Java Data Object

With an increasing concern of personal data privacy in Hong Kong and around the world, the Office of the Privacy Commissioner for Personal Data (PCPD), Hong Kong publishes this third edition of Personal Data (Privacy) Law in Hong Kong: A Practical Guide on Compliance to provide practical guidance on the law of privacy, and the ways to protect personal data in everyday life. This third edition will guide readers through the recent developments of personal data privacy in the local, regional and global contexts with updates on recent Administrative Appeals Board and Court decisions, and investigation reports and materials from the PCPD. In addition, some most-concerned issues are discussed, such as ethical development and use of AI, the collection and use of personal data by employers during COVID-19, data protection under work-from-home arrangements, data security measures for ICT systems, guidelines on doxxing offences and data breach handling. This book will certainly provide read

2014 Shandong Qingdao Dongjiakou Taiwan Experiment Station 18 meters high 50 tons water tower at sea level Two yellow sea well buoys each containing 6 liquid piston cylinder steam engines The seawater rises 50 centimeters and then falls 50 centimeters to generate force Each liquid piston cylinder has a diameter of 38 cm and a length of 1 m. Six of them are subjected to the pressure of seawater. Seawater can be pressurized 24 hours a day to create a 50-ton yellow water tower at Shanghai level, 18 meters high. Three steps were introduced as follows: 1 Set sea well under 30~50 meters of seabed 2 Use daily ocean wave up then down to stimulate six series of steam engine pressing sea water up to aerial water tank over 18 meters of sea level 3 twenty four hours green energy is like as AI doing. In May 2018, a delegation of about 20 people from Taiwan visited the Qingdao Dongjiakou Ocean Wave Liquid Steam Turbine Power Generation Offshore Experimental Station. All data collected from 201

AI助攻！搭配ChatGPT學習效率加倍！ ★提供用書教師相關的教學資源★ 【資料結構】(Data Structures)是資訊科學領域中的基礎課程，多數資訊相關科系的研究所入學考試會將之列入考科，而諸如高考三級、地方特考、司法特考、鐵路考試中的資訊類別考試亦會將之列入考科，因此選擇一本觀念正確、條理清晰且掌握命題趨勢的書籍是很重要的。 本書以實例演練為導向，漸進式的學習架構，詳盡解說各種資料結構，期能帶領讀者了解其中的精髓，進而具備開發大型程式的功力。此外，為了因應未來報考資訊相關科系的研究所或準備國家考試，本書精選題型多元的考題，並融入相關章節、隨堂練習與學習評量，建議讀者勤加練習。 AI助攻 *使用【ChatGPT】輔助學習資料結構，例如查詢理論與實作、上傳圖片解題、出題練習、撰寫程式、優化與除錯、與其它程式語言互相轉換等，這些技巧大多不限定於ChatGPT，也可以靈活運用在【Microsoft Copilot】、【Google Gemini】等AI助理。 *本書是以C語言進行實作，讀者可以自行使用ChatGPT轉換成Python、C++、C#、Java等程式語言。 *ChatGPT相關內容統一放在本書最後一章，希望讀者以學會資料結構為主，而使用ChatGPT為輔，同時不會干擾到學習或上課的節奏。 考題觀摩 收錄研究所入學考試與資訊類別國家考試的精選考題，增加實例演練經驗，提升即戰力。

網管人220期通路預告資料 封面故事 新資料架構　資料湖倉崛起 集資料湖與資料倉儲優點於一身　簡化維運管理負擔 文◎余采霏 資料湖倉（Data Lakehouse）是近幾年新崛起的一種現代化資料架構，由於結合了資料湖（Data Lake）和資料倉儲（Data Warehouse）的優點，因此更有助於資料分析、機器學習或是產出BI報告，發揮資料的價值。尤其是在多模態AI的技術發展之下，不同型態資料互通與連結將更為重要，有了資料湖倉，資料科學家無須像以往一樣，必須跨多個系統、使用十種以上的工具，才能進行相關的商業分析或是機器學習。 資料湖倉市場目前仍在早期階段，不過，根據業界專家觀察，近半年來，越來越多的台灣企業也開始對資料湖倉抱以高度的關注。未來，隨著更多資料型態被收集與運用，Data Lakehouse效益將更為浮現。鑑此，本期邀請多位專家暢談Data Lakehouse新架構，從資料架構的起源發展，說明資料湖倉、資料湖以及資料倉儲間的差異，物件儲存在其中扮演的角色，以及為何Data Lakehouse更適合支援AI的應用與創新。 專題報導 IT數位力加持　智造新變革 工業AI走出實驗室　自動化工廠添智慧 文◎洪羿漣 放眼當前全球經濟環境，製造業正面臨多元且複雜的挑戰。企業 為了提升競爭力，必須利用工業物聯網（IIoT）、雲端運算／邊緣 運算、大數據平台和人工智慧（AI）等先進IT技術，從數位化邁 向自動化，甚至進一步整合工業AI，這不僅能夠提升生產效率， 還能降低運營風險並最佳化管理流程，贏得國際市場競爭力。本 次「智慧工廠部署策略論壇」由新電子、新通訊、網管人共同 主辦，邀請產學界專家分享AI為製造業帶來的革命性影響，以及 當前工業物聯網的應用及挑戰、從自動化到AI驅動的新應用等面 向，藉此讓製造業可參考借鏡，從營運思維切入，提升生產力與 良率品質。 產業趨勢 新型木馬病毒鎖定金融業　攻擊手法複雜刁鑽難防 CHAVECLOAK肆虐巴西各大銀行　隱身監控竊取用戶資訊 文◎林宜平 全球威脅情報及研究團隊FortiGuard Labs最近發現一個威脅攻擊使用惡意PDF文件來傳播銀行木馬CHAVECLOAK。這個複雜的攻擊包括從PDF下載ZIP文件，然後利用DLL加載技術執行最終的惡意軟體。值得注意的是，CHAVECLOAK專門瞄準巴西的使用者，目

Pandemic MindsCOVID-19 and Mental Health in Hong KongKate WhiteheadThe COVID-19 pandemic was a global crisis that affected millions of lives and brought mental health challenges to the forefront. In Hong Kong, the situation was worsened by uniquely strict COVID-19 regulations, quarantine measures, and travel restrictions. The mental health issues associated with the pandemic did not end with the lifting of the mask mandate. On the contrary, the repercussions are only just beginning to surface and their impact will be felt for years to come.This eye-opening book tells the stories of ordinary Hongkongers who faced extraordinary challenges during the pandemic. Through a blend of first-person accounts, psychological insights, and hard data, it offers a compelling and accessible exploration of the toll that the COVID-19 pandemic has taken on mental health in Hong Kong.However, this book is not only a chronicle of suffering; it is also a guide to healing and hope. It offers practical advice

世界第1強AI ChatGPT Turbo 自學魔法寶典 Data Analyst +GPTs + DALL-E+ Copilot + Prompt Midjourney + Suno + D-ID + Runway + Gamma （頂級雪銅紙全彩印刷版） ★☆★☆★【用最正確觀念學習ChatGPT Turbo】★☆★☆★ ☆★☆★☆【內容最多：應用範圍最廣】☆★☆★☆ ★☆★☆★【ChatGPT引領：教育與日常的智慧融合】★☆★☆★ ☆★☆★☆【AI畫師：數位藝術的新境界】☆★☆★☆ ★☆★☆★【GPTs的藝術：從應用到設計的精妙旅程】★☆★☆★ ☆★☆★☆【旋律智慧：探索AI音樂的魔法】☆★☆★☆ ★☆★☆★【智慧簡報：AI如何改變演講之藝】★☆★☆★ ☆★☆★☆【智慧分析：數據的深度探索】☆★☆★☆ 本書將以最正確觀念引領讀者學習ChatGPT Turbo，讀者同時可以學會下列應用： ◎ChatGPT多模態的輸入與應用 ★認識AI幻覺(AI hallucinations) ☆文字、語音與文件輸入 ★工作與學習效率提升 ☆Excel到Data Analyst的數據分析 ◎AI視覺與智慧 ★上傳與分析5大類檔案 ☆認識AI智慧 ◎ChatGPT在生活的應用 ★英語翻譯機與英語學習機 ☆文藝創作 ★戀愛顧問 ◎ChatGPT在教育的應用 ★學生提高學習效率 ☆輔導學生未來應徵工作 ★老師教學增強教學效能 ◎ChatGPT在企業的應用 ★SEO關鍵字掌握 ☆行銷應用 ★企業公告與談判 ☆法律文件生成與檢視 ◎Prompt提示工程 ★專家角色扮演 ☆讓ChatGPT了解你的問題 ★讓ChatGPT了解你期望的輸出 ☆有效率的與ChatGPT聊天 ◎ChatGPT App ★ChatGPT App與iPhone捷徑 ☆Siri啟動ChatGPT ★ChatGPT App智慧聊天 ◎GPTs機器人 ★聰明應用當下最熱門的機器人程式(GPTs) ☆5個GPTs實例教你打造你的工作GPTs ◎Copilot ★Copilot多模態聊天 ☆Copilot繪圖/視覺 ★Designer ☆手機應用–Copilot App ◎Copilot側邊欄 ★網站閱讀與分析

☆本書按照命題重點編寫，內容豐富紮實☆ ☆經濟部所屬國營事業、中華電信招考適用☆ ☆歷屆試題搭配全真模擬試題，增加演練機會☆ 【本書架構】 Part1內容整理，一共分為緒論、程式語言、純量資料型別、流程控制和程式開發等五個章節，配合相關例題解說，帶領讀者洞悉命題重點。 Part2黃金考點觀念聚焦，整理出程式設計（程式語言）的重要考點替考生做深入學習。 Part3歷屆試題與解析，大量收錄92～111年國營事業考試相關試題並提供模擬試題，協助考生掌握命題重點與趨勢。 【學習心得】 1.建議熟讀本書內容，最好能搭配原文書，將相關的公式與原理重新閱讀過。 2.原理與公式都熟習後，一定要自己動筆練習，一開始盡量先練習典型而且解答詳實的題目，切記！解析只用讀的而不動筆，一定無法發現自己盲點所在。 3.程式設計除了原理、定義須熟記外，常見的的遞迴問題或是 Class 問題建議都可以直接背誦下來，減少考試撰寫的時間。由於近期考試的程式語言除了 JAVA 與 C 之外，有越來越邁向網頁化的趨勢，所以若有餘力者不妨也多看看網頁程式語言相關書籍，以增進本身實力。 4.可相約志同好友編組讀書會，對於難懂的觀念，或是難解的試題，可由互相討論的方式解決，如此教學互長，必然有所裨益。 5.當仍有問題無法解決，建議詢問相關學有專精的教授或是先進。 【應試要點】 綜觀以往相關的考題，程式設計其主要包含：C、C++、JAVA、HTML、Javascript和 PHP 等程式語言，想要在考試中獲得高分，必須先瞭解其專業知識與核心能力： 1.應瞭解程式設計之發展、內涵及其變化之趨勢。 2.應瞭解程式設計所必備之相關知識及整合技術之能力。 3.應瞭解程式設計與相關專業學門的關係及跨領域分工合作必要之知識與能力。 因此，不管任何程式語言，在設計及應用的時候，使用者必須瞭解程式語言的： 1.變數（variable）及有效範圍（scoping）。 2.資料型態（data type）。 3.陣列（array）和指標（pointer）。 4.運算式（expression）及各種控制結構。 以下是準備程式設計（程式語言）的三大提醒： 1.掌握重要觀念，清楚瞭解架構內容。 2.熟悉基本語法，強化應考答題速度。 3.勤做考古題目，洞悉命題方向重點。 【購買本書重要須知】 凡購買本書

https://youtu.be/oj_GCKwcFsk 史上最強 Python 入門邁向頂尖高手 王者歸來 第4版(全彩印刷) 【內容簡介】 ◎◎◎王者歸來，Python學習的最強選擇！◎◎◎ ☆你想學好Python，卻常常卡關、買了很多書還是不懂專家寫的程式嗎？ ★你需要的不只是一本入門書，更是一位能帶你邁向頂尖高手之路的導師！ ◎◎◎榮登各大排行榜冠軍，銷量與好評雙冠。◎◎◎ 全新第4版，不只收錄最新Python語法 match-case、完整導入AI戰友「VS Code x GitHub Copilot」、獨家「圖像/影音/AI」應用，並大幅修訂超過120處細節，讓內容更精緻、更專業。 相較於第3版，第4版主要是更新語法與模組、同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ☆Python新語法match-case ★程式設計師的AI戰友 – VS Code x GitHub Copilot ☆設計mp4影片檔案 ★裝飾器(decorator)全新詮釋 ☆其他修訂小細節超過120處 ◎◎◎本書特色亮點◎◎◎ ☆最完整語法解說：從基礎到進階，超過1300個實例、530個模組，280個實作題，全方位練功不設限。 ★強大職場應用力：涵蓋AI、資料科學、網路爬蟲、圖表、影像、多媒體、自動化，打造你的職場競爭力。 ☆最新AI程式設計趨勢：獨家解析 VS Code x GitHub Copilot 實戰，從傳統語法一路接軌未來AI開發。 ★生活化、趣味、實用案例：無論科學運算、機器學習、資料處理還是網路自動化，每章都有貼近真實職場與生活的範例。 ☆強大學習資源：完整範例、電子習題書、題解下載，學習路上不孤單。 ◎◎◎為什麼你需要這本書？◎◎◎ ☆市面上許多書語法不全、範例少、沒解說精神，讓你無法「舉一反三」！ ★本書跳脫 C、Java 思維，完整解密 Python 的語法靈魂，融合矽谷工程師設計邏輯，助你一次學到精通。 ◎◎◎買這本書，就是站上 Python 學習的頂峰！◎◎◎ 不管你是初學者、工程師、學生、AI 夢想家，本書都能帶你突破每個瓶頸，讓你能看懂網路專家程式，自己也能寫出高品質的 Python 專案！ ☆立即入手《Python最強入門邁向頂尖高手 王者歸來（第4版）》。 ★開啟屬於你的頂尖程式之路！ ◎◎◎本書內容重要特色◎◎◎ 除了說明「VS Cod

https://youtu.be/ATMznfbmwD0 Python最強入門 ChatGPT助攻 AI數據科學 王者歸來 (全彩印刷) 【內容簡介】 ★★★★★【內容最多、範圍最廣】【40個主題】★★★★★ ★★★★★【程式實例最多】【超過1300個Python實例】★★★★★ ★★★★★【AI數據科學專題實戰】★★★★★ ★★★★★【420個是非題、選擇題】【約300個習題實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：最新Python語法 x 強調Python語法內涵與精神。 2：精彩 x 創意程式實例解說。 3：數學 x 統計 x 數據科學與人工智慧知識融入內容。 4：ChatGPT助攻。 5：章節習題引導讀者複習與自我練習。 6：機器學習 - 真實數據 – 專題實戰 。 這本書可以說是「Python最強入門邁向數據科學之路第4版」的新版內容，相較於該版，這本更新許多Python語法和模組，整個修訂細節超過300處。由於內容更偏重於AI與數據科學的應用，因此也更新微調書籍名稱。 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向

本書為作者於倫敦大學MBA畢業之論文，作者專攻創業與創新。 自2015年成立以來，HKTVmall通過尖端技術和創新策略，重塑了零售業，打造了一個可持續的數位生態系統。本文深入探討香港科技創業公司（HKTVmall的母公司）如何運用人工智能、大數據分析以及無縫的O2O（線上到線下）模式，服務683萬用戶，並於2022年創造38.3億港元的收入。了解HKTVmall如何通過一鍵購買、自動化零售店等數位轉型，提升客戶體驗，同時應對包裝廢物和最後一哩物流等可持續性挑戰。隨著全球電子商務預計到2025年達到7萬億美元，這項研究及時分析了創新如何在競爭激烈的市場中推動經濟、社會和環境的可持續性。本書適合對電子商務、可持續性和香港數位環境感興趣的讀者，提供了可行的見解和建議，助您打造更環保、更高效的網上平台。 This study is the MBA dissertation of the author who specialized in entrepreneurship and innovation. She intends to discover the future of e-commerce with the case of HKTVmall, the largest online shopping platform in Hong Kong. Since its inception in 2015, HKTVmall has redefined retail by leveraging cutting-edge technology and innovative strategies to create a sustainable digital ecosystem. This paper explores how HKTVmall, a subsidiary of Hong Kong Technology Venture, uses AI, big data analytics, and a seamless O2O (online-to-offline) model to serve 6.83 million users, generating HK$3.83 billion in revenue by 2022. Explore how its

隨著國際消費市場對淨零減碳的追捧勢不可擋，加上臺灣政府積極地向國內服務業者宣導減碳的議題，鼓勵民間共同響應且不斷投入政府資源來協助企業進行數 位轉型，同步優化經營能力，直接或間接地讓企業主與社會大眾逐步對環境的保護 與地球永續的訴求感到認同，也讓企業主在追求快速成長過程當中，有意識地開始 將永續發展列為企業發展的必修課題。 結合未來趨勢，企業嘗試建立服務業的低碳營運模式，可創造更多機會財，例 如，運用雲端系統優化整個企業經營 Know-How，加速上下游的資訊彙整，減少地 端的實體大型主機建置費用，以及克服維護人員的養成不易，除了主機資料上雲之 外，亦可善用數據中臺(Data Middle Platform)，導入數位轉型計畫於各項整合平臺，可藉此進行分眾數據分析，掌握許多消費者端的行為資訊，促使產業瞭解不同族群 的需求，推動更多創新概念產生，為社會帶來更便利的生活體驗。 智慧減碳透過整合管理資訊和數據，能成為企業的新競爭力來源;服務業可以利用數位化工具來持續改進營運成果。系統化的數位化服務幫助企業節省無效成本，打造獨特的服務 DNA，並升級營運模式，開拓未來發展的新機會。

在全球致力實踐永續發展教育的此時，臺灣社會與環境的真實運作能否落實聯合國SDGs的17項目標？各永續目標之間的交互作用現況又是如何？適逢108課綱推行高中加深加廣課程的契機，本書教師團隊研發應用空間資訊科技進行社會環境議題探究與實作的整合型教案，帶領高中學生投身真實世界的永續發展議題，經歷目標與現實的可能衝突情境，對重要而錯綜複雜的社會環境議題進行深度學習與理解，並學會善用免費的地理資訊開源軟體QGIS，取用各類透明公開的「政府開放資料」（Open Data）或自願性地理資訊（Volunteered Geographic Information, VGI）處理分析，提出具科學性及可視化（Visualization）的有力論據，適切表達空間觀點和主張。

用黑科技解決大數據時代的資訊焦慮症 大數據時代必須面臨多元的資料來源與千奇百怪的資料格式，如何快速整合、彙總成足以應用的商業情報，是現代上班族難以逃避的課題。Power Query解決了這樣的焦慮，透過它，即使沒有資訊背景的使用者，也能夠輕鬆駕馭資料處理與分析的繁複過程，成為資料分析達人。 超過16萬字近千幅插圖，帶您從入門到精通 引領讀者熟悉Power Query的操作環境、從Power Query外掛（增益集）、取得、內建，到完整介紹Power Query查詢編輯器的使用，佐以實例說明與演練，陪同您體驗各種功能層面的操作環境。全書11個章節超過16萬字、近1000幅插圖與例圖。 Power Query可以做什麼？ 簡單的說，只要學會Power Query： ．不會Excel函數，也能夠輕鬆匯入行政、業務、人資、財務等各單位的資料並進行彙整及查詢。 ．無痛處理解決常見的報表表頭、頁尾問題，去蕪存菁地將報表檔案組合成可以進行統計分析的資料表。 ．迅速將非結構化資料轉換成結構化的RAW DATA。 ．即使是面對上百個csv、xlsx、txt檔案，也能夠在彈指之間彙整成單一資料表。 ．處理巨量資料時，擁有比傳統樞紐分析表更快的資料處理效能。 靈活彈性的資料鑽取與查詢 ．輕鬆解析常見且普及的xml、json等資料檔案，匯入整理並向下鑽取所需的資料內容。 ．從實務案例學習No Code的資料整理術與資料拆分、群組、合併、附加的技巧，成為資料轉換魔術大師。 ．熟悉M語言，解析資料查詢的核心能力與實作資料容器。 ．學習Power Query的參數查詢，製作查詢介面，活用資料查詢技巧與更有效率的查詢作業。

AI帶旺高速介面 人工智慧(AI)正逐步深入各領域應用，為資料中心(Data Center)帶來不間斷的運算壓力。PCIe身為周邊元件互連的指標技術，將維持每三年傳輸量翻倍的演進速度，預計於2025年現身的PCIe 7.0，將以128GT/s支援資料中心的傳輸需求；CXL則借力成熟的PCIe技術，開啟資料中心記憶體資源靈活共用的全新可能，透過架構革命應對AI飛速成長的資料量。 在產業標準之外，超微(AMD)、英特爾(Intel)、輝達(NVIDIA)等伺服器處理器業者也持續發展各自的專有互連技術，靈活整合CPU及GPU運算性能，以異質運算實現更佳表現。同時，小晶片(Chiplet)架構藉由晶粒互連，能夠在單一封裝內進一步優化晶片設計，也成為處理器業者規畫互連技術的重要方向。

👍👍 ITS JavaScript認證最佳訓練教材，搭配ChatGPT協作，程式開發一把罩! ■ 專家資深教師執筆 由微軟MVP、科技大學教授JavaScript與教授ITS國際認證教師共同編著，針對目前大學初學者學習JavaScript程式設計所應具備的基本素養所編寫入門教材。讓初學者輕鬆跨足JavaScript的領域，提升網頁開發上的實用技能。 ■ 內容多元豐富範例 介紹使用Visual Studio Code撰寫JavaScript，以及JavaScript基本語法、資料類型、條件與迴圈結構、函式、內建物件，並深入瞭解文件與瀏覽器物件模型、事件處理、網頁儲存與AJAX非同步技術和JSON資料讀取。透過豐富的範例練習，幫助初學者掌握前端開發的精髓。 ■ ChatGPT協作開發 介紹ChatGPT的功能、優缺點以及使用方法。透過實例演示學習如何透過與ChatGPT的提示對話，自動生成JavaScript程式碼並與ChatGPT協作開發JavaScript網頁應用程式。 ■ 扎實國際認證訓練 內文講解融入Certiport ITS JavaScript解題技巧，同時書末精心整理ITS Java Script(IT Specialist Certification) 資訊科技專家國際認證的兩組模擬試題，讓初學者的訓練更加扎實，同時也是教師培訓學生考取ITS JavaScript國證認證的最佳教材。

《多巴胺國度》簡介 美國暢銷20萬本 成功戒癮的經典之作 揭露人們在慾望國度中的瘋狂歷險、 所付出的代價，以及，如何平安歸來。 滑手機、瘋購物、狂自慰， 我們身處誘惑太多的時代，早已成癮卻無法自拔。 這本書要談成癮的爽、戒癮的痛， 以及爽痛之間如何取得平衡。 滑手機、熬夜追劇、大吃大喝、瘋狂消費，成為辛苦一天之後必備的自我慰勞；然而，我們已經網路成癮、購物成癮，或是酒癮、性成癮上身，卻不自知。 這不是我們的錯，而是多巴胺（dopamine）的問題。 多巴胺是一種神經傳導物質，又稱為「腦內啡」，要讓大腦釋放多巴胺很簡單，只要你做一件事情能讓自己開心就行了，像是上網、吃喝玩樂、盡情購物。不過，多巴胺會逐漸減少，需要更多的慾望、更強的刺激才行，也因此讓人愈來愈痛苦。 如果我們發現自己上網時間愈來愈長、暴飲暴食的次數愈來愈多、喝下肚的酒愈來愈烈、購物次數愈來愈頻繁，很有可能已經成癮。 安娜‧蘭布克醫師（Dr. Anna Lembke）是史丹佛大學醫學院精神科暨成癮醫學教授，也是史丹佛戒癮診所的主任，她以協助成癮者戒癮的多年經驗，在徵得病患同意之下，將她協助酒癮者、毒癮者、性成癮者如何戒癮的案例納入本書，詮釋慾望的來源、成癮的問題和戒癮的過程。 蘭布克醫師指出，在我們的腦中，爽快和痛苦如同翹翹板的兩端，當一端受到過度刺激，另一端就會翹起，多巴胺分泌的多寡影響爽與痛的平衡，一旦打亂，就會導致爽痛失衡。 她坦言，自己曾經有一段時間沉迷於閱讀網路言情小說，這個經驗讓她更了解，多巴胺導致我們在成癮的爽快與戒癮的痛苦之間擺盪。她發現，如果「痛」是為了「爽」而必須付出的代價，「爽」就是「痛」過之後兌換到的獎勵。 蘭布克醫師在書中整理出一套方法協助成癮者有效戒癮，這八個步驟的英文首字剛好對應多巴胺 DOPAMINE，包括：資料（Data）、目的（Objectives）、問題（Problems）、禁慾（Abstinence）、正念（Mindfulness）、洞見（Insight）、下一步（Next steps）和實驗（Experiment）。 身處充滿各種刺激的環境之中，究竟我們要如何不受到多巴胺過度控制，在成癮的爽快和戒癮的痛苦之間取得平衡？答案就在這本書。 ◎專文推薦◎ 沈政男｜精神科醫師

防止成癮，從自己做起， 我們就能讓這整個世界煥然一新。 預估到了2040年，日常的休閒時間在美國會達到7.2小時，工作時數則會僅剩3.8小時。人類生活的更富足、更新奇，需要更強的刺激才有快感。換句話說，就是人們會比現在更容易上癮。 我們活在一個基本生存需求獲得充分滿足的時代，用在食、衣、住、行、育、樂的可支配所得、下班後的休閒時間都是如此。 然而，生活過度富足本身就是一種壓力源，導致人們成癮、憂鬱、焦慮和自殺的比率上升。各種調查報告都告訴我們，人類比起三十年前，更不快樂、更憂鬱，也更焦慮。令人費解的是，一個國家愈是富有，心理健康治療愈是普及，國民就愈不快樂、憂鬱和焦慮。 本書作者蘭布克醫師將這個現象稱為「富足的矛盾」（Plenty Paradox），生活過度豐足讓人們持續暴露在唾手可得的快感之中，導致大腦發生了改變。 她提醒我們，當我們在做喜歡的事情的時候，像是追劇、滑手機、打電玩，大腦會釋出少量的多巴胺這種獎勵的神經傳導物質，讓我們感覺到「爽」。 但是，神經科學發現在大腦裡，「爽」和「痛」是在同一個區域處理。大腦非常努力地想要維持「爽」和「痛」的平衡。一旦這個翹翹板偏向了某一邊，我們的大腦就會設法倒向另一邊，試圖恢復翹翹板的平衡。 DOPAMINE是多巴胺的英文，也是一組英文字首縮寫，書中的每一章都對應DOPANINE裡一個不同的字母，它們分別是： Data（資料）、Objectives（目的）、Problems（問題）、Abstinence and Asceticism（禁慾和苦行）、Mindfulness（正念）、Insight (and Radical Honesty)（病識感［和徹底的誠實］）、Next Steps（下一步），和Experiment（實驗）。 本書希望提供「爽痛平衡」的資源，讓每個人都可以從自己做起，協助所有人在這個爽痛拉鋸環境中，找出自己的一條路。蘭布克醫師建議閱讀本書的順序是： 第一到第四章讀完並做完所有練習，然後再進行第四章中介紹的多巴胺齋戒； 2.在多巴胺齋戒期間，讀完第五和第六章； 3.在多巴胺齋戒的尾聲，讀完第七章和第八章。 她建議讀者，這本實踐篇的任何一個部分，都沒有你必須要去完成的特定時間線，你完全可以自己決定自己的速度。做習題的時候，把東西寫到你自己看得懂就好。不必用清晰的筆跡寫

2023富比士（Forbes）年度十大科技圖書 MIT麻省理工學院史隆資訊系統研究中心（MIT CISR）多年研究精華 結合從跨國公司到一般企業的各產業實務案例 一本寫給非資料科學背景人士的數據變現指南 教你和你的組織如何建立資料變現的基礎 完整利用資料資產，幫助你實現效率與獲利最大化 在資訊時代下，如今不論是跨國大企業、一般中小企，乃至公部門和非營利組織，都愈來愈倚重數位科技，並逐漸將業務電子化，因而積累大量的資料數據。這些資料擁有極大的潛力，能夠為組織創造無比豐厚的價值和收益。 本書的作者群來自MIT CISR的資深研究團隊，長年致力於研究組織如何從資料中創造價值。本書是其三十年的研究結晶，將以清晰易懂且引人入勝的方式，讓從基層、管理者到董事會的所有組織成員，都能理解將資料轉化為價值和利潤的內涵及實行方式。 ⦿什麼是資料變現（data monetization）？ 所謂的「數據變現」，指的就是將你的組織所掌握的各種資料資產中產出財務收益。許多組織對這個概念或許並不陌生，但大多數組織對資料變現的想像過於狹隘，僅會聯想到出售數據資料庫，然而其實資料變現擁有比單純出售數據資料庫更深遠和龐大的價值，能對企業的績效增長、競爭力提升、核心價值實現等方面有重大的貢獻。 本書將圍繞著三大重點來探討資料的優勢，為你的組織建立完善的資料變現策略和流程。 ．建立資料資產 ．創造出新穎、由資料導向的工作方式和客戶體驗 ．學習資料的相關知識，並與同僚交流、共同進步 ⦿三種資料變現的主要策略 本書提出了「改善－包裝－銷售」的資料變現框架，明確地闡述了這三種關鍵的變現策略所能創造的價值、其實現價值的流程、適用對象和誰該來負責，以及潛在的風險等。 ．改善（improving）：當組織運用資料改善工作的經濟效益、除去或重新安排因此產生的寬裕資源時，就能產出金錢。 ．包裝（wrapping）：當組織利用資料導向的新功能或體驗來提升產品的價值主張時，進而提高價格或銷售更多產品來產生收益。 ．銷售（selling）：當組織將資料商品化，變成資訊解決方案的形式時，就能產生新的營收。 同時書中也提供了一眾實例——從微軟、百事等跨國公司，到單一產業企業——深入分析它們是如何因循這個框架提出資料變現提案，為組織帶來嶄新的改變，以

2011年漢諾威工業博覽會倡議「工業4.0」概念後，世界經濟論壇（WEF）即具體化解釋概念，定義為「智慧與互聯」的生產系統，意指感知及預測物理世界並與之互動，以便能夠即時支持生產決策。而在各主要科技大國重視「工業4.0」的政策驅動下，也各自發展出不同的架構模型，但卻始終未脫離智慧化、互聯及整合等核心範疇。工業4.0概念更重視分析數據結果以作為生產決策，即透過「物聯網、人工智慧、大數據、雲端運算」等關鍵技術為基礎，建構工業4.0的相關應用，將生產流程從自動化邁向智慧化。 工業4.0概念倡議至今十餘年，Siemens等自動化大廠已經成為引領產業發展的指標業者，而IBM、AWS等IT業者也積極的投入智慧製造，發展應用平台或數位工具。智慧製造解決方案可區分為機器運作端（機）、廠務管理端（廠）、營運管理端（鏈）三個環節，再依特性區分為不同的階段性新興應用。本書剖析建構智慧製造的關鍵因素，值得產業解決方案商及建置智慧工廠業者參考。 由於涉及異質技術整合應用，數位雙生（Digital Twin）成為智慧製造發展的關鍵挑戰，隨著感測、運算、通訊、軟體技術的革新發展，IT與OT業者在產品服務整合趨勢下，也已經逐步實現並落地於智慧製造場域。近年來國際大廠推動發展智慧製造及數位雙生的技術革新、布局動態與技術未來發展焦點，值得台廠關注以掌握未來的挑戰與契機。 邊緣運算（Edge Computing）及新興通訊技術的落地結合，是邁向製造場域關鍵智慧應用的「最後一哩路」。唯有在低延遲、高可靠的邊緣運算與新興通訊框架的驅動下，如「預測性維護、異質設備協作、MR/AR巡檢」等智慧製造應用才可望實現。 近年來製造業受到新冠疫情、地緣政治動盪衝擊、及淨零碳排時程迫近等因素影響，對於導入遠距生產、自動化管理的智慧化需求日漸增溫，對供應鏈上下游訊息掌握度的要求也在逐漸提升，而工廠智慧化的關鍵「數據」也漸被重視。各類新型態的數據治理（Data Governance）技術，被應用於不同製造環節的情境與案例，以及數據治理技術發展的最新趨勢分析，都是製造業者面對外部環境變動與挑戰的重要參考資訊。 臺灣中小型製造業是經濟發展的重要支柱，提升產業韌性實屬刻不容緩。如何檢視現行可用資源、善用數位科技轉型與提升競爭力，當業者必須面臨「公司資源有限、技術負債尚存、既有組織窠臼、缺乏數位人才」的數位轉型四大挑戰之際，如何提早

2022年美國OpenAI發布大型語言模型ChatGPT至今，因為強大的自然語言處理能力，吸引眾多國際大廠與新創企業，紛紛思考生成式AI在各項領域的技術應用，預期生成式AI在2024年，也將持續與全球各產業領域持續激盪出新興應用及商機。但是，目前也有有許多專家學者憂心，各項AI的產業應用對社會可能產生的負面影響，這是生成式AI為全球產業所帶來的契機與隱憂。 生成式AI的多模態（Multi-Modal）發展趨勢，深度合成偽造的影音圖文，不僅影響民眾對「真相」的認知，同時也增加公眾在事實與虛假之間的分辨困難度，進而對民主程序與公共信任產生破壞性的影響。運用生成式AI的「合成資料」（Synthetic Data），目前可概分為「模型預訓練（Pre-train）階段由AI合成」及「在模型上線之後，再由人類合成」兩類，隨著相關技術與工具的日漸普及提升，未來合成資料的真實性更難以辨識，因此社會大眾的數位素養與危機意識也應該與時俱進，對抗虛假內容為社會及個人帶來的威脅與損失。 2023年國際AI醫療新創募資市場歷經戰爭、升息等因素影響下持續低迷，較2022年的獲投金額衰退逾60%，總募資金額是繼2018年以來的最低點，多家醫療新創獨角獸陷入經營困境，例如第一個獲得美國FDA核准的處方數位療法的Pear Therapeutics在2021年上市，結果於2023年4月申請破產。雖然醫療新創業者面臨艱困的生存挑戰，但是全球健康醫療市場仍然持續成長。 觀察AI醫療新創廠商的實收資本額，2023年上半年較2022年同期成長1.8倍，主要成長動能來自結合生成式AI的流程管理與支援系統，以及日趨成熟發展的AI精準醫療，即占2023年整體募資金額的38.2%，其次為AI臨床診療占28%。在國際智慧醫療領域的新創業者，運用AI技術試圖改善新藥開發效率，力圖突破花費數十年的時間與高昂的研發成本後，成功開發新藥的機率卻不到10%的魔咒。因此，觀察新創業者運用數據與AI技術，發展輔助新藥開發的解決方案及關鍵技術與應用面向，將是未來值得持續關注的重點。 AI輔助精準醫療並結合醫療大數據分析，除協助醫師診斷、建議治療方式與用藥的應用外，目前更延伸至預後的評估，創造出新興整合式智慧醫療（eHealth）模式。世界衛生組織（WHO）將智慧醫療（eHealth）定義為「資通訊科技在醫療及健康領域」的應用，包括醫療

網管人218期通路預告資料 封面故事 AI時代抗勒索　資料備份出新招 拉高防護層次降低加密攻擊風險　GenAI推升彈性與效能要求 文◎余采霏 在AI大數據時代，收集、存放、運用數量持續激增的資料已成為企業數位化競爭力的重要核心。面對從極端氣候到地緣衝突而頻繁加劇的天災人禍，唯有完整的資料保護策略方能確保企業資料的可用性，而這包含了如何確保資料在發生任何損壞或遺失後可以快速地還原，以及當遭到惡意軟體和病毒攻擊時，能夠確保企業的資料韌性。 尤其近年來，竟連備份資料也成為駭客鎖定焦點，犯罪分子藉由惡意加密與刪除來迫使企業妥協並支付贖金，而這也讓傳統資料保護策略慢慢地加入了「安全」的思維，不管是從技術著手，提供不可變的備份或快照機制，或是整合網路安全手法，以更多層次的防禦手段來阻擋，目的就是為了確保企業在遭遇攻擊時，仍可以有安全的備份資料得以還原。 當然，過程中，還得兼顧資料快速增長帶來的資料架構需求以及近年受到大幅關注的永續課題。本期專題，將邀請業界專家探討現今的資料保護策略以及相關挑戰因應之道。 專題報導 雲平台整合AI助理　XDR防護再進化 EPP整合EDR奠定基礎　擴展式偵測及回應綜觀全局 文◎洪羿漣 為因應外部攻擊，企業不僅需要基於特徵碼資料庫即時比對以發現惡意程式的企業端點防護平台（EPP），也需要在既有引擎中增添持續監控與解析能力。亦即運用端點偵測與回應（EDR）機制，依照MITRE ATT&CK框架描述的策略、技術與執行程序來評估風險值，以便及早破壞攻擊活動，降低可能造成的損害。 近年來隨著企業數位化轉型腳步加快，應用系統雲端化、員工隨處可辦公，EPP與EDR逐漸不敷需求，促使端點防護再度演進，如今已成為擴展式偵測及回應（eXtended Detection and Response，XDR）方案，把端點、雲端、網路連線等多種不同來源的日誌匯集到位於雲端平台的資料湖（Data Lake），由XDR平台內建的機器學習等AI演算模型分析異常，輔助調查惡意行徑，達到自動化回應風險的目的。 產業趨勢 ASRC電郵安全報告出爐 因應新變化做好防禦工事 QR Code隱藏釣魚連結　IPFS造假網站更難檢舉下架 文◎高銘鍾（ASRC研究中心主任） 回顧2023年2月6日，土耳其遭受強烈地震襲擊，而地震發生不久後，便觀測到詐騙郵件透過冒名全球捐