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用英文了解中國：五千年歷史精華，美食美酒、奇葩典故，外國人怎麼能不懂!

為了解決pattern中文的問題，作者楊天慶,楊磊 這樣論述：

東西方大不同，如何向外國人介紹那些華人特色文化？   家庭中的性別地位，中國是否已實現了兩性平等？ 五和八是lucky number、四諧音死，中文有哪些有趣的數字梗？ 中華美食百百種，佛跳牆、過橋米線、宮保雞丁……一一為您端上！   　　▎家庭倫理篇——向心力更強、規模龐大的華人家族 　　．傳統大家庭的結構？如何理解古代的妻妾嫡庶？ 　　．父母之命、媒妁之言，什麼是「包辦婚姻」？ 　　．如今的社會環境對女性友善嗎？有哪些福利制度？   　　▎教育規範篇——古今中國的升學制度與文化習俗 　　．風水、生辰八字、農曆，這些概念該怎麼傳達給外國人？ 　　．每個字都大有深意！中國人怎麼替孩子取名？

　　．從生員到進士，古代科舉有哪些等第？ 　 　　▎美食典故篇——走過路過，吃貨不可錯過！ 　　．八寶豆腐、臭豆腐、麻婆豆腐，淵遠流長的中華豆腐料理，外國人必須一試！ 　　．魚香肉絲裡面其實沒有魚？「狗不理」包子和狗一點關係也沒有？快來認識那些讓人霧煞煞的菜名！   　　▎品茗飲酒篇——何以解憂？唯有杜康！ 　　．龍井、鐵觀音、大紅袍、碧螺春……不只是品茶，更要懂茶！本書將為您詳盡道來 　　．酒的力量有多強大？漢高祖醉斬白蛇、宋太祖杯酒釋兵權、項羽欲藉鴻門宴除掉劉邦……不可不知的杯中物趣聞！   本書特色   　　本書有以下幾點特色： 　　一、編者具備豐富的英語導遊教學與實踐經驗，熟悉中國文

化內容，了解英語導遊工作的實際需求。 　　二、本書所選內容都是外國人感興趣的話題，涉及中國文化和導遊工作的多個層面，具有很強的知識性和趣味性。 　　三、編寫過程中特聘外國專家審校，確保內文符合英語習慣，容易被外國遊客理解。

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女性教練領導風格之發展歷程：以團隊運動為例

為了解決pattern中文的問題，作者洪鈺涵 這樣論述：

傳統父權社會的影響之下，運動場域中的女性發展長期遭受性別意識形態的阻礙，呈現弱勢的發展樣態。但現今在運動場域管理階層中，有越來越多的女性跨越傳統的束縛與障礙，突破性別刻板印象，在運動場域中嶄露頭角，成為團隊中的領導角色。其中運動體系中的教練角色就是一個值得探討的位置。因此本研究以女性教練為主要研究對象，希望探討女性教練在帶領團隊運動時，其領導風格及發展歷程。為充分了解女性教練領導內容，本研究採取質性研究，以深度訪談為主要蒐集資料方式，將訪談文本以紮根分析方法進行文本分析。研究結果發現：（一）女性教練領導風格兼具家長型領導及轉換型領導；（二）女性教練領導風格受個人特質、社會情境與生命經

驗影響，是一個動態、非持續線性的歷程。

艾略特詩選1(1909-1922)：《荒原》及其他詩作

為了解決pattern中文的問題，作者T．S．艾略特 這樣論述：

「四月是最殘忍的月份──」 《荒原》發表一百周年 世紀詩人艾略特＆翻譯名家黃國彬 　　詩人、作家：王姿雯、向陽、李敏勇、徐佩芬、唐捐、陳克華、陳黎、曹馭博、崔舜華、須文蔚、楊照、蔡琳森、鴻鴻、羅任玲 　　學者：張寶云（東華大學華文系教授）、單德興（中央研究院歐美研究所研究員）、彭鏡禧（臺灣大學戲劇學系名譽教授）、劉亮雅（臺灣大學外國語文學系教授） 　　繼但丁《神曲》後，黃國彬再度以精妙譯筆與深厚學養，精選譯介世紀詩人艾略特的詩作名篇。本書輯艾略特作品十五首，不僅錄有《J．阿爾弗雷德．普魯弗洛克的戀歌》、《一位女士的畫像》等傑作，更包含英美詩歌史的里程碑《荒原》。 　　《J．

阿爾弗雷德．普魯弗洛克的戀歌》以獨白形式刻畫面對愛情害羞畏怯的男子形象，使人一窺詩人纖敏的內心世界；《一位女子的畫像》語調暗含反諷，也與諸多作品互文對話。一九二二年，世紀詩歌《荒原》一出，引起詩壇極大震撼。詩中大量剪貼死亡與重生的意象，融合宗教、哲學與歷史典故，拼湊出現代文明的荒原景象。該詩開頭瀰漫悲觀氛圍，象徵人類精神的萎靡貧瘠，直到結尾才窺見一絲救贖的希望。 　　艾略特詩作以晦澀費解著稱，須經適切的指引才能進入其語言世界。黃國彬精通數國語言，翻譯時能細膩貼近原文脈絡、精求真義；同時，也在中譯的音韻節奏上字字斟酌，凝鍊詩意，並保留詩作獨特的音樂性。詩末附有大量譯註，細緻介紹創作背景、文史典

故，其詳盡、精細的程度為中文世界罕見。黃國彬以中外文學的豐富學養底蘊，帶領讀者悠遊於浩繁的意象之海，洞見字句背後的文學傳統與脈絡。 　　研究艾略特超過半世紀，黃國彬在堅實的研究基礎上以客觀公允的目光重新詮解這位影響現代文學甚鉅詩人的作品。適逢《荒原》發表百年，透過全新翻譯，讀者不僅得以深入賞析艾略特的詩歌藝術，更能領略十九世紀末至二十世紀初的時代風景與現代文明下人類的精神困境。

貝氏最佳化的小樣本採集函數學習

為了解決pattern中文的問題，作者謝秉瑾 這樣論述：

貝氏最佳化 (Bayesian optimization, BO) 通常依賴於手工製作的採集函數 (acqui- sition function, AF) 來決定採集樣本點順序。然而已經廣泛觀察到，在不同類型的黑 盒函數 (black-box function) 下，在後悔 (regret) 方面表現最好的採集函數可能會有很 大差異。 設計一種能夠在各種黑盒函數中獲得最佳性能的採集函數仍然是一個挑戰。 本文目標在通過強化學習與少樣本學習來製作採集函數(few-shot acquisition function, FSAF)來應對這一挑戰。 具體來說，我們首先將採集函數的概念與 Q 函數 (Q

-function) 聯繫起來，並將深度 Q 網路 (DQN) 視為採集函數。 雖然將 DQN 和現有的小樣本 學習方法相結合是一個自然的想法，但我們發現這種直接組合由於嚴重的過度擬合(overfitting) 而表現不佳，這在 BO 中尤其重要，因為我們需要一個通用的採樣策略。 為了解決這個問題，我們提出了一個 DQN 的貝氏變體，它具有以下三個特徵: (i) 它 基於 Kullback-Leibler 正則化 (Kullback-Leibler regularization) 框架學習 Q 網絡的分佈(distribution) 作為採集函數這本質上提供了 BO 採樣所需的不確定性並減輕了

過度擬 合。 (ii) 對於貝氏 DQN 的先驗 (prior)，我們使用由現有被廣泛使用的採集函數誘導 學習的演示策略 (demonstration policy)，以獲得更好的訓練穩定性。 (iii) 在元 (meta) 級別，我們利用貝氏模型不可知元學習 (Bayesian model-agnostic meta-learning) 的元 損失 (meta loss) 作為 FSAF 的損失函數 (loss function)。 此外，通過適當設計 Q 網 路，FSAF 是通用的，因為它與輸入域的維度 (input dimension) 和基數 (cardinality) 無 關。通過廣

泛的實驗，我們驗證 FSAF 在各種合成和現實世界的測試函數上實現了與 最先進的基準相當或更好的表現。