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NFT實戰勝經：劉呈顥教你用NFT創造財富的10種方法

為了解決免費投票平台的問題，作者劉呈顥 這樣論述：

──【最全方位的NFT策略指南】── 無論你熱愛音樂、漫畫、遊戲、時尚， 或藝術、投資、創業..... 都能用NFT，推廣個人品牌★拓展社群★實現獲利★ 成就自己的價值！   　　★收錄臺灣NFT發行案例、交易平台及加密貨幣錢包！ 　　★獨家〈NFT潛力評估表〉，5大指標+10個輔助工具，帶你找到潛力項目！ 　　★結合視覺圖表 + 影音QR Code，文組人也能輕易看懂！   　　★【所有族群皆適用】 　　✔新手投資者 ✔藝術家 ✔創業者 ✔企業品牌 ✔KOL意見領袖 ✔NFT收藏家   　　★【任何東西都可以是NFT】 　　✔餐飲娛樂 ✔公仔

✔房地產 ✔群眾募資 ✔旅遊 ✔繪畫 ✔小說 ✔票券 ✔教育學習   　　★新書驚喜活動！限時送！【買10本書贈 nspace「知 DAO」NFT(1顆)】 　　帶您正式進入Web3.0元宇宙，參與「nspace元宇宙知識中心 DAO」的治理。   　　每當「知 DAO」擁有一個知識產權IP，就能經過「社群投票」衍生各種應用(如課程、有聲書......)，「知 DAO」擁有愈多知識產權(IP)，NFT的價值也愈大。   　　活動詳情請洽：bit.ly/3FjxbYN   　　＼＼為什麼你一定要懂NFT！／／ 　　NFT的出現，是人類歷史上第一次能夠「真正擁

有」並出售數位藝術品，並且在每一次轉售中，都能獲得版稅收入，創作者的收入不再僅限於第一筆銷售。更重要的是，NFT的應用並不僅止於藝術作品，而是任何事物都能與之結合，創造出全新的商業模式！   　　本書作者Ethan 劉呈顥是亞洲最早推動NFT主流應用的KOL之一， 　　曾經輔導多個國際區塊鏈項目， 　　他將根據深厚的NFT實務經驗， 　　幫助每個人&企業，成功發展出自己的NFT策略！   　　▎我想投資NFT，如何找出潛力項目？ 　　透過「追蹤Twitter意見領袖」、觀察「社群風氣」、檢查「團隊執行力」，並利用作者提供的10個「人氣指標」網站工具，就可以

了解該NFT是短期投機型？還是值得長期持有的潛力項目。   　　▎針對4種NFT參與者，提供不同程度的建議和訣竅！ 　　➤給新手發行者：從擬定路線圖、設定競價方式，到後期宣傳，教你成功提高NFT的發行價值！ 　　➤給新手投資者：從挑選NFT、設定錢包，到開戶和買賣，一個一個步驟+圖示清楚教學！ 　　➤給幣圈玩家：提供實用「到價提醒」「人氣指標」「稀有度挖掘」工具，帶你挑出潛力項目，切入最佳時機！ 　　➤給企業經營者：教你與各領域藝術家合作，用會員制連結NFT，在Web3取得領先優勢！   　　▎如何將你的專長結合NFT？ 　　書中提供超過10個領域的NFT範例，

包括：藝術、醫美、健身、園藝……等產業，你可以透過這些基礎案例，針對自己的專長拓展出NFT的全新應用。   　　▎想要成功發行NFT，3個必須掌握的技巧！ 　　區塊鏈上有成千上萬個NFT，想要讓自己的項目脫穎而出，發行時你需要具備這3個技巧： 　　【Rule 1】讓你的NFT內涵價值，超越價格。 　　【Rule 2】針對不同類型的NFT，選擇不同的區塊鏈和發行平台。 　　【Rule 3】根據不同受眾，提供不同「附加功能」和「路線圖」。   　　▎深入剖析臺灣+國際NFT發行案例 　　【餐飲娛樂】臺灣米其林餐廳RAW發行「可以吃的NFT」。 　　【流行音樂】臺

灣樂團動力火車發售的演唱會NFT套裝組。 　　【時尚服飾】Adidas與無聊猿合作發行的「Into the Metaverse」NFT。 　 　　▎想要推廣個人／企業品牌，為什麼NFT是你的最佳選擇？ 　　【特點1】具備版稅機制，能夠更長遠的支持你發展事業理想！ 　　【特點2】擁有開放的交易市場，讓你更容易接觸新客群！ 　　【特點3】「區塊鏈技術」提供驗證機制，能避免交易者買到造假作品。   本書特色   　　1. 書末附「NFT術語小教室」！ 　　提供24個你不可不知的NFT術語，包括PFP、DAO、GamFi……等。讀者閱讀過程中若遇到不懂的名詞，可以

隨時查看術語小教室。   　　2. 提供正確、穩健的投資觀念！ 　　NFT市場起伏極大，作者不鼓勵追高和投機，鼓勵以長遠、共好的價值觀經營NFT。除此之外，作者也提供許多實用的投資知識，比如：   　　．怎麼判斷合理的NFT買賣價位？ 　　．如何避免買到NFT仿冒品？ 　　．NFT被項目方惡意拋棄，我該怎麼拯救手上NFT的價值？   　　3. 結合NFT與元宇宙！ 　　清楚解釋NFT在元宇宙中扮演的角色，以及兩者未來可能產生的應用。   名人推薦 　　（按姓氏筆畫排序）   　　★Denis Lam（Vera Lab創辦人) 　　★Ge

ne Huang（Demiverse Studio創辦人） 　　★TK 陳泰谷 (FANSI 音樂NFT發行平台創辦人) 　　★王碧琪（Index Game聯合創辦人） 　　★田定豐（種子音樂創辦人／輔大產業創新 助理教授） 　　★林之晨（台灣大哥大總經理 & AppWorks董事長暨合夥人） 　　★洪司丞（阿波羅畫廊藝術家、The Sandbox Creator Fund官方成員） 　　★張　宇（知名歌手） 　　★陳政鴻（恆隆行 董事長） 　　★陳林桂琇（TURF 協會理事長） 　　★蓋　彼（百萬插畫家） 　　★潘奕彰 David（ACE王牌集

團創辦人）   好評推薦   　　★王碧琪（Index Game聯合創辦人） 　　作為行業從業者的我，深深明白到要從零開始認識NFT，買賣NFT，甚至創作屬於自己的NFT是多麼的困難重重。 　　劉呈顥的《NFT實戰勝經》由淺入深地解釋了NFT世界的運作原理，對想接觸NFT世界的朋友來說絕對是極具實用價值的教科書。   　　★Gene Huang（Demiverse Studio創辦人） 　　這是一本真正能夠帶領你了解當前NFT市場與生態非讀不可的好書，Ethan是我非常欣賞的實業家、創業家，總能擁有一個開放心態面對這Web3時代下瞬息萬變的趨勢變化，細品此書，足以

改變你看待NFT的方式，帶領你建立Web3的全新思維。   　　★田定豐（種子音樂創辦人／輔大產業創新 助理教授） 　　NFT從去年開始在台灣快速發酵，讓很多藝人名人都搶進，投入這個結合藝術科技的新興市場，帶起NFT看似投資的新機遇。這一段時間，也有一些朋友請我合作鑄造自己的NFT，我才開始深入研究，發現除了「專業」之外，「心態」才是決定你是買到值得收藏的數位藝術作品，還是想快速獲利卻被割了韭菜。 　　在眾多NFT專家中，我最信任的就是Ethan劉呈顥。 　　他的影片都能深入淺出的讓我們一般大眾能理解NFT究竟是什麼？在技術上操作外，更以他過去在藝術產業上的經驗，對照當今國內

外市場上藝術家推出NFT的數位價值，來作為收藏指標的參考建議。 　　現在，他更以他的專業和實戰經驗寫成這本《NFT實戰勝經》，從認識到了解，再到行銷及市場風險分辨，和在各種行業運用的可能性，都有完整的系統介紹。讓了解和不了解的人都能重新理解和運用NFT，與現在和未來市場接軌。 　　不管你是ㄧ知半解或是還在觀望中。我都建議一定要先閱讀完這本書有了正確的理解後，帶著「保險」再去悠遊這片開放且充滿無限可能的大海。   　　★TK 陳泰谷（FANSI 音樂NFT發行平台創辦人） 　　身為NFT發行平台的從業人員，每天最受不了的就是一堆FOMO（Fear of Missing Out）

的假新聞操作和爭議。很開心看到這本《NFT實戰勝經》的問世，彷彿是一股清流，用正確客觀的角度去分析一個新產業的發展，以及身為消費者和創作者到底該如何在現在這個亂世中參與一項會改變未來的技術。   　　★洪司丞（阿波羅畫廊藝術家、The Sandbox Creator Fund官方成員） 　　新世界領導者都在布局，鑽石手的枕邊書。 　　元宇宙到NFT區塊鏈，Web3.0將建構出未來新戰場。任一產業都必需理解虛實整合後的新經濟模式即將來臨！   　　★張宇（知名歌手） 　　NFT是詐騙吧？ 　　在人云亦云匆促下定論之前，你也許可以考慮以呈顥這本書為起點，開啟你對NFT的

探索之旅後，再下定論不遲。 　　只是在你還在考慮的時候，我也許已經準備依照本書的點子，鑄造我的第一首詞曲NFT了。   　　★蓋彼（百萬插畫家） 　　當初第一次聽到NFT不太清楚是甚麼，上YOUTUBE爬文第一個看的影片就是Ethan的解說影片，然後就瞬間懂了（笑）。覺得NFT的崛起，為默默在創作的藝術工作者很大的鼓勵。而身為多年卡通IP創作者的我，感覺NFT的世界像是給這些虛擬角色一個「新的出路」。雖然很多人把NFT當股票般炒作，所以難免對於它有些問號和微詞，但長期而言，我依然相信NFT的核心價值，會給世界更多元的資源整合跟藝術交流的新境界。    　　★潘奕彰 Davi

d（ACE王牌交易所 集團創辦人） 　　2021無非是NFT大爆發的元年，新一波浪潮的激起創造了無限商機，透過此書能詳盡了解實際運用層面，搭配Ethan的個人品牌經營策略，能雙向建立正確觀念及結合市場現況趨勢，真心推薦大家必讀此本『勝』經！   　　★陳林桂琇（TURF 協會理事長）  　　無論只是單純想了解NFT 是什麼，還是思考如何聯結NFT來創業，我認為劉呈顥老師的《NFT 實戰勝經》深入淺出地幫NFT 做了最中肯又完整的整理。 劉呈顥老師多年來的創業教學經驗，以及他近年來成功在網路上以最新的趨勢創造大眾影響力的操作，給予他自己能量和內涵將NFT 從背景介紹、實務的認識、

可行的商業模式、未來可以繼續更進化的發展，和社會可用什麼思維來因應這個潮流，作了詳盡的解說和分享。相信對不同年齡或族群讀者都會有一定的收穫。  

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人工智慧之研究-以專利權為中心

為了解決免費投票平台的問題，作者魯忻慧 這樣論述：

簡單舉一個淺顯易懂的例子，很多人會問AI是甚麼?雖抽象卻也容易解釋，例如:人類學習算數1+1=2；1+1+1=3；1+1+1+1=4；當1+1+1+1+1=5時以此類推，人腦的計算速度開始緩慢，此刻運用AI演算方式幾近於一秒鐘便可準確完成，這是最淺而易懂解釋人腦與AI電腦的差異性及特性。AI人工智慧藉由電腦軟體與邏輯運算整合，未來必定將人類智慧的理論、技術和應用，發展出不斷學習人類智慧而更人性化的AI機器人，AI的技術運用逐漸進入人類生活，無論醫療、經營、投資、藝術層面等都出現日新月異之變革，AI與人類共存的世界會是什麼樣貌？越來越活躍的AI是否真的可以取代人類，相信是大家想知道的，AI未來

世界將如何展開人類都拭目以待。從早期八O年代傳統產業製造模式演變至今的是3C科技、軟體、晶圓代工，以及5G網際網路的無遠弗界，近三十年在傳統產業與3C間產生巨大變革，早期專利申請多以機械結構或零件為主體，例如:汽車排檔桿鎖、方向盤鎖，後來進步為震動感應式警報器，隨著科技日新月異AI科技問世，汽車防盜再也不是排檔桿鎖可以滿足使用需求，隨之而來的稱之衛星定位防盜系統與衛星導航並附隨電腦軟體或手機APP，目前汽車主流之電動車進而為無人自駕系統，經過深度學習技術模仿大腦機制，透過腦內的神經細胞也就是「神經元」，把接收到的訊息傳達給下一個神經元此種「類神經網路」便可為人類生活帶來莫大便利性及科技性。

集成式學習：Python 實踐!整合全部技術，打造最強模型

為了解決免費投票平台的問題，作者GeorgeKyriakides,KonstantinosG.Margaritis 這樣論述：

別再傻傻只選一個模型 　　訓練很多模型，卻不知道應該選哪一個？沒有一個模型達標？每個模型都有其優缺點，無法取捨？ 　　小朋友才做選擇，大人全都要！你該試試集成式學習！ 　　集成式學習是使用 2 種或更多的機器學習演算法，來組合出預測能力更好的模型。DeepMind 已經使用集成式學習來組合多個神經網路，控制 Google 資料中心的運作效能；集成式學習技術也在 Kaggle 平台上，席捲了各個競賽的第一名寶座。因此，集成式學習是建立出更具威力的模型，不可或缺的技術之一。 　　本書會介紹實務上常見的集成式學習演算法，如硬投票、軟投票、堆疊法、自助聚合法、適應提升法、梯度提升法、隨機森

林、極端隨機樹等，並且使用熱門的 scikit-learn、Keras、OpenEnsembles、XGBoost 等 Python 函式庫來實作各種不同的集成式學習技術，建構出一個強大的模型。熟稔本書的內容後，不但可以精通集成式學習，在實際情境中面對問題時，亦能具備充分的專業知識判斷適用的集成式學習方法，並成功實作它們。 　　書中採用「做中學」的方式，讓你不僅可以快速掌握理論基礎，也能了解各種集成式學習技術的實作，再加上運用真實世界中的資料集，你將能夠建立出更佳的機器學習模型，以解決各種問題，包含迴歸、分類、分群。 　　現在翻開本書，讓我們一起進入集成式學習的世界，整合你所會的全部技術，

打造最強大的模型。 本書特色   　　● 繁體中文第 1 本集成式學習專書，告訴你不要再傻傻地只選一個模型 　　● 完整介紹集成式學習中常見的演算法，包含極端隨機樹、堆疊法、自助聚合法、提升法等 　　● 一書掌握實作集成式學習的必備套件，如 Scikit-Learn、OpenEnsembles、XGBoost 等 　　● 用 Python 刻演算法給你看，接著告訴你怎麼用套件。讓你不只會做，還懂為什麼這麼做 　　● 以 5 個實務案例來展示集成式學習的威力 　　● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「小編補充」補充必要知識 　　● 本書 Python 範例程式免費下載  

台灣委託書實務與案例探討之研究

為了解決免費投票平台的問題，作者陳巧蓉 這樣論述：

股東會作為公司治理的重要機制之一，應確保股東表決權之有效行使；當股東不克親自出席時，委託出席應是必要的選項之一。委託書制度的重要性，不言可喻。然而，如何徵求及使用委託書，在學理上及實務上，卻不乏爭議。因此委託書使用規則規範，對所有相關人員是否公平、公開，且資訊充分揭露，都是相當重要的原則。本文首先回顧委託書的本質暨國內委託書市場的發展，然後從三個面向探討委託書市場的實際運作；顯示現有制度力求公平、公開的特性，並彰顯出委託書作為股東權選項之一的價值。(一)徵求暨使用委託書，在國內市場已是普遍性作為。(二)經營權爭奪戰時，除進行法律攻防外，擴大爭取股東支持是首要之舉；此時徵求暨使用委託書，具有策

略性的地位。(三)市場失靈，產生濫用法條等流弊；主管機關以積極行為介入，維護大多數股東權益。