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追尋寧靜：一場顛覆聽覺經驗的田野踏查，探索聲音的未知領域

為了解決中 和 汽車音響 推薦的問題，作者GeorgeProchnik 這樣論述：

　　這個世界越來越喧鬧，但我們真的不需要聲音嗎？ 　　從塵囂喧鬧到萬籟俱寂，一段關於深度聆聽的冒險旅程   　　★在廣袤無垠的外太空漫步，能獲得無與倫比的寧靜體驗？ 　　★被高達160分貝的音浪擊中，身體會產生什麼反應？ 　　★通勤或慢跑我們習慣戴上耳機，用聲音將自己包圍起來，原因何在？ 　　★用高科技減噪建材打造全世界最安靜的房子，會發生什麼意想不到的事？   　　追求身心靜定的大疫情時代 VS. 聲音經濟大行其道的今日 　　以跨領域觀點，對寧靜議題最深度的剖析與反省！   　　作者普羅契尼克酷愛寧靜，厭惡噪音，為了尋求精神和感官的雙重平靜，他毅然走訪全國各地，找尋他所能想像最安靜與最喧

鬧的地方。從生物實驗室到禪園、大賣場及隔音材料大會，從隱修院、噪音測量公司、勁爆汽車音響大賽乃至聽障空間，訪談生物學家、聽覺科學家、聲學工程師、僧侶、建築師、聲音行銷人員和聾啞學校校長等專業人士，所獲得的觀點顛覆了我們對聲音的想像！   　　本書透過多元聲音場景、精彩訪談及研究文獻，並融入充滿哲思的個人感悟，從生物、科學、哲學、商業和藝術文化等面向，看待寧靜和噪音所構成的反差與多重辯證關係：   　　●演化機制：保持安靜是自然萬物的求生之道。自然界中絕少發出巨響，因為唯有保持安靜，才能隱蔽自身所處的巢穴，也才能聽見遠處危險的動靜。   　　●聲學領域：聲音力量的關鍵是頻率和訊噪比。因此，白噪音

讓人專注，聖歌帶來宇宙和諧感，而世界上最成功的錄音室，都是從結構比例嚴謹的教堂改建而成。   　　●宗教意義：語源學上「silence」有中斷停止的意涵，通往反省與個人成長之路。貴格教派相信，上帝存在每個人心中，置身寧靜就可以聽見上帝的聲音。   　　●無人外太空：NASA研發最先進的減噪技術，火箭升空的巨響聽起來比搭飛機在機艙內聽見的噪音相去無幾；太空人在廣大無垠的外太空漫步時，也並沒有想像中安靜，因為地面指揮中心時時刻刻保持通話。唯一的例外是「黑暗通過」時段…… 　　　 　　●商業行銷：潮流服飾店的聲響策略是以音樂打造享樂狂歡的氣氛，為消費的顧客補充源源不絕的活力和振奮感，並加快購物時的移

動速度，以達刺激消費的正向連結。   　　●哲學辯證：聲音唯有與寧靜形成對比、襯托出寧靜時，我們的聽覺神經才接收得到。聲音和寧靜是互補的概念，作用是雙向的。某些聲音能突顯環繞著我們的寧靜，同時，全然的寧靜也會激發出聲音。   　　●聽覺專家：一段聲波往往是靠內嵌在其中許多片段的安靜，才能發揮出溝通訊號的作用，而不至於被視為無間斷連續的噪音。   　　●神經科學：習慣安靜冥想的人，大腦運作效率高出許多。當我們在聽音樂時，是樂音之間的片刻靜默，激發出最激烈正向的大腦活動。   　　●勁爆音響車大賽：坐在足以震碎擋風玻璃的改裝車內體驗音爆的威力，會發現瞬間根本聽不到任何聲音，就像被噴射座椅發射到雷雲

和火焰中，五臟六腑嚴重擠壓，幾乎迸出身體之外……   　　有趣的是，在追尋了無數種聲音之後，普羅契尼克赫然發現，寧靜並不代表全然的靜默無聲。寧靜和噪音，是一組矛盾而互補、相應而相生的概念。一如我們唯有處在噪音中，才會意識到寧靜的價值，也有唯有深處寧靜之中，才能經見更多的聲音。   　　這個世界越來越喧鬧，人類對寧靜的追尋也比以往來得更迫切。本書從環境意識的反省出發，探索寧靜和噪音的未知領域，以及兩者間日益激烈的戰爭。除了帶來顛覆刻板印象的聽覺體驗，更令人重新思考聲音的價值。誠如作者所言，「寧靜是聲音和安靜構成了恰到好處的平衡，催化感知能力，讓我們得以區別自身的存在與周遭事物，以看見更多未知。」

這是對寧靜最高度的嚮往，也是這場追尋最啟發人心的意義。   聆聽推薦   　　范欽慧（國際寧靜公園亞洲區顧問及董事 　　台灣聲景協會創辦人） 　　詹偉雄（文化評論人） 　　李志銘（作家） 　　焦元溥（作家、樂評人） 　　李偉文（牙醫師、作家、環保志工）   媒體讚譽   　　踏遍各地角落追尋那些依然堅守寧靜的人們。——美國國家公共電臺NPR（National Public Radio）    　　有時是令人震驚的警示，有時是迷人的陶冶，這本書歌頌寧靜，同時道出了抵制噪音的戰鬥是如此曲折無常。——《達拉斯晨報》(The Dallas Morning News )   　　引人入勝。——圖書論壇（

Bookforum）    　　非常聰明的書寫……寧靜有益於我們安然入睡，但普羅契尼克所專注的噪音問題令我們保持警醒。——《出版人週刊》(Publisher Week)    　　優雅而低調，著眼於日常生活中幾乎不被注意的細緻之處，也揭示我們為了過上現代生活，所付出不為人知的代價。——《書單》(Booklist)    　　賦予「寧靜」一種莊嚴的美感，對寧靜生活發出清晰易懂、客觀理性的誦歌。——《柯克斯書評》    　　對現代喧囂的生活展開親切而翔實的研究——《紐約時報》

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房地產網路行銷EMU化運用目標之研究

為了解決中 和 汽車音響 推薦的問題，作者謝瑀琦 這樣論述：

網路科技與智慧型手機功能的技術結合，使得人類的生活與科技已經密不可分。因此，企業對於網路行銷的策略方向，積極從E化(Electronic)、M化(Mobility)，邁向U化(Ubiquitous)，即無所不在化，創造出所謂的「行動行銷新商機」。 然而，房地產因交易金額龐大，買賣過戶流程耗時、手續繁瑣等特性，在網路行銷的目的上，主要以提供房屋商品資訊服務，及銷售廣告為主，與一般電子商務的交易模式大不相同。因此，本研究對於房地產運用網路行銷的策略目標有探討之必要。是以培養行動科技職能的業務人員優先呢? 或是以網路行銷，提升企業品牌的形象為首要?還是以重視消費者的網站使用體驗，來加

強優化服務? 研究結果顯示，房地產的網路行銷目標，除了要有豐富的銷售資訊與服務，網站安全、內容實用有價值外，「主動提供」房屋交易行情，與「公開透明房屋資訊」，是延伸優化服務客戶的關鍵因素。本研究結果，提供房地產業者，作為網路行銷策略目標的決策參考。

強者用PyTorch：實作史上最經典AI範例

為了解決中 和 汽車音響 推薦的問題，作者集智俱樂部 這樣論述：

　　還在用難用的Tensorflow嗎？還在用太簡單的Keras嗎？ 　　2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代，如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST，快點投入PyTorch的懷抱吧！ 　　本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例，並且放入最新真實世界中的應用範例，如果有心要學習人工智慧，這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例，讓你功力大增之外，更一舉成為人工智慧的強者！ 　　全書重點包括： 　　► 深度學習一路走來的歷史 　　► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹 　　► 預

測共享單車投放數量 　　► 中文文章情緒分析器 　　► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識 　　► 大型遷移學習對動物分類進行預測 　　► MNIST的進一步，幫你把數字加起來 　　► 自己動手做PRISMA：20種藝術家風格轉到你的照片 　　► 假新聞有什麼稀奇，假以亂真的照片才叫厲害：GAN實作 　　► NLP的大神Word2Vec的實作 　　► 人工智慧音樂家：利用LSTM製作自動作曲機 　　► Google的祕密武器：神經網路翻譯系統實作 　　► 外掛有什麼了不起？用AI打電動，強化學習實作 本書特色 　　►深度學習、PyTorch的入門書 　　►透過實際經典案例循序講解 專

家推薦 　　「這本書緊接業界潮流，將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代：遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明，讓你打好理論基礎，又有詳細的程式展示，一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈！」－袁行遠，彩雲科技CEO、創始人 　　「本書寓教於樂，精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發，然後引用理論說明，最後深入剖析工作原理，環環相扣，引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」－高文超，微軟研究院軟體開發工程 　　「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點，

深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域，但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合，讀者可以在瞭解深度學習原理之後，立刻跟隨書中的程式動手實作，加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮，這本書是一個不錯的開始。」－鮑捷，文因互連CEO、聯合創始人  

應用於智慧型喇叭之情感辨識音樂推薦系統

為了解決中 和 汽車音響 推薦的問題，作者林欣韻 這樣論述：

自2014年亞馬遜Amazon推出搭載自家人工智慧之虛擬個人語音助理(Virtual Personal Assistant, VPA) – Alexa的智慧型喇叭Echo，強調利用聲控作為主要的人機互動介面，帶動起智慧型喇叭的風潮，不斷地推出各種技術增加並豐富其應用。其中以音樂點播的功能為最普遍運用於平台上的基本技術之一，其主要是以使用者直接下達語音命令(Voice Command)點播需求歌曲。另一方面，在音樂點播系統的技術發展上，透過將音樂分類至不同情緒類別並藉由情感辨識技術的提昇，已發展出可根據使用者情緒狀態推薦合適音樂的『情緒音樂推薦系統』。因此如何將『情緒音樂推薦系統』整合至V

PA智慧型喇叭，以聲控作為主要人機互動介面的裝置，將是本研究的主要目的。 首先在VPA智慧型喇叭與使用者間的互動，通常是簡短並被動接受指令，在使用者回饋(Feedback)資訊的獲取非常有限。本研究採取初步設定、主動提問的方式設計，偵測使用者所在位置天氣及時間，主動提出符合使用者情緒的音樂類型建議，並獲取使用者回饋，建立數據讓系統學習，以更了解使用者的真實情感需求。本研究所設計之系統亦可被實際應用於聲控人機介面應用，舉凡陪伴式機器人、汽車音響及通訊設備，如手機，根據使用者心情播放合適的音樂。