生活中演算法例子的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦AdamKucharski寫的 【從賽局思考到趨勢預測,全方位實戰課套書】(勝算:賭的科學與決策智慧+傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長) 和MichaelJ.Mauboussin的 泛蠢:偵測99%聰明人都會遇到的思考盲區,哥倫比亞商學院的高效決斷訓練都 可以從中找到所需的評價。
另外網站附錄三 - CIRN-十二年國教課程綱要也說明:附錄三. 關鍵字:. 資訊科技; 生活科技 ... 「*」表示各校或教師可依學生學習需求自行決定是否教授本學習內容或其說明。 ... 演算法基本概念。 ... 問題解析。 ... 流程控制。
這兩本書分別來自行路 和八旗文化所出版 。
中國文化大學 法律學系碩士在職專班 吳盈德所指導 魯忻慧的 人工智慧之研究-以專利權為中心 (2021),提出生活中演算法例子關鍵因素是什麼,來自於AI演算、邏輯運算、機器學習、AI機器人、專利權人、發明人。
而第二篇論文中國文化大學 地學研究所地理組 陳守泓所指導 李政賢的 南化水庫集水區崩塌潛勢分析與植生復育環境之研究 (2021),提出因為有 集水區、潛勢分析、不安定指數法、羅吉斯迴歸、極端降雨的重點而找出了 生活中演算法例子的解答。
最後網站U5 Questions & Exercises.pdf - 5.1 Questions & Exercises 1....則補充:日常生活中遇到的許多“演算法”都不是我們正式定義的算法。文中引用了長除法的例子。另一種是由時鐘執行的算法,它每天都會不斷地前進指針並發出鐘 ...
【從賽局思考到趨勢預測,全方位實戰課套書】(勝算:賭的科學與決策智慧+傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長)
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為了解決生活中演算法例子 的問題,作者AdamKucharski 這樣論述:
《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明與 《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格,專業力挺! ▎《勝算:賭的科學與決策智慧》 從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神,更是股神》愛德華.索普, 博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋, 他們的研究成果,對於理解運氣和決策有何啟發? 又點出我們解讀事物的哪些常見盲點? 長久以來,各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引,他們不斷挑戰預測的極限,探究秩序與混沌的界限,以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧,都因「賭」而拓展了探索的疆界。 我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成
因,問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學,你將學會洞察普遍存在的判斷盲點,更睿智地權衡風險與報酬,從而做出優質決策,控制運氣的影響。 ●懂博奕,你會更洞察盲點 ○輪盤贏錢策略的演進,反映出機率科學近一世紀來的發展…… ○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客,為何效果適得其反? ○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干? ○為何有些投注公司反其道而行,樂於吸引精明賭客來投注? ○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率,那是為啥? ●懂博奕,你會更了解投資 ○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」,反之亦然? ○交易機器人崛起後
,金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀? ○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」,用於賽馬時有何弱點? ○購買不同產業多家公司的股票,投資組合多樣性為何仍然不夠? ○投資領域的「基本分析法」,要注意什麼盲點? ○購買擔保債券憑證時,要避免什麼錯誤假設? ●懂博奕,你會更善於決策 ○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」,如何有助於尋找隱含資訊? ○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影,因為它試圖處理缺漏的資訊。 ○賽局未達到最佳結果時,參與者的決定不會趨向平衡,而會大幅震盪。 ○參與者易失誤或得在賽局中學習時,賽局理論不是找出最佳策略的好方法…… ●懂博奕,你會更過
好人生 ○為什麼選擇最簡單的解釋,往往反而明智? ○為何最快的解決方法,有時像在走回頭路? ○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面? ○優秀的機器人程式不能只有蠻力,還要懂心理學才行。 ▎《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》 最符合現今時局需求的著作,讀者異口同聲:「好看到讓你想『傳』給別人」! 一種致命病毒蟄伏多年,於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開,隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」,致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來,自此改變世界的樣貌…… 說到「傳染力」,我們往往聯
想到疾病傳播,然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學,更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究,他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手,探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼(哪個人或事件、地點),從而預測事態的後續發展,並且建議妥適的因應之道。 由於流行病學探究傳染力所得的成果,已廣泛應用至諸多領域,因此本書內容雖以疾病傳播起頭,以疫情控制做結,然而書中頭尾之間的篇幅,則切入相當廣泛的領域,像是: ●金融界普遍相信分散投資能降低風險,然而已有多項研究發現,隨著「金融傳染途徑」形成,分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。
●從健康、生活風格,一路到政治觀點等,我們與熟人往往具備共同特徵,科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境?還是社會傳染所致? ●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪,科學家發展出預測模型,除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源,亦可說服民眾配合甚至協力。 ●網際網路創造了新形態的互動,本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象,也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。 ●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備,乃至程式碼共享難溯源等情形,一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展? ……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察,乃至暴力事件等等,
作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣,許多現象牽一髮動全身,「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭,想要解讀眾多現象與趨勢,擬出因應之道,你不能不知道! 各界推薦 ▎《勝算:賭的科學與決策智慧》 ●庫查斯基以風趣的寫作,介紹必勝投注法的歷史和最新進展,讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明 ●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用,寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫,而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌 ●賭客和數
學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》 ●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事,寫得相當成功。本書淺顯易讀,但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩‧法馬 ●這本書用許許多多的故事,敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後,我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛‧史匹格赫爾特 ▎《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》 ►自古至今,從聖經中的瘟疫,到當前攻占新聞頭條的新冠病毒:疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事,探索「傳染」這一門學問。讀了之後,保
證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格(Jordan Ellenberg) ►本書充分展現科普魅力:筆法趣味橫生、清楚明確;主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家,涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學,以精采權威的論據,帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒,了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力,所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯‧貝洛斯(Alex Bellos) ►例證豐富,以務實角度切入,說明如何以數學幫助了解傳染,進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處
理議題廣泛,既談疾病大流行,亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機,本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得‧皮奥特(Peter Piot) ►以數學角度切入,精采探討有些事物何以會快速傳播,而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說,他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用,檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡,並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》 讀者評語 如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯,這真的是一本好書。這本書不只探討流
行病學,也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等,探討有些事物能快速「瘋傳」,有些卻欲振乏力,背後機制為何?作者是數學家,所以這本書不是生物學著作,但也非數學專書。這本書最精采的地方,在於呈現各統計模型中有多少未知因子,以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷,這也增加了論點的說服力。整體而言,讀起來讓人大呼過癮。
生活中演算法例子進入發燒排行的影片
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
假如你很想要為自己打造不敗的未來,讓自己的求職、轉職之路,擁有更務實的安全跟穩定,我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑~【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
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我一直相信喔,未來仍然是充滿希望的,在【過好人生學】裡面,我會用最淺顯易懂的話,點破你對於生涯的迷思,幫助你移除20世紀的思考遺毒,發展出最適合21世紀的生存策略。
我還會幫助你繞過三個心智的陷阱,陪伴你一步一步的去建立起,新時代必備的四大能力,你將看見自己的更多可能性,並且懂得轉換自身的專業,幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖,過上一個更好的人生。
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人工智慧之研究-以專利權為中心
為了解決生活中演算法例子 的問題,作者魯忻慧 這樣論述:
簡單舉一個淺顯易懂的例子,很多人會問AI是甚麼?雖抽象卻也容易解釋,例如:人類學習算數1+1=2;1+1+1=3;1+1+1+1=4;當1+1+1+1+1=5時以此類推,人腦的計算速度開始緩慢,此刻運用AI演算方式幾近於一秒鐘便可準確完成,這是最淺而易懂解釋人腦與AI電腦的差異性及特性。AI人工智慧藉由電腦軟體與邏輯運算整合,未來必定將人類智慧的理論、技術和應用,發展出不斷學習人類智慧而更人性化的AI機器人,AI的技術運用逐漸進入人類生活,無論醫療、經營、投資、藝術層面等都出現日新月異之變革,AI與人類共存的世界會是什麼樣貌?越來越活躍的AI是否真的可以取代人類,相信是大家想知道的,AI未來
世界將如何展開人類都拭目以待。從早期八O年代傳統產業製造模式演變至今的是3C科技、軟體、晶圓代工,以及5G網際網路的無遠弗界,近三十年在傳統產業與3C間產生巨大變革,早期專利申請多以機械結構或零件為主體,例如:汽車排檔桿鎖、方向盤鎖,後來進步為震動感應式警報器,隨著科技日新月異AI科技問世,汽車防盜再也不是排檔桿鎖可以滿足使用需求,隨之而來的稱之衛星定位防盜系統與衛星導航並附隨電腦軟體或手機APP,目前汽車主流之電動車進而為無人自駕系統,經過深度學習技術模仿大腦機制,透過腦內的神經細胞也就是「神經元」,把接收到的訊息傳達給下一個神經元此種「類神經網路」便可為人類生活帶來莫大便利性及科技性。
泛蠢:偵測99%聰明人都會遇到的思考盲區,哥倫比亞商學院的高效決斷訓練
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為了解決生活中演算法例子 的問題,作者MichaelJ.Mauboussin 這樣論述:
蠢是常態,聰明人也不例外 別把該慢想的事,丟給快思負責 精明如你,為何總是做出令你扼腕的選擇? 貝佐斯、魔球經理人比利.比恩也肯定的決策心法 拒當盤子,就要擺脫思維慣性! 沒有人一早醒來就想著,「今天我要做出壞決定」。 然而我們都會做出壞決定,尤其聰明的人,往往會做出愚蠢的壞決定。 從金融危機到高知識分子遭遇詐騙,我們經常看到訓練有素的專家, 在毫無惡意的情況,卻犯下後果慘重的錯誤。 ▶ 本書揭露「蠢」的一切根源——人類最常忽略的8個思考盲區 ◀ 讓你做好心智準備、認知到錯誤、改善心智工具,選出最佳解答!
如果不能擺脫思維慣性,極容易掉入大腦先天的「決策陷阱」。大至決定是否要併購一家公司,小至應該為紀念日挑選哪一瓶紅酒,我們交由大腦扛起了理性的重責大任,最後卻和膝反射無異,究竟是哪個環節不夠周全? 本書取材自商業、運動、科學,以及日常生活中的鮮活故事,勾勒出降低犯錯可能的方法,包括「準備」面對常見的心智陷阱,「認知」情境中的錯誤,以及「運用」正確的心智工具來形塑更好的決策。讓讀者做對決策,穩健投資、職場長勝! ▶ 下決定前必先掌握策略 ◀ 本書作者莫布新利用自己在投資產業的經驗,加上心理學、科學上的知識,分析個案決定「錯誤」的關鍵,點出思維慣性的
缺陷,教大家避免「犯蠢」的三個步驟—— 【STEP 1】做好心智準備:認識錯誤案例,檢討其原因。 【STEP 2】認知情境問題:找出「錯誤」的關鍵,了解到犯錯的風險程度及可能性。 【STEP 3】建造心智工具:因應生活情境建立技能,減少潛在錯誤的可能。 ▶ 搞清楚「蠢」從何而來? ◀ 我們的大腦如《快思慢想》一書所言,會運用不同系統思考。麥可.莫布新試著反問讀者,從直覺(快思)轉入到邏輯思考(慢想)後,你會如何思考問題?如何行動?還有你可能不知道運氣會在這一系列過程中,扮演什麼樣的角色?有利的結果是否能代表思維過程正確?理解以上問題,你才會
知道自己「蠢」在哪裡。 蠢沒有錯,蠢在你以為自己不會錯。不想「聰明反被聰明誤」,你應該試著理解自己的思考盲區,決策前「再想一下」,讓哥倫比亞商學院的「年度傑出教授」麥可.莫布新,透過本書教你如何做高效決斷的訓練。 各界推崇 ★ 美國《商業週刊》年度傑出教授、摩根史坦利戰略首席顧問的思維判斷必讀經典 ★ 亞馬遜創辦人貝佐斯強力推薦——訓練自己做出更有效、更強大的決策 ★ 魔球經理人比利.比恩:「我絕不希望我的對手看過這本書!」 ★ 美國《商業週刊》、《時代》雜誌、《富比士》雜誌、《紐約客》、《Fast Company》、《Stra
tegy+Business》等各大媒體爭相報導
南化水庫集水區崩塌潛勢分析與植生復育環境之研究
為了解決生活中演算法例子 的問題,作者李政賢 這樣論述:
臺灣受到板塊擠壓而成狹長島嶼,具有高山多及坡度陡的地形特徵,居民生活與山地環境的關係密不可分。由於全球暖化的影響,不只全球降雨的強度和頻率發生改變,進一步加速了侵蝕的過程,也使集水區的崩塌風險加劇,為維護與保育水土資源,將水庫集水區劃定為特定水土保持區,惟其劃定範圍與民眾的生活範圍重疊,使得區內的民生活動增加了對地層的擾動。在極端的降雨、劇烈的地表晃動,以及人為的交互作用下, 是造成坡地崩塌的主要因素。極端降雨最著名的例子即為2009年的莫拉克颱風,由於其主要降雨中心以嘉義與高屏山區為主,所帶來的降雨量超越了臺灣的年平均雨量,造成許多坡地災害,其中以臺南縣最為嚴重,位於臺南縣南化區的南化水庫
集水區,也因為其特殊地質特性與人為的土地使用,該颱風事件後造成水庫大量的淤積。政府為其訂定特別條例與編列集水區保育經費以提升水庫集水區設施與植生復育,惟其條例與經費分別結束於2016年和2015。因此,後續對其分析崩塌潛勢,有助於面對未來的天然災害。現今多以事件崩塌目錄評估集水區內崩塌潛勢區域,若能夠利用該地區未發生重大的災害事件下的崩塌地,分析並製作崩塌潛勢圖,詳細地瞭解該地區的基礎崩塌特性,並在天然災害發生之前提前準備,減少災害事件後的經濟損失與人員傷亡。為此本研究使用平日的崩塌目錄,以不安定指數法和羅吉斯迴歸分析南化水庫集水區內的基礎崩塌特性,於篩選後選定9項基礎地文因子(高程、坡度、坡
向、地質、地形粗糙度、地形濕度指數、NDVI、距水系距離、距道路距離),並增加促崩因子(0822豪雨事件與0611豪雨事件,2場降雨事件的總雨量因子)分析。經分析後,主要影響區內坡度穩定度的潛勢因子為坡度、NDVI與地形粗糙度,加入總雨量因子後,距道路距離因子上升幅度最為明顯。依據上述地文因子與促崩因子以不安定指數法與羅吉斯迴歸,製作區內1個獨立崩塌潛勢模型和2個事件型崩塌潛勢模型。於不安定指數法繪製的模型中,可發現加入降雨條件後,區內的崩塌門檻由潛勢值5至6降至潛勢值4至5的區段間,而羅吉斯迴歸所繪製的模型中,變化較為明顯地則是低潛勢區域與中低潛勢區域。以分類誤差矩陣和ROC曲線評估兩個方法
繪製的模型精度,預測崩塌的正確率皆達到50%以上,但模型總正確率則是以不安定指數繪製的模型精度較高,而ROC曲線下的面積(AUC面積)皆達到優良的鑑別力,代表可利用平日崩塌目錄評估區內的基礎崩塌特性,並用於預測南化水庫集水區的崩塌潛勢區域,也建議利用不安定指數法分析區內的潛勢區域,較能夠呈現出平日下的易崩塌區位。另為瞭解南化水庫集水區的植生復育成效,利用兩期分別是2009年與2019年衛星影像,以分析其上、中游的NDVI值,發現集水區經過10年後的NDVI值有顯著上升,顯見其植生復育的良好成效。
想知道生活中演算法例子更多一定要看下面主題
生活中演算法例子的網路口碑排行榜
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#1.生活中的演算法
生活中 的演算法 ... 演算法就是解決問題的過程,打從已知用火甚至更早,人類就在靠演算法過活了。他們把豬(input)丟到火裡(演算法),就會得到烤熟的食物(output)。這套演算法 ... 於 www.eisland.com.tw -
#2.基本演算法介紹--排序
你還可舉出日常生活中應用排序演算法的例子嗎? 解說: 演算法就是對特定問題解決的流程或步驟. 範例:橘子汁. 今天輸入 ... 於 ms2.ctjh.ntpc.edu.tw -
#3.附錄三 - CIRN-十二年國教課程綱要
附錄三. 關鍵字:. 資訊科技; 生活科技 ... 「*」表示各校或教師可依學生學習需求自行決定是否教授本學習內容或其說明。 ... 演算法基本概念。 ... 問題解析。 ... 流程控制。 於 cirn.moe.edu.tw -
#4.U5 Questions & Exercises.pdf - 5.1 Questions & Exercises 1....
日常生活中遇到的許多“演算法”都不是我們正式定義的算法。文中引用了長除法的例子。另一種是由時鐘執行的算法,它每天都會不斷地前進指針並發出鐘 ... 於 www.coursehero.com -
#5.選擇排序法| C++與演算法
選擇排序法(Selection Sort). 生活中經常要用到排序、分類,例如:. 將成績由高到低排序; 將喜好程度由高到低排序; 將可回收的垃圾分類; 將筆電的價錢排序 . 於 www.csie.ntu.edu.tw -
#6.程式設計的兩個觀點(轉載) - 超乎想像的心世界
對開發工作來說,需要另行設計出自有的排序演算法,其機會實在是微乎其微。 談到了排序,讓我們來看看一個值得一提的例子吧。Java標準程式庫中,有個叫做 ... 於 wportfolio.wzu.edu.tw -
#7.資料結構 - 正修科技大學
算法 ,進而設計高效率的程式。 ... 讓讀者了解資料結構、演算法及程式之間的關係。 2. 讓讀者了解如何評估演算法 ... 讓讀者了解日常生活中有許多例子都是堆疊的應用。 於 imod-fms.csu.edu.tw -
#8.不是只有寫程式才需要的《思考的演算》 |方格子vocus
書, 運算思維, 演算法, 模式比對, 人工智慧, 機器學習, 程式, ... 科學中的演算法與概念,但都先以具體的生活例子切入,再將常見的演算法代入比對。 於 vocus.cc -
#9.演算法(Algorithm)是什麼?演算法應用的例子與場景
這篇文章簡單介紹演算法的類型,有什麼應用的例子以及如何評估演算法. ... 搜尋的排列順序到銀行的金融交易,生活中許多事都是由演算法主導。 於 tw.alphacamp.co -
#10.一、選擇題20%(每題2分)
(A)分群是監督式學習演算法(B)分類是非監督式學習演算法(C)迴歸是非監督式學習演算法(D) 監督式學習演算法是提供 ... 能不受性別限制主動關注並參與生活中的科技議題。 於 www.nehs.tc.edu.tw -
#11.臺北市科技領域國中資訊科技教學綱要
2.2 理解流程圖實例並能正確解讀實. 例。 2.3 習得常用的排序演算法,如排隊、. 疊盤子…等,並認識生活中相關演. 算法的 ... 於 www-ws.gov.taipei -
#12.基本的資料分析演算法
... 的演算法。 事實上,生活中我們常遇到複雜的問題(例如自動駕駛、天氣預測),就好比 ... 就像接下來的兩個例子,即使是KNN或甚至其他機器學習演算法,也很難做得. 於 ep.ltivs.eportfolio.cc -
#13.生活中的演算法:無所不在的隱形力量 - T客邦
演算法 不只和所有人息息相關,更是伴隨人類生活的隱形力量。這裡就以演算法為主題,探討演算法是如何影響我們的生活。 於 www.techbang.com -
#14.智慧裝置與分析技術觸發物聯網之創新 - 鈦思科技
他們在一間辦公室. 中架設了一組網路攝影機來監測高速公路,這組攝影機與執行電腦視覺演算法的. Raspberry PiTM板子相連(圖2)。 透過MATLAB與Simulink建立物聯網系統. 範例 ... 於 www.terasoft.com.tw -
#15.熱帶氣旋演算法應用於解旅行銷售員問題__臺灣博碩士論文知識 ...
... 銷售員最短路徑問題屬於組合最佳化問題的一部分且常常發生在我們的日常生活中。 ... 在最後,我們舉出一些旅行銷售員最短路徑問題的例子,並藉由熱帶氣旋演算法 ... 於 ndltd.ncl.edu.tw -
#16.生活中的智慧,分錢背後藏著的經典演算法| AppWorks School
讓我們依序來看看,這題由簡入深的三種解法,分別可以處理不同量級的人數,也順便從這個生活小例子,認識不同演算法的威力。 於 medium.com -
#17.揭開同溫層的祕密:鋪天蓋地的演算法,真有辦法對抗嗎?
隨著科技的進步,演算法被大量的應用在人們的生活之中,例如更精準的判斷 ... 舉個例子,所有人都知道要配戴「口罩」防疫,演算法就會「投其所好」把 ... 於 www.gvm.com.tw -
#18.HodgeRank,一個基於配對比較數據的推薦系統
上述例子中,由於三個物件彼此之間的喜好差異是一樣的,在這種情況下,若我們仍然 ... 便是如何將配對比較數據上轉換成所有物件之間喜好排序的一個推薦系統演算法。 於 iaic.nccu.edu.tw -
#19.演算法是什麼? 5個推薦給孩子的超酷編程概念遊戲!【2022 ...
以種植植物為例子,透過影片和課程內容,可以練習編寫演算法來種植種子,也可了解演算法在日常生活中無處不在!活動過程中,避免給出模糊或過於概括的 ... 於 tw.toybrains.com -
#20.教案概述科目/領域別資訊科技科/ 科技領域專題名稱演算法教學 ...
專題摘要. 本課程透過日常生活中的經驗來了解演算法是甚麼。透. 過同學解決問題的步驟來分析、歸納,認識了解演算. 法,並能在未來遇到問題時, ... 於 140.122.250.75 -
#21.如何快速排序你的書櫃?五分鐘就學會! - Noob's Space
... 分鐘看完15 種排序演算法後,這次碰巧看到了TED-Ed 的一部影片,裡面用生活中的例子解釋了三種排序演算法:泡泡排序法、插入排序法、快速排序法。 於 noob.tw -
#22.演算法的美麗與哀愁- 施典志(@tenz1225) - Matters
這個社會幾乎在任何地方都廣泛使用電腦,也因此演算法並不只是在Google、Facebook、IG 或YouTube 中出現,其實出現在生活中各角落,你我幾乎閃躲不掉。 更 ... 於 matters.news -
#23.排序演算法- 維基百科
在計算機科學與數學中,一個排序演算法(英語:Sorting algorithm)是一種能將一串資料依照特定排序方式排列的演算法。 ... 例子:圖書館排序在2004年被發表) ... 於 zh.wikipedia.org -
#24.陪我找到工作的書適合初學者的演算法書籍軟體工程程式設計好 ...
常有觀眾問我有沒有推薦給程式設計初學者的軟體工程書籍,今天分享3本我自己很喜歡的電腦科學相關的書。但是,我是個非常懶得看書的人啊! 於 www.youtube.com -
#25.演算法
程式必須依據演算法所規畫的步驟執行,才能將資料轉換成有用的資訊,因此在 ... 演算. 1 演算法的特性. 日常生活中,我們會面臨許多問題,並為這些問題找到解決的. 於 www.openclass.chc.edu.tw -
#26.程式必修課!離散數學與演算法|JavaScript x Python 篇
學習概念之後,也會介紹在現實生活中的演算法應用例子,讓學習透過應用加深印象。 學會推導邏輯與驗證程式碼邏輯正確性. 課程中的第一章當中會談到 ... 於 hiskio.com -
#27.10-2 氣泡排序法(Bubble Sort) 在日常生活中 - 第一章資料庫概念
內部排序法(Internal Sort):又稱為「陣列排序」 ... 在日常生活中,我們常常會根據某些要求做簡單的排序,而在資料結構中最普遍也最 ... 氣泡排序法的演算法如下:. 於 www.pws.stu.edu.tw -
#28.人工智慧演算法很像烹調方法 - Goethe-Institut
原始碼之運作與一個烹調方法幾乎不分軒輊:演算法決定我們的日常生活。 ... 因此,機器學習時無須為電腦編寫精準的程式,我們只需要舉一些例子給電腦看,它就會自行找 ... 於 www.goethe.de -
#29.貪心演算法
▷ … 2. 想想看,生活中還有甚麼樣的範例也適用於這樣的演算法概念. 於 ghresource.mt.ntnu.edu.tw -
#30.機器學習的專業能做哪些工作?了解機器學習在業界的4大學習 ...
雖然機器學習技術已廣泛運用在我們生活周遭,然而這卻也才是剛它的冰山一角。 ... 在機器學習中會訓練演算法尋找大型資料集的模式和關聯性,並根據該 ... 於 glints.com -
#31.Scratch 排序方法—以「選擇排序」當範例 - 班網輕鬆架
Scratch 排序方法—以「選擇排序」當範例. 以多數人生活中的排序方法為例,介紹排序演算法。 電子書:. 於 class.tn.edu.tw -
#32.白話演算法! 培養程式設計的邏輯思考 - 旗標
本書作者一開始也無法跨越演算法這堵高牆,直到遇見優秀的演算法教授後,才發現原來演算法一點都不無聊,而且還相當有趣!於是他想到可以透過生活化的範例做引導,避免無聊 ... 於 www.flag.com.tw -
#33.基礎電腦科學:演算法概要
隨著資訊科技發展,演算法已經無所不在存在我們的生活當中。 ... 首先我們先來看O(1) 的例子,這個演算法執行的步驟是固定的,跟輸入的值無關: 於 blog.techbridge.cc -
#34.深度學習的訓練資料準備與平台之演進發展 - 電腦與通訊
深度學習演算法、大數據的值與量及GPU運算技術,是未來AI發展的關鍵 ... 雖然網路上擁有許多已經具有答案標記的資料集,但現實生活中所遇到的應用往往 ... 於 ictjournal.itri.org.tw -
#35.排序就是金錢!智遊網Expedia演算法解密 - 工商時報
為了增加房間預訂量,智遊網開始使用一種演算法,根據與搜尋的相關性,對清單進行排序。 ... 日常生活中的選擇架構設計,也會影響我們的決定。 於 ctee.com.tw -
#36.什麼是機器學習?| Oracle 台灣
機器學習專注於從經驗中學習並隨著時間改善其決策或預測效能的軟體演算法。 ... 非監督式機器學習的例子則包含K均值群聚演算法、主成分和獨立成分分析,及關聯規則演算 ... 於 www.oracle.com -
#37.台南市立麻豆國民中學生涯發展課程教案設計
(1)以生活化的例子說明例如:「買文具」,「炒蛋」時,. 應該先將蛋打散再下鍋。如果沒有打散就下鍋就會. 變成荷包蛋。 (2)引導學生提出生活中有那些演算法。 於 120.116.18.13 -
#38.常見的演算法
日常生活中,如果要解決問題,我們會先思考問題的解法,想清楚後再著手進 ... 就是一種演算法的例子,讓我們可以依循食譜上面的步驟與配方來製作飼料丸子。 於 120.101.72.60 -
#39.線上決策與賽局理論
日常生活中不乏這樣的例子,例如預測天氣、交易股. 票、或選擇上下班的路等。 ... 我們希望有好的線上演算法(online algorithm),來幫玩家在每回合挑選好的決策。 於 newsletter.sinica.edu.tw -
#40.演算法的樂趣|23個程式設計必學主題與應用實例 - 天瓏
在日常生活中演算法的應用處處可見,只是我們都忽略了它們在背後運作及協助。對於想要讓程式設計的實作與應用更上層樓,理解與活用演算法是不可少的基本實力。 於 www.tenlong.com.tw -
#41.生活中建立孩子編程概念!五個免費學習『演算法』的不插電 ...
透過簡單的例子或活動,讓我們一同了解其概念,以降低對資訊科學之恐懼吧! 『演算法』(Algorithm)是計算機科學中的核心之 ... 於 www.everydayweplay365.com -
#42.[Day 1] 什麼是演算法(Algorithm)? - iT 邦幫忙
演算法 應包含清晰定義的指令用於計算函式。 換句話說,演算法是. 可以解決某些問題的有效方法之有限集合。 是不是經過解釋還是看不懂?那我就舉生活例子吧! 於 ithelp.ithome.com.tw -
#43.人工智慧有哪些?剖析AI人工智慧應用,技術與未來發展 - 巨匠電腦
生活中 的人工智慧驅動者:常見AI演算法介紹; 人工智慧應用百花齊放,引領3大產業再升級! 人工智慧發展爆炸性成長,帶動未來AI人才需求. 於 www.pcschool.com.tw -
#44.什麼是AI人工智慧? 人工智慧又用在哪裡呢?詳解AI應用、類型 ...
AI程式能不斷地自行微調演算法,並確保這些演算法能提供準確的結果。 ... 其實AI人工智慧早已深入了各個行業,這裡舉九個例子來說明AI是如何融入我們的生活之中。 於 official.kaijui-tech.com -
#45.運算思維簡單說
排序演算法. • 搜尋演算法. • Pocket@資訊科技教學. Page 4. 運算思維CT ... 解、歸納分析或解決生活中的問. 題。 Page 6 ... Q:生活中有哪些拆解的例子? Page 22 ... 於 weteach.edu.tw -
#46.Google 真的知道你在想什麼! 蜂鳥演算法如何提升人類的搜尋 ...
但你聽過「天然石材會有輻射傷害人體、致癌」這個說法嗎? 其實在我們生活中,到處都有天然背景輻射、地表輻射、氡氣、宇宙射線,就連我們體內也有微量的 ... 於 pansci.asia -
#47.【演算法】入門介紹-什麼是演算法What's Algorithm?
沒關係,我們來舉一個生活一點的例子: Ok, 假設我們今天要解決的那一個 ... 演算法中描述的操作都是可以通過已經實現的基本運算執行有限次來實現。 於 jason-chen-1992.weebly.com -
#48.108年度前導優秀教案-國中資科
學習目標. 1. 學生能夠分辨生活中使用到的資料結構所呈現的方式。 2. 學生能夠理解何謂有效率的演算法。 3. 學生能運用scratch 寫出泡沫排序演算法。 先備知識. 於 maker.nknu.edu.tw -
#49.《普林斯頓最熱門的電腦通識課》:「二分搜尋演算法」的重點是
我們日常生活中遇到的許多演算法是線性演算法,因為它們對一些資料執行相同的基本運算 ... 在我們的這個二分搜尋演算法例子中,對數就是你必須把一個 ... 於 www.thenewslens.com -
#50.人工智慧是什麼?AI應用案例、技術、未來發展都有的必修知識 ...
生活中 ,常見智慧音箱及手機AI助理運用的語音辨識功能;Netflix、YouTube為你推薦的影音演算法;AI客服辨識客戶想法,提出個人化回覆⋯⋯AI人工智慧 ... 於 futurecity.cw.com.tw -
#51.草屯國中110學年度上學期資訊科技科題庫一年___班座號
設計程式時,為了表達演算法所代表的指令執行過程,我們可以使用一種介於自然語言與程式語言之間的表示法,此種表式方法 ... 下列哪一種不是資訊科技在生活中的應用? 於 ttjhs.ntct.edu.tw -
#52.人工智慧於次世代定序(NGS)的應用
用來分類的模式或規則是由演算法自己從訓練中學習而來的。 ... 能力、增加的儲存容量和併行計算設備,人工智慧在日常生活中的應用對大眾越來越重要,影響層面極廣。 於 ai-ngs.com -
#53.教案內容架構圖最佳化理論之應用萃取隱藏的特徵迴歸分析與 ...
能從課本生活例子中發現生活周遭的不便或待解決的問題 ... 利用期末所教之叢集演算法,從日常生活中之問題出發,先猜測事件之間的關聯. 性,並利用網路搜尋或是發問卷 ... 於 novelidea-engn.nsysu.edu.tw -
#54.機器學習是什麼以及如何運作? - NordVPN
機器學習是人工智慧的一部分,該技術透過演算法將收集到的資訊進行分析、找到模式和關聯性並 ... 以下是一些在日常生活中機器學習應用的常見範例:. 於 nordvpn.com -
#55.演算法入門與基本介紹,Google 搜尋演算法大全 - JKL 美國代購
演算法 有什麼現實生活中好懂的比喻或範例? 演算法也可以用於生活之中,就像是我們常見的食譜— 按照步驟,就能做出一道道的佳餚。 於 www.shopjkl.com -
#56.大演算:機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來 - 三采文化
你可能不自覺,但其實機器學習(machine learning)早已融入你我的生活中。當你在搜尋引擎輸入一項查詢時,機器學習幫你找出有意義的查詢結果,還有相關的廣告。 於 www.suncolor.com.tw -
#57.演算法的樂趣:23個程式設計必學主題與應用實例[二手書
本書共分23章,從理解演算法的基礎與設計思維開始,配合工作與生活中常見的演算法應用專題,以輕鬆圖文,詳實的原理說明,搭配實際活用的範例程式碼,讓讀者學習之後 ... 於 shopee.tw -
#58.演算法:生活中無所不在的隱形力量!你的社交平台、醫療
其他例子也有,比如可以預測子宮癌患者生存率的工具,這個工具還能幫助確定治療方案。 倫敦大學學院(UCL)研發的人工智能可以分辨出哪些病人最容易忘記 ... 於 www.storm.mg -
#59.生活中無所不在的演算法 - 草根影響力新視野
以Zillow這間透過演算法計算美國房價的科技公司,就是一個很好的例子。事實證明,這間從2006年開始透過演算法估測房屋價值的方式,幾年來卻漸漸發現結果並 ... 於 grinews.com -
#60.演算法示例-跟電腦溝通_從分解問題到流程圖設計
演算法 基本概念- 問題解析- 流程控制。 程式設計--循序與選擇結構。 ... 較複雜的例子上。 ... 並理解日常生活中科技與運算的基本概念,應用於日常. 生活。 學習表現. 於 sbasa.rcpet.edu.tw -
#61.十二年國民基本教育課程綱要國民中學暨普通型高級中等學校
科技領域課程理念是引導學生經由觀察與體驗日常生活中的需求或問題,進而設計適 ... 內涵規劃主題,資訊科技包括:「演算法」、「程式設計」、「系統平台」、「資料 ... 於 www.k12ea.gov.tw -
#62.1 排序 - 2023 資訊之芽
排序是人類生活中最常遇到的問題之一,對大量數據進行排序更是資料分析的關鍵. 步驟。底下介紹一些常見的排序算法:. 1. 氣泡排序法(Bubble sort). 時間複雜度:O(n2). 於 sprout.tw -
#63.改變世界的9大演算法VS 統治世界的10大演算法 - 隨意窩
每項都與我們的生活緊扣,除非我們完全不使用電腦,否則你我都會多少接觸到上述演算法所涉及的領域。 公鑰加密. 在書中,令人印象深刻的一段是:公鑰加密的部分;利用以【 ... 於 blog.xuite.net -
#64.108新課綱的科技領域著重於培養孩子的「運算思維」 - Facebook
書中舉例了各式各樣的例子來讓孩子們去理解演算法到底是什麼? ... 的方法。而我們在生活中遇到的所有問題或是想要達成的目標,都會經過思考,產生方法,再採取行動。 於 m.facebook.com -
#65.機器如何深度學習 - 科學人雜誌
這些模仿大腦神經網路的演算法證明,先前對於AI的期望或許能夠實現。 ... 事實上,在數百萬智慧型手機使用者的生活中,AI軟體已經不可或缺。 於 sa.ylib.com -
#66.每一種演算法,都是一個解決問題的創意與線索!《改變世界的 ...
第八章是資料庫的一些基本演算法,主要是探討如何達到一致性(consistency)──資料庫中資料之間的關係絕不會彼此矛盾。少了這些精妙的技術,你我的網路生活(包括網路 ... 於 www.books.com.tw -
#67.演算法例子-在PTT/巴哈姆特上手遊推薦遊戲排行攻略整理
搜尋演算法例子相關結果都幫你找好了. 生活中的演算法:無所不在的隱形力量 · https://www.techbang.com/posts/22611-algorithm-of- ... 於 pgame.gotokeyword.com -
#68.演算法- tphscs
運算思維(問題解決)、演算法基本概念、陣列、樹、圖(增加例子)、演算法效能分析 ... 此課程介紹遞迴結構,從生活中的遞迴現象(列舉常見的實例)輔以流程圖來表現程式 ... 於 sites.google.com -
#69.演算法概念
方法1:每次從尚未排好隊的人中,選出最高或最矮的出來排。 方法2:相鄰的兩個人比較高矮,如果高的在前面,則兩人交換位置。反複此. 於 163.32.74.120 -
#70.序三
本書挑選的演算法例子,都圍繞著「趣」字展開,都是簡單且在生活中常見的演算法,. 可能有些是你還沒有意識到的。我上學的時候曾經做過一個MP3 播放機程式,你可能覺. 於 epaper.gotop.com.tw -
#71.月眉書訊 運算思維 - 國立東華大學圖書館
主要研究領域為圖形理論、演算法、生物資訊學等。 ... 或工具,找出解決艱難問題的方法,也就是說我們可以藉由運算思維能力來解決生活中的各種問題。 於 www.lib.ndhu.edu.tw -
#72.五、行程排程演算法
FCFS演算法十分簡單,它採用一個先進先出的佇列,誰先進入等 ... CPU的使用權,才會交給下一個在等待佇列中的行程。我們可以用FIFO ... 日常生活中常會發生. 於 publish.get.com.tw -
#73.Python 為什麼值得一學?Python 6 大應用大公開! - Hahow
... 學習了這門語言的語法和基本功能之後卻不知道Python 能做什麼以及如何應用在生活中。 ... 簡單來說,機器學習就是透過演算法自動檢測輸入的模式。 於 hahow.in -
#74.演算法入門:什麼是演算法? - 耐美知識
在現代的社會中,科技與網路已經是人類生活中不可或缺的一部分了。隨著科技的進步,Facebook、Amazon、Appple這些科技公司與科技產品也成為新興產業的龍頭。 於 knowledge.naimei.com.tw -
#75.技術洞察:今天你被“演算法”了嗎? - Yahoo奇摩新聞
隨著技術的不斷進步,演算法已經成為我們日常生活中不可或缺的一部分。 ... 下面是一些在我們日常生活中使用的演算法的更詳細的例子:. 於 tw.stock.yahoo.com -
#76.笑傲「演算法」江湖的獨孤九劍 - INSIDE
電腦運算正一步一步的改變我們的生活,其中最核心的部分就是演算法。舉例而言:網路搜尋是怎麼做到的?搜尋結果又是怎麼排序的?演算法就像是本精確的 ... 於 www.inside.com.tw -
#77.何謂演算法
Posted on March 30, 2017 in Coding. View: 59,491. 在寫程式的時候,會聽到有人說這些問題 。 嘉慶帝 27. Page 3. 1 演算法的特性. 日常生活中 。演算法 ... 於 ms.huishou888.net -
#78.基因演算法之應用
佳方案,因此可視為最佳化問題,當然,我們日常生活所面臨的決策大部分是無關緊要的,. 我們可能會遵循過去的經驗來作決定; ... 當然,在眾多已發展出來的演算法中,某些只. 於 www.sinotech.org.tw -
#79.排 序
試算表軟體的「排序」功能,就是依照「排序演算法」. 來為資料進行排序。 ... 在生活中,我們可能會用到「先找出最小的號碼」,排在第1位;. 於 tea.wfsh.tp.edu.tw -
#80.機器學習基礎理論與實作 - 中華開放教育平台
建立專案來解決現實生活中遇到的問題,可以讓同學了解機器學習確實能幫助提升人類的生活品質。 課程進度. 第1單元:人工智慧簡介. 第2單元:人工智慧演算法介紹. 於 www.openedu.tw -
#81.演算法的樂趣: 23個程式設計必學主題與應用實例| 誠品線上
演算法 的樂趣: 23個程式設計必學主題與應用實例:‧一本書玩透演算法,盡享演算法的箇中趣味‧涵蓋常用演算法結構與應用在日常生活中演算法的應用處處可見, ... 於 www.eslite.com -
#82.大數據獲得的資訊,最客觀嗎? —《數字偏見》 - 科學月刊
在演算法的例子中,正如我們在前面幾章討論過的內容,三個處理階段都可能 ... 但是,信用分數對於你我的生活可以產生的影響,遠比我們想像的更大, ... 於 www.scimonth.com.tw -
#83.甚麼是機器學習? - Trend Micro
這是人工智能的一種,系統會利用多種演算法從重複的數據中學習,並利用可產生精確模型的訓練用 ... 在日常生活中,銀行及信用卡都在使用機器學習來快速偵測欺詐跡象。 於 www.trendmicro.com -
#84.無題
Eco-City智慧生活科技區域整合中心執行長、國立交通大學土木工程系曾仁杰教授 台北榮民總醫院關艾琛醫師 ... 機器學習演算法-Random Forest隨機森林演算法 於 m.momoshop.com.tw -
#85.老大哥正在看著你!演算法如何主導我們的生活?|話鹿讀冊
舉例來說:旅行網站Orbitz就被指控過用不同的價格將商品賣給PC與Mac的用戶,因為依照數據顯示,Mac用戶的收入通常比PC用戶還要高。據說Uber也在研究是否能夠在手機快沒電的 ... 於 plainlaw.me -
#86.基本資料結構 - 7
在日常生活中,把物品(如餐盤、書本)由桌面一個一個向上疊放,取用時由最上面一個個 ... 上圖的結果與前面演算法所推演出來情形完全一致,表示演算法及程式成功,其中 ... 於 www.chwa.com.tw -
#87.個人意見:這十個演算法,才是真的改變世界的重量級演算法
簡單的說,演算法是一種將一些「輸入值」經過一些運算後產生出「輸出值」的 ... 這項演算法已經被普遍的運用在一般的日常生活中,如Google 的Paper ... 於 buzzorange.com -
#88.網路生活中的潘朵拉盒子:演算法 - 媒體素養教育資源網
最常遇到的例子是,在YouTube上點閱了某個影音檔來看,然後旁邊會出現其他「感覺」很相關的影音檔推薦讓您從中選擇繼續觀看;在KKBox或是Spotify上點選了 ... 於 mlearn.moe.gov.tw -
#89.專家專欄- 資訊專欄- ACL稽核自動化知識網
在生活中的許多事情,機器學習和人工智慧雖然帶來了令人興奮的新機會, ... 人工智慧和機器學習演算法不僅可以從海量數據中學習,而且能夠像人類一樣 ... 於 www.acl.com.tw -
#90.基本演算法的介紹
以利用演算法幫忙解決日常生活中的問題。 本章首先介紹演算法的原理及表示方法,接著使用演算法的概念介紹排序演算法,包含選. 擇排序法與插入排序法;以及搜尋演算 ... 於 163.24.139.15 -
#91.閱讀生活中的數學 - 臺灣網路科教館
現今科技資訊時代,數據分析、人工智慧成了各行各業的重要工具,而運算數據、設計人工智慧、演算法都需要高度的數學知識。伽利略曾說「大自然是一本數學寫成的書」,在 ... 於 www.ntsec.edu.tw -
#92.演算法是什麼?魔鬼就在細節裡:4大生活中的演算法應用
演算法生活例子 有很多應用,比如說:當我們想要找到某一本書在圖書館的位置時會先查找書名,接著找到對應的書架,再逐一搜尋直到找到目標書籍,這個過程就 ... 於 dsensj.com -
#93.監督式學習:「分類」和「迴歸」的介紹與比較 - iKala Cloud
接下來我們會以生活化的情境說明傳統機器學習的方法。 ... 演算法會由標註好的訓練資料學習並建構模型,以確定該給測試資料哪種標記。 於 ikala.cloud -
#94.圖說演算法-使用C#(第二版) | 博碩文化股份有限公司
零負擔理解演算法設計技巧零程式基礎也能快速上手採功能強大的C#語言實作程式 一本輕量級演算法,是您獲得程式設計新 ... 1-3 生活中到處都是演算法 於 www.drmaster.com.tw -
#95.JavaScript 學演算法(二十一)- 洗牌演算法 - 竹白記事本
什麼是洗牌 . 洗牌(shuffle) 其實就是亂數排序,將一組陣列中的元素順序打亂,是一種很常用到的演算法,在生活中最常見的例子就是洗撲克牌。 於 chupai.github.io -
#96.演算法的樂趣:23個程式設計必學主題與應用實例
本書共分23章,從理解演算法的基礎與設計思維開始,配合工作與生活中常見的演算法應用專題,以輕鬆圖文,詳實的原理說明,搭配實際活用的範例程式碼,讓讀者學習之後有「 ... 於 24h.pchome.com.tw -
#97.適合各種程度讀者的8 本資料結構和演算法書籍 - Tableau
本書不僅涵蓋演算法設計背後的理論,而且也使用範例和實際練習來提供參考點。Skiena 介紹了「虛擬程式碼」,能夠輕鬆轉換到演算法中使用的各種不同程式設計語言。作者介紹 ... 於 www.tableau.com