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島嶼上的飯桌：大蛤飯、木瓜粄、柴把湯、老酒麵線…讓我們走進阿公阿嬤說不完的時代記憶。

為了解決振宇的問題，作者島嶼上的飯桌 這樣論述：

＼時代有時代的故事，而他們正在島嶼飄香／   將回憶倒進鍋裡熬煮，用閱歷好好燜燉一番， 再將這些美味的故事盛盤， 端上桌的，是阿公、阿嬤們那篳路藍縷的歲月， 道出的點點滴滴，更是浮現豐沛情感的色香味俱全。   　　一群隔代教養的八年級生，一份想留住即將失傳的手路菜與長輩生命故事的初心， 　　以「吃頓飯」開啟青、銀兩世代的溝通橋梁， 　　歷時三年，完成這本臺灣首部集結百齡智慧，獻給時代記憶的食譜， 　　五十篇人生故事，五十道家傳料理， 　　尋訪全臺各縣市及澎湖、金門、馬祖、綠島、小琉球、蘭嶼， 　　原來每個人家裡最

熟悉的身影， 　　就是承載臺灣歷史的活字典。   　　．海軍艦長思念的眷村麵，傳承四世代的美味。 　　．清明大蛤飯，澎湖老一輩才吃得懂箇中感動。 　　．可以吃的金條，藏著那年逃難來臺的祕史。 　　．古老環保餐具，盛著噶瑪蘭族百年黯黑料理 。 　　．捷運站養鴨？魔法阿嬤帶你一窺士林的變化。 　　．達悟人與山嚴謹的共生哲學，只有大海知道。 　　．北漂的高雄洪金寶，手起刀落間燒出好野味。 　　．美濃客家媽媽的木瓜粄，剛剛好的笠山滋味。 　　．一把刀、一把鹽，醃住賽夏族的祖傳料理。 　　．鎮村之寶繁華阿嬤，

用龍葵粥熬大兒孫們。 　　．悲情城市的庶民日常，被一碗碗的麵茶暖化。 　　．日式宿舍裡流傳的桂圓麻油雞，能拯救身高？    　　《島嶼上的飯桌》在餐桌上開啟一場世代間的交流， 　　看見柴米油鹽背後，庶民文化與時代洪流密不可分的情感， 　　讓家常菜的滋味不止是流逝的日常。   專文推薦   　　宋文琪 | 社會福祉及社會企業公益信託循環基金創辦人   名人推薦   　　王振宇 | 桂冠實業營銷副總經理 　　高琹雯Liz｜Taster 美食加創辦人 　　番紅花 | 飲食生活作家

　　（依姓名筆畫排序）

振宇進入發燒排行的影片

少量語料實現端到端的語音合成系統

為了解決振宇的問題，作者劉宇軒 這樣論述：

本論文透過深度學習的技術改善英文語音合成的音質，建立一個音質改善的英文文字轉語音系統。本研究從最基本的聲學參數及語言參數去做改善，在頻譜參數方面引入WORLD分析的CheapTrick作為求取頻譜資訊之方法，而標記資訊方面加入音素、音節、詞、片語、句子五層結構的相關位置的語言資訊，文字分析方面則是實作一個系統產生標記資訊，模型訓練方面則是引入深度學習的深度混合密度網路架構幫助我們建立頻譜模型及持續時間模型，再加上深度學習的WaveNet聲碼器取代傳統的MLSA聲碼器做合成，最後引用Tacotron模型實現端到端的語音合成系統。實驗結果證實HTS系統的合成聲音在喜好度及MOS兩種主觀測試上有很

大進步，而Tacotron系統則在訓練的效率上有很大改進。

人生算法：輕鬆跨越出身與運氣，全面升級人生的概率思維

為了解決振宇的問題，作者喻穎正 這樣論述：

成功的，往往不是最努力的人， 而是最聰明的「人生賭徒」！ 　　50萬粉絲認證，一本教會你跨越殘酷生存法則，走向幸福的人生教科書！ 　　《羅輯思維》作者羅振宇、「潤米諮詢」董事長劉潤 各界名人強力推薦！ 　　當當網超過3,200位讀者★★★★★滿分好評！ 　　為什麼很多人聰明勤奮，卻一無所獲？ 　　為什麼有些人毫不起眼，但能夠成功？ 　　秘密就在於那些「人生贏家」， 　　都擁有屬於自己的人生算法！ 　　想像你現在中了一個大獎，你有兩種選擇： 　　□直接拿走一百萬美元； 　　□有50%的概率獲得一億美元，或有50%的可能什麼也拿不到。 　　你，會選哪個？ 　　多數人會選一百萬美元，因

為他們承受不起一無所得的風險；然而，選擇一百萬美元的人很可能從此失去獲得一億美元的機會。但若是你願意直面恐懼，克服人性對「確定性」的渴望、把握帶有「概率」的機會，就有機會賺到更多。而是否具有這種「算計人生」的思維，正是決定你人生成敗的關鍵。 　　被數十萬粉絲喻為「天才大腦」的喻穎正，從「概率思維」出發，以18個看似無解的人生難題為例，規劃出一套自我修煉的9段心法，教你學會如何利用突破舒適圈思考，在人生的重大決策中出奇制勝。 　　成功，是一連串偶然中的必然，唯有見識夠大的人才能獲得機遇，告別糾結的人才能正確抉擇，果斷行動的人才能貫徹意志！想跨越出身、智商和運氣，實現人生夢想嗎？掌握屬於你的人

生演算法，就是現在！

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決振宇的問題，作者林怡均 這樣論述：

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名，其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞，使心肌無法獲得氧氣、營養，進而引起心臟壞死，其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面，急性冠心症的主要診斷工具為心電圖，心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖，醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型，進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器，在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷，在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷，這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成，效率較為低落，若使用科技輔助，將能大幅減少時間成本，達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來，由於深度學習方法迅速進展，特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題，因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果，然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下，分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現，包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像，最後再透過不同的CNN模型，判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中，我們僅使用602張圖片，分別在多個CNN模型中進行訓練、測試，包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率，證實影像前處理之重要性。