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加密風雲：那些不為人知的貪婪與謊言，和啟動新世界的推手與反派

為了解決c++下載繁中的問題，作者LauraShin 這樣論述：

為什麼比起比特幣，你更應該關注以太幣？ 當去中心化的初衷不再，以太幣的未來究竟該何去何從？ ──《富比世》資深編輯，加密貨幣風暴第一線最權威紀錄──   ┌────────────────────────────────────────────────────┐ ＃以太幣 ＃tothemoon ＃經典以太幣 ＃以太坊白皮書 ＃ICO ＃The DAO ＃智能合約 ＃去中心化 ＃硬分叉＃ 軟分叉 ＃維塔利克‧布特林 ＃Poloniex ＃NFT ＃比特幣 ＃區塊鏈 ＃MyEtherWallet ＃分散式帳本 ＃1028201創世區塊 └────────────────────────────

────────────────────────┘ ▍去中心化的理想 在加密貨幣短暫的歷史中，比特幣和其他加密貨幣經歷了繁榮、蕭條和內戰，近期達到了超過2兆美元的市場估值。相較於傳統貨幣體系由政府機關負責管理，可能面臨程度不一的政治風險，加密貨幣的核心承諾是永久性的：由不受任何單一實體控制且尚未受到許多政府監管的去中心化網絡創造的巨額財富。 ▍以太坊創立緣起 在本書中，蘿拉‧辛帶領讀者了解以太坊這個新穎的加密貨幣網絡的建立過程，該網絡使用戶能夠推出自己的新硬幣，從而創造了新的加密熱潮。她向讀者介紹了Web3神童布特林等傳奇人物，包括以太坊短暫的執行長霍斯金森和前高盛副總裁喬‧魯賓，他成為加密

領域最著名的億萬富翁之一。當這些超凡人物為他們在看似無限的新商機中拼搏時，火花四濺。 ▍解密加密熱潮 本書將加密貨幣市場真實的一面公諸於世，揭露一場由個人鬥爭而起的金錢、文化與權力革命。透過了解加密貨幣的背後故事，除了解答與破解對加密貨幣的迷思外，也可以更有脈絡的掌握現今最火熱的加密貨幣風潮，並預告加密貨幣將更全面地影響我們的生活。 ▍加密貨幣大事紀 ║ 2008.10.31 ║中本聰首次發表加密貨幣概念 ║ 2009.01.03 ║比特幣正式上線 ║ 2013.11.27 ║布特林發表「以太坊白皮書」 ║ 2015.07.30 ║以太幣正式上線 ║ 2016.06.14 ║去中心化組織T

he DAO遭到駭客攻擊 ║ 2016.07.20 ║以太坊執行硬分叉 ║ 2016.07.24 ║Poloniew交易所掛牌經典以太幣 ║ 2017.10.31 ║芝加哥商品交易所宣布推出第一款加密貨幣期貨：比特幣期貨 ║ 2021.09.07 ║薩爾瓦多宣布以比特幣為法定貨幣 ║ 2022.09.15 ║以太坊執行「合併」，大量減少挖礦耗能 ▍解密推薦 陳美伶│臺灣區塊鏈大聯盟總召集人 許繼元│Mr.Market市場先生／財經作家 黃宇翔│國立成功大學管理學院院長 ▍國際讚譽 欲了解以太坊內部故事中的勇氣和戲劇性的必讀之作。 ——【比特幣分析師，威利‧吳（Willy Woo）】 迄

今為止最權威的以太坊觀察。蘿拉深深植根於加密世界，這反映在書裡的每一頁上。此書還為布特林帶來了新的視角，以前所未有的面相展現了以太坊創始天才人性化的一面。 ——【《加密貨幣之王》作者，傑夫‧羅伯茲（Jeff John Roberts）】 在加密貨幣和尖端技術的世界中上演的一則精彩故事，其中的角色配得上一部驚悚小說。不過，這個令人難以置信的故事，都是真的 ——【Real Vision的聯合創始人兼首席執行官，拉烏爾‧帕爾（Raoul Pal）】

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電商平台APP之服務品質、知覺價值、知覺風險對使用後的再購買意願與信任度的影響

為了解決c++下載繁中的問題，作者黃靖旻 這樣論述：

隨著科技不斷的進步，人們的手上至少會有一台行動裝置，行動APP的便利性、即時性及行動性，促使其蓬勃發展，加上疫情的影響，帶起宅經濟的發展，電商平台相準了政府防疫政策，使電商平台的商品及服務多元化，根據Sensor Tower資料顯示，2019年全球購物類APP下載量達到11億次，相關數據也顯示消費者對電商平台APP不僅使用頻率增加，對其的黏著度也提高。 本研究主要探討電商平台APP之服務品質、知覺價值與知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度的影響，探究這五個調節變相之間的關係，本研究透過發放問卷的方式，並以SPSS軟體進行數據分析。 結果顯示，（1）不同年齡層的消費者對再買購

意願達到顯著水準；（2）不同教育程度的消費者對電商平台APP之知覺價值與知覺風險達到顯著水準；（3）不同薪資所得的消費者對電商平台APP之知覺風險達到顯著水準；（4）電商平台APP之服務品質及知覺價值對使用者使用後的再買購意願及信任度呈正向的顯著影響；（5）而電商平台APP之知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度呈負向的顯著影響，意即電商平台APP之服務品質及知覺價值越正向，使用者使用後的再買購意願及信任度也會提升；而電商平台APP之知覺風險越低，使用者使用後的再買購意願及信任度反而會提高。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決c++下載繁中的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

精進我國災防機制精進作為：從各國災害防救管理制度性分析

為了解決c++下載繁中的問題，作者吳昆鴻 這樣論述：

災害的發生往往不是人類所能掌控，加上因氣候變遷因素，全球各地於近年來，在世界各地造成的災害頻傳，且天災所形成的狀況越來越激烈，有些事件甚至突破了以往紀錄。而台灣也是地球的一部，且是個風災、水災、地震等天然災害襲擊頻繁的海島型國家，並多次面臨不同意外災難，如火災、空難、海難、化學災害以及疫病(新冠肺炎)等新型威脅。然而過去幾十年來，台灣對這類天災的破壞力抵禦經驗似乎稍嫌薄弱仍需精進，比較往年各災害過後檢討資料中也不難發現，政府部門大多著重在檢討事後救災行動，而較少從災害防救管理方面著重。本文嘗試從害防救管理制度性為出發點，蒐整相關資料並採用文獻分析法，對國內、外災防現有制度面實施分析，並從國內

發生的個案來分析探討。期望藉由本次研究，瞭解災害並非僅有應變處理，需在防救管理四階段來思考，同時亦需參考各國優點，未來面臨災害時，更能有全面的思考，提升我國防災體系及降低傷損。