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角落微光：小鎮醫師的故事

為了解決圍棋英文的問題，作者莊聰吉 這樣論述：

　　作者從小調皮搗蛋，逃學無數次，經過老師調教、父親棒喝、母親諄諄善誘，終於如願考上醫學院，當了醫師。為了環保，他撿垃圾，人稱「垃圾醫師」；為了助人，他在診間成立「愛心平台」。 　　他的生活智慧、行醫風格、待人處事、社會關懷，在人間溫煦發光。 　　數十年生活點滴小故事，是作者隨心而起、意盡而止的真情書寫。讀著，有飲清泉般的爽口和喜悅。本書內容包含他開業行醫及出外義診的點滴、醫病之間的種種溫馨故事。文字樸實無華，娓娓道來，觸動人心，帶給現代人，一種不同於以往的人生思考。  

圍棋英文進入發燒排行的影片

預測性警務：結合資料探勘與LSTM-RNN建立時空分析模型-以臺北市為例

為了解決圍棋英文的問題，作者李品萱 這樣論述：

　　預測性警務 (Predictive Policing) 是近年在先進國家熱門的研究議題，其目的是企圖在執法的過程中運用預測性和分析性技術創建特定的演算法來區分或識別潛在的犯罪活動。透過以數據驅動及機器學習建立的預測系統可直接從現有相關警務資訊系統提取資料（涉及清理、重新組織和處理犯罪記錄數據），並透過資料視覺化技術，從巨量數據中彙整時空特徵變項，據此運用深度學習法建立預測性警務模型，用於識別任何未來犯罪的潛在屬性。　　根據我國內政部警政署之全般刑案分析資料的定義，公共危險、毒品、竊盜、傷害及詐欺為全般刑案中的前五大主要犯罪類型，而相關犯罪案件與社會治安高度相關，然而隨著快速累積的巨量資料

，傳統分析方法已無法充分提供犯罪偵防所需的精準分析與預測，因此其所衍生的相關議題進一步突顯運用預測式警務技術協助犯罪偵防的重要性。　　有鑑於當今社會已進入科技時代，人工智慧日益精進，本研究提出運用深度學習之長短期記憶網路（LSTM）方法，分析警務系統之歷史資料，並透過演算法的訓練，建立具有信度及效度的犯罪預測模型，進而提供相關單位調整犯罪偵查作為及防制策略，並提升辦案效率，希冀透過智慧化之警政資訊，精實掌握犯罪脈動，預先防範及降低犯罪發生，並提供警政機關於研議犯罪偵防議題相關決策參考。

玄靈的天平II：蛛絲、冰晶與熾燄的大地

為了解決圍棋英文的問題，作者秀弘 這樣論述：

　　「她的願望，她的夢想，她的期盼，是我致力追求的終極目標。 　　無論前方是天堂，還是煉獄，我都會全心全意地實踐她的理想。」   　　★輕鬆有趣、最接地氣的本土奇幻小說《玄靈的天平》正統系列作堂堂登場！ 　　★驀然失去白虎的虎騎士，將與可靠的夥伴們攜手對抗難以撼動的神靈大敵。   　　歷經前作機場捷運劫持事件的「虎騎士」沈雁翔，為了捕捉趁隙潛逃、吞噬妹妹靈魂的銀狐，拋下「御儀姬」九降詩櫻的繞街活動，深入已被妖物盤據的新莊第一公墓。雖未順利捕獲妖狐，卻在廢棄工廠遇上受棘蛛精寄宿的同班同學──熒雨潼，以及前來解決「時變反應」的冰七戍靈術師──書樗。面對目中無人卻強悍無比的書樗，雁翔施展久違的白

虎靈裝，卻在激烈的戰鬥中徹底失去神獸之力……   　　失去白虎的沈雁翔，與機械奇才莊崇光、棘蛛宿主熒雨潼和冰晶靈巫書樗並肩作戰，決心揪出「時變反應」的始作俑者。正當事件的幕後黑手即將揭開之際，來源不明的「白虎宮印」竟引來了傲視萬物的「熾燄神靈」──朱雀！在這危急的節骨眼，地表最強也最可靠的詩櫻居然生病了！毫無退路的沈雁翔能否領略白虎之力的真實內涵，化解臺65線特二號高架橋上堪比末日的煉獄危難？讓人腎上腺素飆漲、難以預料的精采冒險火熱展開！   本書特色   　　★歷經前作機場捷運劫持事件的「虎騎士」沈雁翔，為了捕捉吞噬妹妹靈魂的銀狐，拋下「御儀姬」九降詩櫻的繞街活動，深入已被妖物盤據的新莊第一

公墓……輕鬆有趣、最接地氣的本土奇幻小說《玄靈的天平》之系列作堂堂登場！   　　★驀然失去白虎之力的沈雁翔，將與機械奇才莊崇光、棘蛛宿主熒雨潼和冰晶靈巫書樗並肩作戰，共同化解「熾燄神靈」朱雀所帶來的煉獄災難！以新北為舞臺，從中港大排到臺65線，巧妙融入靈道信仰與臺灣傳統民俗的奇幻冒險！   名人推薦   　　張業珩（執業律師） 　　尹崇恩（永安聯合會計師事務所會計師）   　　──誠摯推薦！

腦波與五大人格特質相關性研究

為了解決圍棋英文的問題，作者艾明緯 這樣論述：

由於近幾年來人工智慧開始盛行，也開始帶動腦機介面在市場上掀起熱潮，本研究目的希望透過腦機介面量測出的腦波資料，以及IPIP五大人格量表去分析人格特質與腦波之間的相關性。 本研究透過腦機介面Brain Link Pro，收集受試者在進行2分30秒的TRYBIT LOGIC遊戲時腦波中的Low Alpha波、High Alpha波、Low Beta波、High Beta波、Low Gamma波及High Gamma波數據，並與IPIP五大人格量表去進行人格特質的分析。透過Spearman相關係數找出各腦波與每個人格特質之間的相關性後，將各個腦波數據對應有相關的人格特質，依照平均分數將受試者

分成兩組，再藉由曼惠特尼U檢定去檢定兩組受試者腦波數據是否有差異，將有差異的腦波數據與人格特質，透過隨機森林分類器訓練模型並進行預測，找出腦波數據與人格特質之間的關係。