電子 機率的問題，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

軟體專案估算

為了解決電子 機率的問題，作者AlainAbran 這樣論述：

　　本書主要分享了作者多年來設計可靠的軟體估算過程方面豐富的經驗。這些估算過程可以作為管理者的決策支援工具。 　　本書還介紹了一些基本的統計學和經濟學概念。這些概念是理解如何設計、評價和改進軟體估算模型的基礎。 　　因為量化資料和量化模型是工程、科學和管理領域的基礎，所以本書對於各種規模的軟體組織都會非常有用。同時管理者將會在本書中找到關於軟體專案估算量化改善的有效策略，書中也提供了大量的實例，供讀者參考與學習。 　　本書適合軟體專案估算相關的IT實務人員、軟體經理、審計人員，以及軟體專案管理相關課程的學生閱讀。 　　本書分為三大部分，共13章： 　　► 第一部分

介紹在設計和使用軟體估算模型進行決策時，估算人員和專案經理都需要知道的軟體估算觀點。該部分解釋了估算過程的結構，包括嵌入在估算過程內的生產力模型，並澄清了估算人員和專案經理在角色和職責上的區別。最後，介紹估算中必須予以考慮的許多經濟學概念，比如規模經濟與規模不經濟、固定成本與變動成本等。 　　► 第二部分則是介紹必要概念與技術，以理解估算過程結果的品質取決於輸入的品質和它使用的生產力模型之品質，以及瞭解估算過程所增加的調整因素有什麼樣的限制。 　　► 第三部分探討建立估算模型過程中的相關問題，包括資料收集以及使用國際標準，以便在專案間、組織間、國家間橫向對比。除此，如何使用品質資料作為輸入

並根據一系列經濟學概念來建立具有多個自變數的模型。  

電子 機率進入發燒排行的影片

考慮周邊電路的SRAM系統良率分析

為了解決電子 機率的問題，作者鍾晏禎 這樣論述：

近年來，SRAM在晶片上所佔的面積越來越大，因此分析SRAM良率的議題變得越來越受到重視。因為SRAM對穩健度有很高的要求，如果使用以蒙地卡羅(Monte Carlo)為基礎的方法去計算良率，需要的取樣數量很高。使用重要性取樣(importance sampling)可以減少高標準差分析(high sigma analysis)中所需要的取樣數量，但如果要將整個記憶體系統設計包含其周邊電路一起考慮，問題複雜度仍然太高。由於周邊電路也會對整體SRAM良率造成影響，所以在計算SRAM系統良率時需要一個有效率的方法，能夠將周邊電路的影響力也考慮進去。在這篇論文提出的方法中，我們不採用直接分析整體系

統電路的方式，而是先對各個子電路進行良率分析。在那之後，會利用子電路之間的相互作用及所提出的轉換方程式，將各個子電路的機率分布進行調整，就可以從各個子電路的正確結果分布推算出整體的良率。實驗結果也證明，我們所提出的方法確實能夠有效率的計算出正確的整體SRAM良率。

【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)

為了解決電子 機率的問題，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。  

司法案件中居家保母與嬰幼兒事故傷害之分析

為了解決電子 機率的問題，作者施品竹 這樣論述：

社會變遷多數婦女走入職場，讓居家保母的需求增加，家長對於保母有更多的要求，但居家保母在家照顧過程中因疏忽或情緒不穩導致不當管教的意外事件，卻沒有因著居家保母系統管理與訓練而停止。因此本研究透過「司法院法學資料檢索系統」的判決書，針對民國100年1月1日至109年5月28日居家保母與嬰幼兒事故傷害之108筆案件進行分析，共有109位受害者與118位被告，其中被告有69位受傷、40位死亡。結果發現本研究受害者當中，男童多於女童；年齡為1歲(含)以下之嬰幼兒的比例最高；過程當中有哭泣的比例較多；案件中有七成是領有保母證照；高中以上的比例佔八成，學歷越高導致嬰幼兒死亡的比例越高；收托月費為2萬(含)

以下之案件最多；托育總時數長達24小時之案件比例最高，與受害者是否死亡存在顯著性關聯，托育時間越長意外傷害越容易發生；而被告照顧嬰幼兒1個月到6個月(含)導致受傷與死亡率較高；案件最多發生於早上9:00-11:59之間，且於室內的臥室的受傷與死亡案件比例較高，其中於睡眠中死亡之案件較多，更要多留意；發生現場有第三個人在場的案件較多；被告收托2位以下嬰幼兒發生事故的機率較高。判決結果118位被告當中共有64位(54.2%)被處有期徒刑，有40位被判刑11個月以下之有徒刑；有13人遭處拘役，遭處50天拘役的比例最多；有28人緩刑，予以緩刑之案件73.1%被判刑11個月以下有期徒刑；有13筆案件有支

付和解金，其最低一萬元，最高金額達四百五十萬元。