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失業教我們的事：想吃雞腿，就別勉強啃雞肋

為了解決台北道路駕駛李教練的問題，作者洪雪珍 這樣論述：

第一本揭開台灣失業真相的書 職場最敏感話題，上班族必修 失業一定是自己的錯嗎？ 這種天崩地裂的打擊，一輩子也走不出來？ 失去工作就等於失去一切──收入、身分地位與自我？ 現代職場上，失業的危機四伏，為何我們總是視而不見？ 你覺得，它只是一件壞事，絕不可能是好事嗎？ 在瞬息萬變的今天，失業比我們以為的更容易發生， 但它就像人生道路上許多艱難險阻， 是有意義，而且可以克服的！ 不管景氣多差、職場變化快速、中年危機、疫情來襲…… 準備好失業，就不怕被失業！ 失業，其實很普遍，只是從來沒有人告訴你！ 42歲的品惠，任職新創公司會計，最了解公司狀況，七年來老闆到處募資，早晚坐吃山空， 自忖

比不上便宜勤快的新鮮人，不敢換工作。疫情來襲遭到裁員，夜晚輾轉難眠，她問自己： 「如果三十五歲就跳出去，工作會不會好找多了？」 國章任職外商，負責幫總公司採購，新任總經理認為採購部門無助獲利，必須撤掉，留他調去業務部。 中年的他卻選擇被裁員，打算放手一闖，「心裡很掙扎，太太也跟我吵，這個決定很辛苦。」 除了工作，瑪姬沒有生活可言，偶爾親友聚會，她從頭到尾大談工作，朋友懷疑：「會不會生病了？」 後來，她遭到公司資遣，先生表示早就受不了，孩子都長大，他要離婚！ 沒了工作、沒了婚姻、沒了家庭，瑪姬要怎麼面對…… 職場專欄作家洪雪珍，透過長期觀察、大量採訪、深入資料分析，完整探討失業這個議題。

書中描述失業的原因與過程，從血淚斑斑的打擊，到重磅反擊、回歸職場、重建關係、找回自己的英雄旅程。 面對失業，除了逃避、焦慮、沮喪，還可以做什麼？ 洪雪珍要告訴我們，不管景氣多差、職場變化快速、中年危機、疫情來襲…… 準備好失業，就不怕被失業！ 【誰適合看這本書？】 ◆ 對於失業的威脅，不去想、也不敢想的上班族，一旦發生束手無策！ ◆ 因大環境不佳，或進入中年，有高度危機感，不知如何改變的工作者。 ◆ 正面臨失業，陷入求職困境，恐慌焦慮，希望重返職場的人。 ◆ 關心身邊（可能）遭遇失業的家人或親友的你。 【這本書能幫助我們什麼？】 ◆ 建立正確認知：不是魯蛇才會失業，人生勝利組同樣遭受威脅。

◆ 了解失業怎麼發生、有哪些徵兆，超前部署，不讓失業找上自己。 ◆ 獲得改變的力量，把工作變成有挑戰的學習，開發潛能與收入！ ◆ 化危機為轉機，萬一真的失業，重磅反擊，找回人生自主權。 ◆ 體悟失業是珍貴的禮物，打開它有意想不到的驚喜。作者第一次公開分享真實經歷，獻上最誠摯的一份禮物！ 【誠摯推薦】 PChome電子商務副總經理 吳德威 轉職資深顧問 李益恭 人資經理╱「職涯實驗室」社群創辦人 何則文 東京著衣╱Wstyle 品牌創辦人 周品均 貝殼放大創辦人暨執行長 林大涵 職涯諮詢師 林合鑫 寶島淨鄉團創辦人、師大畢業典禮演講者 林藝 《追不到夢想就創一個》作者、前臉書資深主管 矽谷阿

雅 暢銷財經作家 施昇輝 激勵達人 鄭匡宇 作家、知名節目主持人 謝哲青 國家電影及視聽文化中心董事長 藍祖蔚 社會各界人士 一致誠摯推薦（依姓氏筆畫排列）

學伴媽媽和玩伴爸爸的教養日記：啟發孩子心流的親子共學

為了解決台北道路駕駛李教練的問題，作者洪靜怡,吳錫豐 這樣論述：

陪伴，是親子關係的共同語言 陪伴，是親子溝通的唯一語言 　　親子之間距離不要變疏離，要當孩子的伴！ 　　和孩子一起學、一起玩，和我一起成為孩子的學伴與玩伴，一同在生活玩樂的體驗中自然學習語言、才藝、人際、品格、財商……尋找到孩子的天賦並培養出未來的全方位能力。 　　未來世界的快速變遷已超越現代父母想像，孩子需要具備哪些能力或特質，才有辦法應付明日挑戰？孩子在成長學習的過程之中，接受教育「質」與「量」的內容並不缺，但是在相同教育資源的學習底下，為什麼成效結果大不同？ 　　孩子要能自我學習，必須家長首先自我學習，家長只要學習陪伴參與，從親子關係、語言學習、生活自理、閱讀及表達能力…

…到領導力的品格與財商的教育，父母親的參與和共學，是孩子在成長學習過程之中最大的安定力量。 　　怎麼啓發孩子，就怎麼決定世界的未來～ 　　簡單就從陪伴做起，讓學伴媽媽和玩伴爸爸帶您穿越進入到孩子的心流中，親自引領孩子自然建立品格成為具有領導競爭力的明日之星！   聯合推薦：   　　臺中教育大學教育資訊與測驗統計研究所所長 李政軒 　　全國Super教師首獎 曾明騰老師 　　東海圖書館館長 彭懷真博士 　　中臺科技大學兒教系副主任張美雲及連寶靜、蘇慧菁老師 　　台北慈濟、台安、中山醫院 兒科醫師 陳慧文 　　臺糖畜殖事業部畜產科技廠經理 李宗勳

籃球投籃命中辨識暨自動化計分系統驗證

為了解決台北道路駕駛李教練的問題，作者林欣穎 這樣論述：

目的：建構籃球投籃辨識系統，期望運用此系統能以簡易器材達成快速的數據分析，增進球隊訓練及比賽的效率。方法：錄製投籃影像，並將影像輸入以 YOLOv4 所建構的籃球投籃辨識系統，進行實際投籃影像的分析，拍攝畫面包含籃球半場的角落四點，共有五種不同目標投球數，每一個目標投球數皆有不同拍攝角度及不同背景環境的試投，共有十五個時間介於 1分 30 秒到 5 分 30 秒的影像片段，讓此系統進行投籃出手及投籃進球的判定，並與人工紀錄進行比較。結果：對於籃球投籃出手的整體辨識準確率能達到 91.36%，對於籃球投籃進球的整體辨識準確率能達到 75.31%；在不同的拍攝角度與背景環境中，投籃出手及命中的辨

識準確率皆無差異；在各個投籃位置中的出手及命中的辨識準確率也無差異，這表示此系統在室內籃球場中，不論在不同角度、背景環境及投籃位置都能夠進行穩定的辨識。結論：透過以機器學習為基礎的籃球投籃辨識系統，能夠紀錄投籃練習時的出手分布及投籃命中情形，雖然目前辨識效果有限，但未來此系統仍具有實行的可能性，往後可增加多人多球投籃影像，讓此系統持續學習、精進，也能更符合實際練習及比賽的的情境。