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不只是盛宴：餐盤裡的歐洲文化史

為了解決科技 起源的問題，作者周惠民 這樣論述：

來一場穿梭時空的歷史饗宴，嘗盡歐洲文化的百年滋味。 ★內附10份食譜，動手跟著做，煮一桌跨越時間的美味盛宴★ ★全彩印刷，用經典手稿、繪畫和照片，讓你大飽「眼」福★ 　　▲ 站著吃、坐著吃，還是躺著吃最對味！ 　　在現代媽媽們的眼中，古希臘、羅馬人肯定最沒有吃相的一群人。從當時的繪畫和陶器裝飾來看，可以發現古希臘和羅馬的上層階級喜歡慵懶的躺在床上或躺椅上，讓僕人服侍用餐，享受眼前的歌舞表演。對他們來說，這種最快活的進食方式，也是權力和富貴的象徵。 　　▲ 齋戒限制多，什麼好料都不能吃？沒關係，上有政策，下有對策！ 　　中世紀人們的生活繞著基督教信仰轉。根據教會規定，信徒每年都要花上近

一百五十天齋戒──一天只能吃一餐，且不能食用恆溫動物。但是人們實在難控制愛吃的嘴，想方設法找出齋戒漏洞，素雞素鵝還只是小意思，最大膽的是把烤乳豬當作「鯉魚」販賣，或是把獵物趕到水邊，再以「水產」之名抓起來大快朵頤。 　　▲不要拿桌巾擤鼻涕，這個很難做到嗎？ 　　對生活在十五、十六世紀之交的人文學者伊拉斯莫斯來說，跟其他人一起用餐有時還真是個折磨，人們不是把吃過的骨頭又吐回餐盤中，就是隨興拿起桌巾擦擦掛在臉上的鼻涕。人文學者看了直搖頭，只好動筆寫出「用餐禮儀教戰手則」，想要以此樹立新的禮儀規範，提升文化和生活的品質，藉此反映當時不斷進步的社會和經濟環境。 　　▲ 刀叉是今日西餐必備，但是歐洲

人過去認為用手抓飯最好吃？ 　　雖然叉子在十世紀左右已從拜占庭帝國傳入歐洲，但是十八世紀以前，歐洲人僅將叉子視為廚具，而非進食工具，且多以手取食。人們不用叉子的原因很多，其中包含叉子神似惡魔的武器、用手進食才榮耀上帝賜予的食物、使用叉子有損男子氣概等等。也因此號稱「太陽王」的老饕路易十四終其一生只用雙手吃飯，對他來說這才是最man的用餐方式。 　　▲ 當國民嗜酒成性，什麼才是阻止人民酗酒的妙招？ 　　十八世紀之後，酒精飲品的價格下降，歐洲各國人民花大錢在飲酒作樂上，竟造成滿街醉漢、社會問題頻傳的「酒精瘟疫」。統治者們祭出各種方法要求人民節制飲酒，其中最特殊的懲罰是莫過於俄羅斯的「酩酊勳章」，

勳章以鐵打製，重達七公斤。醉漢被警察逮捕後，必須掛著勳章生活一個星期。或許被勳章重得喘不過氣，又被路人投以異樣眼光的醉漢，從此能改過自新。 　　▲ 炫富不用大張旗鼓，舶來品才是最低調而奢華味道！ 　　自古以來，異國商品一直是財富的象徵，唯有富人、統治者才能花錢不手軟，從世界各地購入昂貴的胡椒、肉桂、丁香等香料，讓菜餚嘗起來更特殊、高雅。而此類食材也常出現在靜物畫中，不是散落在餐盤上，就是藏在特殊餐點之中，處處暗示富貴人家驚人的購買力。   　　《不只是盛宴：餐盤裡的歐洲文化史》梳理歐洲千年來的飲食文化史，從日常的吃喝瑣事──找尋食材、烹飪技巧、進食模式，帶你認識更有趣、更立體的過去，讓你發現

原來人們的飲食，和政治變遷、經貿發展、宗教信仰、科技進步和階級差異等大歷史課題息息相關！ 學者好評 　　蒲慕州｜香港中文大學歷史系教授 　　熊秉真｜國際哲學及人文學科理事會(CIPSH)秘書長 　　彭廣林｜東吳大學音樂系教授兼主任 　　──誠摯推薦 　　蒲慕州（香港中文大學歷史學系教授）： 　　「周惠民教授講授飲食文化史多年，如今集結教學精華，成此歐洲飲食文化史，在中文出版界極為難得。本書不但可讀性高，內容亦極豐富，由史前以至當代，熔歷史與飲食文化於一爐，佐以現代營養學知識，堪稱為知識界提供一場盛宴，值得收藏。」 　　自古以來「民以食為天」是不變的真理。人類需要進食才能生存，唯有活下去

才能夠建構文明，而文明的各種發展又反過來影響人們的飲食習慣，也因此「吃」成了一門窺探過往生活與文化的大學問！  

科技 起源進入發燒排行的影片

共享經濟中餐飲外送平台之實務研究

為了解決科技 起源的問題，作者李慧芝 這樣論述：

於2020年1月23日中國大陸湖北省武漢市因爆發了新冠疫情，大陸政府把1100萬人口的武漢市封城，整個城市如同被按下暫停鍵，接下來病毒漫延全世界。從這時起，許多人都不出門用餐了，改為在網路上訂餐外送，全球的外送平台行動科技創新公司，在這次的封城，發揮了最大的幫助，線上外賣平台大成長，研究者也是在疫情期間開始使用外賣訂餐平台的服務。外賣平台是共享經濟中再細分出來餐飲外送服務，是從行動科技的創新商業模式的新經濟，用手機的行動科技促成了餐飲商家、客戶、外送員三方面的社會工作協同媒合創新經濟，這是研究目的。而研究者也從訂餐的消費者體驗，加入外賣送餐的服務，參與了行動科技所帶動的共享經濟的創新，以及發

送問卷做分析，這是論文的研究方法。再將研究目的及研究範圍的分析，做出研究結論寫出本論文。

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決科技 起源的問題，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  

考量公司治理與借貸關係之違約預測模型 -以台灣電子產業為例

為了解決科技 起源的問題，作者胡心瑋 這樣論述：

隨著企業全球化競爭日益激烈，市場波動對企業營運影響甚鉅，尤其更不可輕忽財務危機之發生。本研究主要是探討納入銀行的相關變數，與單純只有公司治理變數所建立的預測模型之間的差異，樣本是從台灣經濟新報(Taiwan Economic Journal, TEJ)抓取2013年到2019年上市電子公司為研究對象，並以季資料為主，採1:1的配對原則方法篩選出共計有40家財務危機公司及配對40家財務正常公司，結合公司治理變數與銀行借貸關係變數透過決策樹進行分析。研究流程先觀察只考慮公司治理變數之危機預警模型結果為何，包括預測準確率、精確率以及召回率是否有別於加入銀行變數之危機預警模型。研究結果顯示，加入銀行

變數後其準確率、精確率以及召回率都有提升，尤其是在危機發生前兩季公司治理變數加入銀行相關變數後，其召回率提升至90%以上，故除了公司治理變數外，銀行相關變數確實為預測公司是否發生財務危機之關鍵因子。