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自學印尼語看完這本就能說!：專為華人設計的印尼語教材，字母+單字+會話+文法一次學會!(附QR碼線上音檔+發音教學影片)

為了解決ios 15文字辨識的問題，作者張倩倩 這樣論述：

專為華人設計！秒懂易學的印尼語實用教材   全書除了有詳細的發音教學外， 並為初學者加上中文擬音，好記又好唸！ 結合「聽、說、讀、寫」絕對超值的綜合自學課本   一本搞定！初學者所需的字母、發音、單字、 句型、文法、會話！ 讓你輕而易舉就能開口說印尼語   　　■ 第一次學印尼語發音就精通： 　　書本＋QR碼線上音檔＋印尼籍外師發音影片教學，發音絕不搞錯 　　 　　雖然印尼語是一種看到字面就唸得出來的文字，但不代表要學習印尼有就有這麼簡單！想學印尼語卻又怕印尼語很難的朋友，請不要擔心了，印尼語其實沒你想得那麼難。發音是每個語言的入門門檻，本書花了三分之一的篇幅解說發音。不僅一個字一個字教讀

者怎麼唸，還告訴讀者發音的小技巧。學發音時，嘴型是關鍵，嘴型不對，發出來的音絕對是錯的。本書除了提供印尼語老師發音嘴型的圖片之外，更有印尼語老師真人發音教學影片。讀者可以藉由教學影片觀察印尼語老師的嘴型並加以模仿，從中比對自己與印尼語老師嘴型的差異，調整自己的發音方式。當然影片要有相關設備才能看，所以不方便看影片時，本書還是有附發音線上音檔，讀者可以利用音檔隨時學習。另外，對初學者來說，要記得一個陌生的文字，還要知道它怎麼唸，其實得花費不少心力與時間。因此我們特別加了「漢字擬音」的設計來達到發出類似發音的效果，藉此增強記憶，讓讀者在對印尼語字母發音還不熟悉時便能達到溝通的目的（但此設計只是輔助

，正確發音仍請以影片及音檔為準）。   　　■ 第一次學印尼語溝通就流利： 　　從單字短句到會話，學會最道地的印尼語聊天術 　　 　　印尼文是標音文字，只要認得字母就可以唸得出來，但要唸得道地勢必得學好發音規則。書中發音篇有教每個母音、複合母音、子音及複合子音。讀者若學到後面發現自己唸的怎麼與音檔不同時再翻回來看一下，如此一來便能在無形中增加印象，久而久之就記起來了。文法篇章裡，作者教給讀者的是一個整體架構。先讓讀者了解印尼語有哪些詞性，句子的結構有哪些型態，再用最簡單的方式介紹，一看就能懂印尼語基礎文法，若能學好這些文法，遇到印尼人時便有能力用簡單的印尼語與對方交流。單字篇裡收錄的詞彙全是我

們日常生活中會使用到的單字，包括國家城市、家人與稱謂、身體部位、日常用品、數字與日期、時間與金錢等。學完單字之後，本書將發音、文法、單字結合起來，讓讀者學習文字長度再長一點的日常短句。這個篇章裡的短句總共分為26類，基本上表達自身情緒與意見時會用到的簡單句子都收錄在內，就算無法說一口流利的印尼語，也能適時用這些簡單句型來完成與印尼人的交流。等前面四個篇章的東西都學好後，就會進入最後一個篇章會話課。此單元裡總共提供13個類別的生活場景對話，每個類別都有一個以上的副情境，每個情境下對話也從短句篇的一句衍生為一組三到四句的模擬生活會話。經過發音課、文法課、單字課、句型課與會話課五大篇章，你看完這本書

後，就能用簡單的印尼語和印尼人溝通了。   本書特色   　　◆特點一：看起來困難的印尼語字母，就這樣變簡單了！ 　　每一個印尼文字母除了有嘴型示範及重點提示之外，還用漢字擬音及英文字彙擬音輔助記憶。   　　◆特點二：印尼語文法說明一看就懂 　　本章將印尼文基本的詞性及慣用句型透過表格及例子解說，讓印尼語文法變得好簡單。   　　◆特點三：超實用的生活單字 　　書中收錄的單字都是實用、必須要背起來的單字。像是國家城市、家庭稱謂、身體部位、日常用品、時間日期、數字貨幣、天氣、水果、蔬菜、動物、交通、公共場所、職業、服飾、配件、顏色等，無一不是我們日常生活中天天會用到的單字。   　　◆特點四：

各種情緒表達的日常短句 　　日常短句單元中，有表達「高興、難過、生氣…等」各種情緒感受下的短句內容。每種情緒感受共有1-12句不等相當實用的短句，學會這些短句就能達到印尼語基本的溝通，更能讓潤滑自己所說出來的印尼語，變得更加地道地。   　　◆特點五：情境模擬生活會話 　　每一課情境模擬對話的前面都會先介紹一些常用短句，依情況部分常用短句將會套入會話中，並完成兩到三個模擬情境對話讓讀者練習。   　　◆特點六：貼心的e字母發音標記辨識 　　正式的印尼的字母結構與英文完全相同，只有「A(a)」到「Z(z)」這26 個羅馬字母，不會有類似歐洲外語中 â, ê, á, é ... 等字特殊母存在。而

在印尼語裡，字元「e」的發音有兩種：①是偏向「ㄟ（A）」的發音。②是偏向「ㄜ（呃）」的發音。這兩者因於發音規則中，沒有太過明確的規則可言，致使學習者在記憶印尼語時，往往不容易背下正確發音。為了解決此一窘境，本書中特別將發音偏向①「ㄟ（A）」的母音，在上面加上一條斜線變成「é」的方式呈現；反之，則是偏向②「ㄜ（呃）」的發音。再次提醒，這條斜線是幫助了解發音的識別記號，當正式書寫印尼文時，頭上沒有一撇的「e」才是正確的字母。   　　◆特點七：印尼籍教師影片示範標準發音 　　隨書附印尼籍老師的發音影片教學，包括母音及子音。影片中老師親自示範發音，就像是一對一的家教一般。讀者除了可以看書學習，還可模

擬影片中老師的嘴型，同時比對自己發音時的嘴型看看有哪裡不同，盡可能唸出正確的音。   　　◆特點八：QR碼線上音檔，用聽的也能學好印尼語 　　不論是字母教學、發音教學、單字、短句、會話，本書都備有QR碼線上音檔，由印尼籍人士親自錄製，能邊聽邊學，達到良好學習效果。亦提供可一次下載全書 MP3的 QR 碼，不需註冊會員，或額外安裝自己不熟悉的播放 APP，省去每次聽音檔都要掃描的麻煩！（註：打包下載檔案為ZIP壓縮檔，請先安裝解壓縮程式或APP再行下載，由於iOS系統對檔案下載的限制，iPhone用戶需升級至iOS 13以上，方可使用全書完整打包下載連結。）

ios 15文字辨識進入發燒排行的影片

不同創新接受程度使用者對Pantone配色應用程式的互動滿意度

為了解決ios 15文字辨識的問題，作者陳維真 這樣論述：

在現今瞬息萬變的社會，各行各業彼此激烈競爭，為取得更高的利益，建立品牌（Brand）與品牌個性（Brand Personality），鮮明的印象讓消費者認知與辨別產品特徵已變成趨勢。而為更進一步吸引消費者，對於企業來說，最重要的事情之一就是「色彩」。根據美國公司WebFX Team調查，84.7%的消費者將顏色視為購買特定產品的主要原因，而93%的人們在買東西時會看視覺外觀，且人們在初次觀看後的90秒內會對產品做出購買抉擇。因此，色彩的必要性和準確性，已不再僅適用於印刷業或平面設計師。目前彩通色彩系統（Pantone Matching System）是全世界通用的色彩標準，近年來Panton

e將其色票雲端化，並為設計工作者開發手機應用程式「Pantone Connect」，採用新的Pantone雲端配色軟體，幫助辨識現實生活中物體的色彩，並簡化設計師們在色彩溝通、決策上的過程。本研究以使用者互動滿意度（Questionnaire for User Interaction Satisfaction, QUIS）為問卷構面，探討不同創新接受程度使用者對Pantone Connect App的互動滿意度，依循本研究結果，將樣本總共分為四大類，分為創新者（Innovator）、早期採用者（Early Adopter）、早期大眾（Early Majority）、非創新者（Non - Inn

ovator），並進一步分析，得知（1）受測者的性別會影響Pantone Connect APP介面整體反應的互動滿意度；（2）受測者基本個人資料並不會影響Pantone Connect APP介面呈現的互動滿意度；（3）受測者具有使用Pantone實體色票簿經驗會影響Pantone Connect APP介面用詞和系統資訊的互動滿意程度，其他的個人基本資料並不會有影響；（4）受測者的年齡與創新接受程度會影響Pantone Connect APP學習APP反應的互動滿意程度；（5）沒有使用Pantone實體色票簿經驗與沒有聽過Pantone Connect APP的受測者對APP性能的互動滿意

程度較高；（6）受測者的個人基本資訊與創新接受程度並不會對Pantone Connect APP使用者介面可用性的互動滿意程度產生影響；（7）互動滿意度與創新程度呈現正相關，當創新性越高，使用者的「整體反應」、「介面呈現」、「介面用詞與系統資訊」、「學習APP反應」滿意度越高。

極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作

為了解決ios 15文字辨識的問題，作者李金洪 這樣論述：

TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，滿足了廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.x 版本，具有更強的便利性。 本書透過大量的實例說明在TensorFlow 架構上實現人工智慧的技術，相容TensorFlow 1.x 與TensorFlow 2.x 版本，覆蓋多種開發場景。 　　◎ 詳盡闡述tensorflow 1.x/2.x完整內容 　　◎ 75個實作專案，包含最接近工業 / 商業用的典範    　　◎ 由淺入深的完整解說，徹底體會TensorFlow之美 　　史上強大的AI框架Tensorflow 2.X版終於出來了。 　　在綜合PyTorch

的動態圖架構和併入高階API Keras之後，Tensorflow又重回AI框架最炙手可熱的明星之一。 　　本書是針對已經有Tensorflow基礎的讀者，幫助讀者具備基礎的深度學習知識之後，更強化自身的功力。不再拘泥於簡單的CNN、MNIST、RNN等太基礎的內容。 　　全書重點包括： 　　► 75個工業及商用專案的完整實作 　　►在Windows/Linux下安裝Anaconda及GPU、CUDNN的完整介紹 　　►大量Transfer Learning的預載入模型說明 　　►Tensorflow的專屬資料集格式 　　►TF-Hub retrain或是fine-tune完整的預載入模型

　　►利用tf.estimator及tf.keras訓練模型的完整過程 　　►用Tensorflow做離散及連續資料的特徵工程 　　►不再只是單純的CNN，用膠囊網路做更準確的圖形辨識 　　►不只RNN，還有GRU及Attention機制、SRU、QRNN及Transformer機制 　　►自己動手做YOLOV3 Darknet 　　►最完整的Normalization說明，包括Batch Norm、Switchable Norm 　　►GAN大全，包括DeblurGAN及AttGAN 　　►CS612照片加工的AI基礎 　　►製作Tensorflow的模型完整說明 　　►在樹莓派、iPho

ne、Android上佈署Tensorflow的模型 本書特色 　　1. 相容TensorFlow 1.x 與2.x 版本，提供了大量的程式設計經驗 　　兼顧TensorFlow 1.x 與2.x 兩個版本，列出了如何將TensorFlow 1.x 程式升級為TensorFlow 2.x 可用的程式。 　　2. 覆蓋TensorFlow 的大量介面 　　由於TensorFlow 的程式反覆運算速度太快，有些介面的搭配文件並不是很全。作者花了大量的時間與精力，對一些實用介面的使用方法進行摸索與整理，並將這些方法寫到書中。 　　3. 提供高度可重用程式，公開了大量的商用程式片段 　　本書實

例中的程式大多都來自程式醫生工作室的商業專案，這些程式的便利性、穩定性、再使用性都很強。讀者可以將這些程式分析出來直接用在自己的專案中，加快開發進度。 　　4. 書中的實戰案例可應用於真實場景 　　書中大部分實例都是目前應用非常廣泛的通用工作，包含圖片分類、目標識別、像素分割、文字分類、語音合成等多個方向。讀者可以在書中介紹的模型的基礎上，利用自己的業務資料集快速實現AI 功能。 　　5. 從專案角度出發，覆蓋專案開發全場景 　　本書以專案實作為目標，全面覆蓋開發實際AI 專案中所有關的知識，並全部配有實例，包含開發資料集、訓練模型、特徵工程、開發模型、保護模型檔案、模型防禦、服務端和終端

的模型部署。其中，特徵工程部分全面說明了TensorFlow 中的特徵列介面。該介面可以使資料在特徵處理階段就以圖的方式進行加工，進一步確保在訓練場景下和使用場景下模型的輸入統一。 　　6. 提供大量前端論文連結位址，便於讀者進一步深入學習 　　本書使用的AI 模型，大多來自前端的技術論文，並在原有論文基礎上做了一些結構改進。這些實例具有很高的科學研究價值。讀者可以根據書中提供的論文連結位址，進一步深入學習更多的前端知識，再配合本書的實例進行充分了解，達到融會貫通。本書也可以幫助AI 研究者進行學術研究。 　　7. 注重方法與經驗的傳授 　　本書在說明知識時，更注重傳授方法與經驗。全書共有

幾十個「提示」標籤，其中的內容都是功力很高的成功經驗分享與易錯事項歸納，有關於經驗技巧的，也有關於風險避開的，可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘，快速進步。  

智慧化地磅站之研究-以蘇花改為例

為了解決ios 15文字辨識的問題，作者陳柏升 這樣論述：

蘇花改自108年1月17日開放大貨車通車以來，扮演著地方大貨車運輸、民生產業鏈的重要一環。然而「超尺度車輛」及「載運危險物品車輛」是開放大貨車通行後，一直以來的重點執法項目之一。蘇花改的地磅站是隧道群為維護隧道安全之重要隘口，以往皆採用人工操作、目視等傳統式方式進行執法，執法方式耗時且不精確，且難以依此作為執法單位製單舉發之用。 本研究旨優化地磅站之智慧化辨識：1、自動辨識危險車輛圖示並產生告警。2、雷達與影像自動取得大貨車之長寬高數值。3、車側核定重量畫面影像擷取。4、超尺度影像擷取。 本研究採用Lidar技術的感測器來描繪車輛外型，得到車體之長、寬、高數值。另採用邊緣偵測、

yolov3物件演算法、搭配神經網路框架及opencv像素比例推算進行實驗。結果顯示，提升目前禁止通行車輛種類的智慧化辨識率取得顯著成效，可有效節省人為操作時間，並能大幅度解決無法快速得知大貨車核定重量及後方危險運輸圖示之問題，亦包含：載運危險物品車輛辨識、車側核定重量影像擷取、超長、超寬、超高等超尺度辨識。本研究成果得以解決目前地磅站難以目視大貨車車側核定重量及低效率辨識該車輛之車長、車寬、車高之問題，並輔助目前地磅站執法單位製單舉發之執法依據，俾供後續用於車輛公路行駛的安全性判斷與違規偵測之參考。