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圖解RPA機器人流程自動化入門：10堂基礎課程+第一線導入實證，從資料到資訊、從人工操作到數位勞動力，智慧化新技術的原理機制、運作管理、效益法則

為了解決information英文縮寫的問題，作者YasuhiroNishimura 這樣論述：

席捲日本、引領全球的智慧化技術浪潮 ――――――――第一本完整介紹虛擬機器人流程的專書――――――――   還在每天複製貼上、手動填寫表單？ 從輸入不完的資料、反覆核對的數據中解放！ 重新思考人的價值，讓人去處理真正需要人來執行的工作！   ★深入介紹機器人流程自動化的發展趨勢、代表性產品、導入流程，第一次應用就上手！ ★大量圖解詳述實務知識、基礎架構、軟體協作，從範例中學習！ ★日本一流企業、前線專家實證解析，發揮最強實戰力，以科技提升競爭力！ ★重新定位人的角色，化繁為簡、流程再造、數位轉型的最佳活用教本！   【專文推薦】 柯志賢 │ 勤業眾信聯合會計師事務所會計師暨科技創新長 張

禎元 │ 工研院機械與機電系統研究所技術長、機械工業雜誌總編輯、國立清華大學動力機械工程學系特聘教授 黃甦    │ 工研院機械所智慧機器人組組長、交通大學機械工程學系助理教授   【好評讚譽】 郭奕伶 │ 商周集團執行長   【目標讀者】 ․給想開發機器人程式的工程師 ․給想優化作業流程的工作者 ․給想推動數位轉型的企業人士   ▌什麼是RPA？善用RPA能讓AI發揮最大成效！   RPA（robotic process automation）是一種流程機器人軟體，以自身以外的軟體為對象，自動執行定義好的處理。   RPA不是核心系統的角色，而是從外圍支援核心系統和其他業務系統輸出入等處理的

工具，發揮連結辦公室自動化工具、業務系統、核心系統等的作用。   人會因疲累或身體狀況等而使操作所需時間不同，軟體機器人不會有這樣的變化，能夠以一定的速度自動執行定義好的處理。當工作量龐大、時間冗長，RPA能發揮非常大的威力。   ▌邊做邊學，RPA軟體實際演練！   RPA可以將人所執行的規則化、機械化工作轉化為自動化，讓人從重複性的操作中解放。這項嶄新的自動化技術能夠降低成本、提高效益、改革勞動方式。有效運用RPA，將是人工智慧時代最強的利器。   本書帶領讀者從基礎開始學習AI時代的效率改革新技術，從RPA的應用場景、趨勢和效益、產品知識、協作技術、與IoT機器人的共通點，到機器人開發、

系統開發、操作可視化、導入流程、運作管理和安全性，以圖解的方式循序漸進逐步分析。   書中收錄第一線的具體範例和具代表性的RPA產品說明，包括Automation Anywhere、Blue Prism、Kofax Kapow、Pega、UiPath、WinActor等，以及實際的操作畫面，以最貼近實務現場的方式完整解析。把變數轉化為規則，讓繁瑣的流程自動執行，優化作業，減少人為疏失，進行附加價值更高的活動。   強化思維，建構效率概念，精闢解構RPA的全貌，一次弄懂機器人流程活用之道！

information英文縮寫進入發燒排行的影片

具有混合粒子群最佳化和蝙蝠演算法之混合數位與類比波束構成

為了解決information英文縮寫的問題，作者陳宥任 這樣論述：

混合數位和類比(hybrid digital and analog, HDA)波束構成作為一種有效且有前途的技術，在巨量多輸入多輸出系統已成為近年來受歡迎的研究議題。相較於全數位的波束構成，部分連接的HAD波束構成是可以明顯降低硬體成本、複雜性和功率消耗。對於傳統HAD波束構成器設計，類比權重部分係採用精細格柵的頻譜線性搜尋之類比相位校正(analog phase correction by spectrum searching, APCSS)程序來最佳化類比波束構成器矩陣，其次引入最小無失真響應(minimum variance distortionless response, M

VDR)或基於特徵空間波束構成於數位權重向量的最佳化。 本論文處理基於群體智慧最佳化的混合數位和類比(HDA)波束構成器，用以減輕由於透過減少所需的射頻鏈路數目來降低硬體複雜性和成本所產生的干擾。這些所提方案係透過混合數位和類比(HDA)來最大化系統輸出訊號與干擾加雜訊比，首先簡化適應度函數來解決最佳化問題，由於適應函數的計算複雜度和估測精準度與搜尋格柵尺寸和搜尋範圍大小有密切關係，故本論文引入粒子群最佳化(particle swarm optimization, PSO)和蝙蝠演算法(bat algorithm, BA)對類比和數位部份的權重進行全域最佳解的搜尋，不僅可避免格柵尺寸之不

確定先驗決定的困境，亦可降低傳統窮舉式空間搜尋所需之計算複雜度；本論文還利用PSO和BA的優勢提出了兩種混合演算法，主要想法是整合 PSO 的開採(exploitation)能力和 BA 的探勘(exploration)能力。最後，藉由電腦模擬結果驗證這些所提方法的有效性。

Scholastic Children’s Dictionary 2019

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為了解決information英文縮寫的問題，作者Scholastic Inc. (COR) 這樣論述：

Scholastic字典是孩子學習英文的最佳指南， 集結常用英語詞彙，較舊版新增數百個詞條， 超過千張圖解，有效幫助孩子理解字義。 推薦給小學階段的孩子作為架上常備工具書。   ★精彩圖解＋發音、例句、文法說明 　　兒童英文學習領導品牌Scholastic編纂的兒童英文字典，收錄常用英文基本詞彙、發音指導及例句，融入文法、慣用語、常用縮寫字。新版新增科學、文化、技術等最新知識以及數百個新詞條。超過1,000張精彩圖片與圖解，解釋電腦構造、太空人裝備、酸雨形成的原因等生活常見知識，以最淺顯易懂與生活化的方式帶領孩子認識英語詞彙，建議使用年齡：8-12歲。   ★加值內容，來場紙上國家巡禮 　　除

了一般辭典常見的詞彙解釋之外，《Scholastic Children's Dictionary》還附加地理圖解，提供國旗、國家簡介以及歷史介紹，美國各州、各屆總統簡介，多元知識補充，拓展兒童視野。   Bursting with learning tools, this newly updated, comprehensive dictionary was created with kids in mind and offers up a world of words.Scholastic’s trusted Children’s Dictionary is back and burstin

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lastic Children’s Dictionary includes a thesaurus, as well as guides to grammar, idioms, geography, and US presidents. Ideal for both classroom and home use, this beloved dictionary is the perfect reference guide for kids and ENL learners of all ages. Scholastic Inc. is a global publishing and edu

cation company whose mission is to encourage the intellectual and personal growth of all children, beginning with literacy.

調整式XCSR於呼吸資訊辨認不同風險程度之網路遊戲成癮症

為了解決information英文縮寫的問題，作者田侑霖 這樣論述：

在網路普及的現代，網路遊戲成癮症(Internet Gaming Disorder, IGD)逐漸成為隱憂，美國精神醫學學會在2013 年將IGD納入《精神疾病診斷與統計手冊第五版》的「需進一步研究對象名單」中。臨床上多採用楊氏網路成癮問卷與陳氏網路成癮量表等回溯性問卷來輔助臨床診斷，然而觀察期長達一年的回溯性問卷可能不利於臨床上即時診斷，除追蹤不易，抑有可能產生記憶混淆。因此利用電腦分析較為客觀的生理訊號方式，藉此輔助判斷高風險IGD(High-risk IGD, HIGD)與低風險IGD (Low-risk IGD, LIGD)相關研究逐漸受到關注，其中觀察IGD遊玩遊戲時的呼吸調控機制

，特別是在時序上的變化尤為引人興趣。為了觀察HIGD與LIGD的呼吸模式在時序上的調控變化，本研究將受測者接受遊戲影片刺激時所截取到的呼吸訊號轉換為不同的呼吸分析資訊(Analytic Signal, AS)包含呼吸訊號之本質模態函數(Intrinsic Mode Function, IMF)、瞬時呼吸頻率(Instantaneous Frequency, IF)以及兩者之比值(IMF/IF)，並且以序列標籤問題模式編碼之，受測者依照問卷填寫之分數分為HIGD與LIGD兩群。然而時間序列的問題處於實數、雜訊、複雜等特性的解答空間，若模型無法分辨相同個體在不同時間的狀態將導致效能下降。雖然傳統擴

展式學習分類器(eXtended Classifier System with continuous Real-coded variables, XCSR)的機器學習方法擁有良好的知識擷取與解讀架構，但無法分辨相同個體在不同時間的狀態與時序間的關聯性。因此本研究引入了帶有時間標籤的擴展式學習分類器(XCSRtimetag)，以時間標籤作為分類器演化方向之指引，幫助系統學習時間序列問題，後續利用重構組件重構訊號，尋找HIGD與LIGD呼吸資訊的調控模式。結果：(1). XCSRtimetag分類時序生理訊號上在影片一與影片二正確率分別達98.74%以及 99.34%； (2). 重構訊號與原編碼

訊號相減之差值訊號，統計分析結果顯示影片刺激事件中，兩組間表現顯著差異； (3). HIGD的差值訊號在主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)之二維投影鏈結散佈圖上，在影片一與影片二表現出相反的變化； (4). 系統重構訊號之時間標籤分析中，HIGD在兩部影音刺激事件的時間資訊混用率呈現相反的變化。討論：HIGD在兩部負向情緒刺激的影片中出現相反的變化模態之可能原因，其中遊戲操作提示畫面出現次數在兩部影片差異較大，將其取代為刺激事件後分析，結果表示在特殊事件的刺激下，系統學習到HIGD會出現一致的調控變化。總結而言，本研究將HIGD與LIGD觀看影片

刺激時之呼吸資訊加以編碼、學習。XCSRtimetag學習結果顯示HIGD在對應特殊事件時呼吸變化與LIGD相比有不同的調控模式。