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「日日江湖」金庸日曆2023

為了解決分割的問題，作者金庸 這樣論述：

　　江湖裡的每一天，當別人的大俠，做自己的盟主！ 　　不只是日曆，更是一本值得細細品味與收藏的書冊。 　　這絕對是一本「空前」的日曆。一般的日曆只記錄下單一時空與敘事，而金庸日曆呈現了三種時空、兩種敘事，全面開啟「金庸的多重宇宙」：   　　◇當下的時空：2023年的每一天，依循節氣，國曆農曆並行，讓你不錯過每一個重要的日子。 　　 　　◇過去的時空：記錄下每部小說的誕生日與創作故事，讓你發掘更多不為人知的金庸生命史。 　　 　　◇小說的時空：將金庸小說中的江湖大事編寫進日曆中，結合12星座典型人物，讓你與小說人物同悲共喜。   　　◇敘事一：從36冊書中挑選近300則雋永金句，並撰寫52

則每週行動指南，讓你的生活不會失去方向感。   　　◇敘事二：以顛覆傳統武俠的視覺語言，重新轉譯出一種現代武俠的簡約風格，讓武俠也可以很文青。   　　365個現代江湖的生存祕訣，每天學一招，活出最勇敢的自己。值得一本珍藏、一本使用、一本送給最好的朋友！   　　【主題特色】   　　◎金庸角色原型──金庸筆下的眾多角色，個性鮮明，「人」的氣味躍然於紙上。金庸編輯部邀請占星師布蘭森，反覆討論，挑選出12個金庸著名角色，以12種星座原型予以詮釋，並以此12個人物引領讀者開啟2023年的每個月份。   　　◎金庸金句與當代詮釋──精挑近三百則金庸金句，並以當代視角詮釋俠者典範，內容涵蓋職場、人際、

愛情、哲理等範疇。不管時代怎樣變化，武俠精神總能找到落實之道。   　　◎俠者行動指南──行走江湖，貴在正心與修身。金庸日曆仿江湖秘笈模式，撰寫每週一則的行動方針，期許以此自觀、自省，修練最核心也最根本的絕密心法，以武俠之心行走於當下所處的社會。   　　◎金庸小說誕生日──「飛雪連天射白鹿，笑書神俠倚碧鴛」，每一部小說的誕生，都代表一個令萬千讀者心繫神遊世界的開啟，更與金庸身為報人、與他的經歷息息相關；別忘了為你最愛的那部小說慶生！   　　◎金庸江湖大事記──你知道嗎？八月十五中秋，是金庸武林最多大事發生的一天，你想參加蝴蝶谷的明教誓師大會，還是西夏公主的招親選拔會？金庸編輯部按「書」索驥

，將小說中有日可考的江湖事標記在日曆裡。如此水磨工夫，只為帶你穿越時空，彷彿與小說人物一起活在同一個世界。   　　大疫後的2023年，將是世界大轉型的關鍵年份。面對亂世，金庸愛好者都當以俠者自居，一日一金庸，日日都練功，重啟心嚮往之的美好江湖。   　　【裝幀特色】   　　◎封面設計上，以虛、實做分割，陰、陽兩極呼應武俠世界中的古典意涵。此外，亦化用小說封面常出現的山水元素，曲線代表河水，切割面代表層巒的山脈。   　　◎酷炫黑卡呈現金庸典型人物，使用銀墨印刷，與插畫家李志清的經典繪作搭配，保留每位人物的氣魄與靈魂，將傳統的水墨形象進化為鮮明前衛的風格，隨著角度的不同若隱若現，視覺也能呼應

虛實的意象。   　　◎可撕式設計，以綠、黑兩色區分假日與平日，讓你的生活過得有節有奏。 　　 　　◎亮面銀釘固定，修長身型搭配特選「英雄黑」，每一個細節都有其巧思。   　　【商品說明】 　　◎尺寸：12.5cm x 20cm x 5cm（直式上翻） 　　◎紙張： 　　封面、插頁：黑卡 　　內頁：JSP特級道林 　　底板：黑卡裱厚版 　　◎印刷方式：UV印特色 　　◎裝訂：全冊糊頭後鉚釘裝+裱板立架 　　◎加工：封面、插頁、內頁壓撕線；封面1版打凸；底版裱板、匝型

分割進入發燒排行的影片

基於維持局部結構與特徵⼀致性之改善點雲語意分割方法

為了解決分割的問題，作者林正偉 這樣論述：

現今有許多研究探討如何運用深度學習方法處理三維點雲 (Point Cloud)， 雖然有些研究成功轉換二維卷積網路到三維空間，或利用多層感知機 (MLP) 處理點雲，但在點雲語意分割 (semantic segmentation) 上仍無法到 達如同二維語意分割的效能。其中一個重要因素是三維資料多了空間維度， 且缺乏如二維研究擁有龐大的資料集，以致深度學習模型難以最佳化和容 易過擬合 (overfit)。為了解決這個問題，約束網路學習的方向是必要的。在 此篇論文中，我們專注於研究點雲語意分割，基於輸入點會和擁有相似局部 構造的相鄰點擁有相同的語意類別，提出一個藉由比較局部構造，約束相鄰 區域

特徵差異的損失函數，使模型學習局部結構和特徵之間的一致性。為了 定義局部構造的相似性，我們提出了兩種提取並比較局部構造的方法，以此 實作約束局部結構和特徵間一致性的損失函數。我們的方法在兩個不同的 室內、外資料集顯著提升基準架構 (baseline) 的效能，並在 S3DIS 中取得 目前最好的結果。我們也提供透過此篇論文方法訓練後的網路，在輸入點與 相鄰點特徵間差異的視覺化結果。

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決分割的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

食品廣告違規行為數之研究－以行政法院判決為中心

為了解決分割的問題，作者王永慶 這樣論述：

對於違反行政法上義務者依法處罰，乃現代民主法治國家之基本原則，而「一行為不二罰」原則又稱禁止雙重處罰原則，係禁止國家就人民同一違法行為同時或先後予以多次處罰，是以違反行政法上義務之行為是否屬一行為，即連帶影響可否多次處罰的效果，攸關人民自由、權利至為重要。食品廣告是為達銷售目的利用傳播方式向多數人宣傳特定食品資訊之行為，雖涉及商業言論自由及財產權保障，然因食品屬供人飲食或咀嚼之產品及其原料，關乎人民身體健康，故國家對於食品廣告行為的保障程度並非絕對，為兼顧國民健康權維護，以事後監督之管理手段並兼採行政制裁與行政管制措施義務並存之立法規制。關於行政裁罰上行為數問題，在我國向來存有諸多爭論，不論

於學說或實務上均未有明顯共識之看法，食品廣告違規行為數亦然，本文除檢視行為數之各種見解外，特別探求食品廣告涉訟案件之行政法院判決，觀察審判實務上所持態度及其變化，得以瞭解近期之見已逐漸趨於一致的以食品安全衛生管理法行政罰行為數認定標準作為食品廣告違規行數數判斷上的準據。惟因食品安全衛生管理法行政罰行為數認定標準規定之內容仍有其未詳盡之處，不論是主管機關依該標準行政或行政法院依該標準審判，最後所認定的結果均存有相當分歧的現象，致執法公平性之目標仍無法有效落實，基此，本文提出建議方案，首由行為數認定標準之增修，更細節性的明定判斷上的步驟方式，俾供一致性的遵循，同時司法審判機關亦需力求判決見解歧異的

改善，至於居於執法端之主管行政機關及其公務人員，則應遵守依法行政原則，正確並且勿差別待遇的進行調查判斷及認定違規行為數，建立執法公平性，三者並進，人民權益方能確保。