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【從賽局思考到趨勢預測，全方位實戰課套書】(勝算：賭的科學與決策智慧+傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長)

為了解決足球讓分算法的問題，作者AdamKucharski 這樣論述：

《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明與 《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格，專業力挺！ 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神，更是股神》愛德華．索普， 　　博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋， 　　他們的研究成果，對於理解運氣和決策有何啟發？ 　　又點出我們解讀事物的哪些常見盲點？ 　　長久以來，各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引，他們不斷挑戰預測的極限，探究秩序與混沌的界限，以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧，都因「賭」而拓展了探索的疆界。 　　我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成

因，問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學，你將學會洞察普遍存在的判斷盲點，更睿智地權衡風險與報酬，從而做出優質決策，控制運氣的影響。 　　●懂博奕，你會更洞察盲點 　　○輪盤贏錢策略的演進，反映出機率科學近一世紀來的發展…… 　　○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客，為何效果適得其反？ 　　○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干？ 　　○為何有些投注公司反其道而行，樂於吸引精明賭客來投注？ 　　○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率，那是為啥？ 　　●懂博奕，你會更了解投資 　　○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」，反之亦然？ 　　○交易機器人崛起後

，金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀？ 　　○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」，用於賽馬時有何弱點？ 　　○購買不同產業多家公司的股票，投資組合多樣性為何仍然不夠？ 　　○投資領域的「基本分析法」，要注意什麼盲點？ 　　○購買擔保債券憑證時，要避免什麼錯誤假設？ 　　●懂博奕，你會更善於決策 　　○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」，如何有助於尋找隱含資訊？ 　　○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影，因為它試圖處理缺漏的資訊。 　　○賽局未達到最佳結果時，參與者的決定不會趨向平衡，而會大幅震盪。 　　○參與者易失誤或得在賽局中學習時，賽局理論不是找出最佳策略的好方法…… 　　●懂博奕，你會更過

好人生 　　○為什麼選擇最簡單的解釋，往往反而明智？ 　　○為何最快的解決方法，有時像在走回頭路？ 　　○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面？ 　　○優秀的機器人程式不能只有蠻力，還要懂心理學才行。 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　最符合現今時局需求的著作，讀者異口同聲：「好看到讓你想『傳』給別人」！ 　　一種致命病毒蟄伏多年，於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開，隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」，致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來，自此改變世界的樣貌…… 　　說到「傳染力」，我們往往聯

想到疾病傳播，然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學，更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究，他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手，探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼（哪個人或事件、地點），從而預測事態的後續發展，並且建議妥適的因應之道。 　　由於流行病學探究傳染力所得的成果，已廣泛應用至諸多領域，因此本書內容雖以疾病傳播起頭，以疫情控制做結，然而書中頭尾之間的篇幅，則切入相當廣泛的領域，像是： 　　●金融界普遍相信分散投資能降低風險，然而已有多項研究發現，隨著「金融傳染途徑」形成，分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。 　

　●從健康、生活風格，一路到政治觀點等，我們與熟人往往具備共同特徵，科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境？還是社會傳染所致？ 　　●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪，科學家發展出預測模型，除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源，亦可說服民眾配合甚至協力。 　　●網際網路創造了新形態的互動，本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象，也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。 　　●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備，乃至程式碼共享難溯源等情形，一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展？ 　　……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察，乃至暴力事件等等，

作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣，許多現象牽一髮動全身，「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭，想要解讀眾多現象與趨勢，擬出因應之道，你不能不知道！ 各界推薦 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　●庫查斯基以風趣的寫作，介紹必勝投注法的歷史和最新進展，讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明 　　●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用，寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫，而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌 　　●賭客和數

學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》 　　●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事，寫得相當成功。本書淺顯易讀，但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩‧法馬 　　●這本書用許許多多的故事，敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後，我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛‧史匹格赫爾特 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　►自古至今，從聖經中的瘟疫，到當前攻占新聞頭條的新冠病毒：疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事，探索「傳染」這一門學問。讀了之後，保

證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格（Jordan Ellenberg） 　　►本書充分展現科普魅力：筆法趣味橫生、清楚明確；主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家，涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學，以精采權威的論據，帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒，了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力，所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯‧貝洛斯（Alex Bellos） 　　►例證豐富，以務實角度切入，說明如何以數學幫助了解傳染，進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處

理議題廣泛，既談疾病大流行，亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機，本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得‧皮奥特（Peter Piot） 　　►以數學角度切入，精采探討有些事物何以會快速傳播，而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說，他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用，檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡，並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》 讀者評語 　　如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯，這真的是一本好書。這本書不只探討流

行病學，也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等，探討有些事物能快速「瘋傳」，有些卻欲振乏力，背後機制為何？作者是數學家，所以這本書不是生物學著作，但也非數學專書。這本書最精采的地方，在於呈現各統計模型中有多少未知因子，以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷，這也增加了論點的說服力。整體而言，讀起來讓人大呼過癮。  

足球讓分算法進入發燒排行的影片

多機器人之視覺定位與協作策略規劃

為了解決足球讓分算法的問題，作者李宗晏 這樣論述：

本論文提出一個多機器人之協作定位與協作策略的系統架構與方法，多機器人協作定位主要包含了四個部分：定位演算法、多機器人的資訊傳輸、物件測量以及數據融合。在定位演算法上，單一機器人的定位使用改良型蒙地卡羅定位法(Improved Monte-Carlo Localization, IMCL)。在多機器人的資訊傳輸上，結合機器人操作系統以及機器人操作系統第二代，讓機器人互相通訊來達到資訊交換和共享的目的。在物件測量上，透過攝影機水平角度以及畫面深度距離來獲取物件與機器人的距離。在數據融合上，Position Mapping (PM)演算法根據每個機器人的定位權重值來判斷，當權重值越高代表機器人所回

傳的資訊可性度越高。從實驗結果可知，本論文所提出的多機器人協作定位可以有效地改良視覺遮蔽的問題並提升多機器人定位的精準度。

全面啟動數學力套書 (數學為什麼：我的第一本數學小百科‧關於形狀和數字的驚奇+圖解超級比一比：用奇妙的比例尺認識全世界)

為了解決足球讓分算法的問題，作者克里夫‧吉佛德CliveGifford,安娜．華特曼AnnaWeltman 這樣論述：

★108課綱數學素養教育 最佳讀物★ 你從不知道的數學！ 全面建構數學邏輯架構！ 激發數學自主學習力、啟動內在數學DNA！ ✓不教深奧抽象的公式，提供易懂奧妙的原理知識 ✓結合事實、故事與圖解，翻轉古板枯燥的學習方式 ✓穿插趣味數學動大挑戰，引發動腦思考、培養思辨力 【套書特色】 ★建立數學素養、啟動邏輯思辯：打破學科界線，符合108課綱多元主題，化抽象原理為易懂知識，將各種情境脈絡中的數學概念，萃取為精闢、可運用並理解的數學養分，引發自學立和求知熱情！  ★結合生活實例、好讀易懂的科普百科：不教深奧抽象的公式，透過日常生活熟悉的事物，全方位理解數學的奧妙。並且利用知識圖像化，讓高階數

學的學習變得輕鬆易懂、翻轉古板枯燥的學習方式，有效理解與吸收！ ★開啟孩子的好奇心、激發求知慾：超豐富跨領域數學知識，帶領讀者領略以往無法理解的龐雜數學知識，透過探索問題，並且自已動動腦思考、解決問題，建立好奇與主動發現的求知慾！ 【內容介紹】 《數學為什麼：我的第一本數學小百科‧關於形狀和數字的驚奇》 什麼是數學？為什麼我們要「學」數學？ 人類從史前時代到大數據時代的演進， 又和數學發展有什麼關係？ 0為什麼是最有用的數字？ 質數竟然能讓生物免於獵捕的恐懼？ 量一量、分一分， 除了課本和算不完的練習題， 生活周遭裡又有那些大、小事和數學有關呢？ 在還沒好好認識數學之前，我們常常就在複雜的

計算題卡關，被抽象的數學公式弄得頭昏腦脹。其實，數學源自我們的生活，只要搞懂理論背後的意義和運用原理， 數學一點都不難，還很迷人！藉由數百個數學驚奇知識和動腦謎題，透過趣味插圖搭配淺顯易懂的解說，讓孩子不再懼怕數學，引發自學力和求知熱情，輕鬆培養數學素養！ ★★★謝佳叡 國立臺北教育大學數學暨資訊教育學系教授 ★★★ 【專文導讀推薦】 ★★★教育專家 聯合推薦★★★ RUBY莊韻蓓（STEAM教育工作者）、 吳郁芬（ACTC亞洲兒童程式教育協會祕書長）、 徐任宏［維尼老師］（數學科普作家‧吳大猷科普獎得主）、 陳安儀（作家‧閱讀達人）、 彭甫堅（中港高中數學教師‧數學咖啡館社團創辦人）、

劉輝龍［龍老］（麗湖國小資優班教師）、 賴以威（臺師大電機系副教授‧數感實驗室共同創辦人）、 賴政泓（政大附中數學教師） 蘇明進［老ㄙㄨ老師］（《希望教室》作者．國小教師） （依姓名筆畫排序） ◆數字與形狀及符號的組合，使充滿文字的環境中有了變化。本書以「核心素養」作為主軸，讓學生在有趣的主題與圖片中發現數字的奧祕、習得跨領域統整性知識，讓數學不再是艱澀的學科，更習得宇宙萬物運作的邏輯。——吳郁芬 ACTC亞洲兒童程式教育協會祕書長 ◆記得不要打開這本書，否則你會愛上數學的。一本讓小朋友會著迷的數學百科。——劉輝龍［龍老］ 麗湖國小資優班教 ░內容簡介 ◆什麼是數學？ 我們每個人都曾在學

校裡學過數學，但是，數學遠遠不只是計算而已。數學不只是可以拿來加、減、乘、除的數字。除此之外，我們還能從數學裡面學到什麼？超級多！到底什麼是數學？數學又是從哪兒來的？ ◆生活中的數學 數學運轉著這整座世界！數學老師也許曾經告訴過你數學很有用，你知道嗎，他們說得一點也沒錯！ 數學圍繞在我們身活周遭，有的看得見、有的則已經化為演算法的規則或指令，藏在我們的手機或是電腦裡了。 ◆非常大vs.非常小 有什麼東西會比宇宙還要大？比大還要更大，要怎麼表示呢？什麼是「無限」？ 那麼，你知道什麼東西比1小但又比0大嗎？所謂非常小，其實「根本不存在」？ ◆數學的世界 自然界裡隨處可見的對稱，也是數學！原來

生物的繁衍和基因，都和數學有關！藝術、建築、音樂……也都充滿數學的蹤跡！？ ◆事情發生的可能性──機率！ 經典的擲硬幣習題……每個人都知道擲硬幣一次，出現正面或反面的機率會一樣。但是，如果我們擲硬幣十次呢？ ◆數學未解難題，一起來挑戰！ 數學充滿未解的謎團。你可以為多年來困擾著數學家的神秘問題，貢獻任何一點進展嗎？ 數學是形狀，數學也是算術，更絕不僅止於此。 數學蘊含在日常生活的每一處，無所不在， 同時也充滿了神奇又如魔法般的事物，驚奇無窮無盡。 打從遠古時代，數學家就開始用各種工具研究數學， 一直到今日，我們可以在一瞬間完成複雜的計算， 並且探究宇宙最黑暗之處，和地球最明亮之地。

************************************************ 《圖解超級比一比：用奇妙的比例尺認識全世界》 ★英國《每日電訊報》2018年度最佳童書 ★英國森寶利童書獎（Sainsburys Childrens Book Awards） 2018年最佳知識學習類圖書 ★亞馬遜4.6顆星好評推薦 藍鯨有多大？光是便便就長達3 輛巴士的長度？ 巨烏賊的眼球大小如同足球，而人類的眼球比乒乓球還小？ 世界最高峰高達46,568 枝鉛筆長？等於10.5座哈里發塔的高度？ 一道閃光提供多少電力？一朵雲又含有多少水？   超豐富跨領域主題知識，上百個驚奇知識圖解，以趣味

精美的插圖，透過測量和比較的概念，具體了解抽象數字的真正意義，全面建構具邏輯性的世界觀。藉由全新觀察世界的視角，顛覆僵化、古板的百科框架，帶領孩子大開眼界、建立多元宏觀的視野，激發求知慾、培養對世界的好奇心！ ▍重量級科普專家 聯合推薦 吳俊仁／國立海洋科技博物館館長 宋怡慧／作家．新北市立丹鳳高中圖書館主任 房昔梅／臺北市數學輔導團 林玫伶／臺北市國語實驗國小校長 孫維新／國立自然科學博物館館長．台灣大學物理系及天文所教授 陳安儀／作家．閱讀達人 鄭國威／泛科學知識總編輯 賴以威／數感實驗室．國立台灣師範大學電機系助理教授 鍾國芳／中央研究院生物多樣性研究中心副研究員 蘇明進（老ㄙㄨ老師）

／《希望教室》作者．國小教師 （依姓氏筆畫序） ◎用最具體直觀的比例，展示最難以想像的自然與世界。本書插圖與排版品質都很高，讓知識更好吸收，讓我不禁想把每一幅都貼在我家的牆壁上。──鄭國威 泛科學知識總編輯 ◎有時候數字對於孩子而言，不過就是沒有感覺的符號罷了。但透過圖解的超級比一比後，能夠清楚感受到每個物件的大小差異；同時也在趣味的插畫中，讓這些科學常識更貼近孩子的生活，能培養孩子更豐富的理解力與想像力。──蘇明進（老ㄙㄨ老師） 《希望教室》作者．國小教師 ◎用想像力來系統化世界大與小的全新樣態，增添讀者的閱讀樂趣；用觀察力來理解比例尺與物品視覺性連結，觸發讀者的探索慾望。《圖解超級比

一比》讓我們行旅在知識的世界，學得輕鬆、讀出邏輯、找到溫暖。──宋怡慧 作家．新北市立丹鳳高中圖書館主任 ◎年幼的孩子不易掌握與自己身材差距較大的事物，包括大小、長短、高矮、輕重……等等。本書以孩子們熟悉的生活事物作為比例尺，透過趣味的比較，帶領孩子認識環境中各類極大與極小的量，彌補了教科書的不足，相當值得推薦！──房昔梅 臺北市數學輔導團 ▍內容搶先看 哇！世界原來這麼奇妙！超過 100 個顛覆想像的驚奇圖解知識： 【奇妙的比例尺】 ＊誰比較高？ 你知道世界上最高的動物、樹木、建築物和山脈有多高嗎？ 動物比一比 vs.大樹比一比 vs. 高樓比一比 vs.山脈比一比 >>&

gt;以人類、長頸鹿、海岸紅衫和哈里發塔作為比例尺，步步建構高度的理解。 ＊高空挑戰 月球距離我們約384,400公里。 384,400公里有多遠？看看你鉛筆盒裡的鉛筆，差不多是2,023,157,895支鉛筆長！ 還有許多高空紀錄……等你來發掘！ 【顛覆想像的具體對比圖像】 ＊迷你動物 世界各地有許多小巧玲瓏的動物，身材迷你、非常可愛！ 吸蜜蜂鳥是世界上最小的鳥類，尾巴末端到喙尖的長度不到6公分。 這種嬌小玲瓏的鳥只有2公克重，差不多是4 ∼ 5顆葡萄乾或1 隻豬鼻蝠的重量。 / 褐小灰蝶翅膀展開只有14 毫米，大概是我們指尖的寬度。 / 阿馬烏童蛙只有7.7毫米長，小到可以放在我們的

指甲上，只比1枝鉛筆直徑大1 根頭髮的寬度。 ＊星球比一比 地球是離太陽第三近的行星，為太陽系八大行星之一，而太陽僅僅是宇宙中極其微小的一部分。 木星是太陽系中最大的行星，如果它是中空的話，可以裝入1,300個地球。如果木星縮小成直徑25公分的西瓜，則地球大小會像直徑2公分的櫻桃番茄，而月球只有甜玉米粒般大。 / ﹝各行星大小示意﹞ 如果 木星=西瓜 的大小，那麼…… 地球=櫻桃番茄 月球=玉米粒 冥王星=胡椒粒 【化抽象概念為易懂知識】 ＊人口大數據 透過各面向，帶領孩子認識「人口」的概念。 每天約有36萬個新生兒出生。那是什麼意思？ =每1/4秒至少有1個嬰兒出生 =3秒鐘就能組成

1支足球隊外加裁判 =6小時7分鐘就能讓1座大型體育館塞滿88,080個剛出生的球迷 / 什麼是人口密度？ 如果將全球人口均分到世界各地，每平方公里只有49.9個人。 1平方公里=186座美式足球場，每人能擁有3.7座美式足球場 蒙古 每平方公里只有2人 vs. 澳門 每平方公里有21259人

應用邊緣運算與深度學習的智慧自走車之實現與應用

為了解決足球讓分算法的問題，作者陳煒凱 這樣論述：

現在的人工智慧的模型大多執行在桌上型電腦甚至伺服器級的電腦上，通常都會在雲端上執行，如果地端設備數量龐大，蒐集的資料量跟著變大，對伺服器是個很大的負擔，這時候如果把一些運算分攤到地端設備上，可以更快速的運算完畢並提供更即時的服務。AI運算因為使用大量的神經元以及隱藏層，需要大量的運算核心來做運算，而Nvidia推出的Jetson Nano開發版則配備了一張GPU搭載128個CUDA核心，有效的解決傳統地端設備使用CPU作AI運算時效能不足的問題。本論文將AI模型部署至低功耗（5V2A）的開發版上，只需使用行動電源就可以驅動Nvidia Jetson Nano，控制驅動模組操控自走車，並將車前

攝影機所拍攝到的影像輸入至Deep Q Network進行訓練並作決策。透過Deep Q Network的off-policy及experience replay的機制，讓神經網路更有效地打斷資料與資料間的相關性，也讓DQN的學習更有效率，最後自走車從足球對抗中學會如何獲得高分。