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機率思考【威力加強版套書】：從華爾街、拉斯維加斯到商業世界都在用的「高勝算思維法」(機率思考+莊家優勢)

為了解決winner回歸的問題，作者羅伯．麥修斯,馬愷文 這樣論述：

──破萬讀者肯定！機率思考【威力加強版】再進化── 人類腦海中的起心動念， 如何影響你的決策，決定你勝出或落敗的命運？ 不確定性倍增的元宇宙時代， 你更需要「機率思考」與「莊家優勢」的思路導航！ 　　【第一冊】 　　《機率思考：職業賭徒與華爾街巨鱷的高勝算思維法，面對機率、風險和不確定性的34堂防彈思考課》 　　從華爾街、拉斯維加斯到商業世界， 　　為什麼只有５％贏家有「敢於和上帝玩骰子」的勇氣， 　　而９５％的人卻只能當受命運擺布的傻瓜？   　　★ 英國皇家統計學會研究員、《BBC Focus》專欄作家羅伯‧麥修斯代表作 　　★ 人生賽局中，面對不確定性，高手如何做決策？當資訊

超載時，贏家如何找真相？ 　　★ 該Pass？還是要All in？面對機率、風險和不確定性的「34堂防彈思考課」 　　★ 別讓「線性思考」與「直覺」誤導你的決策，看懂本書所謂的機率，從此不再當理盲傻瓜 　　頂尖贏家都知道：數字會說謊，常識不可靠…… 　　唯有學會「機率思考」，才能持續累積籌碼，取得最終勝利。 　　人生在世，我們永遠無法擺脫不確定性，以及隱伏其中的風險。幸好，我們擁有迎戰「未知」的武器：機率學。 　　本書取材自日常生活，以豐沛淺白的筆觸，為讀者揭開千變萬化的機率樣貌，以及它幾乎無所不包、令人大開眼界的精采應用： 　　● 金融海嘯真是「25個標準差」的罕見事件，連天才也無力

回天嗎？ 　　● 美式足球隊中的22名球員，生日相差一天的機率有多高？（答案超乎想像！） 　　● 花小錢買心安的延長保固，為什麼是商人的高獲利保證？ 　　● 準確率達80％的癌症篩檢驗出陽性，為何你還能抱持83％未罹癌的機率？ 　　● 穿梭地震帶、營運逾五十年的日本新幹線，卻不曾有乘客因地震喪生，憑什麼？ 　　● 二戰時，圖靈破解德軍自豪的Enigma密碼機，關鍵居然源自某個「冷僻歪理」…… 　　● 數據探勘正流行，問題是，你如何辨識從數據中挖到的是金礦？還是垃圾？ 　　超有趣！ 　　Step by Step揭示機率定理及其應用， 　　本書將幫助我們蛻變成更聰明的賽局參與者， 　　洞悉95％

輸家無法突破的思維謬誤！ 　　本書的目的之一，就是透過揭示機率定理及其應用，使讀者理解日常生活中的機率事件。 　　你會讀到如何運用這些定理預測巧合，幫助你在商場上與生活中做出更佳決策，藉以明智地解讀從投資建議，到醫療診斷等種種與人生攸關的事物。 　　【第二冊】 　　《莊家優勢：MIT數學天才的機率思考，人生贏家都是機率贏家》 　　――――電影《決勝21點》真人實踐版！―――― 　　一個橫掃賭場與商業世界的數學小子， 　　如何運用「機率思考」輔佐決策，為自己贏得財富、機會與人生？ 　　★ 華裔數學天才馬愷文，首次公開數據運用的技術，內容涵蓋21點算牌策略、商業決策到人生規劃…… 　　★

第一本教你「聰明」登上金字塔頂端的贏家指引：人生贏家都是機率贏家 　　★ 絕無冷場！結合牌桌智慧及人性觀察，精彩說明「數據導向」決策的應用價值 　　★《魔球》傳奇經理人比利．比恩指定必讀，《富比士》雜誌、《出版人週刊》同感推薦 　　大吉大利，今晚吃雞！ 　　“Winner winner , chicken dinner!”―Jeffrey Ma 　　無論你的下注目標是什麼，這本書都蘊藏「扭轉勝率」的真理 　　他運用高超的機率思考法則， 　　把二十一點賭局變成一門高獲利的生意。 　　他縱橫各大賭場，賺進超過600萬美元。 　　他的勝率大到不可思議，讓他被全美賭場列入黑名單。 　　他的故事實

在太傳奇，電影《決勝21點》捧著現金，要以他的真實經歷為藍本…… 　　他是馬愷文，一位數學天才、麻省理工學院高材生。 　　這本親筆著作，將首次公開他在牌桌上的邏輯思考與分析方法， 　　結合對人性的觀察，以及對數字的智慧， 　　告訴你：普通人要如何運用數字呈現資訊、贏得勝利？ 　　你將學到在混沌中決斷的智慧，取得人生各領域的「莊家優勢」！ 　　【其實，你可以更聰明的贏！】 　　馬愷文提升自我「莊家優勢」的四大原則： 　　● 建立正確的決策框架：串聯目的、範圍與觀點，大幅增加決策勝算。 　　● 掌握變異數，用時間交換成果：別對短期結果反應過度，90％的人都輸在這裡。 　　● 把歷史數據納入決

策過程：該相信直覺？或相信數據？答案跟你想的不一樣！ 　　● 保持紀律，擺脫心理偏誤：正因為人類不理性，我們更需要與人性對作。 　　馬愷文說：「21點完全是一種數學遊戲，不管你決定拿牌、不拿牌……都沒有可以即興發揮的空間。21點給予我最終的洗禮，讓我對『統計』這個信仰產生無比的信心。統計的獨特性，讓我對數字的力量深具信心，也讓我了解，運用分析以便在商業上致勝所需要的根本原則。在《決勝21點》之後的職業生涯中，我帶著這些心得經驗，尋找可以在賭場以外運用它們的機會。」 　　【獨家收錄】 　　● 馬愷文21點快速算牌心法 　　● 打敗21點莊家「基本策略圖解」  

winner回歸進入發燒排行的影片

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決winner回歸的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O

nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.

1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標

715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3

工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程

可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表

68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕

疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光

線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄

圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算

流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與

標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38

特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖

80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖

88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70

R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80

棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1

07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11

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西藏旅行記 (探險經典中文出版二十周年平裝本回歸) ：首位深入西藏的日本學問僧河口慧海尋訪佛教經典的究竟之旅

為了解決winner回歸的問題，作者河口慧海 這樣論述：

河口慧海，首位深入西藏的日本學問僧 尋訪佛教經典的究竟之旅    「河口慧海是一位敏銳的觀察者與忠誠的記錄者，他留下的紀錄的深度、準確和全面性，都不是浮光掠影的西方探險者所能比擬。……慧海入藏取經，完全是孤獨來去的鬼影。我必須說，這是法顯、玄奘以降的東方旅行傳統，我們在河口慧海身上，再度看見久逝的古風。」 ——詹宏志        一八九七至一九○三年，日本僧侶河口慧海花了將近六年時光，進入西藏這塊被嚴密封鎖的大地。這塊祕密王國因天險而與世隔絕，別有乾坤，西藏人自認這裡是佛陀的國度、觀音之淨土，充滿獨特異彩。不過，這位日本僧侶並不是為了仿效勇敢的冒險家，以完成探查大業、促進世界文明為職志，

而是因為聽聞該國藏有許多佛教未傳之經典，為了取得這些珍貴典籍而發奮走上這段長旅。     他於一八九七年六月從大阪出發，在大吉嶺停留一年研學西藏語文，於一八九九年一月借道尼泊爾前往西藏，之後在喜馬拉雅山脈的山中小村查藍修習修辭學一年，在一九○○年七月才抵達西藏國境。之後，他為了避開嚴密防守的西藏關哨，不得已往西繞道羌塘高原，徒步跋涉過海拔四、五千公尺的無人地帶，採行鮮為人知的小徑。時值冬季，他不時得涉渡夾雜流水的冷冽河川，又不時經遇大雪紛飛，途中險些凍斃；又遭盜匪掠奪，到達西藏首府拉薩時已一九○一年三月。仔細算來，他從大吉嶺到拉薩共花了兩年三個月時間，共走了近四千公里路。然後，他冒稱羌塘藏人身

分進入拉薩色拉寺研讀一年兩個月，期間因醫術高明榮獲達賴喇嘛召見，甚至差點成為法王御醫，後來則因身分曝光而在一九○二年五月匆匆離開西藏，在一九○三年五月返抵國門。    返國之後，河口慧海將這趟旅程的見聞詳盡記錄，以「西藏旅行記」為題在報刊上連載，獲得一般民眾的熱烈迴響，風靡一時。英譯本《西藏三年記》於印度出版後，旋即獲得民族學家、歐洲探險家和西藏學者的肯定。    《西藏旅行記》一書不僅記錄旅途的艱險、各地法會、僧侶的生活百態，同時涵蓋當年西藏地方的政治、經濟、文化、外交及社會風俗、歷史，還有地理上的探險，可謂在近代史和比較文化研究上，留下了豐富又獨特的珍貴素材。  「我已無計可施，但這樣下

去只會在風雪中昏睡，而昏睡就代表死亡。我的兩手都失去了知覺，牽著羊繩的那隻手更是抬不起來，整個人痛苦到了極點，可是不能就這樣停下來等死，我又使盡最後的力量和兩頭疲憊的山羊拉扯奮戰，走了五、六十公尺，他們終於倒了下來。兩頭羊痛苦地喘著氣，我也只能做最壞的打算。……既然無法可想，就將行李從羊背上卸下，拿出禦寒的大袍蓋著牠們，我也從頭到腳包著一件厚厚的雨衣，擠在兩頭羊中間的雪地上開始打坐。」 ——河口慧海

由統治合法性檢視習近平時期的政治經濟週期

為了解決winner回歸的問題，作者吳佳臻 這樣論述：

共產國家的合法性來源通常不是從民主政治選舉中產生，而是建立在意識型態上，但當經濟發展趨向現代化導致人民價值觀改變而削弱過往意識型態對於社會影響之效果時，習近平該如何或者說該以什麼來維繫他統治的合法性是必須先釐清的。就中國大陸經濟發展脈絡來看，利用高速經濟增長確保政治上長治久安無疑是慣用且實際的方式，因此造就「中國大陸政治經濟景氣循環現象與每五年召開之中國共產黨全國代表大會有密切關連性」的論述，但由於習近平上任後便在「中華人民共和國憲法修正案」草案中正式廢除鄧小平制定之領導接班制度，並且不斷強調必須以科學角度評斷幹部表現，導致這個問題意識的研究方式更加廣闊和複雜。因此當本論文透過不論是事件時序

分析或經濟學統計法對此一時期週期檢 驗時並僅得到極些微顯著影響的結論後，才回歸到以統治合法性的角度進行週 期分析，並提出「執紀審查事件會透過固定資產投資影響地方經濟增長和影響 政治經濟週期波動」的假說。本論文的研究結果顯示，從描述性統計層面來 看，市場經濟體制和產業結構確實有逐漸優化的現象，但省份間的發展差距仍 尚未縮小，且若細探每年反腐力度比率較高的省份，在排除剩餘經濟影響因素 後，可發現其增長率普遍呈現降速或負增長，由此初步斷定經濟表現與反腐政 策間的密切關連性;從實證模型檢驗層面來看，不論是靜態面板固定效應模 型，抑或是動態面板廣義動差估計，皆可驗證反腐力度與固定資產投資之間確 實存在明

顯的負相關顯著性。事實上通過比較變數間的彈性係數後可發現反腐 力度並非是最直接的影響因素，但透過學者洛倫佐•佩萊格里尼(Lorenzo Pellegrini)和雷耶•格拉格(Reyer Gerlagh)的檢驗方式和對變數進行交互項 檢驗後，仍可證實「隱性顯著關係論」的說法，間接印證本論文所提之假說。