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加密貨幣聖經：數位貨幣、數位資產、加密交易與區塊鏈的過去與未來

為了解決bi系統推薦的問題，作者AntonyLewis 這樣論述：

　　第一本雙論貨幣與代幣世代價值的區塊鏈專業書籍！  　　要了解加密貨幣，你不能不懂區塊鏈技術和密碼學！  　　美國亞馬遜暢銷書——金融衍生投資、金融銀行、金融政策、趨勢投資、電腦科技類第一名！  　　國立成功大學FinTech商創研究中心—  　　金融科技與人工智慧實驗室主持人李昇暾與諮詢委員詹智安 聯合審定     　　作者安東尼．路易斯曾是即期外匯交易員與技術專家，然而一場比特幣會議啟發了他對區塊鏈技術的熱情，就此投入數位金融領域。他隨後加入了金融區塊鏈聯盟組織R3擔任研究總監，並連續兩年獲選為亞洲前一百名金融科技影響者之一。  　 　　從傳統銀行體系到區

塊鏈，此書集結了安東尼對於商業、金融服務、技術與區塊鏈的所有知識與經驗，全方位解析數位資產的價值衡量，並深入淺出、完美拆解虛擬貨幣與數位代幣的關鍵概念，以及它們在現實世界裡的意義，啟示了加密貨幣價值為何，成為指引區塊鏈實務應用之旅的一盞明燈。   　　本書自貨幣史出發，首重定義和認識貨幣的本質、貨幣沿革與發展的相關知識概念，接著以貨幣銀行學、金融學深入了解數位貨幣和金錢如何在世界各地流通。另一方面，透過關鍵概念——加密貨幣的基本核心技術：密碼學與區塊鏈，深入認識加密貨幣；最後討論銀行和大企業為了加入區塊鏈資料庫、提升商務效率，嘗試了哪些不同類型的區塊鏈技術。   　　主題劃分貨

幣、數位貨幣、加密貨幣與數位代幣等四種體系的介紹，涵蓋了比特幣、以太坊、區塊鏈等項目，並深入探討重要的投資議題——數位資產的訂價、首次代幣發行與風險管理等。藉由作者的實務經歷，得以了解這些數位資產如何買賣及儲存、參與者如何探索區塊鏈、有哪些管理風險——包括新型數位貨幣在全世界引起的獨特挑戰。經由他的視野和前瞻思維，我們能夠率先一窺加密貨幣及區塊鏈的內幕與未來趨勢。   　　閱讀本書快速掌握：  　　•比特幣、以太幣與其他加密貨幣的技術和使用 　　•區塊鏈技術及其運作方式 　　•加密貨幣市場的運作、風險評估及價值衡量 　　•比特幣和區塊鏈如何改變全球業務與潛在影響   

　　關於加密貨幣，你只需要這一本。    　　※什麼人該讀這本書※   　　･銀行業／數位金融Fintech 專業人士  　　認識新興的加密資產，了解加密貨幣與傳統銀行業本質上的區別，以幫助專業人士在執掌的業務上開拓新穎的投資商品，拉開與競爭對手的差距。   　　･政府監管單位主管  　　本書提供許多核心知識，包含比特幣、加密貨幣、加密資產與最新代幣化相關技術與風險等，將有助於監管單位制定更周延完善的相關法規，進一步實現財富民主化的願景。   　　･加密貨幣投資人  　　加密貨幣領域中存在許多讓人望之卻步的名詞，例如：軟體錢包、硬體錢包、加密貨幣交易所

、比特幣場外交易經紀商等，透過本書循序漸進的了解相關基本知識，能有效率地幫助初學者快速入門；對投資老手而言，則是可重溫各種風險控制，提升獲利機會。   　　･新創團隊負責人  　　新創團隊可藉由本書思考是否可藉由區塊鏈去中心化的特性，實現新的商業模式，例如：如何消除需要受信任的第三方參與保證，或降低中心化角色的失效風險，進而重新設計商業流程、開拓新的商機。   　　･產業資訊主管  　　各產業資訊主管可在擁有區塊鏈相關資訊的技術優勢下，超前部署以重塑組織的商業生態系統。特別是在需要同時與多個商業夥伴協同作業的情境中，藉由區塊鏈與智能合約等技術提升協同工作的效率，進而順利達成

數位轉型。   　　･區塊鏈技術熱愛者  　　閱覽本書內容，各領域的專才同時也是區塊鏈技術熱愛者，對「技術不是萬能，但沒有技術萬萬不能」這句話自是十分認同的。熟讀本書將有助於開拓視野，一窺成就區塊鏈世代——加密貨幣的堂奧，促成自己從專才轉型為通才，進而構思出創新的想法。   　　･一般民眾  　　金融貨幣與人們的生活密不可分，透過此書，可以通盤且紮實地了解數位化時代下新興貨幣與加密資產多元的發展現況，提升金融知識素養，避免面對大量資訊下無所適從而淪為金融文盲。   　　･大學校院教師  　　本書涵蓋貨幣學、加密貨幣與資產、代幣與風險管理等核心專業知識，無論是資訊或

商管背景的大學教師，皆能藉由本書輔助，建構面向更加完整的授課綱要，提升教學成效，更有效率地引領學生獲得前沿知識。   　　･金融科系學子  　　本書從貨幣學角度出發，完整介紹金錢、法定貨幣、數位貨幣、加密貨幣到數位代幣的歷史延革與發展，甚至把令人生懼的密碼學與區塊鏈核心技術作深入淺出的解說，使非資訊背景的學子亦能一探究竟，進而願意投入加密貨幣、資產與區塊鏈的創新研究。    　　#貨幣、虛擬貨幣、數位貨幣、數位代幣、加密貨幣、加密交易、數位資產、電子錢包、比特幣、密碼學、ICO、以太坊、NFT、區塊鏈、分散式帳本、分散式資料庫、公開區塊鏈、私人區塊鏈   本書特色

  　　1. 整合產官學，並將複雜知識轉化成通俗易懂的概念，滿滿乾貨卻輕鬆易讀。  　　2. 全面解構加密貨幣和區塊鏈的技術面、應用面、商務面，一本讀懂全部細節！  　　3. 作者及審定人皆為重量級專家及業界權威，深具公信力。    好評推薦   　　【國際推薦】   　　「本書完整概述相關基礎知識，是少數我會推薦新進員工閱讀的書。」 ——劉勇翔（Yusho Liu），數位資產錢包服務供應商Coinhako共同創辦人   　　「這是一本可派上用場又妙趣橫生的實用讀物。安東尼幫助大家明白比特幣和區塊鏈的運作機制。」 ——羅伯．芬德利（Rob Fin

dlay），金融科技社群Next Money創辦人   　　「任何想真正認識區塊鏈和加密貨幣的人，都需要這本好書。」 ——保羅．葛里芬（Paul Griffin），新加坡管理大學資訊系統學院副教授   　　「愛因斯坦曾說：『無法簡單說明，代表你了解得不夠透徹。』安東尼對加密貨幣和區塊鏈技術的基礎知識不僅知之甚詳，也解說得非常清楚。」 ——柯林．普拉特（Colin Platt），《區塊鏈行家播客節目》（Blockchain Insider Podcast）共同主持人，以及分散式帳本／加密貨幣研究者   　　「我從未見過如此深入淺出拆解概念的書籍——完美洞悉比特

幣和區塊鏈的關鍵概念，以及它們在現實世界裡的意義。」 ——詹儂．卡普隆（Zennon Kapron），卡普隆亞洲公司（Kapronasia）董事總經理   　　「這是一本實用的加密貨幣入門指南。」 ——提姆．史旺森（Tim Swanson），星毛櫟實驗室（Post Oak Labs）創辦人以及《數字長城》（The Great Wall of Numbers）部落格作者   　　「這本書寫得平實，讀來卻樂趣無窮，從頭讀到尾都很精彩。」 ——約翰．柯林斯（John Collins），金融科技顧問   　　「這本引人入勝、講解清楚、具公信力的書，為認識區塊鏈的應用

與意義指引一盞明燈。」 ——葛雷格．沃夫森（Greg Wolfson），元素集團（Element Group）業務開發部負責人   　　「如果你想找的是一本大力吹捧區塊鏈的書，那請你另尋高明。這本書沒有加油添醋，只清楚講解基本知識。」 ——理查．甘道爾．布朗（Richard Gendal Brown），R3公司技術長

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基於翻譯序列推薦模型於跨領域推薦系統之強化方法

為了解決bi系統推薦的問題，作者王均捷 這樣論述：

若我們有足夠多的歷史資料，就可以用很多不同的方法去建立一個聰明的推薦系統。但在某些情況下，比如一個新的社交媒體平台或電商平台上線時，我們沒有足夠的使用者物品互動資料來建構出好的推薦系統。其中一個強化跨領域推薦（cross-domain recommendation）的解決方案，是藉由將「來源領域（資訊含量較多之領域）」的資料加入「目標領域（資訊量相對較少的領域）」來提升資訊量，然後對「目標領域」進行推薦。本論文採用圖形學習表示演算法，結合改良並善用翻譯序列推薦模型（Translation-based Recommendation，TransRec）的推薦優勢，特化模型訓練時採樣方法、改變翻譯

序列合併方法，並引入貝氏個人化推薦（Bayesian Personalized Ranking，BPR）中負採樣（negative sampling）的概念，訓練得到推薦系統任務導向之表示向量，藉此改善推薦結果。本研究旨在通過改良後的翻譯序列推薦模型「TransRecCross」來強化跨領域推薦效果。驗證本論文的新方法時，使用了 Amazon Review 系列資料集中的其中四個，並在論文最後比較了加入不同比例的來源領域資料後的推薦結果，以驗證本論文提出之方法的可靠程度。

數位精實管理推動手冊

為了解決bi系統推薦的問題，作者財團法人中國生產力中心 這樣論述：

　　企業在朝向智慧製造的轉型發展過程中，常有無法達成原始規劃目標的迷思與盲點，本中心將多年診斷輔導心得彙整為推動手冊，協助加速企業進行轉型、擴大經營效益，應用數位精實管理技術釐清企業管理需求，並結合應用物聯網（IoT）技術與商業智慧（BI）軟體等工具，進行系統資訊整合與數據分析工作，快速協助企業提升生產與管理效能，於導入的各階段皆能獲得改革效益，讓各階層主管明確認知到改造的價值，全力支持，最終形成以數據管理的新管理模式與組織文化，提高企業邁向智慧製造或數位轉型的成功率。 　　一、數位精實管理導入步驟大公開 　　二、系統工具與數位科技完整介紹 　　三、企業轉型提升實際推動案

例分享 各界專家強力推薦 　　敏實科技大學人工智慧學院特聘教授兼任院長　林文燦　　　　 　　新漢集團董事長　林茂昌 　　研華股份有限公司工業物聯網事業群大中華區總經理　蔡奇男  

基於使用者表示法轉換之跨領域偏好排序於推薦系統

為了解決bi系統推薦的問題，作者陳先灝 這樣論述：

隨著電子商務、影像串流服務等線上服務平台的發展，各大服務供應商對於「精準掌握用戶喜好」等相關技術的需求也逐季提升。其中，推薦系統作為這類方法的核心技術，如何在多變的現實問題中，提出符合特定需求的解決方式，也成為近年來相關研究的主要方向。在本研究中，我們特別關心的是推薦系統中的冷啟動 (Cold Start) 問題。 冷啟動問題發生的主要原因，是因為特定情況造成的資料稀缺，比如推薦系統中的新用戶/物品等等。由於其困難性和實際應用中的無可避免，一直是推薦系統研究中，的一個具有挑戰性的問題。其中，緩解此問題的一種有效方法，是利用相關領域的知識來彌補目標領域的數據缺失問題，即所謂跨領域推薦 (Cro

ss-Domain Recommendation)。跨領域推薦的主要目的在於，在多個不同的領域中實行推薦演算法，從中描繪出用戶的個人偏好 (Personal Preference)，再利用這些資訊來補充目標領域缺少的數據，從而在某種程度上解決冷啟動問題。在本文中，我們提出了一個基於用戶轉換的的跨領域偏好排序方法（CPR），它讓用戶從源域 (Source Domain) 和目標域 (Target Domain)的物品中同時擷取資訊，並據此進行表示法學習，將其轉化為自身偏好的表示向量。通過這樣的轉換形式，CPR 將除了能有效地利用源域的資訊之外，也能直接地以此更新目標域中用戶和物品的相關表示，從而

有效地改善目標域的推薦成果。在數據實驗中，為了能有效證明 CPR 方法的能力，我們將 CPR 方法實驗在六個不同的工業級資料上，並在差異化的條件設定 (目標域全體、冷啟動用戶、共同用戶) 中進行測試，也以先進的跨領域和單領域推薦演算法做為比較基準，進行比較。最後發現，CPR 不僅成功提高目標域整體的推薦效能，針對特定的冷啟動用戶也達到相當好的成果。