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錦程：中國絲綢與絲綢之路

為了解決工作站是什麼的問題，作者趙豐 這樣論述：

　　絲綢之路是東西方之間融合、交流和對話之路，近兩千年以來，為人類的共同繁榮做出了重要的貢獻。 　　絲綢之路見證了西元前2世紀至西元16世紀期間，亞歐大陸經濟、文化、社會發展之間的交流，尤其是遊牧與定居文明之間的交流；它在長途貿易推動大型城鎮和城市發展、水利管理系統支撐交通貿易等方面是一個出色的範例；它與張騫出使西域等重大歷史事件直接相關，深刻反映出佛教、摩尼教、拜火教等宗教和城市規劃思想等在古代中國和中亞等地區的傳播。

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流行音樂創作脈絡分析之探討—以《回身 · 迴聲》專輯為例

為了解決工作站是什麼的問題，作者陳天行 這樣論述：

音樂相關科技的快速發展，大幅度的改變了流行音樂創作與製作的方式，各類音樂製作軟體，對於音樂中的元素，如節奏、音色、風格，以及編曲與錄音工程等等，都造成了重大的影響，而AI創作的興起，更是將流行音樂帶入了一個全新的境界。過去，製作出一個音樂產品所需要經歷的龐大工程，現在很可能在自家的工作室就可以完成。但即便如此，流行音樂創作元素中的旋律、歌詞、節奏等原創精神的存在必要性是不能改變的。本研究從一位資深樂手的角度，以八零、九零年代為出發點，分析探討流行音樂的創作脈絡，進而實作的過程。研究中亦專訪了幾位台灣流行音樂的資深創作人、製作人與民歌手，分享他們的音樂故事，以及經典流行音樂的創作經驗與錄製過程

，並以「保留傳統創作思維，結合科技應用路徑」為方向，進而實作的音樂專輯。因此將本專輯的名稱定為《回身．迴聲》，同時具有回溯過往與展望未來的意義。

Keras大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer

為了解決工作站是什麼的問題，作者FrançoisChollet 這樣論述：

　　正宗Keras大神著作再次降臨！   　　近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。   　　本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深

度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。   　　本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。   　　由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專

家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。   本書特色   　　☆全面採用最新的Tensorflow × Keras版本 　　☆Keras創始者親筆之作，以自身經驗分享深度學習的門道 　　☆從做中學，各章皆搭配豐富專案實作，不會只是紙上談兵 　　☆延續第一版的紮實基礎內容，新增了當前最熱門的技術，讓讀者可以更上一層樓 　　■卷積神經網路 　　■殘差連接 　　■變分自編碼器(VAE) 　　■self-attention機制 　　

■Transformer架構 　　■KerasTuner超參數調校 　　■模型集成 　　■混合精度訓練 等等 　　☆本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容   重磅推薦   　　「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」——鴻海研究院執行長 李維斌 　 　　「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出

身如我輩的學習門檻。」——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲   　　「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶   　　「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸可以參與這場盛事， 也謝謝您的關注。」——華實智造科技有限公司數據長 黃逸華  

Google協作平台融入學生自主學習與混合學習成效之研究

為了解決工作站是什麼的問題，作者胡蕙 這樣論述：

本研究旨在探討以Google協作平台融入學生自主學習與混合學習之學習成效。以新北市某私立高中一年級學生120人為對象，進行六週「基本手縫課程」和「手縫束口袋作品」兩個部分的課程。採準實驗研究法（quasi-experimental design）分析「混合線上自主學習」（online self-regulated learning in blended learning）、「混合學習」（blended learning, BL）和「一般傳統學習」（face-to-face learning）學生的學習成效表現，並進一步探討學生在混合學習的環境下，利用非同步線上自主學習是否有更佳的學習成效。根

據研究結果獲致以下結論： 不論是基本手縫學習成效測驗後測成績或手縫束口袋作品成績，皆是「混合線上自主學習」優於「混合學習」，再優於在「一般傳統學習」，且「混合學習」亦優於「一般傳統學習」。另外，在三種不同教學環境教學後之不同性別學生於基本手縫學習成效測驗後測成績沒有差異，而女生的手縫束口袋作品成績則顯著優於男生。