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內容簡介
想想自己因為這5000元可能獲得的好處：提早20年退休、買一部好車，甚至買一間屬於自己的房子……
獲利和風險，是一體兩面。資金和風險沒控制好，就算小贏99次卻大輸最後一次，人生可能會白忙一場，甚至下場淒慘。反過來，即使小輸99場但大贏最後一場，人生也會變彩色的。
作者將從投資的風險和獲利率著眼，帶領你選擇最適合的投資工具，讓財富能夠穩建成長，不因一時的大意而得不償失。
本書特色
＊教你如何從5000元開始滾雪球。
＊儲蓄險怎麼買？直接套公式知分曉。
＊一次搞懂三大投資工具「股票、基金和衍生性金融商品」的風險與優劣。
＊恐慌指數VIX的運用。
＊從股市持續獲利的關鍵做法。
＊打造有效的投資筆記。
作者介紹
吳家揚
台大化研所、交大經管所雙碩士；曾到過美國喬治華盛頓大學法學院、西雅圖華盛頓大學商學院和中國北京大學產業技術研究院等知名學院短期研修。
34歲參加經濟部跨領域科技管理（MMOT）專案，人生眼界大開。因工作和投資得當，37歲財富自由，42歲從半導體業退休，開始悠遊人生。跨領域終身學習實踐者，目前致力於理財教育推廣，協助中產民眾晉階成為有錢人。
高中時代即投入股市，台股資歷32年，對股票投資情有獨鍾且具心得。擁有CFP「國際認證高級理財規劃顧問」等14張證照，具銷售台灣任何金融保險商品資格。
＊著作：《做對四件事，不再當工作的奴隸！》《照著做，提前10年享受財富自由》，持續創作中。
＊民報【樂透人生」專欄作者。民報月刊「投資贏家」作者。金尉股份有限公司（Money錢）外稿作者。
＊榮獲Money錢雜誌98期封面人物、台北金融「FPAT授證」、WinTV「30卡卡」、正聲廣播「財經早知道」、寰宇廣播「交大幫幫忙」、《財訊》特刊、《獨家報導》、《今周刊》、《商周教育特刊》、《Advisers財務顧問》、《麗寶生活家》、《鏡週刊》、《跨領域人才培訓班紀念專書》等專訪。
＊扶輪社、工研院、公司機構等專題分享，舉辦多場「股票財報」課程。
＊臉書粉絲專頁：吳家揚的樂透人生。臉書社團：賺錢DIY、稅務雙保DIY。
部落格：寵愛我的樂透人生
電子郵件：ivanwu1003@gmail.com
相關著作:《照著做,提前10年享受財富自由》
目錄
第一部 認識自己，選對方法和策略
＊投資前先問自己3個問題，先看3大指標
＊用心智圖WOOP來達成願望
＊從專款專用開始
＊強化心理素質
＊用目標管理SMART讓投資變簡單
＊愈窮愈要投資，每月5000元開始滾雪球
第二部 挪出時間，評估風險
＊最大的風險是什麼都不做，要勇敢投資
＊目前儲蓄險保單，不利小資族累積財富
＊投資停看聽，也要實地勘查
＊投資虛擬貨幣的美麗與哀愁
第三部 長期持有穩穩賺：股票與基金
＊賺錢DIY，建立股票資料庫
＊別被財務報表嚇跑，兩張圖快速學會基本功
＊財報選績優成長股
＊技術分析和籌碼分析找飆股
＊台股萬點投資法
＊遠離魔鬼的誘惑，小心股票被出貨
＊股權投資 - 投資未上市櫃股票
＊基金操作策略
第四部 刺激度爆表的高獲利競技場：常見的衍生性金融商品(VIX/期權/權證)
＊天堂地獄一線間，恐慌指數VIX的運用
＊認識期貨，可自行組合台幣匯率期貨商品
＊認識選擇權
＊選擇權進階交易策略
＊投資權證一定要知道的事
第五部 讓財富穩定持續成長
＊從股市持續獲利的關鍵做法
＊黑猩猩選股法
＊用投資型保單來操作月配息高收債基金，可增加收益
＊衍生性金融商品交易實務
＊享受長期投資獲利的果實
＊善用投資筆記，將資料庫變成發財庫
＊如果可以，兩個人一起賺真的會比較快致富
詳細資料
- ISBN：9789864775774
- 規格：平裝 / 256頁 / 23 x 17 x 1.3 cm / 普通級 / 雙色印刷
- 出版地：台灣
- 適讀年齡：18歲~60歲
- 本書分類：> > >
◎ 科技日報記者 劉園園 最近，美國加州大學舊金山分校的科研團隊使用人工智慧（AI）解碼系統，把人的腦電波轉譯成英文句子，最低平均錯誤率只有3%。這項研究3月30日發表在《自然·神經科學》雜誌上。 ... 參加實驗的4名志願者都是癲癇患者，他們由於治療需要在大腦表面植入了數百個微電極。研究人員正是利用這些微電極陣列來記錄其腦電波信號，然後藉助人工智慧系統進行解碼。 正確率勝過人工速記員 「10年前，科學家首次從人類大腦信號中解碼出語音，但是解碼的精度和速度遠低於自然語速。」論文作者稱。 低到什麼程度呢？ 研究團隊介紹，迄今為止，在直接從腦電波中解碼語音的研究中，腦機接口系統僅限於解碼單音節，或在志願者連續念出約100個單詞的情況下，只正確解碼不到40%的單詞。 為提升解碼精確度，研究團隊從機器翻譯中獲得啟發，訓練了一種循環神經網絡。研究中，4名志願者被要求大聲重複朗讀30至50句話。他們大腦外側皮質上分布著大量微電極，可以監測到相應的大腦神經活動。這些腦電波數據輸入人工智慧系統後，先被編碼成一串序列，然後解碼成相應的英文句子。 研究人員表示，這項研究展示了以高精度和自然語速來解碼皮層腦電圖。在對其中一個志願者的腦電波解碼任務中，平均每句話只有3%需要糾正——勝過專業人工速記員平均5%的錯誤率。 但研究團隊也強調，該研究涉及的句子量比較少。「如果你嘗試不使用這50個句子的數據集，解碼就會糟糕很多。」論文第一作者約瑟夫·馬金接受外媒採訪時說。 展示AI解讀神經信號的潛力 「這項研究的創新之處在於，採用端到端的深度學習網絡實現神經信號翻譯，從工程角度展示了人工智慧技術應用於神經信號解讀的潛力。」清華大學醫學院神經工程實驗室、清華大學人工智慧研究院的洪波教授在接受科技日報記者採訪時評價說。 ... 洪波分析，這項研究的難點在於兩個方面。 首先是採用了高密度微電極陣列，間距4毫米，多達256個電極，覆蓋大腦皮層表面的關鍵腦區，獲取了足夠的神經信息用於解碼。這種電極在國內尚沒有可用於臨床的產品。 另外，研究中深度循環神經網絡的訓練，除了採用時間軸上的卷積操作提高特徵提取能力，還把語音頻譜特徵也作為訓練目標，大大降低了對神經數據量的需求。 「腦機接口的一個核心難題是神經信息的解碼和翻譯，腦電信號噪聲大，背後的神經編碼機制複雜未知，這都是挑戰。」洪波認為，以深度學習為代表的人工智慧技術發展，為腦機接口打開一條應對該挑戰的新路徑。 不過，在洪波看來，人工智慧與腦機接口結合，也帶來新難題：如何獲得大量的訓練數據？來自人腦的高精度神經數據通常只在臨床條件下才能獲得，這會使神經網絡訓練陷入困境。 現實應用仍存技術障礙 「這項技術目前主要用於癲癇外科的臨床，幫助外科醫生在切除癲癇病灶之前，確定關鍵的語言功能區。要讓漸凍人、高位截癱等殘疾患者用上這樣的腦機接口，還要繼續解決長效電極和解碼效率的問題。」洪波說。 他認為，相關技術在未來實際應用中，仍然有很大的技術障礙，例如高密度的微電極陣列目前還無法長期植入，難以作為未來腦機接口的標準電極。 洪波團隊也在和材料、微電子以及臨床團隊合作，開發可以長期植入的微創解決方案。他告訴記者，根本上說，人工智慧應用於腦機接口，關鍵門檻還是長期可靠的神經電極和清晰準確的神經解碼規律。 「人們所期待的戴上腦電帽就能讀出心裡話，從科學和工程角度來看還有很遠的距離。但腦科學和人工智慧技術的結合，有可能加速這些探索和研發的進程。」 洪波說。 編輯：劉義陽 審核：管晶晶 終審：冷文生
文章來源取自於：
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