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2023會計學完全攻略：接軌國際會計準則

為了解決借貸法則定義的問題，作者梁若涵 這樣論述：

　　◎接軌國際會計準則，拓展專業素養！ 　　◎主題彙整考點，反覆練習最有效率！ 　　◎精心剖析各類考題，快速掌握實務要點！ 　　「會計學」在108新課綱的變動上，除了理解財會計基本理論外，了解國際會計準則發展，培養財務溝通協調及國際視野也是一大重點。因此，內文重點是依據108年課綱以及IFRS的變化來編寫，有助於各位能夠即時接收新知。另外，要請各位特別注意，108年課綱特別強調「加值型營業稅」項目，所以書中也將其獨立為一單元，讓各位能夠更瞭解在營業稅稅務申報這方面的新知。不僅有助你正確且效率的準備競爭激烈的四技二專考試，更能提升日後你在職場上的實際運用的技能！ 　　「會

計學」這一科主要分為初級會計、中級會計等部分，讀者在準備考試時，應先熟讀各個初會及中會內的相關理論，且時時注意最新公布的會計公報、多做練習題，考前也應演練歷年考古題，才能充分掌握命題趨勢，獲得事半功倍之效。 　　內容係根據最新會計公報、108課綱及四技、二專統測之需要編寫而成，共計分為三部分，包括每單元的重點整理、小試身手、試題演練， 帶領各位由重點整理複習起，建立正確的會計觀念，藉由試題演練熟悉題目，增強實力，試題皆有附詳細的解析，讓各位在研讀之餘，可以清楚明白題旨與答案的前因後果，培養應考的堅強實力，從容以赴。 　　全書不但係針對歷年來之命題趨勢加以重點整理，並配合最新的國際財務報導準

則修訂，整理出最近IFRS相關考題，是你戰勝考題、拿高分的最佳輔助參考書。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

展望新時代：設計嬰兒、明日的代價

為了解決借貸法則定義的問題，作者羅伯特‧L‧克里茲曼,傑夫・布斯 這樣論述：

　　《設計嬰兒》   　　二○一九年，中國科學家賀建奎曝光中國已經掌握基因編輯技術，可以讓HIV患者生出不帶原的寶寶，而且是雙胞胎。但是他沒有因為這項技術曝光被大家讚譽，反而飽受抨擊。   　　神設下的關卡，由人類透過科學突破，真的那麼罪該萬死？   　　▌不只是「生個健康孩子」▌   　　羅伯特‧L‧克里茲曼醫師，哥倫比亞大學醫學院以及梅爾曼公共衛生學院的精神病學教授，同時也是生醫倫理碩士班的主任。在本書中，他要與我們分享的是：當人類的科技可以突破神──或是遺傳上的限制時，生孩子就不只是「生孩子」那麼簡單。   　　健康，打勾；所以我們在自然受孕時碰到遺傳疾病時，可能會選擇人工流產的方式

進行「篩選」。講篩選太過沉重嗎？或者我們會說，讓一個「有缺陷」的孩子來到這個世界，這樣的人生會幸福嗎？我們有一個充分的藉口「篩選」掉這樣的胎兒，或者這樣的胚胎。胚胎的狀況是這樣的，我們可能是不孕症，所以要找一個最容易存活的胚胎。那麼，如果是在自然受孕的情況下，多次「篩選」仍避不開遺傳疾病，於是選擇人工受孕（也同時篩選胚胎）這麼做合理嗎？   　　▌一張關於寶寶的清單 ▌   　　我們要一個健康的孩子，但光是這樣一個單純的期待，都可能碰到四個問題：   　　①健康的定義是什麼？ 　　②試管嬰兒的適用範圍應該包括可以自然受孕的人嗎？ 　　③若不行，擁有生育能力的人，就沒有權利透過胚胎篩選擁有一個健

康孩子嗎？ 　　④若可以，我們要回到第一個問題：健康的定義是什麼？這樣的篩選合理嗎？   　　我們會說，遺傳疾病被篩選掉也合理吧？那麼疾病的定義是什麼呢？地中海型貧血？那麼，肥胖呢？肥胖被視為慢性病，被認為與飲食攝取有關，這又可能跟遺傳有關。而且，如果孩子不用怕發胖，那該有多好？   　　好的，隨著科技發展，肥胖可以放進來，那麼身高呢？那麼雀斑呢？那麼膚色呢？ 　　但要是認為所有的人都能夠勾選想要的選項，那可就大錯特錯了。   　　▌「疾病」「缺陷」的定義應該是什麼？▌   　　亨丁頓舞蹈症（Huntington's chorea），當然是遺傳疾病；X染色體易裂症（FXS）也是。但克里茲曼醫師

在本書中提出，一部分的失聰社群、或者侏儒症社群，係將「失聰」或是「侏儒症」視作為特徵而非疾病。當他們期待透過人工生殖技術延續這樣的特徵時──這是應該被拒絕的嗎？   　　或者我們該問：有理由拒絕的嗎？   　　什麼是特徵？什麼是疾病？當事人認定的「特徵」，若被界定為「疾病」而期待延續，科技上可以達到這個目標嗎？若可以，倫理、甚至法律上可以接受嗎？   　　▌你的清單要付多少錢？ ▌   　　克里茲曼醫師要提醒我們的是：人工生育很貴。而當你有額外要求的時候，更貴。 　　 　　所以，該不該補助無法生育的夫妻透過人工生殖技術生孩子？如果不，那麼就注定只有有錢人能付得起這張帳單；或者，沒那麼有錢的人去

便宜的國家生。   　　但是生育只能是有錢人的專利嗎？ 　　健康保險為什麼不能保障生育權？   　　如果保障了生育權──那麼，窮人就只能接受「有缺陷」的孩子嗎？   　　克里茲曼醫師在本書中提到，關於預算的考量，其實是一開始就浮出檯面的問題。所以能夠負擔得起的民眾在美國進行試管嬰兒，負擔不起的民眾就去墨西哥，甚至去其他第三世界國家「買子宮」。   　　這樣的市場機制真的合理嗎？或者我們該問的是：人工生育，應該要由市場機制主宰嗎？   　　▌被篩選的不只是胚胎，還有父母▌   　　社經地位篩選每一項尖端技術的使用者，要能夠成為一個完美北鼻的爸媽，首先，你得要有錢。   　　除此之外呢？克里茲曼醫

師在本書中提到，被篩選的從來都不只是胎兒、或胚胎，還有父母們。夠不夠有錢？是法律容許能夠擁有小孩的構成嗎？（同性夫妻，跨性別夫妻，又或是單親──那麼，有資格進行人工生育嗎？）   　　社經地位、口袋深度，甚至你與伴侶的組成，或是你根本沒有伴侶。篩選父母們的標準不僅只是社會認知，連帶宗教、文化，甚至是年紀，都可以是標準。而在《司法院釋字第七四八號解釋施行法》通過後，身在台灣的我們也沒辦法說，啊那是歐美先進國家的事啦。不是的，這些問題都已經在我們眼前。   　　只是我們還沒會意過來，這些問題會有多麼棘手而已。   　　《明日的代價（好評增訂版）》   　　▌我們原來應該這樣生活，那樣工作▌   　

　加拿大重量級電商公司BuildDirect執行長、財經作家傑夫・布斯（Jeff Booth）認為，科技是造成通貨緊縮的產業，也就是讓人們花更少的錢、卻買到更好的產品的產業。   　　或許你會認為──這是在開玩笑吧？我們不是陷於物價高漲、收入卻沒有同步遞增的困境中嗎？布斯要提醒我們的是：看看我們手上的手機，想想黑金剛這類老式手機的價格。現代的手機更進步、更實用，擁有從前根本無法想像的功能與尺寸，卻只要老式手機十分之一的費用就能買到。   　　換句話說，物價實際上是下降的，而且是急速下降。科學與技術確實降低了我們的生活成本，但是什麼仍讓我們陷入高物價的困境中？   　　▌46兆美元的經濟「成長」

，與185兆美元的債務▌   　　布斯在本書中要告訴我們的是：經濟成長乍看之下是可喜的，但是一美元的成長，需要負擔四美元的債務，這樣的「成長」，合理嗎？   　　這樣的困境當然不是一日之功。布斯在本書中表示，長期以來，各國政府為了追求數字上的成長，而拚命催發通貨膨漲，避免通貨緊縮；政府透過借貸來撒錢，促使各產業製造虛假的建設與發展。這個作法讓貨幣貶值──但各國之間卻又因為銷售上的競爭關係，而競相設法降低製造成本。於是我們看見物價雖然降低，但獲得工作的勞工，必須維持其低廉薪資；而薪資較高的勞工，則因為企業追逐降低成本而被拋棄。   　　換句話說，我們賣出更多產品、製造更多就業機會、更多GDP，也

讓商品變便宜；但不斷被壓縮的薪資，卻讓我們連這些已經變便宜的商品都負擔不起。   　　▌AI或者可以幫上一點忙▌   　　在這樣的狀況下，AI與弱AI，以及能源科技的發展，或者可以幫上我們一點忙。   　　▶AI可以更好地彙整更完整的資料，協助我們決策；也能夠有效降低各項人力需求、同時兼顧服務與產品品質。 　　▶好比說自動駕駛汽車技術，不但能降低駕駛風險，也能夠讓政府在進行都市計畫時，有更明確的依據與方案來規劃交通政策。 　　▶弱AI的發展與連結──好比我們手機裡的鬧鐘與行事曆的結合，或是各項SNS的演算法──則能夠在各層面上協助我們降低生活成本。 　　▶科技也能夠幫助環保能源的發展，好比說，

若能在「能源儲存」的相關技術上有更多突破，乾淨、便宜、甚至免費的太陽能，便能夠協助我們擺脫環境汙染。   　　布斯認為，真正正向的經濟與技術發展，不該只是GDP的數字變化，而是落實在生活各層面上，讓我們迎向更有餘裕，也更舒適的未來。   　　▌我們如何讓「不平等」變得可以被接受？▌   　　現今的發展造成諸多問題──貧富不均、政府失能、環境重度汙染、經濟上的各種危機與風暴；每一項危機，都會在或遠或近的未來對我們產生衝擊。最為迫在眉睫的，或許是經濟上的全球性不平等。   　　但布斯也要告訴我們：這樣的不平等，是無法被消滅的。真正的最佳解是：讓這個不平等變得可以「被接受」。   　　如何讓這個不平

等變得可被接受？布斯在本書中提出：   　　▶透過基本收入保障，提高富人稅率，緩解不平等的壓迫感。 　　▶透過技術發展降低人工需求，降低生活成本（如醫療） 　　▶因為科技發展而成本已經非常低廉的產品與服務，企業應該要便宜、甚至無償提供。 　　▶同時，政府也要停止透過舉債製造成長的假象。也只有政府停止這個行為，才能避免過度的債務負擔。   　　當然我們可以說，不管是要求政府停止舉債，或者企業無償提供產品與服務都太過困難，難以追求與實現。   　　但當原應享有的富足被竊取，經濟上與環境的壓迫與不平等席捲全球，便沒有人能夠置身事外。台灣已經在面對的低薪、高物價、高房價，對照作者提出的各項警訊，或者就

是對我們最大的警告與啟示。

應用深度學習神經網路方法於信用卡客戶違約之分類問題

為了解決借貸法則定義的問題，作者劉沛慈 這樣論述：

偵測信用欺詐交易是金融機構和銀行的一項關鍵任務和挑戰。本研究使用 DL 「深度學習」 (deep learning) 技術，以 LSTM 「長短期記憶」模型用於辨識信用卡客戶違約（一個不平衡的資料集）。為了評估 LSTM 「長短期記憶」模型之基於梯度方法的優化器性能，本研究採用三種優化器，分別是 Adam 「適應性動差估計」 (adaptive moment estimation) 、 Sgdm 「具有動量的隨機梯度遞降」 (stochastic gradient descent with momentum) 與 Rmsprop 「均方根傳遞」 (root mean square propa

gation) 算法。本研究採用十摺交互驗證 (10-fold cross-validation) 。此外，本研究比較使用 LSTM 「長短期記憶」模型分類器與使用監督式機器學習 (machine learning) 方法所獲得的最佳結果，像是 BPNN-GDA 「倒傳遞神經網路—梯度遞降算法」 (back propagation neural network- gradient descent algorithm) 、 BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路—共軛梯度算法」 (back propagation neural network-scaled conjugate gradient a

lgorithm) 、 KNN 「K 近鄰」 (K nearest neighbor) 分類器與 SVM 「支持向量機」 (support vector machine) 分類器。實驗結果指出， LSTM-Adam 「長短期記憶—適應性動差估計」與 BPNN-GDA 「倒傳遞神經網路—梯度遞降算法」的結果相似，並優於 LSTM-Sgdm 「長短期記憶—具有動量的隨機梯度遞降」、 LSTM-Rmsprop 「長短期記憶—均方根傳遞」與 KNN 「K 近鄰」分類器和 SVM 「支持向量機」分類器；實驗結果亦指出選擇一個適當的分類門檻值 (classification threshold value

) 對於類別標籤不均勻的資料集是重要的。根據實驗結果， LSTM-Adam 「長短期記憶—適應性動差估計」可以被考量應用於處理信用評分這類的二元分類問題。本研究提出兩項管理意涵，分別是善用 DL 「深度學習」方法具有擷取資料集特徵之能力與應用 DL 「深度學習」方法進行巨量資料分析。