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日本買房關鍵字：日本宅建士教你赴日置產一定要懂的50件事

為了解決左右英文縮寫的問題，作者TiN 這樣論述：

　　2013年，安倍經濟學射出了三支箭，再加上同年申奧成功，引爆了台灣人對日本房地產的爆買潮。當時，在台灣專營日本不動產買賣的業者如雨後春筍般冒出，其中也不乏老牌房仲企業加入戰局。時至2022年，日圓大幅度貶值至20年來新低價位，再度引爆了外資瘋搶日本不動產的狂潮。同時，因為疫情封控等因素而急欲出逃的中國富裕階層，不，甚至連中產階級，都眼見機不可失，趁機入市搶日本房。另一方面，因為後疫情時代的通膨以及供需失衡，東京精華區的房價早已突破了90年代泡沫時期的新高點。在這樣的環境之下，究竟日本的不動產還能不能買？應該要怎麼選？投資難度更甚以往！ 　　本書的作者TiN長期居住在東

京，是資深房產投資家，也是位擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的日本房市專家。曾於台灣出版過三本東京不動產投資的相關書籍，這些書籍當時還被機構投資家以及專做日本線的房仲人員視為是入行的基礎教科書。此外，這三本書也幫助了許多當時赴日買房的投資者深入了解市場、閃避掉了許多風險。 　　後疫情時代，作者再次以尖銳的觀點、在地的視角、並結合最新趨勢，撰寫了《日本買房關鍵字》與《日本買房大哉問》兩書。本書《日本買房關鍵字》內容詳細分析在日本購買房屋時，有怎樣的產品可以選擇；交易過程時，會遇到怎樣的問題；房屋與土地有怎樣的法令限制；買房時，如何選擇建商以及房仲業者...等。同時，本書也詳細介紹投資時，不可

不懂的一些基本財務知識。 　　本書總共五大篇，50個關鍵字。這些都是在日本買房時，非常重要的基本觀念與知識。內容不浮誇、不勸敗、不唱衰、不高談闊論教你如何炒房賺大錢，但告訴你，日本買房不能不懂的知識與不可不知的風險。在你花上千萬日圓赴日買房前，不妨先花個幾百塊台幣購買這兩本書，就當作是日本買房前的「重要事項說明書」。相信這兩本書一定能幫助讀者更加了解日本不動產市場的整體輪廓，買屋決策時，能夠掌握全局、趨吉避凶。也期望各位讀者讀完本書後，能夠買到心中理想屋、投資順利賺大錢！ 　　一、自住篇～我在日本有個家 　　有土地的透天厝比較好？塔式住宅比較炫？ 　　本篇告訴你，日本有錢人喜歡哪種產品，你

又適合哪種產品！ 　　二、實務篇～交易過程全攻略 　　如何慎選幫你服務的業者？日本又有哪些口碑優良的大建商？ 　　筆者為你破解，怎樣的格局才是好屋，交易流程有哪些細節需要留意！ 　　三、算計篇～財務知識不可少 　　投報率越高越好？如何善用槓桿與套利交易獲取巨大財富？ 　　投資並不像你想得這麼單純，有些小知識，你不能不懂！ 　　四、法令篇～法條規則很重要 　　權力關係怎麼看？法令限制知多少？ 　　買房，一定要了解這些「你以為你懂，但其實你不懂」的法條與規則 　　五、投資篇～日本置業當房東 　　投資產品百百種，哪種產品會賺？哪種產品必賠？ 　　本篇教導讀者如何從五花八門的投資產品中，挑選出

最適合自己的物件！ 本書特色 　　◎華人圈最專業、詳細的日本置產工具書 　　◎產品・法條・財務計算，詳細剖析！ 　　◎達人親授，教你選間理想的房屋。 　　出版過多本東京買房暢銷書籍，且擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的房市專家TiN，告訴你買日本房該怎麼買！ 專文推薦 　　官柏志｜株式会社LANDHILLS董事長 　　黃逸群｜東京都心不動產董事 　　廖惠萍｜東京房東網集團會長 　　顏博志｜海內外房產專欄作家 　　（依姓氏筆畫排序）  

左右英文縮寫進入發燒排行的影片

用於上行鏈路多用戶大規模MIMO OFDM系統的高效兩級疊代接收器設計

為了解決左右英文縮寫的問題，作者陳志詠 這樣論述：

大規模多輸入多輸出系統(Massive Multiple-Input Multiple-Output; M-MIMO)被認為是當今 5G和先進無線通信系統中 擁有舉足輕重的關鍵技術之一。但是，相對地隨著天線數量需求逐漸提高 時，其複雜度提升成為一個棘手問題。對於上行鏈路大規模MIMO檢測，如傳統的迫零法 (Zero-Forcing; ZF) 偵測器或最小均方差(Minimum Mean Square Error; MMSE)偵測器，由於它們的高複雜度所以很難直接應用於大規模MIMO系統的接收器設計中。為了降低偵測器的高複雜度，例如 :高斯-賽德爾(Gauss-Seidel; GS)和連續過鬆

弛（Successive Over-Relaxation;SOR)偵測演算法，可以透過疊代方法以較低的複雜度實現接近MMSE性能的接收器。不過上述偵測方法雖然可以降低複雜度，但其誤碼率(Bit Error Rate; BER)性能通常不盡人意。所以本文提出了一種高效能 的兩級多用戶偵測器(Multiuser Detector; MUD)，借助加速過鬆弛(Accelerated Over-Relaxation; AOR)疊代算法和切比雪夫加速(Chebyshev acceleration)的遞迴歸特性，用於大規模多輸入多輸出正交分頻多工系統(Massive Multiple-Input Mult

iple-Output Orthogonal Frequency-Division Multiplexing; M-MIMO OFDM)系統的上行鏈路，以達到BER性能和複雜度 之間，魚與熊掌更好的取捨平衡 。接收器的第一級由基於加速過鬆弛的估測器組成，旨在生成鬆弛因子 (relaxationfactor)、加速參數(acceleration factor)和傳輸訊號的粗略初始估測。第二級採用切比雪夫加速法進行偵測，透過高效的遞迴歸疊代估測產生更精確的訊號。因此，我們稱這種提出的方法為切比雪夫加速過鬆弛(Chebyshev Accelerated Over-Relaxation; CAOR)偵

測。透過模擬結果顯示，與目前研究者所提出的方法相比較之下，本文所提出的接收器應用在多用戶大規模多輸入多輸出系統(Multiuser Massive Multiple-Input Multiple-Output; MU M-MIMO)的上行鏈路環境中，具有更優越的性能且幾乎無須犧牲多餘的運算複雜度。一般而言，與AOR 相比CAOR方法可以改善約90%左右的BER性能，同時複雜度僅增加約5%左右。

火系魔法【自然元素魔法系列3】：關於力量、創造、重生的魔法

為了解決左右英文縮寫的問題，作者約瑟芬．溫特 這樣論述：

水、風、火、土四大元素魔法・三部曲 以神聖的火元素能量，淨化恐懼、召喚光明   　　★世界各國火神、火系神獸、火之聖域 　　★火系魔法藥草植物、水晶礦石、動物指導靈 　　★火系魔法的儀式與生活應用   　　火，是許多節慶與儀式的必備元素 　　歷史上不同文明，一致崇敬火與光明 　　使用火元素，驅散邪惡、點燃勇氣與行動力   　　火元素是魔法中的萬能元素。你可以運用火元素的不同能量面向，召喚火來轉化、改變、毀滅、創造、療癒、激發行動。有些人在前途未卜的時候，召喚火元素來照亮道路，或內在世界變得黯淡寒冷時，召喚火元素帶來內心的溫暖。   　　在許多方面，火都是一種使人們更親近的元素。我們圍坐在營

火旁，與愛的人熱情相擁，與家人共享溫暖和熱食，或分享交流彼此的想法，以求創造比自己更大的事物。因此，火是一種非常具有人性的元素。   　　但另一方面，火元素也凌駕在我們之上，超越人類的所知所想。火是太陽的光和熱，維繫這個星球上的生命，支配著我們的生活。   　　本書中提供許多可實作的魔法儀式，特別是各種用火儀式和蠟燭魔法，使你充分運用火元素的能量，為生活增添新意和行動力，將熱情帶入生活之中。跟著書中的建議，在注意安全的情況下，你能夠創造自己的用火儀式，讓你在面對困難時充滿力量，並為他人帶來溫暖。   　　【自然魔法四大元素】 　　幾世紀以來，透過許多祕傳的實務做法，四大自然元素一直是魔法工作的

基石。 　　無論是占星學或現代巫術，這四大元素都在更廣大的多維靈性架構範圍內創造出結構。   　　「水元素」是我們的血液和汗水，以及我們的記憶，它統治我們的情緒，顯化成為眼淚。 　　「風元素」在我們周圍，它是我們的呼吸、是我們的聲音、我們的念頭、我們的點子。 　　「火元素」可以溫暖，也可以毀滅。它有力量轉化，是我們的熱情和我們繼續前進的意志。 　　「土元素」是我們行走其上的地面，也是我們的身體等物質顯化，是我們穩定的基礎。   　　本書為水、風、火、土四大元素魔法系列之三部曲，其他的自然元素魔法書籍，中文版即將完整問世，敬請期待！   各方推薦   　　YOYO╱YOYO心靈角落創辦人 　　一

個台灣巫師的影子書 　　女巫凱特琳╱女巫的一千零一夜 　　女巫Yvette╱療癒天使的愛情聖殿 　　宇色╱靈元院創辦人、「我在人間系列」靈修作家 　　孫正欣╱Alisa的豐饒角：用塔羅寫日記 　　羅美華Willow Mystic／克龍、靈巫途徑啟蒙者 　　（以上依姓氏筆畫排列）

深度學習人臉表情姿態偵測技術商業應用研究

為了解決左右英文縮寫的問題，作者唐偉豪 這樣論述：

近年來科技發展快速，尤其於電腦科學領域發展更受各界關注，驅使得人工智慧（Artificial Intelligence）、大數據（Big Data）、深度學習（Deep Learning）、機器學習（Machine Learning）等相關技術也成為各版面討論度熱度最高的名詞。也因為如此各領域爭相投入大量資源與資金研發相關技術，進而將此類技術運用在各行業。像是網路科技業、金融科技業、AI機器人、電腦視覺、數據分析、服務業、行銷業等，同時漸漸與結合在生活當中。同時，也衍伸出擴增實境（Augmented Reality，簡稱AR）、虛擬實境（Virtual Reality，縮寫VR）、虛

擬主播(VTuber )及深偽技術(Deep fake) 的新名詞。對於深度學習、影像處理及人臉辨識的技術及需求增加。 過去在人臉辨識技術常受環境影響使得辨識度不佳的情況時常發生。而現在能使用基於深度學習的人臉辨識技術來增加辨識度及拓展其應用。其中，Google 於2019年推出相關應用MediaPipe。MediaPipe可用於構建多模式音訊、影片或任何時間序列資料的框架。透過MediaPipe 框架的幫助下，可以為 TensorFlow、TF Lite 等推理模型以及媒體處理功能構建相關服務的機器學習管道。 本研究主要針對MediaPipe Face Mesh做為研究方向。Me

diaPipe Face Mesh 是可以用在移動設備上以即時估計 468 個 3D 人臉標記。採用機器學習來判斷 3D 臉部表面，用以人臉五官為特徵做為實驗基礎，偵測的部份用MediaPipe Face Mesh的人臉偵測結果，而人臉偵測結合了雙眼及嘴巴所現成之三角形並得到三角形重心，同時實驗包含了張眼、閉眼、抬頭、低頭、左右搖擺等實驗數據來研究其應用精準度及實用性。也對轉頭30度、60度及90度分別進行實驗來確認錯誤率。實驗結果顯示，本論文所提之臉部特徵及動作用於Media Pipe可以達到理想辨識結果。