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這兩本書分別來自白象文化 和橘子所出版 。
靜宜大學 中國文學系 陳敬介所指導 鄭國雄的 唐魯孫北平記憶書寫研究 （2021），提出%E7%99%BD%E9%90%B5關鍵因素是什麼，來自於唐魯孫、北平記憶、飲食書寫、地景書寫、民俗書寫、清宮逸聞。
而第二篇論文中原大學 機械工程研究所 陳冠宇所指導 葉翊暉的 發展基於深度學習之咖啡生豆顏色分類系統 （2020），提出因為有 機器學習、深度學習、咖啡瑕疵豆、卷積神經網路的重點而找出了 %E7%99%BD%E9%90%B5的解答。
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流動藝術創作的技巧與實作
為了解決%E7%99%BD%E9%90%B5 的問題，作者張珮玲 這樣論述：
依本書按部就班練習，沒有手繪基礎的藝術愛好者，也能在流動藝術Fluid Art裡尋獲另一個藝術領空。 ◎將流動藝術的多元創作技法，從顏材選擇、顏料特性與使用工具的搭配等，逐一彙整介紹。 ◎適合初學流動藝術或進階者參考，滿足內心深處對藝術與創作的感動與渴望。 ◎附作者、藝術家與種子教師作品欣賞，透過精美彩色印刷，一覽Fluid Art的美麗與靈動。 奮起吧！各位畫家 或是從來沒有拿筆為自己做創作或設計的藝術家原始人們， 流動藝術絕對可以讓您的生命如火花般地讓自己與他人著迷， 並獲得燦爛地跳躍。 從介紹何謂「流動藝術Fluid Art？」到各種創
作技巧與實作方法： 如流動壓克力、環氧樹脂三大品項元素、酒精墨、熱熔膠……等， 透過實際操作的步驟解說，以及彩圖示範， 讓讀者對流動藝術創作有更完整的認識。 書中除了收錄多位藝術家（古榮政、呂麗華、陳雙雙、林宗賢、黃家馨、林華嵐、曾金菊、蔡栢松、陳家良），及種子教師（趙佑平、曾心、陳素珍、林麗華、邱汝玉、鍾明峻、廖穗菁、何幸玉）的示範作品供讀者欣賞，也將作者多年來對社會人文的觀察心得一併收錄，讀者從中更能了解作者的真性情。
唐魯孫北平記憶書寫研究
為了解決%E7%99%BD%E9%90%B5 的問題，作者鄭國雄 這樣論述：
記憶是對過去生活的感情追溯，因此記憶書寫便承擔了追敘過去、補敘歷史的責任，是具有歷史意義的文學作品。唐魯孫北平記憶書寫，便是立基於此，他以記憶書寫緬懷昔日北平故鄉，將家鄉的過去種種化成文字，除了撫平他離鄉去國的鄉愁外，也為過去不為人知的歷史，以文字補敘了史冊的未載，以文本流傳於後世。本論首先針對唐魯孫記憶書寫所述及之北平飲食進行資料耙梳，呈現唐魯孫筆下的北平飲食地圖。地景書寫則整理出唐魯孫描繪北平各類地理景觀，讓這些名跡勝景風華再現。民俗節慶係以北平的節慶習俗及生活習俗兩面向，探討唐魯孫對北平人民生活場景的描寫。清宮逸聞則是唐魯孫的清宮見聞錄，所謂宮廷秘辛、帝王飲饌都在本節出現，把宮廷不為人
知的一面，呈現在世人眼前。最後單元探討唐魯孫記憶書寫特色，以呈現唐魯孫記憶書寫的多樣面貌。
糕餅麵食寶典：國寶級師傅60年經驗傳授，不藏私解答150個製作糕餅麵點的技巧與問題。
為了解決%E7%99%BD%E9%90%B5 的問題，作者呂鴻禹 這樣論述：
年度百大暢銷書作者「風雨師傅」最新曠世巨作出版！ ｜眾人期盼｜ 收錄讀者、學員及社群網站粉絲最常遇到的中西糕點製作問題。 ｜圖文對照｜ 1400張彩圖、17萬字超詳細解答、60年累積經驗完整分享。 ｜豐富內容｜ 綜合常識類、年節點心類、糖的熬煮類、蛋糕麵糊類、 油皮酥餅類、饅頭包子類。 ｜知識實作兼具｜ 從認識器具材料、操作要領到應用食譜，帶你突破各種盲點， 減少走許多冤枉路，新手也能迎刃而解！ 〔60年千錘百鍊傳承技藝美味〕 內容集合了製作各種糕餅、米食、麵食、蛋糕、糖果、饅頭包子、節慶點心……等常見的失誤，提供操作要領、成敗圖比較及產品實作配方，也結合作者60年來的經驗傳承
，透過超詳細圖說與解答，一次為你解開所有盲點，是一本知識與實作兼具的糕點麵食實用寶典，更是國內首度出現很完整的百科工具書！ 〔收錄150個最常遇到的疑問〕 電子秤不靈怎麼辦？ 酵母種類及使用量？ 揭開饅頭包子起泡與萎縮原因？ 蒸製饅頭包子的時間如何決定？ 如何從配方換算麵粉的蛋白質含量？ 糖溫高低決定適合做什麼產品？ 各種蛋糕模具容量換算法？ 為什麼照著配方做卻失敗？ 肉餡與綠豆椪餡飽滿鬆軟的方法？ 為什麼烤好的蛋黃酥不會酥？ 糕餅皮不易破裂的技巧？ ⋯⋯等關於製作糕點麵食的各種困擾。 本書特色 ★來自全球各地喜歡糕點麵食者提
出的150個問題，作者逐一破解分析。 ★1400張彩圖、17萬字詳解，國內首度出現超完整的知識與實作兼具工具書。 ★解說各種製作盲點、科學計算公式示範、成敗圖比較說明，新手老手都能輕鬆看懂及學會。 ★食譜作法多元教學、家庭版及營業版配方，讓你深入感受傳統飲食的風味與魅力。 強力推薦 ◎美味專文推薦 古佳峻─國立屏東科技大學研究總中心助理教授級研究員 董娘（董立）─國立教育廣播電臺「寶島散步」主持人 （順序依首字筆劃排列）
發展基於深度學習之咖啡生豆顏色分類系統
為了解決%E7%99%BD%E9%90%B5 的問題，作者葉翊暉 這樣論述：
隨著工商社會的發展，喝咖啡的風氣漸增，加上超商遍佈的推波助瀾，咖啡的年銷售量及經濟規模日益擴大，而咖啡的口感與品質也越來越受到消費者的重視。一杯咖啡口感的好壞，除了沖泡咖啡的方法之外，關鍵原因在咖啡豆的優劣。一般而言，咖啡生豆中的瑕疵豆約佔有15-30%，目前仍主要仰賴人工進行瑕疵豆的挑選工作。人工挑選相當耗時且增加成本，容易產生人為疏失，亦會影響咖啡豆品質與價格。近幾年機器學習的蓬勃發展，學術界同步投入咖啡豆分類方法的研究與辨識設備的研製。由於咖啡豆的顏色瑕疵會出現在不同位置，因此本文以咖啡豆正反二面的圖像建立訓練集。本文以4種顏色瑕疵豆與好豆為基礎，分別拍攝建構各240張圖像，圖像尺寸為
64x64，其中90%作為訓練用、10%作為驗證用。本文以卷積神經網路模型進行訓練與辨識，根據實驗過程中所得的數據調整模型參數與反覆測試，最終本文3組實驗之辨識正確率可達99%，且因圖像尺寸小，15次迭代的訓練時間僅需約74秒，因此具有高辨識率、運算時間少及提升效率等優點。