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黃玟君的觀念英文閱讀2：如何快速看懂文章〔全新增訂版〕

為了解決中國科技大學統測分數的問題，作者黃玟君 這樣論述：

博客來語言學習年度之最，暢銷系列10年全新改版！ 從英文句子到文章，教你掌握「跳躍式閱讀」的技巧， 文章再長、內容再複雜，你一樣可以抓住重點！ 關鍵只有找出「主詞 + 動詞」！   　　如果你曾經懊惱「英文檢定的閱讀測驗看不完」、「看完英文文章抓不到重點」，千萬別就此放棄，「觀念英文閱讀系列」正是為你而寫！   　　本系列第一集《黃玟君的觀念英文閱讀1：從看懂句子開始》出版後，立刻掀起一股學習熱潮，許多學生、老師在網路上討論推薦，對突破英文閱讀瓶頸大有幫助，不但常駐排行榜第一名數周之久，更榮獲當年「博客來語言學習年度之最」！   　　作者要強調的核心觀念非常簡單：   　　「一個英文句子，

只有一個主詞、一個動詞！」   　　這就是台灣人讀英文最常遺漏的關鍵！許多人覺得閱讀很難、抓不到重點，其實只是還沒釐清這個關鍵：找到句子的主詞、動詞，就能看懂句子；看懂句子，就能看懂文章！   　　《黃玟君的觀念英文閱讀2：如何快速看懂文章》延伸第一集的內容，將焦點從「看懂句子」進階到「快速看懂文章」。本書帶領讀者不斷磨練「跳躍式閱讀」的技巧，強調找出「主詞 + 動詞」的重要性，不論是考試、職場，也不論文章多長、多複雜，都能快速精準地掌握重點，讓你讀得比別人快，重點抓得比別人準！   　　適用讀者 　　強力推薦給以下讀者： 　　■ 看到文章，總是先倒抽一口氣的英文初學者 　　■ 時常要向主管、

同事報告文件重點的上班族 　　■ 考試分秒必爭，閱讀速度愈快愈好的英文檢定考生 　　熟練「跳躍式閱讀」，你的閱讀視角從此不一樣！   本書特色   　　主詞 + 動詞 + 廣義形容詞，拆解所有英文句子！ 　　本書將英文句子的結構簡化為「主詞」、「動詞」、「廣義形容詞」，並分為8種句型，透過反覆拆解、訓練，不論句型怎麼變化，只要找出主詞、動詞，就能掌握語意！   　　跳躍式閱讀，文章再長也能抓出重點！ 　　找出句子的主詞、動詞，就能看懂句子；看懂句子，就能看懂文章──這就是「跳躍式閱讀」的關鍵！藉由熟練「跳躍式閱讀」，先看關鍵字，即使是困難的長篇文章，一樣可以迅速篩選出最重要的資訊！   　　5

4篇歷屆文章大特訓，閱讀測驗快速取分！ 　　全書精選54篇學測、國考等歷屆文章，透過逐一分析，紮實磨練閱讀技巧，在分秒必爭的考場上也能快速閱讀，精準作答！   閱讀加速成功，歷年檢定考生大推薦 　　 　　「很建議大家看這本！書裡的文章我會先看原文，把覺得是重點的地方記下來，再對照後面的文章精華，刻意練習抓重點。」──托福考生G同學   　　「讀完這本閱讀效率倍增，再配合一些多益考試技巧，要在考試時間內做完閱讀題完全沒問題！」——多益考生F同學   　　「我之前閱讀測驗都是一個字、一個字讀，導致考試很匆促，分數也不高。好好練習完這本之後，閱讀速度明顯提升！」——托福考生C同學   　　「我在準備

考試的時候搭配這本，練習一陣子之後，發現自己漸漸可以快速理解整篇文章的重點，增加了不少自信！」——托福考生V同學

深度學習與目標檢測

為了解決中國科技大學統測分數的問題，作者杜鵑 這樣論述：

本書的寫作初衷是，從學者的角度，用一種通俗易懂的方式，把與基於深度學習的目標檢測的相關論文中的理論和方法呈現給讀者，同時針對作者在深度學習教學過程中遇到的難點，進行深入的分析和講解。 本書側重對卷積神經網路的介紹，而深度學習的內容不止於此。所以，作者將深度學習分為有監督學習、無監督學習和強化學習三類，將圖像分類、目標檢測、語音辨識、人臉識別、對抗生成網路和AlphaGo圍棋等應用場景歸入不同的類別，並分別對其原理進行了概括性的講解。 本書適合有一定深度學習或目標檢測學習基礎的學生、研究者、從業者閱讀。   杜鵬，博士，現任職於華為。2014年起在韓國科學技術學院和新加坡

南洋理工大學從事博士後研究。回國後，曾任杭州電子科技大學副教授、浙江核新同花順網路資訊股份有限公司演算法研究員。2018年被NVIDIA深度學習學院評為優秀校園大使，在SIGGRAPH、PG等國際著名學術會議發表論文10餘篇。 諶明，博士。2004年加入美國道富集團，2011年加入浙江核新同花順網路資訊股份有限公司並任首席技術官，推動了包括電腦視覺、語音技術、自然語言處理、機器學習等技術在金融、醫療等領域的商業化落地。 蘇統華，博士，哈爾濱工業大學副教授，自然手寫中文文本識別的開拓者。曾出版手寫漢字識別領域的首本英文專著，以及7本GPU計算和大資料分析方面的譯作，所領導的NVIDIAGPU

教育中心連續4年被NVIDIA評為中國區優秀GPU教育中心。   基礎篇 第1章 深度學習概述 2 1.1 深度學習發展簡史 2 1.2 有監督學習 4 1.2.1 圖像分類 4 1.2.2 目標檢測 6 1.2.3 人臉識別 10 1.2.4 語音辨識 13 1.3 無監督學習 18 1.3.1 無監督學習概述 18 1.3.2 生成對抗網路 18 1.4 強化學習 21 1.4.1 AlphaGo 21 1.4.2 AlphaGo Zero 23 1.5 小結 25 參考文獻 25 第2章 深度神經網路 27 2.1 神經元 27 2.2 感知機 30 2.3 前向傳

遞 32 2.3.1 前向傳遞的流程 32 2.3.2 啟動函數 33 2.3.3 損失函數 37 2.4 後向傳遞 40 2.4.1 後向傳遞的流程 40 2.4.2 梯度下降 40 2.4.3 參數修正 42 2.5 防止過擬合 44 2.5.1 dropout 44 2.5.2 正則化 45 2.6 小結 46 第3章 卷積神經網路 47 3.1 卷積層 48 3.1.1 valid 卷積 48 3.1.2 full 卷積 50 3.1.3 same 卷積 51 3.2 池化層 52 3.3 反卷積 53 3.4 感受野 55 3.5 卷積網路實例 56 3.5.1 Lenet-5 5

6 3.5.2 AlexNet 59 3.5.3 VGGNet 62 3.5.4 GoogLeNet 64 3.5.5 ResNet 72 3.5.6 MobileNet 73 3.6 小結 76 進階篇 第4章 兩階段目標檢測方法 78 4.1 R-CNN 78 4.1.1 演算法流程 79 4.1.2 訓練過程 80 4.2 SPP-Net 83 4.2.1 網路結構 84 4.2.2 空間金字塔池化 84 4.3 Fast R-CNN 86 4.3.1 感興趣區域池化層 86 4.3.2 網路結構 88 4.3.3 全連接層計算加速 89 4.3.4 目標分類 90 4.3.5 邊界框

回歸 91 4.3.6 訓練過程 93 4.4 Faster R-CNN 96 4.4.1 網路結構 97 4.4.2 RPN 98 4.4.3 訓練過程 104 4.5 R-FCN 106 4.5.1 R-FCN 網路結構 107 4.5.2 位置敏感的分數圖 108 4.5.3 位置敏感的RoI 池化 109 4.5.4 R-FCN 損失函數 110 4.5.5 Caffe 網路模型解析 111 4.6 Mask R-CNN 115 4.6.1 實例分割簡介 115 4.6.2 COCO 資料集的圖元級標注 116 4.6.3 網路結構 117 4.6.4 U-Net 121 4.6.5

SegNet 122 4.7 小結 123 第5章 單階段目標檢測方法 124 5.1 SSD 124 5.1.1 default box 125 5.1.2 網路結構 125 5.1.3 Caffe 網路模型解析 126 5.1.4 訓練過程 134 5.2 RetinaNet 136 5.2.1 FPN 136 5.2.2 聚焦損失函數 138 5.3 RefineDet 139 5.3.1 網路模型 140 5.3.2 Caffe 網路模型解析 142 5.3.3 訓練過程 151 5.4 YOLO 152 5.4.1 YOLO v1 152 5.4.2 YOLO v2 155 5.4

.3 YOLO v3 157 5.5 目標檢測演算法應用 159 5.5.1 高速公路坑洞檢測 159 5.5.2 息肉檢測 160 5.6 小結 162 應用篇 第6章 肋骨骨折檢測 164 6.1 國內外研究現狀 165 6.2 解決方案 166 6.3 預處理 166 6.4 肋骨骨折檢測 167 6.5 實驗結果分析 168 6.6 小結 170 參考文獻 171 第7章 肺結節檢測 172 7.1 國內外研究現狀 172 7.1.1 肺結節可疑位置推薦演算法 173 7.1.2 假陽性肺結節抑制演算法 173 7.2 總體框架 174 7.2.1 肺結節資料集 174 7.2.2

肺結節檢測難點 175 7.2.3 演算法框架 175 7.3 肺結節可疑位置推薦演算法 176 7.3.1 CT圖像的預處理 177 7.3.2 肺結節分割演算法 178 7.3.3 優化方法 180 7.3.4 推斷方法 182 7.4 可疑肺結節定位演算法 183 7.5 實驗結果與分析 184 7.5.1 實驗結果 184 7.5.2 改進點效果分析 184 7.6 假陽性肺結節抑制演算法 186 7.6.1 假陽性肺結節抑制網路 186 7.6.2 優化策略 190 7.6.3 推斷策略 192 7.7 實驗結果與分析 192 7.7.1 實驗結果 193 7.7.2 改進點效果分析

193 7.7.3 可疑位置推薦與假陽抑制演算法整合 194 7.8 小結 195 參考文獻 195 第8章 車道線檢測 198 8.1 國內外研究現狀 198 8.2 主要研究內容 200 8.2.1 總體解決方案 200 8.2.2 各階段概述 201 8.3 車道線檢測系統的設計與實現 204 8.3.1 車道線圖像資料標注與篩選 205 8.3.2 車道線圖片預處理 206 8.3.3 車道線分割模型訓練 211 8.3.4 車道線檢測 220 8.3.5 車道線檢測結果 224 8.4 車道線檢測系統的性能測試 224 8.4.1 車道線檢測品質測試 224 8.4.2 車道線檢

測時間測試 226 8.5 小結 227 參考文獻 227 第9章 交通視頻分析 229 9.1 國內外研究現狀 230 9.2 主要研究內容 231 9.2.1 總體設計 231 9.2.2 精度和性能要求 232 9.3 交通視頻分析 232 9.3.1 車輛檢測和車牌檢測 233 9.3.2 車牌識別功能設計詳解 235 9.3.3 車輛品牌及顏色的識別 243 9.3.4 目標跟蹤設計詳解 244 9.4 系統測試 247 9.4.1 車輛檢測 248 9.4.2 車牌檢測 251 9.4.3 車牌識別 253 9.4.4 車輛品牌識別 256 9.4.5 目標跟蹤 259 9.5

小結 259 參考文獻 260  

皮紋優勢測評與興趣職業偏好關聯性研究：以臺灣混合人口統計樣本之實證研究

為了解決中國科技大學統測分數的問題，作者姚宗銘 這樣論述：

本研究的主要目的為探計目前甚為流行的皮紋優勢測評檢測性向分析技術，是否能用於個人未來自主學習與興趣培養的評估參考。據稱：皮紋優勢測評是利用資訊科技來做皮(指)紋之採樣檢測分析，以脊紋的紋路數量為依據，由後端的大數據資料庫進行科學的統計分析，得到個人興趣的分析結果，可做為個人未來自主學習與興趣培養的評估參考。目前台灣興趣測驗量表大多數都是根據 Holland 興趣類型所編製，而皮紋優勢測評依靠生理特徵，來進行性格與性向的分析，被視為是另類的興趣測量工具，它有著不同的正反評價，有人認為其缺乏學理依據，更是高度的政治不正確。但支持者認為：皮紋優勢測評透過大數據分析，且皮(指)紋是獨一無二且終生不變

，相對的具穩定性，傳統紙本測驗會因對文字的認知而有年齡上的差異，所以，支持者認為皮紋優勢測評無文字識別的疑慮，具有相對的便利性。本研究探討興趣檢測的另類工具---皮紋優勢測評分析的正反面觀點，再以統計分析比對其與傳統測驗結果兩者之間的關聯。本研究的研究流程是以55名志願的受測者為樣本，同時進行實際的皮紋採樣檢測分析，及人力銀行的Holland職涯興趣測驗分析，以無記名方式將結果抄錄下於資料編碼整合表上，以進行統計的相關度比對，以統計的結果來說明兩項測驗工具是否存在一定的關聯性。人類是複雜的，目前尚難以完全發掘真實的人類興趣。最終的統計研究顯示：受測者皮紋優勢測評與網路Holland職涯興趣測驗

的結果，在大部份的興趣構面上是具有一定的正相關關係，這或許可以開啟後續的相關研究。皮紋優勢測評或許是具有暸解自我的可行性參考。