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世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 陳俊廷所指導 張可橙的 照顧者對於育兒APP使用經驗及滿意度之研究 （2022），提出導數是什麼關鍵因素是什麼，來自於育兒、APP、科技接受模式。
而第二篇論文世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 高瑞鴻所指導 林㒥祥的 強化資訊通信系統的安全機制設計之研究 （2022），提出因為有 聯盟鏈、智能合約、訊息交換的重點而找出了 導數是什麼的解答。
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從零開始機器學習的數學原理和算法實踐
為了解決導數是什麼 的問題，作者大威 這樣論述：
零基礎讀者應如何快速入門機器學習？數學基礎薄弱的讀者應如何理解機器學習中的數學原理？這些正是本書要解決的問題。 本書從數學基礎知識入手，通過前3章的介紹，幫助讀者輕鬆複習機器學習涉及的數學知識；然後，通過第4-第13章的介紹，逐步講解機器學習常見演算法的相關知識，説明讀者快速入門機器學習；最後，通過第14章的綜合實踐，説明讀者回顧本書內容，進一步鞏固所學知識。 《機器學習的數學原理和演算法實踐》適合對機器學習感興趣但數學基礎比較薄弱的讀者學習，也適合作為相關專業的學生入門機器學習的參考用書。 大威，本名張威，西安交通大學工科試驗班（工管貫通班）碩士畢業，資訊系統專案管
理師（高級資質）、高級經濟師、中國電腦學會會員、中國通信學會會員。擁有多年資料建模、資料採擷與商業諮詢經驗，現就職於某行業領先的大資料公司，負責大資料產品及人工智慧產品的規劃設計管理工作。 第1章 補基礎：不怕學不懂微積分 1 1．1 深入理解導數的本質 2 1．1．1 哲學層面理解變化 2 1．1．2 生活中處處有函數 3 1．1．3 從瞬時速度到導數 3 1．1．4 從近似運動來理解導數 4 1．1．5 直觀理解複合函數求導 6 1．2 理解多元函數偏導 7 1．2．1 多元函數偏導數是什麼 7 1．2．2 搞清楚梯度是什麼 7 1．3 理解微積分 8 1．3．1 直觀
理解積分 8 1．3．2 直觀理解微積分基本定理 10 1．4 泰勒公式太重要了 11 1．4．1 泰勒公式是什麼 11 1．4．2 泰勒公式的典型應用 11 1．4．3 直觀理解泰勒公式的來龍去脈 12 1．4．4 微積分基本定理與泰勒公式的關係 14 第2章 補基礎：不怕學不懂線性代數 15 2．1 直觀理解向量 16 2．1．1 理解向量加法與數乘 17 2．1．2 理解向量乘法的本質 19 2．1．3 理解基向量與線性無關 21 2．2 直觀理解矩陣 22 2．2．1 理解矩陣運算規則 22 2．2．2 理解矩陣向量乘法的本質 24 2．2．3 深刻理解矩陣乘法的本質 29 2．3
理解線性方程組求解的本質 30 2．3．1 直觀理解方程組的解 31 2．3．2 如何尋找解的運算式 34 2．3．3 深刻理解逆矩陣的本質 36 2．3．4 直觀理解行列式的本質 40 2．4 徹底理解最小二乘法的本質 42 2．4．1 如何求解無解的方程組 43 2．4．2 論證 維子空間上的情況 48 2．4．3 搞懂施密特正交化是什麼 50 2．4．4 理解最小二乘法的本質 53 2．5 直觀理解相似矩陣對角化 54 2．5．1 相似矩陣是什麼 55 2．5．2 如何理解特徵值與特徵向量 59 2．5．3 直觀理解相似矩陣的對角化 62 第3章 補基礎：不怕學不懂概率統計 64 3．
1 什麼是概率 64 3．1．1 最簡單的概率的例子 64 3．1．2 概率論與數理統計的關係 65 3．2 搞懂大數定律與中心極限定理 65 3．2．1 大數定律想表達什麼 65 3．2．2 中心極限定理想表達什麼 67 3．2．3 大數定律與中心極限定理的區別 70 3．3 理解概率統計中的重要分佈 70 3．3．1 真正搞懂正態分佈 70 3．3．2 真正搞懂泊松分佈 74 3．4 理解樸素貝葉斯思想很重要 75 3．4．1 如何理解條件概率 75 3．4．2 如何理解貝葉斯公式 76 3．4．3 貝葉斯公式的應用 76 3．4．4 最大似然估計 77 第4章 全景圖：機器學習路線圖
79 4．1 通俗講解機器學習是什麼 79 4．1．1 究竟什麼是機器學習 79 4．1．2 機器學習的分類 81 4．2 機器學習所需環境介紹 82 4．2．1 Pytho的優勢 83 4．2．2 Pytho下載、安裝及使用 83 4．3 跟著例子熟悉機器學習全過程 84 4．4 準備資料包括什麼 87 4．4．1 資料獲取 87 4．4．2 數據清洗 88 4．4．3 不均衡樣本處理 88 4．4．4 資料類型轉換 89 4．4．5 數據標準化 90 4．4．6 特徵工程 90 4．5 如何選擇算法 92 4．5．1 單一算法模型 92 4．5．2 集成學習模型 92 4．5．3 算法選擇
路徑 96 4．6 調參優化怎麼處理 97 4．6．1 關於調參的幾個常識 97 4．6．2 模型欠擬合與過擬合 98 4．6．3 常見算法調參的內容 98 4．6．4 算法調參的實踐方法 99 4．7 如何進行性能評估 100 4．7．1 回歸預測性能度量 100 4．7．2 分類任務性能度量 100 第5章 數據降維：深入理解PCA的來龍去脈 102 5．1 PCA是什麼 103 5．2 用一個例子來理解PCA過程 103 5．3 如何尋找降維矩陣P 106 5．4 PCA降維的核心思想 107 5．4．1 核心思想一：基變換向量投影 108 5．4．2 核心思想二：協方差歸零投影 11
2 5．4．3 核心思想三：最大方差投影 114 5．4．4 PCA降維的關鍵：協方差矩陣對角化 116 5．5 面向零基礎讀者詳解PCA降維 116 5．5．1 計算矩陣 Y 的協方差矩陣 Cy 116 5．5．2 矩陣 Y 的協方差矩陣 Cy 對角化 118 5．5．3 求解降維矩陣 P 120 5．6 程式設計實踐：手把手教你寫代碼 122 5．6．1 背景任務介紹：鳶尾花數據降維 122 5．6．2 代碼展示：手把手教你寫 123 5．6．3 代碼詳解：一步一步講解清楚 123 第6章 凸優化核心過程：真正搞懂梯度下降過程 126 6．1 通俗講解凸函數 126 6．1．1 什麼是凸
集 126 6．1．2 什麼是凸函數 127 6．1．3 機器學習“熱愛”凸函數 128 6．2 通俗講解梯度下降 128 6．2．1 梯度是什麼 130 6．2．2 梯度下降與參數求解 130 6．2．3 梯度下降具體過程示 131 6．3 程式設計實踐：手把手教你寫代碼 132 6．3．1 一元函數的梯度下降 132 6．3．2 多元函數的梯度下降 137 第7章 搞懂算法：線性回歸是怎麼回事 142 7．1 什麼是線性回歸 142 7．2 線性回歸算法解決什麼問題 143 7．3 線性回歸算法實現過程 143 7．4 程式設計實踐：手把手教你寫代碼 146 7．4．1 背景任務介紹：預
測房價情況 146 7．4．2 代碼展示：手把手教你寫 147 7．4．3 代碼詳解：一步一步講解清楚 147 第8章 搞懂算法：邏輯回歸是怎麼回事 150 8．1 如何理解邏輯回歸 150 8．2 邏輯回歸算法實現過程 151 8．3 程式設計實踐：手把手教你寫代碼 155 8．3．1 背景任務介紹：用邏輯回歸分類預測腫瘤 155 8．3．2 代碼展示：手把手教你寫 155 8．3．3 代碼詳解：一步一步講解清楚 156 第9章 搞懂算法：決策樹是怎麼回事 159 9．1 典型的決策樹是什麼樣的 159 9．2 決策樹算法的關鍵是什麼 160 9．3 資訊、信息量與資訊熵 161 9．4
資訊增益的計算過程 163 9．5 剪枝處理是怎麼回事 167 9．6 程式設計實踐：手把手教你寫代碼 167 9．6．1 背景任務介紹：用決策樹分類預測乳腺癌 167 9．6．2 代碼展示：手把手教你寫 167 9．6．3 代碼詳解：一步一步講解清楚 168 第10章 搞懂算法：支持向量機是怎麼回事 171 10．1 SVM有什麼用 171 10．2 SVM算法原理和過程是什麼 172 10．2．1 分離超平面是什麼 172 10．2．2 間隔與支持向量是什麼 175 10．3 程式設計實踐：手把手教你寫代碼 180 10．3．1 背景任務介紹：用SVM分類預測乳腺癌 180 10．3．
2 代碼展示：手把手教你寫 180 10．3．3 代碼詳解：一步一步講解清楚 181 第11章 搞懂算法：聚類是怎麼回事 184 11．1 聚類算法介紹 184 11．1．1 聚類是什麼 184 11．1．2 聚類算法應用場景 185 11．2 通俗講解聚類算法過程 186 11．2．1 相似度如何度量 186 11．2．2 聚類性能如何度量 188 11．2．3 具體算法介紹：K-meas算法 188 11．2．4 具體算法介紹：K-meas++算法 189 11．3 程式設計實踐：手把手教你寫代碼 191 11．3．1 背景任務介紹：手寫數位圖像聚類 191 11．3．2 代碼展示：手
把手教你寫 191 11．3．3 代碼詳解：一步一步講解清楚 193 第12章 搞懂算法：樸素貝葉斯是怎麼回事 195 12．1 樸素貝葉斯是什麼 195 12．1．1 條件概率是什麼 195 12．1．2 貝葉斯公式是什麼 195 12．2 樸素貝葉斯實現方法 196 12．2．1 伯努利樸素貝葉斯方法 196 12．2．2 高斯樸素貝葉斯方法 198 12．2．3 多項式樸素貝葉斯方法 199 12．3 程式設計實踐：手把手教你寫代碼 200 12．3．1 背景任務介紹：樸素貝葉斯分類預測文本類別 200 12．3．2 代碼展示：手把手教你寫 201 12．3．3 代碼詳解：一步一步講解
清楚 201 第13章 搞懂算法：神經網路是怎麼回事 205 13．1 從一個具體任務開始：識別數位 206 13．2 理解神經元是什麼 207 13．2．1 感知器是什麼 207 13．2．2 S型神經元是什麼 208 13．3 理解典型神經網路多層感知器 210 13．3．1 神經網路結構是什麼 210 13．3．2 搞懂MLP的工作原理是什麼 211 13．4 MLP的代價函數與梯度下降 216 13．4．1 代價函數：參數優化的依據 216 13．4．2 梯度下降法：求解代價函數最小值 217 13．5 反向傳播算法的本質與推導過程 219 13．5．1 反向傳播算法：神經網路的訓練
算法 219 13．5．2 尋根究底：搞懂反向傳播算法的數學原理 221 13．6 程式設計實踐：手把手教你寫代碼 224 13．6．1 通過代碼深入理解反向傳播算法 224 13．6．2 一個簡單的神經網路分類算法實踐 227 第14章 綜合實踐：模型優化的經驗技巧 230 14．1 經驗技巧一：特徵處理 230 14．1．1 特徵提取：文本資料預處理 230 14．1．2 特徵選擇：篩選特徵組合 234 14．2 經驗技巧二：模型配置優化 235 14．2．1 模型配置優化方法：交叉驗證 235 14．2．2 模型配置優化方法：超參數搜索 237 14．3 程式設計實踐：手把手教你寫代碼
239 14．3．1 背景任務介紹：乳腺癌分類預測多模型對比示 240 14．3．2 算法介紹：本案例算法簡介 240 14．3．3 代碼展示：手把手教你寫 241 14．3．4 代碼詳解：一步一步講解清楚 244 14．4 經驗總結：機器學習經驗之談 252 14．4．1 機器學習中的誤區 252 14．4．2 如何學好機器學習 253
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這幾天翁P在參加美國政治學年會討論台灣議題，十分之辛苦，但他還是來跟我們討論美國和世界的政治現況啦~~~~ft.美國德州Sam Houston州立大學政治系副教授 #翁履中
不會吧，美國政府又要關門了，你在開我玩笑嗎?根據天下雜誌網路版的報導，【本週五中午，也就是美國時間週四午夜，華府可能迎來「關門時刻」。
9月30日是美國聯邦政府財政年度的結束日，如果沒有通過法案或找到其他方法，聯邦政府就會被迫部份停止運作，這將是最近10年來的第三次。先前分別是在歐巴馬和川普任內。
#美國政府關門 這件事，投資人不需要過度恐慌，以歷史經驗來看，自1980年代以來，美國政府停擺了14次，標普500指數在關門期間並沒有太劇烈的震蕩。在最近一次，川普時代美國政府關門了34天，標普500指數還上漲了10%。
避險基金經理人理萊米德斯（Charles Lemonides）樂觀認為，只要這件事情喬好了，不管是基建法案或大撒幣的紓困方案，都會成為驅動市場更好的利多，市場將迅速反彈。】後續的投資市場會不會跟著變得更動盪不安，甚至影響到美國的正常運作呢?為什麼共和黨反對民主黨要提高債務上限，這樣不是大家一起完蛋嗎?
不過美國為債務解套的方式，竟然是發行萬億美元面值紀念幣？根據香港01報導，【面對國會共和黨人拒絕支持提升國債上限，美國財長耶倫（Janet Yellen）9月28日在參議院銀行委員會聽證上警告，如果國債上限不能在10月18日前提高，美國將面臨史上首次的債務違約。另一邊廂，眾議院議長佩洛西（Nancy Pelosi）則稱民主黨眾議院老將納德勒（Jerrold Nadler）想要有一個「不必國會批准的萬億美元硬幣」。有趣的是，在法律上，拜登當局的確可以鑄造一個面值萬億美元的紀念幣去繞過國會的國債上限。】
美國軍方自從上次的川普任內偷打電話給中方將領問題之後，最近又出了另外一個狀況，在面對聽證會的時候，參謀首長聯席會的將領作證時的說法跟拜登完全不同，根據世界新聞網的報導:【美國自阿富汗撤軍混亂招致國會調查，參謀首長聯席會議主席密利(Mark Milley)28日在參院作證時說，長達20年的阿富汗戰爭是「戰略失敗」(strategic failure)，並表示其實美國應該在阿富汗保留數千駐軍，才能避免美方支持的喀布爾政府垮台，防止民兵組織神學士(Taliban)迅速奪權。先前有消息傳出，密利曾建議拜登總統不要將所有美軍從阿富汗撤出；同時出席28日參院軍事委員會(Senate Armed Services Committee)聽證會的國防部長奧斯丁(Lloyd Austin)、美軍中央司令部司令麥肯齊(Kenneth McKenzie)在會上證實消息為真。】軍令和政令系統講的說法顯然不同，因為拜登在接受電視訪問的時候說軍方沒有建議他要留駐軍在阿富汗!這下子阿富汗戰爭的難堪結果到底要怎麼收拾呢?
被關押許久的華為長公主 #孟晚舟 被釋放了，同時在中國被逮捕的兩名加拿大人也可以回家了，但是這一連串的動作還是中美對抗的一部分，到底是怎麼一回事呢?根據BBC的報導:【審理孟晚舟案的加拿大法官原定於10月21日確定最後裁決日期，卻在不到一個月時突然把人釋放了，為何會有這麼大的轉變？
簡單來說，孟晚舟獲釋是基於她與美國紐約布魯克林聯邦法院達成的一項交易。
孟晚舟承認參與了一些不當行為，作為交換，檢察官延遲了對她進行的電匯和銀行欺詐罪等四項刑事指控，美國政府也同意撤回向加拿大提出的引渡要求。
這一所謂交易在美國法律上稱為「延期起訴協議」（Deferred Prosecution Agreement，簡稱DPA）。
這份協議附帶一份事實陳述，其中詳細說明了孟晚舟如何向一家金融機構做出了故意虛假陳述。該協議要求孟晚舟不發表與該事實陳述相矛盾的聲明，不違反美國法律。
從技術上講，對孟晚舟的指控依然存在，但如果她遵守該協議的要求，這些指控將在在四年內（從被捕日算起，即到2022年12月）撤銷。
從去年年底開始，就有消息傳出，稱美國法院正與孟晚舟就一項協議達成共識。《紐約時報》、《華爾街日報》等國際媒體引述知情人稱，雙方都有此意願，部分原因是他們都不能完全確信能在引渡官司中獲勝。】但這是法律角度的解讀，可是中美雙方各自有甚麼打算呢？
不過美國究竟不是吃素的，從幾件新聞事件可以看出端倪，根據法國國際廣播電台報導：【歐盟：台灣是理念相近重要經濟夥伴但不承認其國家地位】，文中指出：【歐中外長第11界戰略對話在9月28日舉行視訊會議並談及台灣議題，歐盟外交和安全政策高級代表博雷利（Josep Borrell）表示台灣是理念相近的重要經濟夥伴，歐盟及其成員國有興趣與台灣發展合作，但不承認國家地位。】而在華爾街日報的報導：【美國和歐盟將攜手解決晶片短缺和技術問題】。加上風傳媒的報導，【「你們台積電跟我們三星都受影響！」韓媒爆料，美國恐以法令逼迫交出機密？】美國這陣法到底在布局些甚麼呢？
根據聯合報的報導：【日本自民黨主席選舉結果出爐，前外務大臣 #岸田文雄 兩輪投票都以最高票，取得完全勝利。第二輪投票，岸田以257票對170票，勝過河野太郎當選。他也將成為日本第100任總理大臣。岸田將在台北時間傍晚5時舉行記者會。在外交與安保方面，岸田提出「信賴」與「三覺悟」，三覺悟包括誓死捍衛民主主義、誓死守護日本和平與安定、主導能為人類未來有所貢獻的國際社會。岸田主張，強化美日同盟，推進島嶼防衛合作；強化海上保安廳的能力與自衛隊的合作，為了應對中國海警船入侵日本領海，將研議修正海上保安廳法、自衛隊法制定經濟安全保障推進法。】日本的新首相對台灣和對全球的政治狀況會有甚麼影響呢？
另外，北韓最近不是一直謠傳它們的疫情跟經濟狀況都很不好，為什麼又可以發射新型飛彈啦！根據風傳媒的報導：【北韓（朝鮮）又有軍事大動作，13日宣佈已成功試射「遠程巡弋飛彈」，精準命中目標。南韓《韓聯社》指出，這是北韓今年以來第4次軍事挑釁。北韓先後在美國總統拜登就任後的1月22日和3月21日試射巡弋飛彈，3月25日首次進行違反聯合國安理會決議的短程彈道飛彈試射。
北韓官媒《朝中社》13日報導，朝鮮國防科學院於9月11日和12日成功試射最新研製的遠程巡弋飛彈，飛彈沿朝鮮領土和領海上空的預定軌道飛行7580秒（2小時06分20秒），精準命中1500公里外的預定目標。試射結果，最新研製的渦輪風扇發動機的推力等技術指標、飛彈的飛行控制性能、採用複合制導結合方式的末端制導的命中精度全部滿足設計要求，總體武器系統運營有效性和實用性卓越。】這到底是希望達成甚麼目的？總不可能是飛彈射了之後糧食大米都夠了吧？
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照顧者對於育兒APP使用經驗及滿意度之研究
為了解決導數是什麼 的問題，作者張可橙 這樣論述：
自2020年COVID-19疫情延燒至今，對家庭帶來很大的生活改變，其中除了育兒日常之外，在防疫期間家庭互動型態也正悄悄地改變。因此，為了解家長育兒實際需求以及使用相關資源是重要的趨勢。家有嬰幼兒的父母需要紀錄各種嬰幼兒的生活紀錄，以確保嬰幼兒的健康狀況及健康檢查，如何善用各項育兒資源，將嬰兒照護資訊化，家長可以即時了解子女目前的狀況。隨著資訊科技進步，智慧型手機的流行，數位工具也愈來愈行動化及便利性，因此針對嬰幼兒各項活動的APP也蓬勃發展。目前市場上育兒APP種類眾多，但深入探討實際使用與功能是否滿足照顧者需求的研究較少。為了解照顧者對於使用育兒APP相關經驗及滿意度為何？研究首先依據文
獻探討嬰幼兒相關文獻，了解行動裝置在嬰幼兒保育相關之領域應用，再將市面上手持行動裝置平台皆有上架的育兒APP，將各個的功能做比較與統整，以問卷調查方式了解照顧者對於育兒APP實際使用情形以及滿意度。本研究採用科技接受模式為研究架構，加入受試者背景變項探討各構面關係，利用SPSS統計分析方法來驗證各項研究假設。研究結果如下：探討照顧者對於育兒APP的使用經驗之現況與差異。「認知有用性」及「認知易用性」會影響「使用意願」；「使用意願」會影響「滿意度」。根據研究結論，提出相對應研究建議，供未來建置應用程式系統可以擴充功能參考，讓使用者滿意度更加提升。
強化資訊通信系統的安全機制設計之研究
為了解決導數是什麼 的問題，作者林㒥祥 這樣論述：
隨著資訊技術的發展，迄今資訊安全已是全球性的問題，國家對資訊基礎建設的依賴越來越重，隨著網路興起使近年來網路上不斷發生資安事件，除了嚴重影響個人及企業，對國防資訊通信系統的安全也是一大隱憂，隨著各系統介接整合，單一身分認證機制的防護不足，機敏資訊易遭竊取、偽冒或破解等重要議題，使得如何強化資訊網路安全性，已成為當前國軍重視考量之課題。為提升系統的安全性，本研究設計將區塊鏈及智能合約導入訊息交換系統，利用其不可竄改及條件執行、去中心化等特性，由智能合約管控，直至設定條件滿足後，由智能合約驗證身分並自動執行電子訊息交換，設計出適用於強化資通系統之安全機制，不僅符合機密性、完整性、不可否認性等基礎
安全需求外，並能抵禦常見之竊聽及偽冒等網路攻擊手段，更可建立運算速度快，耗費資源少之保護機制，兼顧效能、成本與安全性，有效地防杜機敏訊息失竊風險。