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好策略的關鍵：策略大師從觀念到實作完整教戰，教你一步步擬訂好策略

為了解決工程設計流程例子的問題，作者RichardP.Rumelt 這樣論述：

一本從心法到實作的完整策略教戰書！ 策略權威魯梅特繼《好策略、壞策略》，暌違10年最新力作 從診斷企業挑戰、聚焦關鍵點、到採取連貫行動 首度完整全解讀！   　　★《經濟學人》評選當代管理概念與企業實務領域25大最具影響力人物 　　★《麥肯錫季刊》稱「策略大師中的大師」、「策略領域的巨人」 　　★《哈佛商業評論》最貼近實務的策略大師 　　★ 多次入選全球「50大管理思想家」   　　策略到底是什麼？經理人在研擬策略，往往難在以下的挑戰： 　　•是不是套用其他企業的成功策略就好？ 　　→因為商業性質、環境、瓶頸與困境不同，強行套用只會得到不實用的流程計畫。 　　•可把把財務目標，

例如年成長率15％當成策略？ 　　→策略必須包含連貫一致的行動，而願景與財務目標不是行動、更不是公司要挑戰的關鍵點。 　　•策略目標不就是每年年終的重大預算活動之一？ 　　→策略是持續的旅程，想要有成功的策略就須時時衡量決策成果，以十八個月為期最佳。 　　•好策略模型與演算法可以經制定最佳策略？ 　　→理論與實務之間存在巨大落差的一大原因是，理論中考慮的風險是由經濟情勢、競爭情勢，以及計畫相關風險而導致未來現金流量的不確定性。但在現實世界裡，長期投資的最大風險是提議做出此投資者的不勝任或撒謊。 　　實際上策略不是管理、不是財務績效，複製成功策略，只會得到不實用的流程計畫。量化策略，不一定

能找到因果模型。就算好的策略，也無法保證提振股票市值。 　　本書將徹底改變策略制定者最重要的工作――研擬策略――的思考與執行方式！ 　　策略權威魯梅特以實務經驗+教學專業為強大後盾，告訴你好策略──從紛亂的情況中，找出阻礙前進的最大挑戰，將行動和資源聚焦在挑戰的關鍵點上，好制定可連貫的解決方案。從心法到實作的完整教戰： 　　【導入案例培養好策略的思維與執行：】 　　●Space X突破傳統商業模式的創新做法： 　　1.診斷問題→為何把人送上太空要花那麼多錢？ 　　2.關鍵點→昂貴的火箭無法再回收使用導致成本降不下來。 　　3.採取連貫的行動→燃料便宜、火箭貴，增加燃油來減緩火箭外層炭化，

使火箭可以回收再使用，解決單次發送火箭往返的成本。 　　●曾經世界第一的麥格羅希爾出版集團的精簡方針： 　　1.診斷問題→龐雜的併購，導致事業營運效率不彰與人事成本不斷攀升。 　　2.關鍵點→聚焦未來可能成長的業務，決定把財金資料做為公司的核心。 　　3.採取連貫的行動→出售紙本出版事業換取投資未來事業的籌碼，只保留與相關的事業，二度改名來專注經營標普全球公司（S&P Global）事業。 　　●歐蕾新產品想擺脫舊有品牌形象的行銷行動： 　　1.診斷問題→歐蕾品牌形象老舊，後來被年輕一代視為「Oil of Old Lady（老太太的油）」，無法吸引現今消費者。 　　2.關鍵點→寶僑

總公司認為，不是設法為這品牌注入新生命，就是把另一個品牌延伸取代歐蕾占據的護膚市場區隔。 　　3.採取連貫的行動→維持「歐蕾」品牌，把新產品取名「歐蕾全效」延伸至相關的產品。和零售業者合作，創造「大眾精品」通路，重新包裝定價。   　　策略實施之後，人人都能識別出那是不是偉大的策略。好策略並無任何神奇之處，只不過是優秀、具洞察力的管理與行動罷了。本書就是要教你如何做到！ 本書特色 　　•建立策略思考觀念： 　　很多決策者既不了解策略是什麼，也不知道該如何擬定，經常誤把財務目標與願景當成策略，本書將徹底改變決策者研擬策略時的思考與執行方式。 　　•帶領讀者實踐策略三部曲： 　　策略是定義一

個可以克服的「關鍵點」，並設計出可以克服的方法。作者引領你從診斷哪些是真正重要的課題→判斷應付這些課題的關鍵點→聚焦能力、避免資源分散。 　　•透過案例培養策略腦： 　　從作者自身輔導中小企業，到眾多知名企業，包括Space X、網飛、軍方戰術與戰略、貝聿銘羅浮宮設計、AdWords、瑞安航空、微軟、Zoom、Apple、Salesforce、迪士尼、奇異……展開策略探索之旅。 　　•策略鑄造流程與演練： 　　額外運用一家企業的擬定策略過程，展開一場身歷其境的三天策略練習課。從該企業類型、商業背景、遇到的難題與做法等等，讓讀者能夠更好理解怎麼量身打造專屬策略。 　　•十年淬鍊的策略精華：

　　繼《好策略、壞策略》後策略大師暌違十年最新力作，書中總結「好策略」為何看起來簡單、彷彿毫不費力就水到渠成，讓讀者能夠更進一步制定專屬自家公司的好策略。   各界好評 　　本書再次證明何以魯梅特是全球的策略權威，這本新作帶你一覽真實世界裡的策略情境，從網飛公司的串流事業，到美國軍方的制定作戰教條，到詳細解說為期三天的「策略鑄造」。這是一本非常值得一讀的指南，獻給最困難的課題之一：面臨棘手的挑戰時，如何開闢出一條前進之路。――英特爾公司前董事會主席安迪．布萊恩（Andy D. Bryant） 　　魯梅特在這本強大的新作中告訴我們：「策略不是魔法」，但這本書確實施展了魔法，身為策略顧問，我

感覺受到挑戰與啟發，把自己推向更高的思考境界。――麥肯錫管理顧問公司資深合夥人克里斯．布萊德利（Chris Bradley），《曲棍球桿效應》（Strategy Beyond the Hockey Stick）一書合著者 　　魯梅特是對我及我任職過的公司影響最大的思想家，他使我的工作變得更加有趣，也催化了驚人的財富創造。本書成功地朝應付最重要的課題之一邁進了一大步，「辨識關鍵點」這個概念使我們更容易構思出正確、可行的策略。――紅門軟體公司（Redgate Software）共同創辦人暨執行長西蒙．蓋爾布瑞斯（Simon Galbraith） 　　魯梅特在這本精闢實用的著作中提醒我們，策略並

不是訂定財務目標的流程，而是深入、不受限地討論公司面臨的重要挑戰，運用創造力來找出變革性的解決方案，魯梅特引用廣泛引人入勝的例子，展示如何做，以及這麼做的巨大好處。――哈佛大學商學院教授蕾貝卡．韓德森（Rebecca Henderson），《重新想像資本主義》（Reimagining Capitalism in a World on Fire）作者 　　在一片漫談事業目的空洞聲中，魯梅特切入關鍵。這是來自當今最具洞察力且生動有趣的策略論述評論家的又一本傑作。――倫敦政經學院教授約翰．凱爵士（Sir John Kay），《玩別人的錢》（Other People’s Money and Obli

quity）作者  

Keras大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer

為了解決工程設計流程例子的問題，作者FrançoisChollet 這樣論述：

　　正宗Keras大神著作再次降臨！   　　近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。   　　本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深

度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。   　　本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。   　　由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專

家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。   本書特色   　　☆全面採用最新的Tensorflow × Keras版本 　　☆Keras創始者親筆之作，以自身經驗分享深度學習的門道 　　☆從做中學，各章皆搭配豐富專案實作，不會只是紙上談兵 　　☆延續第一版的紮實基礎內容，新增了當前最熱門的技術，讓讀者可以更上一層樓 　　■卷積神經網路 　　■殘差連接 　　■變分自編碼器(VAE) 　　■self-attention機制 　　

■Transformer架構 　　■KerasTuner超參數調校 　　■模型集成 　　■混合精度訓練 等等 　　☆本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容   重磅推薦   　　「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」——鴻海研究院執行長 李維斌 　 　　「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出

身如我輩的學習門檻。」——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲   　　「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶   　　「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸可以參與這場盛事， 也謝謝您的關注。」——華實智造科技有限公司數據長 黃逸華  

我國大學社會責任之政策與成效研究—系統動力學觀點

為了解決工程設計流程例子的問題，作者李安曜 這樣論述：

我國推動「大學社會責任實踐(USR)計畫」的政策，試圖建構以創新、永續發展為方向的社會新生態，經由高等教育的機制與組織，連結大學與地方，以促進社會文明與國家發展、回應社會承諾，並積極應對所面臨的人口少子女化、就業、教育、貧富差距、城鄉發展等問題。由於社會系統動態複雜性的現象與特徵，具有非線性的樣貌，故適合以系統思考觀點進行研究與觀察。系統思考的因果邏輯思維，採關聯性的互動模式來縱觀全局，察覺子系統間的複雜關係，經過時間的動態變化，隨各因素的改變和交互影響後，系統行為也隨之改變，若以簡單的線性或反應式的思考，難以找到問題的根本。系統思考是以正負反饋效應和心智圖像，來掌握系統運作的脈絡，如同華人

世界以陰陽學理，追求系統目標平衡的智慧。本研究概念建構於政府政策給定條件下的系統動態作用範疇，以系統動力學觀點探討與辨識政策系統範疇內的互動元素及效果之基本特徵，系統內將大專校院與地方政府視為個別的整體，觀察USR與地方政府、地方創生等系統生態中的互動行為。並依據利害關係人與資源依賴的結構，按政策機制所引導的社會責任實踐，運用系統動力學思考邏輯與模型建構，針對政策與高等教育機構間、社會與學校、學校財務與資源等場域之影響進行動態分析。本研究採用獲得廣泛使用於系統思考分析模擬的VENSIM軟體，藉心智建模程序，理清政策系統中的因果關係，掌握其中關係迴路的反饋過程，測試各項關鍵因素，使用不同模擬參數

，及其導致何種情形的產生，來檢視焦點議題與系統特性行為，觀察系統運作可能的發展與影響。本研究完成我國大學社會責任之政策與成效研究之質性與量化模型的建構，透過動態模擬識別出政策所延伸的系統行為特性，就政策推行所擬達成的目標，進行模擬檢測。研究得出若欲達成「地方創生」願景，面對人口滑降的趨勢，將有限資源進行合理的配置更顯重要，應就問題本質及政策擬達成之效益，消弭或縮短輸入端即產生的現實差距。政府以「永續發展」結合「地方創生」的觀點進行整體的政策規劃，應更明確就不同地區發展與人口結構趨勢，提供地方檢討真實的需求。以研究模擬的結果，比對各縣市人口、扶養比率、學校財務等因素展現的現象，表明不同縣市面臨的

在地困境與優勢及劣勢，既有基礎各不相同，加上城鄉的資源差異，更加速人口的移動。故對「地方創生」政策所擬達成的願景，從事高等教育的大學機構，在本於職責且積極推動大學社會責任的情形下，或可參與在地發展事務協助問題改善，然推動地方均衡、引導青年回流返鄉等工作，恐力有未逮。若僅採取短效的手段，短暫期程內或能改變或被動遵從，然當無持續的驅動因素或機制時，最終還是會回復到變革前的狀態。本研究根據系統的基本特性「結構影響行為」，對於期望的行為與目標，最根本的方式是設計相應的結構，本研究亦據以提出更根本且長期的改善建議，做為後續政策制定及未來研究之參考。