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本書八版主要增修如下： 1.全書之附錄用EnterpriseArchitectCASETool實作外，再加上以GPT-4將介面藍圖、介面詞彙與循序圖等生成使用者介面之程式碼(HTML/CSS)與系統頁面，並可以進一步優化成雛形系統，以符合目前的潮流。2.強化附錄3D的物件導向系統，始能清楚地連結物件導向的物件、類別、抽象化、封裝、繼承與同名異式等概念與物件導向程式關係。優化循序圖與行為狀態機圖之塑模方法論(建構原則)等，以提升內容之易用性與正確性。 本書明白揭示結合MDA與UML的物件導向分析與設計，擴充系統之動態行為與靜態結構塑模方法論，以強化物件導向系統分析與設計之實用性與易用性。此外，擴充MDA之轉換方法論及其與CASE工具之整合，以強化系統開發之自動化。內容編排共分四個部分： 1.首先介紹系統開發模式(例如瀑布、雛型、RUP、動態系統開發、Scrum與MDA等模式)，以及模組化系統理論、物件導向技術、物件導向系統與實作，包括物件導向的基本概念(例如物件、類別、抽象化、封裝、繼承與同名異式等)、系統分析與設計塑模工具(如UML)與觀點。2.接著開始介紹系統開發之需求分析與塑模步驟，包括介紹需求擷取方式、塑模工具與方法論、強韌分析，及其產出文件(模式)等。3.再介紹物件導向系統分析與設計步驟，包括物件互動行為塑模、結構塑模、類別正規化等活動、塑模工具與方法論，及其產出模式等。4.最後介紹結合MDA與UML，從系統分析、系統設計至程式模式的轉換步驟與方法論、系統元件與結構塑模工具與方法論，及其產出模式等。 文中以一個案例與CASE工具(含GPT-4)，依上述步驟與方法論進行需求分析、物件導向系統分析與設計塑模，並依各步驟產出之模式進行資訊系統開發，使讀者能清楚瞭解結合MDA與UML進行物件導向系統分析與設計之完整與連貫的塑模概念、活動、模式產出與實作等。 教學配件：教師教學PowerPoint、教師手冊、題庫本書搭配：線上題庫

AI助攻！搭配ChatGPT學習效率加倍！ ★提供用書教師相關的教學資源★ 【資料結構】(Data Structures)是資訊科學領域中的基礎課程，多數資訊相關科系的研究所入學考試會將之列入考科，而諸如高考三級、地方特考、司法特考、鐵路考試中的資訊類別考試亦會將之列入考科，因此選擇一本觀念正確、條理清晰且掌握命題趨勢的書籍是很重要的。 本書以實例演練為導向，漸進式的學習架構，詳盡解說各種資料結構，期能帶領讀者了解其中的精髓，進而具備開發大型程式的功力。此外，為了因應未來報考資訊相關科系的研究所或準備國家考試，本書精選題型多元的考題，並融入相關章節、隨堂練習與學習評量，建議讀者勤加練習。 AI助攻 *使用【ChatGPT】輔助學習資料結構，例如查詢理論與實作、上傳圖片解題、出題練習、撰寫程式、優化與除錯、與其它程式語言互相轉換等，這些技巧大多不限定於ChatGPT，也可以靈活運用在【Microsoft Copilot】、【Google Gemini】等AI助理。 *本書是以C語言進行實作，讀者可以自行使用ChatGPT轉換成Python、C++、C#、Java等程式語言。 *ChatGPT相關內容統一放在本書最後一章，希望讀者以學會資料結構為主，而使用ChatGPT為輔，同時不會干擾到學習或上課的節奏。 考題觀摩 收錄研究所入學考試與資訊類別國家考試的精選考題，增加實例演練經驗，提升即戰力。

本書深入探討Java物件導向程式設計的核心概念，為讀者提供了一場深度學習物件導向程式設計的旅程。書中不僅提供理論基礎，更透過豐富的實例演練，讓讀者能夠深刻理解Java物件導向程式設計的各個層面。 全書共10章：第1章介紹程式設計的基本原理以及Java開發環境的構建；第2、3章引導讀者理解類別與物件的概念，以及如何運用它們解決實際問題；第4至7章闡釋繼承、抽象類別、以及介面等物件導向程式設計的重要觀念，並深入挖掘Java核心技術，讓讀者能夠靈活運用物件導向程式的特性；第8、9章說明泛型與集合，引導讀者認識資料結構的基礎理論(如堆疊、序列等)與實作，並於第10章深入探討例外處理的技術。這些主題是每位Java程式設計師必須掌握的重要觀念，也是應對程式專案開發不可或缺的技能。 作者編寫時採用學習模組化的教學策略，發展出一系列學習模組為本書架構。第2至7章分別為思維模組、理論模組、應用模組，並在各章中安排實作練習、問題導向專題、學習評估等模組，最後在第10章安排例外處理模組，循序漸進引導讀者採用上述學習模組的架構，依序練習，親自實作程式，並針對不同階段的學習模組進行學習評估，是讀者學習Java物件導向程式設計的得力助手。 本書各章實作演練與作業均需由讀者研讀全章之後實際操作演練或從該章內容中歸納整理成自己的心得來回答，書中不提供解答。自學讀者選購前請知悉，銷售單位與出版者均無法提供解答。

■ 最新第七版增訂：說明現代軟體工程師的職涯路徑與選擇、加強軟體架構設計的介紹、透過Google的軟體工程實務介紹長期持續開發(Programming over time)的概念、增加軟體重構的內容與行動應用app的開發。本書結合軟體工程的核心知識與實務應用，透過實例帶領讀者學會如何開發與管理軟體產品。內容包括：■ 軟體工程的基本觀念：先釐清「程式」、「軟體系統」、「應用系統」、「軟體開發」與「軟體生命週期」等基本概念。■ 軟體工程的程序與方法：軟體系統的開發從開始規劃、分析、設計、製作、測試、上線使用到維護，分成好幾個階段，每一個階段都有一些可以採用的方法與技術。■ 現代物件導向軟體工程：這是目前軟體開發最普遍採用的技術，很多開發工具與技術都運用了物件導向的概念與方法。■ 安全軟體系統開發週期（SSDLC）：政府與一般企業開始要求在軟體開發時就採用的開發流程與方法，防止開發期間留下資安的漏洞。■ 軟體工程相關的技術：軟體再用、MDA（model-driven architecture）、反向工程、設計模式、CMMI、軟體重構、新舊系統的轉換等。■ 軟體工程的新發展：Google的軟體開發實務經驗、軟體產品線、雲端運算、App、軟體安全、服務導向的架構（SOA，service-oriented architecture）與觀點導向（aspect-oriented）的開發技術等。本書適用對象：■ 學校或是推廣教育的老師：本書可以做為軟體工程相關課程教科書，內容約對應到18週（54小時）的學期課程。■ 資訊專業人士：建立軟體工程方面的專業背景。■ 對於軟體開發有興趣的技術人員：軟體工程探討了很多軟體開發方面的原理與策略，可以提昇專業能力與解決問題的技巧。■ 軟體產品的推廣人員：有軟體工程的背景會更了解軟體的特性與用途。

本書以物件導向技術為主軸，輔以UML為塑模工具來闡述有關近代資訊系統開發之方法。適用對象包含任何對系統開發有興趣之同學，程式設計師，軟體工程師，及系統分析師。 本書主要是從以下幾個觀點來介紹系統的分析與設計的過程： ☑ 功能觀點：著重於需求分析的捕捉，使用案例圖(Use Case Diagram)的塑模，以及活動圖(Activity Diagram)的流程分析及輔助性。 ☑ 靜態觀點：著重於概念模型(Conceptual Modeling)的基本概念，類別圖(Class Diagram)的塑模原則，以及物件圖(Object Diagram)的輔助性。 ☑ 動態觀點：著重於分析物件(Analysis Object)的應用，循序圖(Sequence Diagram)的塑模，以及建立原則。 ☑ 部署觀點：強調軟體元件的封裝管理(Component Diagram)，配置與部署(Deployment Diagram)。 ☑ 設計觀點：內容強調類別以及類別庫的架構設計原則，並介紹基本的設計樣式(Design Pattern)以及框架(Framework)的概念。

《最新計算機概論 (第11版)》Foundations of Computer Science理論與實務忠實呈現 ● 導入AI概念全新改版★提供用書教師相關的教學資源★訪察國內多所大學院校之資電科系、理工科系教師意見，針對資訊科學教育編寫而成的書籍，內容兼顧深度與廣度，涵蓋資訊科學的核心知識與實務應用，並依據教學時數設計章節，讓學習過程順暢有序，同時將國家考試與研究所入學考試題型融合至內文、隨堂練習與學習評量，為學生將來升學與就業提早做準備。資訊科技的不斷創新，人工智慧的大放異彩，ChatGPT的橫空出世，以及雲端運算、大數據、區塊鏈、元宇宙、5G與物聯網的應用呈現爆炸性的成長，這股趨勢不僅改變了人們的生活習慣，也改變了人們的學習型態與工作模式。本書除了包含扎實的學理基礎，更將最新資訊融入相關章節，例如：■ 人工智慧、機器學習、監督式學習、非監督式學習、強化學習、深度學習、神經網路、前饋神經網路、卷積神經網路、循環神經網路、AI PC、邊緣運算、機器人、仿生機器人■ 生成式AI、生成對抗網路、擴散模型、Transformer模型、生成式AI工具、ChatGPT、Copilot、Midjourney、深偽 (deepfake)、生成式AI的限制與挑戰■ 量子電腦■ 虛擬實境 (VR)、擴增實境 (AR)、混合實境 (MR)、延展實境 (XR)、元宇宙■ 物聯網 (IoT)、智慧物聯網 (AIoT)、工業物聯網 (IIoT)、智慧城市、智慧交通、智慧家庭、智慧農業、無人商店■ 區塊鏈、加密貨幣、智慧合約、去中心化金融、去中心化醫療■ 資訊安全、軟體工程素養與軟體所有權、智慧財產權、著作權法、專利法、營業秘密法、AI創作是否受著作權法保護本書特色：＊豐富圖表：透過豐富圖表，提升學生的理解程度與學習興趣。＊資訊部落：透過資訊部落，針對專業的技術或議題做進一步的討論。＊隨堂練習：透過隨堂練習，讓學生即刻驗證在課堂上學習的知識。＊本章回顧：每章結尾提供簡短摘要，幫助學生快速回顧內容。＊學習評量：每章結尾提供學習評量，檢測學習成效或做為課後作業。＊教學資源：提供用書教師豐富教學資源，包含教學投影片、隨堂練習與學習評量解答。

本書內容分成基礎理論、科技犯罪偵查、進階研究等三篇共十二章組成。基礎理論篇包括「社會網絡分析原理與方法」、「大數據警政應用之探討」及「資料檢索技術與警察應用」；科技犯罪偵查篇包括「電腦網路犯罪偵查與鑑識」、「數位鑑識概論」、「社群媒體犯罪與鑑識──以行動上網為例」、「刑案犯罪特徵之比較研究」及「電信詐欺犯罪智慧型防制技術之研究」；進階研究篇包括「大數據探勘應用於社會網絡分析之研究」、「刑案知識庫查詢推薦技術之研究」、「網格空間資料探勘應用於犯罪預測之研究」及「警政資訊系統分散式處理架構之研究」。本書篇章內容各自獨立，讀者可依自己的興趣進行閱讀。適合科技犯罪偵查、犯罪預測及警察資訊應用等相關領域的學生參考。

張教授為國立聯合大學客家研究學院文化創意與數位行銷學系的教授，長期投身於AI與數位工具的教學與研究，參與了教育部人工智慧技術及應用領域課程計畫，以及教育部數位人文創新人才培育計畫，致力於推動人文社會學生程式設計、數位工具應用與人工智慧。近年來更關注人工智慧在客家領域的創新應用，尤其在自然語言生成、語音辨識、語音合成領域。為了引導人文學生能夠認識AI、親近AI、應用AI，本書分為第一部：從「零階：no coding 學AI」認識AI 基本概念，透過AI遊戲的圖像、語言、圖像的體驗，了解大數據、機器學習、深度學習等概念，開啟對AI 應用的想像力；第二部分：認識Python 的基本概念、歷史與應用；第三部分：聊天機器人，聚焦自然語言，帶領人文學科的學生能夠走入自然語言模型開發，從自然語言概念，到大數據爬蟲、翻譯系統、語音合成和辨識技術專案實作，最後進入「高階：自然語言模型訓練」，整合剖析本人利用深度學習技術開發臺灣客語翻譯系統和設計客語聊天機器人「阿知牯」的經驗。本書適合來自人文社會科學背景、對人工智慧感興趣的讀者，也適合資訊科技專業的學生和專家。本人身為客家人，也在聯大客家學院服務，特別關注AI 在客家族群和少數語言上的應用，在利用AI 於客家語音合成研發的突破外，在研發過程中，也發現AI 資料偏差問題（Data Bias），尤其是對於像客家這樣的少數族群，因此除了找回資料外，也需不斷的調整與校正，達到AI 生成、語音辨識的正確性。

本書特色1. 由淺入深，循序漸進從基礎Python語言開始講解，適合初學者入門。完整說明Python程式設計的基本能力，包括變數、資料型態、控制流程、函式、物件導向等。2. 圖文並茂，易學易懂使用大量圖例和流程圖來詳細說明程式設計的觀念和語法，讓讀者更容易理解。3. 結合ChatGPT，提升學習效率介紹ChatGPT生成式AI，並提供了各種程式設計實例，幫助讀者更有效地學習Python。4. 完整涵蓋Pandas資料分析詳細說明Pandas套件的Python資料分析，包括資料匯入、匯出、篩選、編輯、彙整、清理、排序、合併、運算、群組分析、樞紐分析表、資料視覺化等。5. 實戰導向，學以致用本書提供大量實作範例，幫助讀者將所學知識應用於實際情況中。 內容簡介本書是一本學習Python程式設計和資料分析的入門教材，適合初學者輕鬆上手。以Excel使用者的角度，詳細說明Pandas套件的Python資料分析，並透過ChatGPT生成式AI的幫助，讓讀者能夠更快、更輕鬆地學習Python程式設計和資料分析。首先，本書從介紹Python程式語言的基礎開始，徹底解說讀者需要具備的程式設計能力，並介紹OpenAI推出的ChatGPT生成式AI，探討其在程式設計中的應用，以及如何利用ChatGPT來協助學習Python程式設計等相關技術。其次，本書重點闡述Pandas套件在Python資料分析中的應用。從建立Series和DataFrame物件開始，逐步介紹了如何匯入和匯出不同格式的資料，以及如何進行資料篩選、操作和彙整。特別是在第14章至第16章中，通過具體的範例，讀者將學會如何進行資料清理、排序、合併，以及執行各種資料運算和視覺化。本書的獨特之處在於將ChatGPT生成式AI融入到學習過程中，通過ChatGPT的幫助，讀者不僅可以寫出Python程式碼，還能夠自動產生商業模擬數據的學習範例，使得學習過程更加生動有趣，並且實際應用到商業資料分析中。最後，本書使用豐富的圖例和流程圖詳細解說程式設計的觀念和語法，並利用fChart流程圖直譯器呈現動畫流程圖，幫助讀者更好地理解程式邏輯，從而提升解決問題的能力和思維邏輯。《看圖學Python：資料分析與資料視覺化》不僅適用於計算機概論、程式設計和Python資料分析課程的教學，也是自學Python和資料分析的理想選擇。無論是對於

為了答謝老師及同學們的愛護與支持，本書再次全新改版。隨著科技與商業模式的快速變遷，電子商務領域的知識也必須與時俱進。本書作者們擁有多年電子商務相關領域豐富學識及產學經驗，對當代電商發展與趨勢有獨到的見解，因此於本書中可以提供國內讀者們許多外文書所沒有的在地案例及全新議題，幫助讀者們快速學習且讓授課教師易於授課。 本書增添了 2020 年後的各項創新應用，包括如：因疫情而異軍突起的無人化或機器人應用、行動支付、大數據分析及視覺化、工業 4.0 議題，以及近期爆紅的生成式人工智慧應用等重要更新。此外，新版亦探討了有關雲端廚房、金融科技、NFT 等最新電商應用，並解析這些新興商業模式的運作原理與商機。 本書所探討的議題涵蓋層面相當廣，所舉案例除重要國際案例外，主要仍以台灣企業為主，相信能讓讀者產生更多共鳴與獲益。全書共分為 14 章節，並依照國內課程安排所編寫。特別適合國內各大學院校電子商務相關課程授課使用。

◎◎◎ SOP閃通教材 ◎◎◎老師在解題時，會把題目的標準解題流程（SOP）記在頭腦裡，依此標準解題流程（SOP）解給學生看，可是並不是每個學生看完老師教的標準解題流程（SOP）後，就能記住此標準解題流程（SOP）。本書是將每個題型的標準解題流程（SOP）寫下來，學生只要將題目的數值代入標準解題流程(SOP)內，就可以把該題目解答出來。等學生學會了後，此SOP就可以丟掉了。

產品特色： 1.配合觀念的探討來實作其內容，知行並用，學會程式語言的基礎。 2.每個章節保留綜合範例，延伸觀念產生獨立思考空間。 3.配合章節的主題，活用主控台和視窗應用程式。 4.各章學習評量思考操作並兼，追蹤學習成效。

整合分析，簡言之即為：1.將多個且具有同樣主題研究予以綜合分析。2.利用統計方法將量化後的數據予以客觀的分析。整合分析需要高額的統計軟體與艱深的理論，不易著手，而有此感覺的人似乎很多。實際上市面上販售的統計軟體有許多是相當高額的，當想要購買時，又令人躊躇不前。可是，如利用網路，從Cochrane共同計畫的網頁，任誰都能免費下載能供整合分析的軟體Review Manager。本書的特色是不採艱深的統計說明，改以條列的重點項目以條列式進行解說。另外，本書是使用免費的軟體RevMan，有別於市面上所使用的需要支付高額的CMA軟體及其他軟體，而且此軟體的操作也以步驟的方式來說明，使出學者容易上手。那麼，現在立即使用軟體Review Manager邁出整合分析的第一步吧。

以意見調查中的累計來說，有按各詢問累計的單純累計，以及組合詢問再累計的交叉累計。交叉累計的結果被整理成稱為「交叉表」的二元表，交叉表的製作與考量，於分析意見調查的各結果時，能發揮重要的功能。交叉表的考量，一般有使用長條圖或帶狀圖等的視覺方法，以及使用稱為檢定的統計方法。可是，這些方法當表甚大時（二元表的行數與列數甚多），若要掌握全體的傾向進行詳細分析，將變得極為困難。另一方面，對應分析（correspondence analysis）是將交叉表的行與列的資訊在二維度或三維度的圖上表現作為目的的一種手法，適合於交叉表的詳細分析。並且，對應分析不只是交叉表，即使對於以複數選擇形式的詢問所得到的資料表，也能進行解析，因之可以活用在選項的分類或回答者的分類上。並且，將對應分析加以擴張稱為「多重對應分析」的手法，對於將問題與回答結果按每一回答者做成一覽表的解析也可應用。由此特性來看，對應分析在意見調查的資料解析方面，被認為是極為有效的手法。

全新改版的資訊管理，綜觀最新資訊，解析未來科技發展趨勢，將「e化企業」的核心競爭能力改成「智慧化企業」的核心競爭能力，將帶領讀者建構高度完整的知識管理體系。本版包含三大主要特色：1.強調智慧型科技與企業第3章：講述AI的基本理念與各種學習理論，並就深度學習的特色與模式對人類工作及能力的影響，做了更新穎與深入的分析。第5章：介紹蓬勃發展的許多AI型的產業，包括智慧型交通、智慧型醫療、智慧型金融、智慧型農漁牧業及智慧型商業等。第12章：引介AI如何支援企業的經營模式，包括AI對企業的行銷、銷售、客服、生產、人力資源、行政管理等各個流程的支援。2.追蹤各種新科技趨勢介紹許多正在萌芽的新科技趨勢，包括元宇宙(Metaverse)、非同質化代幣(NFT)、AR/VR/MR（混合式實境）、線上線下虛實整合(Online Merge Offline, OMO)、Web 3.0、訂閱經濟、虛擬世界的電子商務，Gartner的10大科技趨勢，以及許多2022年後的新的科技行銷及數位轉型策略等。3. MIS本質觀念的再強調將MIS之所以稱為MIS的根本理念、基本的定義架構、應有的角色認知以及與資工的主要不同之處，「重新」放回第1章，「開宗明義」地加以清楚介紹。一些核心基本的MIS使用者理論，包括科技接受模式(TAM)、計畫行為理論(TPB)及使用者抗拒理論等，「思考再三」後也重新回歸本書的懷抱。由「系統開發」、「人員變革管理」及「專案管理」三個角度共同來分析系統引進的關鍵成功因素，也重新出現在第13章。第5章也加入IT/AI對企業經營模式(Business Model)九個關鍵活動（所謂九宮格模式）的支援，可由此充分瞭解IT在企業經營策略上的重要性。

本書特色●以初學者學習面撰寫，內容淺顯易懂，從「運算思維」的主軸，說明程式設計的設計策略。●實務與理論兼備，結合圖表與實例的運用，生動的方式，帶領讀者身歷其境，增添學習趣味性。●「Python程式設計」說明搭配實地操作，增進運算思維的能力。並引導讀者運用Python開發專題。●內容包括視覺化、人機互動、YouTube影片下載器、音樂MP3播放器與試題分析等。具備基礎的程式設計者，可獲許多啟發豁然開朗。※本書範例資料檔，請至作者個人網站：http://cat.nptu.edu.tw，下載使用。或至五南圖書網頁：https://www.wunan.com.tw，輸入書號1H2B，即可找到下載處。值此資訊科技高度發展的時代，如何尋求創新與突破實屬極重要的課題；面對現代生活的日新月異，「Python程式設計」正式引領我們開創「運算思維」的新紀元，實為「程式設計」的重大變革。在程式設計上，經由本書介紹，不僅大大提升相關知識；生活化圖解的運用，搭配文字解說。透過實作，在運算思維的架構下，身歷其境更加凸顯Python程式設計的重要性。再版更新Python與相關軟體版本，並新增微軟開發、跨平台免費編輯器開發Python程式。為初學者與具Python程式設計基礎者，最佳實用工具書。

本書第九版在企業創新與價值創造、數位轉型、全通路與新零售、數位行銷、大數據領域不但有創新的見解，更有企業實踐的經典個案實證，期由理論與實務結合，使讀者可以更深入瞭解本書論述的創新觀念及時代趨勢。內容編排從資訊科技如何促進企業創新與價值創造之觀點出發，共分四個部分：1.先介紹商業模式、企業價值組態、企業創新類型、核心流程與所需之資訊科技，並進一步介紹如何將資訊科技與商業模式結合，以促成企業數位創新，進而創造企業與顧客價值。2.接著介紹企業數位化所需之資訊科技基礎設施與應用，包括「互聯網＋」之架構與概念，相關之硬體、網路與通訊技術、裝置、軟體與資訊安全、資訊倫理與隱私等。3.再介紹數位化企業經營管理與核心科技，包括生態系、電子商務的世代演變、Web 2.0與電子商務創新、企業資源規劃、供應鏈管理與智慧製造，及其所需的資訊系統、架構與經營管理。4.最後介紹企業的資訊加值服務與管理，包括資訊科技如何提升企業的數位行銷與客戶關係管理（包括阿里巴巴光棍節之實務）、知識管理與商業智慧（包括Big Data之應用）等。文中特別針對上述議題，製作30多個台灣與中國企業案例，並以淺顯的方式闡明其內涵與觀念，希望使沒有深厚技術背景的讀者亦能瞭解現代管理者應具備的資訊科技與管理知識，以及資訊科技如何促進企業創新與價值創造。

運用Python進行資料分析，讓數據說話，有效達成論文目標。⊙統計分析初學者最佳實用手冊，精要理論＋手把手操作教學。⊙內容涵蓋論文寫作常用的敘述統計、推論統計、非參數檢定，並延伸至結構方程模式，對於需要撰寫論文但對統計方法不熟悉的研究生尤其受用。⊙適用於社會科學領域的學生和研究人員，特別是碩博士量化研究論文應用在問卷調查方面的分析、多變量研究、實驗設計與統計課程等項目。需要的論文統計分析方法都在這裡！受限於軟體工具的取得，研究者有可能面臨雖掌握足夠的數據資料，卻缺乏專業統計分析工具的窘境。本書介紹的Python為開放原始碼的開源軟體，解決統計分析軟體高成本、難入手的研究門檻，對於學術工作帶來極大的便利性與可及性，可協助提升研究專業能力。Python的應用具有寬廣的發揮度，比如透過網路爬蟲抓取即時資料作大數據分析、編寫程式來加大對議題鑽研的深度與廣度的可能性，也能更加深入嘗試使用該工具來完成數據分析工作並獲得良好成果。書中內容在有關統計學部分作基礎概念解說，並偏重在數據分析的手把手教學步驟示現，讓初學者或者是有論文需求者可以按照內容簡易操作，並達成高效率地論文數據統計分析目標。

近年來人工智慧(AI) 應用無所不在，帶動大數據分析、雲端運算服務及物聯網(IoT)的科技升級，快速滲透到金融、零售、醫療、交通、保全、娛樂及製造等各式各樣產業。但是，迎接AI時代來臨，具備完善的大數據分析、雲端服務及資料運算平台，似乎不足以展現在AI領域的最大綜效，另一項融合新科技的創新能量「邊緣運算(edge computing)」已經悄悄在近年來蔓延發燒。隨著硬體功耗的增加及成本下降，物聯網的整合，它創造的大數據及透過AI理解的能力，嶄新時代必將來臨。

本書意在教導有關x86處理器及Intel64處理器的組合語言程式設計與架構，並指導學生如何於機器層次撰寫程式，以及對程式進行除錯。其目標之一是幫助學生以貼近機器層次的想法，著手處理程式設計的問題，因此鼓勵學生去探查高階語言表面下的運作方式。除了一些較短的程式之外，本書還包含數百個可立即執行的程式，課文中將這些程式以示範說明指令和觀念。第七版更新了先前版本所討論的程式設計範例，並增加更多的補充習題與重要術語，以及介紹64位元編程。此外，本書也減少了對連結函式庫的依賴。雖然本書無法取代一本對計算機架構進行完整討論的書籍，但它可在對學生說明電腦動作原理時，給予有關撰寫軟體的第一手經驗。