指紋辨識失敗的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

找出生活中的灰犀牛：認識你的風險指紋，化危機為轉機

為了解決指紋辨識失敗的問題，作者MicheleWucker 這樣論述：

　　彼得‧杜拉克：「風險來自於你自己不知道你在做什麼。」 　　高風險時代下必讀的決策指南！培養洞察「風險指紋」的敏銳能力， 　　為個人生涯、投資理財、企業經營、組織領導， 　　做出勇敢、堅定又明智的抉擇！   　　1901年，一名64歲的女性自願爬進醃菜桶裡，被人從北美洲尼加拉瀑布制高點（約51公尺高）推落，一舉締造史上首位活著橫渡尼加拉瀑布的瘋狂紀錄。究竟是什麼原因讓她不惜賠上性命，做出如此高風險的決定？這個真實的案例也讓我們進一步思考：   　　‧為什麼有些人盡一切所能避免風險、保守謹慎？ 　　‧為什麼有些人寧可承擔可能失敗的風險，也不願錯失良機？ 　　‧為什

麼有人明明看到投資進場的好時機，卻總是躊躇不前而錯過機會？ 　　‧為什麼有愈來愈多年輕人對於結婚、生子望之卻步？ 　　‧為什麼董事會與投資人開始關注執行長個人風險行為與風險管理態度？   　　答案全都與「風險指紋」有關。   　　「風險指紋」，指的是每個人獨有的風險性格（risk personality），它源自於基本人格特質，型塑個人在面對風險時的慣性思考與行為決定，但也會隨著人生經歷的累積而改變，影響我們看待與評估風險的方式。   　　本書為米歇爾．渥克（Michele Wucker）繼暢銷著作《灰犀牛》後最新力作。她提供別具慧眼的新框架，為生活在高風險社會下的

讀者提出睿智觀察與衷心建言，提醒我們：比起無法預測的「黑天鵝」（black swan），你更該正視生活中無處不在、隨時可能衝撞上身的「灰犀牛」。 　　 　　書中運用大量案例與研究，帶領讀者思考「風險」，明白有些事原本可以不必發生，卻因為抱持消極心態，反而增加問題發生的風險。本書能幫助你認識與改善自己的「風險指紋」，理解與駕馭可能面臨的危機，追求理想中的幸福與成功，做出明智的決策！   　　▌閱讀本書能幫助你： 　　1. 鍛鍊辨識與評估風險的能力，為人生中無所不在的風險做好準備。 　　2. 提升風險管理能力，面對危機不會自暴自棄、坐以待斃。 　　認識自己與他人的風險指紋

，調整舊有行為模式，在對的時機做出對的決定。

指紋辨識失敗進入發燒排行的影片

應用擴張科技接受模型探討消費者使用智慧型手機臉部辨識系統的影響因素

為了解決指紋辨識失敗的問題，作者陳盈秀 這樣論述：

隨著智慧型手機的不斷發展，手機的解鎖方式也持續地精益求精，其中臉部辨識系統(Facial Recognition System)應用生物辨識技術於手機解鎖，在科學界被視為一種最實用且最有效率的手機解鎖方式，目前大多數的手機品牌(如:蘋果、三星以及華為等)皆有採納該項技術作為手機解鎖的方式之一。然而，臉部辨識系統在被消費者接受的路上卻不斷受阻，因此，本研究為了改善臉部辨識技術於手機解鎖中使用率不高的問題，提出擴張科技接受模型(Extended Technology Acceptance Model)的研究架構探討使用者的使用意圖，以找出消費者使用手機臉部辨識系統的關鍵因素。 本研

究對實際使用過手機臉部辨識系統的受訪者進行了調查並收集了342份有效樣本並對提出的概念模型進行實證研究。結果表明，知覺有用性對態度正向的顯著影響，但對使用意圖不會有直接的影響；知覺易用性則是皆會正向影響態度以及知覺有用性，且態度會進而正向影響使用意圖。除了原科技接受模型，本研究根據智慧型手機臉部辨識系統的特性加入了社會規範與知覺風險(性能風險、隱私風險)，其影響態度與使用意圖的結果為社會規範對態度與使用意圖皆有正向的顯著影響。在知覺風險的部分，僅性能風險會負向的顯著影響使用意圖，隱私風險則不會顯著影響使用意圖。本研究將針對結果進行討論並提供管理意涵以及未來研究的建議。

黑馬飆股操作攻防術：阿文師的快速致富指南

為了解決指紋辨識失敗的問題，作者連乾文 這樣論述：

　　你真的希望每年賺20%？ 　　還是希望一年賺3倍？   　　如果你一年可以存20萬，一年賺20%，才4萬，有很了不起嗎？有許多股票一年可以漲個好幾倍。你為什麼不試圖去掌握他們？本書告訴你那裡有最好的機會找到一年可以賺好幾倍的股票。買進他們，漲了賺到，沒有漲，持有一檔好股，其實也不錯。退可攻，退可守。 會大漲的股票通常出現在以下地方，本書用大量的案例告訴你，讓你身歷其境，你好像親眼看到樓起、樓塌。   　　特定熱門的產業：有些產業的產值，每年以20%的速度成長，阿文師以他的經驗提出未來幾年被看好的產業及公司，讓你不霧裡看花；高市占而技術突破的公司；跌到谷底而找到第二春的公司；受政府政策推

升的公司；受原物料波動影響的企業。   　　市場上有許多明日之星事後被證明是誤判的例子，他們的錯誤在那，有3個觀察的重點：產品續航力！主力客戶穩固度！關鍵技術能否被主流市場接受？   　　你找到對眼的標的，如果對股票進行評價，很簡單，用本益比和股價淨值比找到合理的價格。 　　當你買進股票，你千萬不可以放著不理，如何觀察它是否在軌道上運行？很簡單看營益率、股東權益報酬率的變化。 　　本書是最「明確」的飆股找尋指南。讓大幅提升你資產一年暴增三倍的機會。   本書特色               　　        　　用實際案例，讓你鑑往知來 　　有一個人向老師學玉的鑑定，老師要他握著一塊玉，然後

天南地北談個沒完，那人敢怒不敢言，想不到天天如此，連續幾個月。有一天他又去上課，老師還是拿一塊「玉」給他握著，他大叫，這不是玉。一個飆股的形成，成因萬端。透過大量案例學習是最好的方法。你也許年紀正輕，來不及趕上許多經典的飆股，但是阿文師在市場上30年了，他詳細的紀錄了許多股票的大起大落。利用他的經驗，你也可以「摸」出飆股的感覺。   　　精準預測！讓你避免盲目跟風！ 　　一個產業如果每年產值成長達20%以上，那所屬的公司自然容易營收、獲利快速成長，而股價也會因為展望佳而出現噴出的現象。只是你怎知一切會依劇本演出。有很多公司，原本被看好，但是看他樓起，看他樓塌，投資他沒有賺到，反而高點套牢。作者

依據他的經驗，指出未來最被看好的產業：雲端產業人工智能、第五代移動通信世代（5G）通訊產業、全螢幕手機概念股、生物辨識產業包括指紋辨識及人臉辨識、真無線藍芽（TWS）產業⋯⋯。而也說明每個產業發展的關鍵。讓你不至於盲目跟風。   專家推薦   　　非凡電視台波浪大師　林隆炫 　　非凡電視台總監　金淼 　　群益期貨董事長　孫天山 　　永豐期貨董事長　葉黃杞 　　萬寶投顧投資總監　蔡明彰 　　品豐大中華投顧董事長　蔡豐勝

提昇加速與可靠度的乘積編碼之三元二進碼神經網路

為了解決指紋辨識失敗的問題，作者蔡政諦 這樣論述：

在現今的社會中，由於電腦運算的速度一年比一年更為進步，使的人工智慧能夠再一次有飛躍的成長。因此，人類越來越仰賴人工智慧所帶來的生活上便利，例如:手機上的鏡頭進行臉部辨識、螢幕下進行指紋辨識、使用神經網路來進行細菌和病毒的藥物分析、更甚至是神經網路應用於車用晶片上來進行自動架駛系統上的道路偵測。當有大量的數據需要在短時間進行分群、分類時，就會使用到具有能快速處理大量且複雜的運算的神經網路系統，為了讓神經網路在短時間內運算龐大的數據，並且能夠保持具有高精準度及高可靠性，這兩項是神經網路的重要的議題。在神經網路加速的部分，現今已經存在了一些方法。其中，量化技術是一個能夠不僅低功耗且能夠使神經網路加

速的方法。有專家提出了QNNs(Quantized Neural Networks)量化神經網路[1]，更甚至有專家提出將權重偏移、激勵函數量化到只有一個位元為(+1,-1)的BNNs(Binary Neural Networks)，能夠節省大量的硬體成本，我們從中取的BNN的優點[2]能夠降低神經網路的功耗面積且有著QNN神經網路具有相同的高準確度的優點，我們使用TCB(Ternary Coded Binarized)二進位轉三元的方式，將原始二進位的數值化成(+,0,-)可以簡化位元及減少神經網路突觸，因此能夠降低運算次數。更能將複雜且大面積的乘法器與加法器化成加法器與減法器和移位來做神經

網路每一層的運算。在神經網路可靠度的部分，我們則是考量到神經網路若收到雜訊干擾時，雖然越靠近輸入層受到雜訊最後判斷時影響並不大，但是越靠近輸出層時，當受到雜訊影響往往判斷錯誤而失敗。我們使用具有保加性質的AN Codes，當神經網路運算到輸出側時，經過檢查若發現有錯誤則進行錯誤更正。由於使用二進位轉三元的轉換，我們的神經元在層內是加法與減法，AN Codes可以妥善的運用其特性，在編碼後經過幾層的運算後，便解碼輸出，若有錯誤可以透過運用伽羅瓦域(Galois Field,GF)來進行更正。