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閩南語音字分清楚最強工具套書：針對容易分不清楚的字、音做詳盡整理予以說明、補充，不論A卷、B卷、C卷的考生皆可自我學習!

為了解決條的右邊的問題，作者鄭安住 這樣論述：

　　◎作者鄭安住老師有上千場閩南語競賽＆認證教學演講經驗 　　◎針對容易分不清楚的字、音做詳盡整理予以說明、補充，不論A卷、B卷、C卷的考生皆可自我學習！ 　　◎通過「閩南語語言能力認證」者，報考各類別教師時能爭取加分！ 　　歷年來參加「閩南語語言能力認證」考生對類似音、字的題目經常混淆，本套書即針對容易分不清楚的字、音做詳盡整理、說明、補充，適合對閩南語有興趣之民眾、閩南語初學者、本土語言師資、閩南語從業人員等等，透過自讀這套書，有效提升對閩南語音、字的深度及廣度，進而通過認證。全套兩書，包含： 　　一、《閩南語音字分清楚1：語言用字暨詞彙分類》：讓語言學習與現代生活

充分結合，並提供詞彙分類，方便讀者查詢。本書特色： 　　(一)語言用字分清楚：本篇有七個單元，分別是： 　　1.「先從你我他說起」：了解這些字的正確用法。 　　2.「媒體誤用說仔細」：就學理針對用字說分明。 　　3.「市場倉頡造字奇」：用商家招牌來探討巧思。 　　4.「現代語詞具新意」：將新創語詞做有效對譯。 　　5.「說名道姓令人迷」：把姓名唸對是基本道理。 　　6.「同字異音玩遊戲」：同字不同音該如何分辨。 　　7.「數詞量詞用法異」：數字唸法及量詞分詳細。 　　(二)詞彙分類來整理：讓讀者一翻閱就能立即查詢。 　　二、《閩南語音字分清楚2：類似音字暨多音錯音》：將類似音字一一分辨清楚

，讓你不再用錯字、發錯音。本書特色： 　　(一)類似音字分清楚： 　　1.「豐沛」、「豬肺」右邊的「巿」跟「脆柿」、「柿餅」的「市」有何不同？類似這種相近字形所造成的困擾，本書會讓你有效分辨。 　　2.補充《臺灣閩南語常用詞辭典》部分語詞，如增收「纏頭tiân-thâu（給藝人賞金）」、「窵tiàu遠（遙遠）」等；另就原僅列單字者，如「餉hiòng」字，加列「收餉hiòng（徵收稅租）、「赦餉(（免稅）」等相關資料，相信可擴充詞彙量。 　　(二)多音錯音分清楚： 　　1.語詞之不同讀音，如：「毋過m̄-koh」亦可讀為「m̄-kò」、「m̄-kù」；「跤頭趺kha-thâu-u」亦可讀為「

kha-thâu-hu」，本書會詳列出來。 　　2.常見錯誤讀法，如：「後嗣hiō-sū」不能唸作「hiō-sû」；「戰艦tsiàn-lām」不能唸作「tsiàn-kàm」；「姻緣in-iân」不能唸作「im-iân」，本書會依其韻母條列清楚，看完你就不會唸錯。  

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電化學群體感應抑制法中導電膜控制濾膜阻塞效能之研究

為了解決條的右邊的問題，作者馬翊宸 這樣論述：

電化學群體感應抑制(electrochemical quorum quenching, eQQ)法為一種新型的群體感應抑制方式，已被證明能有效控制薄膜生物反應器(membrane bioreactor, MBR)的生物性阻塞，利用微生物分泌出的訊息分子AHLs (Acyl Homoserine Lactones)具有pH相依性的特性，透過電化學於陰極產生的電子與水做還原產生氫氧根離子，藉此提高生物膜週遭微環境或系統中局部之pH 值，使AHLs分子水解開環成acyl homoserine，喪失群體感應訊息分子的功能。本實驗室先前研究中，以鈦作為陽極能平均延緩一倍的濾膜阻塞時間，過程中發現以鐵作

為陽極時會有混凝劑的釋出，造成較大顆粒污泥卡在電極網與濾膜之間，反而加速濾膜的阻塞。　　因此本研究假設相較於將陰極配置在濾膜附近，在膜表面產生電化學反應生成氫氧根離子，可直接影響附著於濾膜上的生物膜發展，藉由氫氧根離子現地水解微生物所釋出的AHLs分子，進而干擾濾膜細菌的群體感應系統，得以延緩生物膜發展成較成熟、緊密的結構的時程，配合曝氣刮除的動力，應能減少濾膜阻塞的速率。本研究中將實驗分成兩大部分：(1)首先以不同參數、條件製作並優化兩種不同材質的導電膜，接著以電導率、通量、耐久測試評估導電膜的性能，(2)選定一種導電膜進行實驗室規模的連續流MBR試驗，探討在電化學群體感應抑制法中利用導電膜

控制濾膜阻塞之成效，並觀察MBR的處理效能是否會受到影響。　　本研究發現，PVDF中空纖維最佳化學鍍鎳法的導電膜條件為鍍鎳時間2分鐘，可使濾膜表面相距5公分處產生3.8×105 μS/cm電導率，清水通量為204.8 LMH，使用實驗室MBR出流水測試，在膜表面相距3公分處電導率至少為8031 μS/cm並可維持10天，並且鎳析出量極低(0.05 ppm/day)，不過運行於含活性污泥的MBR中，鎳層僅能維持3天，推測微生物可能對鎳層掉落具有一定程度的影響，而改良過後的環狀鍍鎳中空纖維導電膜，在膜表面距離5公分處電導率為2.2×105 μS/cm，並且可於活性污泥中運行15天。PES平板導電膜

最佳的條件為添加8%碳黑(CB)及2%聚苯胺(PANI)在製膜溶液中，電導率與通量分別為1.9×104 μS/cm(相距5公分量測值)與219 LMH，其中通量相較於未添加任何導電材料的平板膜提升9.8倍。本研究首次將PVDF中空纖維導電膜應用於電化學群體感應抑制法中，實驗結果觀察到在連續實驗第一輪和第二輪前半段中分別有94.4%及60.0%的延緩阻塞效率，在濾膜的膜阻抗分析中發現較鬆散的濾餅層為延緩阻塞主要貢獻的來源，且化學鍍鎳程序製成的導電膜及其應用在連續流MBR中，並未對所監測的MBR處理效能產生影響。根據上述結果可知具導電膜之MBR系統具有延緩濾膜阻塞的效果，若能進一步測試並尋求最佳電

源供應、槽中濾膜曝氣等操作條件，預期未來將可實際應用於MBR中，以同時達到控制濾膜阻塞、節省能源及處理廢水與回收水資源之目的。

墨必斯漫畫精選集(逝世十週年紀念典藏版)

為了解決條的右邊的問題，作者MOEBIUS 這樣論述：

全球唯一版本 十年之後，墨必斯依舊過癮 法國漫畫大師墨必斯MOEBIUS經典回歸 我們都愛的大神 　　宮崎駿： 　　「墨必斯看待世界的角度令我驚訝！他的畫，以最單純的線條來描繪人物，包含了各種要素，呈現出既孤獨、又高傲的空間感。我覺得這是墨必斯最大的魅力。」 　　大友克洋： 　　「墨必斯是走在漫畫進化最前線的藝術家，至今依舊旺盛的創作慾，正是他的厲害之處。」 　　松本大洋： 　　「對我來說，墨必斯是奇蹟之人，是我的英雄！」 　　★一本全世界絕無僅有的漫畫精選集 　　墨必斯自2012年離世，十年了，他那具有超越未來的藝術作品， 　　仍持續征服著每一個地球人…… 　　墨必斯的科幻

漫畫，啟發與影響許多跨領域的創作人，電影如雷利．史考特《異形》與《銀翼殺手》、史蒂芬‧里斯柏格《電子世界爭霸戰》、盧貝松《第五元素》、喬治．盧卡斯的《風雲際會》、宮崎駿《風之谷》等，漫畫如漫威史丹．李、《X戰警》吉姆．李、大友克洋、松本大洋、鳥山明等都對他推崇備至。 　　★理解墨必斯宇宙的十個短篇 　　本書挑選十篇墨必斯從1970到1990年代初期的經典短篇作品，可以觀察到墨必斯創作的軌跡轉變，包括備受讚譽的〈漫長的明天〉（The Long Tomorrow）、〈亞薩克〉（Harzak）、〈西古力星人〉（L’homme du Ciguri）等篇章，欣賞他的多變風格，不管是科幻、奇幻，還是寫

實、狂想，不論有無漫畫對白，他都掌握得游刃有餘，有超精細嚴謹的插畫手法，亦有卡通般的誇張人物造型，甚至連漫畫線框都是他的遊戲場。對漫畫迷而言，可說是一本集大成的夢幻逸品。 　　★最著名的短篇〈漫長的明天〉 　　故事大綱是典型的偵探故事，但背景設定在未來。歐洲人畫這類作品時，多少有些缺憾，法國人搞得太法國，義大利人搞得太義大利，而編劇丹．奧班諾（Dan O'Bannon）的作品卻是創意十足，墨必斯看了非常感興趣。他在1975年發表了這部迷人的作品，迷幻混亂骯髒的街道、擁塞的摩天大樓、超時尚的造型服裝、未來感的空中飛車、奇怪的外星人和離奇的故事。 　　這個故事甚至啟發了導演雷利．史考特（Ri

dley Scott）拍攝的電影《銀翼殺手》。 　　★多年來啟發了全世界無數漫畫心靈 　　歐美科幻電影界與日本動畫界爭相網羅 　　墨必斯最擅長營造畫面的空間，不管是透視或遠景，都有種獨特的空間感。他的人物造型更是奇想天外，而這些特色也影響了不少科幻電影與動畫導演，如《星際大戰》（Star Wars╱1977）、《異形》（Alien╱1979）、《銀翼殺手》（Blade Runner╱1982）、《電子世界爭霸戰》（Tron╱1982）、《風雲際會》（Willow╱1988）、《無底洞》（The Abyss╱1989）、《第五元素》（Le Cinquième Élément╱1997）等，有

些是參考墨必斯的作品，有些是邀他參與製作。 名人推薦 　　褚明仁（電影人） 　　趙自強（劇場人、主持人） 　　翁稷安（漫畫研究者） 　　何桂育（「巴黎不打烊」粉專版主） 　　傑利小子（玄奘藝創系副教授、漫畫插圖繪師） 　　小莊（廣告導演、漫畫作者） 　　水晶孔（漫畫作者、皮克斯角色設計師） 　　Huyu（旅法插畫藝術家） 　　鄒駿昇（視覺藝術家） 　　陳筱涵Stellina Chen（政治漫畫家） 　　――感動推薦

條件生成對抗網路搭配遷移學習應用於漫畫上色

為了解決條的右邊的問題，作者呂紹豪 這樣論述：

近年來隨著機器學習、深度學習在電腦影像方面的進步，已經可以用來解決許多以前需要人力去手動解決的問題，像是漫畫上色就是最好的一個例子，一本漫畫可能有個幾百幾千頁，如果靠著手動一張一張去上色是非常花費時間的，快的話可能需要幾個月，慢的話可能需要花上數年甚至數十年才能完成一本漫畫，這種費時又費力的工作，現在的電腦技術已經足以幫助我們大幅度減少它所花費的時間。隨著在電腦的硬體以及深度學習技術的進步，我們在訓練一個上色網路只需要花費短短的幾天幾即可完成訓練。在本 文 後面的章節中我們會 一 一 介紹到我們使用的 cGAN(Conditional GenerativeAdversarial Networ

ks)網路架構以及我們在上面如何改進以及微調，使的上色出來的結果看起來更棒更自然。此外在漫畫上色問題中，收集訓練資料也是一個麻煩的大問題，大部分的漫畫都是受版權保護的很難收集到非常大量的資料集，因此我們在我們的研究中使用遷移學習可以有效的提升在少量訓練資料訓練出來的結果，因此最後我們還會探討以及比較如何使用預訓練模型的方法能讓我們得到一個令人滿意地結果。