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老雜時代：看見台灣老雜貨店的人情、風土與物產【人客來坐版】

為了解決旗 津 即時影像的問題，作者林欣誼,曾國祥 這樣論述：

　　★台灣第一部記述傳統雜貨店產業興衰史著作 　　★榮獲2017 Openbook美好生活書獎 　　★封面視覺新裝╳內容修訂新版 　　★小野、吳晟、李金蓮、沈昭良、阮光民、莊永明、陳芳明、陳柔縉、黃哲斌、廖玉蕙、劉克襄重量級名家推薦   　　▌人人心中都有一間雜貨店 ▌ 　　在便利商店與連鎖超市全面攻城略地下，近幾十年來傳統老雜貨店快速式微，成為被時光掩覆的不起眼的存在。然而雜貨店裡那些好親切的空間陳設，必備的菸酒米鹽，垂涎欲滴的蜜餞零嘴，炮竹金紙、南北乾貨等日常物件，以及鄰里厝邊三不五時閒話開講，日影悠悠的氣味氛圍，仍是無數人心中永遠的回憶。 　　本書作者全台走透透，跋

山涉水，南征北討，親訪32家情味依舊的雜貨店，帶領我們走進時間的長廊，細數那些故人、舊事、老物，揭開暗藏在積塵角落間的老雜身世。   　　▌30幾張臉孔，無數則歷史身世 ▌ 　　透過攝影鏡頭，拍下了一張張寫滿故事的頭家臉孔；佇立在大樹下、巷弄口或市場老街一隅的店鋪樓宇；以及若干承載了常民生活細節的物件特寫，以最直接、最能喚醒記憶的視覺影像，勾起似曾相識的舊夢。 　　由數十位雜貨店老闆口述，第一手記錄下的文字，娓娓地道出這些鄉鎮人物的內心話，那些為生活拚搏的點滴，在買賣間流動的人情義理，血淚與微笑交錯，輝煌與黯然常有。且每段個人經歷與家族歷史，皆折射出大時代的光與影。   　　▌一間老雜，就是

一片風土、一個時代 ▌ 　　「都是等稻米收割了、豬養肥了、茶葉收成了，大家才直接捧著米或牽著豬來抵帳。」──三坑子榮興商店 　　「以前我家雜貨店兼賣豬肉，有陣子豬肝貴，還有人因為買不到豬肝，在我家攤子前發狂打架！」──鹿麻產福美商號 　　「以前柑仔店就像百貨公司，從吃的到用的，除了衣服以外什麼都有！」──保力振益商店 　　「我當時一天賣檳榔賺的錢，比中油員工一天薪水還多。」──出礦坑美和商店 　　「我們決定繼續開店，就是想讓大家逢年過節回來時，這裡還有人在。」──久美桃源商店  　 　　本書足跡遍及各縣市鄉鎮，雜貨店類型涵括山林、農村、海岸、市街、眷村與部落等，也因此映照出台灣複雜的歷

史脈絡，以及多元歧異的地理特性。 　　不同地區的雜貨店，反映了迥異的風土背景，以及解讀不盡的車轍面向，例如：台灣金煤石油礦業的起落，日治時期征軍南洋的傷痛，山地部落裡提供欠賒的情義，甚至新移民安身立命的豁達等。傳統雜貨店，同時也是台灣百餘年來的社會縮影。 　　書中穿插對雜貨物件的典故考掘，例如：從「菸酒牌」了解公賣與配銷制度，透過主婦必備的味素、皂絲，以及雪印、森永等奶粉品牌看見國族歷史變遷，以及自人力擔與武車等載貨工具窺知社會的進步等，兼具文化史料的豐饒厚實度。   本書特色 　　◎ 敘事流利生動，筆到意到，鮮活記述雜貨店老闆的個人與家族故事，有血有肉，有汗有淚。 　　◎ 攝影圖象鮮

明深刻，呈現強烈的臨場感與時代氛圍。 　　◎ 內容糅雜經濟產業、社會文化、族群背景、地方風土與庶民人情等多重面向，交織成多元豐富的島嶼浮世繪。 　　◎ 所記錄的雜貨店遍及台灣各地，全書兼具隨機抽樣的獨特性，以及足以相互對照呼應的普查意義。是台灣第一部記述傳統雜貨店產業興衰史的著作。   名家推薦 　　陳柔縉∣作家 　　劉克襄∣作家 　　──專文推薦   　　小   野∣作家、編劇 　　吳   晟∣詩人 　　李金蓮∣作家 　　沈昭良∣攝影師 　　阮光民∣漫畫家 　　莊永明∣文史工作者 　　陳芳明∣作家、政大講座教授 　　黃哲斌∣新聞工作者 　　廖玉蕙∣作家 　　──戀戀舊時光推薦 好評推

薦 　　吳晟（詩人）： 　　「那些似曾相識的奮鬥經歷，滿布歲月痕跡的頭家影像，就像帶著我們回到古早時代店仔頭前的椅條上，斟一杯米酒，剝幾顆花生，聽厝邊的阿伯阿叔開講。精彩故事裡有鹹鹹的淚水，滾燙的熱血，還有我們日漸淡薄的舊夢。」   　　陳芳明（作家、政大講座教授）： 　　「林欣誼與曾國祥的《老雜時代》，讓我們一夜之間都變成懷舊病患者。在他們的書中遊走時，才發現我們的生命故鄉深處，仍然坐落著一間柑仔店。她的文字所散發出來的魅力，彷彿又讓人勾起許多記憶。那裡儲存著溫暖的鄉情與親情，緩緩燃燒著。」   　　陳柔縉（作家）： 　　「《老雜時代》的每個單篇，都是如此生動豐富，攀著時間直線敘說鄉土史。

幾十條直線，滿布了個人與政經社大事件的碰撞，再與全台四方地域的橫線交錯編織，便成了百年庶民生活的浮世繪。」   　　劉克襄（作家）： 　　「看著欣誼與國祥耗時多年，默默完成此一工作，委實讓人羨慕又感振奮。他們的書寫與影像當然介紹了各地小雜貨的人情溫暖，其實還搭建了諸多鄉鎮旅行的平台和視窗，提供讀者按圖索驥，依此去探訪一個鄉野的各種可能。」   　　阮光民（漫畫家）： 　　「這社會總是為了更繁榮而取代繁榮。通常眼前變新穎，人就開始想尋回舊的熟悉。幸好，這本書帶著我們按圖索驥看這些老雜貨店以它們舊有的姿態坐落在潮汐變化的海邊，山丘、平地。許多動人戲劇故事都是以見聞過的真實為根，從這本書，我看見作者

傳達出這些深植土地的根。」

深度學習的16堂課：CNN + RNN + GAN + DQN + DRL，看得懂、學得會、做得出!

為了解決旗 津 即時影像的問題，作者JonKrohn,GrantBeyleveld,AglaéBassens 這樣論述：

Ⓞ 16 堂課引領入門，學得會、做得順的絕佳教材！ Ⓞ最詳盡的深度學習基石書，CNN + RNN + GAN + DQN + DRL 各種模型學好學滿 　　初學者想要自學深度學習 (Deep Learning)，可以在市面上找到一大堆「用 Python 學深度學習」、「用 xxx 框架快速上手深度學習」的書；也有不少書說「請從數學複習起！」，捲起袖子好好探究底層那些數學原理......但過早切入工具的學習、理論的探究，勢必對連深度學習的概念都還一知半解的初學者形成極大的學習門檻： 　　「我連什麼是深度學習？它是如何呈現、被使用的？都還模模糊糊，怎麼一下子就叫我 K Python、K 建

模技術、K 數學......了？」 　　「程式號稱再怎麼短，始終還是讓人無感，模型跑出來準確率 95.7% → 96.3%...那就是深度學習的重點？」 　　【精心設計循序漸進 16 堂課，帶你無痛起步！】 　　為了徹底解決入門學習時的混亂感，本書精心設計循序漸進的 16 堂課，將帶你「無痛起步」，迅速掌握深度學習的重點。 　　本書共分成 4 大篇、16 堂課。第 1 篇會利用 4 堂課 (零程式！零數學！) 帶你從深度學習在【機器視覺】、【自然語言處理】、【藝術生成】和【遊戲對局】 4 大領域的應用面看起，這 4 堂課不光是介紹，內容會安插豐富的線上互動網站，讓讀者可以實際上網操作，

立刻體驗深度學習各種技術是如何呈現的。不用懂程式、啃理論，本篇適合任何人閱讀，絕對看得懂、做得順，可以對深度學習瞬間有感！ 　　有了第 1 篇這些知識做為基礎，你就可以抱著踏實的心情跟著第 2～4 篇這 12 堂課一一學習 4 大領域背後所用的技術，包括卷積神經網路 (CNN)、循環神經網路 (RNN)、對抗式生成網路 (GAN)、深度強化式學習 (DRL)...等等。學習時我們選擇了馬上就可以動手的 Google Colab 線上開發環境搭配 tf.Keras 框架來實作，閱讀內文時請務必搭配書中提供的範例程式動手演練。期盼透過這 16 堂課的學習，能夠讓學習曲線平滑、順暢，不用迂迴曲折地

浪費時間。 　　最後要說明的是，本書所有範例都是最精簡的版本，以方便引領讀者理解 AI 的原理。"師父領進門，修行在個人，AI 才在萌芽階段，以後海闊天空，鼓勵大家不斷精進、勇往直前！"　 本書特色 　　□滿滿延伸學習教材 　　‧範例 + 旗標 Bonus 加值內容 → www.flag.com.tw/bk/st/F1383 　　‧作者深度學習系列教學影片 → reurl.cc/mLj7jV 　　‧更多互動學習資源 → 詳內文 16.6 節 　　□看得懂脈絡 – 不只通單一主題，也通學習脈絡 　　‧絕對看得懂的神經網路基礎，不被損失函數/梯度下降/反向傳播/正規化/常規化...一拖拉庫

技術名詞搞的暈頭轉向！ 　　‧各章章末提供新名詞脈絡整理，讓你隨時掌握學習視野！ 　　□學得會技術 – 不只通技術，也通應用 　　‧先熟悉機器視覺、自然語言處理、藝術生成、遊戲對局 4 大領域的應用，對為何學深度學習更有感！ 　　‧不急著 Coding、建模！上網就可以立即體驗生動的深度學習技術！ 　　□做得出成果 – 不只通觀念，也通實作 　　Colab + tf.Keras 具體實踐 4 大應用，熱門深度學習技術學好學滿！ 　　→機器視覺：CNN (卷積神經網路) 　　→自然語言處理：RNN (循環神經網路) 　　→藝術生成：GAN (對抗式生成網路)、DQN 　　→遊戲對局：DRL

(深度強化式學習) 　　□詳細解說，流暢翻譯 　　本書由【施威銘研究室】監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更加理解內容！  

人工智慧在影像監控的應用探討 – 商務車載產業個案研究

為了解決旗 津 即時影像的問題，作者林家聰 這樣論述：

所謂的人工智慧(Artificial Intelligence, AI)就是「擁有人類智慧的程式」(三津村直貴，2018)，要能執行人類所能執行的工作，能擁有人類一樣的意識。人工智慧在近幾年已躍升為產業應用的顯學，舉凡金融保險、製造、交通、城市安全、旅館餐飲、運輸倉儲、零售、醫療、娛樂、不動產、農業、礦業、教育、能源、行政等…產業都有AI應用的實例。然而真正落實到產業產品及服務還是需要切合市場的需求或是創造新的商業價值。目前AI的主要應用還是模擬、執行特定的功能，偏重在取代可重複的現場工作、資料的蒐集整理分析、一般的溝通(涉及的情感程度低)。透過深度學習以及越來越豐富的大數據資料蒐集分析，技

術正朝向下一階段能「理解事物現象」、「捕捉語言涵義」、「解決事情的能力」的方向進展。過去影像監控受到終端設備運算能力的限制，大部分資料的分析仰賴雲端的運算，而大量的影像資料傳輸受網路頻寬限制，以致即時的影像分析能力也受到限制更遑論即時反饋的行動建議。隨著硬體運算能力提升、網路傳輸頻寬進步以及整合人工智慧演算法，監控產業過去被詬病的誤警報、誤動作已獲得大幅改善。過去商務車載在影像監控及GPS路徑監控是不同的設備系統，這幾年因應市場需求逐漸朝整合成一個監控系統發展。商務車載著重在提升營運的成本效率、降低行車風險、提升車輛安全性及可靠度，針對行車安全性及降低風險更需要即時的回饋。藉由人工智慧結合物聯

網(IoT, Internet of Thing. ADAS、監控相機等也被歸類為IoT)、5G傳輸，以及晶片運算能力的大幅提升，有機會達成商務車載對即時監控及即時行動回饋的要求，甚至開發出新的應用產生新的商務模式。本研究以創新擴散理論及客戶價值模型、技術市場矩陣等相關文獻來探討，以形成本研究的研究理論及研究工具的基礎。研究方法為針對商務車載價值鏈上下游廠商進行訪談及問卷調查，以了解供應端及需求端對市場需求短、中、長期的認知。進而解析人工智慧在商務車載應用市場面臨的挑戰及未來發展的契機。研究發現人工智慧導入商務車載市場尚屬創新採用階段。供應端及需求端對人工智慧導入市場長期的期待是一致的，但是雙

方的短期需求認知差異頗大(不論是期待的成本或者功能)，各垂直市場破碎化的產業需求，人工智慧研發能量不足，各國法規以及市場對安全考量是導致市場滲透率低的主要因素。本研究以技術市場矩陣及客戶價值模型來解析創新擴散理論實務上在市場採用新產品/技術所面臨的挑戰及困難，以及探討從創新擴散初期的創新採用階段進入早期採用階段需要克服的市場差距。不論是商用自駕車或者搭載人工智慧裝置的商務車，能滿足市場短期對提升安全及增進營運效率的需求，人工智慧才能跨入創新擴散理論的早期採用階段，進而發展中長期創造新市場、新商務模式。