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矽島的危與機：半導體與地緣政治

為了解決自組電腦推薦的問題，作者黃欽勇,黃逸平 這樣論述：

面對地緣政治帶來的風險，台灣半導體產業如何再創奇蹟？   　　半導體與供應鏈為台灣與國際接軌最重要的戰略武器，而在COVID-19 疫情期間，半導體供需失衡受到前所未有的關注，聚焦台灣的樞紐角色更甚以往。然而，台灣的半導體產業到底是懷璧其罪，還是護國神山？近年國際局勢的瞬息萬變，顛覆了全球的地緣政治，對企業帶來的影響力甚至可能遠大於技術創新與經營變革。   　　本書兩位作者分別為超過30餘年資歷的科技產業分析師，並為身經百戰的跨界創業與產業專家，另曾主持及帶領過多項政府企業顧問研究專案計劃，以及亞洲供應鏈研究分析團隊，他們透過本書深刻回望半導體的產業變遷，如何在張忠謀、蔡

明介等多位時代英雄帶領之下，成就台灣半導體產業的世界地位，並分析競爭對手如美國英特爾、韓國三星等代表性企業的經營戰略，如何影響著各自發展的腳步。   　　今時今日，面臨美中兩國的利益衝突，不僅讓位處前線的台灣再聞煙硝味，也必須在與日韓的競合、東協南亞國家的緊追下，思考如何延續半導體產業的現有優勢。本書結合作者多年的產業研究經驗，寫下對時局的觀察，希望提供不同視角的省思，思考「我們應該用什麼角度觀察台灣半導體產業的未來？」   本書特色   　　1. 以時間為經、地域作緯，宏觀剖析包括美國、中國及日韓、印度等國家的半導體業之過去、現在及未來展望，提供最精闢的產業趨勢觀察，期

能進而回歸提升台灣本土附加價值、提高長期競爭力，方能成為真正的「東方之盾」。   　　2. 於全球疫情未退、兩岸軍事威脅升高之際，跳脫對半導體產業過於自滿而產生的偏頗，以客觀角度提醒台灣半導體業所面臨的危機與轉機，有助我們思考自身之於全球地緣政治所扮演的角色。   　　3. 全書並附有大量圖表，輔以理解全球半導體業發展及相互角力之影響。   重磅推薦（依姓氏筆劃順序排列）   　　林本堅｜ 中研院院士、國立清華大學半導體研究學院院長  　　宣明智｜ 聯華電子榮譽副董事長 　　張    翼｜ 國立陽明交通大學國際半導體產業學院院長 　　焦佑鈞｜ 華邦電子董

事長兼執行長 　　陳良基｜ 前科技部部長、國立臺灣大學名譽教授 　　簡山傑｜ 聯華電子總經理   　　「我強烈推薦所有在半導體產業工作的從業人員、甚至有意投入半導體產業的大學生及研究生都仔細閱讀此書，這將有助於了解台灣半導體產業的全貌及自己工作的重要性。」——張翼（國立陽明交通大學國際半導體產業學院講座教授兼院長）

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基於卷積神經網路與 U 型卷積網路之影像感測器的色彩特性化建模

為了解決自組電腦推薦的問題，作者王柏東 這樣論述：

本研究以卷積神經網路 (convolutional neural network, CNN) 與 U 型卷積網路 (U-Net convolutional network, U-Net) 演算法為核心技術， 並根據 CIE ( 法語：Commission Internationale de l´Eclairage，國際照明委員會 ) 所推薦基於人眼色彩視覺為基礎的色度測定標準，進行色彩特性化建模 (colorimetric characterization modeling)，以實現彩色影像感測器 (color image sensor) 之高精度色彩特性化。影像感測器之色彩特性化是一項艱鉅

的任務。首先彩色影像感測器所感測的 RGB 訊號不能當作色彩度量 (colorimetry)，因為相同的圖像以不同的影像感測裝置量測所產生的 RGB 訊號差異很大，同樣的 RGB 感測訊號可能代表不同的顏色，因此 RGB 訊號不是 CIE 所規範色彩度量的標準 ( 例如 CIELAB 或 CIE XYZ)。所謂影像感測器之色彩特性化係透過演算法進行 RGB 與 CIELAB/CIE XYZ 的色彩空間轉換。過去的研究主要採用包含對照表內插模式 (LUT-interpolation model)、迴歸模式 (regression model) 與類神經網路模式 (artificial neura

l network model) 等方法，到目前為止，色彩特性化的技術經過評測結果：還無法達到接近分光光譜儀的測色水準，其中主要原因為色彩特性化係一非線性的複雜關係，因此，色彩特性化的演算法還有很大的進步空間。基於 CNN 卷積神經網路為基礎，本研究試圖突破傳統 (3 x N) 多項式迴歸建模的度量精度。對於 CNN 色彩特性化技術的研究，我們透過影像感測器自動擷取 IT8.7/4 色彩導表，將 (3 x 8 x 8 ) 像素 ( 3 為 RGB 三顏色， (8 x 8) 為像素大小 ) 輸入 CNN 卷積神經網路，再映射由分光光譜儀量測所輸出的 CIELAB (3 x 1 x 1) 像素

( 3 為 LAB 三顏色 , (1 x 1) 為像素 ) 數據，經過 5 次迭代的卷積神經網路學習，到第 5 次迭代卷積層已擴增為 8 幅 (3 x 8 x 32) 特徵圖 (feature map)，最後平面化 (flatten) 生成 6,144 筆色彩特徵向量輸入至倒傳遞神經網路(back-propagation neural network, BP NN)。 在色彩特性化平均色差值的評比：CNN 建模的 ΔE*ab 為 0.48 優於傳統 (3 x 11) 多項式迴歸建模的 ΔE*ab 為 3.03。CNN 色彩特性化建模面臨的挑戰：CNN 訓練所需的電腦運算量龐大、訓練時間長、

訓練的色彩數據不足、與可驗證的色彩數據過少等。為了克服上述瓶頸， 本研究藉由 U-Net 突破 CNN 訓練運算時間的問題：U-Net 只花了 1,000 波期 (epoch) 的學習週期而 CNN 需要耗費 100,000 波期的學習週期。透過 U-Net 學習可以解決 IT8.7/4 色彩導表數據不足的問題：U-Net 僅從 ISO 12640 (CIELAB/ SCID) 的六幅影像，再利用資料擴增 (data augmentation) 技術標註 32,027,200 色面：U-Net 驗證 ISO 12640 (CIELAB/SCID) 的兩幅 CIELAB 影像中 9,338,45

6 像素與 1,626,192 顏色；而 CNN 從 IT8.7/4 色彩導表中驗證 39,488 像素與 317 顏色。本研究利用 CNN 與 U-Net 卷積網路所建構之創新色彩特性化方法，相較於傳統 (3 × N) 多項式迴歸建模的性能表現更勝一籌，經由研究結果驗證 CNN 卷積神經網路的平均色差值 ΔE*ab 為 0.48，而 U-Net 的平均色差值 ΔE*ab 為 0.52，二者皆優於傳統 (3 x 11) 多項式迴歸模式的 ΔE*ab 為 3.03。雖然 U-Net 建模的平均色差值的精準度略遜於 CNN 模型，但是 U-Net 建模的運算效率比 CNN 建模快約六倍，實

驗透過配備 Nvidia GPU GTX 1080 Ti 的 PC，驗證一張 ISO 12640 (CIELAB/ SCID) 彩色影像之特性化模型，CNN 模型運算平均需要 5 秒，而 U-Net 模型運算平均需要 0.8 秒。本研究證實藉由 CNN 與 U-Net 所產出的色彩特性化建模演算法技術，可提升影像感測器裝置之色彩特性化更高的精度。

梁良影評50年精選集（下）：外語片

為了解決自組電腦推薦的問題，作者梁良 這樣論述：

　　談及影評人生涯的開端，梁良回到了1972年2月，當他的第一篇電影文章在香港的《中國學生週報》電影版上刊登。由此起算，至今半個世紀，他持續看電影、寫電影，觀影紀錄早已超過一萬部，陸續出版的電影相關著作達二十多本，而曾經發表的長短影評更累積有兩、三千篇。在影評人生涯屆滿五十年的2022年，梁良整理、精選歷年的影評原稿，首度出版純粹「就片論片」的影評集《梁良影評50年精選》上下二冊。   　　下冊收錄的是「外語片」影評，以影片類型為依據，分為「名導的足跡：二十位名導演作品短評」、「從愛情到親情：男男女女的所有情事」、「我們是這樣長大的：校園與成長電影」、「載歌載舞：音樂電影與歌舞片」、「令人

腦洞大開：懸疑、謀殺、推理片」、「歷史是這樣寫成的：戰爭片與政治電影」、「真假人生：紀錄片與動畫片」、「奇思妙想：奇怪題材與另類敘述」、「市場是他們的：賣座大片巡禮」九輯，挑出多元化、多角度的代表性作品，繪製梁良半世紀以來探索的「好電影世界地圖」，供影癡朋友們按圖索驥。   本書特色   　　★突破電影製作地域、時代，以精選影評帶領讀者遊歷世界！ 　　★資深影評人持續50年的影評寫作，從文字中窺見影評人觀點和評論風格的演進！   各界推薦人   　　王曉祥（金馬獎前主席、《影響》雜誌創辦人） 　　史蒂夫（《史蒂夫愛電影》粉絲團作者） 　　吳思遠（華語影壇知名監製、導演） 　　李祐寧（臺灣知名導

演） 　　黃國兆（香港知名影評人） 　　蔡國榮（臺灣知名影評人） 　　彌勒熊（臺灣知名影評人） 　　（依姓氏筆畫排列） 　　──齊聲讚譽

時間序列方法預測產品銷售之比較研究

為了解決自組電腦推薦的問題，作者徐淙鈺 這樣論述：

企業之間相互爭奪的是市場上的客戶，使用的工具是各自發展的產品，企業產品能否受到客戶的青睞，決定於產品是否符合客戶的需求，但是在資訊科技發達的今天，上市一段時間之後，再好的產品都會被模仿甚至超越，使得為人們解決相同問題的類似產品，在功能上和操作方式會越來越相近，以致在市場上形成拉鋸的態勢，也就是每個產品都有吸引客戶購買的誘因。所造成的結果是企業越來越無法掌握產品的銷售量，換句話說，企業的傳統產品銷售預測越來越不準，需要使用更系統化和科學化的預測方法，才能應付激烈的市場競爭。因此，本研究試圖比較常用的四大類8種時間序列分析的方法，對同一個產品的銷售量進行預測，執行過程先以過去資料建立預測模型，再

利用所建立的模型進行未來的預測。最後綜合比較8種方法的的預測結果誤差，以提供企業選用產品預測方法的參考。