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平原上的摩西

為了解決A 調轉 C 調的問題，作者雙雪濤 這樣論述：

當代中國最受矚目的年輕小説家，多部作品授權影視改編 首位獲得臺北文學獎的大陸作家 首位華文世界電影小說獎首獎得主 華語文學傳媒大獎「年度最具潛力新人」 第三屆單向街書店文學獎年度青年作家獎 ／ 雙雪濤是當代中國大陸最被看好的小説家之一。短篇小説集《平原上的摩西》以他生長所在——東北瀋陽市鐵西區——為背景，白描世紀之交的浮生百態，敍事精準冷冽，淡淡的宗教啓示氣息尤其耐人尋味。 ——王德威（美國哈佛大學Edward C. Henderson講座教授）   艷粉街的少年刑警，負責偵查一件十二年前的計程車凶殺案，隨著調查的深入，嫌犯漸漸指向刑警兒時鄰居家的父女，他本人很可能就是案件的參

與者…… 《平原上的摩西》收錄10篇中短篇小說，其中，中篇小說〈平原上的摩西〉是雙雪濤最具代表性的作品，也最受到矚目。小説採取多重視角敍事，講述由一起計程車司機被殺案揭開的陳年往事。 其他篇章包括〈大師〉裡深藏不露擁有下棋絕技的跛腳和尚；〈我的朋友安德烈〉一個不學有術不按牌理出牌的混混；〈跛人〉講述二個逃家的青少年在火車上的奇遇；〈長眠〉以一個奇幻的故事，演繹一段「死亡是哲學的、詩性的」荒謬情境…… 雙雪濤的小說人物大都浮游在社會低層，他們是畸零人、失敗者、犯罪者；這些閒人廢人，他們酗酒、下棋、撞球、遊蕩、鬥毆。他們從國家社會的大機制齒輪，墜落到無邊的空虛裡……但雙雪濤要在這些底層的被侮

辱與被損害者中找尋倖存者、報信者：他們是曾經犯下殺人罪的父親（〈平原上的摩西〉），是徘徊火車上的殘疾人（〈跛人〉），是離家出走、剛剛墮入勒索行業的孤兒（〈大路〉），是以好勇鬥狠甚至以自殘為傲的無賴（〈無賴〉），是即將陸沉的山村裡的流浪詩人（〈長眠〉），是有精神分裂傾向的青年（〈我的朋友安德烈〉），是一路走向墮落的女孩（〈走出格勒〉），是監獄歸來的和尚（〈大師〉）…… 一則則充滿詩意的生命寓言，冷峻中有恣意，平靜從容的敘事背後蘊藏著不凡的關懷與悲憫。 彳亍在鐵西廢墟裡，雙雪濤撿拾歷史狂飆後的殘骸，喟嘆父輩所經歷的信仰與挫敗，反思年輕世代的艱難探索，擬想救贖契機。他的故事陰鬱荒涼，内裡卻包藏

著抒情的核心。在那裡，詩意顯現，神性乍生。  

A 調轉 C 調進入發燒排行的影片

應用卷積神經網路進行影像辨識— 以COVID-19之胸部X光與CT圖像為例

為了解決A 調轉 C 調的問題，作者廖昱傑 這樣論述：

根據NCHC COVID-19全球疫情地圖顯示，截至2022年四月底，COVID-19全球確診人數已突破五億，死亡人數更是超過六百萬。傳統檢測COVID-19的方法主要是使用RT-PCR試劑和透過醫生判讀各種醫療影像來辨識是否為COVID-19患者。然而，上述方法既耗時又費力，且容易造成假陰性和人力辨識的錯誤。值得一提的是，AI影像辨識的技術越來越成熟，其中深度學習主要是藉由收集相關的圖像，再透過訓練模型以增加該領域的學習力，方可提升辨識的準確率，盡早發現病源能幫助醫生快速及準確治療COVID-19患者，進而降低死亡率。本研究所使用的軟體為Python，我們採用四個皆為公開的資料庫，從中收集

胸部X光圖像和CT圖像，經過整理後挑選COVID-19、一般肺炎及正常三個類別作為研究對象，並將兩種圖像分別劃分成資料庫一及資料庫二。首先將圖像進行預處理，接著選擇InceptionV3、ResNet50V2、Xception、DenseNet121、MobileNetV2和EfficientNet-B0等六個轉移學習模型進行微調。除此之外，本研究提出一個專門檢測COVID-19的輕量型卷積神經網路，並將其命名為L-EffNet。目的是為了減少模型的參數量，進而降低訓練的時間。最終為了提升整體研究的效率與可行性，在訓練模型前我們使用網格搜索來找尋最佳的參數配置，且過程中使用五倍交叉驗證來評估各

個模型的性能。研究結果顯示，在資料庫一當中，微調後最佳的轉移學習模型為InceptionV3，準確率為97.72%；而在資料庫二當中，微調後最佳的轉移學習模型為Xception，準確率為96.78%。而本研究所提出的L-EffNet參數量為798,539，在資料庫一和資料庫二的準確率分別為98.33%和97.48%。除此之外，透過分類結果繪製混淆矩陣，加以分析每個模型的精確度、召回率和F1得分。研究結果表明本研究所自我開發的卷積神經網路在檢測COVID-19患者的可行性。

烏克麗麗完全入門24課(五版)

為了解決A 調轉 C 調的問題，作者陳建廷 這樣論述：

　　學會一種樂器而且能夠自在彈唱是許多人的夢想！號稱全世界最簡單的彈唱樂器―Ukulele，由於它的小巧，攜帶方便和容易上手的特質讓人感覺親近，容易完成自彈自唱的目標，若是一輩子只想學一種樂器，Ukulele會是不錯的選擇。 　　學習樂器選歌很重要，好聽的歌可以提高大家的學習興趣，本書收錄了許多經典好聽的歌曲，希望可以讓大家快樂學習Ukulele。 　　本書對於歌曲的內容編排並非以原曲的編排方式，而是以樂器特性與其隨性 　　樂趣為主，讓大家可以輕鬆學習。 　　本書內容包含以下五個部份： 　　一、熱身篇 　　Ukulele的基本常識介紹，包含Ukulele的歷史、種類和U

kulele音階等。 　　二、彈唱篇 　　本書主要為Ukulele學習者設計，內容適合初、中級學生，整理出學習Ukulele的24堂課，並針對不同類型歌曲提供不同的彈奏技巧，讓學習者可以輕鬆彈唱。 　　三、樂理篇 　　內容包含學習Ukulele常用且實用的簡單樂理，像是移調、轉調等，讓學習者可以不只是會彈音樂，而且可以靈活運用音樂。 　　四、Ukulele相關小常識篇 　　內容包含一般人比較常問的問題，如何選購Ukulele、相關配件等。 　　五、經驗分享篇 　　內容包含Ukulele Q&A，自彈自唱經驗分享，和學習Ukulele的建議等。 　　◆本公司鑒於數位學習的靈活使

用趨勢，取消隨書附加之影音學習光碟，改以QR Code連結影音分享平台（麥書文化官方YouTube）。 本書特色 　　全世界最簡單的彈唱樂器 　　帶著夏威夷吉他去旅行 　　適合全家人一起玩的樂器 　　輕鬆入門24課，烏克麗麗一學就會！ 　　．簡單易懂 　　．循序漸進 　　．詳盡的教學內容 　　．影音教學示範 　　學習樂器完全無壓力快速上手！  

針對憤怒語調之語者識別研究

為了解決A 調轉 C 調的問題，作者屈亮羽 這樣論述：

在現今的生活中，已經有許多識別說話人系統應於日常當中，但辨識系統也會因說話人的情緒與不同表達方式的改變而發生誤判，甚至有心人士利用如此特性，刻意偽裝聲音，隱匿個人身分，達到反追蹤的效果。本論文因此嘗試探討說話帶有憤怒語氣時，語者識別系統是否仍可有效判斷。我們測試了幾種訊號處理方法，包括基頻、語速、振幅包絡線等調整，嘗試將憤怒語調轉換成接近正常語調，以使原正常語調所訓練之語者識別系統可以判斷憤怒語調的說話者。透過深度學習方式來建立正常語調與憤怒語調的訊號特徵關係，我們實驗發現大約可提升30%之憤怒語調的語者識別正確率。