c++ max函數的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

這個觀念該淘汰了(修訂版)：頂尖專家們認為會妨礙科學發展的理論

為了解決c++ max函數的問題，作者約翰．柏克曼 這樣論述：

原本深信不疑或廣為人知的科學理論竟是阻礙科學進步的絆腳石？ 熵、大爆炸是時間的起點、弦理論、宇宙、大數據、左腦／右腦、文化、偏見都是不好的、科學方法、人工智慧、情人眼裡出西施……這些都是會阻礙科學發展的理論？ 英國《衛報》譽為「最聰明網站」的Edge.org， 邀請175位世界各領域專家提出他們的見解。 這些專家根據科學探索的最新階段， 解釋為何應該放棄或改良這些觀念， 點出科學進展的障礙所在。 發展真正的新觀念通常需要先屏棄舊的觀念，過去總必須等到下一代的出現，用新的角度檢視問題，並捨棄舊的觀念。在今日這樣一個被定義為快速改變的世界，走在科學探索的尖端不只需要捨棄陳舊觀念，也需要接納新觀

念。網路討論區Edge.org（衛報稱「最聰明的網站」）創辦人約翰．柏克曼請問175位世界最具影響力的科學家、經濟學家、藝術家和哲學家：哪些科學觀念該淘汰了？ 一代物理學大師弗里曼．戴森（Freeman Dyson）討論「波函數壓縮」的存在必要性；史迪芬．平克（Steven Pinker）拆解人類行為的現行理論；理察．道金斯（Richard Dawkins）放棄本質主義；《心流》作者米哈里．契克森米哈伊（Mihaly Csikszentmihalyi）挑戰馬克斯．蒲朗克的信念；賈德．戴蒙（Jared Diamond）探索新觀念不同的出現方式；納西姆．尼可拉斯．塔雷伯（Nassim Nicho

las Taleb）移除標準差；理查．賽勒（Richard Thaler）和小說家伊恩．麥克伊旺（Ian McEwan）透露「壞」觀念的可用之處；雪莉．特克（Sherry Turkle）重新評估我們對人工智慧的期望；安德烈．林德（Andrei Linde）認為我們的宇宙和相關理論可能沒有我們想像得那麼獨特；馬丁．里斯（Martin Rees）解釋為什麼理解科學是一個無邊無際的目標；阿蘭．古斯（Alan Guth）重新思考宇宙的起源；山姆．哈里斯（Sam Harris）認為我們對科學的定義太過狹隘；諾貝爾獎得主弗朗克．韋爾切克（Frank Wilczek）質疑心智和物質的二分法；勞倫斯．克勞斯（

Lawrence Krauss）挑戰物理定律皆注定的看法…… 其他思想名家包括：丹尼爾．高曼（Daniel Goleman）、尼古拉斯．卡爾（Nicholas Carr）、蕾貝卡．紐伯格．郭登斯坦（Rebecca Newberger Goldstein）、麥特．瑞德里（Matt Ridley）、斯圖爾特．布蘭特（Stewart Brand）、西恩．凱羅（Sean Carroll）、丹尼爾．丹尼特（Daniel C. Dennett）、海倫．費雪（Helen Fisher）、道格拉斯．羅西科夫（Douglas Rushkoff）、李．施莫林（Lee Smolin）、凱文．凱利（Kevin Ke

lly）……等等。 【好評推薦】 讀這本書就像參加一個研討會，各方英雄好漢暢談自己的觀點，省去客套包裝的朦朧，互相針砭，一針見血。每個作者都很簡潔扼要，很快就講到重點。 這本書主題涵蓋不同領域、包羅萬象，具備各種不同的說法。每篇文章短短的，很快就切入重點，還蠻容易入口的，可以快速地吸收新知。建議讀者可以從自己有興趣的主題開始讀，然後可以看看自己領域之外的想法，相信各位會跟我一樣，越讀越覺得很有意思！──國立臺灣大學光電工程學研究所暨電機系教授兼領導學程主任　曾雪峰   《這個觀念該淘汰了》一書是一本給大人讀的「你一定要知道的理論」，透過一篇篇的短文，作者群以各自的觀點提出為什麼既有的理論應該

被屏棄。……如果你在閱讀的過程中疑問愈來愈多，那麼本書的目的就已經達到──成功地引導你開始質疑書本上頭頭是道的科學知識。──國立臺灣大學共同教育中心通識教育組兼任副教授　曹順成   看一下。不論你是誰，都會找到某些讓你抓狂的內容。──《紐約時報》（New York Times）   愚蠢和爭論。……柏克曼的公式是經過試驗和測試的。更棒的是，它沒有過時的跡象。──《新科學家》（New Scientist） 《這個觀念該淘汰了》是偉大的想法、嘲笑和哀嘆的集結，你應該加到你的書單中。──《富比世》（Forbes） 解讀我們時代最偉大頭腦中的一些想法。……深刻，……具刺激性，……伸展你的心靈。──

Brain Pickings   175篇關於各個領域和研究面向的迷人短文集結。──《科學新聞》（Science News） 柏克曼成功地展現了科學文字，這將吸引各種背景的讀者。──《出版者週刊》（Publishers Weekly）   本書網羅令人大開眼界的革新思想家。──《書單》（Booklist）   在科學、技術和其他領域都很出色的洞察力中心。──《大西洋月刊》（Atlantic Monthly）   世界最傑出腦袋的論壇。──英國《觀察家》雜誌（The Observer） 令人興奮且充滿資訊的彙編。──《圖書館學刊》（Library Journal） 作者簡介約翰．柏克曼J

ohn Brockman網路科學討論區Edge.org創辦人和Brockman, Inc. 文學代理商創辦人，編著有：《宇宙》（The Universe）、《世界是這樣運作的》和《大思考‧微解說》等書。現居紐約。相關著作：《這個觀念該淘汰了：頂尖專家們認為會妨礙科學發展的理論》《大思考，微解說——150個擺脫偏見的思考準則》譯者簡介章瑋蒙特瑞國際學院筆譯碩士，旅居美國。現任本土化專案經理、幼兒中文老師，以及兼職譯者。認為翻譯是用文字說故事，每一篇翻譯都是一個新世界。喜愛旅行、甜點、繪本。 〈導讀〉用Buffet的方式了解科學發展的近況：「每一道的份量都不多，但非常扎實，一下便

能品嘗到多種美味！」　　　曾雪峰 〈導讀〉什麼是科學？科學理念是不變的真理嗎？　　　曹順成 致謝 前言：2014年Edge題目 傑弗瑞．維斯特（Geoffrey West）：萬有理論 馬歇羅．格列瑟（Marcelo Gleiser）：統一論    安東尼．克里夫多．歸林（A.C. Grayling）：簡單性法則    賽特．洛依德（Seth Lloyd）：宇宙    史考特，阿特然（Scott Atran）：智力商數（智商 ）    李奧．M．查魯巴（Leo M. Chalupa）：腦可塑性    哈沃德．加德納（Howard Gardner）：改變頭腦    維多莉亞．懷特（Victoria

Wyatt）：「頂尖科學家」    奈吉爾．高登費爾德    （Nigel Goldenfeld）：個體    尼可拉斯．亨弗瑞（Nicholas Humphrey）：動物腦子愈大愈聰明    李．施莫林（Lee Smolin）：大爆炸是時間的起點     阿蘭．古斯（Alan Guth）： 宇宙開始於非常低的熵狀態     布魯斯．帕克（Bruce Parker）：熵    安德烈．林德（Andrei Linde）：宇宙一致性和獨特性 麥克斯．泰格馬克（Max Tegmark）：無窮 勞倫斯．克勞斯（Lawrence M. Krauss）：物理定律皆注定 保羅．斯泰恩哈特（Paul Ste

inhardt）：任何事物理論 艾瑞克．維恩斯坦（Eric R. Weinstein）：M理論／弦理論是最好的理論 法蘭克．迪普勒（Frank Tipler ）：弦理論 高登．凱恩（Gordon Kane）：我們的世界只有三維空間 彼得．沃伊特（Peter Woit）：「自然」爭論 弗里曼．戴森（Peter Woit）：波函數壓縮 大衛．德意志 （David Deutsch）：量子跳躍 威廉．丹尼斯．希利斯（W. Daniel Hillis）：因果關係 妮娜．雅布隆斯基（Nina Jablonski）：種族 理察．道金斯（Richard Dawkins）：本質主義 彼得·理查森（Peter R

icherson）：人類本性 茱莉亞．克拉克（Julia Clarke）：始祖鳥 庫爾特．葛雷（Kurt Gray）：計算自然 麥克．薛莫（Michael Shermer）：與生俱來＝永久 道格拉斯．羅西科夫（Douglas Rushkoff）：無神論前提 羅傑．海菲爾德（Roger Highfield）：演化是「真實的」 安東．蔡林格（Anton Zeilinger）：量子世界裡沒有現實 史蒂夫．吉丁斯（Steve Giddings）：時空 雅曼達．蓋夫特（Amanda Gefter）：唯一宇宙 哈伊姆．哈拉里（Haim Harari）：希格斯粒子結束粒子物理學的一章 莎拉．德默斯（Sara

h Demers）：美學動機 瑪麗亞．斯皮羅普盧（Maria Spiropulu）：自然、階級和時空 艾德．瑞吉斯（Ed Regis）：科學家應該知道任何科學知識 西恩．凱羅（Sean Carroll）：可否證性 尼古拉斯．卡爾（Nicholas G. Carr）：反軼聞主義 蕾貝卡．紐伯格．郭登斯坦（Rebecca Newberger Goldstein）：科學淘汰哲學 伊安．博格斯特（Ian Bogost）：「科學」 山姆．哈里斯（Sam Harris）：「科學」的狹隘定義 丹尼爾．丹尼特（Daniel C. Dennett）：難題 蘇珊．布萊克摩爾（Susan Blackmore）：意識

相關神經區 托德．薩克特（Todd C.Sacktor）：長期記憶永遠不變 布鲁斯．胡德（Bruce Hood）：自我 湯瑪斯．梅辛革（Thomas Metzinger）：認知代理 傑瑞．科伊納（Jerry Coyne）：自由意志 羅伯特.普羅文（Robert Provine）：常識 強納森．哥德夏（Jonathan Gottschall）：藝術科學不存在 喬治．戴森（George Dyson）：科學和技術 亞倫．艾達（Alan Alda）：事物非真即假 加文．施密特（Gavin Schmidt）：簡單答案 馬丁．里斯（Martin Rees）：我們永遠不會遇到科學理解的障礙 希瑞恩．桑默勒（

Seirian Sumner）：生命依共同的基因組演化 凱文．凱利（Kevin Kelly）：完全隨機突變 艾瑞克．托普（Eric J. Topol）：一個人一個基因組 提莫．哈内（Timo Hannay）：先天與後天 羅伯特．薩波斯基（Robert Sapolsky）：只使用一個基因－環境交互作用 雅典娜．費羅馬諾斯（Athena Vouloumanos）：自然選擇是演化唯一的引擎 史迪芬．平克（Steven Pinker）：行為＝基因＋環境 艾利森．高普尼克（Alison Gopnik）：天生 凱利．哈姆林（Kiley Hamlin）：道德空白石板主義 奧利弗．史考特．克里（Oliver

Scott Curry）：連結論 賽門．拜倫柯恩（Simon Baron-Cohen）：極端行為主義 丹尼爾．艾佛特（Daniel L. Everett）：「本能」和「天生」 托爾．諾川德（Tor Norretranders）：利他主義 賈米爾．薩奇（Jamil Zaki）：利他主義等級制度 亞當．魏茲（Adam Waytz）：人類天生就是社會性動物 蓋瑞．克萊恩（Gary Klein）：實證醫學 狄恩．歐尼斯（Dean Ornish）：大型隨機對照試驗 理查德．尼斯貝特（Richard Nisbett）：複迴歸為發現因果關係的方法 阿茲拉．拉扎（Azra Raza）：小鼠模型 保羅．戴維斯（

Paul Davies）：癌症體細胞突變理論 斯圖爾特．布蘭特（Stewart Brand）：線性無閥值輻射假設 班傑明．柏僅（Benjamin K. Bergen）：普遍文法 N.J. 伊恩費爾德（N.J. Enfield）：語言科學只能用在「能力」 約翰．麥克沃特（ John Mcwhorter）：語言決定世界觀 丹．斯波伯（Dan Sperber）：定義意義的標準方式 凱．克勞斯（Kai Krause）：不確定原理 伊恩．麥克伊旺（Ian McEwan）：小心無知！不要捨棄任何觀念！ 蓋瑞．馬庫斯（Gary Marcus）：大數據 克莉絲汀．芬恩（Christine Finn）：地層柱

迪米塔爾．薩塞羅夫（Dimitar Sasselov）：適居帶概念 雪莉．特克（Sherry Turkle）：機器人同伴 羅傑．尚克（Roger Schank）：「人工智慧」 塔尼亞．倫布羅佐（Tania Lombrozo）：心智不過就是腦 弗朗克．韋爾切克（Frank Wilczek）：心智和物質 亞歷山大．威斯奈格羅斯（Alexander Wissner-Gross）：智慧是性質 大衛．蓋勒特（David Gelernter）：大類比 泰倫斯．索諾斯基（Terrence J. Sejnowski）：祖母細胞 派翠莎．邱奇蘭（Patricia S. Churchland）：腦模塊 湯姆．格菲

思（Tom Griffiths）：偏見都是不好的 羅伯特．庫爾茨班（Robert Kurzban）：笛卡兒水力學 羅德尼．布鲁克斯（Rodney A. Brooks）：計算比喻  莎拉潔妮．布雷克摩爾（Sarah-Jayne Blakemore）：左腦／右腦 史蒂芬．柯斯林（Stephen M. Kosslyn）：左腦／右腦 安德里安．奎野（Andrian Kreye）：摩爾定律 恩尼斯．沛普爾（Ernst Pöppel）：時間的連續性 安迪．克拉克（Andy Clark）：感知和行動的輸入輸出模型 勞瑞．桑托斯（Laurie R. Santos）和塔瑪爾．詹德勒（Tamar Gendler）

：知道就成功一半了 傑．羅森（Jay Rosen）：資訊超載 艾力克斯．「山迪」．潘特蘭（Alex [Sandy] Pentland）：理性的個人 瑪格麗特．李維（Margaret Levi）：經濟人 理查．賽勒（Richard H. Thaler）：別捨棄錯誤理論，別把它們當真就好 蘇珊．費斯克（Susan Fiske）：理性決策模式：能力必然後果 麥特．瑞德里（Matt Ridley）：馬爾薩斯主義 凱薩．伊達爾戈（Cesar Hidalgo）：經濟成長 漢斯．奧瑞奇．奧伯里斯特（Hans Ulrich Obrist）：無限制和永恆成長 魯卡．迪拜瑟（Luca De Biase）：共有財產

悲劇 麥可．諾頓（Michael I. Norton）：市場是好的；市場是壞的 格利歐．波卡勒堤（Giulio Boccaletti）：穩定 羅倫思．史密斯（Laurence C. Smith）：穩定 丹尼爾．高曼（Daniel Goleman）：碳足跡 史都華．皮姆（Stuart Pimm）：無限的科學和技術樂觀 布迪西妮．薩馬拉希傑（Buddhini Samarasinghe）：科學家應該忠於科學 史考特．桑普森（Scott Sampson）：自然＝物體 愛德華．斯林格蘭（Edward Slingerland）：科學道德 亞歷克斯．赫爾柯姆伯（Alex Holcombe）：科學自我更正 亞

當．奧特（Adam Alter）：複製為安全網 布萊恩．克里斯汀（Brian Christian）：建構科學知識為「文獻」 凱瑟琳．克蘭西（Kathryn Clancy）：我們製造和提升科學的方式 艾伯瑞．迪格雷（Aubrey De Grey）：同儕審查分布資金 羅斯．安德森（Ross Anderson）：有些問題對年輕科學家來說太難了 凱特．米爾斯（Kate Mills）：只有科學家可以研究科學 梅蘭妮·斯萬（Melanie Swan）：科學方法 菲利．庫許曼（Fiery Cushman）：重大影響帶來重大解釋 山謬．阿貝斯曼（Samuel Arbesman）：科學＝大科學 朱恩．格魯伯（J

une Gruber）：傷心都是不好的，快樂都是好的 艾爾達．夏菲爾（Eldar Shafir）：相對的兩面不可能都是對的 大衛．貝羅比（David Berreby）：人是羊 大衛．巴斯（David M. Buss）：情人眼裡出西施 海倫．費雪（Helen Fisher）：浪漫的愛和上癮 布萊恩．努特森（Brian Knutson）：情緒是次要的 保羅．布倫（Paul Bloom）：科學可以最大化我們的快樂 帕斯卡爾．博耶帕斯（Pascal Boyer）：文化 蘿拉．貝斯登博士（Laura Betzig）：文化 約翰．圖比（John Tooby）：學習和文化 史蒂芬．斯蒂奇（Steven St

ich）：「我們的」直覺 亞隆．安德森（Alun Anderson）：我們是石器時代思考家 馬丁．諾華克（Martin Nowak）：總括適存性 麥可．馬科勞（Michael McCullough）：人類演化例外主義 凱特．杰弗瑞（Kate Jeffery）：動物沒腦 艾琳．派波柏格（Irene Pepperberg）：人類獨特心智能力 史蒂夫．富勒（Steve Fuller）：人類＝自然 薩特雅吉特．達斯（Satyajit Das）：人類中心 唐諾．霍夫曼（Donald D. Hoffman）：更真實的感知就是更合適的感知 格里高利．本福德（Gregory Benford）：數學的內在美和優

雅讓它可以解釋自然 卡羅．羅維理（Carlo Rovelli）：幾何 安德魯．李（Andrew Lih）：微積分 尼爾．格申菲德（Neil Gershenfeld）：電腦科學 塞缪爾．巴倫德斯（Samuel Barondes）：科學因喪禮而進步 雨果．默西爾（Hugo Mercier）：蒲朗克憤世嫉俗的科學改變觀 賈德．戴蒙（Jared Diamond）：新觀念因取代舊觀念而勝利 米哈里．契克森米哈伊（Mihaly Csikszentmihalyi）：馬克斯．蒲朗克的信念 瑪麗．凱瑟琳．貝特森（Mary Catherine Bateson）：確定性的幻覺 強納森．海德特（Jonathan Ha

idt）：追求簡約 傑拉德．斯莫伯格（Gerald Smallberg）：臨床醫師的簡約原則 麗莎．巴瑞特（Lisa Barrett）：本質論者的心智觀 艾比蓋爾．馬許（Abigail Marsh）：反社會病和精神病的不同 大衛．邁爾斯（David G. Myers）：壓抑 喬爾．格德（JOEL GOLD）和伊恩．格德（Ian Gold）：精神病不過就是腦生病 碧翠絲．葛隆（Beatrice Golomb）：心因病 艾德華．沙爾榭多．阿爾巴蘭（Eduardo Salcedo-Albaran）：犯罪只牽涉到罪犯的作為 查爾斯．席夫（Charles Seife）：統計性顯著 捷爾德．蓋格瑞澤（Ge

rd Gigerenzer）：由統計過程得到科學推理 艾曼紐．德爾曼（Emanuel Derman）：統計的力量 維多利亞．斯達登（Victoria Stodden）：重現性 古樂朋（Nicholas A. Christakis）：平均 納西姆．尼可拉斯．塔雷伯（Nassim Nicholas Taleb）：標準差 巴特．科斯可（Bart Kosko）：統計獨立性 理查．索爾．渥曼（Richard Saul Wurman）：確定性、絕對真理、精確性 保羅．沙佛（Paul Saffo）：科學進步的假象 〈導讀〉用Buffet 的方式了解科學發展的近況：「每一道的份量都不多，但

非常扎實，一下便能品嘗到多種美味！」 國立臺灣大學光電工程學研究所暨電機系教授兼領導學程主任　曾雪峰   這本書是由許多的短篇文章集合而成。作者多為當代各個領域的翹楚，包括諾貝爾獎得主，以及許多重要著作的作者。主旨在闡述作者認為現在哪個觀念已過時需要被淘汰。如果想要深入淺出地了解近來科學各個領域的發展脈動，這本書是個絕佳的選擇！   在大學研讀數理科時，通常數理教科從頭到尾是由同一個作者完成。在讀這本書時，會慢慢適應這個作者的敘述方式，於是越讀越順口。這本書則非常不同。本書是由非常多的短文，分別由各行各業不同領域的作者所匯集而成。每一個作者選取他覺得重要、需要被淘汰的某個觀念，因此主題五花八門

，百家爭鳴。而且每篇文章僅短短一到三頁，只能精簡地闡述作者想表達的理念，沒有辦法詳細地論述。而且從論述的文筆，可以看出各個作者論述想法、思緒、說服力、邏輯，都很不同。   這本書的前面三分之一本，有很多物理學家的論述。很有意思的是，他們不約而同都聚焦在幾個共同的主題：「大一統理論」、「弦理論」等等。在這些作者的短文中可以看出，他們的想法是相歧異的：許多作者一致覺得某個理論該淘汰，也有作者堅信某個理論是正確的，莫衷一是。有一個物理學家的說法數次不約而同出現在不同作者的文章中：   蒲朗克（Max Planck）:「新的科學真理並不是靠使他的反對者信服。不如說是因為他的反對者終於死了，而在成長的新

的一代是熟悉它的。」（“A new scienti_c truth does not triumph by convincing its opponents and making them see the light, but rather because its opponents eventually die, and a new generation grows up that is familiar with it.”）   聽到這些名科學家談問他的疑慮、困惑等等，讓我理解到，原來這些大人物也同樣會有迷惘疑慮、反對，甚至沒有辦法說服其他知名學者的困擾：   蒲朗克寫到他跟奧斯特瓦爾德的

衝突：「這是我研究科學以來最痛苦的經驗，我很少，甚至我可以說我從來沒有成功地讓新結果得到普遍的認同，是我用確切證據論證而得的結果。此次的情形也是這樣：我所有有利的論辯都沒有被聽進去。想要讓奧斯特瓦爾德（Ostwald）、赫爾曼（Helm）、馬赫（Mach）這些權威人士聽進去根本是不可能的。」   讀這本書，拉近了這些當代歷史上著名的科學家，不再是遙不可及的感覺。原來以前念的物理教科書，是經過千錘百煉不同的意見、最後沉澱下來的公認正確的理論。然而在科學發展的前鋒，很多的觀念才剛剛開始，科學家們犀利地辯論，沒有共識，經過很多的討論，才慢慢凝聚出一致的看法，這才是科學進化的過程。從比較廣的一個層面來

說。常說隔行如隔山，這本書更可以看到不同領域、不同思維，思考邏輯迥異的人，各自闡述不同理念。讀這本書，讓我有一種踏出自己小小象牙塔的感覺：在很短的時間內，我接觸到當代翹楚論述在不同領域該改良的觀念，有讓我一種「井底之蛙」走出來看看世界的遼闊感覺。   剛開始讀這本書時感到十分痛苦，因為各個作者各說各話，沒有一般數理教科書所具有的一致性。看到後來倒是漸漸喜歡上這本書的內容呈現方式。看這本書，可以簡短迅速地聽到不同名人闡述他覺得重要而需要改變的觀念，而且可以聽到不同的人論述，不同的角度，不同的想法，闡述同一個觀念，或是贊成，甚至互相撻伐。這跟以往讀教科書很不同，讀這本書就像參加一個研討會，各方英雄

好漢暢談自己的觀點，省去客套包裝的朦朧，互相針砭，針針見血。每個作者都很簡潔扼要（大概是因為篇幅有限？），很快就講到重點。 這本書主題涵蓋不同領域、包羅萬象，具備各種不同的說法。每篇文章短短的，很快就切入重點，還蠻容易入口的，可以快速地吸收新知。建議讀者可以從自己有興趣的主題開始讀，然後可以看看自己領域之外的想法，相信各位會跟我一樣，越讀越覺得很有意思！     〈導讀〉什麼是科學？ 科學理念是不變的真理嗎？ 國立臺灣大學共同教育中心通識教育組兼任副教授　曹順成   翻開字典，對科學的定義大多是有別於無知、誤導、有系統的事實或真理，這反映出大多數的我們對科學的認知，似乎凡是冠上「科學」二字就是

權威的象徵，有著不可質疑、無法挑戰的神聖地位。也許很多的科學從業人以為這是一般人科學素養不足所造成的偏差，可是如果我們翻開中小學的教科書，不難發現書中闡述著一件件的事實：牛頓定律、光的折射、遺傳法則、演化論⋯⋯每一個理論都是科學史上的重大突破，視為不變的法則。可是，科學其實也是追求真理的過程，隨著技術的發展，新事證的發現，我們可以推翻、修正既有的理論。「書本上的知識並不是不變的真理」這個道理說起來輕鬆，但是在科學的進展過程中，已知的理論束縛了我們思考模式的例子比比皆是，難道頂尖的科學家們也無法跳脫既有的框架嗎？《這個觀念該淘汰了》一書就是集結許多不同領域的專家們提出「阻礙科學發展的理論」。  

英文有句話說：Out with the old, in with the new. 翻譯成中文就是「舊的不去、新的不來」的意思。人是念舊（節省？）的動物，東西不到不堪使用，總是捨不得丟，看看家裡儲藏室裡的東西或是等到要搬家的時候，你就會知道我所言不假。科學家們也是人，自然也不例外。有些舊的觀念、想法是該要適時地調整了。家裡舊的物品，還沒有丟棄是因為不知道哪一天還會再用到。保留舊的，可以省下新的購置成本。在科學研究上有些舊的觀念不但沒有這種日後可能會有的用處，還有可能因此阻礙新思維的產生。21 世紀的問題，並不在於舊觀念是否會被淘汰，而是多快它就需要被更新。   《這個觀念該淘汰了》是一本給大

人讀的「你一定要知道的理論」，透過一篇篇的短文，作者群以各自的觀點提出為什麼既有的理論應該被屏棄。第一次閱讀這本書的讀者可能會覺得每篇文章各自獨立、缺乏橫向的連結，不太容易被「牽著鼻子走」。但是如果以主題的方式閱讀，嘗試以不同觀點審視我們既有的認知，埋在大腦深層的「每事問」神經群會不知不覺的開始啟動，激起一連串疑問的漣漪。如果你在閱讀的過程中疑問愈來愈多，那麼本書的目的就已經達到—成功地引導你開始質疑書本上頭頭是道的科學知識。   綜觀《這個觀念該淘汰了》一書，我們不難發現學者們關心的議題多有重複，他們從不同的角度對相似的議題提出質疑，例如：基因、環境、天生、後天這些名詞出現許多次，先天與後天

這類議題至今也糾結了一世紀之久，從智商、性向、到癌症，基因與環境孰重孰輕常常爭論不休，如果想要釐清這個問題，首先就必須對智商這個複雜的表現型（phenotype）剖析為簡單的單位（units），但是這一步就相當具有挑戰性。即使假設我們可以將複雜性狀簡單化，也還需要經過仔細地研究求證性狀的遺傳性（heritability），以及同卵雙胞胎（基因型相同）在不同環境下成長是否有一致的表現型，如果環境與基因都有貢獻，就該再進一步釐清環境與基因的交互作用，但是交互作用又是一個大難題。智商是如此，癌症更是如此。   雖然說阻礙科學發展的理論必定要屏棄，但是困難的是對既有的理論提出質疑、接受新的研究觀點與結

果。科學的訓練中學習既有的理論是一個必經的歷程，新理論的建立常常引領該學科研究的指數型成長，1950 年代證實DNA 是遺傳物質，帶出了1960 年代一連串細菌遺傳學的研究，並為在1970 年代萌芽的分子生物學奠定了基礎。但是科學的突破常常需要顛覆之前的理論，愛因斯坦的相對論之於牛頓定律、達爾文的演化論之於本質論、孟德爾的遺傳法則之於混合遺傳法則（blending inheritance），每一次科學思想的革新都得來不易，新理論的建立也都伴隨著科學知識的大爆發。在這些例子裡，對已有知識體系與理論的質疑是最困難的一小步。21世紀是知識大爆發的時代，藉由網路通訊每個人每天都接觸大量的資訊，如何具備

質疑與判斷的能力，應該是現代公民的必修學分，希望閱讀《這個觀念該淘汰了》可以是一個好的開始。

c++ max函數進入發燒排行的影片

貝氏最佳化的小樣本採集函數學習

為了解決c++ max函數的問題，作者謝秉瑾 這樣論述：

貝氏最佳化 (Bayesian optimization, BO) 通常依賴於手工製作的採集函數 (acqui- sition function, AF) 來決定採集樣本點順序。然而已經廣泛觀察到，在不同類型的黑 盒函數 (black-box function) 下，在後悔 (regret) 方面表現最好的採集函數可能會有很 大差異。 設計一種能夠在各種黑盒函數中獲得最佳性能的採集函數仍然是一個挑戰。 本文目標在通過強化學習與少樣本學習來製作採集函數(few-shot acquisition function, FSAF)來應對這一挑戰。 具體來說，我們首先將採集函數的概念與 Q 函數 (Q

-function) 聯繫起來，並將深度 Q 網路 (DQN) 視為採集函數。 雖然將 DQN 和現有的小樣本 學習方法相結合是一個自然的想法，但我們發現這種直接組合由於嚴重的過度擬合(overfitting) 而表現不佳，這在 BO 中尤其重要，因為我們需要一個通用的採樣策略。 為了解決這個問題，我們提出了一個 DQN 的貝氏變體，它具有以下三個特徵: (i) 它 基於 Kullback-Leibler 正則化 (Kullback-Leibler regularization) 框架學習 Q 網絡的分佈(distribution) 作為採集函數這本質上提供了 BO 採樣所需的不確定性並減輕了

過度擬 合。 (ii) 對於貝氏 DQN 的先驗 (prior)，我們使用由現有被廣泛使用的採集函數誘導 學習的演示策略 (demonstration policy)，以獲得更好的訓練穩定性。 (iii) 在元 (meta) 級別，我們利用貝氏模型不可知元學習 (Bayesian model-agnostic meta-learning) 的元 損失 (meta loss) 作為 FSAF 的損失函數 (loss function)。 此外，通過適當設計 Q 網 路，FSAF 是通用的，因為它與輸入域的維度 (input dimension) 和基數 (cardinality) 無 關。通過廣

泛的實驗，我們驗證 FSAF 在各種合成和現實世界的測試函數上實現了與 最先進的基準相當或更好的表現。

Excel函數庫最完整職場商業應用 王者歸來

為了解決c++ max函數的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　【510個職場／商業實例】 　　【表格運算】 　　出差費 　　保險費給付計算 　　超商來客數累計 　　找出優秀的業務 　　連鎖店業績總計   　　【基礎數值計算】 　　發票含稅與未稅計算 　　貨幣計算 　　外銷裝箱計算   　　【條件判斷與邏輯函數】 　　業績評比 　　網路購物是否免運費 　　仲介房屋搜尋 　　健康檢查表 　　是否符合退休資格 　　業務獎金或中秋節獎金計算 　　汽車駕照考試 　　血壓檢測   　　【序列與排序的應用】 　　羅馬數字的應用 　　業務員業績排名 　　職棒金手套獎排名 　　排名的檢索 　　優秀排名使用醒目提示 　　企業費用支出排名 　　智力測驗排名 　　建立下

拉式選單   　　【文字字串操作】 　　餐廳的美食評比 　　餐廳星級評價 　　擷取城市字串 　　擷取地址街道   　　【日期與時間的應用】 　　商業往來支票兌現日期 　　應收帳款日期 　　辦公室租約起租日的日期處理 　　計算網購到貨日期 　　計算工作日的天數 　　員工年資計算 　　信用卡交易與付款日計算 　　月曆的製作 　　加班時數與金額計算 　　手機通話費用計算   　　【完整解說表格檢索】 　　客服評比 　　庫存檢索 　　賣場商品檢索 　　所得稅率檢索、 　 　　【Excel在統計上的應用】 　　中位數、眾數、四分位數、變異數、標準差的用法 　　計算平均年終獎金 　　計算平均年資的眾數 　

　新進員工智力測驗分佈 　　業績考核   　　【機器學習的基礎Excel在迴歸上的應用】 　　建立迴歸直線 　　銷售數據預測   　　【Excel在房貸、投資、折舊的財務計算與應用】 　　計算定期定額存款經過一段時間後的金額 　　計算貸款需要繳款次數 　　計算債劵一段時間需要付息次數 　　計算房貸每期的還款金額 　　規劃存款第一桶金的計畫書 　　機器設備每年折舊金額 　　購屋計畫書 　　計算儲蓄型保單收益率 　　退休計畫書   　　【建議閱讀書籍】 　　Excel入門到完整學習邁向最強職場應用王者歸來   本書特色   　　1：全書附Excel實例檔案節省學習時間 　　2：依據函數功能分類、循

序漸進解說 　　3：全書附有索引表方便查閱 　　4：每個函數皆有語法解說與靈活職場/商業實例應用 　　5：可以從第一章開始閱讀，所有實例會以前面章節解說過的函數做基礎。 　　6：除了解說傳統函數、也解說最新版函數。 　　7：為了增加學習效率，每個實例皆附有執行前的原始檔案與執行結果檔案，讀者可以使用原始檔案對照書籍步驟學習，然後和執行結果檔案做比較。

具新穎氮硫化鎢界面結構的p型二硫化鎢電晶體: 以第一原理量子傳輸理論進行模擬計算

為了解決c++ max函數的問題，作者歐仲鎧 這樣論述：

實驗室所製作的過渡金屬二硫族化合物(含一定濃度缺陷)二維電晶體，由於費米能釘札導致其p型接觸非常稀少；另一方面，電腦計算模擬所對應的上述理想結構(二維材料無缺陷)則可在高功函數金屬顯出為p型接觸，但仍未達到足夠低的電洞蕭特基位障。因此本文提出一種金屬性的超材料硫氮化鎢作為傳統金屬與半導體通道之間的緩衝層。其結構的形成可揣摩是由簡單的metal/WS2側接觸做為出發，我將鄰近介面處一定面積的上排硫原子置換為氮。以第一原理及量子傳輸理論計算電子結構與傳輸電流。我發現在金屬與二硫化鎢之間僅需0.6奈米長的硫氮化鎢緩衝層，便可有效降低通道的電洞蕭特基位障：在以鉑為金屬電極的情形中，硫氮化鎢可使蕭特基

型的Pt/WS2側接觸轉變為歐姆特性，達成以單一二維材料實現互補式金屬氧化物半導體的目標。除了鉑電極，即便我採用低功函數的金屬鋁，在Al/WSN/WS2的結構，計算而得的蕭特基位障仍低至0.12 eV。上述鉑與鋁電極的計算結果表明，氮硫化鎢緩衝層顯著提升了選擇電極金屬的靈活性，令選擇不再受限於高功函數的貴重金屬：如金、鉑和鈀。我亦更進一步量化計算Pt/WSN/WS2在不同閘極電壓下的伏安特性，得出該結構有高達10^8的開關電流比和在汲極電壓50毫伏下231 µA/µm的導通電流(接觸電阻 ≈ 63.8Ω∙μm)。同時為驗證實驗製程時硫氮化鎢的穩定性，我們採用第一原理分子動力學在室溫下分別模擬氮

吸附、單顆氮取代硫和單層氮硫化鎢，發覺皆為穩定結構。