智慧商業 管理的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

莊家優勢：MIT數學天才的機率思考，人生贏家都是機率贏家

為了解決智慧商業 管理的問題，作者馬愷文 這樣論述：

――――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 　　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」 名人推薦 　　★《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 得獎與推薦記錄 　　▋從好萊塢到華爾街、從國際媒體到鬼才經理人──盛讚推薦 　　「極具說服力……任何覺得自己數學不好的人都能從中學會厲害的決策方法。」──《出版人週刊》 　　「生動的實例加上簡潔的分析，馬愷文說明了任何想在業界成功的人都不該害怕做出『具爭議』的決定。」──《富比士》雜誌 　　「馬愷文和他的團隊在拉斯維加斯神出鬼沒，以高超的數學法則算牌

，賺進了大約600萬美元。他們把『21點莊家』打得落花流水，而且還把21點賭局變成一種高獲利的生意。馬愷文教我以獨特的方式審視金錢、生意，以及只有靠著探索那些灰色地帶和打破成規才能夠得到的成功。」──班．梅立克，電影《決勝21點》原著作者 　　「我可以肯定，地球上沒人能寫出這樣的書！」──羅伯．奈爾，ESPN 　　「從麻省理工學院畢業後，馬愷文成功成為跨領域的專家，包括21點玩家、選擇權交易商、網路創業家。他的經驗有助於解讀具爭議性的數字，使用客觀的分析，讓企業做出聰明決定。他的故事是有利的保證，各行各業的領導者都應該讀《莊家優勢》這本書。」──比利．比恩，MLB奧克蘭運動家球隊總經理

　　「馬愷文寫了一本包裹著商業外衣的哲學書……《莊家優勢》巧妙地混合了對人性的觀察、對數字的智慧、商業觀念及常識。」──威廉．龐士東，《決勝籌碼》作者  

智慧商業 管理進入發燒排行的影片

產品設計公司之動態設計決策模式研究

為了解決智慧商業 管理的問題，作者劉立園 這樣論述：

新資訊科技影響了產品生命週期的各個階段，在設計、製造和行銷方面發揮了關鍵作用，同時影響了產品設計公司。產品設計公司不再是單一的以設計為主，而是重視和利用新資訊科技，與製造領域和行銷領域緊密聯繫，並取得了成功。但是，仍然有很多產品設計公司無法協調新資訊科技、設計、製造和行銷的關係，阻礙了公司的發展。因此，本研究即以產品設計公司的角度出發，旨在建立新資訊科技影響下的「動態設計決策模式」（3DM），產品設計公司可以根據實際發展需要，透過動態設計決策模式，計算和分析不同因素之間的影響，以提供給產品設計公司及其相關領域決策者的參考為目的。 研究採用了系統動力學的理論和方法，透過文獻研究和專家訪談法

，建構一個因素之間相互聯繫的動態設計決策模式。在確定動態設計決策模式的因素及其相互關係的過程中，以文獻研究為基礎，整理出27個因素和29組因果關係。然後再以半結構化訪談、焦點團體法、德爾菲法的專家訪談方法，補充了6個因素和32組因果關係，並評估因素之間的影響大小；最後利用系統動力學軟體——Vensim，根據因果關係和影響大小，建立動態設計決策模式。 為了驗證動態設計決策模式的應用，利用動態設計決策模式計算產品創新、製造品質、市場需求和大數據四個關鍵因素對各個領域的因素的影響，以及結合實際案例的計算，結果發現：（1）設計領域中的產品創新對設計品質的影響最大；（2）製造領域中的製造品質對設計

優化的影響較大；（3）行銷領域中的市場需求對設計優化的影響較大；（4）大數據對其他領域因素的影響普遍高於其他三個關鍵因素對其他因素的影響；（5）在3DM模式中，因素之間相互影響，可以有效地避免獨立領域或獨立因素之間的相互脫節，及時促進各個領域因素之間的資訊回饋；（6）產品設計公司應用3DM模式，可以對多個因素進行快速的影響評估，比較影響大小，以確保公司管理者實施決策的主要方向。以上結果表明了動態設計決策模式可以輔助產品設計公司進行決策分析，並為產品設計公司提出建議和對策。

創新工廠講AI課：從知識到實踐

為了解決智慧商業 管理的問題，作者創新工廠DEECAMP組委會 這樣論述：

創新工廠於2017年發起了面向高校在校生的DeeCamp人工智慧訓練營（簡稱DeeCamp訓練營），訓練營內容涵蓋學術界與產業界領軍人物帶來的全新AI知識體系和來自產業界的真實實踐課題，旨在提升高校AI人才在行業應用中的實踐能力，以及推進產學研深度結合。   本書以近兩年DeeCamp訓練營培訓內容為基礎，精選部分導師的授課課程及有代表性的學員參賽專案，以文字形式再現訓練營“知識課程+產業實戰”的教學模式和內容。全書共分為9章，第1章、第2章分別介紹AI賦能時代的創業、AI的產品化和工程化挑戰；第3章至第8章聚焦於AI理論與產業實踐的結合，內容涵蓋機器學習、自然語言處理、電腦視覺、深度學習模型

的壓縮與加速等；第9章介紹了 4 個優秀實踐課題，涉及自然語言處理和電腦視覺兩個方向。   本書適合AI相關專業的高校在校生及AI行業的工程師使用，可作為他們瞭解AI產業和開拓視野的讀物。 ★李開復★ 李開復博士于2009年創立創新工廠，擔任董事長兼首席執行官，專注于科技創新型的投資理念與最前沿的技術趨勢。十多年來創新工廠已經投資逾400個創業項目，管理總額約160億人民幣的雙幣基金。2016年秋季創辦創新工廠人工智慧工程院，致力於利用最前沿的AI技術為企業提供人工智慧產品與解決方案。   在此之前，李開復博士曾是谷歌中國全球副總裁兼大中華區總裁，擔任微軟全球副總裁期間開創

了微軟亞洲研究院，並曾服務於蘋果、SGI等知名科技企業。   李開復在美國哥倫比亞大學取得電腦科學學士學位，以最高榮譽畢業於卡耐基梅隆大學獲得博士學位。同時，李開復獲得香港城市大學、卡耐基梅隆大學榮譽博士學位。李開復獲選為美國電機電子工程師學會（IEEE）的院士，並被《時代》雜誌評選為2013影響全球100位年度人物之一，《Wired 連線》本世紀推動科技全球25位標杆人物，2018亞洲商界領袖獎等殊榮，並出任世界經濟論壇第四次工業革命中心的AI委員會聯席主席。李開復博士發明過十項美國專利，發表逾百篇專業期刊或會議論文，並出版過十本中文暢銷書。   ★王詠剛★ 王詠剛，現任創新工廠CTO人工智

慧工程院執行院長，加入創新工廠前擔任谷歌主任工程師和高級技術經理超過十年，在穀歌參與或負責研發的專案包括桌面搜索、穀歌拼音輸入法、產品搜索、知識圖譜、穀歌首頁塗鴉（Doodles）等，在知識圖譜、分散式系統、自然語言處理、HTML5動畫和遊戲引擎等領域擁有豐富的工程研發經驗。目前專注於人工智慧前沿科技的工程化與商業化，以及人工智慧高端人才的培養，作為聯合創始人，創立了人工智慧商業化公司創新奇智，同時也是人工智慧高端應用型人才培養專案DeeCamp的發起者。   ★張潼★ 張潼博士，機器學習領域國際著名專家，擁有美國康奈爾大學數學和電腦雙學士學位，以及斯坦福大學電腦碩士和博士學位，在香港科技大學

數學系和電腦系任教。曾經擔任美國新澤西州立大學終身教授，IBM研究院研究員和雅虎研究院主任科學家，百度研究院副院長和大資料實驗室負責人，騰訊AI Lab主任。他曾參加美國國家科學院大資料專家委員會，負責過多個美國國家科學基金資助的大資料研究專案，此外還是美國統計學會和國際數理統計學會fellow，並擔任NIPS、ICML、COLT等國際頂級機器學習會議主席或領域主席，以及PAMI, JMLR, 和Machine Learning Journal等國際一流人工智慧期刊編委。   ★宋彥★ 宋彥博士，香港中文大學（深圳） 資料科學學院副教授，創新工廠大灣區研究院首席科學家。歷任微軟、騰訊研究員及首

席研究員，創新工廠大灣區研究院執行院長等職，是 “微軟小冰”項目的創始團隊成員之一，其研究方向包括自然語言處理、資訊檢索和抽取、文本表徵學習等。   ★屠可偉★ 屠可偉博士，上海科技大學信息科學與技術學院長聘副教授、研究員、博士生導師。研究方向包括自然語言處理、機器學習、知識表示、電腦視覺等人工智慧領域，側重於研究語言結構的表示、學習與應用。   ★張發恩★ 張發恩，創新奇智聯合創始人，創新奇智公司CTO， 寧波諾丁漢大學客座教授。2008年畢業於中國科學院軟體研究所，同年加入微軟，負責Office相關軟體產品的研發工作；2010年，入職Google，作為核心研發人員，主導和參與Google搜

尋引擎、Google知識圖譜等相關工作；2015年，加入百度，作為百度雲早期創始團隊成員之一，曾任百度雲計算事業部技術委員會主席，百度雲計算事業部大資料和人工智慧主任架構師。他在IT行業擁有十幾年技術研發和管理經驗，涉及企業級軟體、室內地圖定位與導航、互聯網搜尋引擎、全領域知識圖譜、大資料計算與存儲、機器學習、深度學習、機器視覺等眾多領域。工作期間獲得10餘項美國專利，70余項中國專利，發表過多篇頂級會議學術論文。   ★唐劍★ 唐劍博士，滴滴智慧控制首席科學家，AI Labs 負責人兼演算法委員會主席，IEEE Fellow和ACM傑出科學家，領導滴滴在智慧物聯網、電腦視覺和自動駕駛方向上的

研發。   他在國際頂級期刊和會議上發表了160多篇學術論文，擁有多項發明專利，在邊緣智慧、AI驅動的系統控制和群智感知方向上做出開創性貢獻，並多次獲得最佳論文獎, 其中包括通信網路領域的最高論文獎2019 年度IEEE 通信學會William R. Bennett Prize和IEEE車載技術學會2016年度最佳車載電子論文獎。   目前還擔任中國電子學會物聯網專委會專家委員、新一代人工智慧產業技術創新戰略聯盟專家委員會委員、IEEE車載技術學會傑出演講人、以及IEEE通信學會交換和路由技術委員會主席。   ★張彌★ 張彌博士，現任密歇根州立大學副教授，2006年畢業於北京大學，2013年獲

得美國南加州大學博士學位，2013-2014年在美國康奈爾大學任博士後。主要研究領域包括終端深度學習、自動機器學習、聯邦學習和機器學習系統。本人及其研究團隊在2019年Google MicroNet Challenge 全球競賽中獲得CIFAR-100賽道第四名 (北美第一名)，在 2017年NSF Hearables Challenge全球競賽中獲得第三名，在2016年NIH Pill Image Recognition Challenge全球競賽中獲得冠軍。   ★吳佳洪★ 吳佳洪，創新奇智高級研究員，2017年畢業於北京大學。曾帶隊獲得Pascal Voc 世界冠軍、Cityscapes

實例分割冠軍、ADE20K物體分割冠軍等；曾負責創新奇智無人貨櫃專案的演算法工作，專注於電腦視覺領域，發表過多篇CVPR論文。   ★劉寧★ 劉甯博士，滴滴資深研究員，畢業于美國東北大學電腦工程系。研究領域包括深度增強學習、深度模型壓縮與加速、邊緣計算等。在國際頂級期刊和會議AAAI, MICRO, ASPLOS，ISCA等發表學術論文20餘篇，發表多項發明專利。   第1章 AI賦能時代的創業 1.1　中國AI如何彎道超車 1.2 AI從“發明期”進入“應用期” 1.2.1 深度學習助推AI進入“應用期” 1.2.2 To B創業迎來黃金髮展期 1.2.3 “傳統產業+AI”將創造巨大

價值 1.2.4 AI賦能傳統行業四部曲 1.3 AI賦能時代的創業特點 1.3.1 海外科技巨頭成功因素解析 1.3.2 科學家創業的優勢和短板 1.3.3 四因素降低AI產品化、商業化門檻 1.4 給未來AI人才的建議 第2章 AI的產品化和工程化挑戰 2.1 從AI科研到AI商業化 2.2 產品經理視角—資料驅動的產品研發 2.2.1 資料驅動 2.2.2 典型C端產品的設計和管理 2.2.3 典型B端產品解決方案的設計和管理 2.2.4 AI技術的產品化 2.3 架構設計師視角—典型AI架構 2.3.1 為什麼要重視系統架構 2.3.2 與AI相關的典型系統架構 2.4 寫在本章最後

的幾句話 本章參考文獻 第3章 機器學習的發展現狀及前沿進展 3.1 機器學習的發展現狀 3.2 機器學習的前沿進展 3.2.1 複雜模型 3.2.2 表示學習 3.2.3 自動機器學習 第4章 自然語言理解概述及主流任務 4.1 自然語言理解概述 4.2 NLP主流任務 4.2.1 中文分詞 4.2.2 指代消解 4.2.3 文本分類 4.2.4 關鍵字（短語）的抽取與生成 4.2.5 文本摘要 4.2.6 情感分析 本章參考文獻 第5章 機器學習在NLP領域的應用及產業實踐 5.1 自然語言句法分析 5.1.1 自然語言句法分析的含義與背景 5.1.2 研究句法分析的幾個要素 5.1

.3 句法分析模型舉例 5.2 深度學習在句法分析模型參數估計中的應用 5.2.1 符號嵌入 5.2.2 上下文符號嵌入 本章參考文獻 第6章 電腦視覺前沿進展及實踐 6.1 電腦視覺概念 6.2 電腦視覺認知過程 6.2.1 從低層次到高層次的理解 6.2.2 基本任務及主流任務 6.3 電腦視覺技術的前沿進展 6.3.1 圖像分類任務 6.3.2 目標檢測任務 6.3.3 圖像分割任務 6.3.4 主流任務的前沿進展 6.4 基於機器學習的電腦視覺實踐 6.4.1 目標檢測比賽 6.4.2 蛋筒質檢 6.4.3 智能貨櫃 本章參考文獻 第7章 深度學習模型壓縮與加速的技術發展與應用 7

.1 深度學習的應用領域及面臨的挑戰 7.1.1 深度學習的應用領域 7.1.2 深度學習面臨的挑戰 7.2 深度學習模型的壓縮和加速方法 7.2.1 主流壓縮和加速方法概述 7.2.2 權重剪枝 7.2.3 權重量化 7.2.4 知識蒸餾 7.2.5 權重量化與權重剪枝結合並泛化 7.3 模型壓縮與加速的應用場景 7.3.1 駕駛員安全檢測系統 7.3.2 高級駕駛輔助系統 7.3.3 車路協同系統 本章參考文獻 第8章 終端深度學習基礎、挑戰和工程實踐 8.1 終端深度學習的技術成就及面臨的核心問題 8.1.1 終端深度學習的技術成就 8.1.2 終端深度學習面臨的核心問題 8.2 在冗

餘條件下減少資源需求的方法 8.3 在非冗餘條件下減少資源需求的方法 8.3.1 特殊化模型 8.3.2 動態模型 8.4 深度學習系統的設計 8.4.1 實際應用場景中的挑戰 8.4.2 實際應用場景中的問題解決 8.4.3 案例分析 本章參考文獻 第9章 DeeCamp訓練營最佳商業項目實戰 9.1 方仔照相館—AI輔助單張圖像生成積木方頭仔 9.1.1 讓“AI方頭仔”觸手可及 9.1.2 理論支撐：BiSeNet和Mask R-CNN 9.1.3 任務分解：從圖像分析到積木生成的實現 9.1.4 團隊協作與時間安排 9.2 AI科幻世界—基於預訓練語言模型的科幻小說生成系統 9.2.

1 打造人機協作的科幻小說作家 9.2.2 理論支撐：語言模型、Transformer模型和GPT2預訓練模型 9.2.3 從“找小說”到“寫小說”的實現步驟 9.2.4 團隊協作與時間安排 9.3 寵物健康識別—基於圖像表徵學習的寵物肥胖度線上檢測系統 9.3.1 人人都能做“養寵達人” 9.3.2 理論支撐：表徵學習、人臉識別原理和ArcFace損失函數 9.3.3 任務分解：從資料收集到肥胖度檢測 9.3.4 團隊協作與時間安排 9.4 商品文案生成—基於檢索和生成的智慧文案系統 9.4.1 智慧內容生成 9.4.2 理論支撐：Word2Vec詞嵌入、預訓練語言模型BERT和Seq2Se

q文本生成 9.4.3 任務分解：“尋章摘句”和“文不加點” 9.4.4 團隊協作與時間安排 本章參考文獻

智慧機上盒在傳統工廠系統研製-以鍛造廠為例

為了解決智慧商業 管理的問題，作者董家瑋 這樣論述：

隨著物聯網（IoT）時代來臨，工業應用領域也開始整合各種技術而掀起新一波工業革命，製造業導入雲端技術、物聯網以及大數據已經變成不可抗拒的趨勢。個案公司為台中知名專業鍛造廠，本研究為了個案公司在未來能夠順利導入智慧製造，研究內容參考工研院智慧機上盒輔導計畫並且提出改進，針對鍛造工廠轉型智慧化需求，建立一套符合需求、客製化、低成本、安裝容易的智慧機上盒與管理系統。在智慧機上盒的部分，本研究利用工廠原有設備進行外掛式安裝減少對機台破壞，透過無線網路技術將偵測到機台資料傳送。管理系統的部分，在工廠辦公室架設監控主機，接收產線資訊並且整合工廠管理系統，製作可視化介面提供管理者進行查看。結合產線資訊以及

管理資料，透過所累積大數據進行分析。本研究將系統安裝在實際鍛造工廠，證實在傳統機台不具備通訊能力的情況下也能達到設備聯網的功能，將工廠管理經驗轉為數位化結合產線製程資訊，打造一套屬於工廠的管理系統，鍛造廠人員透過系統能隨時隨地即時掌握工廠機台狀況，並累積數據與經驗。透過導入分析技術，提供工廠生產與管理改進之參考。引導台灣傳統中小企業，逐步邁向智慧製造與工業4.0，提升產業競爭力。