2022無形資產評價管理師(初級、中級)能力鑑定速成［IPAS無形資產評價管理師能力鑑定］ pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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陳善

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無形資產
評價
管理
IPAS
鑑定
初級
中級
2022
專業認證
知識速成

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具体描述

　　是你考前衝刺，獲取高分的利器，只要細心演練每道題目。準備此科並不困難，拿高分即易如反掌！特色如下：

　　◎不必靠補習，30天內速成無形資產評價師能力鑑定
　　◎系統化彙整，架構清晰，立即掌握考試趨勢
　　◎章節重點搭配精選試題，題題解析快速上手

　　根據IPAS經濟部產業人才能力鑑定「無形資產評價管理師」所編寫，適用初、中級。本著能達成事半功倍的成效，以最省的時間來建立完整的知識與解題能力。

　　編寫的方式儘可能摒棄冗長論述，採清晰條列方式，輔以圖表生動說明，並搭配精選試題，幫助熟悉題型，慢慢累積解題的方法、速度，強化了學習的組織能力，猶如洋蔥般一層層地剖析，必能有助強化得分上榜實力，可謂全方位參考書。

　　準備方法
　　現代企業和以往以有形資產為主的傳統產業已顯不相同，現代的商業模式是智慧的競爭，且往往企業智慧財產的價值，往往是其帳列有形資產價值之三到四倍財產的價值，財務報表因未考慮智慧財產之故而常不能允當表達其價值。

　　身處資訊時代的台灣企業而言，這種企業價值未能於資產負債表顯示問題，也日益嚴重，這時就有賴無形資產的評價。所以內容以簡潔好記的文字說明，幫助各位快速的、有效率的弄懂本科。

　　由於本書適用初、中級的各位，加上考試科目一脈相承，為明確區分初、中級的章節，於相關段落旁標有「中級必讀」，請應試中級的你讀完全書後，務必針對這些地方再做加強。而應試初級的你遇到這些地方也不要直接跳過，行有餘力也可約略讀過，作為增長應試知識的途徑。

　　以下為各位歸納無形資產評價初(中)級的準備方法：
　　一、擬定計畫表
　　擬定讀書計畫表，配合本書，循序漸進。準備考試這條路真的像馬拉松競賽一樣，要比誰有耐力、有恆心，一定要擬定計畫表，持之以恆，相信成功一定會到來的！

　　二、試題演練
　　演算題目是測量自己是否吸收的一個很好的方式，所以內容安排在各章後面，均附有精選試題演練，幫助各位熟悉題型外，更可以慢慢累積解題的方法、速度等，幫助各位了解自己對該章節的了解度。

　　三、考前複習及模擬
　　參加任何考試皆然，一定要在考前一個半月的時間內，挪出一至二星期的時間，快速的複習重點，並配合試題來模擬演練，以讓自己的記憶保持在最佳狀態。
　　總而言之，只有計畫性的讀書計畫，並持之以恆，才能得到勝利的甜美果實，祝各位你金榜題名。

好的，这是一份关于其他主题的图书简介，内容详实，力求自然流畅，不涉及您提供的书名及其内容。 --- 图书名称：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践指南》内容提要随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为驱动自然语言处理（NLP）领域革新的核心动力。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当代最前沿的深度学习模型如何有效地解决复杂的语言理解、生成和交互任务。我们不仅涵盖了理论基础，更侧重于实战应用和最新的研究突破，使读者能够紧跟技术脉搏，将先进模型应用于实际业务场景。本书的结构设计旨在平衡理论的严谨性与实践的可操作性。前半部分系统梳理了从循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）到当前占据主导地位的 Transformer 架构的演进历程。重点分析了注意力机制（Attention Mechanism）的底层原理及其在序列建模中的革命性作用，特别是自注意力机制如何解决了传统序列模型在处理长距离依赖时的瓶颈。在模型架构的探讨中，我们将详细剖析 BERT、GPT 系列、RoBERTa 等预训练语言模型（PLMs）的结构设计、预训练任务（如掩码语言模型和下一句预测）的精妙之处。每一章节都配有详实的公式推导和清晰的结构图示，确保读者能够透彻理解这些模型的“黑箱”内部运作机制。本书的价值核心在于其对“实践”的强调。我们为读者提供了大量基于 PyTorch 和 TensorFlow 2.x 框架的代码示例，这些示例均可直接在主流硬件（如 NVIDIA GPU）上运行。实践部分涵盖了以下关键应用领域：一、高级文本分类与情感分析：深入探讨如何利用微调（Fine-tuning）策略，使预训练模型在特定领域数据集上达到超越基线方法的性能。内容包括少样本学习（Few-Shot Learning）在分类任务中的应用，以及如何处理类别不平衡问题。二、信息抽取与知识图谱构建：详细介绍了命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE）等任务中，基于序列标注和图神经网络（GNN）的最新方法。我们将展示如何利用深度学习模型从非结构化文本中自动构建和推理知识图谱。三、文本生成的高级技术：涵盖了从机器翻译（MT）到摘要生成（Summarization）和对话系统的最新进展。特别关注了受控生成（Controllable Generation）技术的实现，例如如何引导模型生成具有特定风格、情感或信息密度的文本，以及如何利用解码策略（如束搜索、温度采样）来平衡生成文本的流畅性与多样性。四、多模态与跨语言NLP：随着数据形式的日益多样化，本书也前瞻性地介绍了多模态学习在NLP中的交叉应用，例如文本与图像的联合理解。此外，对于跨语言任务，我们深入研究了多语言预训练模型（如 mBERT, XLM-R）的对齐机制和零样本迁移（Zero-shot Transfer）的有效性。五、模型的可解释性与鲁棒性（XAI for NLP）：鉴于深度学习模型“黑箱”的特性，本书花费专门篇幅探讨如何提高模型的可解释性。我们将介绍 LIME、SHAP 等工具在分析模型决策过程中的应用，以及如何通过对抗性训练来增强模型对输入扰动的鲁棒性。本书适合具有一定编程基础，并希望在自然语言处理领域进行深度研究或实际工程应用的工程师、数据科学家、研究生及高校教师。阅读本书后，读者不仅能掌握当前最先进的NLP技术，更能理解其背后的科学原理，从而有能力设计和实现下一代的语言智能系统。通过对代码和概念的深入解析，本书致力于将理论知识转化为生产力，帮助读者在激烈的技术竞争中占据领先地位。 ---

图书目录

準備方法

第1章無形資產評價基本觀念
第一節可辨認無形資產與商譽
第二節無形資產評價基上概念
精選試題

第2章無形資產評價財務觀念
第一節無形資產財務規範
第二節無形資產評價準則
精選試題

第3章評價模型及產業分析
第一節企業評價的概述
第二節產業發展理論
第三節產業競爭力衡量指標
第四節產業分析
精選試題

第4章無形資產相關法規概述
第一節智慧財產權概要
第二節專利法概要
第三節商標法概要
第四節著作權法概要
第五節營業秘密法
精選試題

第5章評價職業道德與行為準則
第一節國際評價職業道德的發展
第二節我國職業道德準則介紹
精選試題

第6章相關法規
一、專利法
二、專利法施行細則
三、商標法
四、商標法施行細則
五、著作權法
六、營業秘密法

第7 章近年試題及解析
109 年第1次初級無形資產評價
無形資產評價概論(一)
智慧財產概論及評價職業道德
109 年第2次初級無形資產評價
無形資產評價概論(一)
智慧財產概論及評價職業道德

图书序言