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股市提款卡：絕不龜縮!再度公開當沖交割單!

為了解決電話線網路線的問題，作者陳信宏 這樣論述：

　　隨書附贈聚財點數100點 　　年度財經暢銷書《股市提款機》作者又一鉅著！ 　　股市沒有專家，只有贏家與輸家。本書為您開啟致富的鑰匙！ 　　在股市裡，許多所謂的大師對於未來的行情總能夠說得頭頭是道，但是真正拿得出交割單的有幾位呢？主要的原因就在於，其看法與實際操作往往不盡相同。 　　本書作者願意再度提供買賣對帳單，證明在股市裡是長期實質獲利，並以自身豐富的實戰經驗，教導大家如何成為股市裡的少數贏家。 作者簡介 陳信宏 　　1980年出生，畢業於淡江大學財金系。大學畢業後即無正式工作過，目前為專職投資人與股市操盤手。近幾年在股市裡平均月入數十萬，為台灣目前唯一提供交易對帳單證明自己是贏家的

股市書籍作者。著有《股市提款機》一書。 　　部落格網址：tw.myblog.yahoo.com/a09875008810-a09875008810

電話線網路線進入發燒排行的影片

利用貝氏決策樹分析之語音介面電話線路故障問答系統

為了解決電話線網路線的問題，作者黃奕華 這樣論述：

隨著科技日新月異，人類對於科技所帶來的方便性越來越依賴，生活日常漸漸變得方便及智慧。透過科技的進步、大數據的分析、環境的需求以及智慧化的運轉，來提供使用者更多不同的智慧化產品及服務應用。對於更多的智慧型應用亦已成為未來不可或缺的事物。雖然網路電話逐漸興起，但是公用交換電話網路（Public Switched Telephone Network，PSTN）仍是現今室內電話服務的主流。故本研究所提的透過數據分析來預判損壞原因點，仍會有所需求。本文主要探討交換機電信維修損壞點，透過貝氏定理及決策樹分析後的推論判斷損壞原因，以協助維修人員快速查修線路的故障原因。本研究透過大量實際電信維修資料的收集，

以及分析各種損壞原因的統計資料。透過貝氏定理分析，探討各種環境及人為因素與損壞狀況之間的先驗機率，建立決策樹來分類各種現象與最後損壞原因的關聯。並利用貝氏定理分析及所建立的決策樹語音介面的問答系統，提供便利的人機介面，輔助維護人員的查修工作，提高工作的效率。由研究結果可得知，在紙本數據分析以及透過語音系統介面下的準確率，未使用貝氏定理分析下的準確度皆為79.36 ％。而第二階段，從建立決策樹的訓練維修單中，隨機抽取200張回測，準確率分別為96.5 ％以及95.5 ％。而最後階段的測試中，利用非訓練集的維修單測試貝氏決策樹，準確率分別為92.12 ％以及91.27 ％。雖然準確率無法得到百分之

百的結果，但兩者相較來說貝氏決策樹之準確率高於傳統決策樹，對於提供給維修人員來說已是一個值得參考的數據資料。

IT道場-大前研一教你創造一天50萬的身價

為了解決電話線網路線的問題，作者大前研一 這樣論述：

　　一般認為達爾文的進化論、佛洛伊德的精神分析和馬克思的社會主義是改寫人類近代歷史的三大理論，二十世紀最重要的一項革新無疑是「IT革命」，它顛覆了人類既有的世界觀，將人類帶入一個無國界的新紀元，而且可以預見它的影響力將會持續好幾個世紀。儘管網路在歷經一遍大好時代之後，呈現泡沫化的疲軟狀態，但IT產業並不會因此全盤瓦解，反而能藉此帶來網路重整的新契機，作者在本書中樂觀地預測IT時代的全面來臨。　　本書從全球化經濟的觀點分析IT對於個人、企業及日本經濟的影響，指出個人和企業在IT時代勝出的關鍵在於『創造知識附加價值』，同時也點出目前日本經濟所處的困境。從個人如何創造自身的附加價值、企業如何增加

組織競爭力，到日本如何再造經濟榮景，本書中都有精闢而獨到的見解。全書沒有艱澀難懂的經濟學術語，淺顯易懂的敘述方式讓讀者能在最短的時間內吸收IT時代的重要觀念。　　本書分為兩大篇，第一篇「IT新聞篇」是作者對變化中世界的細微觀察及二十一世紀的趨勢分析。本篇中作者從全球化經濟的觀點大膽預測企業未來的經營模式、個人e化的生活方式以及線上學習的教育新法等等。第二篇「IT人物篇」則是以國際上優秀的企業人士為例，從企業策略、團隊領導、創造力等的角度切入，分析企業家成功的致勝關鍵。作者簡介　　大前研一，一九四三年出生於福岡，日本早稻田大學理工學部畢業，東京工業大學碩士，美國麻省理工學院（MIT）博士。在「日

立」任職多年後，於一九七二年進入麥肯錫，歷任麥肯錫日本分公司社長、麥肯錫亞太地區會長及總公司董事等要職。一九九五年離開麥肯錫，一九九六到一九九七年任美國史丹佛大學客座教授，一九九八年，任美國加州大學洛杉磯分校政策學院教授與他創立的Ohmae & Associates公司執行董事，並兼任創業者養成學校Attacker’s Business School校長與「一新塾」主任。著有『無國界世界』、『平成官僚論』、『生活者的反亂』、『新．國富論』、『看不見的新大陸』與『訓練一頭老虎（譯）』等著作。譯者簡介　　張杏如，東吳大學日文系畢業，輔仁大學日文研究所碩士班在學中。目前從事翻譯和自由金融私募

工作

輻狀基底函數網路應用於語音訊號之雜訊抑制

為了解決電話線網路線的問題，作者吳家華 這樣論述：

語音在傳遞訊號時，往往會夾雜了許多不必要的訊息，在硬體上會使用吸音棉或是指向性麥克風，來抑制對物理上所產生的多餘干擾，例如：風聲、人聲；在語音訊號的傳遞上，容易形成背景噪音。另外，語音傳遞時，處理語音的各種系統之間，則會有通道效應產生，例如：麥克風通道效應、電話線路通道效應，最後的結果會形成各種雜訊型態，本論文主要使用類神經網路中，輻狀基底函數網路（Radial Basis Function Networks, RBFN）的方式，使用MATLAB讀入的語音，加入高斯白雜訊訊號（Additive White Gaussian Noise, AWGN）之後，再使之移除雜訊，用以強健語音訊號，達到

讓聽覺的感知能力，能更精準的掌握訊息。