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這兩本書分別來自堡壘文化 和電子工業所出版 。
輔仁大學 大眾傳播學研究所碩士班 游易霖所指導 郭婉妍的 手機遊戲的推播廣告對玩家廣告效果的影響因素探討——以手遊「王者榮耀」為例 (2020),提出即時比分app關鍵因素是什麼,來自於手機遊戲推播廣告、性別差異、科技接受模型、廣告效果。
而第二篇論文國立交通大學 生醫工程研究所 柯立偉所指導 蔡博宇的 適應性雜訊子空間重建法應用於腦波分析的即時去雜訊 (2020),提出因為有 腦電圖、腦機介面、雜訊子空間重建演算法、赫布學習、穩態視覺誘發電位的重點而找出了 即時比分app的解答。
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行為上癮:從心理學、經濟學、社會學、行銷學的角度,完全解析智能社會下讓你入坑、欲罷不能、難以自拔的決策陷阱。
為了解決即時比分app 的問題,作者何聖君 這樣論述:
手機上癮不是你沒定力, 而是你沒看穿設計者的陰謀! 在智能社會裡,「行為上癮」是我們自投羅網也是受人蓄意設計, 我們喪失的不只是時間、生活品質,更是人與人之間的連結。 這是一本以心理學切入的「工具書」,輔以廣告行銷、數位設計、社會學理論及經濟學原理,闡述數位時代人們如何在資本主義系統下,逐步交出我們的個人意志、自由選擇、情緒感受力與時間背後精細的人為算計與我們大腦的設計。同時提供有系統、有理論支持的「破解公式」,即便多年累積的經濟體制難以撼動、人類發展歷史永不可逆,身為數位時代的「使用者」,我們值得花時間理解這場共業般的陰謀與機制,從自己開始一一破解,為自己創造一個自主享受
科技便利而不受害的環境。 為什麼現在我們好像做什麼都會上癮? 社交媒體上癮已經讓我們成為「異化的人」。 行為上癮在這個多元化的時代也有一定的個性化趨勢,除了賭癮、遊戲上癮、社交媒體上癮外,還有影片上癮、資訊上癮等。有些人熱衷看某一類的新聞,一看就是一上午;有人滑短影片滑得停不下來;有人沉迷網路小說與社會隔絕…… 當你沉浸在上癮的快樂時,這個世界有更多能讓你上癮的產品被設計出來,它們正躲在暗處,準備慢慢地「俘虜」你。 和藥癮不同,行為上癮不會產生撤除後引起生理痛苦的戒斷症狀。 但任何一款能使人產生行為上癮的產品的系統,都充分利用了人類大腦的特點,設計了一套讓人
欲罷不能的獎勵系統。 你以為的上癮,只是大腦受刺激的物理性影響嗎?你聽過越戰時期有十萬美國大兵人人都是毒蟲,戰爭結束後卻無人成癮嗎? 有一項調查發現,越南戰爭期間,有將近十萬美國士兵在戰場中染上毒癮,這讓時任美國總統的尼克森非常擔心──所有人都能想像癮君子在毒癮發作時不計後果的破壞力,更何況他們還是身攜武器的軍人。 為了控制這種不良的預期,尼克森任命研究員李.羅賓斯對這十萬人進行追蹤。然而,出乎所有人的預料,原本毒癮的平均自然戒斷率只有百分之五,但在這十萬人中,真正毒癮復發的士兵居然只有百分之五。 這當然是一件好事,但這到底是為什麼呢? 羅賓斯為了研究這種反常現象
背後的緣由,請專家團隊將每個影響因數做對比分析,最終,他找到了對這些士兵產生影響的核心因素:環境。 環境的力量之所以能產生效果,依舊離不開「觸發、行動、獎勵」的迴路模型。 上癮式設計:讓大腦製造多巴胺獎勵,推陳出新抵抗減敏感反應 當我們首次打開「抖音」APP後,系統會推薦給我們按讚數最高的影片,由於絕大部分的人對有趣、好玩、快樂的感知基本大同小異,因此,這段初次體驗的十五秒短片會對我們大腦中的依核(Nucleus Accumbens)──也就是大腦的快樂中樞產生作用,繼而促使大腦分泌大量多巴胺,給我們製造快樂獎勵,這是第一階段。 第二階段,如果我們看的影片類型大同小異,
那麼大腦就會具有適應某種刺激反應衰退的結果,產生的多巴胺也會相應變少,這就是所謂的減敏感反應(可以理解為你總是吃同樣的東西,次數一多就吃膩了)。然而大數據的分析完美避開了減敏反應所帶來的多巴胺降低以致消費者暫停使用產品的可能。 ➥ 詳細拆解行為上癮「六大原理」 原理一、行為觸發──走入行為上癮之路。 原理二、輕鬆「入坑」──讓你覺得你入的不是坑,是有趣的遊戲。 原理三、即時回饋──鼓勵你重複同樣的上癮行為。 原理四、挑戰升級──讓人欲罷不能的晉級樓梯。 原理五、未完待續──讓你始終停不下來。 原理六、社群依賴──沉浸其中,無法自拔。 ➥ 腦神經科學實驗×心理
學效應×社會學理論 ×經濟學現象×廣告行銷心理學 ░ 奧爾茲電擊老鼠實驗 被電擊刺激的小老鼠享受著電擊,不吃不喝,最終力竭而亡。電擊刺激大腦「快感中樞」所帶來的是「獎勵」,刺激並無法滿足與療癒,而是會造成行為上癮(Addictive Behaviors)。 ░ 廣告心理學的「七次法則」 為什麼看十五秒廣告可以免費看影片?這是個搶佔你的注意力與時間的時代。一個消費者要連續七次看到你的品牌或產品資訊,才能產生一定的信任,增加消費者購買的機率。 ░ 單純曝光效應(Mere Exposure Effect) 這種現象具體表現為隨著接觸次數越來越多,人就會越發喜歡它。比
如,你第一次看到一個長相醜陋的人可能覺得很厭惡,但和他待的時間長了,就漸漸覺得對方也不是那麼難看了。 ░ 人類底層的行為公式:B=MAT。 人類的行為模式實際都是一套套演算法,讓人產生行動的邏輯正是人類底層的行為公式:B=MAT。Behavior(行動)= Motivation(動機)×Ability(能力)×Trigger(觸發)。 ░ 「登門檻效應」(Foot In The Door Effect) 美國心理學家對家庭主婦進行的實驗。個體一旦接受了一個小要求之後,為了避免自己認知上的不協調,會有機會接受之後更過分的要求。 ░ 蔡格尼效應 所謂蔡格尼效應,是指人
對未處理完的事情比對已處理完成的事情印象更深刻,這是一種對未竟之事的緊張感,是一種對閉環和圓滿的追求,也是人們對好奇事物渴望得到解答的強烈訴求。 本書特色 ⍝ 從心理學實驗看智能社會下的焦慮人性 ⍝ 透過各學派理論認識何謂行為上癮 ⍝ 實驗案例說明大腦認知偏差影響你的決策 ⍝ 拆解各式手遊或網紅應用程式設計的心理陷阱 ⍝ 實體商店與線上整合行銷成功案例解構 ⍝ 21部暢銷書精萃教你擺脫行為上癮 ⍝ 靈活運用行為上癮與孩子一起學習
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手機遊戲的推播廣告對玩家廣告效果的影響因素探討——以手遊「王者榮耀」為例
為了解決即時比分app 的問題,作者郭婉妍 這樣論述:
本研究目的在於以科技接受模型與性別差異理論為研究基礎,以手遊「王者榮耀」為研究場域,探討其推播廣告之廣告屬性以及玩家性別差異對於玩家廣告效果之影響為何。近年來在移動互聯網的發展下,手機遊戲產業方興未艾,推播廣告作為直接觸及玩家的廣告平台,卻面臨不合時宜或者內容重複等問題,可能會導致手機用戶直接忽略或產生抵觸心理,從而抑制廣告效果,因此如何利用推播廣告屬性以及玩家性別差異來有效提高廣告效果是本研究的動機所在。本研究透過網路問卷調查法共蒐集476份有效樣本,研究結果顯示,認知有用性、認知易用性、認知娛樂性與社交性會正向影響玩家對於推播廣告的廣告態度;認知易用性和社交性會正向影響玩家的品牌態度;認
知娛樂性和社交性會正向影響購買意願。其次,廣告態度和購買意願能夠正向地影響他們的點擊行為。最後,玩家性別對於廣告態度、品牌態度、購買意願和點擊行為均有顯著差異。
邊緣計算與算力網路:5G+AI時代的新型算力平臺與網路連接
為了解決即時比分app 的問題,作者雷波陳運清王旭亮 這樣論述:
基於雲、SDN、NFV等新技術的雲化網路應用及發展趨勢,對5G+AI時代的新型算力平台(邊緣計算)與網路連接(算力網路)進行了系統性的介紹。本書內容涵蓋了邊緣計算的典型應用場景、主要特徵、技術架構、管控體系和相關的網路基礎設施,同時還系統性地介紹了算力網路解決方案的定義、思路、模式和典型應用。 本書不僅適合通信領域相關從業人員和高校師生閱讀與參考,而且還適合對邊緣計算和算力網路感興趣的社會各界人士學習。 雷波,高級工程師,現任中國電信股份有限公司研究院IP與未來網路研究中心主任、中國通信標準化協會網路5.0技術標準推進委員會管理與運營組組長、邊緣計算網路基礎設施聯合工作
組(ECNI)聯執主席等職務,目前聚焦在未來網路技術、新型資料中心網路、算力網路等方面的研究工作。 陳運清,教授級高級工程師,現任中國電信股份有限公司研究院副院長、中國電信科技委資料專業組副組長、中國互聯網協會標準工作委員會副主任委員、中國通信標準化協會網路5.0技術標準推進委員會副主席等職務。他長期從事電信運營寬頻網路領域的研究,曾獲2008年度政府特殊津貼,在未來網路、下一代互聯網、IP網路架構、高智慧型網路等子領域均有較深厚的研究和積累。 王旭亮,畢業於日本奈良先端科學技術大學院大學並獲得軟體設計學碩士學位,現任中國電信股份有限公司研究院新興資訊技術研究所未來網路與融合創新部
副主任,主要研究方向為雲計算、SDN/NFV、邊緣計算和資料中心網路等。 趙倩穎,畢業于比薩大學和聖安娜高等研究學院,獲資訊和網路專業碩士學位,現為中國電信股份有限公司研究院工程師,曾參與邊緣計算、5G+AI智慧算力網路研究,並參與ITU-T算力網路標準化制定工作,主要研究方向未來網路、算力網路。 解雲鵬,畢業于北京郵電大學,獲電腦應用技術碩士學位,高級工程師,現任中國電信股份有限公司研究院實驗室運營中心技術總監、中國通信標準化協會網路5.0技術標準推進委員會架構組副組長等職務。他主要研究領域為未來網路架構、IP都會區網路、資料中心網路等,獲得省部級獎5項,發明專利10多項,合著專
著3本。 王江龍,畢業于北京郵電大學,獲資訊與通信工程碩士學位,現為中國電信股份有限公司研究院工程師,主要從事新型IP網路技術、雲網融合、未來網路架構等創新領域的工作。 柏楠,畢業于北京郵電大學,現為中國電信股份有限公司研究院高級工程師,長期致力於網路運營和IT技術的研究及開發工作,近年主要從事網路雲化、NFV與邊緣計算的設計研發工作。 劉增義,畢業于北京郵電大學,獲通信工程碩士學位,現為中國電信股份有限公司研究院工程師,主要從事網路功能虛擬化、算力網路、容器網路等創新領域的工作。 唐靜,畢業于北京科技大學,獲電腦技術碩士學位,現為中國電信股份有限公司研究院工程師,曾參
與SDN/NFV測試平台、邊緣計算、5G+AI智慧算力網路研究,並參與ITU-T標準化制定工作。 第1章 5G+AI時代需要邊緣計算與算力網路 1 1.1 算力時代 1 1.1.1 算力定義 1 1.1.2 算力推動各行各業的發展 2 1.2 5G+AI時代的算力平臺 7 1.2.1 典型算力平臺:雲計算 7 1.2.2 新型算力平臺:邊緣計算 9 1.2.3 端計算 10 1.2.4 多樣化的算力提供方 11 1.3 算力平臺與網路連接 11 1.3.1 雲計算時代的網路解決方案:雲網一體 11 1.3.2 從邊緣計算視角看網
路:ECA/ECN/ECI 12 1.3.3 算網一體化佈局 16 1.3.4 邊緣計算時代的新型網路連接:算力網路 16 1.4 本章小結 17 第2章 邊緣計算與應用場景 19 2.1 邊緣計算演進與定義 19 2.2 邊緣計算的性能指標 24 2.3 邊緣計算場景與典型應用綜述 25 2.3.1 ICT服務商將雲計算能力逐步擴展到邊緣設備 25 2.3.2 工業企業依託豐富的工業場景發揮現場級應用能力 27 2.4 行業應用 28 2.4.1 平安城市 28 2.4.2 遠端醫療 30 2.4.3 智慧家庭 31 2.4.4 車聯
網 33 2.4.5 工業智慧製造 34 2.4.6 內容服務 36 2.5 本章小結 40 第3章 邊緣計算主要特徵與技術架構 41 3.1 邊緣計算平臺行業特色能力 41 3.1.1 圖像識別能力 42 3.1.2 圖像渲染能力 43 3.1.3 即時編解碼能力 43 3.1.4 智慧分析能力 44 3.2 邊緣計算平臺網路能力開放 45 3.2.1 位置服務能力 46 3.2.2 業務分流能力 46 3.2.3 無線網路資訊服務能力 47 3.2.4 使用者身份識別服務能力 48 3.2.5 寬頻管理服務能力 49 3.2.
6 QoS服務能力 49 3.2.7 流程統計及計費服務能力 49 3.2.8 IoT服務能力 51 3.2.9 WLAN資訊服務能力 52 3.2.10 固定接入資訊服務能力 52 3.2.11 車聯網服務能力 52 3.3 邊緣計算平臺管理能力 54 3.3.1 邊緣App管理能力 54 3.3.2 邊緣資源管理能力 57 3.4 本章小結 59 第4章 邊緣計算基礎設施層 61 4.1 伺服器與網路接入設備 61 4.1.1 邊緣伺服器[42] 61 4.1.2 伺服器虛擬化 66 4.1.3 定制化的邊緣接入設備 73 4.
2 基於FPGA的網路算力加速 83 4.2.1 算力的演進:從CPU到FPGA 83 4.2.2 FPGA助力網路加速 84 4.2.3 FPGA助力邊緣計算 85 4.2.4 邊緣計算算力進入FPGA時代 88 4.3 資料中心網路的演進 88 4.3.1 網路架構的演進 88 4.3.2 網路標準的演進 93 4.3.3 網路設備的演進 98 4.4 構建無損的邊緣資料中心網路 102 4.4.1 無損網路的由來 102 4.4.2 無損網路關鍵技術 108 4.4.3 無損網路技術在邊緣資料中心的應用場景 113 4.5 本章小結
118 第5章 邊緣計算的管控體系 119 5.1 邊緣計算的管理架構 119 5.2 運營商視角的管控體系 123 5.2.1 運營商的選擇 123 5.2.2 變革中的網路管理 124 5.2.3 運營商邊緣計算的管控 143 5.3 其他視角的管控體系 147 5.3.1 從雲服務出發構建MEC體系 147 5.3.2 從應用出發構建MEC-PaaS服務 149 5.4 本章小結 150 第6章 從雲網一體到算網一體 153 6.1 從雲網到邊端 153 6.1.1 雲網邊端總體能力和內涵 153 6.1.2 邊緣計算與雲網一體
化 154 6.2 邊緣計算對網路的新需求 155 6.2.1 典型業務承載需求 155 6.2.2 協同組網需求 157 6.2.3 智慧化管理需求 158 6.3 邊緣組網關鍵技術 158 6.3.1 泛在多樣連接 159 6.3.2 確定性無損轉發 159 6.3.3 算力按需分配 160 6.3.4 網路切片 160 6.3.5 網路智慧化 161 6.4 雲邊協同、算網一體的融合架構 161 6.4.1 架構融合的基礎要素 161 6.4.2 算力網路新架構 163 6.4.3 雲網一體、邊網協同的新型都會區網路 165 6.
5 本章小結 173 第7章 算力網路 175 7.1 算力網路的背景 175 7.1.1 分散式算力成為業務發展新需求 176 7.1.2 邊緣計算驅動算力提供的多樣化 178 7.1.3 網路發展為多方算力資源靈活提供奠定了基礎 179 7.1.4 算力網路提供新的商業模式 180 7.2 算力網路的定義 181 7.2.1 算力網路與電力網絡的類比分析 181 7.2.2 算力網路與雲網協同 182 7.3 算力網路中多資源聯合優化的數學分析 183 7.4 算力網路應用案例 188 7.4.1 算力網路在智慧安防領域的應用案例 188
7.4.2 算力網路在AR業務領域的應用案例 191 7.5 本章小結 194 第8章 算力網路實施方案 195 8.1 算力網路體系 195 8.1.1 算力網路體系架構 195 8.1.2 算力網路交易平臺 197 8.1.3 集中式的算力網路編排管理平臺 198 8.1.4 分散式的算力路由層 201 8.2 算力網路運行示例 202 8.2.1 場景假設與角色描述 202 8.2.2 資源資訊分發與收集 204 8.2.3 算力網路交易詳解 209 8.2.4 算力網路資源調度 212 8.2.5 集中式方案、分散式方案、混合
式方案對比 215 8.3 基於AI的擴展服務模式 216 8.4 本章小結 218 附錄A 邊緣計算開源系統介紹 219 A.1 StarlingX 219 A.2 KubeEdge 233 附錄B 邊緣計算自動化測試及實踐 251 B.1 雲化網路自動化測試 251 B.2 雲化網元自動化測試 259 B.3 測試平臺實踐 262 縮略語 269 參考文獻 277
適應性雜訊子空間重建法應用於腦波分析的即時去雜訊
為了解決即時比分app 的問題,作者蔡博宇 這樣論述:
在腦機介面的研究裡,腦電圖訊號廣泛應於腦機介面以及神經科學領域。然而錄製腦電波的同時,除了記錄腦電圖訊號外,某些人為雜訊如眼動訊號(EOG)、肌電訊號(EMG)也會污染腦電訊號進而影響訊號的判讀。近年雜訊子空間重構(ASR)是一種新運用在腦電圖上的及時雜訊濾除演算法。在真實環境下使用ASR時,若只使用特定一段資料運算雜訊空間,此雜訊空間容易受此段資料特徵影響。因此針對此問題,我們提出了一種由反赫布/赫布神經網絡作為適應性機制的方法稱為PSP-ASR和PSW-ASR,以降低參考資料受雜訊汙染對於在雜訊子空間演算法的影響。此方法不受限於首次找到的參考資料,同時以新的資料更新神經網路並修正得到的雜
訊子空間。此研究主要使用基於穩態視覺誘發電位的腦機介面(SSVEP-BCI)實驗資料以及模擬腦波基準資料去驗證本研究所提出的PSP-ASR以及PSW-ASR演算法。除了探討應用此適應性ASR用於SSVEP-BCI實驗的效能影響,也探討在基準腦電訊號上去除模擬眼動以及模擬肌電訊號的去雜訊能力,並以均方根誤差以及訊雜比量化。最後與使用的一般即時ASR (Init-ASR和MW-ASR)相比。結果顯示PSP-ASR與PSW-ASR相較於Init-ASR以及MW-ASR在均方根誤差以及訊雜比上有下降以及上升的趨勢。此外使用PSW-ASR去除雜訊後的均方根誤差以及訊雜比上,額葉區域以及中央腦區皆有均方根
誤差顯著下降與訊雜比的顯著差異上升,其中以前額葉Fp1通道以及Fp2通道最為明顯。在Fp1、Fp去除眼動的結果中,均方根誤差分別從10.67 μV與10.66 μV下降至8.56 μV與8.55 μV,其訊雜比分別從-0.01 dB與-0.43 dB上升至1.82 dB與1.39 dB。在SSVEP-BCI實驗中,相較於使用傳統ASR搭配預設截止參數的準確率,當使用PSW-ASR搭配嚴格截止參數,可以提供較高SSVEP-BCI性能並提升4.76 %準確率。依據實驗結果,使用適應性ASR對於處理非暫態腦波訊號是可靠的,且能提供較好的即時去雜訊能力與更優良的腦機介面效能。
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