108 年 7 月至 9 月微型空品感測器測得濃度約介於 0 ppb 至 1000 ppb 之間，對照區域路段發現，工業四路皆為污染潛勢區位，並以同心圓之形式向外遞減。此外，本研究進一步以污染潛勢區位中的 7 顆微型感測器，結合風向及風速，進行污染溯源追蹤，結果發現 108 年 7 月至 9 月 PM2.5 逐時平均濃度於上午(06 至 09 時)及下午(18至 22 時)呈現濃度高

峰，推測受交通源上下班車流量影響；TVOC 濃度則於夜間 19時至隔日早上 6 時約為 350 ppb 至 487 ppb，而早上 7 時至 18 時平均濃度為 425 ppb至 489 ppb，可以看出微型感測器 TVOC 夜間濃度多高於日間濃度，而結合具有異常濃度之微型感測器、上風與下風處微型感測器濃度，以及固定污染源空污費申報量，推測使觀音 106-21 微型感測器具有異常濃度之相關行業別為紡織業及其他化學製品製造業；導致觀音 106-25 監測到異常濃度相關行業別為紡織業及電子零組件製造業。此外，本研究藉由短期突發事件進行溯源追蹤，結果與空間分布溯源相同，推測觀音-106-21 於 1

08 年 7 月 19 日之異常濃度受極 O 化學、日 OO 興業及合 O 電線等工廠污染源排放影響，7 月 22 日之污染則可能源自臺灣 OO 化學工廠之影響。綜整追蹤溯源之分析結果，本研究發現上風處微型感測器之濃度分佈較為聚集，多為大氣背景濃度；下風處之微型感測器濃度約高出 4-5 倍，推斷可能受鄰近製程逸散或排放所影響。本研究證實利用微型感測器監測濃度進行追蹤溯源之可行性，建議可將此概念應用於智慧稽查。