小冰櫃的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

創新工廠講AI課：從知識到實踐

為了解決小冰櫃的問題，作者創新工廠DEECAMP組委會 這樣論述：

創新工廠於2017年發起了面向高校在校生的DeeCamp人工智慧訓練營（簡稱DeeCamp訓練營），訓練營內容涵蓋學術界與產業界領軍人物帶來的全新AI知識體系和來自產業界的真實實踐課題，旨在提升高校AI人才在行業應用中的實踐能力，以及推進產學研深度結合。   本書以近兩年DeeCamp訓練營培訓內容為基礎，精選部分導師的授課課程及有代表性的學員參賽專案，以文字形式再現訓練營“知識課程+產業實戰”的教學模式和內容。全書共分為9章，第1章、第2章分別介紹AI賦能時代的創業、AI的產品化和工程化挑戰；第3章至第8章聚焦於AI理論與產業實踐的結合，內容涵蓋機器學習、自然語言處理、電腦視覺、深度學習模型

的壓縮與加速等；第9章介紹了 4 個優秀實踐課題，涉及自然語言處理和電腦視覺兩個方向。   本書適合AI相關專業的高校在校生及AI行業的工程師使用，可作為他們瞭解AI產業和開拓視野的讀物。 ★李開復★ 李開復博士于2009年創立創新工廠，擔任董事長兼首席執行官，專注于科技創新型的投資理念與最前沿的技術趨勢。十多年來創新工廠已經投資逾400個創業項目，管理總額約160億人民幣的雙幣基金。2016年秋季創辦創新工廠人工智慧工程院，致力於利用最前沿的AI技術為企業提供人工智慧產品與解決方案。   在此之前，李開復博士曾是谷歌中國全球副總裁兼大中華區總裁，擔任微軟全球副總裁期間開創

了微軟亞洲研究院，並曾服務於蘋果、SGI等知名科技企業。   李開復在美國哥倫比亞大學取得電腦科學學士學位，以最高榮譽畢業於卡耐基梅隆大學獲得博士學位。同時，李開復獲得香港城市大學、卡耐基梅隆大學榮譽博士學位。李開復獲選為美國電機電子工程師學會（IEEE）的院士，並被《時代》雜誌評選為2013影響全球100位年度人物之一，《Wired 連線》本世紀推動科技全球25位標杆人物，2018亞洲商界領袖獎等殊榮，並出任世界經濟論壇第四次工業革命中心的AI委員會聯席主席。李開復博士發明過十項美國專利，發表逾百篇專業期刊或會議論文，並出版過十本中文暢銷書。   ★王詠剛★ 王詠剛，現任創新工廠CTO人工智

慧工程院執行院長，加入創新工廠前擔任谷歌主任工程師和高級技術經理超過十年，在穀歌參與或負責研發的專案包括桌面搜索、穀歌拼音輸入法、產品搜索、知識圖譜、穀歌首頁塗鴉（Doodles）等，在知識圖譜、分散式系統、自然語言處理、HTML5動畫和遊戲引擎等領域擁有豐富的工程研發經驗。目前專注於人工智慧前沿科技的工程化與商業化，以及人工智慧高端人才的培養，作為聯合創始人，創立了人工智慧商業化公司創新奇智，同時也是人工智慧高端應用型人才培養專案DeeCamp的發起者。   ★張潼★ 張潼博士，機器學習領域國際著名專家，擁有美國康奈爾大學數學和電腦雙學士學位，以及斯坦福大學電腦碩士和博士學位，在香港科技大學

數學系和電腦系任教。曾經擔任美國新澤西州立大學終身教授，IBM研究院研究員和雅虎研究院主任科學家，百度研究院副院長和大資料實驗室負責人，騰訊AI Lab主任。他曾參加美國國家科學院大資料專家委員會，負責過多個美國國家科學基金資助的大資料研究專案，此外還是美國統計學會和國際數理統計學會fellow，並擔任NIPS、ICML、COLT等國際頂級機器學習會議主席或領域主席，以及PAMI, JMLR, 和Machine Learning Journal等國際一流人工智慧期刊編委。   ★宋彥★ 宋彥博士，香港中文大學（深圳） 資料科學學院副教授，創新工廠大灣區研究院首席科學家。歷任微軟、騰訊研究員及首

席研究員，創新工廠大灣區研究院執行院長等職，是 “微軟小冰”項目的創始團隊成員之一，其研究方向包括自然語言處理、資訊檢索和抽取、文本表徵學習等。   ★屠可偉★ 屠可偉博士，上海科技大學信息科學與技術學院長聘副教授、研究員、博士生導師。研究方向包括自然語言處理、機器學習、知識表示、電腦視覺等人工智慧領域，側重於研究語言結構的表示、學習與應用。   ★張發恩★ 張發恩，創新奇智聯合創始人，創新奇智公司CTO， 寧波諾丁漢大學客座教授。2008年畢業於中國科學院軟體研究所，同年加入微軟，負責Office相關軟體產品的研發工作；2010年，入職Google，作為核心研發人員，主導和參與Google搜

尋引擎、Google知識圖譜等相關工作；2015年，加入百度，作為百度雲早期創始團隊成員之一，曾任百度雲計算事業部技術委員會主席，百度雲計算事業部大資料和人工智慧主任架構師。他在IT行業擁有十幾年技術研發和管理經驗，涉及企業級軟體、室內地圖定位與導航、互聯網搜尋引擎、全領域知識圖譜、大資料計算與存儲、機器學習、深度學習、機器視覺等眾多領域。工作期間獲得10餘項美國專利，70余項中國專利，發表過多篇頂級會議學術論文。   ★唐劍★ 唐劍博士，滴滴智慧控制首席科學家，AI Labs 負責人兼演算法委員會主席，IEEE Fellow和ACM傑出科學家，領導滴滴在智慧物聯網、電腦視覺和自動駕駛方向上的

研發。   他在國際頂級期刊和會議上發表了160多篇學術論文，擁有多項發明專利，在邊緣智慧、AI驅動的系統控制和群智感知方向上做出開創性貢獻，並多次獲得最佳論文獎, 其中包括通信網路領域的最高論文獎2019 年度IEEE 通信學會William R. Bennett Prize和IEEE車載技術學會2016年度最佳車載電子論文獎。   目前還擔任中國電子學會物聯網專委會專家委員、新一代人工智慧產業技術創新戰略聯盟專家委員會委員、IEEE車載技術學會傑出演講人、以及IEEE通信學會交換和路由技術委員會主席。   ★張彌★ 張彌博士，現任密歇根州立大學副教授，2006年畢業於北京大學，2013年獲

得美國南加州大學博士學位，2013-2014年在美國康奈爾大學任博士後。主要研究領域包括終端深度學習、自動機器學習、聯邦學習和機器學習系統。本人及其研究團隊在2019年Google MicroNet Challenge 全球競賽中獲得CIFAR-100賽道第四名 (北美第一名)，在 2017年NSF Hearables Challenge全球競賽中獲得第三名，在2016年NIH Pill Image Recognition Challenge全球競賽中獲得冠軍。   ★吳佳洪★ 吳佳洪，創新奇智高級研究員，2017年畢業於北京大學。曾帶隊獲得Pascal Voc 世界冠軍、Cityscapes

實例分割冠軍、ADE20K物體分割冠軍等；曾負責創新奇智無人貨櫃專案的演算法工作，專注於電腦視覺領域，發表過多篇CVPR論文。   ★劉寧★ 劉甯博士，滴滴資深研究員，畢業于美國東北大學電腦工程系。研究領域包括深度增強學習、深度模型壓縮與加速、邊緣計算等。在國際頂級期刊和會議AAAI, MICRO, ASPLOS，ISCA等發表學術論文20餘篇，發表多項發明專利。   第1章 AI賦能時代的創業 1.1　中國AI如何彎道超車 1.2 AI從“發明期”進入“應用期” 1.2.1 深度學習助推AI進入“應用期” 1.2.2 To B創業迎來黃金髮展期 1.2.3 “傳統產業+AI”將創造巨大

價值 1.2.4 AI賦能傳統行業四部曲 1.3 AI賦能時代的創業特點 1.3.1 海外科技巨頭成功因素解析 1.3.2 科學家創業的優勢和短板 1.3.3 四因素降低AI產品化、商業化門檻 1.4 給未來AI人才的建議 第2章 AI的產品化和工程化挑戰 2.1 從AI科研到AI商業化 2.2 產品經理視角—資料驅動的產品研發 2.2.1 資料驅動 2.2.2 典型C端產品的設計和管理 2.2.3 典型B端產品解決方案的設計和管理 2.2.4 AI技術的產品化 2.3 架構設計師視角—典型AI架構 2.3.1 為什麼要重視系統架構 2.3.2 與AI相關的典型系統架構 2.4 寫在本章最後

的幾句話 本章參考文獻 第3章 機器學習的發展現狀及前沿進展 3.1 機器學習的發展現狀 3.2 機器學習的前沿進展 3.2.1 複雜模型 3.2.2 表示學習 3.2.3 自動機器學習 第4章 自然語言理解概述及主流任務 4.1 自然語言理解概述 4.2 NLP主流任務 4.2.1 中文分詞 4.2.2 指代消解 4.2.3 文本分類 4.2.4 關鍵字（短語）的抽取與生成 4.2.5 文本摘要 4.2.6 情感分析 本章參考文獻 第5章 機器學習在NLP領域的應用及產業實踐 5.1 自然語言句法分析 5.1.1 自然語言句法分析的含義與背景 5.1.2 研究句法分析的幾個要素 5.1

.3 句法分析模型舉例 5.2 深度學習在句法分析模型參數估計中的應用 5.2.1 符號嵌入 5.2.2 上下文符號嵌入 本章參考文獻 第6章 電腦視覺前沿進展及實踐 6.1 電腦視覺概念 6.2 電腦視覺認知過程 6.2.1 從低層次到高層次的理解 6.2.2 基本任務及主流任務 6.3 電腦視覺技術的前沿進展 6.3.1 圖像分類任務 6.3.2 目標檢測任務 6.3.3 圖像分割任務 6.3.4 主流任務的前沿進展 6.4 基於機器學習的電腦視覺實踐 6.4.1 目標檢測比賽 6.4.2 蛋筒質檢 6.4.3 智能貨櫃 本章參考文獻 第7章 深度學習模型壓縮與加速的技術發展與應用 7

.1 深度學習的應用領域及面臨的挑戰 7.1.1 深度學習的應用領域 7.1.2 深度學習面臨的挑戰 7.2 深度學習模型的壓縮和加速方法 7.2.1 主流壓縮和加速方法概述 7.2.2 權重剪枝 7.2.3 權重量化 7.2.4 知識蒸餾 7.2.5 權重量化與權重剪枝結合並泛化 7.3 模型壓縮與加速的應用場景 7.3.1 駕駛員安全檢測系統 7.3.2 高級駕駛輔助系統 7.3.3 車路協同系統 本章參考文獻 第8章 終端深度學習基礎、挑戰和工程實踐 8.1 終端深度學習的技術成就及面臨的核心問題 8.1.1 終端深度學習的技術成就 8.1.2 終端深度學習面臨的核心問題 8.2 在冗

餘條件下減少資源需求的方法 8.3 在非冗餘條件下減少資源需求的方法 8.3.1 特殊化模型 8.3.2 動態模型 8.4 深度學習系統的設計 8.4.1 實際應用場景中的挑戰 8.4.2 實際應用場景中的問題解決 8.4.3 案例分析 本章參考文獻 第9章 DeeCamp訓練營最佳商業項目實戰 9.1 方仔照相館—AI輔助單張圖像生成積木方頭仔 9.1.1 讓“AI方頭仔”觸手可及 9.1.2 理論支撐：BiSeNet和Mask R-CNN 9.1.3 任務分解：從圖像分析到積木生成的實現 9.1.4 團隊協作與時間安排 9.2 AI科幻世界—基於預訓練語言模型的科幻小說生成系統 9.2.

1 打造人機協作的科幻小說作家 9.2.2 理論支撐：語言模型、Transformer模型和GPT2預訓練模型 9.2.3 從“找小說”到“寫小說”的實現步驟 9.2.4 團隊協作與時間安排 9.3 寵物健康識別—基於圖像表徵學習的寵物肥胖度線上檢測系統 9.3.1 人人都能做“養寵達人” 9.3.2 理論支撐：表徵學習、人臉識別原理和ArcFace損失函數 9.3.3 任務分解：從資料收集到肥胖度檢測 9.3.4 團隊協作與時間安排 9.4 商品文案生成—基於檢索和生成的智慧文案系統 9.4.1 智慧內容生成 9.4.2 理論支撐：Word2Vec詞嵌入、預訓練語言模型BERT和Seq2Se

q文本生成 9.4.3 任務分解：“尋章摘句”和“文不加點” 9.4.4 團隊協作與時間安排 本章參考文獻

小冰櫃進入發燒排行的影片

女雙性戀對伴侶出櫃與否之決定歷程探究

為了解決小冰櫃的問題，作者張雅惠 這樣論述：

本研究旨在了解女雙性戀者對伴侶出櫃與否之前置脈絡經驗和決定歷程。採用敘事取向的質性研究方法，立意取樣四位在交往過程中曾考慮或已對伴侶出櫃的女雙性戀者，進行半結構式深度訪談，以「整體-內容」分析方式進行資料歸納整理。研究結果如下：一、女雙性戀者對伴侶出櫃與否的前置脈絡經驗(一)異性戀思維之家庭經驗，是女雙性戀者建構認同的衝擊首站(二)世人對踰越主流價值者的撻伐，使女雙性戀者對出櫃戒慎恐懼(三)社會汙名及缺乏資源致認同搖擺，女雙性戀者渴望以出櫃鞏固認同(四)女雙性戀者之愛情價值觀，左右對伴侶出櫃的抉擇二、女雙性戀者主動對伴侶出櫃與否的決定歷程(一)出櫃與否的決定因素 女雙性戀者對伴侶出櫃與否之

決定，包含：女雙性戀者祈求在親密關係中能誠實面對自我、女雙性戀者將出櫃作為篩選伴侶之條件、女雙性戀者對伴侶的性別或性傾向，有不同的出櫃順序、女雙性戀者渴望獲得伴侶了解、接納與支持、女雙性戀者希望藉由出櫃，促進關係的親密與信任、伴侶的恐同或恐雙態度，使女雙性戀者緊鎖櫃門。(二)出櫃與否的決定歷程 決定是一複雜歷程的結果，參與者由前置經驗加上決定因素的交織影響，使每位女雙性戀者在決定歷程中，有著不同轉折過程與關鍵考量：1.單性戀霸權下波動的雙性認同，從嘗試相信到面對恐同或恐雙伴侶的躲藏放棄2.渴望單性戀享有的戀愛權益，促使女雙性戀者努力從受創退縮中再次勇敢冒險 最後，本研究依據研究結果，提出具

體建議供諮商輔導、社會工作等相關專業與研究人員參考，以協助其對女雙性戀群體在關係中的經驗有更多認識與了解，而能提供最適切的服務。

Days of My Past：512首詩，重返金子美鈴的純真年代【全詩集線裝手札】

為了解決小冰櫃的問題，作者金子美鈴 這樣論述：

「寫給所有孤單生命的真摯童謠」 金子美鈴 X 霧室　精美裸背線裝鈴蘭手札 日本童謠詩的不朽彗星　臺灣首度512首詩作完整收錄 　　雲朵上的女神．短暫卻雋永的一生 　　金子美鈴是活躍於20世紀20年代的日本國民童謠詩人，被大正期著名詩人西條八十稱為「童謠詩的彗星」、日本的「克里斯蒂娜．羅塞蒂」。1930年去世時僅26歲。她在短短的一生中雖飽嘗人間疾苦，卻始終爛漫如初。去世後一度無人聞問，直至1984年，在有心人士尋訪奔走下，由家人留存50年以上的三冊遺稿才重見天日。出版後旋即風靡全日本及世界各地，並被譯成包括中文在內的英、法、韓等7國文字。 　　她的詩歌短小雋永，清新靈動中閃爍著深刻

的哲思，講求韻律的同時富有童趣，洋溢著絢麗的幻想，充滿了對光明和美好的希冀。內容或涉及日本童話、民謠、戲劇、宗教、節日等傳統文化，或涉及電影、魔術、西洋鏡等舶來文化，宛如重現20世紀20年代日本的萬花筒。字裡行間既體現了孩童的天真爛漫，也滿溢著對世界萬物的悲憫之心。 　　金子美鈴對日本青少年的詩歌教育，以及國民心靈的撫慰，影響根深蒂固。1984年日本JULA出版局出版《金子美鈴童謠集：我與小鳥與鈴鐺》，至今已在日本加印100多次，多首詩作入選日本中小學語文課本。2001年日本TBS電視台50周年紀念，特別拍攝金子美鈴紀錄片《向著光明》，並由實力派女星松隆子主演。在2011年311大地震時，其

作品〈是回音嗎〉於災後的公益廣告（公益社團法人AC Japan）中反覆播放，撫慰災後人民飽受創傷的心靈，鼓舞人們重新振作起來，被譽為「治療心靈創傷的良藥」。 　　她的每一首詩都喚醒我們早已失卻的天真和感傷，引領我們回到純淨而唯美的世界。本書收錄的512首詩，就是她留給世人永遠純淨的童心。 　　霧室操刀設計．乘風重返純真年代 　　如果有一本空白的手札筆記本，你會填上什麼呢？若是詩人，會填上優美的文字；但金子美鈴會為我們填上一抹小草、一朵白雲，以及一陣微風。 　　每個大人心裡都住著一個弱小的孩子。這個孩子膽怯、孤獨、執拗而憂傷。因此，童謠詩應該是最能喚醒靈魂共鳴的詩。在這個高速混亂的時代，

讀著美鈴的詩，像是回到孩提時代躺在草地上一陣風吹過來般，單純、簡單的快樂。她用詩歌編織著童年，靜靜地靠近更多人的內心。 　　抱持這樣的想法與畫面，本次邀請在書籍裝幀設計領域數度獲獎、作品呈現細膩手感風格的「霧室」主導構思。擅長纖細設計語彙，觸發觀者感官記憶的霧室，跟金子美鈴一樣，都擁有獨特的感受力與想像力，習於捕捉日常生活中的細微節奏，並創造出感動人心的作品。由霧室來詮釋、延伸美鈴詩作中的感官畫面，再合適也不過了。 　　▋ 產品規格 　　尺寸｜W14.8 × L21 × H2.6 cm 　　封面｜244磅NT元素紙，印白＋燙金 　　扉頁｜116磅NT元素紙 　　書腰│128磅美禾紙，加高書

腰 　　內頁｜400頁，80磅金毬無螢光上質紙，全彩印刷 　　裝訂｜裸背線裝，可完整平攤 　　附書籤線 　　打破傳統詩集以文字為主的呈現手法，以手札形式，讓色彩、線條、版面說話。封面使用來自日本竹尾、超過一甲子歷史的「NT元素紙」，精緻簡約具質樸手感。「裸背線裝」的裝訂方式，翻閱使用上更加容易。封面鈴蘭以「印白」+「燙金」加工處理，象徵金子美鈴純潔而不朽的童心，搭配鈴蘭花語「幸福的歸來」，希望在這個時期給世界一個最好的祝福。 　　在質樸的深綠封面外，搭配特製加高書腰，使用米色「ARAVEAL 日本美禾紙」，非塗布質感纖細自然。繽紛稚嫩的暈染格布，將概念延伸至內頁的草地設計，也象徵每個人內心

都有那個宛如新葉、充滿無限可能的孩子。 　　▋ 「活生生的詩集+手札」，宛如格放動畫般的內頁 　　內頁用紙捨棄一般常見用紙，選用滑順無螢光的「金毬上質紙」，全彩印刷高規格，凸顯這本全詩集的高階質感。每翻開一頁，就像微風拂過手札般，美鈴的詩句、橫線及小草長短不一、隨風飄逸，更依照風的強弱，而有不同且連續的線條畫面呈現，就像格放動畫一般，栩栩如生。跳脫傳統手札筆記本的制式線條，美鈴用她不受限的慧詰視角觀察自然萬物，我們也可以在上頭自由揮灑、織綴屬於自己的生活點滴。 　　金子美鈴過完了極其短暫的一生，卻把人生中的坎坷釀成最甜的蜜。跟著她重返詩作中的純真年代，所有的一切都是那麼美好，純潔，善良。在

這樣的世界裡，我們被溫暖、被感動、被治癒。