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別鬧了，動物大人!牛羊雞豬不只是盤中物，農場大腦比你想的更機智，鮮活呈現動物情感認知與社會行為的科普漫畫

為了解決機器學習評估指標的問題，作者SébastienMoro 這樣論述：

:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+: 離經不叛道、離奇又較眞…… 科學研究的「神」解讀， 現在就用最八卦的方式討論動物！ :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+: ★從詼諧角度全面瞭解農場動物「感知、思考、情緒、溝通、學習、社交」六大認知主題 ★濃縮逾500則牛羊雞豬等動物科研調查報告，絕對認真不唬爛 ★法國著名YouTube頻道Cervelle d’oiseau主講人，水生動物科普漫畫《魚兒的眼皮》（Les paupières des poissons）作者賽巴斯汀．莫霍（Sébastien Moro）最新力作 ★勵志繪本《朵莉》（Dol

ly）插畫作者蕾拉．波那比（Layla Benabid）跨界合作，讓科學不再沉悶無趣，給你最八點檔的獨特幽默 ★小田田布蘭妮、《奪魂巨》人偶PUPPET、《航海丸》索隆、海綿飽寶、陰蝨路的眾多陰屍們，眾多人氣角色不正經客串登場！ :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－: 各路動物愛好者齊聚一堂 邀你大鬧一場！ （依姓氏筆劃排序） :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:   王建鎧｜中興大學動物科學系 助理教授 冬　陽｜中央廣播電台「名偵探科普男」節目主持人 林翰佐｜《科學月刊》總編輯 黃貞祥｜淸華大學分子與細胞生物研究所 助理教授 焦傳金｜國立自然科學博物館 館長 鄭淳予

｜東海大學畜產與生物科技學系 助理教授   :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－: ⚠️注意： 前方800公尺，正港農場文降落！ :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－: 咳咳，這可不是內容農場哦，而是關於農場裡的動物（以及牠們可愛的小八卦）。在此之前冷靜想個幾秒，你是否曾嘗試用以下動物，來比喻一個人的個性、情感和……智力？   這人好沒意思，跟牛一樣面無表情 他上一場球賽跟山羊一樣亂踢！ 那傢伙像綿羊一樣奴 你的吃相還真像豬！ 她的智商跟母雞差不多呀～ 不只是這些日常交談，成千上萬的文學出版品、卡通，以及網路爆笑迷因、哏圖，也都和上面幾個例子一樣，揭

示著我們對農場動物普遍的既定印象：對他人超無感的牛杯杯、衝動行事的山羊薯鼠、平靜溫順的綿羊大大、看起來不太聰明的雞，以及胖子代言人阿豬老師。牠們的形象，幾乎被人類的天馬行空給玩到壞掉。 如今的我們，除了在餐桌上，已經很難有機會親眼目睹這些動物的真實面貌，尤其是牠們的心理面。作者賽巴斯汀．莫霍為了打破人們對農場動物的諸多成見，細心鑽研500多則科學研究，發現許多不為人知的面向。   :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－: 被謠言害慘了的動物，現身說法！ （以下使用化名） :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－: Q：每隻公的肯亞肩峰牛，多半都有個要好的女

性友人？ 牛杯杯：是沒錯啦，但我知道女朋友跟好朋友不一樣，絕對不是渣男歐！ Q：科學證實你超會認臉的，難道臉部辨識機器是你？  山羊薯鼠：（傲嬌）對啦對啦，我認得出娜塔莉．波曼跟艾瑪．華森。側臉也可以。化成灰都認得出來。 Q：聽說你只是看起來吃草吃到入定，其實思緒已菁跑了好幾公里？ 綿羊安姊姊：人家不喜歡苜蓿和驢食草，但愛吃鴨茅與羊茅。我還分的出前者是豆科、後者是禾本科。（不可能這麼認真吧！） Q：搖頭晃腦的雞，其實比你想得還不暈。抗暈船大師在這裡？ 雞米花：數量變化跟排序問題，通通easy啦！而且無論磁場怎麼變，本雞的方向感就是不變，厲害吧～ Q：據傳，關於哪家餐廳好吃、什麼時候開門

，阿豬最知道？ 阿豬老師：看不出來吧！而且我們還會評比菜色，2018評委豬年度美食出爐：蘋果、雞肉香腸跟乳酪，真的好吃到我雙蹄比讚！ 想知道更多農場動物不為人知的祕密？現在就來讀讀這本從一九八〇年代至今，盤點數百篇科學著作總結的科學漫畫吧～它將大大改變你對農場動物的看法！ ●○專業審訂，請（大腦）安心服用●○ 現今的臺灣，人們親身接觸到農場動物的機會越來越少，但相信在閱讀這本書後，讀者會受到啟發，想要進一步到身邊鄰近的農場，實地觀察這些動物。 ──陳志峰／本書審訂，中興大學動物科學系 教授 ●○連教授也瘋狂，手比心紛紛示愛●○ 用詼諧簡潔的文字、搭配流暢活躍的漫畫圖說，就把近年對動物

行為的重要科學發現，系統地向一般閱眾清晰闡明。即使閒置案頭信手一翻，也能令人再三回味無窮！ ──王建鎧／中興大學動物科學系 助理教授 有別於直接填鴨式的科普，我很喜歡這本書透過實驗設計的介紹，引導讀者理解科學。 ──林翰佐／《科學月刊》總編輯

機器學習評估指標進入發燒排行的影片

機器學習生成食譜文字之研究

為了解決機器學習評估指標的問題，作者楊守仁 這樣論述：

目錄指導教授推薦書口試委員會審定書致謝 iii摘要 ivAbstract vi目錄 vii圖目錄 x表目錄 xii第一章、緒論 11.1研究背景 11.2研究動機 21.3研究目的 32.1 網路爬蟲 52.2 中文分詞 62.2 詞向量(Word2Vec) 72.3 循環神經網絡(Recurrent Neural Network) 92.3.1 長短期記憶模型LSTM (Long Short Term Memory) 112.4 Sequence to Sequence模型 122.5 自然語言

生成(Natural-Language Generation) 142.5.1 Char-RNN生成自然語言 152.5.2 Seq2Seq生成自然語言 182.6 自然語言生成評估 192.6.1機器學習評估指標(Machine-learned metrics) 192.6.1.1 BLEU(Bilingual evaluation understudy) 202.6.1.2 Perplexity困惑度 212.6.2以人為中心的評估方法(Human-centric evaluation) 222.6.2.1 RankME –問卷評估方法

222.6 食物安全 24第三章、研究方法 253.1 研究工具 253.2資料收集 293.2.1 網路爬蟲收集資料 293.2.1.1 爬取所有食譜頁面連結 303.2.1.2 爬取食譜頁面資料 333.3資料前處理 343.3.1 原始資料 343.3.2 原始文字資料處理 353.3.3 中文分詞 393.3.4 對文字資料進行詞向量 413.4機器學習訓練 433.4.1 訓練環境 433.4.2 建構神經網路 433.6問卷設計 53第四章、實作結果 564.1 生成結果

564.2 問卷調查評估結果 584.3 專家評估 644.3.1專家簡歷 644.3.1專家評語 65第五章、結論與未來發展 715.1 結論 715.2 未來發展 72參考文獻 73圖目錄圖 1本文作者使用中分分詞套件-結巴(Jieba)作中分分詞示範 6圖 2 Word2vec論文中兩種算法Skip-gram和CBOW的結構[12] 8圖3 循環神經網絡結構 10圖4 循環神經網絡用於處理自然語言文本的作用機制 10圖5 LSTM為在循環神經網絡基礎加上Forget gate(遺忘門)改良的神經網絡 11圖6

傳統循環神經網絡於機器翻譯中可能造成的問題 12圖7 Seq2Seq結構及其用於機器翻譯的示意圖 13圖8 參考文獻[22]利用氣象資料關鍵字作自動生成氣象預報 14圖9 本文作者於前期研究時，建構LSTM神經網路生成食譜文字。 16圖10 使用LSTM生成食譜文字之結果，內容前文不對後語且不具參考價值。 16圖11 本文作者透過一些Rule-Based手段調整生成結果。 17圖12經調整後生成結果 17圖13參考文獻對菜餚照片還原獲得烹調食譜示意圖[21] 18圖14 RankMe作者利用文中提出的三個指標製作評估問卷[42] 23圖15

本研究之研究流程 25圖16 本文作者使用中分分詞套件-結巴(Jieba)作中文分詞示範 27圖17 本文作者透過Tensorflow快速搭建神經網路 28圖18 楊桃美食網食譜總覽頁面 30圖19 楊桃美食網翻頁需要滾動頁面到視窗底部才能觸發頁面更新 31圖20 透過selenium套件操作頁面自動滾動並抓取所有食譜頁面連結 31圖21抓取到所有食譜頁面連結(只列出其中五筆資料) 32圖22利用食譜頁面連結進行爬蟲，並將食譜資料儲存到.json檔 33圖23原始食譜資料 34圖24 本研究主要利用Python中的.str.replace

()將原始文字資料進行修正 35圖25 本研究透過結巴Jieba套件來進行中文分詞 40圖26 本研究之烹調步驟文字資料經中文分詞處理效果 40圖27 本研究透過Word2vec生成屬於食材資料的詞向量 42圖28 本研究透過詞向量模型查找與「洋蔥」詞向量的余弦夾角最相近的食材 42圖29 本研究之食材資料詞向量模型投射在二維空間 42圖30 本研究透過Seq2Seq結構訓練，因記憶體不足導致報錯 43圖31 本研究透過Google Colab免費運算資源訓練模型，但因用量過大遭封鎖 44圖32 本研究把烹調步驟資料切割成5步分批訓練 44

圖33 本研究之Seq2Seq串連結構 45圖34 本研究之Seq2Seq結構 46圖35 本研究Seq2Seq-Encoder程式碼 47圖36 本研究之Seq2Seq-Decoder程式碼 47圖37 本研究之Seq2Seq參數Summary 47圖38 本研究之文本生成流程 48圖39 本研究檢查食材是否具有食物安全風險之程式碼 49圖40 本研究之Seq2Seq串連結構 50圖41 在沒有使用困惑度調控輸出的情況下，會輸出不理想的結果 51圖42 本研究使用困惑度對生成文本評分之程式碼 51圖43 本研究透過困惑度分數決定是否

重新生成食譜之程式碼 52圖44 本研究控制文本生成流程之程式碼 52圖45本文為評估生成內容所設計之問卷 55圖46生成食譜文字結果(1) 56圖47生成食譜文字結果(2) 56圖48生成食譜文字結果(3) 57圖49生成食譜文字結果(4) 57圖50生成食譜文字結果(5) 57圖51生成食譜文字結果(3) 59圖52原始資料麵食類的烹調步驟 60圖53問卷調查食譜評分統計總表 61圖54問卷調查中食譜完整度評分統計圖 62圖55問卷調查中食譜寫作評分統計圖 62圖56問卷調查中食譜參考度評分統計圖 63圖5

7本研究專家顧問於2016年米其林飲食指南頒獎禮(第一排左起第三) 64圖58生成食譜文字結果(1) 65圖59生成食譜文字結果(2) 66圖60生成食譜文字結果(3) 67圖61生成食譜文字結果(4) 68圖62生成食譜文字結果(5) 69表目錄表1文本中的上下文決定cooking這個單詞的意義 8表2 本研究對食材資料欄位作前處理修改內容 36表3 本研究對烹調步驟欄位作前處理修改內容 38表4 本研究Seq2Seq串連結構之輸入及輸出訓練資料 46表5 本研究Seq2Seq串連生成結構之讀取及文字生成資料 50表6 本研究

評估問卷之簡介 53表7 告知受訪者食譜均由電腦自動生成，未經人手調整生成內容 54表8 問卷調查評分結果 58表9 問卷調查評分結果(續) 59

別鬧了，動物大人！牛羊雞豬不只是盤中物，農場大腦比你想的更機智，鮮活呈現動物情感認知與社會行為的科普漫畫 (電子書)

為了解決機器學習評估指標的問題，作者SébastienMoro 這樣論述：

:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+: 離經不叛道、離奇又較眞…… 科學研究的「神」解讀， 現在就用最八卦的方式討論動物！ :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+: ★從詼諧角度全面瞭解農場動物「感知、思考、情緒、溝通、學習、社交」六大認知主題 ★濃縮逾500則牛羊雞豬等動物科研調查報告，絕對認真不唬爛 ★法國著名YouTube頻道Cervelle d’oiseau主講人，水生動物科普漫畫《魚兒的眼皮》（Les paupières des poissons）作者賽巴斯汀．莫霍（Sébastien Moro）最新力作 ★勵志繪本《朵莉》（Dol

ly）插畫作者蕾拉．波那比（Layla Benabid）跨界合作，讓科學不再沉悶無趣，給你最八點檔的獨特幽默 ★小田田布蘭妮、《奪魂巨》人偶PUPPET、《航海丸》索隆、海綿飽寶、陰蝨路的眾多陰屍們，眾多人氣角色不正經客串登場！ :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－: 各路動物愛好者齊聚一堂 邀你大鬧一場！ （依姓氏筆劃排序） :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:   王建鎧｜中興大學動物科學系 助理教授 冬　陽｜中央廣播電台「名偵探科普男」節目主持人 林翰佐｜《科學月刊》總編輯 黃貞祥｜淸華大學分子與細胞生物研究所 助理教授 焦傳金｜國立自然科學博物館 館長 鄭淳予

｜東海大學畜產與生物科技學系 助理教授   :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－: ⚠️注意： 前方800公尺，正港農場文降落！ :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－: 咳咳，這可不是內容農場哦，而是關於農場裡的動物（以及牠們可愛的小八卦）。在此之前冷靜想個幾秒，你是否曾嘗試用以下動物，來比喻一個人的個性、情感和……智力？   這人好沒意思，跟牛一樣面無表情 他上一場球賽跟山羊一樣亂踢！ 那傢伙像綿羊一樣奴 你的吃相還真像豬！ 她的智商跟母雞差不多呀～ 不只是這些日常交談，成千上萬的文學出版品、卡通，以及網路爆笑迷因、哏圖，也都和上面幾個例子一樣，揭

示著我們對農場動物普遍的既定印象：對他人超無感的牛杯杯、衝動行事的山羊薯鼠、平靜溫順的綿羊大大、看起來不太聰明的雞，以及胖子代言人阿豬老師。牠們的形象，幾乎被人類的天馬行空給玩到壞掉。 如今的我們，除了在餐桌上，已經很難有機會親眼目睹這些動物的真實面貌，尤其是牠們的心理面。作者賽巴斯汀．莫霍為了打破人們對農場動物的諸多成見，細心鑽研500多則科學研究，發現許多不為人知的面向。   :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－: 被謠言害慘了的動物，現身說法！ （以下使用化名） :+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－:+:－: Q：每隻公的肯亞肩峰牛，多半都有個要好的女

性友人？ 牛杯杯：是沒錯啦，但我知道女朋友跟好朋友不一樣，絕對不是渣男歐！ Q：科學證實你超會認臉的，難道臉部辨識機器是你？  山羊薯鼠：（傲嬌）對啦對啦，我認得出娜塔莉．波曼跟艾瑪．華森。側臉也可以。化成灰都認得出來。 Q：聽說你只是看起來吃草吃到入定，其實思緒已菁跑了好幾公里？ 綿羊安姊姊：人家不喜歡苜蓿和驢食草，但愛吃鴨茅與羊茅。我還分的出前者是豆科、後者是禾本科。（不可能這麼認真吧！） Q：搖頭晃腦的雞，其實比你想得還不暈。抗暈船大師在這裡？ 雞米花：數量變化跟排序問題，通通easy啦！而且無論磁場怎麼變，本雞的方向感就是不變，厲害吧～ Q：據傳，關於哪家餐廳好吃、什麼時候開門

，阿豬最知道？ 阿豬老師：看不出來吧！而且我們還會評比菜色，2018評委豬年度美食出爐：蘋果、雞肉香腸跟乳酪，真的好吃到我雙蹄比讚！ 想知道更多農場動物不為人知的祕密？現在就來讀讀這本從一九八〇年代至今，盤點數百篇科學著作總結的科學漫畫吧～它將大大改變你對農場動物的看法！ ●○專業審訂，請（大腦）安心服用●○ 現今的臺灣，人們親身接觸到農場動物的機會越來越少，但相信在閱讀這本書後，讀者會受到啟發，想要進一步到身邊鄰近的農場，實地觀察這些動物。 ──陳志峰／本書審訂，中興大學動物科學系 教授 ●○連教授也瘋狂，手比心紛紛示愛●○ 用詼諧簡潔的文字、搭配流暢活躍的漫畫圖說，就把近年對動物

行為的重要科學發現，系統地向一般閱眾清晰闡明。即使閒置案頭信手一翻，也能令人再三回味無窮！ ──王建鎧／中興大學動物科學系 助理教授 有別於直接填鴨式的科普，我很喜歡這本書透過實驗設計的介紹，引導讀者理解科學。 ──林翰佐／《科學月刊》總編輯

於霧計算架構下以LSTM模型預測空餘路邊停車位

為了解決機器學習評估指標的問題，作者王彥嵐 這樣論述：

在許多大城市中，停車問題一直都是駕駛者最頭痛的事，當需要開車前往市中心或是鬧區附近時，常是遍尋不著停車位，駕駛只能不停地在周遭巡航，找尋可停車的位置。找尋停車位是造成道路交通壅塞的原因之一，駕駛不斷的巡航除了耗費多餘的時間與汽車燃料外，更會造成空氣的汙染。因此，在都市計畫中常會針對停車問題設法進行改善，除了規劃增建停車區域或是提高大眾交通工具的使用率外，更重要的是活用既有的停車位，透過制訂彈性的停車收費原則，提高車輛周轉率；或是讓空餘停車位的閒置時間縮短，增加停車位的使用效率。近年來，在物聯網及人工智慧的蓬勃發展下，透過感測器結合影像辨識技術，可以長時間觀察停車位的使用情況，並將觀測後的數據

進行分析及運用，以解決此類問題。本研究依據臺北市松山區的路邊停車情形作為案例，並活用政府公開資料，透過物聯網感測器來進行實驗，我們採用LSTM（Long Short-Term Memory）模型，經由歷史資料的學習及訓練，進一步預測路邊停車位的可用數量；並利用iFogSim模擬器，模擬出停車預測模型分別擺放在雲端運算及霧計算架構下，在能源消耗、網路使用量、整體延遲上的差異。實驗結果顯示，於霧計算架構中的停車預測模型誤差值在MAPE（Mean Absolute Percentage Error）指標下平均可達13.6%，且整體延遲時間較雲端運算下降約9成、網路使用量下降約7成，也由於大規模佈建霧

計算節點的因素，設備數量較多，因此在佈建一定數量的霧計算節點後，整體耗能相對於雲端運算也略為上升。