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億萬負翁：亞當‧紐曼與共享辦公室帝國WeWork之暴起暴落

為了解決麥克風雜音的問題，作者ReevesWiedeman 這樣論述：

比「惡血」療診公司（Theranos）伊莉莎白．霍姆斯更膽大妄為！ 僅僅為了換得他答應「走人」，金主軟體銀行同意支付十億美元離職金！ 美國商業史上最令人難以置信的「負面」傳奇事件！ ───||亞馬遜書店數千則讀者肯定，給予平均四星半超高好評||─── 　　＊＊＊＊＊ 　　不只旁人，連他自己都曾自視為「下一個賈伯斯」， 　　他還曾經揚言，要讓傑夫‧貝佐斯追著他的車尾燈， 　　甚至說過，也許哪一天他會想「坐以色列總理大位」…… 　　他如何強勢崛起？「國王的新衣」又如何遭到戳破？ 　　亞當・紐曼是大學中輟生，自以色列移民美國後，多次嘗試創業卻不甚順遂，險些被迫離開美國。2010年，

紐曼與友人米格爾・麥凱爾維創立WeWork，承租大樓閒置空間加以整修與裝潢後，轉租給自由工作者——自此找到了致富密碼。     2011年史蒂夫‧賈伯斯離世後，全世界開始追捧逐步嶄露頭角、猶如救世主的新世代創業家，亞當・紐曼便在此時引起眾人注意。相比其他創業家，紐曼更懂得如何結合「靈性」與「商業」兩大要素，他不滿足於傳統房地產業者的角色，反倒仿效那些宣稱要「改變世界」的矽谷獨角獸，承諾WeWork要「讓美國的工作場所變酷」，除了標榜社群的歸屬感，還宣稱公司使命是「提升全球覺知」——雖然就連員工也不知道這是什麼意思。   　　為了爭取科技創投業者的鉅額資金，紐曼夸夸其談稱房地產業具有網絡效應，

並表示WeWork會發展成第一個「實體社群網絡」，甚至要員工研究如何發行公司的加密貨幣。雖然最終他沒說服「科技」創投業者，但依然憑藉著獨特膽識與口才，說服數家知名創投公司與企業家投資WeWork，其中最重要的，便是「要五毛，給一塊」的軟體銀行創辦人——孫正義。孫正義投資WeWork時，已是該公司的「G輪」融資，但他不僅未質疑，反倒主動要紐曼拉高公司估值，做更大的夢。       紐曼拿到新資金後，變本加厲且毫無章法地繼續「閃電擴張」，從併購不同產業的公司、興建大樓，乃至創辦學校。他宣稱WeWork是個大家庭，以理念吸引員工拿低薪為他賣命，卻不斷增加自身持股的影響力，安插親人好友任職自家公司，不

避諱利益衝突、自購大樓出租給WeWork，生活之奢華更不在話下。     十年間募得一百一十億美元，理論估值曾衝上四百七十億美元的WeWork，很快便「再度」燒光了錢，由於潛在投資人疑慮漸增，紐曼為了繼續籌措資金，2019年時不得已決定讓公司上市。正是首次公開上市需揭露的訊息，揭開了這個共享辦公室帝國的繁榮假象。最終，WeWork爆發了美國商業史上最難堪的公開發行申報……     作者里夫斯‧威德曼採訪了兩百多位相關人士：WeWork高階主管、各層級員工、合作過的地主與投資人、參與IPO的銀行家與律師，以及紐曼的友人、顧問乃至競爭對手等等，也清楚爬梳了紐曼與投資人之間的關係，完整揭開WeW

ork內部運作的真相，帶我們見證這場足以警世的商界大案。（更詳盡介紹可參閱目錄引文） 　 各界好評   　　・《紐約時報》編輯精選好書 　　・《連線》雜誌秋季推薦好書 　　・《新聞週刊》秋季必讀非虛構作品 　　・《出版人週刊》十大商業與經濟好書 　　・《InsideHook》十月最佳選書 　　・彭博社非虛構作品推薦 　　 　　►「這是個節奏明快、悲喜交織的傳奇故事，涉及理想主義、貪婪、以及毫無節制的野心。書中闡述過去十年WeWork獲得創投融資後，如何變得膽大妄為，這也是深入了解品牌力量的絕佳案例研究。作者威德曼非常善於巧妙安排許多令人驚奇的細節，幾乎每一頁都有亮點。」——安娜・維納，《恐怖矽

谷：回憶錄》 　　►「日後，當歷史學家回顧銀行和創投業者投入矽谷的大量資金時，必定會以WeWork的毀滅性失敗作為警世故事。」——彭博社 　　►「別去管療診公司了，現在又有一家獨角獸企業跌落神壇。作者威德曼巧妙地讓我們看到媒體大肆炒作的WeWork、以及曾受到大力推崇的該公司創辦人的真實樣貌，讓我們真正了解到底哪裡出了差錯。」——《新聞週刊》   　　►「這本書生動地揭露一家高速成長的房地產租賃公司如何矇騙全世界，將它視為有價值、有能力改變社會的科技獨角獸。威德曼詳細描繪了這群狂妄自大的高階主管，私底下如何過著難以想像的奢華生活。」——《連線》雜誌 　　►「光是描述一個人的行為舉止如何浮

誇，這本書就足夠吸引人，但作者更想要論述的，是亞當・紐曼現象背後所代表的意義。」——珍妮佛・莎萊（Jennifer Szalai），《紐約時報》　　 　　►「本書報導了亞當・紐曼及難以成功的共享辦公室公司WeWork的故事，節奏緊湊、令人印象深刻，威德曼透露了許多怪異、荒誕的細節，讓讀者得以窺探紐曼生活圈的真實情況。」——《報告書》（Pitchbook）   　　►「生動而詳盡地報導各種戲劇性事件，讀來就像一口氣看完一部步調快速的小說，書中描述富有個人魅力的紐曼如何攀向高峰，而後跌落谷底，令讀者不禁懷疑他究竟是吹牛大王、堅定的信仰者？還是兩者皆是？另一方面讀者也想知道，當初盲目跟隨WeWor

k攀頂的那些人，究竟學到了什麼教訓？」——媒體評論家肯・奧萊塔（Ken Auletta）   　　►「本書的精彩之處，在於威德曼讓複雜的企業傳奇故事變得容易理解、充滿趣味，讀起來感覺似乎與紐曼及他的同事共處一室，共同經歷這輛企業列車失事的曲折過程。」——《出版人週刊》

麥克風雜音進入發燒排行的影片

運用深度學習與軟計算設計開發微電鑄智慧製造系統

為了解決麥克風雜音的問題，作者商鍾瀚 這樣論述：

目錄摘要 iABSTRACT iii致謝辭 vi目錄 vii表目錄 x圖目錄 xi第一章 緒論 1第一節 研究背景與動機 1第二節 研究目的 2第三節 研究架構 3第二章 文獻探討 5第一節 微電鑄製程技術 5一、微影製程 7二、微電鑄原理 7第二節 田口實驗設計 12一、因子種類 12二、直交表 13三、選定信號雜音比(S/N Ratios) 13第三節 混合粒子群最佳化與基因演算法 15一、 粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO) 15二、 基因演算法(Genetic Algorithm,GA) 17

三、 混合粒子群最佳化與基因演算法(Hybrid PSO-GA) 22第四節 倒傳遞類神經網路 25一、倒傳遞類神經網路架構 25二、類神經網路之活化函數 26三、正規化 27四、前向傳遞(Forward propagation) 27五、反向傳遞(Backward propagation) 28六、倒傳遞類神經網路流程 29第五節 遞迴饋類神經網路 31一、 遞迴饋類神經網路架構 31二、前向傳遞(Forward propagation) 33三、反向傳遞(Backward propagation) 33四、遞迴饋類神經網路流程 34第三章 研究方法 37第一

節 智慧參數最佳化系統 38一、 確認實驗因子與品質特性 42二、 選定直交表 42三、 執行實驗並取得實驗數據 42四、 選定訊號雜訊比(S/N Ratios) 42五、 Modified hybrid PSO-GA 43六、 利用BPNN建立品質預測器 43七、 利用RNN建立品質預測器 44八、 多品質目標最佳化 44九、 檢查是否符合品質要求 45十、 比較RNN品質預測器與BPNN品質預測器 41 第二節 智慧製程控制系統 47第三節 資料庫管理系統 47一、 實驗參數資料庫 42二、 智慧製程參數資料庫 43三、 監控參數資

料庫 48四、 使用者登入資料庫 48第四章 智慧製造系統之架構 50第一節 智慧參數最佳化系統 51第二節 智慧製程控制系統 54第三節 智慧監控系統 55第四節 實驗參數資料庫 57第五節 製程參數資料庫 58第六節 使用者管理資料庫 59第五章 實驗結果與分析 62一、 實驗機台介紹 62二、 實驗量測設備 63三、 實驗流程與結果 66四、 利用MLP and Modified PSO-GA尋找BPNN初始權重 76五、 利用BPNN建立品質預測器 76六、 利用RNN建立品質預測器 79七、 多品質目標最佳化 83八、

製程參數與品質特性分析 84九、 確認實驗與討論 86第六章 結論與建議 90第一節 研究結論 90第二節 研究建議 90參考文獻 90 

理科日誌366：一日10分鐘，解答生活中無所不在的「為什麼」!

為了解決麥克風雜音的問題，作者小森榮治 這樣論述：

新課綱培養科學素養首選小百科！ 每天花十分鐘，讓孩子對自然產生高度興趣 ◆日本亞馬遜熱銷系列書籍◆   　　●海獅、海豹、海狗有什麼不一樣呢？ 　　●如果在地上挖洞，可以通到地球的另一端嗎？ 　　●月球正在逐漸遠離地球！ 　　●為什麼被蚊子叮咬後會覺得癢呢？ 　　●牙齒竟然比鐵還要堅硬！ 　　●天空為什麼是藍色的？ 　　●臺灣也有冰河遺跡！ 　　●為什麼平時聽到自己的聲音，會和錄音的聽起來不同？   　　如果這些問題是由愛問「為什麼」的孩子提出的， 　　家長們能應付的來嗎？ 　　沒關係，就交由這本理科日誌366！ 　　讓孩子每天

花10分鐘，就能解答生活中無所不在的「為什麼」！ 　　有好多好多有趣的自然領域主題， 　　讓孩子從小建立科學素養，不再害怕物理化學！   本書特色   　　●一年366天主題式閱讀：1~12月共366篇，可以按照日期，也可以選擇從喜歡的主題開始閱讀。 　　●豐富多樣的自然科學分類：內含物理、化學、生物、地科近30種自然主題。 　　●精美日系插圖，圖文並茂加強印象：每篇都附有相關插圖，文字搭配插圖不僅容易閱讀更能加深理解。 　　●每頁皆有閱讀紀錄填寫欄位：可以紀錄自己什麼時候讀了那些小知識，最多能紀錄三次。藉由填寫閱讀日期，提升持續閱讀的動力，也能重複閱讀增強記

憶，紀錄知識成長的軌跡。 　　●知識重點與問答，訓練孩子思考能力：讀完文章後，可以透過歸納重點加強印象，也能利用小問答檢視自己的理解程度，做為親子互動的時間，展現學習成果。   各界推薦   　　吳良彥　榮富國小自然科教師／新北市自然與生活科技國小輔導團團員 　　呂軍逸　蝌蚪老師／動物星球頻道活動主持人  　　陳民峰　蜜蜂老師／北大國小自然老師  　　陳　瑜　鏞鏞甫甫親子部落格 　　鄭永銘　「跟著鄭大師玩科學」版主 　　鄭展坤　新北市新泰國中自然科教師 　　盧政良　雄中物理教師／高師大兼任助理教授／探究與實作學會理事長 　　盧俊良　

宜蘭縣岳明國小自然老師／阿魯米玩科學版主 　　盧　澔　知名補習班化學名師 　　蕭志堅　FUN心玩科學SUPER教師 　　(依姓氏筆畫排列)   讀者好評   　　日本亞馬遜讀者五星推薦★★★★★ 　　●買給四年級的孩子閱讀，每個主題都有重點整理讓孩子能在短時間內理解，我很高興他們非常喜歡這本書！ 　　●這本書不僅對孩子的學習有幫助，成年人讀起來也非常的津津有味呢！ 　　●我是在孫子小學二年級時為他買的，從開始看到那一刻起，我和孫子都對裡面的故事非常感興趣！ 　　●看完之後，立刻把其他系列的買回家！ 　　●我買了幾本類似的書，但從文字的邏輯、準

確性和完整性來看，這本書絕對是出類拔萃的。 　　●愛問「為什麼」的孩子，都可以在這本書裡找到答案！ 　　●即使是國小低年級的學生也可以讀得懂！ 　　●為了讓小學三年級的女兒對科學感興趣，於是和她一起閱讀，增加了每天親子共讀的時光。   　　＊適讀年齡：6歲以上

應用於呼吸信號分類之DNN硬體加速設計

為了解決麥克風雜音的問題，作者徐偉傑 這樣論述：

人類的呼吸系統與身體機能息息相關，呼吸訊號本身含有豐富的訊息，透過呼吸訊號的分析可以用來輔助診斷，而透過觀察呼吸訊號的速率也可以分析當前身理上的狀態。本論文藉由行動設備的麥克風錄製呼吸音訊後，將蒐集到的吸氣、呼氣與無聲段訊號利用梅爾倒頻譜係數萃取呼吸訊號的特徵，並搭配深度神經網路(Deep Neural Network)訓練出一個 DNN 呼吸分類器，並能成功地自動化分類與切割呼吸訊號，且為了加速呼吸訊號分類在整體系統的運算時間，我們特別針對此系統單元做成硬體加速晶片設計。透過軟體的輔助模擬，將訓練出來的浮點 64 位元 DNN 呼吸分類器多餘的小數位元捨棄，找到適用於呼吸分類器 13 個

MFCC 係數的定點數字長，並將權重與運算後的神經元控制在固定的定點有效位數來達到硬體乘法單元與儲存單元的共用，設計出應用於呼吸訊號分類的硬體加速晶片。DNN 呼吸分類加速晶片的實作以製程 TN40G(45nm)下完成，最後所完成的 Reused-DNN 呼吸分類器加速晶片能達到相對於系統執行時間的 136 倍速度提升，操作頻率達到 900MHz。