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少年科學偵探CSI19：誰殺了鼠海豚?

為了解決颱風氣壓的問題，作者高喜貞 這樣論述：

　　期末考試好不容易結束了， 　　期待放假的CSI學員卻被師長祕密安排了陸戰隊特訓， 　　他們在途中竟然遇上鼠海豚集體死亡的懸案。 　　還有，泰洋、婉麗和江欣的三角習題又該如何解決呢？ 　　這個包括友情、純愛，以及追夢的感人故事正精采上演…… 　　關於【少年科學偵探隊CSI】 　　起源於少年刑警學校的校長為了吸引小孩入學，而成立的一個少年偵探隊。第一屆「少年科學偵探隊CSI」成員有游彗星、劉英才、李瑤莉和潘月熊，成立期間，破獲國內多起懸疑案件，甚至連出訪日本和美國等地時，也協助當地刑警查獲案件兇手，成為國內外家喻戶曉的少年偵探，成功吸引不少學生就讀少年刑警學校（詳閱《少年科學

偵探CSI》第1～10集）。但隨著他們畢業，現由第2屆成員延續案件的辦理。 　　【主角介紹】 　　地球科學組 　　․江欣：CSI第2屆成員，凡事充滿自信，事事追求完美，好勝心強的漂亮女孩。 　　․宋華山：少年刑警學校學生，科學能力強，但消極又膽怯。 　　物理組 　　․黃婉麗：CSI第2屆成員，個性文靜，但盡本分，思路有條理。 　　․崔雲東：少年刑警學校學生，活潑開朗，是個開心果。 　　化學組 　　․楊志明：CSI第2屆成員，化學知識豐富，行動力、活力十足，但有點聒噪。 　　․張苑韶：少年刑警學校學生，喜愛做料理、研究化學。 　　生物組 　　․李泰洋：CSI第2屆成員，彬彬有禮，是個正

直的小帥哥。 　　․蘇祐嘉：少年刑警學校學生，擁有孩童般的純真和熱情。 本書特色 　　【師範大學推廣教育部  寒暑期CSI科學營隊指定用書】 　　1. 故事情節貼近讀者年齡與生活，容易感同身受與學習。 　　2. 偵探與科學的結合，同時培養讀者的觀察、推理能力，再藉由科學能力的提升，逐步破解案件。 　　3. 藉由主角的不同專長，讓讀者同時學習物理、化學、生物、地球科學等知識。 　　4. 全系列所運用到的科學知識，皆符合國中小程度的自然科學課程，讓讀者輕鬆學習教科書裡的科學知識。 　　5. 全書包含4個案件，每個案件末皆有「破案關鍵」的單元，詳細說明破案關鍵所運用的科學原理。 　　6. 每冊都

有特別活動「CSI特訓時間！」，利用案件中所運用到的科學知識所設計的科學活動，讓讀者自己動手玩科學，不只好玩、有趣，更能加強學習。 　　7. 榮獲各領域多項獎項與推薦： 　　得獎紀錄：少兒韓國部 優秀少兒圖書; 少年文化進興會 優秀少兒圖書；京畿道大學圖書協會 推薦圖書 　　CSI19科學原理與中小學教材內容對照表(20140307新增) 　　製表者／李戊益(臺中市太平區中華國小退休教師) 　　 (列舉犯罪案件、破案關鍵的科學觀念、主要能力指標、中小學相關教材單元名稱) 　　案件1搖晃的建築(震動和共鳴現象) 　　2-3-5-2藉製作樂器瞭解影響聲音高低的因素、音量大小、音色好壞等，知道

樂音和噪音之不同。→小五「聲音的探討」 　　2-4-5-6認識聲音、光的性質，探討波動現象及人對訊息的感受。→國二「波動與聲音」 　　2-4-6-1由「力」的觀點看到交互作用所引發物體運動的改變。改用「能」的觀點，則看到「能」的轉換。→國三「力與運動」 　　案件2誰殺了鼠海豚？(降至冰點現象) 　　2-2-3-2認識水的性質與其重要性。→小三「水的變化」 　　2-3-4-3知道溫度高低不同，使水的存在形態改變，是形成霜、露、雲、雨、雪的原因。→小三「水的變化」 　　2-4-4-2探討物質的物理性質與化學性質。→國二「認識物質」 　　案件3民宿失竊謎團(水循環和霜) 　　2-2-4-1知道可

用氣溫、風向、風速、降雨量來描述天氣。發現天氣會有變化，察覺水氣多寡在天氣變化裡扮演很重要的角色。→小三「水的變化」 　　2-3-4-3知道溫度高低不同，使水的存在形態改變，是形成霜、露、雲、雨、雪的原因。→小六「天氣的變化」 　　2-4-3-3探討臺灣的天氣，知道梅雨、季風、寒流、颱風、氣壓、氣團、鋒面等氣象語彙，認識溫度、濕度及紫外線對人的影響。→國三「變化莫測的天氣」 　　案件4詭異的強盜案(血液循環和屍斑) 　　2-4-2-1探討植物各部位的生理功能，動物各部位的生理功能，以及各部位如何協調成為一個生命有機體。→國一「生物的運輸作用」

颱風氣壓進入發燒排行的影片

基於循環神經網路的颱風路徑模擬初步研究

為了解決颱風氣壓的問題，作者鄭凱元 這樣論述：

如今的資料數據量龐大，同時資料的複雜性也激增，對於處理資料時經常耗時過長的問題，近年來逐漸興起的機器學習技術成為了主流的解決方式，同樣，在土木工程領域，使用機器學習，也就是人工智慧化的方式來對資料進行分析處理，是未來的必經之路。本研究目的為利用循環神經網路(RNN)中可預測時間序列及長短期記憶(LSTM)模型具有長期記憶的特性，將之應用在颱風領域上，以模擬一個颱風生成後的移動路徑。本研究以颱風聯合警報中心（JTWC）觀測之颱風資料為時間序資料來源，首先對所有資料標準化處理，然後以循環神經網路來訓練學習所有資料，找出他們的特徵與關聯性，以此來預測颱風移動路徑中時間步上颱風移動速度、方位角、氣壓

差的變化，最後以 RMSE 與 loss 值作為模型準確程度的判斷依據，進而建立一套可以在颱風領域應用的模擬模型。本模型主要由輸入層、3 層 LSTM 層、全連接層（Dense 層）、融合層（Merge 層）及輸出層所構成，原始颱風資料經過標準化處理後進入輸入層，接著進入 LSTM 層，通多 LSTM 的輸入閥、遺忘閥、輸出閥的運算後，即得到了 LSTM 層的輸出值以及記憶在 LSTM 層中的長短期記憶矩陣，這個長短期記憶矩陣會持續的影響後面的 LSTM 層，一直到最後的一層 LSTM 輸出到全連接層，重新擬合後輸出到融合層，最後到輸出層，完成模擬。本模型在透過 RMSE 比較後，得出以 RN

N 模型預測單個颱風移動路徑數據中，模擬方位角與模擬颱風移動速度的結果都較為優秀，而颱風氣壓差數據較差。對於完全模擬颱風移動速度與方位角有優秀的結果，颱風氣壓差的結果則比較差。綜上所述，本模型在颱風模擬領域具有一定的潛力，可用於西太平洋生成的颱風之路徑模擬、對於台灣耐風規範研究起到助力。