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Worm: A Cuban American Odyssey

為了解決Odyssey的問題，作者Rodriguez, Edel 這樣論述：

From ＂America’s illustrator in chief＂ (Fast Company), a stunning graphic memoir of a childhood in Cuba, coming to America on the Mariel boatlift, and a defense of democracy, here and thereHailed for his iconic art on the cover of Time and on jumbotrons around the world, Edel Rodriguez is among th

e most prominent political artists of our age. Now for the first time, he draws his own life, revisiting his childhood in Cuba and his family’s passage on the infamous Mariel boatlift. When Edel was nine, Fidel Castro announced his surprising decision to let 125,000 traitors of the revolution, or ＂w

orms,＂ leave the country. The faltering economy and Edel’s family’s vocal discomfort with government surveillance had made their daily lives on a farm outside Havana precarious, and they secretly planned to leave. But before that happened, a dozen soldiers confiscated their home and property and imp

risoned them in a detention center near the port of Mariel, where they were held with dissidents and criminals before being marched to a flotilla that miraculously deposited them, overnight, in Florida. Through vivid, stirring art, Worm tells a story of a boyhood in the midst of the Cold War, a fami

ly’s displacement in exile, and their tenacious longing for those they left behind. It also recounts the coming-of-age of an artist and activist, who, witnessing American’s turn from democracy to extremism, struggles to differentiate his adoptive country from the dictatorship he fled. Confronting qu

estions of patriotism and the liminal nature of belonging, Edel Rodriguez ultimately celebrates the immigrants, maligned and overlooked, who guard and invigorate American freedom.

Odyssey進入發燒排行的影片

基於人體姿勢估計與機器學習的羽球球種分類

為了解決Odyssey的問題，作者Shiela Mecha Cabahug 這樣論述：

對教練和球員來說，識別羽球擊球動作對於評估技術技能和賽中表現分析至關重要。然而，純粹依靠人類的視覺和判斷是一項艱鉅的任務。本研究目標在使用人體姿態估計和機器學習去訓練個人和通用的羽球擊球分類模型。在本研究中，個人模型訓練了 11 個受試者的個人分類模型，而通用模型則以 10 個受試者的數據去做訓練和測試。這二個分類模型的數據特徵由 30 幀的 25 個身體姿態座標點組成。用來訓練分類模型的三種機器學習演算法分別是CNN、LSTM和CNN-LSTM。個人模型在 440 個數據樣本上使用 75:25 比例的訓練-測試拆分數據驗證集，具有 11 個分類動作的3 個模型的平均準確率分別為94.32%

、89.88% 和 89.51%。另一方面，通用模型使用 7 個受試者的數據作為訓練數據，3 個受試者的數據作為測試數據，分別對 11 個和 9 個動作進行分類。 CNN、LSTM 和 CNN-LSTM 演算法在具有 11 個動作分類的通用模型上的平均準確率分別為 83%、82% 和 74%。然而，在具有 9 個動作分類的通用模型的平均準確率分別為 90%、88% 和 87%。對 11 個和 9 個分類動作訓練好的 CNN 通用模型，準確率分別為 83% 和 90%，是用於預測 3 個測試對象的即時動作分類模型。我們使用即時擊球動作偵測算法去提取即時數據，在11個和9個分類動作的擊球偵測準確率

分別為 89.27% 和 92.11%。而對於 11 個和 9 個動作分類，訓練模型的即時平均準確率分別為 72.67% 和 75.00%。

Prognosis/Saudi Arabia: An Artist’’s Odyssey

為了解決Odyssey的問題，作者Mater, Ahmed 這樣論述：

Born in 1979, when Islamic revolution reconfigured the region, and trained as a community doctor on the Saudi/Yemeni border, Ahmed Mater has risen to become one of the most significant Arab artists of the 21st century.

高極性氟系高分子靜電紡絲應用於鋰離子固態電解質與壓電駐極體奈米發電

為了解決Odyssey的問題，作者鍾沛璇 這樣論述：

摘要 iABSTRACT iii致謝 v目錄 viii表目錄 xi圖目錄 xii第1章 緒論 11-1 前言 11-2 靜電奈米紡絲 31-2.1 靜電紡絲之原理 31-2.2 靜電紡絲之影響因素 61-3 鋰離子電池 81-4 電解質 121-4.1 電解質之種類 141-4.2 固態高分子電解質 161-5 奈米發電機 191-5.1 馬克士威爾位移電流理論 201-5.2 奈米發電機之第一原理理論 211-5.3 壓電式奈米發電機 231-5.4 摩擦發電式奈米發電機 241-6 壓力傳感器 261-6.1 壓阻式壓力傳感器

271-6.2 電容式壓力傳感器 291-6.3 壓電式壓力傳感器 321-7 研究動機 33第2章 實驗方法與測試 342-1 實驗藥品 342-2 實驗器具 352-3 分析儀器 372-4 製備靜電奈米紡絲基材 382-5 製備多層式固態電解質 392-5.1 高分子鋰離子電解質溶液之製備 392-5.2 製備多層式固態電解質 402-5.3 多層式固態電解質之電池封裝 412-6 製備彈性式壓電感測元件製備 422-6.1 介電高分子溶液配置 42a. PDMS透明彈性介電材料製備 42b. PEO透明介電材料製備 432-7 材料

性質分析 442-7.1 掃描式電子顯微鏡 (SEM) 442-7.2 X-ray繞射光譜儀分析 (XRD) 442-8 電化學性質分析 452-8.1 電化學交流阻抗譜 (EIS) 452-8.2 線性掃描伏安法 (LSV) 452-8.3 鋰離子傳輸測試 (tLi+) 462-8.4 恆電流充放電 462-9 壓電感測元件性質分析 472-9.1 彈性壓感元件電壓測試 472-9.2 彈性壓感元件電容測試 47第3章 多層式固態電解質分析 483-1 固態電解質材料性質分析 483-2 固態電解質電化學分析 553-3 固態電解質分析結論 6

2第4章 彈性壓電感測元件分析 634-1 彈性壓電感測元件之簡介 634-2 元件之電性質分析 644-3 元件應用分析 74第5章 結論與未來展望 755-1 結論 755-2 未來展望 76參考文獻 77