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好習慣不用刻意練習：每天只要多做一點點，輕鬆製造慣性，就能簡單改寫人生

為了解決特斯拉股票分割的問題，作者速溶綜合研究所 這樣論述：

一次只取代一種習慣，每天只要五分鐘，就能改寫人生。 用簡單易懂的圖表，掌握改變的進度！ 　　訂下超級容易達成的目標，逐步累積成就感，讓好習慣自動成為生活的一部分。 　　讓自己變好的方法，不是努力改掉壞習慣，而是用好習慣慢慢取代壞習慣。 　　✔沒有一次改掉睡眠習慣的方法 　　不要想「從明天開始就每天10點上床睡覺」，而從每天提早5分鐘睡覺開始，等提早5分鐘的習慣變成生活的一部份時，就可以再多提早5分鐘上床睡覺，讓習慣化為自然，輕鬆用早睡早起取代晚睡晚起的壞習慣。 　　✔養成每天背單字的習慣 　　設定能輕鬆達成的簡單小目標，如每天上課或上班的路上背2個單字，逐步累積完成任務的成就感，讓背

單字成為日常習慣後，進步到每天背10-15個單字也毫不費力。 　　✔從看小說開始建立閱讀習慣 　　不用拘泥於時間、地點，甚至是書的種類與設備，在公車上用手機看幾頁小說或在咖啡廳等人的空檔翻出平板閱讀、睡前讀幾篇散文等，先用最不費力的方式習慣閱讀，再養成長期固定閱讀的習慣。 　　【養成好習慣的好處】 　　我們所熟知的名人一定都有些持續很久的好習慣，像是閱讀、運動、早起……等，他們利用好習慣鍛鍊自己的意志、沉澱心靈、強身健體，不僅確保自己能在工作上發揮最大限度，還有助於保持精力，讓身體更健康、思緒更清晰。 　　★股票之神華倫・巴菲特每天固定閱讀至少500頁的文字，並且杜絕沉迷於社群媒體。 　

　★連續13年蟬聯世界首富的比爾・蓋茲，起床後習慣上跑步機跑1小時，讓全身徹底甦醒。 　　★特斯拉汽車執行長伊隆・馬斯克每天平均只睡6小時，每天運動1至2次。 　　★美國前第一夫人蜜雪兒・歐巴馬認為如果不運動，會覺得渾身不自在。 　　★知名脫口秀主持人歐普拉・溫芙蕾重視身心靈的平衡狀態，每天起床後，習慣先花幾分鐘靜坐冥想。 　　本書教你重新定義習慣的養成方式，其實，好習慣並不需要刻意練習，只要將習慣拆解成行為，每天多做一點點，就能逐步汰換原有的壞習慣，改寫自己的人生方向。  

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新公司法下創業籌資法制之變革與未來－以無面額股、特別股及表決權拘束契約為核心

為了解決特斯拉股票分割的問題，作者蕭閔睿 這樣論述：

根據經濟部中小企業處於2019年的統計，我國登記在冊的公司約有九成八屬中小企業，由此可知中小企業是我國最主要且最重要的經濟命脈來源之一。雖然中小企業與其中的新創企業是我國重要的經濟命脈，但我國法律環境在2018年大修公司法以前，與其他已開發國家相比，對於此些企業並不友善。終於在2018年公司法進行了重大幅度的修正後，提升了創新創業環境，包含修法後轉採面額股與無面額股並存的制度，以及新增更多種類的特別股，同時放寬表決權拘束契約與表決權信託契約的使用等。這些修法調整使中小企業與新創產業擁有更多的彈性，並能在籌措資金與公司內部股東間處理得更加順利。於本次修法當中，我國雖參考許多美國的立法例，然而法

規訂定上似仍有所缺漏，將可能導致實務運用上的困難以及爭議的發生。主要問題臚列如下：第一點，在無票面金額股方面，我國雖然成功將此制度引進，但對於該制度因與票面金額股不同而需適用的不同規定，尚未於我國法規中訂定詳細規範。而在現行法規下，無面額股制度，發行的股份所得股款全部作為實收資本額，這會導致公司發行價格越高時，資本膨脹越嚴重。另外有關股東以現物出資作為購買公司股份的對價，現行法是否可以解決現物出資財產高估時股東與公司董事對於債權人等之責任。最後雖然引進無面額股並且也沒有禁止股份分割，但依照我國現狀極少數公司採用股份分割的策略，因此是否有必要因引進無面額股後將股份分割的困境與以解決。第二點，在特

別股方面，此次修法雖然新增了更多種類的特別股，但法規並未規定於各種類特別股發行時違反何種事項或規定將會導致發行無效，或是收回特別股時必須遵守哪些條件與程序，以及主管機關是否允許特定特別股為公司登記對特別股種類與設計的影響等問題，都尚待解決。第三點，在表決權拘束契約方面，我國並未特別訂定法規保障未簽訂表決權拘束契約的股東，且並未限制哪些內容不得於契約中規定，否則將導致契約無效。此外，針對表決權拘束契約是否得為強制執行之標的，我國法規亦未明訂清楚。第四點，在表決權信託契約方面，我國並未以法條明訂出是否得以所有權、時效性以及目的性作為表決權信託契約是否成立的判斷標準。針對上述我國法規尚仍未制定明確規

範的問題，本文將藉由參考美國模範公司法與德拉瓦州公司法等美國的立法例與實務見解，幫助我國能夠在有關無面額股、特別股及表決權拘束契約等相關法規訂定上進行增訂與修補，以期我國在相關法律規定上之缺失能有顯著改善，在創新創業環境的領域中亦能夠更上層樓。

Google教你深度學習：中小企業如何利用會自己學習的電腦?

為了解決特斯拉股票分割的問題，作者日經大數據 這樣論述：

你要聽特斯拉馬斯克的或是臉書祖克伯的？ 前者認為人工智慧（AI）會毁滅人類，後者說不會！ 其實你應聽Google的， 它提供平台讓中小企業也可以搭上人工智慧的特快車！ 　　將衝擊世界的人工智慧類型基本上是指會自己學習的電腦，也就是所謂的機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep learning），而非過去大家習慣的電腦依程式行事。前者是指機器自己由大量資料中，得出某結論，如給電腦一堆貓的圖片，他會自己替貓做定義，進而由一張被切割的照片中，判斷那是不是貓。而深度學習則是電腦自行處理多層結構的訊息，而進行判讀。 　　人工智慧用5000部影片，就可以自己學會讀唇語！

　　曾有研究單位利用「深度學習」學習唇語的判讀，他們將英國BBC電視頻道的多個節目系列、合計約五千小時的影片做為學習的資料。學習後的電腦，在兩百支影片測驗組合中，光靠唇部動作便成功解讀出大約百分之五十的單字。而即使是在法庭上擁有十年以上經驗的唇語術專家，在相同的測驗中也只能判讀四分之一左右的單字。 　　電腦具備自主學習及判斷能力的事實將對人類社會產生重大衝擊，本書不只以一般人能理解的方式說明人工智慧在技術方面的進展，更以大量的實例，說明目前全球各種規模的企業如何利用會「學習」的電腦，來改變企業的運作。例如客戶服務的工作，原本極為依靠人力，但是，現在只要投入大量過去的QA，電腦會自己學會如何

對應客戶；如語文的翻譯，電腦也可以自己由大量的翻譯資訊中學習，讓翻譯的品質提升。 　　善用人工智慧技術的企業，將在企業的經營上（至少成本的控制上），取得領先。問題是人工智慧的發展是否有很高的技術門檻？阻擋一般的中小企業於門外？其實不然。 　　中小企業也可以利用Google平台提供的應用程式介面，發展自己的深度學習運用 　　谷歌在其雲端服務「Google Cloud Platform（GCP）」中，將谷歌研究開發至今的深度學習成果透過兩種方式開放一般大眾使用（Google目前將人工智慧用在公司一千種服務以上）：一種是將機器學習訓練完畢的模型，以應用程式介面 (Application Pro

gramming Interface；API)方式提供服務。另一種是提供機器學習程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」。 　　應用程式介面（API）一般是指能將擁有特定機能的電腦程式由外部程式叫出使用的介面。透過應用程式介面與電腦程式連結，就可以直接利用其功能。 　　谷歌將許多不同種類具有「機器學習」或是「深度學習」能力的「模型」放在「谷歌雲端平台（GCP）」。中小企業可以利用應用程式介面，直接利用其功能。而這些「模型」已經經過基本的「訓練」，因此使用者只要提供少量的資料，就可以達成學習的目的。 　　因為有了應用程式介面（API）的提供，使得「機器學習」與「深度學習」為一般

企業所用的門檻大幅降低了。只需以程式介面（API）程式將「模型」叫出，就能使用圖像辨識與語音辨識的最新成果，真的很方便。 　　不過另一方面，許多太專業的運用，如人體器官病徵的辨識或是機械故障的預兆判斷等，無法以應用程式介面（API）套用現有的「模型」。谷歌所準備的機器學習程式庫「開源機器學習系統 TensorFlow」將派上用場。使用者可以下載程式，自行發展所需要的功能。「使用TensorFlow最大的好處，是只要以Python語言寫出簡單的程式碼，就能運用深度學習」。 　　本書不只告訴你人工智慧是什麼？將改變什麼？更告訴你可以做什麼，讓公司保持在科技的浪潮尖端。 本書特色 　　從定義

到駕御：讓你徹底搞懂將對人類產生鉅大影響的科技 　　本書在觀察大量企業的運用後，在第五章《架構活用篇》提出導入的深度學習的具體架構，讓讀者不只能懂，也能縮短運用時摸索的時間。本書發現人工智慧（機器學習、深度學習）的風潮席捲全球，不過其在企業運用的目的不外以下幾種：1、刪減成本。2、提高附加價值創造出新的商機。3、提升創意性。而在觀察幾百家企業的操作後，發現以刪減成本的目的最容易產生效果。 　　用案例讓讀者完全理解 　　對沒有技術背景的民眾而言，最關心的是人工智慧（機器學習、深度學習）要如何運用，本書以實際的案例說明相關問題： 　　■ 安藤HAZAMA――用以判斷隧道工程之岩盤硬度 　

　為了建設隧道工程時能兼具安全與效率，安藤HAZAMA與日本系統軟體共同開發的「隧道開挖面AI自動評價系統」。將挖掘隧道時最尖端之開挖面照片輸入後，該系統就會自動評價其岩盤的硬度、脆性等工學特性。透過人工智慧帶來的岩盤工學特性評價自動化，即使沒有專家或資深技師在場，也能給予正確的判斷。 　　在學習之際，將五百張左右的相片進行分割，製作成五萬張的相片資料。結合相片岩石所代表的彈性波速度，一起讓機器學習的結果，在拍攝開挖面相片後，就能得到彈性波的速度值。新系統在從開挖面的相片辨識其相對應的彈性波速度上，正確率大約有百分之八十五。 　　■ AUCNET IBS――從車輛相片就能鎖定款式 　　深

度學習特別適用於圖片的識別。從事支援中古車等業者間交易的AUCNET（位於東京都港區）系統開發子公司之AUCNET IBS就是圖片識別運用的例子。該公司運用深度學習技術，開發了能自動將車輛不同部位照片歸類上傳到網站的系統「konpeki（紺碧）」。二〇一六年十一月集團旗下的中古車經銷商FLEX（東京都港區）採用了這個系統，提升網站上資訊登錄作業的效率。 　　中古車經銷商經常需要為購入的中古車拍攝許多相片、進行上傳到自家網站或資訊網站的作業。車子的左斜前方、右斜前方、右側、左側、後方、還有車內的前座及後座、儀表板、導航等……。這些相片如果由店員手工整理的話，大概要花個五分鐘左右。Konpeki

系統只要經銷商店員將拍攝的相片登錄，就立刻能自動依部位別分類，輕鬆地上傳至中古車資訊網站。 　　它將車輛外部區分為十八種、内部區分為十二種。它也會將包含車輛的相片、但並非銷售對象的圖像（如廣告）區分出來。甚至還能鎖定某品牌、車名、款式，顯示平均銷售價格帶。 　　「konpeki（紺碧）」系統的開發便是採用了谷歌的「谷歌雲端平台（GCP）」上為了開發深度學習模型的程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」、讓機器學習大量圖像資料而成。 　　■ 以少量的訓練資料構築出車輛台數檢測的系統 　　Aerosense與大數據的BrainPad公司共同合作、運用了深度學習技術的作法。開發了

從空拍圖像中測出停車車輛數的系統。先從實驗結果來看的話，使用了深度學習的空拍圖辨識汽車模型，在顯示了一百一十六輛汽車的測試圖資料中，測岀結果為一百二十二輛。 　　Aerosense的汽車辨識模型，其特點在於其從空拍圖辨識汽車用的深度學習模型，並非是從零開始打造的。研發人員說明：「若要製作專用的模型，將需要大量的訓練資料。即使有一萬張也不夠吧！這次是運用了現有的模型，大約只有一百三十張的少量訓練資料，就顯示出其高精確度，很有價值。」 　　在深度學習模型的開發上，活用了谷歌的深度學習程式庫「TensorFlow」。利用TensorFlow中名為「Inception-V3」之一般圖像辨識模型，從

圖像資料中製作抽取了特徵值的向量。此時，使用約一百三十張的汽車空拍照作為訓練資料。抽取了特徵值的向量，再以一種名為SVM（支援向量機；Support Vector Machine）的機器學習進行學習，得出結果。 　　結合500家企業的導入經驗，系統化說明著手運用深度學習的方法 　　作者輔導了500家以上企業導入深度學習於工作之中，他用資料×目的的矩陣，描繪出活用展望圖，協助讀者理清頭緒，讓公司縮短導入摸索的時間。