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超級富豪定律：揭開麥當勞、希爾頓等15位連鎖帝國創業者，白手起家締造驚人財富的成功公式

為了解決回溯英文的問題，作者MaxGunther 這樣論述：

★ 百萬暢銷書《蘇黎世投機定律》作者馬克斯．岡瑟力作 ★ ★ 由一貧如洗到成為超級富豪的成功公式 ★ ★ 通往財富自由必讀經典 ★ 　　15位白手起家、主宰20世紀美國經濟的富豪驚人的成功故事。 　　看他們如何從一無所有，經不同成功路徑，成為富可敵國的超級富豪。 　　學習他們的成功公式，你也能夠成功致富！ 　　1972年，馬克斯．岡瑟（Max Gunther）邀請讀者與他一起穿越美國最著名超級富豪的長廊。這裡的居民絕不只是普通的富豪，而是最少擁有價值相當今日7 億美元資產的超級有錢人。這部經典作品出版至今已有50 年歷史，但其價值經久不衰，因為通往財富之路的關鍵，並不會隨著時間改變。藉

由這本書，任何人都能夠學習、改編和應用這些祕密，並創造驚人的財富。 　　◎一無所有的魯蛇如何突破困境致富？成為超級富豪的關鍵要素 　　世間一般對成功者的想像，就是天生贏家，他們似乎和我們一般人完全不同，不但擁有良好家世背景，在任何領域都能輕易脫穎而出，身邊總是圍繞一群朋友（以上的敘述是不是讓你想起那些老在IG上曬照片的人生勝利組）。 　　然而，本書中的超級富豪卻完全不是這類人士，他們的條件甚至可能比一般人更差，只是一無所有的魯蛇而已。他們沒有傲人的學歷，多半高中就輟學；並非含著金湯匙出生，許多人曾面臨破產的窘境；在學校也並不活躍，是如同你我一樣的普通人。 　　為什麼他們明明什麼都沒有，卻

能抵達財富的頂點？作者認為這些超級富豪都擁有幾個關鍵要素：過人的膽識、強大的自信心與堅忍不拔的毅力，以及對未來的洞見，因而終能致富，成為超級富豪。書中的超級富豪顛覆了一般想像中的成功者形象，以下就是其中幾位。 　　◎破產逆境中打造速食王國麥當勞──雷．克洛克 　　雷．克洛克高中二年級輟學後，先後在多個行業謀生，工作不穩定的他，甚至破產。遭遇如斯困境後，他仍不放棄，努力東山再起，創立一間小型公司，銷售混合攪拌器。某天他發現加州一家小餐廳，使用了八臺他的機器。因未曾有餐廳採用那麼多臺機器，克洛克決定親自前往，參觀他們的作業方式。他發現這家由麥當勞兄弟經營的小餐廳極具潛力，便向兄弟提出加盟要求，條

件是他可以在美國任何地方開設餐廳。 　　克洛克不但發現了麥當勞的潛力，更厲害的是，他還為麥當勞的成功，打下了最強的基礎。他詳盡規範這家連鎖企業的加盟經營模式，包括經營、管理、公關、食物的味道等，都嚴格要求。他快速的在全美各地開設連鎖餐廳，同時確保每家分店都能複製這套成功模式，一磚一瓦建起一道巍峨華麗的金拱門。 　　雷．克洛克擁有自信與毅力，在面對困境時毫不退縮。他不僅洞見了麥當勞餐廳與加盟產業的潛力，更重要的是他不畏風險快速展店，最終獲致巨大的財富。 　　◎負債危機中翻身建立航運帝國──丹尼爾．路德維希 　　丹尼爾．路德維希高中尚未畢業，就因為對船與航海的濃厚興趣而輟學，到碼頭工作。他在

相關工作間流連，但總是負債，始終無法累積財富。直到他學會借貸資金為槓桿後，才擺脫負債的窘境，也創立自己的造船公司。 　　真正使路德維希累積巨大財富的，是對未來趨勢的精準預測，並大膽投注其中。他判斷美國不再適合經營航運，於是將目光投向充滿未知的遠東。他選擇太平洋另一岸的日本為新的根據地，設立造船廠，擴張自己的船隊。日本低廉的勞力與原料成本，使獲利能夠大幅增加。他更在世界各地稅負低廉的國家，設立公司營運管理船隊，將觸角伸展到全世界。他的船隊規模甚至大過著名的希臘船王。 　　路德維希即使負債仍然不屈不撓，大膽運用資金槓桿，且發掘日本的發展潛力，最終從一無所有的年輕小夥子搖身變為超級富豪，白手起家

建立橫跨全球的龐大航運帝國。 　　◎實現不可能的科學家──艾德溫．蘭德 　　艾德溫．蘭德專精於光學研究。某一天他替女兒拍照時，女兒不耐煩的問要等待多久才能看到相片。他向女兒解釋相片沖洗原理的同時，驚覺照相技術的基本問題──等待很長時間才能看到成品。於是他開始研發從拍攝的照相機中直接取得相片的技術。他曾為此徵詢許多專家的意見，得到的回答都很一致──那不可能實現，不必浪費時間。 　　然而蘭德沒有因此退縮，仍投入研發。他找到合適的材料，克服沖洗相片時，劇烈溫度變化與潮溼等可能使成像失敗的變數，研發出短時間內取得成品，品質也媲美傳統相片的相機──拍立得，這項產品很快就受到廣泛的歡迎，銷售遍及世界各

地。 　 　　蘭德洞察快速照相技術的潛在市場，並鍥而不捨的研究。敢於挑戰不可能的自信與膽識，使他躋身超級富豪的行列。 　　名列書中的每一位超級富豪，無不依憑膽識、自信、毅力與洞見，走出自己獨有的致富路徑，從一無所有攀爬至財富金字塔的頂峰，在一片荒蕪中建立起企業帝國。參考這些超級富豪如何致富，你也可能成為他們的一員！ 名人推薦 　　王莉莉　《祕密》系列譯者、《啟動夢想吸引力》作者 　　李勛　知名理財作家 　　許耀仁　《揮別卡關人生》作者 　　(按姓氏筆劃排列)

回溯英文進入發燒排行的影片

無所不在的聲音： 年輕成人的線上音樂及線上廣播消費研究

為了解決回溯英文的問題，作者江明潔 這樣論述：

數位時代廣播及音樂的消費方式，融合了科技的發展、內容和形式的轉變，廣播聽眾開始得以使用網路在手機、電腦上收聽廣播，相關的音訊檔案甚至可以隨選、下載，收聽廣播不再受限於地點、時間、及訊號清晰程度影響，錯過想聽的節目，還可以另外抽出空閒時間重聽。音樂產業因新的科技發展面臨轉型，當代音樂和科技的關係，隨著串流平台崛起，任何人都能透過數位下載方式免費獲取，收聽廣播、音樂不再被時間、空間、硬體體積、容量所限制，科技使得消費者隨時都能享受音樂。本研究主要目的在探討在日常生活脈絡下，聲音媒介及其內容的消費實踐，消費者在數位時代下在收聽音樂、廣播時使用媒介的動機及習慣（habits）和具有的意義。本研究使用

深度訪談法進行，訪問人數11人。從使用聲音媒介的動機來看，可以區分為「心理」及「日常生活習慣」兩個面向，使用者出於「心理」情緒相關收聽的可細分為「撫慰」、「培養情緒」、「逃避互動」三個原因；「日常生活習慣」則可看出聲音在日常生活中扮演的角色，可細分為「日常生活」、「打發時間」、「陪伴」。而當日常生活形式與聲音作結合後，使用者養成了在執行日常生活行為時，就要有聲音的習慣，成為了一種固定的既定消費行為模式，在本研究中通勤跟寫作業時收聽聲音媒介，是最多年輕成人受訪者在日常生活習慣中，與聲音連結最常見的時候。在收聽線上音樂使用的媒介以手機最多，其次為電腦，而廣播仍是以傳統車載收音機收聽最多，其次為手機

APP，而在收聽音樂載具背後其實與科技符擔性（affordances）有關，又以「手機多工的符擔性」、「時間彈性符擔性」、「空間限制消除的符擔性」和「多元內容符擔性」影響消費者的使用。

我們的語言：應用、爭議、修辭

為了解決回溯英文的問題，作者紀蔚然 這樣論述：

　　沒有語言，事物無法現身。 　　貫通任督二脈的語言學秘笈   　　標點符號左右文意  稍有不慎便後悔莫及 　　錯置逗點要人命  不加分號打官司  驚嘆連連鬧離婚  　　語言癌問題不小  語言潔癖也是病 　　話語痙攣人人有  殭屍名詞殺不完 　　追求完美穩失敗  但人總想把話說得更好 　　可惜語言滑溜如泥鰍 　　揭示時遮掩  隱瞞時泄漏  　　唯有透過「心語」  始能窺見自我與他者的靈魂   　　24堂趣味十足的哲學課，以日常情境剖析語言的真相與迷思，從親身體驗回溯話語的源頭，一面舉起修辭刀，殺殭屍，解痙攣；一面提醒自己語言不停改變，或可選擇不隨波逐流，倒也不必口誅筆伐。   　　語言是抉

擇──伸展你的書寫以便伸展你的心智。   　　應用篇：剖析音標的重要、學習關鍵期、雙語利弊、難搞的標點符號、寫作指南和風格之要。   　　爭議篇：介紹語言學研究重要的爭論和假說，如語言的源起、演化、本能論和文化論、語言相對論等各學派的基礎論述。   　　修辭篇：探討語言的藝術，說話或書寫的技巧，即每個人以語言與人互動的方式。藉小說、戲劇、史詩和生活對話，揭示人們如何運用語言傳達字面上和字面以外的意義，進而揣摩心語，領會感受與言說之間的裂隙。   　　語言之間，無分軒輊；語言之前，人人平等。   本書特色   　　劇作家的語言課，破解日常生活的說寫迷思。 　　語言涉及教育、心理、文化、歷史、腦科

學、行為認知、人類學等，影響人類感知和思考模式，思考語言就是思考我們的存在。

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決回溯英文的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。