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普林斯頓最熱門的電腦通識課：數位時代人人必懂的資訊基礎 × 最新應用

為了解決excel回歸解讀的問題，作者BrianW.Kernighan 這樣論述：

世界頂尖電腦科學家，帶你看懂科技趨勢 未來人才一定要懂的電腦入門，普林斯頓開課了！ ------------------------------------------- ★探討電腦硬體、軟體及網路如何運作的第一本書 ★新課綱科技資訊、師生共讀的最好參考書   　　本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作，以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。 ——艾力克．施密特，Google前CEO 　　不論你從事什麼工作、教育背景，甚至年齡層，在這個數位世界，我們的生活已受到電腦、網路無孔不入的影響。電腦無處不在，有些明顯可見，例如筆記型電腦、平板電腦、智慧

型手機…但大多數是我們看不到的，例如在家電、車子、醫療器材、運輸系統、電力網及武器裡頭。 　　電腦也靜悄悄地收集、分享、甚至洩漏我們的個人資料，政府及企業可能使用電腦來監視我們的所作所為，社交網路及廣告商對我們的了解遠多過我們自己，犯罪者太容易取得我們的資料。我們真的了解電腦的力量嗎？ 　　縱然人人都該了解電腦，但普羅大眾恐怕所知不多。 　　從1999年開始，出身貝爾實驗室、參與UNIX開發的布萊恩‧柯尼罕在普林斯頓大學開設了一門「我們世界中的電腦」課程（COS 109：Computers in Our World），這門課是向非電腦專業的學生介紹電腦基本常識的，多年來大獲好評。除了講解

電腦理論知識，還有相應的實作課——學生可以試著用流行的程式設計語言寫幾行代碼，一起討論蘋果、谷歌和微軟的技術如何滲透日常生活的每個角落。本書就是以這門課程的講義為主要內容重新編寫而成。 　　★你可以學到重要的基礎知識： 　　●硬體：電腦裡頭有什麼，如何運作，是如何建造出來的？它如何儲存及處理資訊？ 　　●軟體：我們能夠用電腦來運算什麼，運算速度有多快？編程是什麼，我們如何告訴電腦去做什麼？ 　　●通訊：網際網路與全球資訊網如何運作，其中涉及了什麼風險，尤其是隱私及資安？ 　　●資料：人工智慧、機器學習等分析及利用龐大資料的領域突飛猛進，我們如何限制在不知情之下提供資料？ 　　★AI、5G、

區塊鏈……日新月異的科技趨勢，你也能看得懂、跟得上： 　　●無處不在的應用程式（app） 　　執行某種特殊應用目的所撰寫的程式或軟體系統，例如用Word 製作文件，用Excel 管理個人財務，用iPhoto 編輯相片。   　　●搜尋引擎是怎麼辦到的？ 　　使用網路爬蟲（web crawler）掃描網頁，把切要內容儲存於儲存及整理於伺服器，以便能夠快速回應後續的查詢。   　　●雲端運算的「雲端」在哪裡？ 　　沒有特定的實體位置的網際網路被比喻為「雲」，雲端運算是個人及公司把資料儲存於亞馬遜、谷歌、微軟等公司的伺服器裡，由伺服器執行運算。   　　●深度學習（deep learning）的廣泛

應用 　　深度學習使用相似人腦神經網路的運算模型，電腦視覺找出特徵上特別成功，例如人臉及指紋辨識、解讀地形等。   　　若你跟多數人一樣，其實不甚了解這數位世界的根本與牽涉層面，那麼，你應該閱讀本書，讓普林斯頓大學最熱門的電腦科學與數位世界入門課程教授帶領你進入這世界，你將不再是「電腦盲」或「數位盲」。   本書特色 　　1.普林斯頓最熱門的電腦課，人人都能讀懂 　　出身貝爾實驗室的C語言先驅、堪稱業界大神的布萊恩‧柯尼罕帶領非資訊相關系所學生入門，採相對平易的比喻方式說明，循序漸進引導，容易消化吸收， 　　2.資訊時代必修的電腦基礎知識大補帖 　　日新月異的資訊科技改變了你我的生活，也改

變了學習、工作、投資方向，電腦知識至關重要，進入門檻卻高。本書針對非專業背景者而寫，無論是一般大眾、職場工作者或應考者，都可作為趕上科技趨勢、補修資訊知識的最佳入門書。 　　3.架構完整、資訊最新，適合教學或自學 　　內容涵蓋計算機概論必學的基礎與應用，更補充許多數位新科技，如加密貨幣、區塊鏈、深度學習、資訊安全問題……，包括學校授課、讀書會或自學都好用。   專業推薦 　　艾力克．施密特（Google前CEO） 　　葛如鈞（國立臺灣大學網路與多媒體研究所兼任助理教授） 　　哈利．路易士（哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長） 　　約翰．麥考米克（狄金森學院電腦科學教授） 　　布萊恩．瑞斯

派斯（柏根縣立高中電腦科學教師） 　　史帝夫．曼斯菲爾德—戴文（《網路安全》期刊編輯） 　　「本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作，以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。」 ——艾力克．施密特（Google前CEO） 　　「如果說上個世代必讀的書是大英百科全書，那麼這個世代必讀的書也許就是這本普林斯頓電腦入門課。當我們懂了電腦，那麼全宇宙的知識都在我們的手掌中。」——葛如鈞（國立臺灣大學 網路與多媒體研究所 兼任助理教授） 　　「本書揭開電腦與網路的神秘面紗，人人都能從中學到東西。柯尼罕以友善、易讀易懂的文風，把機器內部的運作和數位世界的平日

新聞與發展連結起來。」――哈利．路易士（哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長） 　　「柯尼罕作為一名電腦科學家，具有明星級的信譽，但本書展現的是對現代世界中的科技境況的人道主義關切……。本書非常接地氣地解釋電腦運算的根本知識，以及電腦科技與我們的生活如何互動，這些知識將很長期地切要。」――史帝夫．曼斯菲爾德—戴文（《網路安全》期刊編輯） 　　「本書為普羅大眾提供電腦與電子通訊的綜覽，平順流暢地探討一個又一個主題，不論什麼背景的讀者都會覺得易讀易懂。」――布萊恩．瑞斯派斯（柏根縣立高中電腦科學教師）

數字偏見：不再被操弄與誤導，洞悉偽科學的防彈思考

為了解決excel回歸解讀的問題，作者SanneBlauw 這樣論述：

　　有個現象愈來愈顯著，那就是數字決定世界的面貌： 　　從退休年齡到Facebook點擊次數，從國內生產總值到我們的收入。 　　但有沒有可能，你愈相信數字，就離真相愈遠？   　　在現代社會，我們的日常生活早已離不開數字，這並非誇大。 　　例如，我們靠降雨機率思索今天該穿哪雙鞋、 　　靠體重計決定晚上的聚餐該不該參加、靠考試分數衡量自己的表現。 　　數字也告訴我們什麼樣的身體條件才是健康、怎樣的生活水準才叫富足、 　　要得到什麼結果才叫第一，甚至判讀幾個月後是否在世。   　　因為相信「數字會說話」，所以愈來愈多的決策依賴數據。 　　企業用數字衡量

員工是否努力、政府用數字證明不辜負人民期待、 　　媒體用數字告訴我們誰可能贏得選舉，以及經濟是否成長。   　　由於數字能形塑他人對自己的觀感、左右我們的情緒， 　　於是政客、企業和媒體，開始試圖操弄人們所做的每一個決定， 　　更讓有心人士拿來成為製造懷疑與恐懼的最佳利器──   　　．性學家金賽用偏頗數據定義了男女的性傾向 　　．菸草工業夥同科學家，用似是而非的數據混淆吸菸對致癌的影響 　　．智商高低分數，拿來成為美國政府推行種族絕育法案的理由   　　數字、分數、排名、民意測驗和大數據，在每個人的生活中變得愈來愈重要。 　　然而就像美國諺語：

「槍不會殺人，但拿槍的人會。」一樣， 　　數字不會撒謊，但使用數字的人會。 　　在這假新聞充斥、製造真相的時代， 　　即使你對數字無感，數字依然深刻影響你的人生。 　　數字讓人自以為擁有獨立思考， 　　但其實，我們比想像中更容易掉進用理性科學編織而成的思維陷阱。 　 　　在本書中，經濟學家桑妮．布勞結合數學、經濟學和歷史， 　　用通俗又簡潔的說故事風格（而非數據）， 　　帶領大家開啟一段關於數字偏見的探索旅程， 　　並試圖揭示如果對誇大又別有居心的數據照單全收，我們將會陷入何種危險境地。   名人推薦   　　國內名人推薦（按首字筆畫排序

）──   　　張瑞棋｜「科學棋談」粉絲團版主 　　黃貞祥｜國立清華大學生命科學系助理教授、「Gene思書齋」版主 　　黃益中｜公民教師、《思辨》作者   　　賴以威｜國立臺灣師範大學電機系副教授 、「數感實驗室」共同創辦人  　　謝伯讓｜國立臺灣大學心理學系副教授   　　國外名人推薦──   　　羅格．布雷格曼｜《人慈》作者、知名歷史學家 　　提姆．哈福特｜《親愛的臥底經濟學家》作者 　　荷雪．范迪克｜前荷蘭皇家藝術與科學學院院長 　　費克．霍爾斯瑪｜荷蘭阿姆斯特丹市長 　　約尼卡．斯梅茨｜荷蘭萊登大學科學傳播

學系教授 　　芭芭拉．巴爾斯馬｜經濟學家   好評推薦   　　這是一本令人大開眼界的作品！桑妮．布勞結合數學、經濟學和歷史，為我們提供一場豐富的知識饗宴。如果想知道更多，請翻開書，聽她道來。 ──羅格．布雷格曼（ Rutger Bregman），《人慈》作者、知名歷史學   　　本書結合生動故事與權威分析，試圖提醒所有人假如再不提高警覺，數字將會毫不留情地讓我們從此誤入歧途。 ──提姆．哈福特（Tim Harford），《親愛的臥底經濟學家》作者        　　桑妮．布勞生動描述數字如何形塑我們的生活，以及隱藏在數字背後的思維謬誤。如果想對

自己的人生「解密」，我衷心推薦這本書！  ──費克．霍爾斯瑪（Femke Halsema），荷蘭阿姆斯特丹市長   　　在假新聞充斥、製造真相的時代，桑妮．布勞以流暢文筆，凸顯出數字如何影響人類決策，以及我們都不應該忽略數據從何，以及為何而來的重要性。──芭芭拉．巴爾斯馬（Barbarah Baarsma）經濟學家   　　這本書非讀不可，對於不熟悉數字的人來說──這代表大多數的人都該讀。 ──約尼卡．斯梅茨（Ionica Smeets），荷蘭萊登大學科學傳播學系教授 　 　　我真的非常喜歡這本書。如果要對這本書給星等，我會給五星。如果要給這本書一個分數，我

會給 9（滿分10分）。桑妮．布勞帶領讀者進行一場數字偏見的探索旅程，讓數字回歸其應有的位置與價值。給每個害怕統計的學生一個忠告：先讀這本書。──荷雪．范迪克（Jose van Dijck），前荷蘭皇家藝術與科學學院院長   　　正如這本傑出的書所展示的，統計數據可以對我們吐實，但也可以撒謊。桑妮．布勞所提出的觀點，相當難能可貴。──《泰晤士報》    　　如果你自認不是一個對數字敏感的人，那這本書你絕對不能錯過。本書深入淺出又夾雜趣味地闡述數字對我們日常生活各方面的影響，包括學業成績、選擇投票給誰，以及衡量經濟是否成長。桑妮．布勞犀利地揭露如果對誇大又別有居心的數據照

單全收，我們將會陷入何種危險境地。──《先驅報》   　　從新冠肺炎到菸草工業再到氣候危機……人類蓄意扭曲數據的歷史可說由來已久。桑妮．布勞用生動又傑出的文筆，試圖讓社會大眾免受假數據的誆騙，實在功德無量！──《衛報》   　　一本主題是數字的書可能會嚇跑一堆讀者，但桑妮．布勞用她通俗又簡潔的說故事風格（而非數據），平鋪直敘地呼籲讀者應該將數字當成決策的選項，而非決策本身。 ──《愛爾蘭星期日商業郵報》

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決excel回歸解讀的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。