不動產經濟學血拼有理
博客來
國內有關不動產經濟學的書籍，大多以土地經濟學來命名，且其內容主要是以地租、地價、地稅、地用、農地、市地等為主，並較強調於農地利用之內容。有的則應用制度經濟學的分析途徑，內容較著重於分區管制、外部性等議題。相對於國內來說，國外不動產經濟學不僅有介紹前述不動產相關內容；另外還包括貨幣政策與財政政策與不動產市場的關係、將不動產市場分為財產與資產市場方面的應用、外部性以及總體不動產經濟學的分析（包含景氣循環與週期、不動產泡沫經濟等），上述部分在國內書籍中較為少見，故本書的撰寫主要是結合了國內、外所有涉獵不動產的相關內容。
本書亦適用有志於利用經濟理論分析不動產資源配置、投資與管理的業界人士。當然, 對於向參加地政類或都市計劃類高考、特考、估價師博客來網路書局博客來高考的考生亦是一本值得研讀的好書。博客來網路書店
作者簡介李春長博客來網路書店歡迎您現職：
國立屏東商業技術學院不動產經營系副教授
學歷：
國立政治大學地政研究所博士
經歷：
不動產經營系系主任、研究發展處處長、副校長、代理校長
專長領域：
不動產經濟學、房屋仲介市場分析、不動產職業倫理
博客來
- 作者： 李春長 新功能介紹
- 出版社：智勝 新功能介紹
- 出版日期：2012/01/10
- 語言：繁體中文
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不動產經濟學血拼有理
內容來自YAHOO新聞
電腦贏了！人工智慧對弈世界冠軍
3月9日，曾18次獲得圍棋世界冠軍的南韓圍棋九段棋手李世石與Google旗下Deepmind公司研發的人工智慧程式 AlphaGo在首爾四季酒店開始對弈，結果第一局由AlphaGo勝出，之後四局將於10日至15日分別舉行，Deepmind的Youtube頻道均會進行現場直播。
這場被譽為「人機對決」的圍棋比賽將以五局三勝制進行。雙方按此前約定，採用中國規則、黑貼3又3/4子。即使一方首先取得三勝，也會全部下完五局，而最終勝方可獲得100萬美元奬金；假如勝方全勝5局，更可額外多獲25萬美元奬金。
首局對奕歷時近4個小時。開局時，AlphaGo下子小心翼翼，但進入中局，明顯變得進取，甚至棋行險著。為 Deepmind擔任直播評論的九段棋手Michael Redmond指 ，AlphaG相比去年10月攻敗歐洲圍棋冠軍樊麾時，技術又有明顯進步，犯錯更少。
有分析指，由於人工智慧的表現比較穩定，第一局已能反映其到能到達的水準，因此透過第一局的勝負已大概能預測到最終戰果。
「我相信這不會是一場旗鼓相當的比賽，估計（最後比分）是5-0或4-1。對我來說，關鍵是一場都不會輸......和機器比賽跟人類有很大差異，假如對手是人，你會感受到對方的呼吸、精神，很多時你會基於一些身體反應而做決定，但對手是機器就沒有這些參考了。」南韓圍棋九段棋手李世石在賽前說。
李世石現年33歲，是當今世界三大圍棋高手之一，出道之初以棋風銳利、擅長大規模攻殺見稱。近年他的棋風更加成熟，在多次世界圍棋大賽中，他均在開始落後的情況下最終逆轉勝出。
李世石的對手是Google旗下Deepmind公司研發的人工智慧程式AlphaGo。去年10月， AlphaGo曾以5局全勢的姿態，擊敗3屆歐洲圍棋冠軍、二段棋手樊麾。
《自然》雜誌於今年1月刊登的文章解釋，AlphaGo在蒙地卡羅樹搜索中同時採用2個深度神經網絡，分別是選擇下子的策略神經網絡（Policy Network）及評估選點的價值神經網絡（Value Network）；前者負責計算每步棋的走法，後者則負責「想像」、推算可能出現的局面，讓AlphaGo能高度模擬人腦在下圍棋時憑直覺快速鎖定策略的思維邏輯。此外，工程師們為Alpha上載了圍棋高手們超過3000萬步的棋步，並讓價值神經網絡進行了高達2000萬次自我對局的訓練，最終才讓AlphaGo走上比賽桌。
本文獲端傳媒授權轉載
新聞來源https://tw.news.yahoo.com/電腦贏了-人工智慧對弈世界冠軍-025600037.html
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