機器學習識別特徵阻絕代測　上鏈回送監理資料庫防竄改

人臉辨識加酒精鎖阻酒駕　串區塊鏈上傳比對告警

2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室

本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統，結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用，以解決酒駕問題，並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性，將車輛與人臉資料串上區塊鏈，以確保駕駛人的不可否認性。

長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題，儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則，但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數，導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演，讓不少的家庭因此破滅。

據統計，從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件，而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後，2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件，雖然成功達到嚇阻效果，但是死亡人數仍與去年前年持平，可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。

立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」，酒駕者必須重新考照，並且只能駕駛具有酒精鎖（Alcohol Interlock）的車輛，所謂酒精鎖，屬於車輛點火自動鎖定裝置，在汽車發動前必須進行酒測，通過才能將汽車發動，而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測，以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生，若駕駛人未遵守其要求，車子就會強制熄火並鎖死，必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。

由於法案的方式無法完全遏止酒駕，因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。

其中本田（Honda）汽車與日立（Hitachi）公司研發出手持型酒精含量檢測裝置，讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測，若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖，藉此避免酒駕意外或事故發生，且該技術結合了智慧鑰匙功能，若偵測到酒測值超標，車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人，避免酒駕上路之問題。

另一方面則是解決酒精殘值之問題，因為有許多駕駛人都會認為，休息一下後，身體也無感到不適，即駕車出門，等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過，因此收到罰單，甚至是吊銷駕照處罰等。

根據醫學研究指出，酒精是在人體體內由肝臟代謝，實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議，喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念，導致駕駛人貿然上路，待意外發生或罰單臨頭時，已經為時已晚。

背景知識說明

本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識，並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈，並利用區塊鏈不可篡改的特性，來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。

由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性，因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識，便可確認為駕駛本人。

何謂人臉辨識

人臉辨識技術屬於生物辨識的一種，基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術，將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材，讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵，藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。

目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中，其應用面廣泛，最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等，其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說，人臉辨識皆具備以下幾個特性：

‧ 普遍性：屬於任何人皆擁有的特徵。

‧ 唯一性：除本人以外，其他人不具相同的特徵。

‧ 永續性：特徵不易隨著短時間有大幅的改變。

‧ 方便性：人臉辨識容易實施，設備容易取得，如相機鏡頭。

‧ 非接觸性：不須直接接觸儀器，也可以進行辨識，這部分考量到衛生問題以及辨識速度。

人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證，別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識，無須近距離接觸，也可以精準地辨識身分，且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球，人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫，在門禁進出管制系統中，利於提高管理效率，有效掌握到進出人員的身分，以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。

人臉辨識的步驟

人臉辨識的過程與步驟，包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取，進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型，從影像中先尋找目標人臉，偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正，並摘取特徵值，接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算，最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟，如圖1所示。

人臉偵測

基於Haar臉部檢測器的基本思想，對於一個一般的正臉而言，眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練，所訓練出的人臉模型，其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型，可以有效地在影像中偵測到人臉。

Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型，可以偵測出人臉的68個特徵點，包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測，如圖2～4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數，若分數越高，代表該張影像就越可能是人臉，右側括弧中的編號代表子偵測器的編號，代表人臉的方向，其中0為正面、1為左側、2為右側。

人臉的預處理

偵測到人臉後，要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同，尤其會受到燈光、角度、表情等影響，為了改善這類問題，必須對圖片進行預處理以減少這類的問題，其中訓練的資料集也很重要：

‧ 幾何變換與裁剪：將影像中的人臉對齊與校正，將影像中不重要的部分進行裁切，並旋轉人臉，並使眼睛保持水平。

‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化：可以增強影像中的對比度，可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題，更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。

‧ 影像平滑化：影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙，藉由使用圖形平滑處理，可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。

人臉特徵摘取

關於人臉特徵摘取，相關的技術說明如下：

‧ 歐式距離：人臉辨識是一個監督式學習，利用建立好的人臉模型，將測試資料和訓練資料進行匹配，最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離，選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜，且需要大量的訓練集資料與測試集資料，會導致計算量過大，使辨識的速度過於緩慢，因此需要透過主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA）來解決此問題。

‧ 主成分分析法：主成分分析法為統計學中的方法，目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維，只保留影像中的主成分，即為影像中的關鍵像素，以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值，並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量，接著將訓練集與測試集的資料進行降維，讓新的像素矩陣中只保留主成分，最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配，選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟，因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。

‧ 卷積神經網路：卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）是一種神經網路的架構，在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用，是深度學習（Deep Learning）中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算，藉此來提取圖片的特徵，並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中，首先會輸入人臉的影像，再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出，並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。

何謂酒精鎖

酒精鎖（圖5）是一種裝置在車輛載體中的配備，讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測，通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求，讓駕駛人在時間內再次進行檢測。

根據歐盟經驗，提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效，只有勸阻的效果，若在執法上不夠嚴謹，被吊照者會轉變成無照駕駛，因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路，這就是「酒精鎖」的設計精神。

在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後，針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定，在酒駕被吊銷駕照者重考後，一年內車輛要裝酒精鎖，未通過酒測者無法啟動，且必須上15小時的教育訓練才能重考，若酒駕累犯三次，要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。

許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛，懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮，為防範此問題，酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣，且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內，便會隨機要求駕駛重新進行酒測，如果沒有通過測量或是沒有測量，整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告，並勸告駕駛停止駕車。

對於酒精鎖的實施，目前無法完全普及到每一台車子，而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言，根本是多此一舉，反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45～60分鐘的隨機檢測，會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測，可能加劇汽車違規停車的發生頻率。

認識區塊鏈

區塊鏈技術是一種不依賴於第三方，透過分散式節點（Peer to Peer，P2P）來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫，任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈，而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全，也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念，如圖6所示。

區塊鏈的原理與特性

可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本，網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份，當產生一筆交易時，會將這筆交易廣播到各個節點，而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著，每個節點進行工作量證明，選取計算最快的節點進行這些交易的驗證，完成後會把區塊廣播給到其他節點，其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效，驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈，此時就無法再將資料進行篡改。

關於區塊鏈的特性，可分成以下四部分做說明：

1. 去中心化：區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨，就是「去中心化」，區塊鏈採用分散式的點對點傳輸，該概念架構中，節點與節點之中沒有所謂的中心，所有的操作都部署在分散式的節點中，而無須部署在中心化機構的伺服器，一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入，因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性，不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。

2. 不可篡改性：透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈，所有區塊都有屬於它的時間戳記，並依照時間順序排序，而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容，讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高，因此使區塊鏈具備「不可篡改性」，並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。

3. 可追溯性：區塊鏈是一種鏈式的資料結構，鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣，這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中，如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般，每筆交易記錄著時間和訊息內容，若要進行資料的更改，則會視為一筆新的交易，且舊的紀錄仍會存在無法更動，因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。

4. 匿名性：在去中心化的結構下，節點與節點之間不分主從關係，且每個節點中都擁有一本完整的帳本，因此區塊鏈系統是公開透明的。此時，個人資料與訊息內容的隱私就非常重要，區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術，讓節點資料在完全開放的情況下，也能保護隱私以及用戶的匿名性。

區塊鏈與酒精鎖

由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性，且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時，系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊，還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此，在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時，此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據，同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。

酒駕防偽人臉辨識系統介紹

為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題，酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時，要同時進行人臉辨識，來確保駕駛人與吹氣人為同一人。

在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭，作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存，並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈，當汽車已經駛動時，攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功，會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈，若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象，系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測，並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。

如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛，該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位，並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況，應先行迴避。且該車輛於熄火後，酒精鎖會將車輛上鎖，必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖，如圖7所示。

區塊鏈打包上鏈模擬

在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後，會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，接著將128個人臉特徵向量資料取出，並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊，然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料，如圖8所示。

要打包成區塊和上鏈的內容，包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料，接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例，圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包，並進行HASH運算。

將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容，並打包區塊，經過HASH後的結果如圖10所示，其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料，由於這是實作模擬情境，並無上一筆資料，其中messages屬性代表內容數，一筆代表車牌資料，另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點，代表車輛解鎖的時間點。

情境演練說明

話說小禛是一間企業的上班族，平時以開車為上下班的交通工具，他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統，以下模擬小禛下班後準備開車的情境。

已經下班的小禛今天打算從公司開車回家，當小禛上車準備發動車子時，他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣，並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像，如圖11所示。

待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後，接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點，如圖12所示。然後，相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，如圖13所示。

酒精鎖通過解鎖後，車輛隨之發動，解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記，隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中，設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉，以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值，並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對，藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後，也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中，如此一來，區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄，檢測通過的示意圖如圖14所示。

系統通過辨識後，便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助，也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時，區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。

如此一來，便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中，如果有需要更換駕駛人，必須待車輛靜止時，從車載系統發出更換駕駛要求，再重新進行酒測以及重複上述流程，才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛，系統將視為異常情況。

結語

酒駕一直是全球性的問題，將有高機率導致重大交通事故，造成人員傷亡、家庭破碎，進而醞釀後續更多的社會問題，皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題，各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範，但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同，有的國家如新加坡，透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯，又或者是薩爾瓦多，當發現酒駕直接判定死刑，這樣的制度雖嚇阻力極強，但是若讓其他國家也跟進，會造成違憲或是違反人權等問題。因此，各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究，想要達到零酒駕的社會。

為達成此理想，本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統，利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術，使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中，結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理，將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改，可加強駕駛人的不可否認性，當汽車發生異常情況時，便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨，透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題，在未來能夠普及並結合法規，智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。

附圖：圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測（正臉）。
圖3 人臉特徵點偵測（左側臉）。
圖4 人臉特徵點偵測（右側臉）。
圖5 酒精鎖。 （圖片來源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram）
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。

資料來源：https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D

【抽獎贈書活動】《#超級思維》x2本
你聽過「心智模式」嗎？我之前讀過很喜歡的一本經典《窮查理的普通常識》，這本書的作者查理．蒙格（巴菲特的合夥人）曾說過：「心智模式就是大腦做決定時所使用的工具箱；工具箱裡有的工具愈多，你就更有可能做出正確的決定。」
圖文心得 https://readingoutpost.com/super-thinking/
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【這本書在說什麼？】
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當初我對於「心智模式」這個觀念，仍然有點似懂非懂的。但是，最近我接觸到一本新書《超級思維》，書中用淺顯易懂的故事和資料佐證，說明了超過三百種心智模式，有助於我們用於職場環境、個人生活、判斷決策，成為一個更優秀的思考者。

這本書的作者是搜尋引擎DuckDuckGo執行長暨創辦人蓋布瑞．溫伯格（Gabriel Weinberg）和統計學家蘿倫．麥肯（Lauren McCann），有趣的是他們是一對夫妻檔。他們發現社會上的一流成功人士，很多都具備著一種「看透世界如何運作」的超能力，並且經常能做出「準確的判斷和決策」。

對於世界如何運作、該採取什麼決策，總有著一些反覆出現的概念，例如機會成本、80/20法則、飛輪效應…等，這些概念被稱為「心智模式」，而能夠善用、整合這些心智模式的人，就被作者稱為「超級思考者」。因此作者彙整了許多我們生活周遭心智模式，搭配主題性的章節安排，讓我們藉由許多故事和圖表，學習各種心智模式，進而成為一個更好的思考者。
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【為什麼心智模式很重要？】
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「心智模式」（Mental Model）又可稱作「心智模型」，是指深植我們心中關於我們自己、別人、組織及周圍世界每個層面的假設、形象和故事。並深受習慣思維、定勢思維、已有知識的侷限。心智模式會影響一個人看待世界的方式，也會影響他對於事情的判斷和決策。

查理．蒙格曾經說過：「你們必須掌握許多知識，讓它們在你們的頭腦中形成一個思維框架，在隨後的日子裏能自動地運用它們。」這裡的思維框架指的就是各種不同的心智模式，尤其面對複雜的世界，我們必許擁有多元的心智模式，才可以在不同情境做出正確的思考和判斷。

如果一個人懂的心智模式「太少」的時候，會發生什麼事？如同蒙格先生喜歡引用的一句話：「在手裡拿著鐵錘的人眼中，世界就像一根釘子。」有時候，我們必須學習原本舒適圈外的觀念，採取舒適圈外的思考方式，才不會落入狹隘的世界觀，避免用單一的觀念去解決複雜的問題。
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【心智模式的用途是什麼？】
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我很享受閱讀這本書的過程，也不斷思考心智模式可以在我的生活當中，帶來哪些不同的啟發，或者是改善我既有的決策。讀完整本書之後，我認為心智模式可以幫我們帶來兩個具體的好處：

1. 用來解釋生活中碰到的各種事件和問題，理解它們的「運作原理」，找出解決的方案。
2. 用來避免偏誤，達成最好的評估和判斷，做出當下最理想的「決策」。

作者認為熟用各種心智模式的人，有時候會培養出一種近似「直覺」的精準判斷力，他說：「直覺有助於引導你更快速地找到正確答案。你越熟練心智模式，對於特定情況有使用哪一種模式的知覺，就會越準確，就能越快利用這些模式做出更好的決定。」

以下我摘錄了書中的四種問題情境，很適合用在日常生活或職場當中，藉由簡單的經驗分享，談談我對這幾個情境裡提到的心智模式的想法。
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【１．如何運用時間？】
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你會不會經常覺得「時間不夠」？感覺事情總是做不完，被生活追著跑。關鍵往往不在於時間的多寡，而是「優先序的排定」。書中在提升效率的章節中，介紹了著名的心智模式「艾森豪決策矩陣」，這是一個幫助我們排序生活中「重要」和「緊急」活動的優先序工具。

我們對於時間應用的壓力，通常來自「重要且緊急」和「緊急卻不重要」這兩項，需要注意的是，盡可能把緊急卻不重要的事情，委辦、外包、甚至忽略。對於「不重要也不緊急」的事情，例如做虛工、過度的娛樂，應該嘗試降低或完全排除。

最容易被忽略的，反而是「不緊急但重要」的事情，例如投入深度工作、規劃策略、自主學習。這個象限攸關我們長期的成長，卻因為缺少急迫性而一再被忽略。每次當你決定「做」或「不做」一件事情的時候，試著把那件事情擺進艾森豪決策矩陣的一個象限裡，利用這個心智模式採取理想的行動、聰明地使用時間。
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【２．如何適應變化？】
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根據科學家牛頓著名的慣性定律：「靜止的物體恆久維持靜止，運動中的物體，除非受到不平衡的外力作用，否則仍將以相同的速度和方向持續運行。」這個物理現象跟我們採取的「信念」和「習慣」有很大的相似性，堅持舊信念或習慣的時間越長，慣性就越強，越難被改變。

如果我們的思考和行為僵化了，我們會變得越來越難以適應這個快速變遷的社會。因此，關鍵就是要讓自己盡量接觸不同領域的知識、理解各種思維模式，讓自己時時處於一個「適應性」很強的環境哩，允許自己接受新知，改變舊思維，採納更多元的方法。

值得一提的是「飛輪效應」這個心智模型。起初，要把舊習慣停下來是很不容易的，就像轉動中的飛輪不好煞停。建立新的信念和習慣也很不容易，如同要轉動一個靜止的飛輪，一開始是很費力的，但是一旦累積起了動能，就能夠不費力地讓它一直轉動。

任何個人或專業計畫的進展，都可以從飛輪角度檢視：起初進度必然是緩慢的，但一旦獲得一些動量後，取得進展就更容易了。你的短期努力累積起來將有長期的利益，未來可以將累積的努力加以複合運用。先厚植實力，才有突飛猛進。
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【３．如何領導團隊？】
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我最近跟一些剛晉升主管的同事們聊到許多「小主管的辛酸」，其中印象很深的一個問題就是：「要怎麼安排工作，才不會最後變得每件事情都是親力親為？」問題出在於，派工並不是單純依據工作內容的「簡單／困難」來判定，而是必須考量你自己的信心、下屬的能力、後果的重要性。

這時候心智模式「後果信念矩陣」就可以派上用場，這個工具可以幫我們區分什麼時候可以放手讓團隊成員學習，什麼時候才該親力親為。「後果」指的是當這個工作任務，如果沒辦法完成時，造成後果影響的高低。「信念」則是你對工作任務的信心度的高低。

「高信念、低後果」的象限中，是最適合授權讓成員自主學習和練習的部分。「低信念、高後果」則交給成員進行，自己定期查核確保成果達標。「低信念、低後果」則是你對任務沒有信心，後果的影響也很低，這種就必須完全授權。「高信念、高後果」才是你該親力親為的重點項目。
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【４．如何提升競爭力？】
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現在的商業環境中，有一個心智模式越來越被重視，那就是「最小可行性產品」（MVP：Minimum Viable Product），指得是為了可用或可行性，只開發具備足夠功能和最小數量的產品讓真人測試。基於「不求完美、先求效用、再求改善」的精神，讓這個策略容易適應快速變化的商場。

企業除了運用這個做法快速接觸客戶之外，還可以使用另一個心智模式「OODA循環」（observe, orient, decide, act）來加速獲得回饋和採取下一步行動。這個模式講求的是「觀察」不斷變化的情況，「重新定向」對局勢的評估，「決定下一個最佳方案，毫不猶豫採取「行動」，然後重複循環。

這兩個模式一樣可以被我們拿來應用在自我成長或自主學習的領域：採取最簡單的行動，達成初步的成果，然後觀察、調整、決定下一步，最後採取行動。只是，作者提醒道：「沒有執行的遠見只是幻覺」，我們最常見的誤區在於缺少「行動」，以至於無法讓整個循環順利運作。
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【後記：你還在拿鐵鎚嗎？】
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起初，我以為《超級思維》這本書會很生硬，但是一讀之後就停不下來了。作者把三百多個心智模式很有技巧性地穿插在各個章節中，搭配生活、職場、商業應用等不同的故事和情境，讓整本書讀來趣味十足又容易消化。我可以預見的是，在我自己2021年的選書排行中，這本書一定有一席之地。

不可否認的，我總是很喜歡化繁為簡的概念，但是這個真實世界的運作卻很複雜，不是這麼容易可以看透。幸好，我們可以選擇站在巨人的肩膀上，透過作者精煉的整理，爬梳古今中外的心智模式。一開始學習的過程必然是緩慢的，但是當每一個知識點逐漸解鎖後，我們眼中對世界的認識肯定是不同風貌。

最後，為什麼每個人都該學習「心智模式」？如同查理．蒙格所說：「如果你只記得單一的事實，就不可能真的知道任何事。如果事實不能在理論的架構上拼湊在一起，你就無法真正運用它們。你腦海裡必須要有模式。」這本書就是學習如何運用心智模式的起點，這是一張藍圖，也是一個工具箱。

放下你手中的鐵槌，試試瑞士刀吧。
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【抽獎辦法】感謝 采實文化

１、抽出「2本」《超級思維》送給閱讀前哨站的讀者們！有興趣的朋友請在底下「按讚留言」，「公開分享」本則動態參加抽獎。

２、留言請寫下：你對心智模式有興趣嗎？為什麼想學習這個心智工具？例如：「我對心智模式很有興趣，我想要改善自己做決策的判斷方式」

３、活動時間：即日起至2021/3/17(三)晚上十點截止，隔天在留言中公布名單，隨機抽出2名正取，2名備取。

４、請正取得獎者於2021/3/18(四)晚上十點前，私訊回覆寄件姓名、地址、電話，超過期限未認領由備取遞補，寄送僅限台澎金馬。

全新登場的新手主管課程，閃亮上架

ep 01-21 是2017年錄製的作品（新手主管）
ep 22-29 是2020全新錄製的進階版內容（帶人的技術）

我發現自己這四年，完全沒有老，反而越來越有活力！

本課程適合：

1. 新接任基層主管或中階主管的朋友
2. 今年即將有帶人需求的夥伴們
3. 第22至29集為全新錄製之主管進階實務操作方法，非常值得實際操作與練習。

年假期間，大大學院提供購買三堂七五折，兩堂七九折，一堂八八折的優惠，歡迎大家選購其他憲哥的線上課程喔！

ep 22 ：凝聚團隊的四步驟與實務做法
ep 23 ：前饋練習與實務做法
ep 24 ：向上管理（上）- 五個訣竅與技巧實戰
ep 25 ：向上管理（下）- 如何對老闆報告說重點
ep 26 ：情境式領導，辨別員工能力與發展階段
ep 27 ：教練角色矩陣
ep 28 ：教練的六個好問題/領導的連續帶/如何帶領知識工作者，或資優資深員工
ep 29 ：SPIN 提問與引導的技術

大大學院

https://reurl.cc/zbraAp

【摘要】
本影片主要推導 Cayley-Hamilton 定理，並講解幾個 Cayley-Hamilton 的應用，後半段講解極小多項式的觀念，並利用極小多項式推測相似矩陣的 Jordan form

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【講義】
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【張旭的話】
你好，我是張旭老師
這是我為本頻道會員所專門拍攝的許願池影片
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【學習地圖】
EP01：向量微積分重點整理 (https://youtu.be/x9Z23o_Z5sQ)
EP02：泰勒展開式說明與應用 (https://youtu.be/SByv7fMtMTY)
EP03：級數審斂法統整與習題 (https://youtu.be/qXCdZF8CV7o)
EP04：積分技巧統整 (https://youtu.be/Ioxd9eh6ogE)
EP05：極座標統整與應用 (https://youtu.be/ksy3siNDzH0)
EP06：極限嚴格定義題型 + 讀書方法分享 (https://youtu.be/9ItI09GTtNQ)
EP07：常見的一階微分方程題型及解法 (https://youtu.be/I8CJhA6COjk)
EP08：重製中
EP09：反函數定理與隱函數定理 (https://youtu.be/9CPpcIVLz7c)
EP10：多變數求極值與 Lagrange 乘子法 (https://youtu.be/XsOmQOTzdSA)
EP11：Laplace 轉換 (https://youtu.be/GZRWgcY5i6Y)
EP12：Fourier 級數與 Fourier 轉換 (https://youtu.be/85q-2nInw7Y)
EP13：換變數定理與 Jacobian 行列式 (https://youtu.be/7z4ad1I0b7o)
EP14：Cayley-Hamilton 定理 & 極小多項式 👈 目前在這裡
EP15：極限、微分和積分次序交換的條件 (https://youtu.be/QRkGLK7Iw4c)
EP16：機率密度函數 (上) (https://youtu.be/PR1NSAOP_Z0)
EP17：機率密度函數 (下) (https://youtu.be/tDQ3o8uQ_Ks)

持續更新中...

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#克萊漢彌爾頓定理 #極小多項式 #喬登型式

1. 6D思維工具箱

《相對論》你對，或許對方也對 (先假設自己的對不是唯一的對)
《格局論》跳出你和對方的立場 (以旁觀者的立場去發現各自的道理)
《洞悉論》深度探索對方的原因 (Why*5去探索對方可能對的答案)
《自否論》直接假設自己是錯的 (放下自己的正確，且假設自己是錯)
《開放論》讓你我他的正反聲音都出現 (廣納彼此和自反/他反彼此的聲音)
《智慧論》共識最大化衝突最小化 (交集優先，聯集次之，求同存異)

2. 6X6 幸福矩陣 (心法)

打開思維寬度，尊重不同聲音；
打開思維高度，包容不同世代；
打開思維深度，理解不同答案；
面對以往歷練，謙遜以對：
面對今日當下，活出平衡；
面對未來希望，樂觀幸福。

3. 6X6 幸福矩陣 (方法)

對人，小我如點，微不足道；
對事，正反觀點，各自成理；
對物，不同象限，各具意義；
對局，多元角度，大局為重；
時間，相對時態，相對長短；
場域，宇宙心靈，無邊無界。

4. 6D思維的道/法/術/器

5. 找出自己的幸福 Bingo

JAVA實用級解題分享之2(102-106)

完整教學：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYMVnYJCPsbyaITTdYtPf8DG

部落格：
http://terry55wu.blogspot.tw/2014/01/javaandroid.html
01_JAVA開發環境與術科題目說明
02_開啟ECLIPSE與101題試題說明
03_101題解答01(產生7個號碼與輸出)
04_101題解答02(產生不重覆與除錯模式)
05_102題解答01(用Date類別產生日期時間)
06_104題河洛之數亂數矩陣說明
07_106數值過濾器(傳引數&轉型&例外事件)
08_108題九九乘法表(For迴圈輸出&While&Do迴圈)
09_110題試題說明與預設模式
10_110題試題預設模式解答
11_110題試題自由出題模式解答
12_202題利息計算說明
13_期末考成績計算說明

課程大綱：
1.認識 AWT類別
2.認識並學習如何建立視窗物件
3.學習如何管理與配置版面
4.事件處理：1.認識 Java的委派事件模式。2.認識並學習使用各種事件處理類別。3.學習各種物件的事件處理 。

之後：
1.分享最新的JAVA DOCS資訊與中文化版本，
並設定ECLIPSE直接讀取JAVA說明檔的設定方法。
2.利用實例綜合練習變數宣告、資料型別、運算子、
流程控制的IF...ELSE與各種迴圈方法的應用。
3.說明陣列與多維陣列的使用與實例。
漸漸更深入JAVA語法的核心，有些同學似乎已經吃不消，
但有些同學可能以前學過，所以一下子就解出來了，
也很大方的分享出他的解法，
不過這樣有時反而讓一些沒學過JAVA的同學備感壓力。
因為老師以為大家都會了，所以就加速往前，害一些同學在後面趕的很辛苦，
腦筋已經被迴圈給轉的頭昏，還沒弄懂題目，又要接下一題，
所以真有點兩難，好在助教的提醒，有稍放慢一點進度，
若有程度較好的同學，請些自行預息後面的課程，
或是先準備TQC JAVA的學術科考題好了，再不然好心一點，
充當一下老師的分身，幫忙同學一下，感謝！

101模擬樂透彩
102系統日期、時間顯示
103亂數排序器
104河洛之數
105陣列行列轉換
106數值過濾器
107求平均值
108九九乘法表
109面積與體積計算
110單字測驗

202利息計算
204期末考分數計算
206四則運算
208三角形邊長判斷
210字元搜尋器
302字體設定選擇器
304簡易繪圖板
306滑鼠感應視窗
308藝人音樂評等
310年齡計算

TQC JAVA實用級20題已經上完，準備開始講進階級的第三類10題，
但上進階級10題若是沒有 AWT類別的概念，恐怕很難接上第三類的 AWT視窗設計，
所以就在上進階級前，先給湜憶學員一些概念，可以不只在電腦證照考試受用，
在日後撰寫程式也可以更得心應手，JAVA工程師職缺很大，主要是人才培養不易，
要有好的培訓計畫，才能學的好又能有系統，才不致學的有挫折感，
這那上課方式，我也會將之有系統的轉換成雲端教學方式，在線上就可以學習，
並可以與老師隨時互動，得知學習進度與成效，
而這樣的方式已經很成功在各校電腦課程進行中，
從學員們的滿分成效就可以一窺端倪，要有效率又學的好真的不太容易，
很需要學習方法，上課無章法只會浪費時間與金錢，有效率有成果的學習才是王道，
快上完JAVA的進階級，期待每個學員都能順利取得 JAVA證照。

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