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日本買房關鍵字：日本宅建士教你赴日置產一定要懂的50件事

為了解決電腦英文縮寫的問題，作者TiN 這樣論述：

　　2013年，安倍經濟學射出了三支箭，再加上同年申奧成功，引爆了台灣人對日本房地產的爆買潮。當時，在台灣專營日本不動產買賣的業者如雨後春筍般冒出，其中也不乏老牌房仲企業加入戰局。時至2022年，日圓大幅度貶值至20年來新低價位，再度引爆了外資瘋搶日本不動產的狂潮。同時，因為疫情封控等因素而急欲出逃的中國富裕階層，不，甚至連中產階級，都眼見機不可失，趁機入市搶日本房。另一方面，因為後疫情時代的通膨以及供需失衡，東京精華區的房價早已突破了90年代泡沫時期的新高點。在這樣的環境之下，究竟日本的不動產還能不能買？應該要怎麼選？投資難度更甚以往！ 　　本書的作者TiN長期居住在東

京，是資深房產投資家，也是位擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的日本房市專家。曾於台灣出版過三本東京不動產投資的相關書籍，這些書籍當時還被機構投資家以及專做日本線的房仲人員視為是入行的基礎教科書。此外，這三本書也幫助了許多當時赴日買房的投資者深入了解市場、閃避掉了許多風險。 　　後疫情時代，作者再次以尖銳的觀點、在地的視角、並結合最新趨勢，撰寫了《日本買房關鍵字》與《日本買房大哉問》兩書。本書《日本買房關鍵字》內容詳細分析在日本購買房屋時，有怎樣的產品可以選擇；交易過程時，會遇到怎樣的問題；房屋與土地有怎樣的法令限制；買房時，如何選擇建商以及房仲業者...等。同時，本書也詳細介紹投資時，不可

不懂的一些基本財務知識。 　　本書總共五大篇，50個關鍵字。這些都是在日本買房時，非常重要的基本觀念與知識。內容不浮誇、不勸敗、不唱衰、不高談闊論教你如何炒房賺大錢，但告訴你，日本買房不能不懂的知識與不可不知的風險。在你花上千萬日圓赴日買房前，不妨先花個幾百塊台幣購買這兩本書，就當作是日本買房前的「重要事項說明書」。相信這兩本書一定能幫助讀者更加了解日本不動產市場的整體輪廓，買屋決策時，能夠掌握全局、趨吉避凶。也期望各位讀者讀完本書後，能夠買到心中理想屋、投資順利賺大錢！ 　　一、自住篇～我在日本有個家 　　有土地的透天厝比較好？塔式住宅比較炫？ 　　本篇告訴你，日本有錢人喜歡哪種產品，你

又適合哪種產品！ 　　二、實務篇～交易過程全攻略 　　如何慎選幫你服務的業者？日本又有哪些口碑優良的大建商？ 　　筆者為你破解，怎樣的格局才是好屋，交易流程有哪些細節需要留意！ 　　三、算計篇～財務知識不可少 　　投報率越高越好？如何善用槓桿與套利交易獲取巨大財富？ 　　投資並不像你想得這麼單純，有些小知識，你不能不懂！ 　　四、法令篇～法條規則很重要 　　權力關係怎麼看？法令限制知多少？ 　　買房，一定要了解這些「你以為你懂，但其實你不懂」的法條與規則 　　五、投資篇～日本置業當房東 　　投資產品百百種，哪種產品會賺？哪種產品必賠？ 　　本篇教導讀者如何從五花八門的投資產品中，挑選出

最適合自己的物件！ 本書特色 　　◎華人圈最專業、詳細的日本置產工具書 　　◎產品・法條・財務計算，詳細剖析！ 　　◎達人親授，教你選間理想的房屋。 　　出版過多本東京買房暢銷書籍，且擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的房市專家TiN，告訴你買日本房該怎麼買！ 專文推薦 　　官柏志｜株式会社LANDHILLS董事長 　　黃逸群｜東京都心不動產董事 　　廖惠萍｜東京房東網集團會長 　　顏博志｜海內外房產專欄作家 　　（依姓氏筆畫排序）  

電腦英文縮寫進入發燒排行的影片

具有混合粒子群最佳化和蝙蝠演算法之混合數位與類比波束構成

為了解決電腦英文縮寫的問題，作者陳宥任 這樣論述：

混合數位和類比(hybrid digital and analog, HDA)波束構成作為一種有效且有前途的技術，在巨量多輸入多輸出系統已成為近年來受歡迎的研究議題。相較於全數位的波束構成，部分連接的HAD波束構成是可以明顯降低硬體成本、複雜性和功率消耗。對於傳統HAD波束構成器設計，類比權重部分係採用精細格柵的頻譜線性搜尋之類比相位校正(analog phase correction by spectrum searching, APCSS)程序來最佳化類比波束構成器矩陣，其次引入最小無失真響應(minimum variance distortionless response, M

VDR)或基於特徵空間波束構成於數位權重向量的最佳化。 本論文處理基於群體智慧最佳化的混合數位和類比(HDA)波束構成器，用以減輕由於透過減少所需的射頻鏈路數目來降低硬體複雜性和成本所產生的干擾。這些所提方案係透過混合數位和類比(HDA)來最大化系統輸出訊號與干擾加雜訊比，首先簡化適應度函數來解決最佳化問題，由於適應函數的計算複雜度和估測精準度與搜尋格柵尺寸和搜尋範圍大小有密切關係，故本論文引入粒子群最佳化(particle swarm optimization, PSO)和蝙蝠演算法(bat algorithm, BA)對類比和數位部份的權重進行全域最佳解的搜尋，不僅可避免格柵尺寸之不

確定先驗決定的困境，亦可降低傳統窮舉式空間搜尋所需之計算複雜度；本論文還利用PSO和BA的優勢提出了兩種混合演算法，主要想法是整合 PSO 的開採(exploitation)能力和 BA 的探勘(exploration)能力。最後，藉由電腦模擬結果驗證這些所提方法的有效性。

APCS 完全攻略：從新手到高手，Python解題必備!

為了解決電腦英文縮寫的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

　　＼滿級分快速攻略／ 　　重點總整理 + 歷次試題解析   　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題   　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題

是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。   　　本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析

、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。   　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。   　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

調整式XCSR於呼吸資訊辨認不同風險程度之網路遊戲成癮症

為了解決電腦英文縮寫的問題，作者田侑霖 這樣論述：

在網路普及的現代，網路遊戲成癮症(Internet Gaming Disorder, IGD)逐漸成為隱憂，美國精神醫學學會在2013 年將IGD納入《精神疾病診斷與統計手冊第五版》的「需進一步研究對象名單」中。臨床上多採用楊氏網路成癮問卷與陳氏網路成癮量表等回溯性問卷來輔助臨床診斷，然而觀察期長達一年的回溯性問卷可能不利於臨床上即時診斷，除追蹤不易，抑有可能產生記憶混淆。因此利用電腦分析較為客觀的生理訊號方式，藉此輔助判斷高風險IGD(High-risk IGD, HIGD)與低風險IGD (Low-risk IGD, LIGD)相關研究逐漸受到關注，其中觀察IGD遊玩遊戲時的呼吸調控機制

，特別是在時序上的變化尤為引人興趣。為了觀察HIGD與LIGD的呼吸模式在時序上的調控變化，本研究將受測者接受遊戲影片刺激時所截取到的呼吸訊號轉換為不同的呼吸分析資訊(Analytic Signal, AS)包含呼吸訊號之本質模態函數(Intrinsic Mode Function, IMF)、瞬時呼吸頻率(Instantaneous Frequency, IF)以及兩者之比值(IMF/IF)，並且以序列標籤問題模式編碼之，受測者依照問卷填寫之分數分為HIGD與LIGD兩群。然而時間序列的問題處於實數、雜訊、複雜等特性的解答空間，若模型無法分辨相同個體在不同時間的狀態將導致效能下降。雖然傳統擴

展式學習分類器(eXtended Classifier System with continuous Real-coded variables, XCSR)的機器學習方法擁有良好的知識擷取與解讀架構，但無法分辨相同個體在不同時間的狀態與時序間的關聯性。因此本研究引入了帶有時間標籤的擴展式學習分類器(XCSRtimetag)，以時間標籤作為分類器演化方向之指引，幫助系統學習時間序列問題，後續利用重構組件重構訊號，尋找HIGD與LIGD呼吸資訊的調控模式。結果：(1). XCSRtimetag分類時序生理訊號上在影片一與影片二正確率分別達98.74%以及 99.34%； (2). 重構訊號與原編碼

訊號相減之差值訊號，統計分析結果顯示影片刺激事件中，兩組間表現顯著差異； (3). HIGD的差值訊號在主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)之二維投影鏈結散佈圖上，在影片一與影片二表現出相反的變化； (4). 系統重構訊號之時間標籤分析中，HIGD在兩部影音刺激事件的時間資訊混用率呈現相反的變化。討論：HIGD在兩部負向情緒刺激的影片中出現相反的變化模態之可能原因，其中遊戲操作提示畫面出現次數在兩部影片差異較大，將其取代為刺激事件後分析，結果表示在特殊事件的刺激下，系統學習到HIGD會出現一致的調控變化。總結而言，本研究將HIGD與LIGD觀看影片

刺激時之呼吸資訊加以編碼、學習。XCSRtimetag學習結果顯示HIGD在對應特殊事件時呼吸變化與LIGD相比有不同的調控模式。