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基礎統計學(四版)

為了解決點估計值計算機的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：

　　本書內容有三大單元, 共計十六章 　　(1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 　　(2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 　　(3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章   　　本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 　　習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 　　輸入書號1H28，即可找到下載處。

點估計值計算機進入發燒排行的影片

運用粒子濾波法估計馬可夫轉換模型與隨機波動度模型參數

為了解決點估計值計算機的問題，作者許淳輔 這樣論述：

伴隨時代的演進，金融市場也隨著時代發展得越來越多元，市場參與者可以選擇的市場也越來越多，本論文使用了粒子濾波法來對馬可夫狀態轉換模型、馬可夫跳躍狀態轉換模型以及隨機波動度模型做參數估計，粒子濾波法可以經過不斷的抽樣讓權重較小的粒子數減少，這樣會使得粒子對機率密度函數的估計變得更為的準確，改善了粒子衰退的現象，使得參估計值更為準確，在模型中我們將模型分為狀態轉換模型與隨機波動度模型來觀測各個不同的市場，像是在馬可夫跳躍狀態轉換模型，資料時長為一年的時間中沒有跳躍發生的狀態下S&P 500的時報酬率比台灣發行量加權股價指數、比特幣、黃金期貨更好，而在跳躍發生的狀態時台灣發行量加權股價指數是最好的

，但不管有無跳躍的發生，風險最高的都是比特幣。本文不只比較市場也比較模型，像是在比特幣市場，資料時長為十年的時間中隨機波動度模型比狀態轉換模型表現得更為的出色。實證分析中我們可以證實Markowitz(1952)的投資組合理論，任何的模型中，大部分的市場都顯示當資產預期瞬時報酬率越大時市場的變異程度也就越高。也可以證實行為財務學中所說的低波動度異常現象可能來自於投資人的「彩劵型偏好」的特性，在文中我們發現比特幣的風險是最高的，因此使比特幣市場具有了高風險低報酬的特性。

事工倍增循環

為了解決點估計值計算機的問題，作者BillJones 這樣論述：

　　當我們思考耶穌關於撒種者的比喻時，肯定極為羨慕那產出百倍的好土！而比爾．瓊斯的《事工倍增循環》一書為我們提供了耶穌事工模式詳細且令人信服的視角，足以成為我們在生活中結出百倍果實的典範。 　　比爾．瓊斯以可實踐的理論挑戰我們對聖經及其方法論的錯誤理解，揭露普遍教會可悲的自我中心和妥協的態度。在《事工倍增循環》中，瓊斯博士系統地解構了許多傳統的理解，並幫助讀者看到多數人所忽略的模式。他通過精辟的聖經分析，並借助教會歷史，說明「事工倍增」乃是主耶穌基督所示範的策略，也是他的追隨者從教會誕生直到現在一直在複製的模式。閱讀本書將不得不接受挑戰，順服主的事工倍增計劃。 　　瓊斯

博士以具體的聖經原則，改變傳統教會的思維方式，並落實福音事工的實際可能。藉著本書的教導，使讀者可以理解聖經並非只是需要順服的生活指南，更強調整個新約的信息遍滿關於福音佈道事工的指導原則。 　　瓊斯博士歸納耶穌如何教導十二門徒參與服侍，並通過《使徒行傳》思想使徒們如何應用他們學到的事工原則。這不僅改變信徒的信仰生活，更可改變實踐的事工策略。本書的實踐經驗已有二十年之久，具體操練的同工也在中亞地區，教導他們在當地的第五代植堂宣教士。本書的內容和他們培訓穆斯林背景植堂宣教士的內容完全相同！因此，「事工倍增循環」是其宣教組織 Crossover Global 的核心植堂戰略。在過去的年歲裡，這個團隊

在37個國家（71個未得的族群）中測試並實施了這本書的內容；故迄今為止，瓊斯博士所帶領的團隊已建立了2,000多個教會，其中62%是第二代或第三代教會。瓊斯博士不僅僅是巧妙的展開一套教會倍增的方法步驟，也提供如何設計和安排事工的完整框架。如果你正在尋找符合聖經的事工倍增方案，這本書可以成為你的指南。

機器學習姿態偵測向量圖形人物動畫應用

為了解決點估計值計算機的問題，作者謝玉亭 這樣論述：

TensorFlowJS(TensorFlow.js) 庫裡其中的來自Mediapipe兩個模型(PoseNet、FaceMesh) ，通過網路攝影機在瀏覽器中實現了實時的動作監測。而Pose Animator 則使用計算機圖形技術中的骨骼動畫。融合PoseNet 和 FaceMesh 這兩個模型產生結果，應用於身體控制的交互式動畫中。而Pose Animator 的特色在於可讓設計師基於需求創造出角色，且角色圖檔格式為在設計界常用的向量圖格式(SVG)。最後藉由網路攝影機捕捉身體動作，讓SVG角色生動起來，猶如產生2維動畫。PoseNet 帶有幾個不同版本的模型，對應於 MobileNe

t v1 架構和 ResNet50 架構的差異。為了使 Pose Animator 應用於移動裝置，選擇加載基於 MobileNetV1 一種流線型架構。使用深度可分離卷積 (depthwise separable convolu-tions) 構建輕型深度學習網絡，該模型架構優點為更快更小，代價是精度較低。可以從圖像中估計單個姿勢或多個姿勢。FaceMesh 是一個輕量包，只有大約 3MB 的權重值。即使在移動設備上也能實時對468個 3維臉部地標進行估算。它採用機器學習來推斷3維面部表面，只需要一個攝像頭輸入，而不需要專用的深度傳感器，提供對實時體驗至關重要的實時性能。在實際操作Pose

Animator線上版本發現以下問題:(1)可供選擇的角色不多。(2)Scroobly.com 在線網頁畫圖模式是藉由操作設備(例如，滑鼠)作圖。此法容易受限於設備，不易製作細緻的角色。(3)使用者若為無美術背景，較難勾勒出較具美感的角色人物。(4)向量圖為廣泛使用的圖檔類型，能否直接使用現有的角色向量圖。本論文提出兩種方法克服上述問題:第一種為在作者提供的骨骼(Skeleton)上直接拉圖勾勒製造出角色的拉圖勾勒法，第二種為拆解現有的角色向量圖再造的拼圖法。兩者皆為先利用線上SVG編輯器先匯入作者提供的骨骼(Skeleton)向量圖。拉圖勾勒法則利用拉圖形路徑方式放置在對應的骨骼向量圖位置，

而拼圖法為再次匯入現有的角色向量圖並經過拆解後，可移動軀幹、四肢、臉部輪廓到對應的骨骼向量圖位置。最終結果，拉圖勾勒法對於美術技巧薄弱的使用者使用上較為有利。只需操作工具拉出簡易的矩陣圖形拼接出角色，並有對應到正確的骨骼位置，即可產出較細緻的角色，此法對於一些後台網站，可以讓用戶自創後台客服，增添些應用趣味。至於拼圖法則適用於擁有基本美術技巧者，且若再利用其他管道獲取人物角色向量圖，將可以更快製造出更生動精細的角色。此技術適合一些需要吸引流量的前台網站更快打造出更具互動性的客服角色或是與線上廣告技術結合，提升用戶停留時間，潛在轉換率提高帶來的則是潛在成交率提升。