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物的向度：女建築家的工作日常

為了解決dimension版控的問題，作者 這樣論述：

開箱52位建築家的隨身包 從日常物件的角度理解建築   　　台灣女建築家學會成立於2018年，希冀能超越由建築師執照定義的職業侷限，重新定義「女建築家」，並廣納傑出的建築家、工程師，與從事教職、學術研究的學者，以及室內、景觀與都市的設計師，試圖補述女性在建築領域的歷史。   　　在疫情爆發的2020年，台灣女建築家學會召集五十二位建築相關從業者，齊聚一堂開箱彼此的隨身包，分享工作日常中的重要物件，並試圖以貼近日常的提問，拼湊出她們的斜槓人生。透過凝視這些物件，我們期許呈現當代建築專業的多樣性，更從不同的角度理解建築這個行業。

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女性存在處境的再探：以存在分析與夢的顯現為取徑

為了解決dimension版控的問題，作者陳斌 這樣論述：

本文是作者從自身困境出發，試圖理解自身的實踐行動，即作為一個女性的存在意味著什麼。這不是一般意義上的對女性存在的探索，而是在過去幾十年裡有那麼多女性研究後，更多的重新審視。文章以現象學「存在分析」和「夢的顯現」為取徑再次探索女性的存在處境。論文按兩條軸線展開，一條是女性存在主義的探討；一條是「夢的顯現」的方法論在應用中逐漸形成的過程。兩條軸線的交織體現在以三位女性的夢境為分析對象，結合生命史而勾勒出的「存在分析」。 文章第一部分為緒論，包括引言及前三章。主要是論文主題、研究方法形成的過程以及初步的女性存在主義的文獻探討。第二部分為方法論部分，包括第四章和第五章。在這部分以瑞士精

神病學家賓斯萬格（Ludwig Binswanger）為起點論述了存在分析的源起以及架構。此外，論述了賓斯萬格1930年發表的《 Dream and Existence》這本書中關於夢的分析的截然不同於佛洛伊德的觀點，即關注夢顯現出來的內容。並以法國哲學家福柯（Michel Foucault）對此的導論，論述了夢與存在的關係。本論文主體部分第六到八章，正是採用賓斯萬格關注夢的顯意的夢的詮釋方式，來做女性的存在分析。第三部分是主體部分，包括第六、七、八章。這三章是通過三位女性的夢境結合個人生命史，對三位女性的存在分析。第四部分是結論部分，包括第九、十章。第九章從身體層面論述女性的存在處境；第十章

總結先分述兩條線：女性的存在困境及「入夢」的方法論，再次論述女性存在出路的理論路線——表達與想像，以及現實路徑——三位女性的出路。最後是作者的反思。 「入夢」之為下沉，夢境成為鏡映現實的鏡子，「存在分析」則試圖勾勒出一個結構，一個可理解的局，將夢境的理解變為「語言的現實」，「語言的現實」之為上揚。女性困境的出路蘊含在方法論的探索中，言說、文學和藝術的表達與想像是女性困境的出路。

機器學習的統計基礎：深度學習背後的核心技術

為了解決dimension版控的問題，作者黃志勝 這樣論述：

　　「作者在上市 IC 公司上班，每天面對 real world problems。探索如何建立輕量深度學習網路以及發展更有效率的學習方式是他每天的工作。這是一本學理及實務兼具的好工具書。」 － 中央研究院資訊科學研究所所長 廖弘源博士 推薦 　　[搭起 AI 與統計的橋樑] 　　原本統計學與人工智慧是兩個完全不同的領域，然而兩者在近代都有了新的發展進而產生連結。在人工智慧中導入機率與統計的觀念，讓電腦具有自己找出數據之間的關聯性並試圖解決問題的能力，因而出現機器學習 (machine learning) ，再加上電腦計算能力的大幅提升，解決多層類神經網路和大數據之間聯

繫性的可能，進而衍生出現今最熱門的深度學習 (deep learning)。 　　不過，大部分電腦相關科系出身的人並不熟悉統計學，因此在更上一層樓的時候容易遇到障礙。有鑒於此，小編在推出《機器學習的數學基礎》(天瓏專業書店年度暢銷第一名) 一書之後，就積極開發 AI 與統計學相關的書籍。在尋尋覓覓之後請到擅長統計與機器學習的黃志勝博士出馬撰寫《機器學習的統計基礎》，首要之務就是讓讀者不要視統計為畏途，因此在書中設計大量範例以降低學習難度，務求讀得懂、做得出來才容易吸收，進而搭好統計與機器學習的橋樑。如果自覺數學已經還給老師了也不用擔心，可以將本書搭配《機器學習的數學基礎》一併完整學習。 　

　[學會統計，由混亂到清晰] 　　本書從讀者在高中就學過的集合與機率論開始，帶您快速複習一遍，並將容易混淆之處多多舉例說明，並將以前似懂非懂的隨機變數、機率分布等觀念再解釋得更清楚。接下來就進入專有名詞特別多的統計學，這也是造成許多人暈頭轉向之處。特別是樣本估計、信賴區間、顯著水準、信心水準、t-分布、假設檢定...等讓人一個頭兩個大的主題，更是務求清楚明瞭。當然本書不可能把完整的統計學全都搬進來，此處只介紹機器學習、深度學習需要用到的統計基礎知識，縮短您的學習時間。 　　然後就進入機器學習的重頭戲，從資料前處理到迴歸、分類模型的建立，以及當數據的特徵數過多時的 PCA、LDA 統計降維法

。從類神經網路開始進入深度學習的範疇，包括前向傳遞、梯度下降法與倒傳遞學習法的手算實作，幫助讀者一步步建立深度學習的演算邏輯，並利用參數常規化解決模型過擬合 (over-fitting) 的問題。最後，導入模型評估，例如二元、多元分類模型評估指標、迴歸模型評估指標、4 種交叉驗證的方法，做為判斷模型好壞的參考依據。 　　相信讀者認真看完本書後，一定能建立起機器學習結合統計學的硬底子。當然這只是開端，期望讀者以本書為基石繼續前行。 本書特色 　　1. 打好機率與統計的基礎，快速釐清讓人容易暈頭轉向的統計理論。 　　2. 藉由大量範例說明，務求讀得懂、做得出來，才容易吸收。 　　3. 作者提

供專屬讀者天地，以及機器學習方面的文章供後續學習。  

國小六年級學童理解監控與多文本閱讀理解的關係

為了解決dimension版控的問題，作者朱容嫺 這樣論述：

　　多文本閱讀為生活中常見的閱讀任務之一，為完成此任務讀者需要在不同文本間整合訊息進而獲得整體的理解，而在這樣的歷程裡讀者對於理解的監控應有其重要性。本研究主要目的即在探討國小六年級學童理解監控與多文本閱讀理解的現況與性別差異、並檢視理解監控與多文本閱讀理解的關係。研究對象為屏東縣四所國小六年級學童共177人，分別以團體施測的方式實施理解監控測驗及多文本主題先備知識測驗，再進行多文本閱讀理解測驗。將所得資料以描述性統計、獨立樣本t檢定、Hotelling’s T2考驗、皮爾森積差相關分析及階層迴歸分析等統計方法進行處理。　　根據資料分析結果，本研究的主要發現如下：一、國小六年級學童理解監控的

整體表現以及偵測外部不一致錯誤和內部不一致錯誤偵測的表現皆為中等程度，偵測詞彙錯誤的表現則略低。二、國小六年級學童多文本閱讀理解的整體表現和各理解向度的表現皆為中等程度。三、不同性別的國小六年級學童在理解監控和多文本閱讀理解上皆無顯著差異。四、國小六年級學童的理解監控總分、偵測不同錯誤類別與多文本閱讀理解總分間有顯著的正相關；理解監控總分、偵測不同錯誤類別與多文本理解各向度間，也都呈顯著的正相關。五、排除性別和先備知識後，理解監控整體表現對多文本閱讀理解整體有顯著的預測力，可解釋多文本閱讀理解10%的變異量；理解監控整體表現對多文本閱讀各理解向度也都有顯著的預測力，可以解釋的變異量介於3% -

7%之間。六、排除性別和先備知識後，理解監控之詞彙錯誤、內部不一致、外部不一致三項錯誤類別可顯著聯合預測多文本閱讀理解的整體表現，可解釋13%的變異量；其中只有偵測內部不一致對多文本閱讀理解整體表現有顯著的預測力。七、排除性別和先備知識後，同時投入理解監控之詞彙錯誤、內部不一致、外部不一致三項錯誤類別，結果皆可顯著預測多文本閱讀理解「提取訊息」、「概化訊息」、「解釋訊息」、「文本內整合」、和「跨文本整合」等向度，可解釋的變異量分別為 9%、6%、8%、5%和6%。然而只有偵測內部不一致錯誤可顯著預測提取訊息和解釋訊息二向度的表現，在對概化訊息、文本內整合及跨文本整合向度的預測上，偵測三項錯誤

類別皆無顯著的個別預測力。