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財務報表，中小企業賺錢神器：王牌講師親授，10堂課終結數字恐慌症，把財報變獲利神隊友

為了解決飛機儀表板英文的問題，作者DawnFotopulos 這樣論述：

專治「數字恐懼症」的全美王牌財務教練 3大關鍵財報從頭教，只要會加減乘除就學得會   ★美國中小企業最佳商管書★ ★收錄《師父》作者諾姆．布羅斯基對談★   　　這本書中小企業經營者必讀！跟著唐恩學財務管理，你鐵定更成功。    ——理查‧狄維士（安麗創辦人、NBA奧蘭多魔術隊老闆）   　　財務報表是公司發展的體檢表、指引方向的儀表板，看懂財報，才知道有沒有賺到錢、有沒有留住錢，因此，無論公司規模大小，經營者必須學會看懂公司最重要的三大報表――損益表、現金流量表以及資產負債表，了解你的公司的經營實況。但是，很多人看到數字就頭痛，要怎麼看懂報表、把財務搞清楚？   　　《財務報表，中小企業

賺錢神器》是寫給每位有數字恐懼症的的中小企業主的財報書。有「數字恐懼終結者」之譽的富托普勒擁有20年經驗，協助沒有財會背景的小型企業讀懂財報，進而轉虧為盈，同時也是獲獎網站「小公司的大幫手」（bestsmallbizhelp.com）創辦人。該網站主要針對小型企業主管提供實用資源和建議。   　　本書用10堂課，大白話說明財務報表的各類名詞，解釋不同數值代表什麼意義？如何影響公司的決策？以及如何反映企業的健康水平？在本書你可以學到：   　　☑輕鬆看懂三大報表：損益表、現金流量表、資產負債表。 　　☑運用損益表來改善獲利。 　　☑懂「收支平衡點」能幫助了解你的公司是否可運作順利。 　　☑藉由「

現金流量表」管理收款過程，避免破產危機。（很多經理人怨嘆學會這些觀念為時已晚。） 　　☑用「資產負債表」測量公司的財務體質。 　　☑三大報表在日常業務交易上是如何息息相關。 　　☑綜合各種財務比率來透視公司財務狀況。   　　讀者無須財務背景，本書用只要會加減乘除就能看懂的大白話，輔以最有感的常見案例示範財報概念，將三大表說清楚，助你判斷經營績效為你的公司解決財務難題、修復財務體質，將賺到的錢牢牢抓在手中。   　　*本書為《會加減乘除就看得懂財務報表》的修訂版  　　羅澤鈺（誠鈺會計師事務所主持會計師）  審訂   本書特色   　　1.數字恐懼終結者出動→把難懂財報變賺錢神隊友！ 　　想賺

錢、收錢、守錢，要先從看懂財報開始。專治「數字恐懼症」的全美王牌財務教練，直接從三大報表讀起，10堂課有系統解說，不需要會計基礎，憑直覺就能懂財報。即使你有數字恐懼症，閱讀也無門檻（而且直接治好）！   　　2.全美中小企業最佳商管書 　　中小企業經營者、創業者就得自己看財報。本書甫推出好評如潮，榮獲全美最佳商管書殊榮，企業主盛讚「財務管理最佳指南」！   　　3. 難得收錄《師父》作者諾姆．布羅斯基對談 　　大師父提點：「經營管理一定要看數字。看不懂，跟閉眼睛開飛機沒兩樣」，句句都讓讀者再三咀嚼，終生受用。   　　4.實戰案例豐富，讀了有感 　　全書包含中小企業主最頭痛的各個財報環節，基礎

概念搭配多元案例，開公司、開店、網拍、工作室、接案的斜槓青年……所有生意都用得上，而且一本就夠。   專業推薦   　　林明樟（MJ）（連續創業家暨兩岸跨國企業爭相指名的財報講師）／沈雲驄（早安財經文化發行人））／鄭惠方（惠譽會計師事務所主持會計師）／理查‧狄維士（安麗創辦人、NBA奧蘭多魔術隊老闆）／法蘭西斯‧利夏歐（植物攝影藝術家）  推薦   推薦書評   　　「即使你是藝術家也不能餓肚子。跟唐恩大師搞懂財務數字吧！」 ——法蘭西斯‧利夏歐（植物攝影藝術家）   　　「書中分享的各種財務思維與很接地氣的表達方式，一定能為您的事業帶來意想不到的助力。」——林明樟（MJ）（連續創業家暨兩岸跨

國企業爭相指名的財報講師）   　　「本書不但具備學理，更兼具企業管理的實務，值得中小企業主們品讀並實際運用於企業經營中。」——鄭惠方（惠譽會計師事務所主持會計師）   　　「這一本書，以經營者的角度切入，寫實地描述中小企業所面臨的生存風險，讓中小企業相關人士能夠透過本書得到足夠的『智慧』，來運用財務報表，以辨識出商機，管理企業的風險。」——羅澤鈺（誠鈺會計師事務所主持會計師）

Google教你深度學習：中小企業如何利用會自己學習的電腦?

為了解決飛機儀表板英文的問題，作者日經大數據 這樣論述：

你要聽特斯拉馬斯克的或是臉書祖克伯的？ 前者認為人工智慧（AI）會毁滅人類，後者說不會！ 其實你應聽Google的， 它提供平台讓中小企業也可以搭上人工智慧的特快車！ 　　將衝擊世界的人工智慧類型基本上是指會自己學習的電腦，也就是所謂的機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep learning），而非過去大家習慣的電腦依程式行事。前者是指機器自己由大量資料中，得出某結論，如給電腦一堆貓的圖片，他會自己替貓做定義，進而由一張被切割的照片中，判斷那是不是貓。而深度學習則是電腦自行處理多層結構的訊息，而進行判讀。 　　人工智慧用5000部影片，就可以自己學會讀唇語！

　　曾有研究單位利用「深度學習」學習唇語的判讀，他們將英國BBC電視頻道的多個節目系列、合計約五千小時的影片做為學習的資料。學習後的電腦，在兩百支影片測驗組合中，光靠唇部動作便成功解讀出大約百分之五十的單字。而即使是在法庭上擁有十年以上經驗的唇語術專家，在相同的測驗中也只能判讀四分之一左右的單字。 　　電腦具備自主學習及判斷能力的事實將對人類社會產生重大衝擊，本書不只以一般人能理解的方式說明人工智慧在技術方面的進展，更以大量的實例，說明目前全球各種規模的企業如何利用會「學習」的電腦，來改變企業的運作。例如客戶服務的工作，原本極為依靠人力，但是，現在只要投入大量過去的QA，電腦會自己學會如何

對應客戶；如語文的翻譯，電腦也可以自己由大量的翻譯資訊中學習，讓翻譯的品質提升。 　　善用人工智慧技術的企業，將在企業的經營上（至少成本的控制上），取得領先。問題是人工智慧的發展是否有很高的技術門檻？阻擋一般的中小企業於門外？其實不然。 　　中小企業也可以利用Google平台提供的應用程式介面，發展自己的深度學習運用 　　谷歌在其雲端服務「Google Cloud Platform（GCP）」中，將谷歌研究開發至今的深度學習成果透過兩種方式開放一般大眾使用（Google目前將人工智慧用在公司一千種服務以上）：一種是將機器學習訓練完畢的模型，以應用程式介面 (Application Pro

gramming Interface；API)方式提供服務。另一種是提供機器學習程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」。 　　應用程式介面（API）一般是指能將擁有特定機能的電腦程式由外部程式叫出使用的介面。透過應用程式介面與電腦程式連結，就可以直接利用其功能。 　　谷歌將許多不同種類具有「機器學習」或是「深度學習」能力的「模型」放在「谷歌雲端平台（GCP）」。中小企業可以利用應用程式介面，直接利用其功能。而這些「模型」已經經過基本的「訓練」，因此使用者只要提供少量的資料，就可以達成學習的目的。 　　因為有了應用程式介面（API）的提供，使得「機器學習」與「深度學習」為一般

企業所用的門檻大幅降低了。只需以程式介面（API）程式將「模型」叫出，就能使用圖像辨識與語音辨識的最新成果，真的很方便。 　　不過另一方面，許多太專業的運用，如人體器官病徵的辨識或是機械故障的預兆判斷等，無法以應用程式介面（API）套用現有的「模型」。谷歌所準備的機器學習程式庫「開源機器學習系統 TensorFlow」將派上用場。使用者可以下載程式，自行發展所需要的功能。「使用TensorFlow最大的好處，是只要以Python語言寫出簡單的程式碼，就能運用深度學習」。 　　本書不只告訴你人工智慧是什麼？將改變什麼？更告訴你可以做什麼，讓公司保持在科技的浪潮尖端。 本書特色 　　從定義

到駕御：讓你徹底搞懂將對人類產生鉅大影響的科技 　　本書在觀察大量企業的運用後，在第五章《架構活用篇》提出導入的深度學習的具體架構，讓讀者不只能懂，也能縮短運用時摸索的時間。本書發現人工智慧（機器學習、深度學習）的風潮席捲全球，不過其在企業運用的目的不外以下幾種：1、刪減成本。2、提高附加價值創造出新的商機。3、提升創意性。而在觀察幾百家企業的操作後，發現以刪減成本的目的最容易產生效果。 　　用案例讓讀者完全理解 　　對沒有技術背景的民眾而言，最關心的是人工智慧（機器學習、深度學習）要如何運用，本書以實際的案例說明相關問題： 　　■ 安藤HAZAMA――用以判斷隧道工程之岩盤硬度 　

　為了建設隧道工程時能兼具安全與效率，安藤HAZAMA與日本系統軟體共同開發的「隧道開挖面AI自動評價系統」。將挖掘隧道時最尖端之開挖面照片輸入後，該系統就會自動評價其岩盤的硬度、脆性等工學特性。透過人工智慧帶來的岩盤工學特性評價自動化，即使沒有專家或資深技師在場，也能給予正確的判斷。 　　在學習之際，將五百張左右的相片進行分割，製作成五萬張的相片資料。結合相片岩石所代表的彈性波速度，一起讓機器學習的結果，在拍攝開挖面相片後，就能得到彈性波的速度值。新系統在從開挖面的相片辨識其相對應的彈性波速度上，正確率大約有百分之八十五。 　　■ AUCNET IBS――從車輛相片就能鎖定款式 　　深

度學習特別適用於圖片的識別。從事支援中古車等業者間交易的AUCNET（位於東京都港區）系統開發子公司之AUCNET IBS就是圖片識別運用的例子。該公司運用深度學習技術，開發了能自動將車輛不同部位照片歸類上傳到網站的系統「konpeki（紺碧）」。二〇一六年十一月集團旗下的中古車經銷商FLEX（東京都港區）採用了這個系統，提升網站上資訊登錄作業的效率。 　　中古車經銷商經常需要為購入的中古車拍攝許多相片、進行上傳到自家網站或資訊網站的作業。車子的左斜前方、右斜前方、右側、左側、後方、還有車內的前座及後座、儀表板、導航等……。這些相片如果由店員手工整理的話，大概要花個五分鐘左右。Konpeki

系統只要經銷商店員將拍攝的相片登錄，就立刻能自動依部位別分類，輕鬆地上傳至中古車資訊網站。 　　它將車輛外部區分為十八種、内部區分為十二種。它也會將包含車輛的相片、但並非銷售對象的圖像（如廣告）區分出來。甚至還能鎖定某品牌、車名、款式，顯示平均銷售價格帶。 　　「konpeki（紺碧）」系統的開發便是採用了谷歌的「谷歌雲端平台（GCP）」上為了開發深度學習模型的程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」、讓機器學習大量圖像資料而成。 　　■ 以少量的訓練資料構築出車輛台數檢測的系統 　　Aerosense與大數據的BrainPad公司共同合作、運用了深度學習技術的作法。開發了

從空拍圖像中測出停車車輛數的系統。先從實驗結果來看的話，使用了深度學習的空拍圖辨識汽車模型，在顯示了一百一十六輛汽車的測試圖資料中，測岀結果為一百二十二輛。 　　Aerosense的汽車辨識模型，其特點在於其從空拍圖辨識汽車用的深度學習模型，並非是從零開始打造的。研發人員說明：「若要製作專用的模型，將需要大量的訓練資料。即使有一萬張也不夠吧！這次是運用了現有的模型，大約只有一百三十張的少量訓練資料，就顯示出其高精確度，很有價值。」 　　在深度學習模型的開發上，活用了谷歌的深度學習程式庫「TensorFlow」。利用TensorFlow中名為「Inception-V3」之一般圖像辨識模型，從

圖像資料中製作抽取了特徵值的向量。此時，使用約一百三十張的汽車空拍照作為訓練資料。抽取了特徵值的向量，再以一種名為SVM（支援向量機；Support Vector Machine）的機器學習進行學習，得出結果。 　　結合500家企業的導入經驗，系統化說明著手運用深度學習的方法 　　作者輔導了500家以上企業導入深度學習於工作之中，他用資料×目的的矩陣，描繪出活用展望圖，協助讀者理清頭緒，讓公司縮短導入摸索的時間。  

甲醇燃料在汽油引擎上之應用

為了解決飛機儀表板英文的問題，作者林建成 這樣論述：

甲醇屬於含氧化合物，與汽油混合後在不改變引擎的燃料空氣當量比之下，可以改善引擎的廢氣排氣量。本實驗在一引擎配製電子控制燃油噴射系統，使用九五無鉛汽油摻合甲醇添加劑，以不同體積百分比(0%5%,15%,25%)的甲醇添加劑摻合比例(X)作為實驗的燃料，在不改變引擎本體的結構下，以甲醇添加劑摻合的比例(X)、轉速(1000,1500,2000及2500rpm)、負載(10,20,30及40N-m)以及燃料空氣當量比(ψ)作為實驗的控制參數，而以HC、CO、NOx值及排氣溫度和制動單位燃油消耗率(bsfc)作為實驗的輸出結果，經實驗分析結果得知: (1)轉速與負載的增加對CO值

並無絕對的影響，而對HC值則有些微改善的情形。 (2)在相同燃料空氣當量比時，CO、HC值會隨著X的增加而上升，排氣溫度則相反。 (3)在相同運轉狀態下，ψ=1時，引擎熱效率在X=15、25提高最多，若以經濟性來考量，以X=15為最佳之比例。 (4)在相同轉速與ψ值下，愈高負載時，bsfc愈低，即經濟性越佳。 另外，若空燃比不變，則使用含有甲醇的燃料時之排氣大體上有改善，唯改變量並不穩定；若當量比相同，則使用含有甲醇的燃料時的排氣不一定較使用純汽油時為佳，此為欲以使用甲醇為替代燃料所必須注意的情形。