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為什麼A+巨人也會倒下：企業為何走向衰敗，又該如何反敗為勝（暢銷新裝版）

為了解決104默克的問題，作者JimCollins 這樣論述：

當世界失控時，你更要戒慎恐懼。 以衰敗者為師，是企業從A到A+的關鍵！   　　當世界經濟巨幅震盪，A+企業能挺過風暴，還是就此一蹶不振？如何知道看似光芒萬丈的企業領頭羊，其實已經開始走向衰敗？   　　A+企管大師柯林斯著手探討最偉大企業走上失敗之路的歷史證據，試圖解答下列問題： 　　●企業衰敗過程是否有清楚的階段？如果有，能否及早察覺敗象？ 　　●一旦走下坡，是否還有扭轉頹勢的機會？ 　　●如果能夠扭轉乾坤，又該如何逆轉勝？   　　他深入分析由盛而衰的企業，研究為什麼即使A+巨人有時也難逃衰敗的命運，最後歸結出企業衰敗的五個階段：   　

　第一階段：成功之後傲慢自負 　　成功往往令卓越企業盲目。但當人們變得傲慢自大，認為自己理應成功而忽略了當初之所以成功的背後因素，那麼企業便是邁向衰敗的第一階段。   　　第二階段：不知節制，不斷追求更多、更快、更大 　　第一階段的傲慢直接導向第二階段，當企業走到這個階段，便失去了原本有紀律的開創力，也就是當初令他們躍升到卓越的特質，反而不知節制的跳進不擅長且無法達到卓越水準的領域，或放棄了對卓越的堅持。   　　第三階段：輕忽風險，罔顧危險 　　跨入第三階段表示內部已出現警訊，但由於外部成果依然亮眼，以致對惱人的數據置若罔聞。此時領導人開始輕忽負面警訊、放大正面數據，

他們開始冒進，不但承擔了過高的風險，還拒絕正視冒險的後果。   　　第四階段：病急亂投醫 　　面對日漸累積的危險和日益增高的風險，這時領導人是病急亂投醫，還是重拾紀律？病急亂投醫的公司可能就落入第四階段，情急之下可能改聘魅力型領導人、採取未經檢驗的大膽策略、推出轉型計畫、展開企業文化大革命……，一開始的行動或許能帶來正面效果，但終究無法持久。   　　第五階段：放棄掙扎，變得無足輕重或走向敗亡 　　到了這個階段，一路累積的失敗結果和昂貴的錯誤行動嚴重侵蝕公司財力，有些公司日漸沒落，甚至遭淘汰出局。   　　只要及早了解衰敗的徵兆，便可以讓健康的企業知所警惕，讓正在走

下坡的企業及時踩下煞車，甚至重整旗鼓後，變得更加健康茁壯！投資人亦可透過五個階段的判斷準則，評估大環境下的公司現狀，同時警醒自己，是否為了追求獲利而輕忽風險，定斷出一個不落入衰敗的投資策略。   強勢推薦   　　林揚程（太毅國際顧問公司執行長） 　　花梓馨（104人資學院資深副總經理） 　　游舒帆（商業思維學院院長） 　　程世嘉（iKala共同創辦人暨執行長） 　　楊斯棓（方寸管顧首席顧問、醫師） 　　雷浩斯（價值投資者、財經作家） 　　謝文憲（企業講師、作家、主持人）   推薦書評   　　透過本書的解析，可以讓你在經營企業的過程中多點心

思……提升你在經營上的敏感度，提早警覺與掌控。──林揚程（太毅國際顧問公司執行長）   　　成功無法複製，失敗卻能避免！柯林斯的提醒，一直是我經營事業的準則。──花梓馨（104人資學院資深副總經理）   　　《為什麼A+巨人也會倒下》是柯林斯著作中我最喜歡的一本。──游舒帆（商業思維學院院長）   　　如果說柯林斯的前幾本書寫的是企業經營的Do's，那麼本書寫的就是Don'ts，企業領導人應該時時溫習。──程世嘉（iKala共同創辦人暨執行長）   　　在柯林斯的著作中，我認為八百萬台灣股民最需要讀的就是這本書。──楊斯棓（方寸管顧首席顧問、醫師）  

　　最聰明的人，就是從別人的失敗中學習的人。──雷浩斯（價值投資者、財經作家）   　　這本書裡所提的每個例子，都是我向失敗借鏡的絕佳教材。──謝文憲（企業講師、作家、主持人）    　　保持高績效的其中一個關鍵就在於了解為何卓越公司不再卓越。最好從別人的失敗中學習，而不要無知地重蹈覆轍。——柯林斯

104默克進入發燒排行的影片

睡眠相關憂慮與睡眠相關注意力偏誤之關係：工作記憶容量與抑制功能的個體差異之影響

為了解決104默克的問題，作者林育亘 這樣論述：

睡眠相關注意力偏誤被視為失眠的維持因子之一，過去研究顯示該偏誤不穩定。後設分析研究指出慢性失眠的工作記憶與抑制功能皆不佳。此外，憂慮狀態會短暫損害工作記憶之控制，且抑制功能調控工作記憶導引後續注意力攫取。本研究好奇慢性失眠者的睡眠相關注意力偏誤是否因其工作記憶或抑制功能所致，其中睡眠相關憂慮狀態是否有所影響。本研究目的為探討工作記憶是否中介於睡眠相關憂慮與睡眠相關注意力偏誤之關係，且抑制功能調節工作記憶與睡眠相關注意力偏誤之關係。藉此了解睡眠相關注意力偏誤的機制由睡眠憂慮導致工作記憶和/或抑制功能的個體差異所致，或是自身工作記憶和/或抑制功能的個體差異所致。本研究的良好睡眠組為39位，慢性失

眠組18位。研究結果顯示中介調節模式未達顯著。另外也發現相較於偵測中性物體圖片，慢性失眠者與良好睡眠者皆較快速偵測到睡眠相關物體圖片。而且憂慮特質亦會影響參與者偵測刺激的反應速度，特別是在較為困難的改變情況下。故憂慮特質以及睡眠相關憂慮之操弄，皆可能是慢性失眠者與良好睡眠者的睡眠相關注意力偏誤之背後機制。

乙太坊Solidity智慧合約開發

為了解決104默克的問題，作者嘉文 這樣論述：

本書從零開始介紹Solidity程式開發，從Solidity語言中基礎的關鍵字和語句開始介紹，逐步深入到高級應用，包括設計模式、合約可升級的設計、合約的安全性問題及對策等,並結合EVM的實現，討論Solidity語句的彙編實現；對一些原理的講解，提供了相對應的實例，以期更易於理解原理的實現機理；同時，對Solidity應用於DApp開發，及使用區塊鏈上的去中心化存儲（IPFS）也有詳細的介紹。 本書可作為對區塊鏈感興趣的程式開發人員、高校師生等的參考書，也可作為相關課程的培訓教材。 前言 第1章乙太坊簡介1 1 .1乙太坊1 1 .1 .1不對稱加密體系2 1 .1 .2

密碼學雜湊函數4 1 .1 .3對稱點對點網路4 1 .1 .4區塊鏈4 1 .1 .5乙太坊虛擬機器5 1 .1 .6節點5 1 .1 .7礦工5 1 .1 .8工作量證明6 1 .1 .9去中心化應用6 1 .1 .10Solidity6 1 .2智能合約6 1 .3燃料7 1 .3 .1為什麼需要燃料？8 1 .3 .2燃料組成8 1 .4ether9 1 .5帳戶9 1 .6交易10 第2章預備知識11 2 .1簡單的例子11 2 .2工具準備12 2 .2 .1程式設計環境準備12 2 .2 .2程式設計工具準備16 2 .2 .3區塊鏈流覽器26 2 .3測試環境26 2 .3

.1MetaMask訪問測試環境27 2 .3 .2測試環境領取測試用幣27 2 .3 .3開發時連接測試環境28 2 .4乙太坊源碼編譯29 第3章Solidity程式設計基礎31 3 .1sol檔結構31 3 .1 .1編譯開關31 3 .1 .2引用其他原始檔案31 3 .1 .3注釋31 3 .1 .4合約32 3 .1 .5庫32 3 .1 .6介面33 3 .2合約檔結構33 3 .3變數類型33 3 .3 .1數值型別34 3 .3 .2參考類型35 3 .3 .3字典/映射37 3 .3 .4特殊情況37 3 .4操作符38 3 .5語句39 3 .5 .1條件陳述式39 3

.5 .2迴圈語句40 3 .5 .3其他40 3 .6修飾符40 3 .6 .1標準修飾符40 3 .6 .2自訂修飾符44 3 .7資料位置46 3 .8事件47 3 .8 .1智慧合約返回值給使用者介面48 3 .8 .2非同步的帶資料的觸發器49 3 .8 .3一種比較便宜的存儲49 3 .8 .4事件裡的Indexed參數50 3 .9繼承51 3 .9 .1單繼承51 3 .9 .2多重繼承51 3 .10其他52 3 .10 .1內置52 3 .10 .2特殊單位54 3 .10 .3類型轉換及推斷55 3 .10 .4異常56 3 .10 .5彙編56 第4章Solidit

y程式設計的高級話題59 4 .1This關鍵字59 4 .2ERC20標準介面59 4 .2 .1方法61 4 .2 .2事件62 4 .2 .3OpenZepplin框架62 4 .3ERC721標準介面63 4 .3 .1ERC721介面定義63 4 .3 .2中繼資料擴展75 4 .3 .3可枚舉擴展77 4 .3 .4ERC165標準81 4 .4合約間調用82 4 .4 .1函式呼叫82 4 .4 .2依賴注入84 4 .4 .3消息調用84 4 .4 .4獲取合約間調用的返回值88 4 .5基礎演算法90 4 .6用Go與合約交互93 4 .6 .1創建項目93 4 .6 .2創

建一個簡單的乙太坊合約93 4 .6 .3用Go訪問乙太坊合約94 4 .6 .4本地測試94 4 .6 .5連接到一個乙太坊節點98 4 .6 .6為帳戶創建加密的JSON鑰匙98 4 .6 .7最後驗證98 第5章ABI介面102 5 .1記憶體結構102 5 .2函數選擇子102 5 .3類型的定義102 5 .4EVM裡的資料表示103 5 .4 .1固定長度資料類型的表示104 5 .4 .2動態長度資料類型的表示105 5 .5編碼108 5 .5 .1簡單的例子108 5 .5 .2外部調用例子109 5 .5 .3外部方法調用的ABI編碼112 5 .6基於ABI的程式設計1

16 第6章智慧合約運行原理118 6 .1設計模式118 6 .1 .1合約自毀118 6 .1 .2工廠合約模式119 6 .1 .3名字登錄120 6 .1 .4映射反覆運算121 6 .1 .5撤出模式122 6 .2省燃料122 6 .2 .1注意資料類型123 6 .2 .2以位元組編碼的形式存儲值123 6 .2 .3利用SOLC編譯器壓縮變數123 6 .2 .4使用彙編代碼壓縮變數124 6 .2 .5合併函數參數125 6 .2 .6使用默克爾樹證明減少存儲成本125 6 .2 .7無狀態的合約127 6 .2 .8在IPFS上存儲資料127 6 .2 .9位壓縮127

6 .2 .10批次處理128 6 .2 .11Storage結構類型讀寫分離129 6 .2 .12uint256和直接記憶體存儲130 6 .2 .13彙編代碼優化130 6 .3彙編代碼130 6 .3 .1棧131 6 .3 .2調用數據131 6 .3 .3記憶體132 6 .3 .4存儲133 6 .4解構智能合約134 6 .4 .1合約創建138 6 .4 .2合約本體通用部分141 6 .4 .3合約本體特定代碼145 第7章可升級的合約147 7 .1方法147 7 .1 .1代理合約147 7 .1 .2分離邏輯和資料147 7 .1 .3通過鍵值對來分離資料和邏輯14

7 7 .1 .4部分升級148 7 .1 .5比較148 7 .1 .6簡單的代理合約例子148 7 .2通用的代理模式150 7 .3Storage154 7 .3 .1繼承存儲154 7 .3 .2永久存儲154 7 .3 .3非結構化存儲155 7 .4Augur156 7 .4 .1合約部署156 7 .4 .2存儲部署157 7 .5Colony158 7 .5 .1存儲部署158 7 .5 .2合約部署159 7 .6總結159 第8章編寫安全的合約161 8 .1乙太坊已知常見漏洞 161 8 .1 .1上溢和下溢161 8 .1 .2Solidity可見性修飾符的差別165

8 .1 .3重入問題166 8 .1 .4出乎意料的ether操作170 8 .1 .5代理調用174 8 .1 .6默認可見性修飾符178 8 .1 .7熵隨機源180 8 .1 .8外部合約引用180 8 .1 .9短地址/參數攻擊184 8 .1 .10未驗證的CALL返回值185 8 .1 .11競爭條件186 8 .1 .12阻塞攻擊188 8 .1 .13操縱塊時間戳記190 8 .1 .14謹慎使用構造函數191 8 .1 .15未初始化的存儲指標192 8 .1 .16浮點數精度193 8 .1 .17交易授權194 8 .2乙太坊一些奇怪的特性195 8 .2 .1沒有K

ey的ether195 8 .2 .2一次性地址197 8 .2 .3一個交易的空投197 8 .3乙太坊智慧合約——最佳安全開發指南198 8 .3 .1儘早且明確的暴露問題198 8 .3 .2在支付時使用（pull）模式而不是（push）模式199 8 .3 .3函數代碼的順序：條件，行為，交互200 8 .3 .4留意平臺局限性201 8 .3 .5測試用例203 8 .3 .6容錯及自動

生技製藥產業跨國併購之特殊法律風險

為了解決104默克的問題，作者鄭亦珊 這樣論述：

近年，全球生技製藥公司面臨專利到期，失去獨占市場的問題（專利懸崖）、藥品審查漸趨嚴格導致成本提高、各國降低藥價政策等，使營收下滑。為解決此一困境，生技製藥產業刮起併購風潮。成功的併購（M&A）很難複製，但失敗的併購可以為鑑。因為成功的方式有很多，但失敗的情況通常都是一樣的（引用馬雲的話）。因此，本文通過近年來兩個併購「失敗 」的經典案例，探討生技製藥行業併購的特殊法律風險。這兩個案例是：(1) 2008年日本第一三共會社（Daiichi Sankyo）收購印度蘭伯西實驗室（Ranbaxy Laboratories）；和 (2) 2017年德國費森尤斯（Fresenius Kabi）收購美國愛

克龍藥業（Akorn, Inc）。從案例中發現，「目標公司未遵循藥品優良製造規範（Good Manufacturing Practice，GMP）中對於數據完整性（data integrity）的規範」，竟然是造成併購走向失敗的主因。本文再探討美國食品藥物管理局（U.S. Food and Drug Administration，FDA）和我國衛生福利部食品藥物管理署（Taiwan Food and Drug Administration， TFDA）對藥廠的稽查報告，赫然發現被稽查的藥廠中，有一半以上存在數據完整性缺失，顯見這是當今生技製藥產業普遍存在的問題。當目標公司有一半以上的機率存在數

據完整性缺失時，這個風險自然也是併購中不得不加強重視的風險。本文透過上揭兩個案例的經驗學習，分析如何藉由盡職調查和併購契約條款的制定，例如聲明保證條款、重大不利益影響條款，來管控生技製藥產業併購中，存在的「數據完整性不合規」風險。此外，本文撰寫當下正值新冠疫情肆虐全球之際，故於文末兼論重大不利影響條款的風險分配，將牽動疫情之中，併購雙方能否以此作為退出交易或重新談判的依據。