打乒乓球遊戲的問題，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

物聯網實作：深度學習應用篇

為了解決打乒乓球遊戲的問題，作者陸瑞強,廖裕評 這樣論述：

　　隨著深度學習的快速發展以及單晶片的運算強化，人工智慧（AI）與物聯網（IoT）已融合產生出新型態的應用AIoT（人工智慧物聯網）。本書為物聯網實作系列書籍之一，選用人們最常使用的網路介面――瀏覽器，使用Google開發的TensorFlow.js來撰寫AI程式，打造新世代網頁應用。 　　作者以多年的教學經驗及競賽成果，開發一系列物聯網實作之教材。本書內容從體驗TensorFlow.js預訓練模型開始，再介紹如何使用TensorFlow.js進行線性回歸，並以遊戲分別實作AI玩乒乓球遊戲、與AI對打乒乓球遊戲、乒乓球遊戲分數記錄至雲端資料庫，以及使用頭部姿態控制乒乓球等

，然後學習時間序列預測、Quandl的金融資料預測股市趨勢的金融資料預測股市趨勢，最後則是遷移學習、聲音辨識與TensorFlow模型轉換進行影像辨識與SSD測試等。提供多種的應用方式方便讀者將AI運用到自己的網頁中。 　　本書循序漸進，由淺入深，相信對有心自學深度學習的讀者會有所助益，也能讓想知道物聯網如何結合人工智慧的讀者初探門道。

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台灣隱形冠軍專利訴訟風險管理之研究

為了解決打乒乓球遊戲的問題，作者范勝傑 這樣論述：

台灣在全球供應鏈具有關鍵的地位，台積電與鴻海等大型企業都是成功的案例，惟中小企業的就業人數約占八成，亦是穩定經濟的重要基石，其中市佔率達前三大的隱形冠軍企業，具有國際競爭力，毛利率也不輸大型企業，在台灣的整體產業中亦扮演不可或缺的角色。惟專利訴訟已成為強而有力的商業競爭利器，台灣隱形冠軍對國外大廠威脅日增，遭遇跨國專利訴訟的機會也大增。尤其，美國的專利訴訟程序複雜、費用高、賠償額也高，對於資源較不足的隱形冠軍影響甚鉅，因此，如何預防專利訴訟風險，乃是台灣隱形冠軍面對市場競爭的重要關鍵策略。本文先透過介紹美國的專利法制，以期對美國專利訴訟的遊戲規則有梗概的認識。接著，藉由分析川湖、喬山、億豐與

松騰等四個台灣隱形冠軍的案例背景、美國專利訴訟案件以及專利申請概況，以歸納並探討台灣隱形冠軍的專利訴訟風險管理策略。透過前述的研究可觀察到，台灣隱形冠軍要做好專利訴訟風險管理，第一步就是要具備專利風險意識並落實專利調查；第二、找出具有潛在侵權風險的目標專利之後，即要針對此目標專利做風險評估，盤點潛在侵權產品，若風險高，即進行專利訴訟風險控制；第三、進行專利訴訟風險控制，包含：迴避設計、專利無效、取得專利授權、強化專利組合以及策略聯盟。雖然已採取上述的專利訴訟風險預防措施，但仍然無法完全避免風險的發生，所以還要做最壞的打算，萬一還是被告怎麼辦？故應事先規劃專利訴訟因應機制，預先擬定因應措施，明確

定義公司各部門的角色與功能，並針對假想敵研擬訴訟方針、對策方案並設立停損點。此外，要做到上述的工作，要有足夠的資源，最主要的是「人」和「錢」，前者，需要有專職的人員或部門擔當，也需要專業的外部專利或法律團隊支援；後者，有賴管理階層的支持，同時也需對費用做有效控管。最後，為了公司的永續經營，應將專利訴訟風險管理提升至公司治理的高度，並配合公司的經營策略才能走的長遠。