數位類比差異的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

好策略的關鍵：策略大師從觀念到實作完整教戰，教你一步步擬訂好策略

為了解決數位類比差異的問題，作者RichardP.Rumelt 這樣論述：

一本從心法到實作的完整策略教戰書！ 策略權威魯梅特繼《好策略、壞策略》，暌違10年最新力作 從診斷企業挑戰、聚焦關鍵點、到採取連貫行動 首度完整全解讀！   　　★《經濟學人》評選當代管理概念與企業實務領域25大最具影響力人物 　　★《麥肯錫季刊》稱「策略大師中的大師」、「策略領域的巨人」 　　★《哈佛商業評論》最貼近實務的策略大師 　　★ 多次入選全球「50大管理思想家」   　　策略到底是什麼？經理人在研擬策略，往往難在以下的挑戰： 　　•是不是套用其他企業的成功策略就好？ 　　→因為商業性質、環境、瓶頸與困境不同，強行套用只會得到不實用的流程計畫。 　　•可把把財務目標，

例如年成長率15％當成策略？ 　　→策略必須包含連貫一致的行動，而願景與財務目標不是行動、更不是公司要挑戰的關鍵點。 　　•策略目標不就是每年年終的重大預算活動之一？ 　　→策略是持續的旅程，想要有成功的策略就須時時衡量決策成果，以十八個月為期最佳。 　　•好策略模型與演算法可以經制定最佳策略？ 　　→理論與實務之間存在巨大落差的一大原因是，理論中考慮的風險是由經濟情勢、競爭情勢，以及計畫相關風險而導致未來現金流量的不確定性。但在現實世界裡，長期投資的最大風險是提議做出此投資者的不勝任或撒謊。 　　實際上策略不是管理、不是財務績效，複製成功策略，只會得到不實用的流程計畫。量化策略，不一定

能找到因果模型。就算好的策略，也無法保證提振股票市值。 　　本書將徹底改變策略制定者最重要的工作――研擬策略――的思考與執行方式！ 　　策略權威魯梅特以實務經驗+教學專業為強大後盾，告訴你好策略──從紛亂的情況中，找出阻礙前進的最大挑戰，將行動和資源聚焦在挑戰的關鍵點上，好制定可連貫的解決方案。從心法到實作的完整教戰： 　　【導入案例培養好策略的思維與執行：】 　　●Space X突破傳統商業模式的創新做法： 　　1.診斷問題→為何把人送上太空要花那麼多錢？ 　　2.關鍵點→昂貴的火箭無法再回收使用導致成本降不下來。 　　3.採取連貫的行動→燃料便宜、火箭貴，增加燃油來減緩火箭外層炭化，

使火箭可以回收再使用，解決單次發送火箭往返的成本。 　　●曾經世界第一的麥格羅希爾出版集團的精簡方針： 　　1.診斷問題→龐雜的併購，導致事業營運效率不彰與人事成本不斷攀升。 　　2.關鍵點→聚焦未來可能成長的業務，決定把財金資料做為公司的核心。 　　3.採取連貫的行動→出售紙本出版事業換取投資未來事業的籌碼，只保留與相關的事業，二度改名來專注經營標普全球公司（S&P Global）事業。 　　●歐蕾新產品想擺脫舊有品牌形象的行銷行動： 　　1.診斷問題→歐蕾品牌形象老舊，後來被年輕一代視為「Oil of Old Lady（老太太的油）」，無法吸引現今消費者。 　　2.關鍵點→寶僑

總公司認為，不是設法為這品牌注入新生命，就是把另一個品牌延伸取代歐蕾占據的護膚市場區隔。 　　3.採取連貫的行動→維持「歐蕾」品牌，把新產品取名「歐蕾全效」延伸至相關的產品。和零售業者合作，創造「大眾精品」通路，重新包裝定價。   　　策略實施之後，人人都能識別出那是不是偉大的策略。好策略並無任何神奇之處，只不過是優秀、具洞察力的管理與行動罷了。本書就是要教你如何做到！ 本書特色 　　•建立策略思考觀念： 　　很多決策者既不了解策略是什麼，也不知道該如何擬定，經常誤把財務目標與願景當成策略，本書將徹底改變決策者研擬策略時的思考與執行方式。 　　•帶領讀者實踐策略三部曲： 　　策略是定義一

個可以克服的「關鍵點」，並設計出可以克服的方法。作者引領你從診斷哪些是真正重要的課題→判斷應付這些課題的關鍵點→聚焦能力、避免資源分散。 　　•透過案例培養策略腦： 　　從作者自身輔導中小企業，到眾多知名企業，包括Space X、網飛、軍方戰術與戰略、貝聿銘羅浮宮設計、AdWords、瑞安航空、微軟、Zoom、Apple、Salesforce、迪士尼、奇異……展開策略探索之旅。 　　•策略鑄造流程與演練： 　　額外運用一家企業的擬定策略過程，展開一場身歷其境的三天策略練習課。從該企業類型、商業背景、遇到的難題與做法等等，讓讀者能夠更好理解怎麼量身打造專屬策略。 　　•十年淬鍊的策略精華：

　　繼《好策略、壞策略》後策略大師暌違十年最新力作，書中總結「好策略」為何看起來簡單、彷彿毫不費力就水到渠成，讓讀者能夠更進一步制定專屬自家公司的好策略。   各界好評 　　本書再次證明何以魯梅特是全球的策略權威，這本新作帶你一覽真實世界裡的策略情境，從網飛公司的串流事業，到美國軍方的制定作戰教條，到詳細解說為期三天的「策略鑄造」。這是一本非常值得一讀的指南，獻給最困難的課題之一：面臨棘手的挑戰時，如何開闢出一條前進之路。――英特爾公司前董事會主席安迪．布萊恩（Andy D. Bryant） 　　魯梅特在這本強大的新作中告訴我們：「策略不是魔法」，但這本書確實施展了魔法，身為策略顧問，我

感覺受到挑戰與啟發，把自己推向更高的思考境界。――麥肯錫管理顧問公司資深合夥人克里斯．布萊德利（Chris Bradley），《曲棍球桿效應》（Strategy Beyond the Hockey Stick）一書合著者 　　魯梅特是對我及我任職過的公司影響最大的思想家，他使我的工作變得更加有趣，也催化了驚人的財富創造。本書成功地朝應付最重要的課題之一邁進了一大步，「辨識關鍵點」這個概念使我們更容易構思出正確、可行的策略。――紅門軟體公司（Redgate Software）共同創辦人暨執行長西蒙．蓋爾布瑞斯（Simon Galbraith） 　　魯梅特在這本精闢實用的著作中提醒我們，策略並

不是訂定財務目標的流程，而是深入、不受限地討論公司面臨的重要挑戰，運用創造力來找出變革性的解決方案，魯梅特引用廣泛引人入勝的例子，展示如何做，以及這麼做的巨大好處。――哈佛大學商學院教授蕾貝卡．韓德森（Rebecca Henderson），《重新想像資本主義》（Reimagining Capitalism in a World on Fire）作者 　　在一片漫談事業目的空洞聲中，魯梅特切入關鍵。這是來自當今最具洞察力且生動有趣的策略論述評論家的又一本傑作。――倫敦政經學院教授約翰．凱爵士（Sir John Kay），《玩別人的錢》（Other People’s Money and Obli

quity）作者  

數位類比差異進入發燒排行的影片

導入智慧建築之實務研究

為了解決數位類比差異的問題，作者戴成煜 這樣論述：

現代人對於科技要求越來越進步，逐漸地也想發展到人的週遭事物方面，而除了智慧型手機外，就是居住環境方面，為了求方便及科技並存，開始發展出智慧建築這項名詞，主要是結合科技、住家、環保等各條件所產生。本研究目的主要是了解建築業者如何將科技導入房屋內，做整合性的服務，並且知道目前智慧建築業者所面臨到的現況與如何去改善。本研究透過質性訪談方式，訪問相關建築背景之負責人來做出探討，探討業界的專家是如何看待智慧建築，以及相關的想法。從研究訪談結果得知，智慧建築業者對於結合物聯網科技，讓使用者可以更加便利，另外智慧建築系統導入社區管理應用與在政策的鼓勵或限制都是會影響的關鍵因素。

簡單邏輯學：理性思考、清晰表達並解決問題

為了解決數位類比差異的問題，作者 這樣論述：

生活中的問題從來都不像1+1=2那麼簡單，真相與假像之間的差異也不總是那麼容易區分。特別是我們今天所處的時代，各種資訊借助互聯網浪潮如海嘯般襲來，衝擊著眼球，爭奪著注意力。   想要不被魚目混珠的資訊裹挾，不被誇張的、錯誤的言論誤導和迷惑，不被別有用心之人操控和利用，我們必須要有識別資訊真偽、判斷命題真假、直擊問題本質、批判歪理和謬誤的能力，而這一切都有賴於邏輯思考力。   同時，在應對諸多複雜棘手的現實問題時，我們也需要脫離日常思維的淺薄和粗糙，洞察物件的深層和本質，掌握客觀、理性分析問題的方法，提升解決問題的能力。

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決數位類比差異的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。