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巨震創生：九二一震災的風險分析與制度韌性

為了解決四重溪 即時影像的問題，作者龔怡文,劉季宇,簡文郁,鍾立來,葉錦勳,張宜君,陳慈忻,陳淑惠,陳亮全,周偉賢,曾裕淇,林冠慧,林宗弘,林沛暘,邱聰智,李俊穎, 這樣論述：

　　九二一震災是臺灣災害科學發展與政策改革的里程碑，為什麼有些地方的災損較嚴重？為什麼有些受災社區能夠成功復興？本書為國家地震工程研究中心、中央研究院、國立臺灣大學與師範大學等學者合作的成果，回顧臺灣地震科學，特別是九二一地震之後的研究發展。 　　全書分為四個部分：第一部分為震災風險研究導論，介紹資料來源與研究方法；第二部分解構震前風險，介紹危害度、暴露度與脆弱度等概念與其對九二一震災的分析結果，提出「樞紐城鎮」（nexus township）的概念，認為介於都會區與麓山帶之間的中小型交通樞紐城鎮，是社會脆弱之所在。第三部分介紹韌性的概念、探討九二一震災後的房屋重建、社區

重建、校園重建以及心理重建；第四部分「面對下一場巨震」探討臺灣防救災制度變遷，並提供未來改革建議。巨災不僅留下傷痛，也帶來公民參與改革的機會之窗，這是臺灣民主對抗災害風險的「制度韌性」優勢。

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臺灣海事軟實力之建構與運用---以海巡署為例的分析

為了解決四重溪 即時影像的問題，作者曾明斌 這樣論述：

總統蔡英文女士於2019年3月21日至26日率領內閣成員至南太平洋邦交國進行國是訪問，並將此行取名為「海洋民主之旅」，以海洋與民主為主軸，拜訪大洋洲的友邦帛琉、諾魯及馬紹爾等國，以實際行動穩固邦交，並與前揭國家簽訂《海巡合作協定》（Coast Guard Agreement）。海巡署近年展現的海上執法與救難成果似乎正幫國家開啟另一扇大門，吸引其他國家的交流與合作，海巡外交（Coast Guard Diplomacy）也成為臺灣新的對外交流模式。海巡署對外所展現的吸引力，似乎與約瑟夫．奈伊（Joseph S. Nye Jr.）在80年代提出的軟實力（Soft Power）概念相契合，強調國家除

了能運用軍事與經濟等硬實力外，仍有其他能力足以影響其他國家決策，不論是議程的設定或國際建制的建立，藉由彼此均認同的價值與系統，達到權力運用的效果與影響力。在奈伊的研究中，認為軟實力主要源於文化、政治價值與外交政策，惟本研究認為除了前揭三種來源以外，隨著非傳統安全與全球治理的議題逐漸被國際社會重視，國家在海洋事務各種層面的卓越表現，將成為新的軟實力來源，本研究將其稱之為「海事軟實力」。本研究將以奈伊所建立的「軟實力」理論為基礎，輔以海洋意識與行動等要素，結合權力分析的概念，進行理論推導與修正，建立「海事軟實力」概念架構，並分析「海事軟實力」可能的權力資源與行動，建立相關的評估指標與方法，並以海巡

署為例進行實際操作。

讓全世界認識宮崎駿：一個外國人在吉卜力工作室的回憶

為了解決四重溪 即時影像的問題，作者SteveAlpert 這樣論述：

　　宮崎駿最重要的工作伙伴鈴木敏夫，為了要將吉卜力動畫推向全世界，因此招募工作室第一位外國人進來公司協助國際推廣業務，這就是本書作者史提夫‧艾伯特─他也是吉卜力工作室創立以來唯一一位外國人。   　　本書是作者在吉卜力工作室15年的回憶錄。包含一個外國人獨自在傳統日本企業中適應日本公司文化的過程；宮崎駿在日本作畫、到國外宣傳電影的工作日常側寫；還有將日本動畫電影推行到全球的心路歷程。    　　作者用幽默、風趣的文筆，寫下這15年的經歷。帶領讀者看見隱晦難懂的日式文化；宮崎駿不為人知的那一面；日美商業電影及文化的差異；並揭露在海外發行電影的艱苦與竅門。

  　　本書作者Steve Alpert曾就讀哈佛商學院，也學習過日本文學，先後任職於迪士尼與吉卜力。由於「對日本文化有所理解」，也「熟悉歐美動畫電影市場」兩項要件，被吉卜力的王牌製作人鈴木敏夫相中，進入德間書店集團負責海外行銷業務。促成吉卜力與迪士尼的合作，打開海外市場的大門；參與《魔法公主》的英文版的劇本翻譯及配音監督；讓吉卜力動畫電影進軍各大國際影展；開發各國海外發行等。是吉卜力電影紅遍全球的關鍵人物。   　　閱讀這本書，除可以更進一步瞭解宮崎駿工作之道，還可以知道將電影外銷的秘辛，讓我們看到螢幕之外，宮崎駿作品的日常生活。   本書特色   　　日

本動畫電影熱銷全球之路是如何起步的？ 　　名導宮崎駿的各種逸事是不是他成為天才的要素？ 　　神隱少女如何成為金熊獎第一座頒給的動畫片？ 　　從外國人的眼光，許多日本人（亞洲人）沒留意的細節通通現形。

以影像辨識技術實作咖啡豆篩選系統之研究

為了解決四重溪 即時影像的問題，作者周佩誼 這樣論述：

挑選咖啡豆是咖啡從種植到成為飲品中重要的一環，人工挑選需要大量人力資源，而機器挑選面臨的挑戰是，高品質咖啡豆對瑕疵豆出現比例有較嚴格的要求，如果影像辨識技術無法達到這樣的要求，導致在判斷為良豆中的瑕疵豆比例過高時，那麼最終這些已被判斷為良豆的豆子依然需要經過人工篩選。本研究除了「良豆(確定好豆)」、「瑕疵豆(確定壞豆)」，還另外定義了「人工判斷區間」，目的是讓人工只需處理「人工判斷區間」中的豆子即可，並保證良豆的精確率趨近100%，使挑豆過程變得更有效率。本研究將咖啡豆樣本拍照取樣，樣本類別分為:良豆、蟲蛀豆、破裂豆、酸豆四類，拍攝後使用LabelImg標籤，透過YOLO演算法做深度學習訓練

，再以混淆矩陣驗證Accuracy(準確率)、Precision(精確率)、Recall(召回率)數值，最終結果均有明顯提升，以均勻的測試樣本來說，準確率97.5%、精確率94.1%、召回率96%；隨機抽樣的樣本則是準確率99%、精確率98.3%、召回率100%，而人工需要處理的部分從100%降低為30%以下。