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【限量親簽＋親寫印刷信箋】少女的祈禱

為了解決jojo第七部的問題，作者陳雪 這樣論述：

　　★ 限量贈送：「給少女的呢喃」信箋組（12x15.5cm）。是人生的皺褶將作家推往文學之路，陳雪親寫一封給過往10歲少女的信，讓曾經的傷痛終於得以安放。   　　★ 小說家陳雪最動人的自傳式散文，從夜市小販、超級業務員，到專業小說家之路，一步一步，被凍結在衣櫥裡驚惶的女孩終於走出黑暗，成為一個說故事的人。   　　★ 房慧真專文推薦，簡媜、張曼娟、楊双子、吳曉樂、林立青、林楷倫、DJ JOJO動容分享   　　我們就這樣搭著那輛破舊的貨車，駝滿貨物，隨著命運漂流，一站熬過一站，一場做過一場。雨天炎天，無論季節如何，夜市裡都有我們一家五口慌亂的身影，在燈海裡泅

泳。   　　沉重的往事如水，或許一輩子都會在我心裡流淌，然而我知道，隨著這些被寫出的故事，使我成為了一個說故事的人。   　　童年突逢轉折，驚惶不安的女孩穿梭在夢境與真實、童稚與中年之間，在黑暗中張大眼睛、側耳傾聽，拾取生命中早已碎裂的斑斑往事。   　　那些曾經被轉化為小說題材隱約書寫過的故鄉、市集、家人、傷害、救贖，那些掙扎、跋涉、爬行、逃亡、追悔，都將透過文字，還原為最真實的血肉。   　　小說家的文字解除了櫥櫃的封印，喚醒黑暗中的女孩，讓她於文字裡重新成長一次。然後站立地面，腳踏實地，一步一步，一歲一歲，一年一年，從十歲，二十歲，三十歲，四十歲，穿過記

憶的河，勇渡險灘，抵達彼岸。   　　活過慌亂的年少，撐過驚惶的年輕，熬過動盪的中年，來到真實的歲數，真正地成熟。   動容推薦   　　▏小說家復刻場景的能力令人驚嘆，像照相機般的瞬間記憶能力，陳雪有一雙令人羨慕的眼睛，這雙眼睛在《少女的祈禱》裡不是她習用的寫小說全知的上帝視角，而是一雙人類學家的眼睛，喧囂熱鬧的八○年代成了陳雪的絕佳田野，她在其中採集素材，除了以擅長的說故事能力驅動，將萬花筒下繽紛的舊世界細筆描繪、拓樸出來，亦見功力。——房慧真   　　▏不管是小說或散文，陳雪的創作有種迷魅的氣息，令人忍不住閱讀下去，想要沉浸其中，那些細節與結構，熨貼著讀者心

靈，也撩動著隱隱的不安。——張曼娟   　　▏每個創作者心底都有一座迷宮，所有的書寫都是為了找到出口。《少女的祈禱》真摯記述迷走軌跡，以無比的耐性嘗試企及迷宮核心——那麼，陳雪找到迷宮的出口了嗎？這個問題，我沒有答案。可以確知的是，全書縱橫來去的迷走軌跡，宛如筆畫一筆一筆地勾勒了作家陳雪的誕生，其坦白誠懇令人折服，其迷惘痛苦使人捫心。《少女的祈禱》作為一道敞開的迷宮入口，毫無疑問是認識陳雪不可繞過的一部散文集。——楊双子   　　▏臺灣的市場夜市給人的印象多半是新鮮實惠，充滿美食小吃，生猛而有力的喊賣，平價而實惠的享受，所有人都負擔得起，能夠在裡面滿足生活的需求。 　　只是

對於夜市裡的人來說，如何在其中「補貨」，用一臺車打包所有家當，盡力地求取空間，撐起一個家，卻很難描述那裡的人情世故，那種期待著孩子可以離開市場，卻又在我成年以後，工作求職不順時，跟我說「乾脆回來擺個攤，賣點小東西」的關心和提醒。 　　讀完這本書以後，我不知道怎麼描述，但我覺得自己的心裡被塞得滿滿的，想起好多好多人，好多好多過去看過的場景，而且開始懷念起自己還小的時候。 　　我覺得這本書很好，好像把我拉回一段一段過去在市場裡面，什麼都懵懵懂懂，在攤位上晃頭晃腦的時光。——林立青   　　▏有沒有貼在門板偷聽的經驗？有沒有貼在門板講話給別人聽的經驗？作者與讀者之間隔了道多厚的門，在

雙方不同的聽覺與話語之間，完全不能交流的經驗有好些，但陳雪輕聲對著門板說，清楚猶如耳語。我在她的世界遊迴，家族、愛情、寫作三者交錯乘以自己與陳雪，不斷疑問又共感地不斷解答。作為讀者的我與陳雪的那道門，只有耳膜的厚度，或說，只剩我的耳膜與輕如雪聲的悄悄話，卻清楚入心。——林楷倫

jojo第七部進入發燒排行的影片

習近平上台後中澳關係之演進

為了解決jojo第七部的問題，作者蘇麒驊 這樣論述：

隨著中國地位迅速地崛起，為進一步在國際上獲取更多的話語權及主導權，習近平開始發展一套複雜且具有系統性之策略，藉由他國開放且自由的社會特徵，及對中國市場高度依賴，操弄其人民、政府、媒體與領導人，以影響它國制定政策方向，並同時弱化對中國的敵意，當今世界許多國家都飽受其害，位於亞太區域內的澳洲更是如此。近年來，雙方在主權、價值觀與國家利益上有著諸多衝突，以致於兩國關係逐漸走向惡化。本文是以新古典現實主義理論作為架構，在梳理雙邊歷史脈絡後，系統性分析兩國在基本概念上之差異，並將習近平與歷任澳洲總理在不同時期的政策進行比對，以彙整中澳關係轉變可能之因素，作為我國未來在國際政治與經濟發展之借鏡。

少女的祈禱

為了解決jojo第七部的問題，作者陳雪 這樣論述：

　　★小說家陳雪最動人的自傳式散文，從夜市小販、超級業務員，到專業小說家之路，一步一步，被凍結在衣櫥裡驚惶的女孩終於走出黑暗，成為一個說故事的人 　　★房慧真專文推薦，簡媜、張曼娟、楊双子、吳曉樂、林立青、林楷倫、DJ JOJO動容分享 　　我們就這樣搭著那輛破舊的貨車，駝滿貨物，隨著命運漂流，一站熬過一站，一場做過一場。雨天炎天，無論季節如何，夜市裡都有我們一家五口慌亂的身影，在燈海裡泅泳。 　　沉重的往事如水，或許一輩子都會在我心裡流淌，然而我知道，隨著這些被寫出的故事，使我成為了一個說故事的人。 　　童年突逢轉折，驚惶不安的女孩穿梭在夢境與真實、童稚與中年之間

，在黑暗中張大眼睛、側耳傾聽，拾取生命中早已碎裂的斑斑往事。 　　那些曾經被轉化為小說題材隱約書寫過的故鄉、市集、家人、傷害、救贖，那些掙扎、跋涉、爬行、逃亡、追悔，都將透過文字，還原為最真實的血肉。 　　小說家的文字解除了櫥櫃的封印，喚醒黑暗中的女孩，讓她於文字裡重新成長一次。然後站立地面，腳踏實地，一步一步，一歲一歲，一年一年，從十歲，二十歲，三十歲，四十歲，穿過記憶的河，勇渡險灘，抵達彼岸。 　　活過慌亂的年少，撐過驚惶的年輕，熬過動盪的中年，來到真實的歲數，真正地成熟。 動容推薦 　　▏小說家復刻場景的能力令人驚嘆，像照相機般的瞬間記憶能力，陳雪有一雙令人羨慕的眼睛，這雙眼睛

在《少女的祈禱》裡不是她習用的寫小說全知的上帝視角，而是一雙人類學家的眼睛，喧囂熱鬧的八○年代成了陳雪的絕佳田野，她在其中採集素材，除了以擅長的說故事能力驅動，將萬花筒下繽紛的舊世界細筆描繪、拓樸出來，亦見功力。——房慧真 　　▏不管是小說或散文，陳雪的創作有種迷魅的氣息，令人忍不住閱讀下去，想要沉浸其中，那些細節與結構，熨貼著讀者心靈，也撩動著隱隱的不安。——張曼娟 　　▏每個創作者心底都有一座迷宮，所有的書寫都是為了找到出口。《少女的祈禱》真摯記述迷走軌跡，以無比的耐性嘗試企及迷宮核心——那麼，陳雪找到迷宮的出口了嗎？這個問題，我沒有答案。可以確知的是，全書縱橫來去的迷走軌跡，宛如筆畫

一筆一筆地勾勒了作家陳雪的誕生，其坦白誠懇令人折服，其迷惘痛苦使人捫心。《少女的祈禱》作為一道敞開的迷宮入口，毫無疑問是認識陳雪不可繞過的一部散文集。——楊双子 　　▏臺灣的市場夜市給人的印象多半是新鮮實惠，充滿美食小吃，生猛而有力的喊賣，平價而實惠的享受，所有人都負擔得起，能夠在裡面滿足生活的需求。 　　只是對於夜市裡的人來說，如何在其中「補貨」，用一臺車打包所有家當，盡力地求取空間，撐起一個家，卻很難描述那裡的人情世故，那種期待著孩子可以離開市場，卻又在我成年以後，工作求職不順時，跟我說「乾脆回來擺個攤，賣點小東西」的關心和提醒。 　　讀完這本書以後，我不知道怎麼描述，但我覺得自己的心裡

被塞得滿滿的，想起好多好多人，好多好多過去看過的場景，而且開始懷念起自己還小的時候。 　　我覺得這本書很好，好像把我拉回一段一段過去在市場裡面，什麼都懵懵懂懂，在攤位上晃頭晃腦的時光。——林立青 　　▏有沒有貼在門板偷聽的經驗？有沒有貼在門板講話給別人聽的經驗？作者與讀者之間隔了道多厚的門，在雙方不同的聽覺與話語之間，完全不能交流的經驗有好些，但陳雪輕聲對著門板說，清楚猶如耳語。我在她的世界遊迴，家族、愛情、寫作三者交錯乘以自己與陳雪，不斷疑問又共感地不斷解答。作為讀者的我與陳雪的那道門，只有耳膜的厚度，或說，只剩我的耳膜與輕如雪聲的悄悄話，卻清楚入心。——林楷倫

基於人工智慧的乳癌病理影像辨識

為了解決jojo第七部的問題，作者郭立杰 這樣論述：

iii目 錄摘要--------------------------------------------------------------- i誌謝-------------------------------------------------------------- ii目錄------------------------------------------------------------- iii表 目 錄------------------------------------------------------------v圖 目 錄--------------------

-------------------------------------- vi第 一 章 導論----------------------------------------------------- 1 1.1. 研究動機--------------------------------------------------1 1.2. 研究目的--------------------------------------------------21.3. 論文架構--------------------------------------------------3第 二 章 文 獻

探 討-----------------------------------------------42.1. 乳癌的介紹------------------------------------------------42.1.1. 乳癌的定義(definition)--------------------------------42.1.2. 乳癌的危險因子(risk factor)---------------------------52.1.3. 乳癌的種類(type)--------------------------------------52.1.4 乳癌的症狀(sympto

m)-----------------------------------62.1.5 乳癌的診斷(diagnosis)---------------------------------62.1.6 乳癌的病理切片(pathology)-----------------------------72.1.7 乳癌的分期(stage)-------------------------------------92.1.8 乳癌的的治療(treatment)-------------------------------92.1.9 乳癌的五年存活率(five year survival)--

----------------92.2. 人工智慧-------------------------------------------------11 2.2.1. 人工智慧、機器學習、深度學習的關聯性-----------------11 2.2.2 人工智慧(Artificial intelligence)--------------------11 2.2.3 機器學習(machine learning)--------------------------11 2.2.4 深度學習(deep learning)--------

----------------------12 2.2.5 深度學習框架(DL Frameworks)--------------------------12 2.2.6 Keras介紹--------------------------------------------12 第 三 章 研 究 方 法-------------------------------------------17 3.1. 研究流程-------------------------------------------------17 3.2 載入資

料(第一步驟)---------------------------------------18 3.2.1 檢視所有相片------------------------------------------18 3.2.2 讀取所有相片檔案--------------------------------------20 3.3 第二步驟到第六步驟分十組進行-----------------------------21 3.3.1 資料增強----------------------------------------------21

3.3.2 LeNet 架構介紹-----------------------------------------23 iv 3.3.3 VGG16 架構介紹-----------------------------------------24 3.3.4 GoogLeNet 架構介紹-------------------------------------28 3.3.5 AlexNet 架構介紹---------------------------------------33 3.3.6 LeNet-Modify 架構介紹---------

-------------------------34 第 四 章 實 驗 結 果 與 討 論----------------------------------354.1 實驗規劃-------------------------------------------------35 4.1.1 實驗設備-----------------------------------------------35 4.1.2 實驗資料-----------------------------------------------354.2 十組卷積神經網路實驗結果---------

------------------------36 4.2.1 第一組(LeNet 組)、第二組(LeNet-1 組)-------------------36 4.2.2 第三組(GoogLeNet 組)、第四組(GoogLeNet-1 組)------------38 4.2.3 第五組(VGG16 組)、第六組(VGG16-1 組)--------------------40 4.2.4 第七組(Alexnet 組)、第八組(Alexnet-1 組)---------------42 4.2.5 第九組(LeNet-modify 組)、第

十組(LeNet-modify-1 組)-----444.3 十組卷積神經網路實驗結果比較-----------------------------464.4 選出表現最佳模型並繼續進行第七及第八步驟-----------------464.5 執行預測(第七步驟)---------------------------------------474.5.1 預測測試組圖片屬於那一個標籤-------------------------474.5.2 整體測試組圖片預測情況-------------------------------474.5.3 單一測試組圖片預測情況------

-------------------------484.5.4 回顧訓練組圖片訓練情況-------------------------------494.5.5 未知圖片辦識-----------------------------------------494.6 模型存檔(第八步驟)---------------------------------------51 第 五 章 結 論-------------------------------------------------52 參考文獻----------------------------------------

-----------------53 v表目錄表 2.1 乳癌的五年存活率---------------------------------------------10表 3.1 所有相片檔案-------------------------------------------------20表 3.2 所有參與實驗的組別------------------------------------------ 21 vi圖目錄圖 2.1 乳房的構造------------------------------------------------4圖 2.2 乳癌診斷的過程---

-----------------------------------------7圖 2.3 人工智慧、機器學習、深度學習的相關性 ---------------------11圖 2.4 傳統寫程式與機器學習的比較-------------------------------11圖 2.5 低階深度學習框架與高階深度學習框架 Keras 的關係-----------12圖 2.6 Sigmoid Activation Function 的程式碼----------------------13圖 2.7 以程式碼畫出 Sigmoid Activation Fun

ction 圖形--------------14圖 2.8 ReLU Activation Function 的程式碼-------------------------14圖 2.9 以程式碼晝出 ReLU Activation Function 圖形-----------------15圖 3.1 系統流程圖-----------------------------------------------17圖 3.2 invasive ductal carcinoma 的病理影像----------------------18圖 3.3 seborrheic ke

ratosis 的病理影像--------------------------19圖 3.4 epidermal cyst 的病理影像---------------------------------19圖 3.5 intradermal nevus 的病理影像------------------------------19圖 3.6 dermatofibroma 的病理影像---------------------------------20圖 3.7 verruca vulgaris 的病理影像-------------------------------20圖 3

.8 讀取相片資料---------------------------------------------21圖 3.9 資料增強的程式碼-----------------------------------------22圖 3.10 資料資料增強前的圖片-------------------------------------22圖 3.11 資料增強後的圖片-----------------------------------------23圖 3.12 LeNet 卷積神經網路架構------------------------------------24圖

3.13 VGG16 卷積神經網路架構------------------------------------27圖 3.14 GoogLeNet 卷積神經網路架構--------------------------------33圖 3.15 AlexNet 卷積神經網路架構----------------------------------34圖 3.16 LeNet-Modify 卷積神經網路架構-----------------------------34圖 4.1 LeNet 組訓練組及驗證組損失函數值及準確率------------------36圖 4.2

LeNet 組測試組損失函數值及準確率--------------------------36圖 4.3 LeNet 組訓練過程中訓練組及驗證組準確率--------------------36圖 4.4 LeNet組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值----------------36圖 4.5 LeNet-1組訓練組及驗證組損失函數值及準確率----------------37圖 4.6 LeNet-1組測試組損失函數值及準確率------------------------37圖 4.7 LeNet-1組訓練過程中訓練組及驗證組準確率---------

---------37圖 4.8 LeNet-1組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值--------------37圖 4.9 GoogLeNet組訓練組及驗證組損失函數值及準確率--------------38圖 4.10 GoogLeNet 組測試組損失函數值及準確率----------------------38圖 4.11 GoogLeNet 組訓練過程中訓練組及驗證組準確率----------------38 圖 4.12 GoogLeNet 組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值------------38圖 4.13 GoogLeNet-1組訓練組及驗證

組損失函數值及準確率------------39圖 4.14 GoogLeNet-1 組測試組損失函數值及準確率-------------------39圖 4.15 GoogLeNet-1 組訓練過程中訓練組及驗證組準確率-------------39圖 4.16 GoogLeNet-1 組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值---------39圖 4.17 VGG16組訓練組及驗證組損失函數值及準確率-----------------40圖 4.18 VGG16組測試組損失函數值及準確率-------------------------40圖 4.19

VGG16組訓練過程中訓練組及驗證組準確率-------------------40圖 4.20 VGG16組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值---------------40圖 4.21 VGG16-1組訓練組及驗證組損失函數值及準確率---------------41圖 4.22 VGG16-1組測試組損失函數值及準確率-----------------------41圖 4.23 VGG16-1組訓練過程中訓練組及驗證組準確率-----------------41圖 4.24 VGG16-1組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值-------------41

圖 4.25 AlexNet組訓練組及驗證組損失函數值及準確率---------------42圖 4.26 AlexNet組測試組損失函數值及準確率-----------------------42圖 4.27 AlexNet組訓練過程中訓練組及驗證組準確率-----------------42圖 4.28 AlexNet組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值-------------42圖 4.29 AlexNet-1組訓練組及驗證組損失函數值及準確率-------------43圖 4.30 AlexNet-1組測試組損失函數值及準確率---------

------------43圖 4.31 AlexNet-1組訓練過程中訓練組及驗證組準確率---------------43圖 4.32 AlexNet-1組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值-----------43圖 4.33 LeNet-Modify 組訓練組及驗證組損失函數值及準確率----------44圖 4.34 LeNet-Modify 組測試組損失函數值及準確率------------------44圖 4.35 LeNet-Modify 組訓練過程中訓練組及驗證組準確率------------44圖 4.36 LeNet-Modify

組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值--------44圖 4.37 LeNet-Modify-1組訓練組及驗證組損失函數值及準確率--------45圖 4.38 LeNet-Modify-1組測試組損失函數值及準確率----------------45圖 4.39 LeNet-Modify-1組訓練過程中訓練組及驗證組準確率----------45圖 4.40 LeNet-Modify-1組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值------45圖 4.41 十組卷積神經網路的成果比較------------------------------46圖 4.42

預測測試組圖片屬於那一個標籤----------------------------47圖 4.43 測試組混淆矩陣------------------------------------------48圖 4.44 單一測試組圖片預測情況----------------------------------49圖 4.45 訓練組混淆矩陣------------------------------------------49圖 4.46 一個 invasive ductal carcinoma 的病例--------------------50圖 4.47 模型

辨識病例--------------------------------------------50圖 4.48 模型將辨識結果以機率表示--------------------------------51圖 4.49 模型存檔------------------------------------------------51