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全民書寫運動：改寫媒體、教育、企業的運作規則，你不可不知的數位文化素養

為了解決asus桌上型電腦螢幕的問題，作者JohnHartley 這樣論述：

　　在熱絡的網路上傳貼文、分享與回應交流中，數位原住民已主導了未來的知識與產業創新。 　　你必須擁抱數位素養，才能成為贏家！ 　　數位時代關鍵的文化素養，已成為改寫教育內容、創造知識經濟的能量，也將是下一輪民主世代，必備也必須競逐的政治話語權及場域！ 　　無論是熱衷上網的網民、關心數位教育的師長、追求產業創新的企業家與官員，都必須聽取文化研究學者哈特利的建言。 　　審定、導讀：簡妙如（中正大學電傳所副教授） 　　陳光興（交通大學社會與文化研究所教授）、陳順孝（輔仁大學新聞系副教授）、詹宏志（PChome網路家庭董事長）、詹偉雄（學學文創志業副董事長）、鄭國威（台灣數位文化協會理事）  推薦

　　微網誌、討論區和社群網站，正熱熱鬧鬧地上演著全民書寫盛事。在複雜的網路世界裡，我們如何引領系統走向創新的未來？如何看待數位時代的新媒體型態，如何正視數位世界的新奇、互動、創意特質？ 　　因《解讀電視》一書享譽盛名的文化研究學者約翰．哈特利，以鉅觀的理論架構，穿透當前的數位文化現象，交出這本《全民書寫運動》。他檢視從印刷媒體走向數位影音多媒體的歷史變遷，就媒體的科技及文化形式，論證網絡社會裡的媒體運作型態，探討熱衷貼文分享的網友、關心數位教育的師長、追求產業創新的企業家與官員，在數位浪潮中應該積極努力的方向。 　　哈特利認為，數位時代的發展關鍵，將是能否善用「數位素養」。經由數位科技，我

們自由地讀寫並用，並透過社會網絡參與公共領域、為知識交流貢獻一己之力。我們不僅可以在商業和社群環境中發展個人事業，創造經濟與文化上的價值，連帶開創了集體智慧的知識成長模式。 　　哈特利由這種以社會網絡為基礎的市場形態，延伸出「創意產業」的核心運作邏輯，認為這正可全面推動創意革新、知識成長與人類福祉。 　　五十年前，文化研究學者霍加特交出經典之作《讀寫能力的用途》；五十年後，哈特利延伸了霍加特的理念，交出又一部鉅作。有別於一般的個案現象討論，哈特利的系統性分析，讓我們更明瞭網絡運作的社會、文化與經濟價值，清楚創意產業的創新模式、價值鍊及經濟體系，也同時捕捉到數位世代眾多文化現象的深層意涵。 作者

簡介 約翰．哈特利（John Hartley） 　　著名的傳播與文化研究學者，同時也是教師、作者、編輯，在媒體、新聞學、流行文化、創業產業等主題的研究成果斐然。 　　一九七八年，他和約翰．費斯克（John Fisk）合著的《解讀電視》（Reading Television），首創以文化角度正視商業電視節目對我們的影響，奠定他的學術聲譽與思想先鋒地位。 　　他出版過廿本專書與兩百多篇論文，廣受引用。他的著作包括《文化研究簡史》（A Short History of Cultural Studies）、《傳播及文化研究主要概念》（多人合著）、《創意產業讀本》（Creative Industries

）、Television Truths(Blackwell 2007)、Uses of Television (Routledge 1999)等。他同時也是《文化研究國際期刊》的編輯。 　　哈特利目前任教於澳洲昆士蘭科技大學，是澳洲研究委員會的傑出研究獎學金得主，亦是澳洲昆士蘭科技大學創意產業與創新研究中心的研究主任。他是澳洲昆士蘭科技大學創意產業學院的創辦院長，於二○○六年成為第一位獲頒傑出教授名銜的教授，更以其學術成就於二○○九年獲頒澳洲AM三等勳銜。 譯者簡介 鄭百雅 　　畢業於交通大學外文系，中正大學電訊傳播所碩士。曾任職公關公司、流行文化領域研究計畫助理，現為自由譯者。譯文賜教：ya

[email protected]。 審定者簡介 簡妙如 　　政治大學新聞研究所博士，現任中正大學傳播學系暨電訊傳播所副教授。研究領域：媒體文化研究、閱聽人研究、流行音樂與流行文化、媒體改革及文化政策批判、媒介科技文化現象研究。

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改良式智慧家庭電器辨識演算法及其應用之研究

為了解決asus桌上型電腦螢幕的問題，作者葉祐佑 這樣論述：

本研究以智慧家庭電能管理系統為對象，對現有智慧插座與機器學習演算法於電器辨識上的性能進行改善。智慧家庭電能管理系統由智慧電錶、智慧插座、無線通訊設備及伺服器所組成。本研究透過智慧插座以200Hz取樣頻率收集家用電器運轉特徵參數，使其取得的參數足以代表不同電器啟動至穩態期間之耗電特徵，並藉由Wi-Fi傳送至伺服器，接著使用Z-Score進行數據標準化，並以主成分分析(PCA)演算法將特徵矩陣維度降低，並導入機器學習演算法中進行電器辨識。本研究採用支撐向量機(SVM)、K最近鄰居(KNN)、高斯過程分類(GPC)及Bagging決策樹(BDT)四種分類演算法進行電器辨識，同時以起居室作為使用情境

，針對立式電扇、白熾燈泡、液晶電視、檯燈、桌上型電腦及電腦螢幕等家用電器進行電器辨識，並以準確度、精確度、召回率及F值等指標評估其電器辨識性能。結果顯示SVM的準確度為96.67%，KNN、GPC及BDT皆為98.33%；執行時間方面，SVM最短，約7毫秒；GPC則最長，約12.8秒。