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犯罪現場：李昌鈺刑事鑑識教程

為了解決化學實驗英文的問題，作者HenryC.Lee 這樣論述：

犯罪現場的勘察，只有一次機會， 一旦錯失，真相就永難水落石出。 李俊億  臺灣大學醫學院法醫學科暨研究所教授  譯   李承龍  臺灣警察專科學校刑事警察科副教授  導讀 孟憲輝  中央警察大學鑑識科學系系主任 侯友宜  警政署前署長、中央警察大學前校長 顏世錫  警政署前署長、中央警察大學前校長 聯合推薦   鑑識科學突飛猛進，但唯有勘察人員能夠正確處理犯罪現場，它才能發揮效用。   曾參與美國九一一恐攻案、美式足球球星辛普森案，以及臺灣桃園縣長劉邦友血案、彭婉如命案、白曉燕命案、三一九槍擊案、蘇建和案等的國際鑑識權威李昌鈺，在本書為犯罪現場勘察提供獨到的系統化方法，循序漸進講解：

處理犯罪現場的基本觀念 犯罪現場的管理 犯罪現場初步勘察的步驟 犯罪現場紀錄 物證搜索 物證採取與保存 引導成功偵查的邏輯樹 現場檢驗試劑的調配與使用 特殊現場的勘察技術 犯罪現場重建     現場勘察工作關係著犯罪偵查的成敗，但卻少有專書提供這類知識，本書正是現場勘察人員最重要的參考資料。 ——顏世錫  警政署前署長、中央警察大學前校長   本書從犯罪現場基本觀念介紹、現場勘察、物證蒐集及處理，乃至於證物運用價值及現場重建，均有極為深入的介紹及講解，對於我國未來刑案現場勘察技術之提升將有極重要的影響。 ——侯友宜  警政署前署長、中央警察大學前校長   本書或將與《洗冤集錄》在我國偵

審歷史同佔重要地位，各自展現不同時代的科學家為公平正義奉獻智慧所留下的不朽足跡。 ——孟憲輝  中央警察大學鑑識科學系系主任   本書的內容精實，一再強調「犯罪現場」是證物的寶庫，是案件成敗的關鍵，所傳達現場保全、採證、鑑定觀念的寶貴之處，是想瞭解勘察人員在「犯罪現場處理與採證」的重要入門寶典，無論是警察、調查官、憲兵、檢察官、法官、律師等司法實務人員，均應人手一本。 ——李承龍  臺灣警察專科學校刑事警察科副教授   本書為犯罪現場處理提供了一種獨到的系統化與邏輯性方法。 ——《執法科技》（Law Enforcement Technology）   編撰精良、易於閱讀與理解、透徹而洗鍊的著作

……可培養出優秀的犯罪現場偵查員。 ——《鑑識科學網路期刊》（Internet Journal of Forensic Medicine） 本書為《犯罪現場：李昌鈺刑事鑑定指導手冊》改版

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國小特教教師適應體育專業能力與教學成效之研究

為了解決化學實驗英文的問題，作者蔡妮珊 這樣論述：

　　本研究目的在瞭解國小特教教師適應體育專業能力與教學成效之現況，透過質性研究方法，以半結構訪談六位國小特教教師，訪談後將訪談資料謄寫成逐字稿，加以整理、分析、比較參考文獻，歸納出研究結果，藉此探討國小特教教師具備的適應體育專業能力、實施適應體育教學現況與教學成效。本研究結論如下：　　一、特教教師實施適應體育課程時，具備適應體育知能、適應體育課程設計、適應體育課程教學，以及適應體育課程評量的專業能力，這些適應體育專業能力皆有助於提升教學成效。　　二、國小特教教師實施適應體育課程時，能符合特殊需求學生的能力，給予適合的適應體育教學策略與調整，進行有效的適應體育課程、評量與行政支持。　　三、國小

特教教師能依據新課綱的學習表現進行評量，評量後分析影響教學成效的因素，自我省思修正適應體育課程後，亦能持續精進自身適應體育專業能力，提升適應體育教學成效。　　期望本研究能提供國小特特教師實施適應體育課程時能有一些想法參考，以及能知覺自身適應體育專業能力與教學成效，做適宜的教學調整與增能，讓特殊需求學生能獲得適合的適應體育課程。

右手、左手：探索不對稱的起源

為了解決化學實驗英文的問題，作者ChrisMcManus 這樣論述：

榮獲全球科普書最高榮譽安萬特獎（Aventis Prize） 推薦 曾志朗 中央研究院院士   尋求對稱，是人類與生俱來的本能。 然而，不對稱才是自然的常態、宇宙的本質。 從次原子結構到人體、宇宙，從文化到社會生活， 本書將破除你對左、右的誤解，徹底揭露不對稱的力量。 本書是艱深科學、迷人遊戲與詭計的絕佳組合，也是探索奇聞軼事與未知事物的寶庫。 ——安萬特獎評審團主席瑪格麗特‧德拉布爾（Margaret Drabble）   為什麼大多數人都是右撇子？而大多數鸚鵡卻都是左撇子？ 為什麼歐洲語文的書寫是由左至右，而阿拉伯語系卻恰好相反？ 在人類左右對稱的外表下，為什麼心臟位在胸腔左側？

為什麼左腦與右腦的差異這麼大？ 為什麼人體是由左旋胺基酸與右旋醣類所構成？   從人體本身到次原子粒子層次，乃至於宇宙，都普遍存在著不對稱的現象。 作者麥克麥納斯旁徵博引，廣泛採擷各種資料來探討這些問題：從醫學史、認知科學、分子生物學、量子物理，到林布蘭的油畫、達文西的素描、比目魚的行為、早期地圖製圖故事、中世紀肖像學，甚至還包括他自己的一對雙胞胎女兒（一個是右撇子，一個是左撇子）。 麥克麥納斯認爲，這一切的不對稱有著一個共同的起源，而這起源可以追溯到很久很久以前，存在這深邃宇宙中的一種根本的不對稱性。 一部科學偵探故事，完美交織了愛倫坡的推理與蓋瑞的解剖學。 ——《新政治家》（New St

atesman）年度好書推薦 從生活、文化、迷思等面向，探討不對稱起源的迷人之作。 ——《泰晤士報文學評論》（TLS） 文字明白曉暢、風趣詼諧、內容豐富精彩……本書絕對是有史以來把「不對稱」這個主題寫得最為淋漓盡致的一本書。 ——《觀察家》週刊（Spectator） 引人入勝，無所不包。 ——《新科學家》（New Scientist） 作者功力深厚，將這麼多不同學門對左與右的本質的各種發現與概念說得一清二楚，再明白不過，這本雅俗共賞的絕妙好書你萬不可錯過。  ——《自然》（Nature）

貝氏最佳化的小樣本採集函數學習

為了解決化學實驗英文的問題，作者謝秉瑾 這樣論述：

貝氏最佳化 (Bayesian optimization, BO) 通常依賴於手工製作的採集函數 (acqui- sition function, AF) 來決定採集樣本點順序。然而已經廣泛觀察到，在不同類型的黑 盒函數 (black-box function) 下，在後悔 (regret) 方面表現最好的採集函數可能會有很 大差異。 設計一種能夠在各種黑盒函數中獲得最佳性能的採集函數仍然是一個挑戰。 本文目標在通過強化學習與少樣本學習來製作採集函數(few-shot acquisition function, FSAF)來應對這一挑戰。 具體來說，我們首先將採集函數的概念與 Q 函數 (Q

-function) 聯繫起來，並將深度 Q 網路 (DQN) 視為採集函數。 雖然將 DQN 和現有的小樣本 學習方法相結合是一個自然的想法，但我們發現這種直接組合由於嚴重的過度擬合(overfitting) 而表現不佳，這在 BO 中尤其重要，因為我們需要一個通用的採樣策略。 為了解決這個問題，我們提出了一個 DQN 的貝氏變體，它具有以下三個特徵: (i) 它 基於 Kullback-Leibler 正則化 (Kullback-Leibler regularization) 框架學習 Q 網絡的分佈(distribution) 作為採集函數這本質上提供了 BO 採樣所需的不確定性並減輕了

過度擬 合。 (ii) 對於貝氏 DQN 的先驗 (prior)，我們使用由現有被廣泛使用的採集函數誘導 學習的演示策略 (demonstration policy)，以獲得更好的訓練穩定性。 (iii) 在元 (meta) 級別，我們利用貝氏模型不可知元學習 (Bayesian model-agnostic meta-learning) 的元 損失 (meta loss) 作為 FSAF 的損失函數 (loss function)。 此外，通過適當設計 Q 網 路，FSAF 是通用的，因為它與輸入域的維度 (input dimension) 和基數 (cardinality) 無 關。通過廣

泛的實驗，我們驗證 FSAF 在各種合成和現實世界的測試函數上實現了與 最先進的基準相當或更好的表現。