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英文字源解剖全圖鑑：第一本左右跨頁，完整呈現拉丁語希臘語的英語起源

為了解決開Subaru的人的問題，作者原島廣至 這樣論述：

英文老師也想偷偷研究 〜全新概念〜英語字源學習書！ 本書還涵蓋英語各種相關小常識與歷史來源 內容超級有趣，對於想深入了解英文的人更是不可或缺！   以圖鑑方式系統化收錄各種單字範例， 按照意義分類整理「字首」、「字尾」， 連教學者都不知道的「結合形式」， 每個單元都以左右跨頁完整呈現拉丁語、希臘語字源， 輕鬆瀏覽圖片，一眼就能看懂！   　　很想學習英文的字首、字尾，卻受不了傳統單字列表的呈現方式，沒看幾頁就想打瞌睡？本書以圖鑑形式呈現英文的字首、字尾，每個單元都以左右跨頁列出同一組字源的相關單字，並搭配彩色插圖，一眼就能看懂字源所要傳達的完整意義！此外，作者憑著對於歷史語言學的豐富知識，

按照意義將字源分類，並且以不同顏色區分來自拉丁語和希臘語的詞彙，保證學習全面無死角。另外，書中也說明複合詞、截短詞、借詞等各種詞語的形成原理與範例，以及許多個別單字的相關小知識，和英文26個字母的歷史來源，是想深入了解英文的人不可或缺的參考書。   　　另外，針對所謂的「字首」，本書也跳脫一般字源學習書的做法，將單字開頭的成分分為大多源自希臘語、拉丁語介系詞的「字首」（prefix），以及意義較為具體的「結合形式」（combining form），以不同章節分別介紹，如此一來，能讓讀者更容易掌握表示位置關係的「字首」的完整體系，同時也能更清楚了解「結合形式」表示「多少、大小、輕重、快慢、新舊…

…」等等的意義對比，讓字源不再是一連串瑣碎的列表，而是意義架構分明的系統。   本書特色   　　■前所未見的字首字尾圖鑑，左右跨頁完整呈現同類字源，讓學習就像翻閱雜誌一樣輕鬆 　　傳統的英文字首、字尾學習書，採用一般單字書的列表編排方式，容易讓人感覺無趣而無法持續學習。本書以左右跨頁的大版面，每兩頁介紹一組字首或字尾的形式，用活潑的版面呈現相關的單字，並且搭配豐富的彩色插圖，就像雜誌一般，讀者可以隨意瀏覽並閱讀自己感興趣的內容，學習無壓力，更容易持續不中斷。每個單字都有字源說明，並且不時穿插與單字相關的小知識，讓印象更深刻。   　　■依照意義分類整理，最短時間搞懂「字首」、「結合形式」、「

字尾」的體系 　　本書將單字開頭的成分分為主要表達位置關係的「字首」（prefix）以及具有核心具體意義的「結合形式」（combining form），再加上能改變詞性的「字尾」（suffix），讓讀者立即掌握這三種成分的性質差異。在每一類的介紹中，又依照意義分類介紹，例如「字首」分為「上、下、前、後、裡面、外面……」，「結合形式」分為「多少、大小、輕重、快慢、新舊……」，「字尾」分為「名詞、形容詞、副詞……」等等，即使英語的字源多不勝數，也能藉著體系清楚的整理快速掌握全貌。   　　■拉丁語、希臘語字源並列呈現，並以顏色區分，徹底掌握同一概念的所有內容 　　即使是相同的意義，也會因為源自拉丁

語或希臘語而有不同的形式。本書每一個字首、結合形式、字尾的分類單元中，都分別列出拉丁語和希臘語的形式，並且以顏色（紅色和藍色）區分，一次就能掌握同一個概念的不同字源，比分別學習每個字源更有效率。   　　■除了字首字尾以外，也介紹複合詞、截短詞、借詞等近代單字常見的生成方式與範例 　　在現代英語中，除了依照字首、字尾的固定組合規則以外，還有許多並非以古典方式形成的新單字，例如複合詞（Ex.：fire + wall = firewall「防火牆」）、截短詞（Ex.：gymnasium → gym「體育館，健身房」）、借詞（Ex.：來自義大利語的 spaghetti「義大利麵」）等等，書中也一一介

紹，讓讀者更全面了解各種單字的來源。另外，因為英語的借詞有悠久的歷史與多樣的來源，書中也以專章特別介紹英語的借詞和其他各語言的歷史關係，提供單字學習之外的深度知識內容。   　　■特別收錄英文26字母的歷史與字體介紹 　　在了解單字來源之餘，作者更進一步介紹英文26字母的來源，包括腓尼基文字、希臘文、拉丁文的形式，以及字母各部位特徵的詳細說明，為英文起源的探索做完整的收尾。

開Subaru的人進入發燒排行的影片

基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測

為了解決開Subaru的人的問題，作者林明志 這樣論述：

本論文主要開發一套基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測，如行人或車輛無預期性的突然闖入車道、行人不遵守道路規則橫跨馬路等道路危險情境，藉由所發展的深度學習演算策略預測動態物件的短期軌跡，以進一步達到駕駛安全預警輔助系統之功效。首先，為了提取道路環境中動態物件一小段連續時間的辨識結果，故本論文主要是採用深度學習模型進行物件辨識，並於辨識後使用件追蹤演算法，以確保獲得的邊界框為同一行人、四輪車輛或者兩輪車輛。接著我們發展一套基於目的地導向之社交行為預測模型，並搭配自我迴歸訓練策略，以實現物件彼此之間的社交軌跡預測，其中該網路模型主要分成五大部分 (1)特徵提取器；(2)編碼器；(2)目的地導

向預測器；(3)條件變分自動編碼器；(4)解碼器。首先，透過特徵提取器由輸入資訊中提取動態物件與自車彼此間的距離、動態物件速度、動態物件軌跡以及自車的狀態等時序特徵。接著，輸入至編碼器中進行編碼，此編碼器主要由長短期記憶與多頭自注意力機制組成，分別針對目標物件的時序特徵以及社交關係進行編碼。接著，目的地導向預測器則是透過長短期記憶與多頭自注意力機制先行預測未來軌跡，並分別向前回饋給編碼器以輔助特徵編碼生成；同時向後輸出至後續的條件變分自動編碼器，以用來輔助最終的軌跡預測結果。第三部分為條件變分自動編碼器將未來軌跡做為條件，生成符合條件的未來軌跡多模態(multimodal)分佈。最終透過基於多

頭自注意力機制的解碼器，有效預測出更準確的軌跡路徑。最後本文主要是採用TITAN公開資料庫，以進行本文所發展的演算模型驗證與量化分析。經實驗結果發現，本文所提方法其預測軌跡的平均位移誤差(ADE)能有效改善5%、最終位移誤差(FDE)更能有效改善21%，同時最終交並比(FIOU)也提升9%。

你可以不要怕孤獨，要從孤獨中產生力量：7個孤獨的效用，積極孤獨的7大步驟

為了解決開Subaru的人的問題，作者小川仁志 這樣論述：

把消極的孤獨轉換成積極的孤獨， 把一個人獨處的時光視為更正面、更有意義的存在。   　　在這個高喊「核心家庭」或「個人主義」的時代，人與人之間暗藏著某種危機感，卻又無法阻擋這股孤獨時代的洪流。隨著科技的發達、網路與通訊軟體的普及，結果反而產生了大量的孤獨個體。「繭居族」的比例與產生的問題，在世界各地也越來越多，且年齡層也逐步降低。   　　我們容易在不經意中，覺得孤獨的狀態是個問題。但是，真正的問題出在，煩惱變得孤獨的自己身上。 　　然而，一個人的時候，就等於等於孤獨嗎？   　　不管跟誰在一起、不管處於什麼狀態，只要內心覺得孤獨，那就是孤獨，因為孤獨是感覺問題。所以作者常常在想，真的有必

要為孤獨煩惱嗎？   　　作者認為思考孤獨意義的這件事，是一段與自己面對面的時間。 　　孤獨是什麼？想享受孤獨又該怎麼做？解答的過程宛如小孩拿到新玩具一樣，一邊興奮期待、 　　一邊想像有哪些玩法，是一段非常幸福的時光。然後在過程中，漸漸摸清孤獨這個對手。 　　不過，我們真正摸清的，不是孤獨，而是自己。所以才有趣。   　　透過孤獨這面鏡子照出來的自己，偶爾會出現以前從未見過的表情。夾雜著不安、期待與內心靜謐的不可思議的表情。當這個狀態顯現在表情上，代表我們與孤獨已處於同步。   　　本書提到孤獨會帶來幸福，也就是說在這個狀態下，我們等於是把幸福的人生弄到手了。   　　作者小川仁志為哲學研究家

與推廣者。在本書中，他透過哲學的角度與觀點以及自身過往的經驗，帶領讀者剖析「孤獨」對自我以及社會的影響，瞭解孤獨的7個效用，和積極孤獨的7大步驟。期望讓所有人能夠正向地面對「孤獨」這件事，學會好好獨處，並享受孤獨為我們奉上優雅的時間與寬裕的心靈。   名人推薦   　　馬大元  身心科醫師、馬大元診所負責人 　　詹文男  台灣大學商學研究所兼任教授，前資策會產業情報研究所所長

深度學習於星系團成員之應用

為了解決開Subaru的人的問題，作者劉承翰 這樣論述：

星系團成員星系的判斷對於星系演化、星系團質量和宇宙學等研究至關重要。在過去的二十年裡，已經有好幾種星系團成員星系的判斷方法被開發了。一般來說，有三種方法，第一是基於星系顏色與亮度的方法，例如紅序列(red sequence)；第二是基於紅移的方法，研究人員透過直接測量星系的光度紅移(photometric redshift, photo-z)或光譜紅移(spectroscopic redshift, spec-z)來判斷我們與該星系的距離，第三則是基於機器學習(machine learning, ML)或深度學習(deep learning, DL)，直接進行星系團成員星系的判斷。近年來，基

於機器學習或深度學習的方法為光度紅移及星系團成員星系的判斷帶來更高效率且更好的結果。但是，這些研究都是基於大量的光譜能量分布(spectral energy distribution, SED)的資訊，也就是說，多波段，這些研究人員通常使用五個以上的波段。在我們的研究當中，我們想要知道，利用兩個波段及非SED的資訊，例如星系的表面亮度或是形狀，是否能夠得到與其他紅移估計與星系團成員辨認相關研究相當，或是更好的結果，同時，我們也設置了一系列的深度學習實驗來了解怎樣的來源，前景或是背景星系，會對星系團成員星系的辨認造成影響。我們的研究結果顯示，使用兩個波段及非SED的資訊在紅移估計上得到可與其他研

究可相提並論之結果，我們模型的均方根誤差(root mean squared error)大約為0.08，而平均絕對誤差(mean absolute error)大約為0.06，且光學波段(V band)對於紅移的估計相對重要。在星系團成員星系的判斷上，我們得到70 %的ROC下面積(area under receiver operating characteristic curve, AUC)，前景星系對於星系團成員星系的判斷會造成問題，以及利用不同視線上速率(line-of-sight velocity)來限制星系團成員星系的範圍並不會對結果產生影響。除此之外，我們透過比較利用深度學習以及

利用預測的紅移，這兩種方式在星系團成員星系的判斷上得知，利用預測的紅移來判斷星系團成員星系是不可能的，因為預測紅移的模型誤差比星系團的紅移範圍還要大。在深度學習模型方面，我們發現到利用適當數量的資料訓練多層感知器與卷積神經網路的混和模型(hybrid MLP-CNN model)，通常能夠得到較好且較穩定的結果，這樣的結果顯示讓深度學習模型同時學習物體的特徵數值及結構是較好的訓練策略。