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衣冠南渡──溫任平詩集

為了解決aqi是什麼的問題，作者溫任平 這樣論述：

　　《衣冠南渡》是漢語文壇出現的第一部「魔幻寫實」詩。當眾人認為，只有哥倫比亞馬奎斯的《百年孤寂》是魔幻寫實小說之際，身處南洋的詩人溫任平寫出了他的魔幻寫實詩。 　　溫氏對時間與空間感應敏鋭，作品以時間為經，空間為緯，既立體而又多元。他把不同時空的人物情節並置，穿插更迭在當代或古代的情境，實中有虛，虛中有實，疑幻似真。陸之駿讀溫氏過去兩年的詩，仿似每天讀一則濃縮的社論，溫任平的詩與時事，緊密掛勾，竟至於斯。 　　《衣冠南渡》是一部變體的政治詩集，它對本土政治，兩岸三地——尤其是香港——著力沉重。溫任平自我調侃與調侃別人，使真相暴露。詩人溫任平的人文關懷，在北進與南返的二

律背反狹縫中，絕少抗議，因為無效，從不吶喊，那是瘋狂。他自喻為戲子，裝傻扮懵，後現代式的顧左右而言他，戲劇性變化很大。溫任平的逆筆曲喻，反而讓真相現形。詩人方昂的評語是：「稀有的幽默」、「現在我相信你是個會開玩笑的人了」，結論是「詩畢竟可以幽而默之」。 　　由於溫氏的大量使用從秦漢以降的歷史人物與軼事，谷歌對溫任平的定義是「溫氏出入中國古典，因此論者多以為他是中國古典主義，亦有認為他是現代主義。」谷歌的判斷沒有權威性，但有普及性。古事新詠，古為今用，屬於什麼主義，反而不那麼重要。 　　詩人坦承他對生命中一瞬即逝的現象：錯身而過、刹那回眸、似曾相識、猝不及防、恍惚失神，特別敏感，《衣冠南渡》

在這些方面頗多抒寫，奇趣橫生。 本書特色 　　★ 馬華文學重量級詩人、天狼星詩社社長溫任平的最新詩作 　　★ 面對新世紀的疫情，詩人溫任平寫下世界面臨「再現代化」的魔幻寓言 各界推薦人 　　｜專文推薦｜ 　　☆上饒師範學院副教授／劉正偉 　　☆詩人、評論家／高塔 Hytower 　　☆專欄作家、詩人／陸之駿  

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國中跨域課程對學生運算思維與學習成效之影響

為了解決aqi是什麼的問題，作者黃柏軒 這樣論述：

本研究之主要目的在於探討國中跨域課程對學生運算思維與學習成效之影響。本研究藉由國中資訊科技課程之實施，以STEAM（Science, Technology, Engineering, Art, and Mathematics）跨領域整合學習及專題導向教學法（Project-based Learning, PBL）為基礎發展教材並進行教學，並融入閱讀（Reading）的元素，該課程引導學生學習，探究學生的運算思維、高層次思考意向（包括：創造力、問題解決、團隊合作、溝通協調、批判思考），以及學習動機。研究方法上，本研究以量化為主，質性為輔之方法分析資料，探討學生在接受該課程後運算思維、高層次思考

意向，以及學習動機之差異，希冀研究結果可以提供未來相關政策，課程發展與實踐等之參考。本研究採準實驗研究法之不等組前後測設計，國中跨域課程（STEAM PBL教學模式）為實驗處理，自變項為教學策略，實驗組實施國中跨域課程教學，而控制組實施傳統教學，依變項為運算思維、高層次思考意向，以及學習動機。本研究以臺南市某國中一年級4個班級（控制組52人與實驗組54人）為研究對象，探討不同教學策略對學生運算思維、高層次思考意向，以及學習動機之影響。在研究工具方面，量化部分採用多項測驗及量表，包含國際運算思維挑戰賽測驗題、新編創造思考測驗、高層次思考意向量表，以及國中小學習動機量表；在質性研究部分，研究者使用

觀察日誌、訪談大綱，以及課程回饋問卷。資料處理與分析則採用描述性統計、共變數分析（Analysis of covariance, ANCOVA）、獨立樣本t檢定、相依樣本t檢定等方法進行比較分析。研究結果顯示：（一）國中跨域課程有助於提升學生的運算思維。（二）國中跨域課程有助於培養學生的高層次思考意向。（三）國中跨域課程有助於增進學生的學習動機。（四）教師及學生對國中跨域課程多持正向感受。本研究依據研究結果提出建議，對未來欲進行國中跨域課程的學校單位與教師作為教學與研究上之參考。關鍵字：國中跨域課程、運算思維、學習成效、STEAM教育、專題導向學習（PBL）

環境氣象學

為了解決aqi是什麼的問題，作者陳康興 這樣論述：

　　無雲不成雨，無風不起浪。水氣在大氣中所占的成分不多，但是露、霧、雲、雨、雪皆生之於水，又歸於水，這是如何演變及影響天氣？而大氣穩定度及大氣邊界層如何影響雲的發展及天氣？風又是因何而生？高空風和地面風有何不同，在天氣圖中是如何呈現的？ 　　氣象的源頭是什麼？大氣環流如何影響全球的氣候？信風、季風和局部風有何異同？低壓氣旋和高壓反氣旋是如何生成的，如何影響天氣和空氣品質？ 　　主控全球及區域的氣團和鋒面，如何隨季節的變化而消長並影響天氣？又與雷雨、龍捲風、中緯度氣旋及颱風有何關聯？ 　　天氣和氣候有甚麼不同，如何劃分全球的氣候帶？ 　　本書以平易通順的文詞，科學的解說，搭

配精美的插圖，闡述這些原因和機制，最後一章解說氣象因子如何影響空氣品質。  

以微測站協助之多層空氣污染預測模型

為了解決aqi是什麼的問題，作者葉紹宏 這樣論述：

在現今空氣汙染已越來越被重視，因高濃度的PM2.5(particulate matter，指空氣中極小的懸浮微粒)對人體造成的影響不容忽略，並且在先前已有許多研究用以預測細懸浮微粒，有針對一般值的預測，以及針對高峰值的預測，但在兩者之間一直沒有一個明確適合的使用時機，因此本文利用分類的概念來分辨模型何時適用，並且討論資料切割訓練的可行性，最後利用先前研究的模型來做驗證。首先本文使用CNN-LSTM的架構，以微測站的資料作為輸入並將其轉為網格模式，利用圖片的變化趨勢計算出PM2.5用以偵測環保署測站附近的趨勢，以及利用相關性分析使用包含AQI、PM2.5移動趨勢、PM10移動趨勢等等與新資料與

原先資料做比較，再來將注意力機制的方法套用至微測站的網格資料中，減少了CNN(Convolutional Neural Network)參數並且增加了訓練效率，最後再輸出層以GAP(Global Average Pooling)的架構取代了原先全連接層。GAP架構減少了參數的運算量，並且避免過擬合，最後分類出結果是否為高峰值，若不為高峰值則使用原先一般模型，反之則利用SCORE損失函數做模型訓練，該函數可使模型在訓練時偏向高值預測。最後依據GAP分類結果選擇模型進行模型切換，並比較使用分類模型以及未使用分類模型之GRU，結果在高峰值情況的中部區域取得了良好的效果。本文將原先的SCORE損失函數

的比例降低，避免高峰值超出觀測值太多，並且將分類套用至目前最優秀之模型做比較，從結果顯示在高峰值時段利用分類結果做模型切換在一至八小時的平均有降低的現象，證明利用分類結果在高峰值出現時有幫助。