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鑄鐵鍋做下飯菜：我愛Staub鑄鐵鍋，讓人胃口大開的常備菜譜

為了解決sony小尺寸手機的問題，作者我愛Staub鑄鐵鍋敘事大師群 這樣論述：

超人氣料理社團「我愛Staub鑄鐵鍋」8萬 多社員敲鍋期待！ 中式、西式、韓式、和風、南洋滋味， 和鑄鐵鍋達人群一同學習如何善用鍋具特性， 一起做出「好吃」得停不下筷子的開胃料理吧！ 　　忙碌了一天之後，最期待的時刻，就是坐下來，用百嘗不厭的美味料理，治癒被日常繁瑣干擾導致的食慾不振。不論是一鍋到底的美味燒排骨、吮指回味的塔香胡椒蝦、鹹香有味的客家小炒……每道都讓人直呼「再來一碗」。 　　▌愛上用Staub鑄鐵鍋做料理的原因 ▌ 　　◆儲熱效果佳，料理更快速──鑄鐵鍋的鍋蓋非常厚實，因此密封性高導熱快，可快速做出美味料理。 　　◆保水效能強，食物保留原汁原味──鍋蓋內層凸出的

小圓釘是Staub 的獨家設計，好處是當蒸氣上升時，可讓鍋內上升的水蒸氣沿小釘再分流至食物之上，自動的幫食材補水，湯汁不易揮發。同等份的水烹調時間一樣，但食材保水率提升10%。 　　◆不易沾黏、不易燒焦的保護塗層──透明霧面的琺瑯塗層的粗糙質感，煎炸能製造食物酥脆效果。另外琺瑯塗層的保護膜也能避免鍋具生鏽和產生異味。 　　▌百道開胃下飯菜登場，天天出菜都不重複 ▌ 　　本書收錄鑄鐵鍋達人群最有愛的經驗分享，他們是鑄鐵鍋的愛好者，也是日日下廚的實踐者，這些料理除了滿足家人的胃，也是社團爭相複製的熱門菜色。達人群用心加入滿滿說明書沒教的料理小祕訣，教你鑄鐵鍋這樣燉煮、煎炒、蒸炸，省時省力又保留

原味。 　　◆超實用！新手必學的飯料理 　　簡易版上海菜飯、和風鯛魚炊飯、馬來西亞芋香飯……，有菜有肉又有飯，沒時間就靠這一鍋一次搞定。 　　◆好鱻甜！海鮮系下飯菜 　　蔥燒鮭魚、茄汁燉小卷、炸海鮮佐惡魔辣醬……，來自海洋深處的誘惑，讓人忍不住吃到盤底朝天的美味食帖。   　　◆大口吃！肉食系下飯菜 　　腐乳雞翼、十三香滷牛腱、燉香草豬肋排……，豐腴鮮香多汁，促進多巴胺的快樂分泌，一起大聲說出我愛吃肉。   　　◆真想念！親切家常味下飯菜 　　梅干蒸肉、豆干炒肉絲、三杯米血糕杏鮑菇……，最稱職的白飯殺手，居家美味就是這麼樸實無華。 　　◆神還原！日韓系下飯菜 　　海鮮煎餅、春川辣炒雞、日

式燉牛筋……，追劇配飯零時差，不能出國的時候，用味蕾感受想念的滋味 　　◆好惹味！南洋風下飯菜 　　泰式涼拌海鮮、綠咖哩椰汁蝦、香蘭葉烤雞……，酸辣開胃的熱帶風情，讓人忍不住分泌唾液的迷人滋味。 　　◆最暖心，配飯也好吃的燉煮料理&湯品 　　魷魚螺肉蒜、蛤蜊麻油雞湯、博多雞肉水炊鍋……，胃暖了心也開了，不論晴天雨天，有飯有湯就是好天。 　　▌敘事大師群心中的下飯菜 ▌ 　　☉Alice愛麗絲──我心中的鑄鐵鍋下飯菜是香滷料理，用鑄鐵鍋燉煮完美保留食物風味，輕鬆變大廚。 　　☉Anny Chuang──我心中鑄鐵鍋下飯菜是香菇瓜子肉，可以直接淋上白飯，真的會一口接一口，還會續飯吃

。 　　☉Coco Chang──我心中的鑄鐵鍋下飯菜是孩子們最依戀的家的味道 　　☉Cherie Wong──我心中的鑄鐵鍋下飯菜是日復一日的堅持、用心，把那些最不起眼的菜色做出家的味道。 　　☉Eddi魏嘉昌──我心目中的鑄鐵鍋下飯菜是燉香草豬肋排。 　　☉Erica Wu──我心目中的鑄鐵鍋下飯菜是讓人無法放下筷子的料理。 　　☉Fendi姨婆 ──我心中的鑄鐵鍋下飯菜是糖醋排骨，配飯小酌皆適宜。 　　☉Jane莊鈞媛──我心目中的鑄鐵鍋下飯菜是辣炒肉末，不論拌飯或拌麵都超美味。 　　☉Jessica潔西──我心中的鑄鐵鍋下飯菜就是讓人舒服安心的好味道。 　　☉Quenn

a葵娜（李函紋）──我心中的鑄鐵鍋下飯菜，就是看見孩子家人把我煮的菜吃光光，對我來說就是最幸福的下飯菜。 　　☉方愛玲──我心中的鑄鐵鍋下飯菜是剝皮辣椒排骨。 　　☉江佳君──我心中的鑄鐵下飯菜是吃了歡喜丶吃了健康。 　　☉林雨澄──我心中的鑄鐵鍋下飯菜是會讓人口水直流的吮指料理。 　 　　☉花奶／康韶玲──在花奶家，孩子們最愛的下飯菜是炒雪裡蕻，當然還有炒桂竹筍、三杯雞、白切三層肉。 　　☉孫夢莒──我心中的鑄鐵鍋下飯菜是梅干蒸肉、打拋肉。 　　☉張誦芬──我心中的鑄鐵鍋下飯菜就是讓家人喜愛、吃到碗盤見底的可口料理！ 　　☉甜媽鍾鋗──我心中的鑄鐵鍋下飯菜是辣椒燒雞，傳承自外省老

奶奶的好手藝，用紹興酒香提味，搭配紅、綠辣椒香的雞肉，實在是太美味了！ 　　☉湯聖偉──我心中的鑄鐵鍋下飯菜是一鍋料理超方便，白飯就能吃好幾碗。 　　☉馮英嵐──我心中的鑄鐵下飯菜是全家人都說好吃的料理。 　　☉黃芬──我心中的鑄鐵鍋下飯菜是能讓家人時時想念，縈繞在心的──家的味道。 　　☉謝宜澂──我心中的鑄鐵鍋下飯菜是下班後與家人朋友一起在餐桌上，大口下肚的療癒食物，不僅療癒身體，也療癒心靈。 　　【特別收錄】 　　●鑄鐵鍋使用的常見Q＆A──針對清潔、烹調、收納各種疑難雜症，一一說明。 　　●幕後花絮──真粉絲見面會、最強法寶現身、夢幻鍋友會、社團最閃CP、有愛應援團、真實美味

員工餐、拍攝殺青開瓶大合照，讓人忍不住想先睹為快的社團超有愛拍攝花絮，你不能錯過。 本書特色 　　1.清楚註明鍋具尺寸及料理時間，步驟簡單，輕鬆料理出一鍋好菜。 　　2.每道料理在地製作，食材取得容易，還有作者溫馨提醒，小祕訣超貼心。 　　3.一次收錄中式、西式、日式、韓式、和風、南洋料理，每日一上餐桌就是美食旅行。 推薦人 　　Amanda  （A Styleお弁当日記版主） 　　比才  （《家酒場》《小聚會》作者） 　　朱曉芃  （「我愛Staub鑄鐵鍋」社團直播老師） 　　肉桂打噴嚏  （生活療癒料理達人） 　　金老佛爺  （韓妞藝人） 　　娜塔  （「我可是生活家」臉書版主）

　　蔡佩珊  （莎莎的手作幸福料理 ） 　　（以上依首字筆畫排列）

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數據驅動產品設計：應用機器學習分類、 歸納與預測風格

為了解決sony小尺寸手機的問題，作者陳志平 這樣論述：

本研究創建了一個基於機器學習以及深度學習的數據驅動產品設計模擬工具，將此設計評估、風格分類以及預測系統用來提升年輕設計師對於風格與設計品味的認識，包含品牌風格以及年代風格，並利用電腦來辨識年輕設計師所創作之作品風格，從收集過往案例且基於產品設計資料庫，由電腦提供一些理性的建議，此建議是有異於人類經驗的設計導師建議。以六個數據驅動的產品設計案例為核心。透過「數據驅動產品設計」的概念以及「應用機器學習分類、歸納與預測風格」之應用，提出此方法於產品設計過程中所產生的資料價值，將有助於促進年輕設計師的設計評估、判斷與決策的實用工具。 首先，建構本論文的架構，包括：（1）擬定產品設計應用

之範圍，（2）品牌風格以及年代風格的探討，（3）風格分類、歸納與預測之概念呈現，（4）數據驅動解決方案之應用與設計實驗之驗證。其次，本研究對促進設計的創新價值所需數據科學化的工具，應用數據驅動產品設計的概念，深入探討產品設計過程中所對應的機器學習與深度學習運算方法，並著重於風格之分類與歸納。擬定出四個產品領域，包括：（A）道奇以及積架的品牌汽車的設計風格探討，（B）Genius品牌電腦滑鼠在三十五年期間風格演變之調查，（C）手指微血管顯微鏡之醫療裝置設計與擷取影像清晰度的探討，（D）以人因工程為基礎的手工具設計實驗與評估。 最後，本研究嘗試將數據驅動產品設計之概念轉變成設計課程之規劃，在

教學實踐上提出包含：（1）產品設計資料庫；（2）設計樣品製作；（3）設計目標與評估；（4）數據驅動方式的應用；（5）數據可視化。藉此概念在課程學習上能夠讓學生了解自己設計作品的風格走向，讓學生了解品牌產品設計風格的演變，利用品牌產品的歷史設計資料，來預測學生作品的設計風格，期待結合數據驅動與機器學習方式，能夠提升未來投入產品設計教學領域之成效，並且提供一些數據驅動設計的範式，進而從學校教學實踐之後，將此方法推廣至業界，達成產品設計創新價值的目標。

Google教你深度學習：中小企業如何利用會自己學習的電腦?

為了解決sony小尺寸手機的問題，作者日經大數據 這樣論述：

你要聽特斯拉馬斯克的或是臉書祖克伯的？ 前者認為人工智慧（AI）會毁滅人類，後者說不會！ 其實你應聽Google的， 它提供平台讓中小企業也可以搭上人工智慧的特快車！ 　　將衝擊世界的人工智慧類型基本上是指會自己學習的電腦，也就是所謂的機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep learning），而非過去大家習慣的電腦依程式行事。前者是指機器自己由大量資料中，得出某結論，如給電腦一堆貓的圖片，他會自己替貓做定義，進而由一張被切割的照片中，判斷那是不是貓。而深度學習則是電腦自行處理多層結構的訊息，而進行判讀。 　　人工智慧用5000部影片，就可以自己學會讀唇語！

　　曾有研究單位利用「深度學習」學習唇語的判讀，他們將英國BBC電視頻道的多個節目系列、合計約五千小時的影片做為學習的資料。學習後的電腦，在兩百支影片測驗組合中，光靠唇部動作便成功解讀出大約百分之五十的單字。而即使是在法庭上擁有十年以上經驗的唇語術專家，在相同的測驗中也只能判讀四分之一左右的單字。 　　電腦具備自主學習及判斷能力的事實將對人類社會產生重大衝擊，本書不只以一般人能理解的方式說明人工智慧在技術方面的進展，更以大量的實例，說明目前全球各種規模的企業如何利用會「學習」的電腦，來改變企業的運作。例如客戶服務的工作，原本極為依靠人力，但是，現在只要投入大量過去的QA，電腦會自己學會如何

對應客戶；如語文的翻譯，電腦也可以自己由大量的翻譯資訊中學習，讓翻譯的品質提升。 　　善用人工智慧技術的企業，將在企業的經營上（至少成本的控制上），取得領先。問題是人工智慧的發展是否有很高的技術門檻？阻擋一般的中小企業於門外？其實不然。 　　中小企業也可以利用Google平台提供的應用程式介面，發展自己的深度學習運用 　　谷歌在其雲端服務「Google Cloud Platform（GCP）」中，將谷歌研究開發至今的深度學習成果透過兩種方式開放一般大眾使用（Google目前將人工智慧用在公司一千種服務以上）：一種是將機器學習訓練完畢的模型，以應用程式介面 (Application Pro

gramming Interface；API)方式提供服務。另一種是提供機器學習程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」。 　　應用程式介面（API）一般是指能將擁有特定機能的電腦程式由外部程式叫出使用的介面。透過應用程式介面與電腦程式連結，就可以直接利用其功能。 　　谷歌將許多不同種類具有「機器學習」或是「深度學習」能力的「模型」放在「谷歌雲端平台（GCP）」。中小企業可以利用應用程式介面，直接利用其功能。而這些「模型」已經經過基本的「訓練」，因此使用者只要提供少量的資料，就可以達成學習的目的。 　　因為有了應用程式介面（API）的提供，使得「機器學習」與「深度學習」為一般

企業所用的門檻大幅降低了。只需以程式介面（API）程式將「模型」叫出，就能使用圖像辨識與語音辨識的最新成果，真的很方便。 　　不過另一方面，許多太專業的運用，如人體器官病徵的辨識或是機械故障的預兆判斷等，無法以應用程式介面（API）套用現有的「模型」。谷歌所準備的機器學習程式庫「開源機器學習系統 TensorFlow」將派上用場。使用者可以下載程式，自行發展所需要的功能。「使用TensorFlow最大的好處，是只要以Python語言寫出簡單的程式碼，就能運用深度學習」。 　　本書不只告訴你人工智慧是什麼？將改變什麼？更告訴你可以做什麼，讓公司保持在科技的浪潮尖端。 本書特色 　　從定義

到駕御：讓你徹底搞懂將對人類產生鉅大影響的科技 　　本書在觀察大量企業的運用後，在第五章《架構活用篇》提出導入的深度學習的具體架構，讓讀者不只能懂，也能縮短運用時摸索的時間。本書發現人工智慧（機器學習、深度學習）的風潮席捲全球，不過其在企業運用的目的不外以下幾種：1、刪減成本。2、提高附加價值創造出新的商機。3、提升創意性。而在觀察幾百家企業的操作後，發現以刪減成本的目的最容易產生效果。 　　用案例讓讀者完全理解 　　對沒有技術背景的民眾而言，最關心的是人工智慧（機器學習、深度學習）要如何運用，本書以實際的案例說明相關問題： 　　■ 安藤HAZAMA――用以判斷隧道工程之岩盤硬度 　

　為了建設隧道工程時能兼具安全與效率，安藤HAZAMA與日本系統軟體共同開發的「隧道開挖面AI自動評價系統」。將挖掘隧道時最尖端之開挖面照片輸入後，該系統就會自動評價其岩盤的硬度、脆性等工學特性。透過人工智慧帶來的岩盤工學特性評價自動化，即使沒有專家或資深技師在場，也能給予正確的判斷。 　　在學習之際，將五百張左右的相片進行分割，製作成五萬張的相片資料。結合相片岩石所代表的彈性波速度，一起讓機器學習的結果，在拍攝開挖面相片後，就能得到彈性波的速度值。新系統在從開挖面的相片辨識其相對應的彈性波速度上，正確率大約有百分之八十五。 　　■ AUCNET IBS――從車輛相片就能鎖定款式 　　深

度學習特別適用於圖片的識別。從事支援中古車等業者間交易的AUCNET（位於東京都港區）系統開發子公司之AUCNET IBS就是圖片識別運用的例子。該公司運用深度學習技術，開發了能自動將車輛不同部位照片歸類上傳到網站的系統「konpeki（紺碧）」。二〇一六年十一月集團旗下的中古車經銷商FLEX（東京都港區）採用了這個系統，提升網站上資訊登錄作業的效率。 　　中古車經銷商經常需要為購入的中古車拍攝許多相片、進行上傳到自家網站或資訊網站的作業。車子的左斜前方、右斜前方、右側、左側、後方、還有車內的前座及後座、儀表板、導航等……。這些相片如果由店員手工整理的話，大概要花個五分鐘左右。Konpeki

系統只要經銷商店員將拍攝的相片登錄，就立刻能自動依部位別分類，輕鬆地上傳至中古車資訊網站。 　　它將車輛外部區分為十八種、内部區分為十二種。它也會將包含車輛的相片、但並非銷售對象的圖像（如廣告）區分出來。甚至還能鎖定某品牌、車名、款式，顯示平均銷售價格帶。 　　「konpeki（紺碧）」系統的開發便是採用了谷歌的「谷歌雲端平台（GCP）」上為了開發深度學習模型的程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」、讓機器學習大量圖像資料而成。 　　■ 以少量的訓練資料構築出車輛台數檢測的系統 　　Aerosense與大數據的BrainPad公司共同合作、運用了深度學習技術的作法。開發了

從空拍圖像中測出停車車輛數的系統。先從實驗結果來看的話，使用了深度學習的空拍圖辨識汽車模型，在顯示了一百一十六輛汽車的測試圖資料中，測岀結果為一百二十二輛。 　　Aerosense的汽車辨識模型，其特點在於其從空拍圖辨識汽車用的深度學習模型，並非是從零開始打造的。研發人員說明：「若要製作專用的模型，將需要大量的訓練資料。即使有一萬張也不夠吧！這次是運用了現有的模型，大約只有一百三十張的少量訓練資料，就顯示出其高精確度，很有價值。」 　　在深度學習模型的開發上，活用了谷歌的深度學習程式庫「TensorFlow」。利用TensorFlow中名為「Inception-V3」之一般圖像辨識模型，從

圖像資料中製作抽取了特徵值的向量。此時，使用約一百三十張的汽車空拍照作為訓練資料。抽取了特徵值的向量，再以一種名為SVM（支援向量機；Support Vector Machine）的機器學習進行學習，得出結果。 　　結合500家企業的導入經驗，系統化說明著手運用深度學習的方法 　　作者輔導了500家以上企業導入深度學習於工作之中，他用資料×目的的矩陣，描繪出活用展望圖，協助讀者理清頭緒，讓公司縮短導入摸索的時間。  

電競手機遊戲手把之設計實作

為了解決sony小尺寸手機的問題，作者賈宇軒 這樣論述：

全球的行動遊戲（智慧型手機及平板電腦遊戲）市場持續地快速成長，並主要由智慧型手機遊戲引領，而智慧型手機規格的提升，使智慧型手機遊戲的視覺效果及遊戲機制也開始走向高度精緻與操作更複雜之趨勢，在此同時，遊戲也從休閒娛樂導向職業電競走向，因此產生了精準操作的高需求。綜合上述之市場、硬體及遊戲趨勢，加上觸控螢幕先天操控性的匱乏，讓許多品牌發展出綜合了智慧型手機與遊戲手把（遊戲控制器的一種，又稱遊戲手柄或遊戲搖桿等）的智慧型手機用整合式遊戲手把，但此類產品該如何在觸控螢幕與實體按鍵，虛與實兩種截然不同的操作介面下權衡，並在攜帶性考量下所產生的有限體積與零件選用中，帶給使用者優良的遊玩體驗，為本文欲探討

的核心議題。本論文採創作論文型式，與華碩電腦（Asus）旗下之高階電競品牌—Republic of Gamers（ROG）進行深度合作，透過實際的量產設計流程，設計出會量產的實體產品。在設計過程中以問卷及訪談測試為輔，對具前述之智慧型手機用整合式遊戲手把之遊戲經驗的玩家，及其他遊戲種類的重度遊戲玩家進行問卷調查與一對一深度訪談測試，讓受訪玩家在訪談測試中以不同的遊戲控制媒介去達成某項指定任務，來針對握感與回饋感等操作性與舒適性議題進行測試，以了解遊戲玩家使用遊戲手把之動機、習慣偏好，以及在觸控螢幕與實體按鍵交錯的操作介面中，虛與實哪一方為較重要的，並奠基在Republic of Gamers的

電競產品設計經驗及其上一代智慧型手機用整合式遊戲手把上，進行優化，設計出外觀輪廓因攜帶性考量而無如家用主機用一體式遊戲手把般有外擴握把，並具有複數模式且符合雲端串流遊戲遊玩情境的智慧型手機用整合式遊戲手把產品。最後藉設計經驗與所設計出的產品，歸納出此類產品之設計參考準則，同時整理出詳細的遊戲控制器與電子遊戲發展簡史相關資料，讓往後欲進行相關產品設計或研究的設計師，能藉本文了解遊戲手把類產品的發展脈絡，擁有基礎知識背景，作為設計上的參考，大幅減少設計時trial and error次數與時間，使設計師們能將時間與精力用在更細微的手感調整或更詳細的訪談等項目上。