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水清木華：清華的故事【增訂版】

為了解決神的語言推薦列表的問題，作者陳力俊 這樣論述：

新竹清華人，譜寫清華的傳奇故事── 從北京清華到新竹清華，從新竹清華到兩岸清華。   　　▪以平實的文筆，見證清華璀璨的發展。 　　▪集纂眾所皆知的清華歷史，述說鮮為人知的清華軼事。 　　▪以業餘校史研究者視角，弘揚清華人百年功業。   　　《水木清華——清華的故事》積累作者於新竹清華大學任教時期，梳理與清華有關之各種典故、事件與趣聞，共一百六十餘篇。第一部分即從國民政府遷台前北京清華說起，有北京清華簡史、庚子賠款與運用、歷任校長事紀、清華風雲人物及西南聯大二三事等內容；第二部分則聚焦新竹清華，有在台發展簡史、校園景觀地理與建物、傑出教師與校友、教學研究貢獻等說明；第三部分為兩岸清華，有各

項名人與文化紀念會、兩岸校長面談、兩岸校友聚會、兩岸學術交流等互動，並附有胡適、林語堂、殷海光、梁實秋、錢穆等清華名人事蹟，展現清華大師如林的光輝過往。全書以故事性為主，偶有幽默風趣之語，加入個人情感與見解，展現對清華的熱愛。   本書特色   　　以業餘校史研究者的視角，條目回答方式的鋪陳，串起歷史的北京清華、發展中的新竹清華，密切互動的兩岸清華，並在筆墨中寄寓對未來的清華期許與祝福。   誠摯推薦   　　王汎森 中研院院士│李弘祺 清華大學榮休講座教授│林聖芬 前中國時報社長│洪嘉聰 聯華電子董事長│孫震 前台灣大學校長│陳立白 威剛科技董事長│黃榮村 考試院院長│彭宗平 前元智大學校長

│劉兆玄 前清華大學校長│潘文炎 中技社董事長│蔡進步 清華大學校友總會理事長   好評推薦   　　「該書富故事性，交代近代中國教育史之核心大學之發展，內容雋永知識兼之，為近年來難得之作，其視野及識見，與校長治學之宏博相互輝映，是不可多得之著述。」──李弘祺 清華大學榮休講座教授   　　「解讀清華前世今生，見證作育英才輩出，自強不息行勝於言，厚德載物無遠弗屆──強力推薦『清華的故事』。值得細讀，引發省思。」──林聖芬 前中國時報社長 　 　　「寫清華故事，清新生動。令讀者對清華歷史和人物，及其彰現之厚德載物，自強不息，生出無限嚮往，有益於世道人心甚多。」──孫震 前台灣大學校長   　　「

史實廣詳，文筆流暢，而且短期內累積豐富，至深佩服。」──劉炯朗 前清華大學校長   　　「陳力俊校長從清末民初清華、抗戰清華，講到兩岸清華，寫出國際級清華大學的源頭、風格、苦難、成就、與願景，以及清華大師們的風采與苦悶。本書百餘篇短故事更勾勒出，清華如何面對時代及兩岸變局，在科技與人文互動下，交織出一片多元卓越的迷人風景。」──黃榮村 考試院院長   　　「水清木華的故事，橫跨一世紀。陳校長親自導覽北京和新竹清華園的人物傳奇與辦學密碼，見證清華的魅力；也為我熱愛的這所大學，添增另一頁美麗的篇章。」──彭宗平 前元智大學校長

神的語言推薦列表進入發燒排行的影片

漂流與突圍──廖鴻基海洋書寫意識研究

為了解決神的語言推薦列表的問題，作者陳韻如 這樣論述：

臺灣海洋文學作家廖鴻基，其生活與著作皆不離海洋。在其每部作品中，皆可見其海洋哲思。不只是海與陸，離與返、寬廣與狹仄、小與大、遠與近、水面與水下、深淺浮沉，以至於山、岸與河口，都有其繁複辯證。而人與海洋生物、群己之間甚至是父女關係，都在海洋中獲得新的視野與相處。本文以「人」與「海」的關係為軸心發散，從空間、彼我以及文類與策略等面向深入討論。「漂流」與「突圍」，是廖鴻基的書寫中頻頻出現的語彙，「漂流」是心靈意識，也是其書寫中恆常出現的議題與元素；「突圍」則是海洋原鄉帶給他的動能與結果，也是梳理廖鴻基幾十本作品後可發現其逐漸推進的幾項書寫特色。「圍」，過去是人世帶給他的羈絆囿限，海洋的誘引使其入海

，突破陸地生活的圍困；雖然海上船舶亦具囿限性，卻也因為海洋，使其突破對於海洋的單一視角，由近而遠、由海面而海下、再由海返陸，看見並記錄海洋的繽紛，並賦予船舶更多象徵性與積極意義。而就其書寫文類及策略來說，可看出廖鴻基近年作品的開展與嘗試，無論是海洋文學選集、長篇小說或海洋寓言，又或是海洋書寫與海洋教育的並行。持續的行動與書寫，為臺灣海洋文學譜寫更深廣的題材與風貌，亦打造出一處極具其獨特風格的無域之海。

從零開始，用YouTube影片學日文：日語名師井上一宏為零基礎自學者設計的22堂線上影音課

為了解決神的語言推薦列表的問題，作者井上一宏 這樣論述：

　　・會講中文的日籍老師井上一宏，為零基礎者設計的22堂YouTube影音日語課 　　・免費600分鐘YT真人影音課程無限回放×日籍老師母語發音！媲美上萬元補習班和線上課程 　　・50音×10種動詞變化×100句基礎句型，循序漸進，打好自學基礎 　　・日文自學者讚嘆：教材搭配真人老師的教學影片和單純看書自學相比，效率真的差很大！ 　　・頻道總點閱率超過2300萬次，超過17萬粉絲按讚：這是YT上最棒的日語教學系列   　　「YouTube是你一生的老師！」免費影音學習時代已來臨，在家自學就從日文開始吧！   　　各位好，我是生於神戶的日本人井上一宏，在二十三歲的時候來到台灣留學，並取得了台

灣師範大學的政治研究所碩士。回到日本之後，長期在YouTube經營日語教學頻道，目前已經累積了近九百部日文教學影片。   　　「從零開始學日文」是我根據十多年的日文教學經驗，針對完全沒有學過日文的中文讀者所設計的影片課程。本課程從五十音開始教起，總共有22支影片，每支片長從15到70分鐘，總課程長超過600分鐘，涵蓋最基礎也最重要的動詞變化和100多個句型整理。很高興這個系列上線一年多就收到許多自學者的正面迴響，這本書就是這套影音課程精心編排的全部講義。很高興你翻開了這本書，那麼也打開影片，我們就開始上課囉。   　　井上老師的YouTube免費影片課程【從零開始學日文】22支影片列表：井上一

宏   各界推薦   　　日語自學者都推薦井上老師的「從零開始學日文」系列影片 　　YouTube粉絲真誠推薦：   　　Siu Ling, Anne Yue：井上老師你好。你教導的50音很清晰，非常感謝。我確是從零開始，以後計劃會定期收看你的頻道，希望有天可以打日文和你溝通，謝謝你。   　　Patrick M：在我看來這是YT上最棒的日語教學系列，非常謝謝井上老師！受益良多。 　　 　　森陽子：老師作為日本人又中國語說得這麼好、聽你的課不吃力、易懂。我會一直跟隨老師的。謝謝老師！   　　黃絜怡：井上老師，辛苦了，謝謝！你的日文教學課程太厲害了，循序漸進的課程，相信很多人日文都進步了！  

　　羅小虎：非常喜歡井上老師的課程，希望可以在一年內學到與日本人對話的階段。   　　Bobo Hong：最近開始學習日文，看過了很多網上教學片，但井上老師確實很用心整理和安排教材。不知井上先生是不是專業教日文的老師，但肯定比很多專業老師更專業。非常感謝。   　　Rita Lien：很棒的自學日文影片。我在美國可看老師的影片自學，真的謝謝老師。想說日後去日本自助旅遊用上！   　　Bing Chen：現在開始跟著老師從頭學習，老師的中文同樣很棒。非常感謝！   　　劉佳芬：老師的教材整理得超棒的，說明也淺顯易懂，我買過文法書來看過，真的有看沒有懂，讓我自學更有信心了。希望可以慢慢把老師的影

片都看完喔:)   　　Ko Ko：老師教的很詳細清楚，包括音調，速度，講解，對我們初學者真的幫助很多。   　　Harper：真的愛死這一系列了，趁疫情無聊時我每天狂學，辛苦老師了，教得超好。   　　黃緯皓：老師，我覺得你教得很好耶。我大學時有修過日文課，一學期只學會五十音和幾個基本助詞。看到日本人和去日本玩還是不會講。看你的YouTube進步很多，很多觀念現在才清楚。   　　J N：第二次留言，想對老師說，看了坊間很多教材，最喜歡老師的教法，真的很簡單易懂，長度也適合通勤時聽。之所以用聽的，是因為老師的教法實在太適合通勤族了。   　　Elly Kuo：20多分鐘的文法真的學得沒有負擔

，也比較好吸收進腦袋XD，謝謝老師的用心！   　　Chia Hui You：井上老師把て型句型整理得好清楚，對於有基礎的學習者來說，很有系統，複習加深記憶很有幫助，實用的例文跟練習問題的設計好棒。

結合自然語言處理及機器學習技術，探討文件分類之應用

為了解決神的語言推薦列表的問題，作者曾米嬪 這樣論述：

隨著資訊科技的蓬勃發展與網路的普及化，人工智慧（Artificial Intelligence）技術不斷地精進，已延伸出許多機器學習（Machine Learning）和深度學習（Deep Learning）相關的智能化技術發展，諸如收集大量資訊的應用，像可協助客戶服務的機器人對答、電商平台常出現的商品自動推薦功能等。因此，為能迅速提供使用者在有大量文字的歷史案件中取得對應的分類主題參考，本研究將在人工智慧領域中，結合自然語言處理(Natural Language Processing)與機器學習演算法，探討文件自動化分類相關應用，找出適合文件分類的技術方案。在資料集方面，本研究取用非結構化

文字以及已有人工標記分類(Target Label)的文本資料。研究步驟包含文字前置處理、文字特徵擷取、分類模型與模型評估。研究方法則是藉由NLP模型方法將原始文本數據切割成最小單位的字詞後，分別使用文字特徵擷取技術（TF-IDF詞頻計算及Word2vec詞向量），Scikit-learn分類模型（貝氏分類、支持向量機、KNN演算法以及極限梯度提升—XGBoost）。實驗設計經過10折交叉驗證，最終由Word2Vec特徵模型搭配XGBoost分類器所訓練出的分類模型優於其他模型的組合，平均預測分數（F1值）達到88.78%水準（10次執行結果範圍落在85.15%~90.78%之間）。