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電腦之書

為了解決word語音打字的問題，作者SimsonL.Garfinkel 這樣論述：

史上最強系列之《電腦之書》 從西元前兩千年的蘇美算盤，到個人電腦的發明，乃至21世紀的臉書等網路社群 250則趣味的電腦科學故事＋詳解歷史＋精采圖片 從閱讀中學習科學知識的百科 　　一本圖文並茂的電腦科學百科．一本博古通今的資訊科技發展史 　　一本趣味橫生的電腦科學故事．一本條理分明的資訊科技資料庫 　　關於電腦科學世界裡最重要、最有趣的故事盡在其中 　　電腦已經滲透到我們生活各個層面。原本只用於破解納粹密碼、發展核彈的技術，現已廣泛應用於我們的日常之中，其影響力甚至遠及太陽系之外。 　　《電腦之書》依照時間順序編列，探索古今250則計算機科學的關鍵里程碑，範圍從古代算盤到人工智能和

社群媒體，時間軸涵蓋了運算裝置、程式語言、文化和科學領域的發展史。擁有數十年計算機研究並鑽研創新領域的兩位作者西姆森‧加芬克爾（Simson L. Garfinkel）與瑞秋‧格隆斯潘（Rachel H. Grunspan），不但挑出推進智能機器發展的里程碑，也納入應用廣泛的科技、廣為人知的象徵，甚至是有潛力成為未來里程碑的新技術。 　　《電腦之書》列舉諸多關鍵發明，包括：蘇美算盤，第一封垃圾郵件，摩斯電碼，密碼學，早期計算機，艾薩克•阿西莫夫的機器人定律，UNIX和早期編程語言，電影，遊戲，大型機，小型微型計算機，駭客技術，虛擬現實等主題。每項里程碑背後的重點人物也有所介紹，如：愛達・勒芙

蕾絲、西摩．克雷、葛蕾絲．霍珀、家釀電腦俱樂部、艾倫・圖靈以及比爾・蓋茲。 　　本書呈現科技發明的進程，絕對有顛覆你認知的事實——舉例而言，語音辨識技術居然在1950年代就起頭？早在1975年，人工智慧就用於醫療診斷？《魔獸世界》裡大規模擴散的瘟疫，更有助於流行病學家探究現實裡的傳染病？！ 　　本書條目按照年代排序，各含一則簡短摘要和至少一幅精美圖畫，每頁底下的「參照條目」方便你快速查閱其他篇目，讓知識立體化。跟著《電腦之書》進入一趟收穫滿滿的電腦科學之旅吧！ 本書特色 　　‧豐富條目：250則人工智慧史上重大里程碑一次收錄。 　　‧編年百科：條目依年代排序，清楚掌握人工智慧發展演變；

相關條目隨頁交叉索引，知識脈絡立體化。 　　‧濃縮文字：每篇約700字，快速閱讀、吸收重要科學觀念和大師理論。 　　‧精美插圖：每項條目均搭配精美全彩圖片，幫助記憶，刺激想像力。 　　‧理想收藏：全彩印刷、圖片精緻、收藏度高，是科普愛好者必備最理想的科學百科。  

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運用人臉辨識技術於歷史照片之分析

為了解決word語音打字的問題，作者林琬儒 這樣論述：

國內外文史單位，蒐集歷史老照片並致力於檔案數位化，然而這些照片尚有許多資訊內容，例如人、事、時、地、物，須當事人或其家屬、親友等，協助辨識確認。相關人士或旅居海外，或年事已高，因此需要建置友善操作介面的網站，讓這些目擊歷史事件的耆老們提供寶貴記憶，為珍貴的史料記錄其來龍去脈。原本上述須完全倚靠人工辨識、描述的資訊內容之作業，是否能採用電腦視覺技術予以協助、加速？我們在前述提及之數位典藏歷史相簿標記網站中，除了提供上傳照片以及建置描述資料(metadata)功能外，也加入人臉識別推薦功能輔助識別照片中的人物。最後，對打字不熟悉的長輩，亦可透過錄音的方式記錄和老照片之相關資訊，此音檔亦可視為一種

珍貴的口述歷史保存之標的。本論文建置基於蒐集歷史圖像為主要資料集的網站，並應用電腦視覺技術，開發從人臉偵測(face detection)到人臉識別(face recognition)的端對端(end-to-end)流程，盼本研究之貢獻能造福有文史圖片分析需求之典藏單位。

行動裝置上的AI：使用TensorFlow on iOS Android及樹莓派

為了解決word語音打字的問題，作者王眾磊,陳海波 這樣論述：

　　◎ 用電腦玩AI不稀奇，在行動裝置上執行才夠力 　　◎ 最新行動端的AI架構，包括NNAPI、CoreML 　　◎ 在Android、 iOS及樹莓派上開發視覺及語音AI應用程式 　　◎ 使用TensorFlow Serving+TPU訓練及最佳化模型 　　◎ TensorFlow Mobile執行影像分類、物體偵測、時尚、聲音識別 　　◎ TensorFlow Lite+GPU的使用，還有ML Kit   　　作為TensorFlow的開發者和使用者，作者完整地講解使用TensorFlow進行端到端開發的實例和開發技巧，同時分享如何使用開源工具進行軟體發展的工程實作和經驗。本書提供全

方位的視角説明為讀者開啟不同的思路，即使作為一本軟體發展和工程開發的書籍閱讀，也會使讀者受益匪淺。   　　全書大綱如下 　　►機器學習和TensorFlow 簡述 　　►建置開發環境 　　►以行動端為基礎的機器學習的開發方式和流程 　　►建置TensorFlow Mobile 　　►用TensorFlow Mobile 建置機器學習應用 　　► TensorFlow Lite 的架構 　　►用TensorFlow Lite 建置機器學習應用 　　►行動端的機器學習開發 　　►TensorFlow 的硬體加速 　　►機器學習應用架構 　　►以行動裝置為基礎的機器學習的未來 　　 　　適合讀者群

：機器學習初學者、對機器學習感興趣者，或大專院校相關科系學生。   本書特色   　　◎ TensorFlow開發者之一的傾力著作，最佳工程實作  　　◎ 全面、深入、實例多，一本掌握Google 深度學習框架 　　◎ TensorFlow行動端開發及端到端應用開發的實戰寶典

元、明時代回鶻文文獻與漢語近代音比較研究

為了解決word語音打字的問題，作者莊子儀 這樣論述：

　　本文比較元、明時期的回鶻文文獻的漢語對音及漢語近代音，以歷史語言比較法研究漢語及回鶻語當中的語音現象。本文強調分類材料性質、檢視翻譯語與被翻譯語、分析對音層次等概念的重要性，並據此探析了元代的回鶻佛教文獻、契約類文獻、碑銘類文獻，以及明代的回鶻譯語類文獻。　　本文發現，文獻會因其性質的不同，影響其對音的表現。回鶻佛教類文獻反映的語音現象，明顯較同時代其他類型的文獻來得保守，並表現更多唐、五代西北方言的特色；相對而言，元代回鶻契約類、碑銘類文獻所反映的語音現象，則更接近《中原音韻》的格局。而佛教類文獻的內部，亦可進一步劃分出佛教注音及漢語借詞兩種類型的對音，這二者的語音表現亦存在若干差異，

而佛教注音的語音現象最為保守、存古，包括大批鼻音聲母塞化、宕梗攝韻尾的丟失、唐陽韻開口字以圓唇元音來注音，以及保留入聲韻尾等。　　明代回鶻文獻，則反映了若干漢語語音現象，包括：1)聲母顎化；2)聲母捲舌音化；3)山攝唇音字異化；4)-m韻尾消變，且會與-n、-ŋ混淆；5)「昆」、「哈」等字讀音的改變。　　本文並指出，元代以降的回鶻文文獻中，存在回鶻語「t>d/詞間」的音變規律；這個規律不僅出現在回鶻語內部，亦影響了漢回對音的表現。