量子電腦：未來資訊科技的革命與當前趨勢

量子電腦（Quantum Computing）正以驚人速度重塑資訊科技，帶來前所未有的計算能力，對資訊管理領域產生深遠影響。它不僅能解決傳統電腦難以處理的複雜問題，如大數據優化、加密破解和分子模擬，還將革新金融、醫療、物流等產業的決策模式。然而，量子科技的快速發展也帶來挑戰，包括資料安全風險與技術門檻，對資訊管理專業人士提出新要求。在台灣高普考資訊管理科目中，量子電腦相關知識有可能成為新興焦點，考題可能涉及其原理、應用及對國家科技政策的影響。

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考點: #量子電腦; #量子比特; #資訊管理

管理資訊系統主題

影音 - 離散數學：歐基里得演算法

作者曹錦輝

歐幾里得演算法的重要性在於，它提供了一種高效且系統化的方法來求取兩數的最大公因數（GCD），是數論中最基礎也最實用的演算法之一。
此演算法不僅奠定了整除理論的基礎，也被廣泛應用於分數約簡、模運算、密碼學（如RSA加密）等領域。它展示了「重複運算」與「遞迴思想」的力量，並啟發了後續演算法設計的理論。...

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考點: #歐幾里得演算法

數學影音專欄

第八集 - AI輔助繪製進階圖表

作者趙治勳(何志傑)

上一集介紹了數據探索（EDA），其中提到EDA主要透過「統計摘要」和「視覺化」去掌握數據的分佈、異常值和潛在模式，我們也示範了一些常見的基礎統計圖。
目前，統計圖的研究核心已經從静態圖形而演變成能够提供交互式的動態展示，結合人工智慧AI就能夠讓數據分析師輕鬆地輸出這些統計圖，並自動地洞察出來的圖表背後所隱藏的資訊，此稱為智能化洞察任務。
這一集，介紹3個酷炫的統計圖，並請AI幫助我們繪製～

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考點: #統計圖; #熱力圖; #小提琴圖; #水波圖

AI數據分析主題

開放性創新與資訊科技的組織影響力

作者James(黃浩哲)

在數位化與社群參與日益加深的時代，開放式創新(Open Innovation)成為企業獲取外部創意與市場洞察的重要策略，許多公司在導入顧客創意時，往往難以持續或規模化運作，Lego集團是少數能夠將顧客創意深度整合進核心產品開發的成功案例，透過創建Lego Ideas平台與BrickLink Designer Program(BDP)，Lego不僅提升了創新速度與市場契合度，同時也維持顧客參與度以及品牌忠誠度。

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題測

樂高（Lego）為成功將顧客創新納入核心業務的代表案例之一，透過「Lego Ideas」與「BrickLink Designer Program（BDP）」，全球使用者均可提交並投票選出新產品構想，達到一萬票的提案將由內部團隊審查此提案的產品可行性，Lego同時也發現人工智慧（AI）雖可協助初步篩選提案，但最終的熱門產品往往來自社群洞察與社會影響力。由於許多受歡迎的創意最終仍被拒絕，Lego 透過BrickLink平台提供創作者繼續參與創新活動的「第二次機會」計畫（BDP）來維繫粉絲忠誠度，讓創作者能夠群眾募資實體化自己的創意，並獲得收益，同時由 Lego 確保品質與品牌一致性。這種雙平台策略結合了社群創意、科技應用與企業專業，不僅推動創新與營收，也加強了顧客關係，並成功克服了傳統企業中的「非我所創」（Not Invented Here）思維。

說明何謂「非我所創」（Not Invented Here）心理？
試問在傳統創新提案系統中，AI早期篩選的角色為何，並論述Lego堅持讓社群擁有「第二次機會」的重要性何在？
Lego的作法展現了群眾外包、社群參與、平台的高度整合策略，相較於封閉式創新，試問企業應如何評估的品牌一致性管控與去中心化創新之間的取捨？

研究所MIS主題

演算法進階觀念：頂點覆蓋問題歸約子集合和問題

在電腦科學的理論中，「歸約（Reduction）」是一個極為重要的概念。簡單來說，歸約是一種將一個問題轉換成另一個問題的方式，使得若後者能有效解決，前者也能被間接解決。透過歸約，我們可以比較不同問題之間的計算困難度（computational complexity）。
特別是在 NP 完全（NP-complete）問題的領域中，歸約扮演核心角色。若我們能將某一個已知的 NP 完全問題 A 在多項式時間內轉換成另一個問題 B，那麼 B 至少與 A 一樣困難。換言之，若 B 能在多項式時間內被解決，那所有 NP 問題也能被有效解決。

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考點: #歸約; #Vertex Cover; #base-4編碼

研究所考試熱門主題

資料結構與演算法：打好基礎，面向未來

作者Steven

對於資工、資管所考生而言，此科目為必考的重要學科。而在學習程式設計與求職的過程中，資料結構與演算法更是不可或缺的核心能力。
我們考研究所是為了拿到好的學歷讓就業更順利，而無論未來想成為軟體工程師、資料科學家，還是探索人工智慧的奧秘，資料結構與演算法都是「語言獨立」且「實踐導向」的技能。不僅幫助你撰寫高效程式，還能在面試中脫穎而出。
科技業找工作上，有個專有名詞叫做「刷題」，也就是透過反覆練習知名的資料結構演算法題庫網站(如Leetcode、HackerRank)找到很好的工作。

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考點: #資料結構演算法; #動態陣列

研究所考試熱門主題