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歐洲無聊日記

為了解決方向盤套的問題，作者伊丹十三 這樣論述：

　　伊丹十三第一本作品  台灣首度出版 　　若讀此書能莞爾一笑，表示你喜歡玩真的，而且有些算是怪人。 　　松浦彌太郎的床頭書／森見登美彥的旅遊常備書／ 　　向田邦子 百本推薦料理書之一／新井一二三的歐式生活教科書   　　伊丹的好在於作為一個人，他非常溫柔。 　　那份溫柔衍生出他的「男性氣概」。那份溫柔衍生出他的「嚴格主義」。 　　任何時候任何事情，他從不會逃避。 　　我和他在一起時感覺就像是親眼目睹 　　「充滿男性氣概､纖細､認真的人如何存活在這人世間」的活生生實驗。＿＿山口瞳   　　一九六一年，以演員身分長期居留歐洲的伊丹十三，以其語言能力和廣泛的學養為武器，開始將身

處當地的見聞編織成文風灑脫的篇章。文字貫穿著一流的幽默和見廣識博的骨幹，成為戰後日本首次出現的純正「散文」，開啟六Ｏ、七Ｏ年代日本的世界觀。 本書特色 　　1.伊丹十三的歐洲體驗記，開啟六O、七O年代日本人的世界觀。 　　2.透過伊丹十三的筆看世界，完整收錄旅遊中奇聞軼事&異國驚奇美食。 　　3.伊丹十三以獨特的文字魅力，富有洞察力，又帶點幽默感，將個人品味和時尚觀、購物哲學展現於日記中。 　　4.伊丹十三這個人把隨筆變成散文了！這本書成為許多人的案頭書或旅遊常背書，如松浦彌太郎和森見登美彥。 　　5.日文版原文裝幀、封面、內文皆由伊丹十三進行設計與插畫。中文版依據日文版保留其古典

設計，讀者原汁原味收藏。 珍愛推薦 　　廣播主持人／作家  馬世芳 　　藝術創作者  林怡芬 　　VERSE社長暨總編輯  張鐵志 　　《GQ》國際中文版總編輯  杜祖業 專文推薦 　　伊丹的散文有獨特的風格：把書面語和口頭語混合而寫的。所以，看過他的文章有如聽過他講話一般，印象特別深刻，很難忘記。在我的書架上，過去四十年，一直有他幾本散文集，包括這一本。有機會衷心推薦，頗感高興。——作家 新井一二三 　　閱讀伊丹十三的文字時，不禁有種在看宮藤官九郎的錯覺，而宮藤恰巧就是上屆伊丹十三賞得主。《歐洲無聊日記》中犀利且毫不留情面，卻又帶點幽默感的文字，是能搔到癢處的莞爾一笑。不對，會被這

種帶點壞心眼說法逗笑的人，或許就如同書封文案所描述「有些算是怪人」吧。——影評人CharMing的投幣式置物櫃 　　人在異國旅行中，像奮學的海綿，打開細胞感受整個新世界。伊丹十三同時擁有導演、演員、作家與插畫家等多重身分，能在他眼界中感到有趣的人事物，其實一點也不無聊。 　　透過毒辣又風趣的隨筆，閱讀相隔五十年前的歐洲，時間變成宇宙，像在窺視另一個星球。——作家／設計師  Hally Chen 　　如果你喜愛去歐洲旅行，而且是不去熱門景點的那種人，習慣找老派的旅行指南來看，那你千萬別錯過日本傳奇導演伊丹十三這本寫於一九六○年代的雜文，歐洲耐人尋味的事物太多，這批文字過了這麼多年，完全不退

流行。——跨界編輯人  黃威融 　　在擔任電影導演之前，伊丹十三還是一位商業設計師，不過其敏銳細膩的觀察力與獨特的敘事功力，從《歐洲無聊日記》這本六、七○年代因在歐洲拍攝電影等工作時，撰寫的日記篇章裡便可一覽無遺。 　　對當時出國不易的日本來說，本書就像窺探歐洲的一顆鏡頭，藉其角度記錄軼事點滴；如今處於出國大不易的環境裡，透過本書，將帶我們進入另一個微妙的時空境界中。——日本美學觀察家  吳東龍 　　《歐洲無聊日記》重現了伊丹十三從來不願放棄生活中所有小細節的龜毛，生活有太多無聊，但龜毛地關注每個無聊，卻能衍生一種荒謬的趣味。這本無聊界的維基百科警告我們，歲月靜好其實累積自分分秒秒的荒唐可

笑。——龍貓大王通信

方向盤套進入發燒排行的影片

基於模型預測控制之自駕車車道維持系統之研究

為了解決方向盤套的問題，作者江建霖 這樣論述：

近幾年由於人工智慧技術快速發展，引發了一股科技浪潮。自駕車的實現在這股科技浪潮中扮演重要的角色，各大車廠無不投注大量成本研發自動駕駛技術，希望有朝一日能讓全自動駕駛汽車普及。在自動駕駛技術中，讓汽車辨識車道並置中行駛，是諸多核心技術中最重要的一環。方法上，有基於深度卷積神經網路的行為複製法、有基於強化學習的自我學習法、也有基於影像處理技術直接辨識出車道位置的方法。其中，基於影像處理的方法，具有強健性及處理速度快等優點，但是需要搭配一套好的控制器。傳統上，利用Proportion Integration Differentiation控制，對於單目標的控制系統是快速有效的；但是像自駕車這種同時

考慮縱向控制(車速保持)及橫向控制(車道維持)的系統，就不容易用Proportion Integration Differentiation控制器實現。本論文研究了基於模型預測控制之自駕車置中行駛方法。先利用影像處理技術偵測出車道線之後，就可得出車輛與目標位置與目標方向的偏移量，進一步可用模型預測控制方式達成控制目標。由於模型預測控制的機制實際上是考慮了所有限制條件之後所求出的最佳解，因此可以同時考慮橫向目標、縱向目標、以及控制變數的要求(如方向盤及油門操控之平順度)。為了實現本論文提出之方法的有效性，我們用機器人作業系統(Robot Operating System)進行實作。在Robot

Operating System的模擬器(Gazebo)中，我們製作了一輛與實車相仿、具有同樣運動特性的模型。車道是採用AWS Deep Racer的標準賽道。車子使用的唯一感測器，是置於車頭的RGB攝影機。實驗結果顯示，運用Model predictive control方式控制的車輛行駛行為，展現出類似駕駛高手才會呈現出的現象：不但方向盤抖動情況減少、車輛入彎道時會自動減速、出彎道時又再度加速以維持設定的巡航速度。雖然Model predictive control計算量較高，但是現在的電腦速度已經足以負荷這種計算量。從本研究結果，顯示Model predictive control是值得

自駕車研發人員關注的方法。