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空之城(新版)

為了解決pioneer先鋒的問題，作者松本清張 這樣論述：

追尋一切夢想，又絞碎一切夢想； 令人難以想像的豪華旅程，也是所有幻滅的開始。 　　松本清張投注極致情感， 　　根據真實事件，親赴冰天雪地寫成。 　　繼《日本之黑霧》後，最猛爆震撼的豐碑鉅作 　　日本亞馬遜讀者評鑑★★★★★ 　　喬齊安（Heero）／專文推薦 　　一九七三年，世界第一豪華郵輪伊莉莎白女皇二世號自紐約啟程，船上滿載達官貴人，由紐約知名的薩辛公司包下整艘船長達一週，預備往北前往紐芬蘭省的奇遇鎮，在那裡，一間跨國、跨集團合作的大型煉油廠即將開始運作。 　　日本十大綜合商社之一江坂產業以代理的身分參與這場商業盛事，滿心期望能一舉抬高自家的地位，然而公司內部詭譎的人事正在暗中

角力，不同派別的高層虎視眈眈準備見縫插針，不顧自己也同在江坂產業這條船上，亟欲看到對手出醜垮台；對外，看似穩固的合作對象薩辛集團卻隱約埋藏著什麼祕辛？ 　　身處錯綜複雜商業漩渦中的日本移民後裔上杉二郎，面對平靜無波海面下的險惡冰山，他將何去何從……    

pioneer先鋒進入發燒排行的影片

大陸新時期小說美學思潮研究(1977-1986)

為了解決pioneer先鋒的問題，作者洪喬平 這樣論述：

論文提要 本論文總共分為七章： 第一章：緒論 第二章：「傷痕」的苦難意識的審美形態 第三章：「反思」的民族悲劇的審美形態 第四章：「改革」的迴光變奏的審美形態 第五章：「尋根」的文化重構的審美形態 第六章：「先鋒」的反叛乖訛的審美形態 第七章：結論 本論文是透過社會的脈動、文學的革新、審美的轉換三個視點來觀察大陸新時期小說美學思潮的發展。在美學方法上的運用，本論文是以葉朗在《中國小說美學》書中所提出的從哲學的、心理

學的、社會學的角度來研究小說美學做為基礎，從這個基礎引申出從文學社會學、文學符號學所產生的“整體觀小說美學思潮研究法”。文學社會學是對小說思潮形成的外緣觀察，而文學符號學是對小說思潮內延的系統分析，最後形成小說思潮的審美符號。 除了第一章的諸論和第七章的結論外，論文的每一章主要分成三個部分，第一是對環境有關形成小說思潮的主要因素，這是屬於小說思潮的外緣考察。第二是結構分析，透過結構分析的觀察得到每一個時期不同的小說內在的主題、人物、故事也隨著改變，形成每一個時期不同思潮的特色。第三部分是小說美學思潮的涵意，從小說的結構分析中做系統地分類成表層結構、深層結構、超越結構三者形成

小說美學思潮的符號美學。 表層結構是子題，代表每一個時期的各篇小說。深層結構是母題，子題是依附在母題上。子題是可以改變的，而母題是不能改變的，如「傷痕小說」來說，「傷痕」是母題，是所有「傷痕小說」的深層結構。而《班主任》、《我是誰？》、《重逢》、應該怎麼辦？》等等「傷痕小說」都是子題，是「傷痕」這個深層結構的表層結構。而超越結構是屬於審美形態，必須建立在表層結構與深層結構上，從「傷痕」、「反思」、「改革」、「尋根」、「先鋒」的符號觀念形態中產生審美趣味。如「傷痕」的審美趣味是悲愴之美，「反思」的審美趣味是悲壯之美，「改革」的審美趣味是雄渾之美，「尋根」的審美趣味是超

拔之美，「先鋒」的審美趣味是怪誕之美。

科學之路：人、機器與未來

為了解決pioneer先鋒的問題，作者（法）楊立昆 這樣論述：

“圖靈獎”得主、“深度學習三巨頭”之一、“卷積神經網路之父”……由於在人工智慧領域的突出貢獻，楊立昆被中國電腦科學界和企業界所熟知。   楊立昆的科學之路，譜寫了一段關於勇氣的宣言。他為了知識本身求學，而不是文憑，他用自己的經歷，證明了通過激烈的考試競爭進入名校不是科學成功的窄門。他廣泛閱讀，為他科學思維的形成奠定了堅實的理論基礎。他特立獨行，做自己感興趣的事情，即便那件事在短時間裡不被人看好。在人工神經網路研究的低谷期，他寂寞地堅持，終於取得了舉世矚目的成就。   人工智慧正在顛覆人類社會，未來機器能思考嗎？楊立昆的這部著作，講述正是人工智慧在我們面前崛起——這個歷史上僅有的時刻發生的故事。

楊立昆是法國人，名字原文為Yann Le Cun，姓氏為Le Cun，因在美國常被誤縮寫為Y.L.Cun，於是把LeCun合寫在一起。中文譯名原為揚•勒丘恩，華人AI圈一直親切地稱他為“楊樂康”，他本人聽聞後，乾脆自己給自己取了中文名字——楊立昆。 他被譽為 “卷積神經網路之父”，2019年3月，因在人工智慧深度學習方面的貢獻獲得2018年度圖靈獎。此外，他還獲得了2014年IEEE神經網路先鋒獎（Neural Network Pioneer Award）、2015 年 IEEE PAMI 傑出研究獎和2016 年 Lovie 終身成就獎。 他為卷積神經網路（CNN，C

onvolutional Neural Networks）和圖像識別領域做出了重要貢獻，以手寫字體識別、圖像壓縮和人工智慧硬體等主題發表過190多份論文，研發了很多關於深度學習的專案，並且擁有14項相關的美國專利。研究領域包括人工智慧、機器學習、機器感知、移動機器人學和計算神經學。 第一章 人工智慧呼嘯而來 第二章 人工智慧和我的學術生涯 第三章 機器的初級訓練 第四章 機器學習的方法 第五章 完成更複雜的任務 第六章 人工智慧的支柱 第七章 深度學習的應用 第八章 我在臉書的歲月 第九章 前景與挑戰 第十章 隱憂與未來