2021 12月 天氣 預測的問題，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

最後的贏家

為了解決2021 12月 天氣 預測的問題，作者黃正傳 這樣論述：

　　「可憐無定河邊骨，猶是春閨夢裡人」。   　　投資之路縱使有再高明精妙的投資策略，若是忽略了這個關鍵，等待著的將不是天堂，而是地獄。 　　規模只是其中一個因素，重要的是量力而為，實力在哪裡，就只能從那個地方出擊。   　　有實力可以降低防守出重拳，因為即使受傷也撐得住，但是將頭臉都讓人家打，那就受不了了。…創業維艱，守成更是不易呀！   　　承認失敗也是一種策略，項羽如果不在烏江邊自刎，東渡重整，天下未必就是劉家的。 　　即使不能再爭天下，偏安一方也未嘗不可，劉邦不就棄關中入蜀，否則哪裡有後來的漢家天下呢？   　　本書中所提及的投資策略大多

數是筆者親身操作的經歷，少部份是第二手的見聞。透過10篇故事串聯，讀者可以從中一窺衍生性金融商品為何被稱為高風險投資工具，有多少人在浪潮中逐波興起或泡沫化而身家蕩然無存，甚至賠進寶貴的生命。   　　衍生性金融商品是高風險的投資工具，當初被設計出來的主要目的是為了避險，為了達成此一目的，就一定有相對承擔風險的一方。按照財務管理的原理，應該要有承擔風險能力的人，才可以做為避險方的相對交易人，也就是承擔風險的人。   　　書中的主角們，有高資產族、也有一般小資上班族，承擔風險的能力大不同，若又不自量力，隨時就血本無歸，面臨滅頂之災。   　　金融投資史上血跡斑斑。多數人僅見

成功者的輝煌，卻不知這些叱吒風雲的人物鮮有善終。 　　把風險放在心上的意思就是：千萬不要玩大，最後能夠活下來的就是贏家，時間才是你最好的朋友。 　　與魔鬼共舞者，最後只有被魔鬼牽著走的份。

2021 12月 天氣 預測進入發燒排行的影片

神經網路模型於金門空氣品質PM2.5 預測

為了解決2021 12月 天氣 預測的問題，作者黃靖涵 這樣論述：

鑒於近年來全球工業產業蓬勃發展，各產業在環境保護及永續發展等意識越來越重視，並且政府在針對造成空氣品質污染的管控也相對要求，在這全球化的現今，不論身在這世界的哪一個地方，都希望能夠維持良好空氣品質的生活環境。金門地區造成空氣品質不良的原因，主要為風面強大、氣候乾燥等因素引起的揚塵所致，因為地理位置與氣候的之間的關係，空氣品質的因素也受中國大陸南下空氣影響，其針對空氣流動、氣流穩定度與氣候間的變化，都足以影響到空氣品質的好壞。所以，本研究中蒐集金門地區監測站自2011年1月到2020年12月每天的氣象偵測平均數據，做為本論文的研究資料，其中蒐集的氣象資料內容，包含了相對濕度（%）、溫度（℃）、

風速（m/sec）、降雨強度（mm）與氣壓（hPa）等，並將歷年的觀測數據，彙整的資料做適當整理後，先透過大數據分析，證明上述的氣象資料是會影響空氣污染物擴散的因素，再將相對濕度（%）、溫度（℃）、風速（m/sec）、降雨強度（mm）與氣壓（hPa）等5項影響因素，透過倒傳遞類神經模型（Back-Propagation Neural Network，BPN），來實驗多組的模擬訓練與進行空氣污染物擴散的預測。本研究將空氣污染物細懸浮微粒PM2.5分成50μg/m3以下和51μg/m3以上的二個級距，並依據不同的影響因子組合，進行每天空氣污染物的擴散預測，準確率最低為86.7%，最高可達88.5%

。依據實驗的測試結果，可證明使用倒傳遞神經模型進行金門當地空氣污染物擴散的模擬與預測是可行性的；但是天氣變化多端，金門島嶼型的氣候更是千變萬化、變幻莫測，因此可以再增加更多會影響空氣品質擴散預測的因素，並且結合其他不同預測方法與演算法，以取得更精準的預測結果，以提供金門當地氣象預測之參考，同時也能提供當地民眾外出時的防範作為。

了解人工智慧的第一本書：機器人和人工智慧能否取代人類？

為了解決2021 12月 天氣 預測的問題，作者松尾豐 這樣論述：

本書榮獲日本2016年商業書大賞評審團特別獎 　　知識轉移新浪潮，深度學習大爆發。 　　一本書，解答你我對於人工智慧的所有疑問。 　　人工智慧翻轉世界的產業革命， 　　摩爾定律之後的新聖杯！ 　　2016年3月，Google開發具有深度學習（deep learning）的人工智慧AlphaGo，以四勝一敗擊敗圍棋好手李世石（Lee Sedol）。軟體銀行（SoftBank）機器人Pepper也開始進入人類職場，開始擔任大廳接待工作。 　　然而，對於一般人來說，無法分辨機器人（robot）和人工智慧（AI，artificial intelligence）究竟有什麼不同。 　　事實上，人工

智慧是抽象的思考，不需要有形體。機器人則有形體，而他們的「腦」其實就是人工智慧。 　　機器人與人工智慧一步步入侵你我的生活與工作，讓人感到驚慌失措的是，人工智慧繼續發展下去，到了2045年，人工智慧即將超越人類智慧，這就是Google工程總監雷‧庫茲威爾（Ray Kurzweil）預測的「奇點問題」（singularity problem）。 　　不過，與其擔心自己的工作是否被機器人與人工智慧取代，不如先深入了解它們，這是本書作者松尾豐（Yutaka MATSUO）撰寫本書的出發點。 　　松尾任教於東京大學，是日本研究人工智慧的第一把交椅，他也是日本人工智慧學會（JSAI，The Jap

anese Society for Artificial Intelligence）倫理委員會主任。 　　日本人工智慧學會為什麼要成立倫理委員會？源於2014年1月該學會出版的雜誌，使用一位女性機器人做家事的插圖當成封面，引發「歧視女性」的爭議（把做家事和女性劃上等號）。 　　因此，倫理委員會一開始討論的議題，是「機器人的外貌該如何設計，才能讓人接受？」。但是，更深刻的議題是，如果機器人和人工智慧取代人類的那一天來臨，你我應該如何是好？ 　　本書中，松尾豐歸納人工智慧的過去、現在與未來，說明「現在的人工智慧，能做什麼又不能做什麼，以及未來能做什麼」。 　　人工智慧能否取代人們的存在價值

？答案就在本書。 　　◎機器人與電腦軟體戰勝人類年表 　　1997年，IBM電腦軟體深藍戰勝西洋棋世界冠軍蓋瑞・卡斯巴羅夫（Garry Kasparov）。 　　2012年，IBM超級電腦華生（Watson）在智力問答節目中戰勝歷屆冠軍。 　　2012年日本第一屆將棋電王戰中，前一年的世界電腦將棋軟體Bonkras，戰勝永世棋聖米長邦雄。 　　2013年，Amazon自動無人駕駛飛機專案正式啟動。 　　2014年，第三回將棋電王戰電腦軟體取得四勝一敗，維持電腦戰勝人類的優勢。 　　2015年，Google自動駕駛技術實地實驗。 　　2016年，Google深度學習專案電腦圍棋AlphaGo戰

勝棋王李世石。 　　2021～2022年，機器人東大君有可能考上東京大學，證明人工智慧可以考進日本最高學府。 　　2045年，奇點（singularity）逼近，人工智慧開始自我進化。 得獎記錄 　　本書在日本榮獲的獎項包括： 　　2016年商業書大賞評審團特別獎 　　2016年日刊工業新聞社獎 　　2016年IT工程師書籍大獎（商業書類別） 　　2015年度公益財團法人大川情報通信基金大川出版獎   作者簡介 松尾豐（Yutaka MATSUO） 　　現任東京大學工學系研究所副教授。1997年畢業於東京大學電子資訊工程系，2002年取得工學博士學位，於同年起擔任產業技術綜合研究所

研究員。2005年擔任史丹福大學客座研究員，2007年起擔任現職。兼任新加坡國立大學客座副教授、經營共創基盤公司（IGPI）顧問、日本人工智慧學會（JSAI，The Japanese Society for Artificial Intelligence）倫理委員會主任。專長領域為人工智慧和大數據分析等，是日本頂尖的人工智慧研究者之一。獲選《日經商業周刊》「創造新時代的100人」（2015年12月28日出刊）。 譯者簡介 江裕真 　　畢業於輔仁大學管理學研究所、中央大學資訊管理系，現為《今周刊》特約譯者。譯作包括《無印良品培育人才祕笈》《無印良品成功90%靠制度》等。

推薦序　打造有智慧的機器　文／于天立（國立台灣大學電機工程學系副教授） 前言　人工智慧的春天 序章　人工智慧的範疇在擴大：人工智慧會毀滅人類嗎？ 　人工智慧開始超越人類 　汽車會變，機器人也會變 　超高速處理的破壞力 　人工智慧能否成為科幻小說家？ 　全球對於人工智慧的研究投資都在加快 　面臨失業的人類 　人類的危機來臨 　如何閱讀本書 第一章　何謂人工智慧：專家與社會大眾的認知落差 　人工智慧尚未實現 　基本命題：人工智慧「沒理由實現不了」 　何謂人工智慧：專家們的定義 　人工智慧與機器人的區別 　何謂人工智慧：社會的認知 　打工族、一般員工、課長、經理 　強人工智慧與弱人工智慧

第二章　「推論」與「探索」的時代：第一次人工智慧熱潮 　熱潮與寒冬時代 　「人工智慧」一詞誕生 　利用搜索樹走出迷宮 　河內塔（Hanoi Tower） 　機器人的行動規畫 　對手的存在會讓組合變得龐大 　在西洋棋與將棋戰勝人類 　祕訣一：找到了更好的特徵量 　祕訣二：以蒙地卡羅法改變評鑑機制 　窘境在於無法解決現實問題 第三章　只要輸入「知識」就會變聰明：第二次人工智慧熱潮 　與電腦交談 　以專家系統代替專家 　專家系統的課題 　何謂表達知識 　為求正確記述知識而做本體論研究 　重量級本體論與輕量級本體論 　華生（Watson，IBM開發的人工智慧系統） 　機器翻譯的困難之處 　框架問題

　符號接地問題 　過於前衛的「第五代電腦」 　第二次人工智慧熱潮就這樣結束了 第四章　「機器學習」悄悄地在擴大地盤：第三次人工智慧熱潮（二之一） 　資料的增加與機器學習 　所謂的「學習」就是「分類」 　有老師的學習、沒老師的學習 　「分類方式」也分很多種 　透過神經網路辨識手寫文字 　「學習」固然花時間，但「預測」只要一瞬間 　機器學習時的難題 　為何至今未能實現人工智慧？ 第五章　打破寂靜的「深度學習」：第三次人工智慧熱潮（二之二） 　深度學習開啟了新時代 　自動編碼器將輸入等同於輸出 　根據日本全國的天氣推敲地區天氣 　手寫文字中的「資訊量」 　往深處多挖掘好幾層 　谷歌（Google

）的貓咪辨識 　大幅發展的關鍵在於「強固性」 　如何提升強固性 　回到基本命題 第六章　人工智慧會超越人類嗎：深度學習之後還有什麼 　深度學習起的技術進展 　人工智慧不具有本能 　電腦有創造力嗎？ 　智慧的社會意義 　奇點真的會出現嗎？ 　假如人工智慧征服人類 　人工智慧必須造福大眾 終章　逐漸轉變的世界：對產業與社會的影響以及戰略 　逐漸轉變的事物 　對於產業造成的漣漪效應 　人工智慧的影響慢慢擴增 　不久的將來會消失與留存的職業 　人工智慧催生的新事業 　人工智慧與軍事 　「知識轉移」改變了產業結構 　人工智慧技術遭獨占的可怕之處 　日本人工智慧發展的課題 　人才的多寡是逆轉的王牌 　

要對偉大的前輩抱持謝意 結語　盡情想像尚未問世的人工智慧 圖表索引 譯名對照   推薦序 打造有智慧的機器 　　大家可能還記得電影《模仿遊戲》（The Imitation Game）中，電腦科學之父，同時也是人工智慧之父艾倫・圖靈（Alan M.Turing），想要建一個可做任何事的機器。 　　首先，圖靈機有無窮多個而且可被編號，而所有的圖靈機定義了所有可被計算的函數。你可以想像有個一號圖靈機可以做加法，有個二號圖靈機可以做開平方根等等。圖靈証明了通用圖靈機（universal Turing machine）的存在：只要你輸入某個號碼，它就可以「模仿」其相對應的圖靈機。在上面的

例子中，對通用圖靈機輸入2，它就會做開平方根的工作。 　　說穿了，圖靈機其實就是可程式化機器，所謂輸入的號碼其實就是程式，而現在的電腦就是通用圖靈機的一種不完美（因為沒有無窮的記憶體）的實作成品。這種想法在現今電腦充斥的年代看來可能稀鬆平常，但當年在許多人看來是件瘋狂不可行的事情。 　　事實上，從發展圖靈機開始，圖靈就一直在思考「機器的智慧是什麼」。 　　如果我們再進一步的思考，把人視為一個函數：以環境所有歷史紀錄（從有感知開始一直到現在的時間點）作為輸入，而輸出動作或回應。就這個觀點來看，通用圖靈機應當可以模仿一個人的所有行為，也就是產生出人造的智慧。人工智慧此一學科由此誕生。 　　

對於機器可以模仿人的想法，許多人抱持著懷疑的態度。本書作者的研究所學生時期是1997～2002年，而我則是2000～2006年，所以對書中作者提到的挫折很有感受。2000年左右，當時電腦中最熱門的領域是網路及多媒體應用。當有人聽到我想投入人工智慧及機器學習領域時，常見的反應是「為什麼不去研究網路多媒體，做點實際的東西出來」，一副好像人工智慧就是在打高空，不切實際的樣子。然而當時誰又能想到才沒十幾年的時間，人工智慧已經發展到了現在的樣貌。 　　在AlphaGo戰勝李世石（Lee Sedol）之後，有許多人認為AlphaGo靠的是大量的運算，而並非真的瞭解圍棋。這類聲音正如IBM開發的超級電腦「

華生」（Watson）在益智問答競賽中勝過人類後，被認為並非真正瞭解問題本質。這裡我想引用一段電影模仿遊戲中的台詞： 　　Of course machines can't think as people do. A machine is different from a person. Hence, they think differently. The interesting question is, just because something, uh... thinks differently from you, does that mean it's not thinking? 　

　人類常常習慣性的本位主義思考，認為電腦就算能得到答案，但它並不瞭解問題的本質，也沒有所謂的思考。其實反過來想想，其實可能只是人類並不瞭解電腦「思考」的方式（現今機器學習中許多的演算法，就算是開發者自己也無法完全預測電腦最後的行為）。若以圖靈測試這種操作型的方向來思考，當電腦可以在某些問題上表現的比我們還好，我們卻說電腦並未真正瞭解問題本質是否過於武斷了呢？ 　　本書很完整地回顧了人工智慧的興衰史，作者認為，目前人工智慧的第三次熱潮源自大數據上的機器學習及深度學習。我也非常同意，其實這兩者的時機真的是結合的很好。深度學習由於使用了非常多層的神經網路架構，再加上大量採用修正線性單元（recti

fied linear unit），使得整個學習概念變成簡單到像是用多個線段來逼近一個函數而已。不過這件事配合上大量的學習資料卻是恰到好處。舉例而言，若我們要學的概念是一個圓，早期的做法可能是給圓周上的十幾個點，然後靠著複雜的演算法理解這可能是一個圓。現在的做法則是給圓周上十萬個點，則基本上只要把這十萬個點用線段連起來就夠像個圓形了。近年來這樣的趨勢越來越明顯，研究的重心已經漸漸從原先的演算法轉移到資料本身，而形成了資料科學（data science）。雖然要解決的問題本質還是一樣，但看事情的出發點已經不同了。 　　關於目前人工智慧的現狀，我很喜歡本書作者利用彩券為比喻。目前人工智慧就像是大

樂透上看十億。要中十億的路途艱難，但許多人願意一試。當然最後仍然可能沒有任何人中大獎，但硬要說人工智慧根本不可能實現似乎也過度悲觀。相對的來說，我們似乎也不用過度擔心人工智慧取代人類。拜AlphaGo所賜，最近我常受邀演講，最常被問到的就是「人類會被AlphaGo取代嗎？」即使我以為不該武斷地認為AlphaGo不會思考，但目前我們的確還沒發展出有”自我意識”的機器（即使我們也搞不懂自我意識是什麼）。也就是說，我們叫AlphaGo下一千盤棋，它就會照下，不會說「我累了，想吃冰淇淋」。所以，等到AlphaGo不想下圍棋時再說吧！ 　　人工智慧到底會發展到哪裡呢？本書對於常見的奇點問題（singu

larity problem）也有論述。姑且撇開智慧能否無限增長不談，人類可能造出比本身更有智慧的機器嗎？看法相當分歧。像雷・庫茲威爾（Ray Kurzweil）就是極端的樂觀派，而我則更傾向本書作者的看法：不是不可能，但應該還有好長一段路要走。而且與其擔心人工智慧本身，可能更需要擔心的是人工智慧技術與資訊的獨占，及其對產業的衝擊。 　　本書對於上述所提到的技術都有深入淺出的介紹，作者能把許多艱深的技術用生動的例子說明，實在令人佩服。對於人工智慧的歷史、目前發展，作者參考了許多看法，提供完整的資訊。在我看來，本書算是市面上關於人工智慧科普書籍中意見較為中肯不偏頗的。透過閱讀本書，讀者應能夠更

全面地理解人工智慧給人類帶來的便利以及潛在的危險。而且本書所呈現的，不僅僅是歷史、技術，還包含了對人類社會的影響、價值衝擊。就讓本書作者帶領著我們一起對人工智慧做個較為理性、全方面的探索吧！ 文／于天立（國立台灣大學電機工程學系副教授） 前言｜  人工智慧的春天  「人工智慧」（AI，Artificial Intelligence）這個詞，在很多地方都看得到，與短短十年之前有很大的不同。 一九九七年到二○○二年，我還是研究所學生時，每當我提及我在研究人工智慧，很多人都會露出訝異的表情。就算去問周遭的研究者：「為何人工智慧尚無法實現？」得到的也只是苦笑。因為，在那個時候，「人工智慧」這個詞，

或者說主張「人工智慧能夠實現」這件事，依然算是某種禁忌。 有一段往事，到現在我都還印象深刻。那是我完成研究所課程，以新手研究者之姿申請研究費、接受審查時發生的事情。對新手研究者來說，是不是能獲得每年幾百萬日圓的研究費，可以說事關自己的研究者生涯能否繼續下去，也決定了研究者的人生是黑白還是彩色的。那時我絞盡腦汁，擬出了申請研究費的提案書。 在二○○二年那時，我最早著手研究網路上既有的資訊。我能夠透過分析大量的網頁，大量找出足以表達字詞（關鍵字）相關的網路（network）。只要利用這樣的網路， 就算是乍看之下並無相關的字詞，應該還是可以在找出其相關性後，推出切中需求的廣告。由於在那時尚無任何人

研究網際網路上的廣告技術，我對於自己的提案相當有信心。 我順利通過了書面審查，意氣風發地進入面試階段。在面試的會場裡，坐了好幾位其他領域的泰斗級老師，我就在他們面前一個人做簡報。在針對研究內容接受他們鉅細靡遺的提問後，老師們講出來的話，對我造成很大的衝擊。 「不要搞什麼廣告這種無聊的玩意。」 「不要輕易說出你可以輕鬆建立字詞網路這種話。」 最後，他們丟給我的話最為不客氣： 「你們這些研究人工智慧的人，總是愛這樣撒謊。」 想當然爾，那次的提案沒有通過。雖然如今靠搜尋引擎或廣告賺錢已經司空見慣，但是現在想起來，在那時，我的研究還是領先時代，應該是個還不壞的提案才對，卻遭受到那樣的對待。對於學生時代

以來就研究人工智慧的我來說，那一刻，我才真正嘗到了這個社會瞧不起人工智慧研究的冷漠。 「不可以使用人工智慧這個字眼。」 「很多人光是聽到人工智慧這個字，就會產生敵意。」 那時受到的衝擊，到現在都還深深地銘刻我心。那是我第一次為了爭取研究費而接受面試的不堪回憶。　　然而，時代改變了。

模擬風力發電預測模型

為了解決2021 12月 天氣 預測的問題，作者陳秉昱 這樣論述：

再生發電已是現今和未來的發展趨勢，然而要完全依賴再生能源發電依然有許多問題需要克服及排除，如供電的不穩定性。若並聯電網後，對於我國孤島型電力系統將會造成巨大的影響，因此在能源結構上的改變，除了要審慎評估電力系統需要儲備的容量，還必須考慮到再生能源發電可能的影響。為了能夠維持電力系統品質及穩定的前提下，還需要兼顧成本考量等因素，因此如何準確預測再生能源所提供的發電量這項課題，成了未來與整個電力系統合併發電的重點。本文主要目的是風力發電預測和預測的準確性，若未來要進行評估風力發電提供的發電量，其預測的發電量及準確性可作為整體電力系統中重要的參考。本研究以觀園風力發電站所提供之發電機第一機組資料作

為研究基礎，並使用大氣水文資料庫和中央氣象局所提供的氣象資訊，包括大氣壓力、溫度與濕度，再利用空氣密度公式計算出當時的空氣密度。透過Matlab類神經網路的回歸預測模型來進行預測，此模型所設置的影響條件為風速、風向及溫度，並將其預測結果與實際資料進行分析比較，藉此來探討此模型的預測準確度。關鍵詞：風力發電預測、類神經網路。