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2023[導遊+領隊]二合一套書(華語導遊/華語領隊/外語導遊/外語領隊)(贈導遊領隊小法典)

為了解決記憶體 相 容 性的問題，作者三民補習班名師群 這樣論述：

　　★套書內含：導遊領隊實務（一）＋導遊領隊實務（二）＋觀光資源概要！ 　　★各書依考選部公告之命題大綱與近年出題趨勢編寫而成！ 　　★各書收錄歷屆試題100%題題詳解！ 　　★套書附贈導遊領隊小法典，隨時讀、輕鬆背！ 　　【適用對象】 　　這套《[導遊＋領隊]二合一套書》適用於專門職業及技術人員普通考試導遊人員、領隊人員考試（華語導遊、華語領隊、外語導遊、外語領隊）。 　　【考試資訊及報考利多】 　　這是份適合喜愛接觸人群、熱愛可以到處行走的工作，不管是新鮮人、中年轉業，或是新住民靠語言優勢在台帶團，都是值得先入手的一張證照。領隊導遊可加入旅行社或私人帶團、兼差或專職

，讓遊客在旅行中展現開心滿足的笑顏，除了獲得收入也能感受帶團的成就感。 　　華語導遊、華語領隊考試只考三科，且全為50題選擇題型，考試採及格制，三科平均達60分即可考取。已領有外語或華語導遊或領隊考試及格證書者，若想再報考其他語系的導遊、領隊考試，筆試科目只需考「外國語」一科，提供民眾更多彈性和執業機會，特別是「新住民」在外語導遊證照之取得上擁有先天的語言優勢，更適合報考有提供14國外國語（英、日、法、德、西班牙、韓、泰、阿拉伯、俄、義大利、越南、印尼、馬來、土耳其）選擇的外語導遊！ 　　※應試正確資訊請以考試簡章為準※ 　　【工作內容】 　　（一）導遊 　　接送團員出入境作業、飲食住宿

的安排與確認、旅遊景點導覽、地理人文的專業解說、突發事件的處理、團員各式服務（房間與座位之安排、外幣兌換、額外旅遊之安排、購物服務）、團員安全事項宣導。 　　（二）領隊 　　出發前簡報作業、團員出入境動線領導、飲食住宿的安排與確認、旅遊景點導覽、地理人文的專業解說、突發事件的處理及團員各式服務、團員安全事項宣導、旅行中之相關服務作業（房間與座位之安排、外幣兌換、額外旅遊之安排、購物服務）、團體結束後相關作業及製作（預支報告表、團體報告表、旅客調查表）。 　　【套書有什麼】EAN：4711100554831 　　◎《導遊領隊實務（一）》2022/09 　　◎《導遊領隊實務（二）》2022/0

9 　　◎《觀光資源概要》2022/09 　　◎ 贈：《導遊領隊小法典》2021/08 　　※套書出版日期為上架日，實際出版日以各單書為準※ 　　【套書內容】 　　一、導遊領隊實務（一） 　　（一）最新資訊摘要 　　準備考試最怕考出書本外的時事考題！考題與時俱進，資料當然要隨之更新。讀者應對新命題範圍有敏銳度，才能將寶貴時間花到刀口上。本書貼心替讀者收錄重要資料更新，補充相關時事「新」聞，從10篇國內外大小事，掌握常見的時事命題。 　　（二）主題觀念速記 　　導遊領隊的範圍駁雜而難精，理論與實務必須面面俱到。因此，本書針對命題大綱、觀光發展政策、相關制度等，將最核心的觀念整合成各個主題。主題

式編排＋常考內容彙整，務求讓讀者輕鬆讀、容易懂，看完一遍分數就到手。 　　（三）精簡圖表易讀 　　複雜內容化繁為簡，文字條列說明，重點輔以表格整理，重要觀念輕鬆釐清，考點一目瞭然，按部就班，輕鬆考取專業證照！ 　　（四）最新試題詳解 　　書末收錄106～111年導遊及領隊人員考試試題共12份，總計660題，所有題目皆有詳盡解析，輕鬆掌握出題意涵，有如名師親臨指導解惑，妥善規劃時間，循序漸進準備，面對導遊領隊證照考試必能輕鬆破關！ 　　二、導遊領隊實務（二） 　　（一）統整常考法條規定 　　本書第一部分統整「觀光行政與法規、出入境相關法規、外匯常識、民法與國外旅遊定型化契約、兩岸關係相關法規、

兩岸現況」常考重點，重要觀念使用表格整理，最新修法內容採用特殊元件標示，深入淺出，即便非法律系的一般讀者也能在作者的引導下循序漸進，建構完整的觀念。 　　（二）使用圖表增加易讀性 　　單從法條文字逐字記憶有時太過冗長繁複，化條文為體系表可幫助大腦進行長期記憶，幫助減輕記憶的辛苦。每讀完一段落就進行一次圖像式整理，就能記憶比自己想像的還要深刻。並收錄相關試題於各章重點整理後，研讀完即可驗收學習成果，有效提升考試實力。 　　（三）口訣、雙色加強記憶 　　內文裡艱深的法律條款使用「口訣」加以記憶，將拗口的法律觀念用口語白話解釋，用更貼近生活口語的方式記憶內容，縱使非法律系的考生也能輕鬆讀懂。本書採雙

色印刷，答題關鍵字以藍色標記，利用黑白藍三種色調，進行系統性學習。多一種顏色，多一道區隔，就是要使瑣碎的法規條文，在讀者腦海中更見清晰。 　　（四）100%題題詳解考古題 　　第二部分歷屆試題詳解，收錄109～111年專門職業及技術人員普通考試導遊人員、領隊人員考試試題共6份，100%題題詳解。讀者可透過演練考古題來檢驗自身實力，不明白處可研讀解析進行強化，熟能生巧，當練習到對題目有題感時，代表對法條的直覺越來越精準，即便非法律相關科系畢業，也能輕鬆自學備考。 　　三、觀光資源概要 　　（一）七大重點精華濃縮，取證絕非難事！ 　　《觀光資源概要》由導遊領隊的考照名師游勇訓擔任作者，精心編寫。

全書依據考選部公告之命題大綱，統整歷年出題趨勢而成，內容包括：觀光資源概說、臺灣歷史、臺灣地理、臺灣觀光資源、中國歷史、世界歷史、世界地理等七大篇目，引領讀者在最短的時間內，以最少的力氣，捕獲最關鍵的考點，強取勝機，金榜題名！ 　　（二）最新觀光資訊不錯漏，輕鬆取分！ 　　準備考試最怕讀到舊資料、舊法規，尤其考題與時俱進，近年常以國際時事入題，觀光相關時事資料當然更要與時俱進。諸如國外重要觀光資訊、台灣觀光資源現況、全球票選最佳潛水目的地等，本書皆為讀者摘要匯整，絕不讓您錯失任何得分機會！ 　　（三）雙色印刷＋關鍵字標示＋大量表格圖示＝高效率快速學習！ 　　本書彙總觀光資源概要龐雜的內容，以大

量的表格圖示歸納呈現，化繁為簡，讓讀者有效利用大腦的記憶體，再輔以關鍵字亮眼藍色醒目標示，為讀者抓出考試重點，並利用黑白藍三種色調，進行系統性學習。多一種顏色，多一道區隔，就是要使重點一目瞭然，在讀者腦海中建立清晰印象，看了就忘不掉！ 　　（四）實力檢測，超過200道考古題觀摩，助您一臂之力！ 　　本書重要主題單元之結尾均附有相關類別的「考古題觀摩」，讀者在研讀完內容後即刻進行模擬測驗，可以熟悉題型與出題方向，強化考試重點的記憶，同時還可以找出自己未讀通透之處，即刻補強，隨時保持最佳狀態。 　　（五）收錄111年最新試題&詳解，名師解題助搶分！ 　　本書「最新試題詳解」，收錄了111年

導遊與領隊（華語、外語）觀光資源概要試題，題題皆由老師親解，以深入淺出的詳盡說明，精闢解析考點與破題方向，讓讀者能即刻洞悉考試題型及趨勢，全面提升戰力值。知敵方能制敵，讓此150道考古題成為讀者取得證照的墊腳磚，成功達標！ 　　【獨家附贈】 　　套書附贈《導遊領隊小法典》，由三民輔考權威名師群依據考選部最新年度命題大綱，並依最新時事修訂及歷年考試重要考點編寫而成，包括觀光、旅行業管理、入出境相關法規、洗錢防制法、外匯收支或交易申報、兩岸關係相關法規等核心焦點，讓你擁有專業知識同時具備實務技能！ 　　【考生上榜心得】：上榜生：張吉人 　　．導遊實務（一）：84分 　　．導遊實務（二）：72分

　　．導遊觀光資源概要：60分 　　．領隊實務（一）：86分 　　．領隊實務（二）：82分 　　．領隊觀光資源概要：46分 　　分享各科準備方法 　　【導遊領隊實務（一）】這科因為是選擇題的關係，答案都在題目中，只要把講義重複讀熟，再進一步練習些考古題就可以了，只要看到題目心裡有過印象都不難寫。 　　【導遊領隊實務（二）】這科都是法規法條，比較生硬一點，屬於背多分型的。法條重點只要反覆背熟就可以拿到比較高的成績，這科我花了最多的時間，大約50%的讀書進度都在這裡。 　　【導遊領隊觀光資源概要】這科準備的範圍太廣，從各地原住民到地理環境都有考到，所以必須靠自己多讀多記，了解一些觀光資源跟習俗

。  

記憶體 相 容 性進入發燒排行的影片

應用於脈衝神經元之閥門開關選擇器： 元件特性分析與模型開發

為了解決記憶體 相 容 性的問題，作者葉淑銘 這樣論述：

隨著這個世代對數據存儲與處理的需求不斷增長，使用傳統馮諾依曼(von-Neumann)架構的計算系統面臨著速度上的限制。這是因爲傳統馮諾依曼架構中分離的處理器和記憶體單元之間頻繁的數據傳輸使得計算效率無法提升。近年來，受人類大腦運作模式啟發的類神經計算(brain-inspired computing)成為一個引人注目的話題。與傳統計算系統不同的是，類神經計算(neuromorphic computing)通過使用交錯式記憶體陣列(crossbar memory array)實現記憶體內計算(in-memory computing)，進而縮短了數據傳輸的時間延遲。因此，類神經計算被視為非常有

潛力成為非馮諾依曼架構之候選人。為了開發具有高性能、低功耗特性的類神經計算硬體，使用元件為基礎(device-based)之人工突觸(synapse)和神經元(neuron)受到廣泛的研究。其中，利用閾值切換(threshold switching，TS)選擇器(selector)所構建之人工神經元有著比傳統以CMOS所建構之神經元電路面積小40倍的優勢，因此被認為是前景看好的候選人之一。因此，學術界提出了一個電路層級之模型來進一步研究 TS 神經元的行爲。此模型透過考慮神經元電路中的電阻電容延遲(RC delay) 來執行 TS 神經元之行為。然而，該模型並沒有考慮 TS 神經元中 TS 選

擇器的實際元件特性。因此，目前還缺乏一個有綜合考慮TS 神經元元件特性以及電路RC 延遲的模型。在本論文中，我們構建了一個以成核理論(nucleation theory)爲基礎的電壓-時間轉換模型(V-t transition model)來預測和模擬 TS 神經元的行為。據我們所知，這是第一個詳細考慮了 TS 選擇器中元件成核條件的 TS 神經元模型。模擬結果也顯示了 TS 選擇器的元件特性與 TS 神經元行為之間存在很強的相關性。最后，此V-t 模型為 TS 神經元的未來發展提供了一個良好的設計方針：即具有低 τ0 的 TS 選擇器是首選。因此，模擬結果顯示，與IMT (insulator

-metal-transition) 和Ag-based神經元相比，具有極小τ0的OTS (ovonic threshold switching) 神經元擁有最理想的特性。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決記憶體 相 容 性的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決記憶體 相 容 性的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。