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瘋狂的海馬：上帝在創造牠的時候，應該是喝醉了……

為了解決網路速度換算器的問題，作者TillHein 這樣論述：

　　「上帝在創造海馬的時候，應該是喝醉了……」 　　──海洋生物學家高美胡拉度（ Jorge Gomezjurado）說道。 　　全世界再也找不到像海馬這麼奇特的物種了── 　　牠們是情緒化的懶鬼、貪吃的舞棍、負責懷孕的老爸…… 　　牠們雖然是魚類，但全身上下找不到一片魚鱗， 　　牠們具有像袋鼠那樣自帶育兒囊的軀幹、 　　像變色龍般可各自獨立轉動的眼睛、 　　像食蟻獸般吸力超強的長吻，以及媲美猿類那具備強大抓附力的尾巴； 　　而且，每一隻海馬的頭部都有形狀各異、宛如人類指紋的獨特冠狀角稜…… 　　這一切為什麼如此奇妙？ 　　人們還能從這種小生物身上學到不少東西── 　　這些海裡的小馬兒

，絕對不需要報名上「慢活」管理課程， 　　牠們也不屬於罹患心臟病的高風險族群。 　　因為，牠們的生活如此悠哉，不知匆忙與壓力為何物， 　　根本就是懂得生活的享樂主義者； 　　不疾不徐的移動方式，甚至還讓自己贏得了世界紀錄保持者── 　　侏儒海馬（H. zosterae）是世界上游得最慢的魚。 　　不過，即使海馬很「慢活」，牠們的獵食速度可是比你眨眼還快…… 　　此外，海馬還是超級偽裝大師，牠們喜歡隨興變換體色── 　　不管是從藍灰換成苔綠，或從帶著粉紅色結節的紫紅變成帶橘色結節的鮮黃； 　　有些種類的海馬身上則有黑色條紋、黃色斑點或灰綠混雜的迷彩偽裝圖案…… 　　生物學家相信，海馬變換體色的

把戲不只是偽裝， 　　也是表達情緒感受以及跟同類溝通的方式。 　　還有，這些海洋裡的小生物，個個都是在才華洋溢的舞棍， 　　牠們熱力四射的求偶舞，就連海獅這樣的硬漢都會為之融化； 　　而正在熱戀中的公海馬，總是想方設法撐大自己的育兒袋， 　　為的就是跟伴侶宣告：「我超富有！我超會生！」 　　在海馬的世界裡，懷孕生子是男人的事── 　　放眼地球上的各種生物，公海馬孕育下一代可是真正的異數。 　　這獨樹一格的作風究竟是如何形成的？ 　　而「雄性懷孕」也為兩性研究者提供了現成的議題， 　　以此為起點探究人類社會中的傳統性別角色。 　　全世界最早畫出海馬形象的人，應該是澳洲北部的原住民── 　　

他們在阿納姆地（Arnhem Land）以洞穴岩畫的形式，將神話中的祖靈刻畫在壁面上， 　　其彎曲且表面呈塊狀的軀體、長管狀的吻部及往胸腹前傾的頭部，就是一隻海馬。 　　在地中海地區小亞細亞的腓尼基貿易及航海文化， 　　或北義大利的伊特拉斯坎（Etruskern）文化，到處都看得到海馬的身影。 　　牠經常被雕刻在墓穴的牆面上或棺木上，四周環繞著其他海洋生物。 　　西元前八百年至三百五十年間的伊特拉斯坎人，更常以海馬圖案來裝飾墓穴。 　　長久以來，不管在世界哪個角落，一直有人把海馬視為幸運符── 　　海馬除了是德國幾個城鎮的市徽動物，也是法國及西班牙海岸無數城鎮的吉祥象徵； 　　在西元一九一

三～一九三九年的英國郵票上， 　　海馬拉著聯合王國守護女神不列塔尼亞（Britannia）的馬車，在海面乘風破浪； 　　西元一九三三年，一隻長了翅膀的海馬，成為巴黎東方航空公司（Air Orient）的標誌。 　　日本超夯電玩遊戲「寶可夢」，有兩個狠角色──海刺龍與刺龍王； 　　前者長了帶有毒刺的翅膀，其外型就跟真實世界的海馬一模一樣， 　　而且是由雄性負責懷孕生子…… 　　科學家參考海馬尾巴的結構，製造仿生機械裝置，可減輕搬運工人腰脊柱的負擔； 　　神經學家發現人類大腦掌管記憶及導航定位的區塊狀似海馬，因此稱之為海馬體…… 　　本書，就是要向海洋裡這個獨樹一格的小小生物致敬。 　　從自

然科學、生物醫學的角度，觀察牠們奇妙的身體構造、生活習性、日常行為； 　　從人文歷史、社會學的角度，欣賞牠們在古老神話與流行文化裡扮演的角色； 　　牠們，向世間證明了一切都是相對的──包括什麼才是「正常」！  

抓住美股小金雞：一次規劃財務分配、選股、風險，小資金也能有超能力!(一品)

為了解決網路速度換算器的問題，作者黃佳文 這樣論述：

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過不斷學習、嘗試所累積出來的「乾貨」，能夠在這邊以文字呈現給各位有緣的讀者,絕對是大家的福氣！ 　　黑媽／黑媽家庭經濟研究所 　　美股可能對你來說，是個陌生的投資工具。但是透過這本書，你可以了解美股市場的遊戲規則，更能夠學到以一個創業家的角度來看待投資。 　　追日Gucci／投資美股．享受生活 　　投資在當前這個瘋狂於「新興科技股」與「虛擬貨幣」的時代中，這本書是少數仍願意傳授且提醒人們「資產配置」與「風險意識」的作品。 　　彭川嘉／食食肉舖共同創辦人 　　原本，我只研究台股，不懂美股是什麼,是佳文讓我開了眼界，不但創立了「股股學院」及「股股 app」，運用他本身的投資心法，開辦輕鬆理解

的線上課程，教大家如何投資美股、創造被動收入。 　　丁宇諒／玉山證券資深協理 　　作者希望透過多元管道協助這群想投資卻找不到鑰匙的人，讓大家從理財角度出發，可以有紀律地進入投資領域，學習穩健的美股投資。如果對美股有興趣，那就該看看一個創業家是怎麼看待美股投資這件事！  

基於深度學習與並聯型機械手臂在家庭廢棄物分類應用

為了解決網路速度換算器的問題，作者吳奕頡 這樣論述：

人類進入工業化時代後，生產技術大幅度提升，產品更新換代的速度也大幅度提升，導致自然資源過度的開發和大量的廢棄物產生，如果此問題沒有妥善處理，將會對人類的將來埋下後患。廢棄物再利用的效率，將是解決此問題的一大難題，因此本研究希望研究出一套生活廢棄物自動辨識與分類系統，本研究預計使用相當受歡迎的YOLO(You Only Look Once)系列目標檢測演算法訓練出適合辨識台灣地區生活廢棄物的權重模型，並且針對台灣地區生活廢棄物研究出相對應的Delta並聯型機械手臂。分類流程為生活廢棄物由輸送帶送入深度影像鏡頭視野範圍後，電腦PC使用YOLO卷積神經網路模型對回收物進行物件辨識，辨識後將

得到物件種類和回收物在影像中之中心點座標，在多目標跟蹤模型中，對回收物中心點進行跟蹤，再由以上資訊換算成三角並聯型機械手臂座標，並且下達G-code指令給三角並聯型機械手臂夾取回收物。根據本研究需求設計的Delta並聯型機械手臂，最大工作半徑350mm與最大有效載重1kg，定位精度2mm，對於夾取生活廢棄物相當足夠，符合本研究的預定需求。根據YOLOv3與YOLOv4訓練成果，這兩個網路模型的平均正確率(mAP)結果分別為99%與100%，兩者數值相差極小。因此藉由實際在輸送帶上移動情況來探討YOLOv3與YOLOv4網路模型之優劣，結果是YOLOv3表現較為優秀。根據最終研究結果可以知道影像

辨識的準確度在98.20%，夾取的穩定度在83.20%，將以上相乘得到結果為81.40%，辨識準確度和夾取穩定度相乘結果與實際分類準確度81.70%相差值非常小，因此可以判斷此數據之可靠性。