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0~6歲幼兒右腦潛能開發遊戲：每天5分鐘!掌握腦部發展黃金關鍵期，輕鬆培養孩子無限創造力

為了解決巨量算数的問題，作者七田厚 這樣論述：

以科學方式輕鬆培養孩子制霸AI時代關鍵能力 平日只須實踐1項，假日只須實踐2項 無須多做任何特別的事項，花一點點時間，為孩子打造無價之寶 　　一般來說，人的右腦是負責「創造性思維」，因此右腦發達的人，相對地在想像和創造方面都更加的優秀，而歷史上有許多天才都是右腦發達的人，例如：愛因斯坦、達文西……等。孩子聰不聰明主要關鍵取決於大腦的發展，而嬰幼兒時期是大腦發育最迅速的階段，同時也是右腦開發的最佳時期，透過好的訓練能開發出整個大腦最大的潛能。孩子6歲前對事物的思考主要以右腦為主，也是右腦最活躍的時期。及早進行右腦訓練促進發育，可以培養記憶力、思維力、執行力、觀察力、語言力和理解力。

　　★輕輕鬆鬆，每個月都能看見孩子的成長！ 　　第1個月 培養基礎概念——形狀遊戲、分量遊戲、顏色遊戲、時鐘遊戲…… 　　第2個月 培養自行思考的能力——閃卡、背誦、殘像遊戲、迷宮…… 　　第3個月 磨練表達能力——畫畫、文字接龍、聯想遊戲、作文遊戲…… 本書特色 　　★記憶力、想像力、創造力、溝通力……培養出戰勝AI時代的關鍵能力！ 　　★15萬名日本爸媽實際體驗，只要一個月就能明顯感受到孩子的進步 　　★週末5分鐘就能輕鬆展開幼兒右腦開發，讓孩子贏在起跑點，腦力全開輕鬆踏上學霸之路  

巨量算数進入發燒排行的影片

刀具零件櫃與管理系統開發

為了解決巨量算数的問題，作者施佳銘 這樣論述：

刀具的管理不管在大公司或小公司都是一件值得重視的問題，因刀具屬於較昂貴的消耗資源若不能有效地管控會造成不必要的成本浪費，若能快速且有效率的管理刀具，即可確實了解刀具的使用情況，以及刀櫃裡剩餘的種類跟數量並且能夠減少管理的人力成本。市面上現有的自動化刀具管理櫃基本上分為兩種，一種是販賣機的型式，該型式缺點在於普通權限使用者不能將使用完畢但仍可使用的刀具歸還到同一位置;另一種型式為外觀類似傳統的管理櫃，這種的管理櫃通常不會知道使用者取用的數量，若要得知取用數量需安裝很多鎖來控制每一個儲存格的每一支刀具，否則無法準確計算刀具數量。本論文使用外觀類似傳統的管理櫃型式，並提出藉由重量感測器電壓對應重量

的方法，使用荷重元轉換器將訊號透過RS-485方式傳送到電腦，藉此得知目前重量，再將重量除以單位重量即可得知目前數量，因此不必花太多成本去限制每一個儲存格也可知道準確的刀具數量，此外本論文以Web的形式開發並採用Django網路架構，以MongoDB為資料庫開發刀具管理系統，並開發諸多關鍵功能，例如給予刀具編碼配合工單製作，與CAM結合連接資料庫匯入刀具信息，物料不足時自動發送郵件給相關人員提醒入庫，工單的製作以及掃描領用等，實驗結果顯示本研究利用重量感測器於刀具管理系統上的可行性，簡單易懂的操作介面讓使用者容易操作，並且確實改善加工廠物料的管理效率。

數學圖鑑：擺脫挫折、提升數感，用圖像記憶取代死背公式

為了解決巨量算数的問題，作者永野裕之 這樣論述：

養成解決問題能力，就從數學開始！ 培養理科腦、活化邏輯思考力，跟上時代潮流。   　　看到數學就舉白旗投降，認為只能靠死背公式。數學不是你想的這樣！ 　　透過演算過程，可以破除迷思，提升思考力。   　　課綱特別重視「實際生活應用」及「素養」，因此大考的題型只會越來生活化。 　　挑戰未來的「知識技能」及「整合的能力」，就必須從數學培養。   　　108課綱將其拆成高一、高二、高三，三個階段學習。也就是「遞進式的學習」。 　　本書詳解基礎原理到困難的變化題型，藉由圖示、插圖來直觀地理解數學思維。   　　「理解並分析生活中的數學問題」是數學素養的核心訴求。 　　現代社會上需要的是解決未知問題

的能力，以及清楚傳達自我思維的表達能力。 　　推導先人們的睿智並反覆思考，處理懸而未決的新問題。 　　而數學是開啟眾多知識的鑰匙，最適合鍛鍊這項能力。   　　網羅了機率、集合與邏輯、函數、微分積分、數列、向量，涵蓋國高中學過的數學定理及觀念。 　　不管是身陷數學苦海中的考生，或是想重溫數理知識，初學及複習都能派上用場的實用書。   　　用精準有序的方式進行抽象思維，改善你的思考習慣   特別推薦    　　賴以威（臺師大電機系副教授 數感實驗室共同創辦人）

詞向量技術應用於信用卡商戶名稱分群之研究

為了解決巨量算数的問題，作者李芳如 這樣論述：

透過客戶消費資料萃取相關之使用者行為，是蒐集客戶資訊的方式之一。通常交易資料清理的方式較為人工，或是針對單一目標進行資料處理，而且需不斷檢視新增的記錄；現行文字探勘的領域中，大多以文本分類之相關研究為主，顯少有文本分群之研究主題。從非結構化之交易消費說明中，找尋字詞之間的關係，運用不同詞向量技術，突破分類需事先區分條件之限制，建立自動化辨識分析方法，提升分群之準確率。本研究以銀行信用卡交易消費說明內容，進行Jieba和CKIP Transformers兩種中文斷詞方式，分別採用TF、TF-IDF與Word2Vec三種特徵值萃取，以及BERT詞向量技術，搭配基於密度分群法 (DBSCAN)、基

於距離的K-means和階層分群法，交叉組合進行實驗。實驗使用Jieba中文斷詞方式，以Word2Vec模型訓練之特徵值萃取方法，並採用DBSCAN分群演算法，其預測結果以MUC、B3和CEAF之F1平均值67.58%較為顯著。