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權力遊戲：馬斯克與特斯拉的世紀豪賭

為了解決iphone電池價格的問題，作者TimHiggins 這樣論述：

【最新‧最全面‧最權威】馬斯克與特斯拉的第一手深度報導！ ★《華爾街日報》暢銷商管書★ ★亞馬遜書店商業排行榜第1名★ 　　一家企圖撼動汽車產業的新創公司， 　　一位善變難測甚至是公司最大威脅的執行長， 　　一場與時間和資金賽跑的豪睹，一次全盤皆輸或勝券在握的賽局， 　　世界首富馬斯克與市值第一特斯拉的勁爆內幕祕辛，盡在本書！ 　　馬斯克和特斯拉許下成就世上最佳好車的願景，角逐車界第一寶座。 　　本書深入挖掘這一路上曲折離奇的內幕祕辛， 　　揭露過程中鮮為人知的金權、欲望、糾葛與掙扎。 　　「特斯拉一路狂飆向前的深入報導，充滿商業機密的編年史。」 　　——《賈伯斯傳》作者華特・艾薩克

森（Walter Isaacson），《紐約時報書評》 　　◆《華爾街日報》暢銷商管書！亞馬遜書店商業排行榜第1名！ 　　◆《賈伯斯傳》作者華特・艾薩克森（Walter Isaacson）盛讚：「特斯拉一路狂飆向前的深入報導，充滿商業機密的編年史。」 　　◆全方位解析馬斯克和特斯拉的權威之作，深入掌握台灣第二個護國神山-電動車產業的最新資訊和去碳商機，最佳商戰故事&第一手商業內幕報導。 　　◆作者提姆・希金斯是《華爾街日報》汽車與科技記者，鉅細靡遺的深入調查，訪談數百名相關人士，內容專業精闢、觀點獨到、論述有據，情節驚心動魄如電影、高潮迭起如小說般引人入勝！ 　　◆已售出台灣

、中國、德國、英國、荷蘭、西班牙、義大利、以色列、波蘭、巴西、俄國、捷克、土耳其、烏克蘭、羅馬尼亞、保加利亞、匈牙利以及沙烏地阿拉伯等18國版權。 　　「特斯拉的Roadster一直是馬斯克希望的燈塔，他覺得這部車只有10%的機會可以做出來。緊隨其後的Model S是一場賭博，證明他可以做出一輛即使不是最好、跑在路上也不會輸人的電動車。而Model 3是他信念的產物，馬斯克相信，如果有機會，人人都希望自己開的車不用油，而是使用更永續的能源。」 　　「馬斯克一直在推銷未來願景。他把所有賭注都押在『世人所願皆同』的想法上，只要人們有機會，馬斯克的願景就是大家的願景。現在，世人也用金錢、話語和信念

，告訴馬斯克：他的未來行動，他們也想參與。」──本書作者 提姆・希金斯 　　馬斯克想顛覆汽車產業的赤裸野心，會讓他能人所不能？還是帝國會因傲慢而毀於一旦？ 　　評議這位矽谷爭議人物，你不禁懷疑： 　　伊隆・馬斯克是失敗者、反英雄、騙子，或三者皆是？ 　　矽谷最爭議人物及其最大膽願景 　　電動車大廠特斯拉2021年10月成為第一家市值突破一兆美元的巨頭企業，生產的電動車遍布全球，將競爭對手狠甩其後，也一舉讓執行長伊隆・馬斯克晉升為身價近3000億美元的世界首富，更榮膺《時代》雜誌「2021年度風雲人物」。馬斯克是有遠見的天才，還是善變的生意人？他的推文動輒引發股市震盪，造成數十億美元獲利或損

失；他個人的綠豆小事都是媒體獵奇的世界大事。他夸夸其談腦機介面、殖民火星等匪夷所思的構想，但也看到他最大膽、最接地氣的願景：電動車。 　　打造最佳電車取代油車 　　特斯拉創立於2003年，電動車還是新奇事物。一個多世紀以來不斷有汽車製造商投入研發，卻都以失敗告終。但是一般人只看見失敗，只有一小群矽谷工程師和企業家看到電動車的潛力──取代油車成為代步工具。特斯拉於是進入世上競爭最激烈的商業市場，與各大車商一較高下，企圖製造比對手速度更快、外型更性感、行駛更平穩、能源更乾淨的最佳好車。 　　特斯拉最大的威脅和敵人是馬斯克自己？ 　　俗話說，要靠賣車發小財，必得先砸重本。面對競爭對手環伺、投資人

施壓、做空者打擊、爆料者干擾、瘋狂燒錢下，特斯拉歷經地獄般的15年，但也受到死忠支持者鼓舞追隨。重重挑戰下，馬斯克卻一次次躍上新聞版面，成為公眾目標，他的特立獨行也一再將自己一手打造的公司推向崩潰邊緣。特斯拉最大的威脅和敵人是馬斯克自己嗎？他是失敗者、反英雄、騙子，還是三者皆是？ 　　最權威的第一手商業報導傑出作品 　　《華爾街日報》記者提姆・希金斯在這齣大戲搶下前排座位仔細端詳，看到了連環事故、奪權鬥爭、破產危機，以及最不可能的結果——成功。這是一次不可能下注卻豁出去的豪賭、一場不可能會贏最後卻獲勝的賽局，希金斯做了鉅細靡遺的深入調查，訪談數百名相關人士，寫下這部專業精采、觀點獨到、論述有

據、見解精闢、情節「驚心動魄如電影、高潮迭起如小說般引人入勝」的商戰故事&商業報導傑出作品，讓我們看到這群不隨流俗的創新者如何戰勝困難並改變未來！ 名家推薦 　　◆華特・艾薩克森（Walter Isaacson）│《賈伯斯傳》作者 　　特斯拉一路狂飆向前的深入報導，充滿商業機密的編年史。 　　◆布萊利・霍普（Bradley Hope）│《紐約時報》暢銷書《鯨吞億萬》共同作者 　　紀實報導的大師傑作，講述特斯拉崛起並成為21世紀最迷人企業的精采故事，翔實的內幕報導和故事細節，賦予這本書電影般的魅力和神采。 　　◆約翰・海勒（John Helyar）│《紐約時報》暢銷書《門口的野蠻

人》作者 　　提姆・希金斯驚心動魄的敘述帶我們經歷特斯拉的每一個急轉彎。這個案例研究設定在偉大的敘事背景下：在電動車發展及普及的過程中，矽谷新創與底特律老手間的競爭對抗，描述瘋子與天才間僅有一線之隔。希金斯從兩方切入，涵蓋整個汽車業界，他有獨特能力，生動又清晰地解釋為何前者勝利，而不可能成功的人最終又是如何獲致成功。 　　◆威廉・柯翰（William D. Cohan）│《紐約時報》暢銷書《紙牌屋》作者 　　無論你從哪個角度看，馬斯克和特斯拉的故事都是一個引人入勝的故事。在《權力遊戲》中，作者讓這個故事讀來更是欲罷不能，更別提還說得如此生動、有趣、富有洞察力了！ 　　◆莎拉・費耶（Sara

h Frier）│《無過濾器：Instagram的內幕故事》得獎作者 　　提姆・希金斯在書中對特斯拉的描述令人激動又不安，揭露馬斯克涉險爭奪只為創造他重複許諾會實現的未來。透過特斯拉一次又一次的瀕死經歷、一個又一個高階主管遭拔除的故事，希金斯這本對矽谷和底特律的深度報導，讓人讀來欲罷不能。 媒體讚譽 　　◆《華盛頓郵報》 　　提姆・希金斯精采翔實地報導了特斯拉歷史，深入核心問題，告訴我們這家新貴車商如何從無到有成為世上最有價值的公司，是商業報導的傑出作品。 　　◆《洛杉磯時報》 　　電動車巨頭的全方位歷史，鉅細靡遺。我自2016年以來，一直是採訪特斯拉的記者，而希金斯寫下我熟悉的事件，我

可以證明他每篇故事都按在關鍵點上，真確無誤。 　　◆美聯社 　　緊張、翔實、細膩，《權力遊戲》是一部紀實商業驚悚片，對馬斯克做汽車革命的過程有清晰、深入且引人入勝的描述。 　　◆《泰晤士報》 　　希金斯寫出一本關於世紀金融豪賭的好看著作，極為引人入勝。他在描述這些非凡謀略上堪稱典範。他採訪了數百位與特斯拉有關的人，包括過去和現在，他對這個金權遊戲的前因後果瞭如指掌。 　　◆《柯克斯評論》 　　本書是集大成，融合作者精心磨練的新聞技巧與業界內行觀察，寫出沮喪的特斯拉員工、未來派的工程師和馬斯克本人的獨特觀點，描述這家不斷捲入爭議漩渦的公司，是一部精采絕倫的作品。世人總關注特斯拉歷史的紛紛擾

擾，這是愛追劇者的金礦，讀者一定會在作者的分析中發現事實和缺失。 　　◆《出版商周報》 　　深入而平衡的報導，時而駭人聽聞，時而激勵人心，不變的是滿心愉悅的閱讀過程。 　　◆《商業內幕》（Business Insider） 　　非常易讀，無論是不是忠實粉絲或評論家都該一讀。 　　◆NPR.org 　　這本書沒有譁眾取寵，而是用極精準的筆觸描繪一個不尋常的人和一家不尋常的公司是如何迅速崛起的。特斯拉崛起的故事本質上就充滿戲劇性，這本書完全掌握且令人信服。 　　◆《明尼亞波里斯明星論壇報》（Minneapolis Star Tribune） 　　希金斯是《華爾街日報》極為出色的科技和汽車記

者，對特斯拉底細做了深入調查，這本書就是他鉅細靡遺的調查成果，內容包括各方人士、高階主管的訪問，也許匿名，但這也是不幸卻可理解的事。 　　◆The Information 　　豐富詳細，希金斯力圖展現對各方皆公允的說法，之前艾胥黎・范思寫出《鋼鐵人馬斯克》，但那是在2015年，這本書讓我們更新之後的新資訊，考慮到過去幾年發生的事，這本書的內容比之前的更加緊張好看。 　　◆《圖書館雜誌》（Library Journal） 　　本書對特斯拉、馬斯克及所有創造此成就的參與者進行了有憑有據的全面審視。 　　◆《自由蘭斯之星報》（The Free Lance–Star） 　　引人入勝的傳奇，《權力

遊戲》讀起來就是一部小說。

iphone電池價格進入發燒排行的影片

以方法目的鏈探討後疫情時代供應商評選條件

為了解決iphone電池價格的問題，作者邱郁雯 這樣論述：

穩定成長是企業追求的目標，提供高品質的產品以及服務為企業永續發展的命脈，故背後的供應鏈管理是重要的課題，以往供應鏈評選重視價格、品質、服務、交期等，特別以價格為所有的關鍵考量點，如今在中美貿易戰、新冠肺炎病毒等變動環境下以及新的歐盟減碳關稅宣告，使得企業對現在的供應鏈評選機制有大幅度的變動。台灣以領先的研發設計以及品質優良的代工製造在全球的電子業裡佔有一席之地，本研究透過深度訪談十位專業電子業界人士，以方法目的鏈仔細分析在劇烈變動環境底下，企業針對供應鏈評選條件的變化以及面對新法規下的應對之道，藉以提供企業界管理實務上的參考。本研究結果重點摘要：1. 價格分析佳、準時交貨、供應方面的品質保

證、生產方面的品質保證、技術合作的能力、員工素質、回應能力與速度等等屬性，是企業在選擇供應商上面最重視的部分，以維持企業穩定發展。2. 後疫情時代最為關注的供應商評選條件為穩定交期以及物料的可取得性，和以往最不同的是供應商關係的維護是取得貨源的關鍵；中美貿易戰則考量企業的配合程度如遷廠或是在選擇物料來源上。企業強調穩定的長期發展，在價值上使客戶有信賴感，但在變動不明的環境底下，需要以彈性態度迎戰客戶的需求以及整體大環境問題，保持具有品質以及效率的供應商夥伴。3. 未來永續環保策略如減碳需由大企業帶領中小型企業，擴展到整體供應鏈，更甚者能翻轉企業形象。

終身機器學習（原書第2版）

為了解決iphone電池價格的問題，作者(美)陳志源劉兵 這樣論述：

本書介紹終身學習這種高級機器學習範式，這種範式通過積累過去的知識持續地學習，並將學到的知識用於幫助在未來進行其他學習和解決問題。相比之下，當前主流的機器學習範式都是孤立學習，即給定一個訓練資料集，之後在這個資料集上運行機器學習演算法以生成模型，然後再將該模型運用于預期的應用。這些范式不保留已經學到的知識，也不將其運用到後續的學習中。與孤立學習系統不同，人類只通過少量的樣例就能實現有效學習，這是因為人類的學習是知識驅動的，即只需少量的資料或付出，就能利用過去已經學到的知識去學習新事物。終身學習的目標就是模仿人類的這種學習能力，因為一個沒有持續學習能力的AI系統不能算作真正的智慧。 自本書第1版

出版以來，終身學習的研究在相對較短的時間內取得了顯著的進展。出版第2版是為了擴展終身學習的定義，更新部分章節的內容，並添加一個新的章節來介紹深度神經網路中持續學習的內容，這部分內容在過去的兩三年裡一直被積極研究。部分章節的內容也進行了修改，使得內容更有條理，方便讀者閱讀。此外，作者希望為這一研究領域提出一個統一的框架。目前，在機器學習中有幾個與終身學習密切相關的研究課題，特別是多工學習、遷移學習以及元學習，因為它們也採用了知識共用和知識遷移的思想。本書之所以集中介紹這些技術並討論其異同，目的是在介紹終身機器學習的同時，對該領域的重要研究成果和新想法進行全面回顧。本書適用於對機器學習、資料採擷、

自然語言處理或模式識別感興趣的學生、研究人員和從業人員。   陳志源（ZhiyuanChen） 在伊利諾伊大學芝加哥分校劉兵教授的指導下獲得博士學位，博士論文題目為“終身機器學習：主題建模與分類”。他于2016年加入穀歌公司。他的研究興趣包括機器學習、自然語言處理、文本挖掘、資料採擷和競價拍賣演算法。他提出了幾種終身機器學習演算法，實現了自動從文本文檔中挖掘資訊，並在KDD、ICML、ACL、WWW、IJCAI和AAAI等主要會議上發表了超過15篇長篇研究論文。他還在IJCAI-2015、KDD-2016和EMNLP-2016上提供了三個關於終身機器學習的教程。他曾經是許

多著名的自然語言處理、資料採擷、人工智慧和互聯網研究會議的成員，並于2015年獲得伊利諾州技術基金會頒發的最有潛力50人獎，以表彰他的學術貢獻。 劉兵（Bing Liu） 是伊利諾伊大學芝加哥分校的傑出教授，在愛丁堡大學獲得了博士學位。他的研究興趣包括終身學習、情感分析、資料採擷、機器學習和自然語言處理，他在頂級會議和期刊上發表了大量論文，其中兩篇論文獲得了KDD 10年Test-of-Time獎，一篇論文獲得WSDM 10年Test-of-Time獎。他也是4本書的作者，其中2本關於情感分析，1本關於終身學習，1本關於資料採擷。他的一些工作被媒體廣泛報導，包括《紐約時報》的頭版文章。他是

2018 ACM SIGKDD創新獎的獲得者，也是很多頂級資料採擷會議（包括KDD、ICDM、CIKM、WSDM、SDM和PAKDD）的程式主席。他同時是包括TKDE、TWEB、DMKD和TKDD在內的頂級期刊的副編輯，還是很多自然語言處理、人工智慧、網路和資料採擷會議的領域主席或者高級程式委員會成員，並且曾經是2013～2017年ACM SIGKDD的主席，是ACM、AAAI和IEEE會士。   譯者序 前 言 致 謝 第1章 引言1 1.1 傳統機器學習範式1 1.2 案例3 1.3 終身學習簡史7 1.4 終身學習的定義9 1.5 知識類型和關鍵挑戰14 1.6 評

估方法和大資料的角色17 1.7 本書大綱18 第2章 相關學習範式20 2.1 遷移學習20 2.1.1 結構對應學習21 2.1.2 樸素貝葉斯遷移分類器22 2.1.3 遷移學習中的深度學習23 2.1.4 遷移學習與終身學習的區別24 2.2 多工學習25 2.2.1 多工學習中的任務相關性25 2.2.2 GO-MTL：使用潛在基礎任務的多工學習26 2.2.3 多工學習中的深度學習28 2.2.4 多工學習與終身學習的區別30 2.3 線上學習30 2.4 強化學習31 2.5 元學習32 2.6 小結34 第3章 終身監督學習35 3.1 定義和概述36 3.2 基於記憶的終

身學習37 3.2.1 兩個基於記憶的學習方法37 3.2.2 終身學習的新表達37 3.3 終身神經網路39 3.3.1 MTL網路39 3.3.2 終身EBNN40 3.4 ELLA：高效終身學習演算法41 3.4.1 問題設定41 3.4.2 目標函數42 3.4.3 解決第一個低效問題43 3.4.4 解決第二個低效問題45 3.4.5 主動的任務選擇46 3.5 終身樸素貝葉斯分類47 3.5.1 樸素貝葉斯文本分類47 3.5.2 LSC的基本思想49 3.5.3 LSC技術50 3.5.4 討論52 3.6 基於元學習的領域詞嵌入52 3.7 小結和評估資料集54 第4章 持續

學習與災難性遺忘56 4.1 災難性遺忘56 4.2 神經網路中的持續學習58 4.3 無遺忘學習61 4.4 漸進式神經網路62 4.5 彈性權重合並63 4.6 iCaRL：增量分類器與表示學習65 4.6.1 增量訓練66 4.6.2 更新特徵表示67 4.6.3 為新類構建範例集68 4.6.4 在iCaRL中完成分類68 4.7 專家閘道69 4.7.1 自動編碼閘道69 4.7.2 測量訓練的任務相關性70 4.7.3 為測試選擇最相關的專家71 4.7.4 基於編碼器的終身學習71 4.8 生成式重放的持續學習72 4.8.1 生成式對抗網路72 4.8.2 生成式重放73 4.

9 評估災難性遺忘74 4.10 小結和評估資料集75 第5章 開放式學習79 5.1 問題定義和應用80 5.2 基於中心的相似空間學習81 5.2.1 逐步更新CBS學習模型82 5.2.2 測試CBS學習模型84 5.2.3 用於未知類檢測的CBS學習84 5.3 DOC：深度開放式分類87 5.3.1 前饋層和一對其餘層87 5.3.2 降低開放空間風險89 5.3.3 DOC用於圖像分類90 5.3.4 發現未知類90 5.4 小結和評估資料集91 第6章 終身主題建模93 6.1 終身主題建模的主要思想93 6.2 LTM：終身主題模型97 6.2.1 LTM模型97 6.2.

2 主題知識挖掘99 6.2.3 融合過去的知識100 6.2.4 Gibbs採樣器的條件分佈102 6.3 AMC：少量資料的終身主題模型102 6.3.1 AMC整體演算法103 6.3.2 挖掘must-link知識104 6.3.3 挖掘cannot-link知識107 6.3.4 擴展的Pólya甕模型108 6.3.5 Gibbs採樣器的採樣分佈110 6.4 小結和評估資料集112 第7章 終身資訊提取114 7.1 NELL：永不停止語言學習器114 7.1.1 NELL結構117 7.1.2 NELL中的提取器與學習118 7.1.3 NELL中的耦合約束120 7.2 終

身評價目標提取121 7.2.1 基於推薦的終身學習122 7.2.2 AER演算法123 7.2.3 知識學習124 7.2.4 使用過去知識推薦125 7.3 在工作中學習126 7.3.1 條件隨機場127 7.3.2 一般依賴特徵128 7.3.3 L-CRF演算法130 7.4 Lifelong-RL：終身鬆弛標記法131 7.4.1 鬆弛標記法132 7.4.2 終身鬆弛標記法133 7.5 小結和評估資料集133 第8章 聊天機器人的持續知識學習135 8.1 LiLi：終身交互學習與推理136 8.2 LiLi的基本思想139 8.3 LiLi的組件141 8.4 運行示例1

42 8.5 小結和評估資料集142 第9章 終身強化學習144 9.1 基於多環境的終身強化學習146 9.2 層次貝葉斯終身強化學習147 9.2.1 動機147 9.2.2 層次貝葉斯方法148 9.2.3 MTRL演算法149 9.2.4 更新層次模型參數150 9.2.5 對MDP進行採樣151 9.3 PG-ELLA：終身策略梯度強化學習152 9.3.1 策略梯度強化學習152 9.3.2 策略梯度終身學習設置154 9.3.3 目標函數和優化154 9.3.4 終身學習的安全性原則搜索156 9.3.5 跨領域終身強化學習156 9.4 小結和評估資料集157 第10章 結

論及未來方向159 參考文獻164     前言 Lifelong Machine Learning,Second Edition   編寫第2版的目的是擴展終身學習的定義，更新部分章節的內容，並添加一個新的章節來介紹深度神經網路中的持續學習(continual learning in deep neural networks），這部分內容在過去的兩三年裡一直被積極研究。另外，還重新組織了部分章節，使得內容更有條理。 編寫本書的工作始於我們在2015年第24屆國際人工智慧聯合會議（IJCAI）上關於終身機器學習(lifelong machine learning）的教程

。當時，我們已經對終身機器學習這個主題做了一段時間的研究，並在ICML、KDD和ACL上發表了幾篇文章。當Morgan ＆ Claypool出版社聯繫我們要出版關於該主題的圖書時，我們很興奮。我們堅信終身機器學習（或簡稱終身學習）對未來的機器學習和人工智慧（AI）至關重要。值得注意的是，終身學習有時在文獻中也被稱為持續學習(continuallearning）或連續學習(continuous learning）。我們對該主題的最初研究興趣源於幾年前在一個初創公司所做的關於情感分析（SA）的工作中所積累的廣泛應用經驗。（典型的SA專案始于客戶在社交媒體中對他們自己或競爭對手的產品或服務發表的消費

者意見。）SA系統包含兩個主要的分析任務：（1）發現人們在評論文檔（如線上評論）中談到的實體（例如，iPhone）和實體屬性/特徵（例如，電池壽命）；（2）確定關於每個實體或實體屬性的評論是正面的、負面的或中立的［Liu,2012,2015］。例如，從“iPhone真的很酷，但它的電池壽命很糟糕”這句話中，SA系統應該發現：（1）作者對iPhone的評論是正面的；（2）作者對iPhone的電池續航時間的評論是負面的。 在參與許多領域（產品或服務的類型）的許多專案之後，我們意識到跨領域和跨項目之間存在著大量可共用的資訊。隨著我們經歷的項目越來越多，遇到的新事物卻越來越少。很容易看出，情感詞和短

語（如好的、壞的、差的、糟糕的和昂貴的）是跨領域共用的，大量的實體和屬性也是共用的。例如，每個產品都有價格屬性，大量電子產品有電池，大多數還有螢幕。如果不使用這些可共用的資訊來大幅度提高SA的準確度，而是單獨處理每個專案及其資料，是比較愚蠢的做法。經典的機器學習范式完全孤立地學習。在這種範式下，給定一個資料集，學習演算法在這個資料集上運行並生成模型，演算法沒有記憶，因此無法使用先前學習的知識。為了利用知識共用，SA系統必須保留和積累過去學到的知識，並將其用於未來的學習和問題的解決，這正是終身學習(lifelonglearning）的目標。 不難想像，這種跨領域和跨任務的資訊或知識共用在每個領域

都是正確的。在自然語言處理中尤為明顯，因為單詞和短語的含義在不同領域和任務之間基本相同，句子語法也是如此。無論我們談論什麼主題，都使用相同的語言，儘管每個主題可能只使用一種語言中的一小部分單詞和短語。如果情況並非如此，那麼人類也不會形成自然語言。因此，終身學習可以廣泛應用，而不僅僅局限於情感分析。 本書的目的是提出這種新興的機器學習範式，並對該領域的重要研究成果和新想法進行全面的回顧。我們還想為該研究領域提出一個統一的框架。目前，機器學習中有幾個與終身學習密切相關的研究課題，特別值得注意的是多工學習和遷移學習，因為它們也採用了知識共用和知識遷移的思想。本書將集中介紹這些主題，並討論它們之間的

相同和差異。我們將終身學習視為這些相關範式的擴展。通過本書，我們還想激勵研究人員開展終身學習的研究。我們相信終身學習代表了未來幾年機器學習和人工智慧的主要研究方向。如果不能保留和積累過去學到的知識，對知識進行推理，並利用已學到的知識幫助未來的學習和解決問題，那麼實現通用人工智慧（Artificial General Intelligence, AGI）是不可能的。 編寫本書遵循了兩個主要指導原則。首先，它應該包含開展終身學習研究的強大動機，以便鼓勵研究生和研究人員致力於研究終身學習的問題。其次，它的內容對於具有機器學習和資料採擷基礎知識的從業者和高年級本科生應該是易於理解的。但是，對於計畫攻

讀機器學習和資料採擷領域博士學位的研究生來說，應該學習更加詳盡的資料。 因此，本書適用於對機器學習、資料採擷、自然語言處理或模式識別感興趣的學生、研究人員和從業人員。   陳志源和劉兵 2018年8月  

藍牙耳機產品屬性重要度之研究

為了解決iphone電池價格的問題，作者王振儀 這樣論述：

耳機，人們娛樂工具之一，從 1881 年誕生到現在足足有 137 年(科技，2018)，根據 Juniper Research 預測，耳機裝置將從 2017 年的 4300 萬部，成長到 2022 年的 2.85億，成長將近 7 倍之多(Kyle，2017)。，2016 年 12 月蘋果推出 AirPods 藍牙無線耳機，而 iphone 也剛好取消了 3.5mm 音源孔，在這個機緣與需要下，藍牙無線耳機的需求也越來越大，也因此科技大廠無不斷投入資金進行研發，然而，在面對這麼多種不同型式的藍牙耳機，消費者是如何選擇他們想要的耳機呢？消費者該從那些方面來選擇他們想要的耳機呢？本研究旨在探討消費

者在藍牙耳機市場上，面對不同型式的耳機對所考量的重要性以及使用時間、不同的年齡階層上是否有顯著的差異；本研究透過 617 份有效問卷方式取得數據後經數學整理驗證利用統計學的描述性統計分析、信度檢定、單因子檢定、獨立樣本 t 檢定與卡方檢定進行分析，來了解消費者對於藍牙耳機重要性以及耳機種類關聯性。本研究也提供相關資訊供廠商行銷策略以及消費者購買時可以參考的項目。本研究結果顯示如下1.藍牙耳機產品屬性重視程度依序為：「連線品質」、「通話清晰度」、「配對容易」、「佩帶舒適度」、「音質」、「有無音量控制以及接聽功能」、「降低噪音效果」、「電池續航力」、「外型設計」、「價格」。2.本研究發現無線藍牙耳

機是佔最多比率人數的耳機，產品特性︰體積小、輕、不佔空間且易於攜帶，同時也有許多新穎的外形設計。3.「價格」並不是消費者所考量的重要屬性，反而「連線品質」才是重要的產品屬性，也說明了藍牙耳機的消費者對於屬性重視程度是內部屬性重視程度高於外部屬性。4. 收入的高低是否影響消費者對藍牙耳機的價格屬性部份收入 20000 元以下也是擁有藍牙耳機人數最少的族群，所以當消費者的收入較低時，消費能力弱，對於藍牙耳機產品價格的高低，就會有顯著的差異。關鍵字：藍牙耳機、單因子變異數分析、獨立樣本 t 檢定、卡方檢定。