佳能 P的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

金融教授教你從財報3表找出會賺錢的公司：從財報學買飆漲股

為了解決佳能 P的問題，作者西山茂 這樣論述：

看懂財報，就是看懂賺錢門道！ 一本寫給散戶看的財報書，只要一本就能精準選好優質股 史上最詳盡、企業主管必備，一定會用到的財務報表&金融教科書 蟬聯日本亞馬遜國際會計排行榜第三名 　　財務三表中，哪一項才是關鍵？ 　　營收下滑，是不是代表賠錢了？ 　　淨利率低，代表這家公司營運不佳？ 　　股息越高的公司，越值得買來存？ 　　業務外包、資源共享，公司採用哪種方式比較好？ 　　企業如何抑減成本、增加利潤？ 　　◎用財務報表算出公司價值，股票散戶與公司主管都絕對要閱讀的金融書，能快速看懂公司財報和營運狀況 　　作者西山茂是具有會計師執照的商學院教授，用簡單且淺顯易懂的方式，教你看出財務

三表的真相和重點，拆解比較知名大企業實際案例的真實報表，讓經營管理者精準發現公司的問題，讓散戶投資人安心投資有價值的公司。 　　◎財務三表完全解密，教你判斷公司股價 　　上市公司的財報三表，包含了：資產負債表、損益表和現金流量表。 　　股神巴菲特曾說：「閱讀財務報表，可以了解一間公司的營運能力。」 　　‧資產負債表： 　　了解一家公司「正在做什麼」和「未來該做什麼」；資產負債表為公司的財務由資產現況表，由資產、負債、股東權益部分組成， 　　要知道一家公司穩不穩，可以參考淨資產比例，也就是把資產負債表左邊的項目加總，除以右下的淨資產，大於50%的公司，相對安全許多。 　　‧綜合損益表：

　　判斷這家公司「錢從哪裡來」和「錢花去哪裡」；企業在一定時間內獲得多少利潤的活動報告書，用來判斷公司業績。報告公司在一年或一季，甚至是某個時段內的收入、支出、收益、損失，以及由此產生的淨收益。 　　教你檢視公司自有資本以及他人資本，以免買到地雷股。也教公司主管如何強健公司體質，活化土地、存貨以及應收貨款等 　　‧現金流量表： 　　企業能否繼續經營下去，完全取決於手上有沒有現金。現金流量表可看出「有沒有賺到現金」和「未來的動向」。 　　現金流量表=營業現金流+投資現金流+融資現金流這3個區塊加在一起， 　　◎只需掌握四大重點，就能解讀財報數字，不會被割韭菜！ 　　․ROE&ROA

　　ROE(股東權益報酬率) ：簡單地說就是公司運用自有資本賺錢的能力，代表公司運用資源的效率，連巴菲特都以ROE作為選股的標準。ROE越高，代表公司越能妥善運用資源。 　　公司具體的ROE 目標水準應訂在8％∼ 15％之間。 　　ROE(股東權益報酬率)＝（公司）的稅後淨利÷自有資本（股東權益） 　　ROA(資產報酬率)：主要用來衡量一間公司運用所有資產，所能營運績效、賺錢的效率。 　　ROA(公司資產的總報酬率)＝利潤÷總資產（所有資產） 　　整體來說，一般公司的ROA大約在6~7%左右，但不同產業別的資產報酬率(ROA)也不同，必須要以同公司前後期表現，或是同產業比較，才能看出優劣。例

如：資訊業、銀行業、營建業等，其資產使用方式都有很大的差異。 　　․收益性&效率性：公司是否賺錢嗎？營運好嗎? 　　從經常利益、資產報酬率，可以看出公司資產周轉率與獲利能力。 　　․安全性&成長性： 　　利用資產負債表與財務比率進行適當評估，公司是否會倒閉？成長性--觀察營收與資產的增加幅度，判斷公司是否有成長空間？ 　　․評估股價的指標： 　　從企業價值倍數、PER、PBR 　　企業價值倍數，是在評估被收購企業的股價，相較於同業上市櫃公司的股價，是便宜還是昂貴時，經常被用到的一種財務數值。 　　PER為本益比，乃每一股的股價市值與每一股稅後淨利的比值。 　　PER=(每

股市價（Price）)/(每股盈餘（Earnings）) 　　PBR為股價淨值比，乃每股市值與每股淨值的比值。PER數值愈高代表股價愈貴，愈低則代表股價愈便宜。 　　PBR=(每股市值（Price）)/(每股淨值（Book-Value）) 　　◎數字會說話，它會照訴我們實際的狀況。所以本書是特地寫給那些對數字不在行、並非數字達人的商業人士、經理人看得，讓你能學到所有和會計、金融有關的知識，更快掌握現況。 　　◎與企業經營有關的數字大致可分為會計和金融兩種，會計又可分成與財務報表有關的財務會計，以及和公司經營有關的管理會計。因此，本書從這三大領域著手，將重點泉整理在這一本書中，只要熟讀這本書

，就可以成為掌握公司現況和數字的商業領袖、經營者。 本書特色 　　去蕪存菁、化繁為簡，把所有必學的會計、金融知識全收錄於一本書中 專業推薦 　　MacroMicro｜財經M平方 　　Mr.Market市場先生｜財經作家 　　Tony & Esther｜通勤十分鐘 On The Way To Work 　　艾蜜莉｜財經作家 　　安納金｜CFA美國特許金融分析師 　　阿格力 博士｜價值波段領航者 　　怪老子 蕭世斌｜暢銷財報書作者   　　林維珩｜國立臺北商業大學會計資訊系專任教授 　　股市阿水｜布林通道專職投資人   　　陳喬泓｜專職投資人 　　菲力克斯｜好投資 　　單身狗投資成

長日記 　　歐斯麥｜台股籌碼專家 　　 (按姓氏筆畫排列)

佳能 P進入發燒排行的影片

SWIPT-NOMA系統之效能改善分析

為了解決佳能 P的問題，作者劉兆員 這樣論述：

本論文在第五代行動通訊技術(5th generation mobile networks, 5G)的非正交多址技術 ((Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)結合同步無線電訊息與能量傳輸(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)下 提出了改善此系統效能的方案，藉由調整傳輸效率和中斷容量的加權比重來找出最佳能量收集係數。本論文分成三個部分，在第一部分，我們在兩種情境下比較了傳統NOMA和SWIPT-NOMA的效能 (傳輸效率和中斷容量 )。第二部份我們分析了中繼站的能量收集係數和

系統效能的關係， 我們找到了對於傳輸效率或中斷容量最好的能量收集係數。在最後一部份，我們設定了兩種不同的能量收集係數範圍並分別將範圍內的傳輸效率和中斷容量歸ㄧ化，將兩種歸ㄧ化後的數值經過加權並相加後找到最佳能量收集係數。我們使用Matlab來模擬下行 SWIPT-NOMA系統，在此模擬中，我們使用瑞雷衰弱通道 (Rayleigh fading channel) 並加入加性高斯白雜訊 (additive white Gaussian noiseAWGN）觀察更實際的系統運作情況 實驗的 分析結果顯示了以下 幾 點 :1. 在 BS、近用戶、遠用戶三者間通道狀況良好的時候 ，傳統 NOMA(無中繼

站 )的效能表現優於 SWIPT-NOMA；在 BS與遠用戶之間被阻斷的情況下， SWIPT-NOMA則擁有更佳的強健性 。2. 我們找到了對於對於 傳輸效率最好的能量收集係數和對於中斷容量最好的能量收集係數。3. 我們在不同的加權指數下找到了最佳能量收集係數。

深度學習的商戰必修課：人工智慧實用案例解析，看35家走在時代尖端的日本企業如何翻轉思考活用AI

為了解決佳能 P的問題，作者日經xTREND,日本深度學習協會（監修） 這樣論述：

正前] ――――從研究邁向實用，見證35家日本先進企業如何成功應用「深度學習」――――   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授解說深度學習的發展預測 LINE、可口可樂、本田、樂天、NHK、So-net、佳能醫療系統…… 第一手訪談先驅者的前瞻思考，掌握智慧化新技術的無限商機   ★深入導讀深度學習的發展：影像辨識、多模式辨識、機器人學、互動、符號接地、知識擷取！ ★為運用AI技術的企業經常遇到的疑問提出解答，次世代新興事業、企業創造價值必讀教本！ ★直擊AI計畫推動者的挑戰與艱辛，收錄大量照片和圖表，身歷其境感受快速擴展的深度學習應用的今日與未來！   【各界讚譽推薦】 何英圻

∣ 91APP董事長 呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 陳良基 ∣ 科技部部長 郭奕伶 ∣ 商周集團執行長 張嘉惠 ∣ 中華民國人工智慧學會理事長 陶韻智 ∣ 德豐管顧公司合夥人、LINE台灣區前總經理 程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 詹宏志 ∣ PChome Online網路家庭董事長 楊立偉 ∣ 國立臺灣大學工商管理學系教授 盧希鵬 ∣ 國立臺灣科技大學資訊管理系專任特聘教授 謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 蘇書平 ∣ 為你而讀執行長   █ 以AI為眼、為腦，實現五感預測，邁向高階思考溝通！   扮演第三次人工智慧熱潮領頭羊角色的深度學

習，正以銳不可擋之姿進化。做為人工智慧時代的通用技術，「深度學習」蘊藏著能夠改變一切產業中所有業務、創造新事業的潛力。本書不是探討深度學習技術的深奧知識，而是希望藉由多樣化的實際案例，找出靈活運用的「模式」。   豬排丼盛裝方式的判定、計算游動中的鮪魚數量、辨別送洗的衣類、文章的校閱、判斷河川護岸的損壞、輸電線的異常檢測、探測路面下的空洞、預測計程車的乘客人數、預估電視廣告的效果、便當的裝飾、黑白影像的上色技術、繪製虛擬偶像的圖像、跟專業人士一樣的主播、模仿卡通人物語音的智慧音箱……分門別類介紹深度學習的驚人運用法。   本書由專精市場行銷和創新的日本數位媒體「日經xTREND」編纂，長期關注

企業最先進數位策略和新事業規畫的專業記者撰文。此外，人工智慧專家將解答企業在商業應用上經常面臨的問題，包括值得挑戰的領域、需要的人才、費用估算、成功活用的關鍵要素等。   或許不是每個人都會開發AI、都需要思考AI運用，但人人都是AI消費者、獲益者、享受者，也是受AI影響者。透過本書，見證人工智慧如何深入我們的生活，改變世界！   █ 從大企業到中小企業，從金融保險、零售流通、醫療保健、機械交通到文創媒體     系統化歸納深度學習活用案例，找出高效運用的最佳模式！   01   以影像辨識實現自動結帳的無人櫃臺，與人的合作比辨識準確率更重要 02   用約七百台自行研發的人工智慧攝影機「實際

A/B測試」 03   日版「Amazon Go」的實驗，以人工智慧實現預防竊盜技術 04   分析社群網站的圖像貼文，掌握消費情境 05   大幅縮短製作估價單的時間，增加保險提案的「打數」 06   以人工智慧將租賃物件照片自動分類，每個月減少三千小時的作業 07   翻譯手語的小型機器人，設置於銀行櫃臺等窗口協助對話 08   藉由智慧型手機圖像分析，計算食物熱量和判定體態 09   使用亞馬遜的影像辨識API，將環境改善人工智慧服務事業化 10   運用人工智慧掌握鮪魚養殖數量，每年減少超過兩百五十小時的作業 11   福岡的乾洗店以五十萬日圓打造「人工智慧無人櫃臺」的原因 12  

校對人工智慧效果驚人，檢測率超過人類，只需幾秒即完成 13   以人工智慧檢測河川護岸受損狀況，驗證公共基礎工程更有效的檢驗法 14   運用於檢測輸電線異常，希望提升五倍生產力 15   本田旗下汽車零件製造商，試作不良品自動偵測系統 16   藉由一般人工智慧與優秀人工智慧結合，實現自動化檢查半導體晶圓外觀 17   追蹤路面下空洞的變化，偵測塌陷危險性高的地點 18   使用滿載保全警備專業技能的人工智慧來防止竊盜 19   研發車用保護駕駛感測器，判定認知、判斷和操作狀況 20   使用智慧型手機拍照，就能自動輸入上架商品類別和名稱 21   菜鳥駕駛勝過經驗豐富的中堅員工！人工智慧計

程車的威力 22   以人工智慧預測人的移動並加以視覺化，布局近未來的交通系統 23   學習約一萬支電視廣告影片，在播放前精準預測效果 24   橫幅廣告點擊率高低的預測準確率，專家百分之五十三對人工智慧百分之七十 25   日本國內醫療第一線首次實際使用運用深度學習的儀器 26   以深度學習來讓機器人取出散裝零件 27   老字號企業與新創公司合作，挑戰解開「夾取義大利麵」的難題 28   實現油壓挖土機自動挖掘作業，輸入資料和人員作業一樣只靠影像 29   從屬性識別到軌道生成的六項功能都適用人工智慧，朝自動駕駛邁進 30   以人工智慧提升黑白影像彩色化的效率，五天的作業一日完成 3

1   實現自動生成「偶像臉」，目標是創意人工智慧實用化 32   超越亞馬遜Alexa的「人工智慧播報員」能流暢說話的原因 33   Clova的「個性化」策略，以約四小時的語音資料來模擬說話方式 34   實現電視劇字幕自動翻譯作業超越專業人員的品質 35   讓機器人能理解情感，實現高階溝通   █ 對本書的讚譽   何英圻 ∣ 91APP董事長 對零售對品牌來說，沒有「對的資料」，就沒有AI。唯有正確的資料，機器才能理解、學習。但是零售數據龐雜，線上線下數據異質性高，我看到許多品牌，光要打通線上線下資料，再進而資料可以正確一致，就面臨非常巨大挑戰。縱使有再強的AI算力、演算法，沒有對的

資料，是做不到虛實融合（OMO），遑論AI帶來的龐大效益。如本書所提，AI並非萬能，要站在實際應用場景來設計，才會做出讓企業致勝的武器。現在距離不需要人的時代還很遙遠，要使用AI驅動企業競爭力，就要回到如何理解AI善用AI，這才是未來十年的重點，也是本書精髓。   呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 人工智慧應用科技的目的，事實上不是要取代人，而是要取代人的某些耗費心力的勞動與時間投入，使得人類從繁雜的勞動中被解放出來，從而投入更有創造性與決策性的心智活動。因此人工智慧在企業上的應用，其實是一種分層負責與決行的概念，讓所有能夠被清楚定義（Well Defined）與數量化，且不牽涉到動態競爭賽

局的決策，賦權給人工智慧來處理過程中的決策資訊，而最後由人類來審核與拍板。 除了解釋決策者給予的問題之外，人工智慧的下一步，將是從大量結構性與非結構性的資料當中，看到決策者所看不到的問題。因此人工智慧對企業管理的未來，有如數位的斷層掃描儀，一層一層診斷與凸顯企業的問題。既然是診斷企業，就要有大量的臨床成功病例，這本書提供了三十五家日本各領域先進企業應用人工智慧、精進企業經營的實際案例，值得任何有志於探討企業管理議題的讀者參考。   程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 數位轉型從以往的數位化、IT升級階段，正式進入以AI為核心驅動的商業轉型階段。AI技術經過多年發展，已經快速商品化，變成人

人可用。現在，一位不會寫程式的行銷人員，都能輕易上手AI工具，來改善工作流程和成效。iKala 提供以AI為核心的商業轉型解決方案，在六個國家，服務超過三百五十間、橫跨超過十二種產業的企業客戶，親身參與AI在不同商業場景的落地和實踐。本書以場景分類出發，有條有理歸類不同企業使用深度學習技術改善商業流程的方式，諸多案例令人大開眼界，值得一讀。   謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 本書彙整了大量人工智慧應用案例，透過訪談先驅者的第一手材料，理解人工智慧應用是如何在既有工作流程中進行顛覆式創新。譬如怎麼樣讓豬排丼看起來更美味、如何系統性偵測路面坑洞、如何實現挖土機自動挖掘作業。 在終章更整理了實務專

家在商務運用的關鍵議題，包含場景、資料、人才、外援、預算。精讀本書有助於讀者建立有效的決策，創造有價值的應用，本人誠摯推薦。   魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 在產業中應用深度學習技術，需要資料科學家、資料工程師、軟體工程師、使用者經驗、行銷等等不同領域的人才。要讓這麼多不同領域的專家合作和溝通，相當有挑戰。也許需要更多像書中所提的「左右開弓型」人才。本書中舉出許多AI在日本產業上的案例，很值得參考。

鯨魚演算法應用於三動力複合動力系統之最佳化能量管理

為了解決佳能 P的問題，作者江明謙 這樣論述：

本研究旨於開發鯨魚演算法 (Whale Optimization Algorithm, WOA) 應用於三動力複合動力車系統之最佳化能量管理，並透過硬體嵌入式系統 (Hardware-In-the-Loop, HIL) 進行即時 (Real-time) 運算，驗證開發之能量管理系統於真實環境應用可行性。三動力源複合動力車之系統搭載43 kW的內燃機引擎、30 kW的馬達與15 kW的一體式啟動發電機 (Integrated Starter Generator, ISG)，搭配1.872 kW-h儲能鋰電池，整車重量為1,368 kg。於能量管理系統中，WOA透過三種行為模式進行最佳化搜索，分

別為：(1) 探勘 (Exploration)、(2) 收縮環繞 (Shrinking Encircling)、(3) 螺旋更新 (Spiral Updating)，最大迭代次數為300次，共有80隻鯨魚進行最佳化能量管理。本研究將開發之WOA與另外三種控制策略進行能耗比較：(1) 基本規則庫 (Rule-based)：依工程經驗與元件性能所撰寫模式切換之策略，共設計五種模式 (煞車回充、純電動、複合動力、純引擎、引擎回充)；(2) 最小等效油耗策略 (Equivalent Consumption Minimization Strategy, ECMS)：透過全域格點搜尋 (Global Gr

id Search) 各種行車條件的所有可行解，進而倒推最小等效油耗時之動力分配方式；(3) 人工蜂群演算法 (Artificial Bee Colony, ABC)：主要由三種蜜蜂角色分工進行最佳化搜尋，分別為：(i) 工蜂 (Employed bee)、(ii) 觀察蜂 (Onlooker Bee)、(iii) 偵查蜂 (Scout Bee)，即時運算當下行車需求之最佳動力分配方式。各控制策略運行一次NEDC行車形態下，Rule-based、ECMS、ABC、WOA的等效燃油消耗量分別為[330.7g, 289.5g, 270.2g, 267.5g]；運行一次FTP-72行車形態下的等效燃

油消耗量分別為[342.9g, 291.4g, 278.9g, 275.9g]。在一次NEDC中，以Rule-based為基底相比的能耗改善百分比是[12.458%, 18.294%, 19.110%]；在一次FTP-72中，能耗改善百分比是[15.018%, 18.664%, 19.539%]。Rule-based與WOA於10L燃油與起始電量90%的鋰電池耗盡下，於重複NEDC循環下的總行駛里程分別為[259.80 km, 276.66 km]；於重複FTP-72循環下的總行駛里程分別為[258.93 km, 282.56 km]。在重複NEDC循環下，以Rule-based為基底相比的里

程改善百分比為6.489%；在重複FTP-72循環下，里程改善百分比為9.126%。由此可知，導入最佳化方法於複合動力車輛進行動力分配，可有效降低整車能耗，進而提高行駛里程。本研究透過兩台快速雛型控制器，建立一即時模擬平台。驗證由WOA為核心開發之能量管理系統於真實環境應用可行性，在兩種行車型態中，於電腦模擬與HIL環境運算之等效油耗結果有高達98%的相似度，藉此，將可實現未來於實車應用之願景。