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讓你的腦子動起來!科學思維訓練遊戲：魔術師的精彩魔術×科學大師的經典實驗×不法分子的神祕騙術，透過遊戲訓練你的思考力

為了解決2割引的問題，作者張祥斌 這樣論述：

「不懂遊戲的人就不懂生活。」   發現科學的祕密，感受科學的魅力 科學可以啟發人的智慧，遊戲會帶來心靈的愉悅， 當科學與遊戲撞出智慧的火花時，科學遊戲就誕生了！   生活科學╳自然科學╳地理科學╳生物科學 偵探科學╳密碼科學╳魔術解密╳騙術揭祕 本書將以問答方式帶你來一趟奇異魔幻的科學之旅──   　　【生活科學】 　　把問題當成一種遊戲，把思考當成一種樂趣， 　　懂得生活科學就能科學生活，你的生活IQ就會越來越高！   　　▎萬能溶液 　　一個年輕人想要到大發明家愛迪生的實驗室裡工作。 　　年輕人說：「我想發明一種萬能溶液，它能溶解一切物品。」 　　愛迪生聽完以後，笑了笑便提出有關「萬能

溶液」的問題， 　　年輕人瞬間啞口無言，你知道愛迪生提出問題是什麼嗎？   　　▎盲人分衣 　　有兩個盲人一起去買衣服，兩人各自買了一件黑衣服和一件白衣服。 　　他們回家後發現衣服已混在一起，四件衣服的質地、大小是一樣的。 　　你能區分黑衣服和白衣服，讓他們每個人都各有一件嗎？   　　【自然科學】 　　從原始社會到現代社會，人類都在享用化學成果， 　　快跟著遊戲，在物理、化學的世界裡盡情遨遊吧！ 　　 　　▎筆直的煙 　　輪船以每小時10公里左右的速度航行， 　　輪船煙囪冒出的煙是筆直上升的。 　　你認為這種情況可能發生嗎？   　　▎用兩根吸管喝汽水 　　口含兩根吸管，一根插到一個裝有汽水

的杯子裡， 　　另一根露在杯子外面，你能從吸管中喝到汽水嗎？   　　注意：不要用舌頭堵住露在杯子外面的那根吸管， 　　也不要用手指堵住這根吸管的另一頭，否則算犯規！   　　【偵探科學】 　　犯罪行為的實施必然和一定的時間、空間人和事物有關聯， 　　指紋、鞋印、血跡、毛髮、纖維……在犯罪現場留下痕跡。 　　懂科學，你也能成為偵探，用雙眼和大腦將罪犯繩之以法！   　　▎千慮一失 　　寒冷的冬夜，一名出診的內科醫生被人開車撞死了。 　　肇事者將屍體和出診的皮包一起裝進車子裡，快速逃離現場。 　　肇事者在路上轉了很長時間，由於車內太熱，再加上作賊心虛， 　　他大汗涔涔，嚇得半死，冷靜下來後，他便

把屍體扔在池塘裡。 　　「這個屍體在被扔入池塘之前，一定是在24℃的環境中待過。」 　　警官檢查了溼透而冰冷的屍體和皮包後，一眼看出肇事者的破綻。 　　你能夠解釋這位警官是怎麼知道的嗎？   　　【密碼科學】 　　無論是犯罪分子或偵探都將密碼作為達到目的的重要手段， 　　字謎更是當仁不讓！用字謎破案不是神話，中國自古有之。   　　▎無自家書 　　一個在外謀生的人託同鄉帶給妻子一封信和一包銀子。 　　同鄉偷看信，看到裡面只有一幅畫── 　　畫上有一棵樹，樹上有八隻八哥、四隻斑鳩。 　　他一想，信中並沒寫多少銀子，於是便將銀子偷偷扣了一半。 　　誰知見到其妻子後，她拿著信說：「為什麼只剩五十兩了

？」 　　你能猜出她如何知道原來有銀子一百兩嗎？   本書特色   　　本書精選了實用且有趣的科學思維訓練遊戲，參照通行的科學分類體系，根據訓練遊戲的實際情況，將全書分為八章並詳細的分析、講解及揭祕。本書集科學性、知識性、實用性和趣味性於一體，能使讀者在遊戲中學習科學，在遊戲中收獲樂趣，成為「科學達人」。

2割引進入發燒排行的影片

少量語料實現端到端的語音合成系統

為了解決2割引的問題，作者劉宇軒 這樣論述：

本論文透過深度學習的技術改善英文語音合成的音質，建立一個音質改善的英文文字轉語音系統。本研究從最基本的聲學參數及語言參數去做改善，在頻譜參數方面引入WORLD分析的CheapTrick作為求取頻譜資訊之方法，而標記資訊方面加入音素、音節、詞、片語、句子五層結構的相關位置的語言資訊，文字分析方面則是實作一個系統產生標記資訊，模型訓練方面則是引入深度學習的深度混合密度網路架構幫助我們建立頻譜模型及持續時間模型，再加上深度學習的WaveNet聲碼器取代傳統的MLSA聲碼器做合成，最後引用Tacotron模型實現端到端的語音合成系統。實驗結果證實HTS系統的合成聲音在喜好度及MOS兩種主觀測試上有很

大進步，而Tacotron系統則在訓練的效率上有很大改進。

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決2割引的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

使用模糊群集決策樹於模鑄型變壓器的異常檢測

為了解決2割引的問題，作者李琦勝 這樣論述：

模鑄型變壓器的故障不僅會降低電力系統的可靠性，而且對電能質量也有很大影響。高壓電氣設備的環氧樹脂絕緣子中發生的局部放電（Partial Discharges, PD）會對絕緣產生有害影響逐步侵蝕絕緣介質，並可能導致電力系統停電。 PD的模式識別是提高高壓電氣設備可靠性的一個工具。在本篇論文中，提出了一種模糊邏輯聚類決策樹(Fuzzy Clustering Decision Tree, FCDT)來判斷模鑄型變壓器異常的局部放電缺陷。FCDT將層次聚類與決策樹整合在一起。層次聚類是使用最接近的樣本群集，一層一層擴大，再決定要分割成多少群組，是使用決策樹進行分類的預處理階段。本文提出的算法能夠採

用FCDT對模鑄型變壓器的異常 PD 進行分類，並將整個數據集依層次聚類劃分為一些分割屬性，並通過決策樹對每個分割屬性的模式進行分類，最終FCDT的分類結果與See5和CART進行分析比較，在分類準確度上FCDT的表現比CART和See5佳。