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MakeCode Blocks程式設計最佳範本 -使用micro:bit - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通：影音.加值

為了解決索引值的問題，作者李春雄 這樣論述：

　　1. 循序漸進介紹 micro:bit 開發板，引導讀者輕鬆控制硬體，增加學習成就感。 　　2. 利用「圖塊程式積木」控制開發板，不用「寫」程式，也能輕鬆訓練邏輯思維。 　　3. 完整的程式設計範例，讓讀者從「邏輯思維」能力提昇至「解決問題」能力。

索引值進入發燒排行的影片

再探永續應急可轉債之結構式評價

為了解決索引值的問題，作者吳毓萱 這樣論述：

本論文係延伸修改李宇昂 (2021) 永續應急可轉債之評價模型與評價做法，該模型納入利率、普通股權益第一類資本比率、股價、槓桿比率等四項變數，設定觸發損失條件為發行人之普通股權益第一類資本比率低於一特定門檻值，並考量無到期日與發行人可贖回之發行條件，是目前較為完整且符合實務的應急可轉債評價模型。 在評價做法上，李宇昂 (2021) 根據永續應急可轉債的週期性性質，引用積分法及迭代演算法，透過對原始變數進行正交化程序、對正交變數進行維度切割，採逆推法以迭代方式計算贖回日之持有價值向量，直到兩個贖回日持有價值的被贖回位置是相同的為止，從而以收斂持有價值向量逆推回評價日，對應評價日各變數實際

資料點，得出債券價格；又輔以蒙地卡羅模擬，以降低離散化誤差。 李宇昂 (2021) 對BACR 7.750% Perp的評價結果明顯高於市場價格，我們推測最可能有兩個原因，第一、受限於電腦運算效能，正交變數切割數不足導致之離散化誤差，第二、以兩個贖回日持有價值大於等於贖回價格的節點個數相同作為判斷持有價值之被贖回位置相同的條件，可能造成評價結果未完全收斂。 為此，我們修改評價方法：第一、對正交變數的切割節點索引值進行線性內插，進而計算內插後的持有價值向量，並將李宇昂 (2021) 直接以矩陣公式進行迭代計算的方式，改為個別計算每個時間點持有價值向量每個節點的持有價值，以逐期內插、逐

期逆推的方式，求算贖回日之持有價值向量；第二、新增判定收斂持有價值向量的收斂條件，除了採李宇昂 (2021) 的判斷標準外，另要求兩個贖回日之持有價值向量中，超過99%之節點的贖回行為是一致的，贖回行為一致係指兩個持有價值向量同一個座標值之持有價值同時大於等於或同時小於贖回價格。 考量利率在模型設定的重要特殊性，我們在策略上採取增加利率變數的分割數，對其他三項正交變數進行線性內插之敏感度分析，以決定需內插之變數及內插分割的組數。敏感度分析結果顯示僅普通股權益第一類資本比率具內插效果，據此，重行計算債券價格。評價結果顯示：透過增加利率變數之切割組數及較嚴格之收斂持有價值向量的判定條件，無需

輔以蒙地卡羅模擬，我們未內插的債券價格與李宇昂 (2021) 之評價結果相近；對普通股權益第一類資本比率之正交變數進行內插後之債券價格明顯低於未内插之價格，亦較接近市場價格。

核心開發者親授!PyTorch深度學習攻略

為了解決索引值的問題，作者EliStevens,LucaAntiga,ThomasViehmann 這樣論述：

【PyTorch官方唯一推薦教材！】   　　深度學習是近年來非常夯的一個領域，發展的速度也十分的驚人。曾經，深度學習的函式庫五花八門，各自都具備了一定的重要性。如今，使用者開始往兩大函式庫，PyTorch及Tensorflow靠攏，進而鞏固了它們的地位。在2018年以前，Tensorflow在國際學術頂尖會議中的論文引用率都遠超PyTorch。自2019年起，PyTorch就奮起直追，越來越受到學者們的喜愛。在ICLR 2020和CVPR 2020會議中，使用PyTorch的論文數已超越Tensorflow。由此可見，掌握PyTorch，是勢在必行的！   　　PyTorch最為人稱道就

是語法和Python相近，一樣簡潔好學，與Numpy、Pandas函式庫的相容性也很好，並支援動態運算圖（dynamic computational graph），有助於模型的優化，對記憶體的使用也非常有效率。本書作者為PyTorch核心開發者，深知PyTorch的強大之處，並擁有豐富的深度學習經驗，將帶你從無到有，利用PyTorch建構出深度學習模型，並用其來解決現實問題的能力。   　　與其他深度學習框架書相比，本書的最大特色為：利用數個章節來實作肺癌偵測專案。在實作該專案的過程中，你可以實際體會到如何充分把所學應用出來，並針對過程中所遇到的問題來找出解方。更重要的是，作者的寶貴經驗會讓你

少走許多彎路，快速培養實戰能力！   　　閱讀完本書後，你將了解： 　　★深度學習的基本資料結構：張量（tensor） 　　★如何實作模組及損失函數 　　★如何從PyTorch Hub中載入預先訓練的模型 　　★在有限的資料下，訓練模型的方法 　　★分析測試結果，並找出現有模型中的問題 　　★透過擴增資料等方法，提高模型的表現   　　如果你對深度學習非常有熱忱，並且已經具備一定的Python能力，願意跟著書中內容動手嘗試，那你就是本書最適合的讀者！    本書特色   　　◎作者為PyTorch核心開發者，能以更全面的視角來進行教學 　　◎實作內容豐富，花費大量篇幅處理肺癌偵測專案 　　◎時

刻提點實作專案時可能遇到的陷阱，讓讀者少走彎路 　　◎各章節的內容皆搭配程式範例，讀者可實際演練來加深印象 　　◎本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容 　 專家推薦   　　●Soumith Chintala，PyTorch 共同開發者 & Facebook AI Research 研究員：  　　『這本書出版後，我們終於有了關於 PyTorch 的權威著作，它具體地說明了基礎的知識和概念。』    　　●Mathieu Zhang，NVIDIA 深度學習技術經理：  　　『將深度學習切割成易於讀者消化的區塊，再以程式範例作為輔助。』

  　　●Philippe Van Bergen，PÇ Consulting 雲端架構師： 　　『具及時性、實務性及透徹性的一本書。你應該把它放在你的電腦旁，而不只是把它放在書架上。』   　　●Orlando Alejo Méndez Morales，Experian 軟體分析師： 　　『這本書提供了非常實用的深度學習概述，適合做為教學資源。』

利用一些創新技術於VQ壓縮圖像與載體圖像的資料隱藏

為了解決索引值的問題，作者高維均 這樣論述：

這是一個大數據的時代，資料的安全性越來越被重視，資料隱藏是能夠將一份機密資料藏進載體當中的技術，載體可能是一張圖片、一段影片。所以當這些載體傳送給接收方時，不會引起第三方或是惡意攻擊者的注意。然而這些載體在傳遞的過程中需要一定的傳輸量，其中圖像的壓縮處理就是用來減少傳輸量。結合資料隱藏以及圖像壓縮這兩項技術便可以達到減低傳輸量以及資料安全性的目的，如何將這兩項技術發揮其功用是一大課題。我們提出了兩個方法，第一個方法在載體圖像中利用龜殼矩陣以及八邊形矩陣的特性藏入資料，該方法為不可逆的資訊隱藏方法，雖然無法還原成一開始的圖像，但是實驗結果呈現出來的圖像品質優於其他方法。第二個方法利用VQ碼本的

特性，將碼本中的索引值分成最不相似的兩組，進而達到可逆的資訊隱藏方法。不僅使圖像能夠還原VQ壓縮的樣貌，我們進一步使用搜尋順序編碼法壓縮，讓檔案的大小再降低，這些壓縮後剩餘出來的空間能夠再增大藏量，達到了結合資訊隱藏以及圖像壓縮這兩個技術的目的。