ai投資詐騙的問題，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

億萬社長高獲利經營術：電商老闆賣愈少、賺愈多，還能活過零營收的祕密

為了解決ai投資詐騙的問題，作者木下勝壽 這樣論述：

一堂全日本老闆搶修的經營課 讀者大讚：洩露這麼珍貴的know-how，沒問題嗎？ 　　★打敗《原則》，榮獲「2021年 Startup‧Venture業界工作者商業選書」大賞 　　★橫掃、蟬聯日本7大排行榜的經營冠軍書 　　日本東證一部上市公司「北方達人」揭密： 　　如何不衝營收、減少品項、低廣告費， 　　達到淨利29%、7成回購、市場評價全國第一！ 　　電商老闆木下勝壽手把手分享》利益率29%的獨創高毛利經營術，他從1萬日圓、1台電腦，在自宅開始創業。1年後月營業額達100萬日幣，卻碰上詐騙而一無所有。東山再起、經過20年的努力，成長為業績100億日圓、利益30億日圓的金雞母公

司，並創下多項紀錄：日本股價上升率第一（1164%）、人均營業利益率超高、首度連續四年掛牌上市、新鮮人起薪第二高、獲選為「日本線上購物大賞」最優秀賞。 　　你可以在本書中學到： 　　關於「營收和獲利」 　　Q打折打到骨折，訂單雪片般飛來，為什麼結算下來反而賠錢？ 　　A重點不在營收，在獲利（營業利益率）！北方達人控制獲利率29%才是賺到錢！ 　　關於「景氣寒冬」 　　Q景氣低落、疫情肆虐、銷售停滯，公司沒收入只能短期借款，甚至含淚熄燈？ 　　A北方達人教你預備24個月無收入資金，便可安心過冬。 　　關於「市場設定」 　　Q找到人人需要的商品和市場，才能賣得多？ 　　A在小規模市場，解決客

戶特定煩惱，雖然賣得少，但是無可取代。 　　關於「開發商品」 　　Q多開發爆款商品，吸引眼球才能挹注營收？ 　　A多專注品質優先，以長銷為目標的商品，才是獲利的最佳來源。 　　關於「客戶和商業模式」 　　Q新客戶源源不絕，能持續帶來營收？ 　　A錯！新客戶的行銷成本高。北方達人用「訂閱制」和老顧客好好交往，回頭客占總收入高達七成。 　　關於「用人與管理」 　　Q公司愈大就愈好，請愈多人愈能賺錢？ 　　A公司要用人均產值對決！好好設計業務／流程，能用最少的人力做最多的事。 　　北方達人銷量愈少、獲利愈高、營收連18年成長的經營思維 　　●不用搶上實體課，只要閱讀本書就能打敗不景氣 　　

作者敢公開，就是不怕你學。他強調讓公司維持高獲利的關鍵在於，穩扎穩打、只做賺錢的生意！他大方分享自己在經營管理、行銷、商品企畫、維繫顧客關係、人才培訓上的商業思維和判斷，也提供對焦於數字的相應工具。 　　「無收入壽命」：教你如何計算出要準備多少現金流，以防不時之需。 　　「演歌策略」：幫你圈粉，讓商品從暢銷變長銷，回購率高達7成。 　　「開發好用到嚇人的商品」：企畫解決痛點的商品，讓顧客買到剁手手。 　　「不引人注意的行銷」：正確對焦真正會購買的消費者、正確投放廣告。 　　●「五階段利益管理表」是最佳的管理分析神器 　　高獲利並非粗暴地壓榨所有成本，而是極端重視「利益的經營管理」，而非只想

數字好看。上述的思維判斷，加上「五階段利益管理表」這項財務法寶（銷貨毛利、淨毛利〔自創詞〕、銷貨利益〔自創詞〕、ABC利益、商品別營業利益），你就能依據數字汰弱留強，聰明把錢花在刀口上，永遠經手能獲利的產品、管道、店面、顧客、廣告投放。 　　億萬社長的高獲利經營術將糾錯你的經營迷思，讓老闆、高階經理人做出精準、正確的營運決策，無痛打造金雞母公司。 本書特色 　　1. 超實戰的電商社長佛心分享「賣愈少、賺愈多」的經營術 　　拆解從零打造出銷售100億日圓、利益29億日圓王國的創業心法，還揭露他一路走來踩過的坑、犯下的錯，電商、企業高管、中小企業主、創業者皆能從本書學到穩扎穩打開賺錢公司的一

課。 　　2. 首度公開實現「利益率29％」的財報管理神器 　　提供「五階段利益管理表」，讓你抓漏般一目了然公司的強項和弱點，並以此定錨商品、銷售、顧客、人才、經營管理與行銷策略，落實公司的高毛利方向。 　　3. 終結經營者的數字恐慌，帶領全公司養出數字力 　　請千萬不要求快而略過圖表不看，因為作者用簡單框架、解說、範例，精心引導零基礎的經營者，理解經營思維和重點，讓你帶領全體團隊一起換上「利益重於銷售」的富腦袋，共同衝向高獲利。 專業推薦 　　王繁捷（貝克街巧克力蛋糕負責人）　 　　沈劭蘭（六月初一.8結蛋捲 執行長兼創辦人） 　　周品均（唯品風尚集團執行長） 　　林明樟（連續創業家

暨兩岸三地上市公司指名度最高的頂尖財報職業講師） 　　鄭惠方（惠譽會計師事務所主持會計師 ） 　　（依姓名筆畫排列） 好評讚譽 　　「對於正在創業的人，書裡有很多重要的觀念，非常值得一看。」──  王繁捷（貝克街巧克力蛋糕負責人） 　　「經營及管理活動的本身，是一連串設計、量化 KPI、KGI 的過程。作者提出著重利益的管理貫穿整個運營的精髓，從商品、市場、行銷、費用、顧客等架構一個基礎邏輯，相信可以運用在任何產業，而知道到做到還有一段距離，我們就即知即行吧。」──沈劭蘭（六月初一.8結蛋捲 執行長兼創辦人） 　　「如果您也是創業家？或是您在大型企業擔任中高階主管？那麼MJ五星滿分誠意

推薦這本書給您，透過本書作者的一步步指引，讓我們一起努力打造屬於自己的高毛利經營術，在獲利之後，回饋自己一起打拚的團隊與社會。」──林明樟（連續創業家暨兩岸三地上市公司指名度最高的頂尖財報職業講師） 　 　　「本書作者的經營理念，可謂是『精準經營』。作者不以事業規模（top line）為優先目標，而是聚焦於利潤（bottom line），從企業經營策略、商品企畫、行銷策略，到人才與企業文化，採取一致性的利益管理作為，以提升企業利潤率。許多台灣公司善於價格競爭，戲稱『毛三到四』，本書的出版，正可提供給國內企業主一個不同的經營思考。」──鄭惠方（惠譽會計師事務所主持會計師 ）

ai投資詐騙進入發燒排行的影片

影響在LINE平台上使用反謠言軟體意圖之因素探討

為了解決ai投資詐騙的問題，作者葉知穎 這樣論述：

在通訊發達且語言逐漸邁向全球化的現代，假訊息不僅會出現在日常生活中，有時連政策及國防都容易因假訊息的干擾而無法將正確的訊息傳達給民眾或他國，面對這樣的威脅，目前各國政府都紛紛祭出各種預防的措施，即便如此，政府的政策似乎無法像假訊息那般容易讓民眾接觸到，這讓國內發生重大事件時的政府及相關單位依舊為假訊息而苦惱不已。本研究主要針對曾使用過LINE之用戶做為研究對象，以科技接受模型(TAM)為主要架構來探討影響使用LINE平台之反謠言軟體的意圖之因素，並加入自我效能、主觀規範及信任進行探討，其中，主觀規範由命令性規範及描述性規範合成二階構念，在使用意圖的部分，本研究也依反謠言軟體的不同功能將其分為

主動查詢意圖及查看推播意圖兩者。經過本研究分析結果發現：自我效能會正向影響感知易用性;主觀規範及信任皆會正向影響感知有用性;感知有用性及信任會正向影響態度;主觀規範及態度會正向影響使用意圖。本研究依據實證之結果，對此提出客觀之建議予反謠言平台、政府及相關單位做為行銷及管理之參考依據。

從骰子遊戲到AlphaGo：擲硬幣、AI圍棋、俄羅斯輪盤，生活中處處機率，處處有趣！

為了解決ai投資詐騙的問題，作者張天蓉 這樣論述：

確定的世界×隨機的可能×難以預知的未來   天氣預報說降雨機率是60％，撐傘卻碰上大太陽； 某股票三個月後翻倍的機率是67％，你猶豫著是否該買； 滿懷希望地買了好幾張樂透，朋友卻說中獎機率是一億分之一……   生活中常見的「機率」，你真的了解它嗎？   　　【似是而非的答案：機率悖論】 　　某人去醫院檢查他患上某種疾病的可能性。其結果居然為陽性，把他嚇了一大跳。但是，這種檢查有「1％的假陽性率和1％的假陰性率」。也就是說，在得病的人中做檢查，有1％的人是假陰性，99％的人是真陽性。而在未得病的人中做檢查，有1％的人是假陽性，99％的人是真陰性。於是，某人根據這種解釋，估計他自己得了這種疾病

的可能性（即機率）為99％。   　　可是，醫生卻告訴他，他在普通人群中被感染的機率只有0.09（9％）左右。這是怎麼回事呢？   　　【別相信你的直覺：班佛定律】 　　美國華盛頓州曾偵破過一個金額高達1億美元的投資詐騙案。嫌犯以創辦高科技的連鎖健身俱樂部為名，籌集了大量資金，並挪用款項來滿足自身享樂。為了掩飾，他們將資金在海外公司和銀行間頻繁轉帳，並且人為做假帳，讓投資者產生生意興隆的錯覺。   　　所幸當時有一位會計師感覺不對勁，發現這些數據透過不了班佛定律的檢驗。經過了3年的司法調查，終於拆穿了這個投資騙局。   　　如此神奇的班佛定律，它的原理是什麼呢？   　　【運氣也是一種實力：賭

金分配問題】 　　貴族梅雷和賭友各自出32枚金幣，共64枚金幣作為賭注。擲骰子為賭博方式，如果結果出現「6」，梅雷贏1分；如果結果出現「4」，對方贏1分；誰先得到10分，誰就贏得全部賭注。賭博進行了一段時間後，梅雷已得了8分，對方也得了7分。但這時，梅雷接到緊急命令，要立即陪國王接見外賓，於是只好中斷賭博。那麼，問題就來了，這64枚金幣的賭注應該如何分配才合理呢？ 　 　　對此，機率論之父帕斯卡是這樣回答的……   本書特色   　　本書以探討機率論及其衍生的問題討論為主軸，小至骰子遊戲，大至人工智慧，探討「機率」中的隨機性如何影響人類生活，並且析論其中的數學、物理學、邏輯學等等問題。書中收錄

的問題五花八門，即使非專擅數理的讀者，也能從中體會到思考的趣味。

強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用

為了解決ai投資詐騙的問題，作者高博華 這樣論述：

人工智慧試圖讓電腦像人類一樣的思考，使得機器可以根據所收集的資訊，模擬人類的決策，不斷自我調整與進化。近年來由於DeepMind AlphaGo 和OpenAI Five 等成功案例的出現，使得深度強化學習受到大家的重視，相關的技術發展也廣泛應用於金融詐騙偵測、零售採購預測、醫療、軍事、能源…等領域。強化學習技術可應用在電腦遊戲上:首先，透過對遊戲環境的觀察取得資訊;其次，決定採取的步驟並執行;再來則是針對採取步驟後獲得此遊戲的回饋報酬是正向或負向，以及報酬程度的大小，調整決策後採取下一個步驟，並再次考量此步驟獲得的回饋報酬的方向與程度，再次調整決策後採取下一個步驟，如此不斷調整以追求在電腦

遊戲中獲得最多的獎勵回饋。強化學習亦可應用於金融市場股票交易:就像遊戲玩家在股市這個遊戲環境裡，透過對某些特定的股票執行[買、賣、不買不賣]三個動作，盡量獲得最多的報酬。本研究使用Open AI的開源框架當作開發平台，使用PPO2演算法訓練交易代理人Agents進行股票交易操作。在股票市場環境的取樣上，採用了自2006年至2022年2月，美國股票市場的各產業類型代表性股票，每個交易日開盤、收盤、日中最高、最低價格、成交量資料，加上技術指標，作為取樣1。另加上美國主要市場指數、貨幣供給總額M1&M2、波動率指數(VIX)、10年期公債殖利率、美元指數等各市場指數與總體經濟指標資料，作為取樣2。並

以最後兩年的資料作為測試驗證，其餘作為訓練使用。我們讓Agent在「無總經指標」與「有總經指標」的資料集分別訓練後，分別進行三次的測試，再將三次的測試績效報酬率的算術平均數拿來比較，採用平均年化報酬率(即期末增加或減少的資產除以期初資產)的差異，探討增加的各市場指數與總體經濟指標，對交易代理人Agents交易股票之報酬率差異進行分析評估。股票標的選擇了在美國股票市場掛牌，交易量較大或較具代表性的10家企業，包括資訊科技、金融服務、健康照護、週期性消費(零售商、汽車與零組件製造、餐廳、旅遊服務業者等)、防禦型消費(家居、飲食、包裝、煙草、個人產品等製造商、教育訓練服務業者等)、能源、工業、基礎材

料(包括原物料探勘、開發、加工、精煉成為製成品)等八個產業：Apple Inc. (AAPL)、Micro Soft Corp. (MSFT)、J.P. Morgan (JPM)、Johnson & Johnson (JNJ)、United Health Group Inc. (UNH)、Home Depot Inc. (HD)、Walmart Inc. (WMT)、Exxon Mobil Corp. (XOM)、Union Pacific Corp. (UNP)、BHP Group Ltd. (BHP)。實驗結果如下：在D1的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔

股票操作績效年報酬率合計約為408.22%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的十檔股票的操作績效合計約為434.57%，總報酬率約減少了26.35%，亦即減少了6.06%的原始報酬。在D2的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔股票操作績效年報酬率合計約為124.76%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的10檔股票的操作績效合計約為124.15%，總報酬率約增加了0.61%，亦即增加了0.49%的原始報酬。整體而言，依據實驗設計的環境、演算法與兩類資料集進行實驗的結果，我們觀察到實驗所增加的各市場指

數與總體經濟指標等環境參數項目，對Agent加以訓練後沒有讓Agent的股票投資操作績效更好。可能的原因有：股價與各項指標在變化的方向、持續性、幅度上的相關性不高。或是單一股票價格與成交量的變化，在各個時間區段對各市場指數與總體經濟指標的敏感度差異有可能並不十分一致。另外也可採用例如MlpLstmPolicy、CnnPolicy…等不同的Policy進行交易、或是交易過程中對於投資部位大小的控制、標的風險值與波動率的影響、交易策略的選擇與適用、投資過程中累積損益的變化與穩定性…等，未來都值得我們進一步研究探討其帶來的效益。