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讓孩子均衡發展的科學玩具101款

為了解決吃餃子 老虎機的問題，作者築地製作所 這樣論述：

室內玩具的製作好簡單， 讓孩子盡情地玩個不停！ 　　小孩子無時不刻都有「想玩」的念頭。與其說念頭，或許應該說，活著當下的每一刻，本身就是一場場的「遊戲」。所以，大人用「沒有玩耍的空間」、「沒有玩耍的玩具」這些藉口來塘塞孩子、剝奪孩子的玩樂時間，不過是自己圖方便罷了，不是嗎？ 　　書中共收錄了101種玩具，每一種小玩具都能親子共樂，一起在家裡輕鬆無負擔地玩到無法自拔！ 　　如果是一至三歲的孩子，請由家長製作，再與孩子一起玩！ 　　如果是四、五歲的孩子，就可以和孩子共同來挑戰製作玩具！ 　　單是製作過程本身就是充滿樂趣的一種遊戲了。 　　只要孩子能動動手、運用身體、玩得盡興，自然不

成問題！ 　　因為遊戲中富含了孩子成長所需的一切元素！  

吃餃子 老虎機進入發燒排行的影片

基於增強學習的直播電商推薦系統

為了解決吃餃子 老虎機的問題，作者唐思琪 這樣論述：

近年來，直播電商逐漸受到重視。不同於傳統的電商和單向推播的電視購物，直播電商更加強調即時互動性。由於開設直播的成本低，直播主發起直播的頻率很高、商品也是不斷推成出新，這些都促成了複雜且快速變動的環境，而推薦系統能夠幫助消費者在資訊爆炸的情況下快速做出決定。過往的推薦系統研究注重於準確率的最佳化，不只引發了同溫層效應，更因為總是推薦類似的商品，長期下來導致消費者的不滿意以及流失。為了在精準推薦與探索新喜好的取捨中獲得較好的平衡，我們將此議題看作是一個具備使用者情境的多臂吃角子老虎機問題。此研究在直播電商這種新的商業情境下，提出一個基於強化學習的推薦系統。它能夠通過靜態的顧客特徵以及具時序性的顧

客特徵，找出顧客、直播主以及商品之間的關係。我們使用了一種循環神經網路——門基循環單元，來找出顧客隨時間變化的喜好。我們的直播電商推薦系統能夠藉由變分自動變碼器來模糊化顧客的特徵，並在推薦商品的過程中利用貝葉斯神經網路來引入不確定性，來達成控制探索顧客喜好與利用的平衡。據我們所知，我們是第一個提出以基於神經網路的上下文吃角子老虎機演算法，來解決直播電商平台環境下推薦問題的研究。我們比較了經典的多臂吃餃子老虎機演算法，並透過真實世界資料的實驗來初步驗證了我們的理論，並且展示了其在商業實務問題中的潛在應用。