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讓免費網路資源行銷幫你賺大錢：最完整的網路資源資訊，就看這一本!

為了解決bing google比較的問題，作者創意眼資訊 這樣論述：

　　做好了網頁、建好了部落格，可是為何門可羅雀，無人問津呢？ 　　製作的時間精力與金錢，不就白白浪費了嗎？ 　　我們對於網路上可以使用的免費資源真的有想像中那般了解嗎？一知半解或許會讓我們花費時間金錢，卻得不到該有的效果。你可知道其實根本不必花冤枉錢去做網路行銷，只要知道訣竅，網頁就能達到意想不到的廣告效果，讓您真金白銀入袋來！！！ 　　在電子商務已成為主流的世代裡，再不全面了解網路行銷就會錯過了賺錢大隊前進的步伐了！五花八門的網路行銷資源，要如何找到最適合自己的？如何弄懂原來一知半解的網路社群，並且好好利用這些資源為自己創造無限商機且讓營收增長？ 　　本書將帶領您了

解網路行銷的基礎觀念，並破除一些錯誤的迷思，讓您能了解網路行銷的幾種常見模式，不論您是要做個人專兼職SOHO工作室或企業級的網路事業經營，都能先紮好基本的馬步，以利您後續練就越來越高深的行銷功夫。 　　除此之外，本書也將幫您快速掌握： 　　‧網路商店的五類型行銷概觀 　　‧建立個人或企業的網路數位品牌 　　‧數字數據的意義 　　‧搜尋引擎行銷 　　‧PPC關鍵字廣告行銷與SEO搜尋引擎優化行銷的區別 　　‧加入金流付款連結機制 　　‧點擊廣告產生回饋金 　　‧小技巧增加搜尋排前的機會 　　‧SEO搜尋引擎優化的基本觀念 　　‧物流的選擇

大演算：機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來，創造新紀元的文明?

為了解決bing google比較的問題，作者PedroDomingos 這樣論述：

★亞馬遜AI與機器學習類暢銷榜　第1名 ★亞馬遜數學與統計類暢銷榜　第1名 ★亞馬遜資訊理論類暢銷榜　第1名 ★CNN、《新科學人》、《經濟學人》、《柯克斯書評》等多家媒體推薦報導 ★比爾．蓋茲年度選書！ 　　揭開大數據、人工智慧、機器學習的祕密， 　　打造人類文明史上最強大的科技——終極演算法！ 　　有一個終極演算法，可以解開宇宙所有的祕密， 　　現在大家都在競爭，誰能最先解開它！ 　　．機器學習是什麼？大演算又是什麼？ 　　．大演算如何運作與發展，機器可以預測什麼？ 　　．我們可以信任機器學過的東西嗎？ 　　．商業、政治為什麼要擁抱機器學習？ 　　．不只商業與政治，醫學與科學界也

亟需機器學習，包含DNA解碼、癌症藥品開發等。 　　．你擔心人類會被大演算所取代嗎？可以避免嗎？該如何做？ 　　華盛頓大學電腦工程系教授佩德羅．多明戈斯（Pedro Domingos）破解了一個在機器學習領域中長久以來的瓶頸，成功把機器學習、哲學與人工智慧結合起來，這個突破性研究還登上了《新科學人》（New Scientist）雜誌的封面故事。 　　他指出，機器學習有五大思想學派，每個學派有主要的演算法，能幫我們解決特定的問題── 　　．符號理論學派：將學習視為是逆向演繹法，從哲學、心理學和邏輯思路方面取得概念 　　．類神經網路學派：導傳遞演算法可以模擬人腦思考行為，是受到神經科學和物理學

的啟發 　　．演化論學派：遺傳程式規劃會在電腦上模擬演化，澈底運用遺傳基因和演化生物學理論 　　．貝氏定理學派：相信學習是機率推理的形式，是根據統計學的理論 　　．類比推理學派：支持向量機從相似度判斷進行推論學習，並受到心理學和數學的影響 　　多明戈斯認為，如果有人可以成功整合這些演算法的優點， 　　就能發展出「終極演算法」，便可以從大數據與人工智慧中， 　　獲得世界上過去、現在與未來的所有知識，將創造新紀元的文明。 　　站在大數據與文明終將合一的浪潮上， 　　終極演算法將帶領我們，望見未來。 　　【為什麼你必須知道大演算？】 　　◎如果你是一般市民或決策人士 　　讓你了解大演算的來龍

去脈，從隱私到未來的工作與機器人戰爭的倫理， 　　你將會看到真正的問題在哪裡，並思考如何看待這些問題。 　　◎如果你要把機器學習運用在工作上 　　不管你在哪個行業、什麼職業別，機器學習能幫你省下人工編寫程式的費用， 　　避免資訊系統僵化，並預測未來你會面臨的科技發展， 　　甚至讓你成為精準的市場分析家、解讀大數據的科學家。 　　◎如果你是科學家或工程師 　　過去的數學和現有資訊學習與數據分析，不會讓你有任何改變。 　　機器學習將讓你具備非線性分析，帶給你嶄新的科學世界觀，有所突破。 　　◎如果你是機器學習專家 　　雖然你應該很熟悉機器學習，但本書仍會提供給你許多新的想法、 　　機器學習發

展史上有價值的資訊、有用案例與類似的情境， 　　甚至提供給你機器學習的嶄新觀點，啟迪你全新的思考方向。 　　◎如果你是任何學齡階段的學生 　　目前世界各地極度缺乏機器學習專家，這是現在也是未來最受關注的領域。 　　未來，不只局限現有的資訊工程、電機工程等相關科系， 　　無論是醫學、醫工、生物科技、行銷、電商、社會、心理、哲學、教育、財經等各科系， 　　機器學習終將與這些領域整合，現在了解大演算，你就不會被趨勢潮流所淘汰。 專業推薦 　　王國禎｜交大資工系系主任 　　林泰宏｜前臺灣微軟合作夥伴技術支援顧問 　　林蔚君｜亞洲大學副校長 　　張宗堯｜美商凱博數據創辦人／總經理 　　陳明義｜資策

會技術長／大數據所所長 　　陳縕儂｜美國微軟研究所研究員 　　趙坤茂｜臺大資工系系主任 　　謝孫源｜成大資工系特聘教授兼系主任 　　簡禎富｜清華講座教授暨清華-台積電卓越製造中心主持人 　　「大至預測變化萬千的商業潮流的走向，到小至預知是否能成功約到心儀對象，都屬於《大演算》的範疇。本書作者以極盡生動活潑的闡述及例子，與讀者分享如何將機器學習演算法應用於日常生活中，甚至可以應用於學習治療癌症。」──交大資工系系主任　王國禎 　　「我們生活在一個充滿數據與機器學習的環境。無論是在網路或實體世界，我們的一舉一動，隨時隨地被記錄和分析。數據分析，知識精煉與學習精進的能力，對人類、企業、社會、環境

及臺灣的經濟發展都很重要。訪間大數據的書雖然已有不少，但對機器學習的處理大都一筆帶過。佩德羅．多明戈斯在這本書中，不但將深奧的機器學習概念，以深入淺出的方式，介紹給非專業的讀者，同時也以清楚的內容，滿足專家深入了解的需求。」──亞洲大學副校長 　林蔚君 國際好評如潮 　　「作者多明戈斯專業與熱情筆觸，讓這本書極具可讀性。」──《新科學人》（New Scientist） 　　「《大演算》研究與統整了機器學習領域的五大主流技術……內容豐富，主題發人深省。作者透過適時深入淺出的巧妙介紹手法，讓我們很快汲取精髓觀念。」──《經濟學人》（The Economist） 　　「隨著『機器學習』和『大

數據』經常登上頭條新聞，有關於這類的主題，不乏充斥炒作話題的商業書籍，以及還有一些過於技術導向的教課書，使得較難理解。對於普羅大眾來說，不管事從經理主管到大專院校學生，這是一本理想的書籍，真正展現了為什麼不用透過沉重的數學演算，就能明白機器學習如何運作。不同於其他書籍只是浮誇宣稱一個光明的未來，這本書實際上給你需要了解的知識，並且明白即將到來的變化。」──Google研究總監 彼得．諾維格（Peter Norvig） 　　「這是一本令人愛不釋手的書，由在這創新領域的領導專家所著。如果你想知道新世代人工智慧將如何改變你我未來的生活，就閱讀這本書吧！」──Google研究員、無人駕駛車發明人 塞

巴斯蒂安．史朗（Sebastian Thrun） 　　「一開始便大膽主張所有知識都可以透過一個單一的『大演算』，從數據資料中分析推論得出，多明戈斯透過明快節奏的說明歷程，帶領讀者進入這華麗全新的機器學習世界。輕鬆的寫作筆法卻深具威信，多明戈斯是一位完美的嚮導，從書上你將會學到一切你需要知道關於這個令人振奮的領域，以及有關科學與哲學的大量闡釋。」──微軟研究院首席研究員、《6個人的小世界》（Six Degrees）與《為什麼常識不可靠？》（Everything Is Obvious）作者 鄧肯．華茲（Duncan Watts） 　　「電腦科學的聖杯就是一種可以教導自己學習的機器，如同我們人類

一樣，從經驗中獲取知識。機器學習可以幫助我們從事每一件事情，從治療癌症到建立人形機器人。佩德羅．多明戈斯揭開機器學習的神祕面紗，並充分展現未來是多麼令人驚奇與振奮人心。」──《賈伯斯傳》（Steve Jobs）作者 沃爾特．艾薩克森（Walter Isaacson） 　　「機器學習是一種最具變革性的技術，將在未來15年裡，塑造人類的嶄新生活。這是一本必讀之書──一個用詞大膽、文辭優美的新框架，帶領我們展望美好的未來。」──《跨越鴻溝》（Crossing the Chasm）作者 傑弗里．墨爾（Geoffrey Moore） 　　「這是一本非常重要且實用的書籍。機器學習已經是你我生活與工作的

關鍵，且對未來的影響只會變得日益加遽。終於等到佩德羅．多明戈斯以清晰易懂的方式寫出關於這方面的著作。」──貝伯森學院（Babson College）特聘教授、《決勝分析力》（Competing on Analytics）與《大數據@工作力》（Big Data at Work）作者 湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport） 　　「機器學習正在改變世界，被廣為人知的是運用在商業的預測分析。這本引人入勝、廣泛深遠，並啟發靈感的書籍，將深奧的科學概念，不只是介紹給非專業的讀者，也滿足專家嘗鮮的閱讀需求，深刻的觀點揭露了最有前景的研究方向。這真是一顆堪稱罕見的寶石。」──預測分析世界

大會（Predictive Analytics World）創辦人、《預測分析時代》（Predictive Analytics）作者 艾瑞克．席格（Eric Siegel） 　　「機器學習是個迷人的世界，之前卻鮮少被外人看上一眼。佩德羅．多明戈斯透過書中五大學派的語法，傳授你神祕的語言，並邀請你參與他的整合學派計畫，打造人類文明史上見識過最強大的科技。」──普林斯頓教授、《連結》（Connectome）作者 塞巴斯蒂安．升（Sebastian Seung） 　　「一本充滿專業熱情，而不是概略介紹機器學習的書……內容清晰易懂、理論與實務講解兼具……具有智慧、遠見和學術價值，多明戈斯完整詮釋科

學家如何開發程式，讓電腦可以自我教導。你將會發現許多令人著迷的創見。」──《柯克斯書評》（Kirkus Reviews） 　　「這是劃時代突破性的電腦科學，開始展開一場令人振奮的全新冒險旅程。」──《書目》（Booklist） 布萊斯．克理斯坦森（Bryce Christensen） 　　「多明戈斯絕對是一位親切且有趣的知識導師，他能用最淺顯易懂的語言，通透解釋這些艱澀難懂的機器學習理論學派知識領域，協助初學者快速領略這演算法，可謂近幾十年來難得的經典之作……這是一本理論完整與實務說明詳實的書籍，不僅能滿足單純好奇的初學讀者，更是適合早已具備基本機器學習領域知識的專業人員，更能融會貫通此領

域的重要神髓。透過每一篇章的學理翔實描述和討論，淺白解釋難懂的術語，以及提出明確與易於理解的實例，這些努力都是本書最值得推薦讚揚之處。」──《英國泰晤士高等教育專刊》（Times Higher Education） 　　「《大演算》澈底勾勒我們眾人從沒看到或人心未曾思想過的嶄新世界，並對我們的日常生活產生難以抹滅的巨大影響。」──《讀者的書意識》（Shelf Awareness for Readers） 　　「這真是令人驚訝且博學、幽默、易讀易懂的入門書。」──大數據分析網站 KDNuggets  

歐盟被遺忘權發展及其影響

為了解決bing google比較的問題，作者徐彪豪 這樣論述：

妳是ig限動上的妳？FB上朋友眼中的妳？還是Dcard版上被討論的你？?Linkedin上的你？?隔壁班同學、隔壁棟上班族眼中的妳?還是每天下班後面對鏡子、家人的自己？?在手持裝置與網路佔據幾乎醒著的每一刻的今天，我們每個人每分每秒都在虛擬的世界留下無數的足跡。然而與人類自然遺忘的功能不同的是，電磁紀錄只要有足夠的空間就會一直記得、幫你我記得。但真實世界的我們也許不希望自己、甚至不認識的陌生人，都能藉由無遠弗界的網路了解我們自己都想忘卻的過去。2014年5月13日，歐盟法院（Court of Justice of the European Union）針對沸騰已久的《Google Spain

SL, Google Inc. v. Agencia Española de Protección de Datos》（以下簡稱《Google Spain案》） 做出判決。該判決 對於原來1995年歐盟個人資料保護指令（Directive 95∕46∕EC，以下簡稱個資保護指令） 的保護範圍做出解釋，媒體並認為此為「被遺忘權」（the right to be forgotten） 的確立。本論文的研究聚焦在被遺忘權做為一種可能的權利形式在歐盟層級的發展觀察分析，期待透過更深入地介紹被遺忘「權」在歐盟包括相關司法實務的發展背景，包括2014年《Google Spain》前過往資料保護與隱私的相

關案例分析，以及其後被冠上被遺忘「權」的相關案例介紹，釐清現行歐盟法院是否已具備形成被遺忘「權」與網路平台實務在執行去列表權請求決定時之判斷標準。除緒論與結論外，區分為被遺忘權學理基礎、歐盟被遺忘權案例發展、歐盟資料保護立法的被遺忘權、被遺忘權在歐盟層級以外影響等部分。在被遺忘權學理基礎的部分，特別從隱私、資料保護與資訊隱私這些被遺忘權的法理基礎，介紹2003年的《Lindqvist案》、2012年的《Van Honnver 2號案》、《Gardel v. France》，希冀讓讀者理解被遺忘權的判決並非完全憑空出現，也透過對於過去歐盟相關案例是如何開展，期許對於未來又該如何推進的方向能有更全

面的參考基礎。在歐盟被遺忘權案例發展的部份，則除了介紹前述《Google Spain》案、《Leece v. Manni》案，以及《Google LLC v. CNIL》案外，並就歐盟機構所公布的政策文件，諸如2011年ENSIA報告與2014年「第29條工作小組」專家指導意見做說明。同時，針對《Google Spain案》後歐盟被遺忘權的執行現況，以Google在2015年所發布的專家獨立報告、2017年所公開的透明性報告為例作為各界反應的補充。在歐盟資料保護立法的被遺忘權的部份，則先從成文法的部分出發，介紹《Google Spain案》宣判當時有效、同時也是現今歐盟資料保護法制主要奠基基礎

的歐盟個人資料保護指令，簡述其架構。再依時序介紹後來在2012年由執委會提出、2016年由歐洲議會通過的歐盟歐盟一般資料保護規則的生成背景，與其中和被遺忘權有關之條文。透過兩者介紹讓我們更能理解歐盟被遺忘權的司法實務法展原本的架構背景與相應的立法發展。在被遺忘權在歐盟層級以外影響，則以兩個面向為觀察，其一是檢視被遺忘「權」在法國作為歐盟會員國的在2014年《Google Spain案》後開展及，從Google作為搜尋引擎產業為例，就其所公布的透明性報告《Google Spain案》，分析去列表權在現今真實的實踐樣貌。希冀透過上述文件材料的梳理達成以下目的：（一）探尋歐盟被遺忘權的發展基礎；（二

）觀察被遺忘權在歐盟作為可能權利形式的發展脈絡，透過彙整與歐盟被遺忘權相關影響與探討在法規與判決的演進，包括在2014年前《Google Spain》案前的歐盟法院以及歐洲人權法院（European Court of Human Rights）判決等，釐清現行歐盟法院與網路平台實務決定被遺忘權行使請求之判斷標準