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一路向南：浪人醫師的徒步台灣西海岸

為了解決訓練模型英文的問題，作者吳佳璇 這樣論述：

　　徒步台灣的念頭，在心裡蟄伏已久。 　　「騎車不是比較快？」門診護理師見我看診空檔常常掛在谷歌地圖上，忍不住提問。──吳佳璇 　　二○二○，新冠病毒大流行，世界移動暫停，台灣各地擠滿出不了國的人。經過蒸騰的夏日，徒步台灣的念頭又倏然出現。於是浪人醫師吳佳璇，脫下了醫師袍，來到行政院旁的十字路口，省道0公里，這裡是徒步壯遊的起點。其實出發前一晚，都還沒拿定主意，該走西岸還是東岸……只知道這趟旅程，一路向南。 　　↓一路向南↓ 　　從台一線省道0公里的車流湧動，走到恆春的國境之南 　　橫跨一年半的接力徒步，總長500公里 　　從一個人，走到一群人；穿越了四季、風土與歷史

　　一步步走成了我們腳底下的台灣      　　↓徒步說書人↓ 　　三井倉庫、樂生療養院、新竹動物園、新港社、秋茂園、和美默園、鹿港龍山寺 　　三秀園、西螺大橋、北港朝天宮、國聖燈塔、逍遙園、池上一郎文庫、「獅頭社戰役」現場 　　風土人情、古蹟景點，一路漫談台灣歷史 　　↓走路的人↓ 　　從一個人，走到一群人，從閒散輕裝，走到上癮重症 　　這裡沒有刻苦的徒步雞湯，但有結伴同行的人情百味 　　↑未完待續↑ 　　．．．一路向北．．． 名人推薦 　　＼推薦序／ 　　陳耀昌（台大醫學院名譽教授、《斯卡羅》原著作者） 　　傅裕惠（第九屆國藝會董事、劇場工作者與渴望走路的都市人） 　　小歐（四國遍

路同好會主持人、作家） 　　＼沿路推薦／ 　　木下諄一•作家│李偉文•牙醫師、作家、環保志工│徐銘謙•台灣千里步道協會副執行長│康文炳•資深編輯人│張景森•政務委員│ 陳錦煌•醫師、新港文教基金會創會董事長│黃崇凱•小說家│鄧惠文•精神科醫師、榮格心理分析師      　　「有劍有肝膽」。她別出心裁設計了一個「徒步、接力、深度」新模式，「全島而非環島」的新概念。――陳耀昌 　　我其實是會把她這一路向南、一路走入台灣的行動，視為一個最誠懇和最具企圖心的「環島行為藝術計畫」。――傅裕惠 　　與其說是一本台灣徒步遊記，不如說是一種生活模型，一種實踐哲學，更是一種走路體質的最佳範例。――小歐

訓練模型英文進入發燒排行的影片

設計趨勢預測應用於設計思考流程之研究

為了解決訓練模型英文的問題，作者林貞瑜 這樣論述：

台灣近年愈來愈重視設計產業，政府提倡將設計作爲企業的目標策略與核心，不過目前許多政策仍在規劃階段，只有少數成功的大型企業，早已開始進行設計趨勢相關的研究工作，因此本研究動機為瞭解企業執行設計趨勢的目的與過程，以及對設計師的影響。本研究採用質性研究中的半結構式訪談，以台灣本土大型科技企業之設計中心作為本研究之個案，透過研究目的：一、瞭解企業內部如何進行設計趨勢預測與彙整。二、企業內之設計師如何應用設計趨勢進行設計思考與發想。三、設計趨勢對於企業內的設計師的影響為何。以及文獻探討的歸納，聚焦於企業中執行設計趨勢預測與設計思考之流程及應用，以及企業內之設計師認為趨勢預測之於個人或公司之影響，訪綱分

為四大類，共26道題目，分別訪談八位參與過設計趨勢研究之設計師，從中瞭解設計趨勢的重要性。本研究依照企業內部設計師們所提供的經驗與建議，研究者根據訪談結果提出下列點結論：1、企業內之設計中心執行趨勢，會綜合多種不同形式的團體預測方法使用，每年無固定使用之方法，會依據人員、目標的不同去做調整，訂定趨勢結論。；2、企業全體人員可從宏觀趨勢抓取機會點，在成立新專案時導入，而設計人員可從設計趨勢抓取應用面，在設計發想時導入使用，或是設計提案時導入設計理念中。；3、設計趨勢對於設計師而言，是一個與時俱進的工具書，使設計作品在產業界的壽命更加長遠。4.趨勢研究結果不需要強制在設計中心內部去做驗證，可以從市

場回饋中得到答案。

歐洲演講比賽冠軍的德國式邏輯陳述法：使你的發言溫暖、有說服力又受歡迎

為了解決訓練模型英文的問題，作者WLADISLAWJACHTCHENKO賈誠柯 這樣論述：

德國、奧地利、瑞士最大連鎖書店Thalia暢銷書！ 歐陸演講比賽冠軍，最有說服力的誠信溝通法則 不操弄、不耍詐、不放壞 對事堅定，對人柔和   　　本書是歐陸語言邏輯的經典，結構清晰，易於使用。採用書中的德式邏輯來陳述意見，可以表達出最佳論點，讓你不管在職場還是日常生活中，都能提升說服力，取得長遠的效果。   　　書中以簡單清楚的文字，搭配易懂的圖表解說，介紹德式邏輯陳述法的三大核心支柱：周全的論點、溫暖的聆聽、優秀的提問能力。   　　【發言：如何提出堅實的理由】 　　♦使用10大理由類別，快速建構你的說理：經濟的、法律的、利己的、情緒的…… 　　♦使用4色模型把對手分類：這是最簡便的同

理心論證法。 　　♦使用6等分的「性感sexier」論點：主張、理由、實例、關聯性、關聯性的原因、反駁異議。 　　♦還有15個超有趣的論證練習題目。   　　【傾聽：邏輯陳述當中的聆聽】 　　♦辨明10個聆聽的層級：想要自己說話 vs 想要瞭解對方 　　♦對方憤怒時，或搭車時鄰座陌生人一直找你講話，此時該採用第幾個聆聽層級？ 　　♦聆聽時分心了，該如何順利接回對方的話？ 　　♦關於聆聽時的善意理解原則   　　【詰問：提出更好問題的33種方法】 　　♦正確提問的順序：從開放式到深入式的問題，再以封閉式問題結尾。 　　♦最有用的提問類型是「詢問動機」；讓對方開口說話的最佳方法是「敘述型提問」；如

何使用高風險的「挑釁問題」與「反問」。 　　♦記住：所有的知識都來自問號，而非句號——聰明提問等於先獲得了一半的智慧。   　　最後，作者還告訴我們一個重要的「自我改善提問」，可使我們的生活過得更快樂。本書內容都是公正誠實的論證技巧，終將光明磊落地勝過那些邪僻的話術。 　　作者名列當今歐洲最著名的企業顧問與溝通專家。他的說理師承希臘羅馬時代的邏輯智慧。他不但曾通過嚴格的2階段國家考試，獲得德國「完全法律人」的資格，也多次獲得歐洲演講、辯論賽事冠軍，還曾在以英文為官方語言的「劍橋盃英式議會制辯論大賽」擊敗來自哈佛與劍橋的隊伍，轟動全歐。 理智推薦 　　丁菱娟 影響力學院創辦人     　　

小虎（羅鈞鴻）知名講師&聲音教練    　　王介安GAS口語魅力培訓® 創辦人、廣播主持人   　　白慧蘭 工作生活家主理人     　　呂秋遠 律師   　　林依柔 聲音表達講師         　　范希平 公益平臺基金會顧問 　　周震宇 聲音訓練專家 　　陳睨 辯手暨自由接案講師       　　瑪那熊  諮商心理師、人際溝通講師   　　魏世芬  聲心修繕師、暢銷作家 　　（按筆畫） 全球讀者與企業高度讚賞 　　◆很多朋友認為，能開口就是能說話！但是事實是能把話說得好，讓人清楚明白，甚至說服別人朝我們期待的方向走，那不僅僅是很難，甚至可以說是一種藝術。本書具體的講解了說話的技

巧，閱讀後不斷練習，在說話乃至說服技巧上，一定會有很大的幫助！范希平 公益平臺基金會顧問 　　◆德式邏輯陳述中充滿了基本辯論工具的影子，非常適合新手走入提升說話邏輯的世界中。陳睨  辯手暨自由接案講師 　　◆不需話術、不靠權謀，學會真誠正直的信任建立方法！瑪那熊 諮商心理師、人際溝通講師 　　◆書中充滿了有用的資訊，不操控、不耍詐，不放壞的潔白說話術，光明正大使他人信服你。Steffen Klenke德國亞馬遜讀者 　　◆這本書結構簡單明瞭，文字非常清晰，作者說理的方式很貼近生活，用事實當依據，而且超有趣的！van Mortis德國亞馬遜讀者 　　◆就算我下班累了一天，回家還是很想看

這本書！Silvio Soldat德國亞馬遜讀者 　　◆作者講的好清楚，好容易懂，而且內容可以分章看。Kirchkesner德國亞馬遜讀者 　　◆我一定會好好練習這些修辭技巧，使用它們。我和我團隊成員現在都好喜歡「改善溝通技巧」這件事。Johannes Thomas, Trivago N.V.總經理 　　◆令人振奮的法律修辭與議論技巧。Roswitha Wahler, Platinion GmbH 契約與法務總監 　　◆超讚的溝通技巧，最頂的知識！我高度推薦作者賈誠柯！Prof. Dr. med. Christoph Scholz MHBA 　　◆非常實用的演講訓練，讓我們的管理團隊

非常滿意。Thomas Zanzinger, DACH, ANSYS Germany GmbH總經理 　　◆結構完整，適合我們的需求。我已是有經驗的演講者了，還有很大的收穫和啟發，使我的言辭更有效。Sabine Nallinger, 慕尼黑市議員，Foundation 2 Degree執行長 　　◆幽默風趣又機智。我們每位員工都學到了很多，可以運用在日常工作上。期待下一次再見到賈誠柯。Georg Schmidt, von Gerotron Communication GmbH公司CEO  

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決訓練模型英文的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。