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叛國英雄.雙面諜O.A.G.【比爾蓋茲2020推薦選書】

為了解決照片還原的問題，作者班．麥金泰爾 這樣論述：

比爾．蓋茲2020年度推薦選書：「這本書就跟我最喜歡的間諜小說一樣刺激！」 約翰．勒卡雷唯一盛讚：「我讀過最精采的真實間諜故事。」 ※※※收錄64幅機密檔案照片，還原歷史現場※※※ 出身蘇聯KGB，投奔英國MI6，還險遭美國CIA出賣！ 冷戰時期最偉大的雙面間諜──歐列格．戈傑夫斯基 　　★《經濟學人》年度選書 　　★貝利吉福德非虛構寫作獎（Baillie Gifford Prize）決選名單 　　★英國國家書卷獎非虛構著作決選名單 　　★Amazon破萬讀者★★★★★五星評論 　　➤他是間諜，也是叛國者，更是英雄！一翻開就停不下來的間諜傳記 　　歐列格．戈傑夫斯基在蘇聯國安會（

KGB）的特務家庭長大，從小就注定要成為KGB情報員。然而，他為何才剛加入KGB，就轉而效忠英國軍情六處（MI6），化身雙面間諜？這場驚濤駭浪的賭局，他唯一的籌碼，就是自己的人生…… 　　埋伏十幾年後，歐列格晉升KGB倫敦站站長，相當於KGB在英國的最高負責人。這是西方諜報戰史上最重大的勝利、一舉終結冷戰的契機。 　　但此時，一位美國中情局（CIA）特務，似乎知曉歐列格的祕密，意欲出賣他。 　　未知的危險步步進逼，歐列格的第六感告訴他，耳目遍及各處，每一個轉角、每一道陰影裡都有。老大哥正在看著他。 　　1985年5月，KGB緊急傳喚歐列格從倫敦返回莫斯科，他的祕密被揭發了嗎？他該不該回

去？如果回去了，他還有機會重返英國嗎？ 　　➤他改變了歷史走向！避免第三次世界大戰、促進英蘇和談 　　歐列格的雙面諜生涯，深深影響了冷戰下的國際情勢，英國首相柴契爾與美國總統雷根，都從歐列格提供的情報獲得許多決策洞見。 　　他偷來的蘇聯機密讓英國得以洞悉敵方心理、擬定對策，進而平息了一觸即發的第三次世界大戰。戈巴契夫訪英期間，也是歐列格居中推演，才讓柴契爾做好準備，上演一場友善劇碼，改進了英蘇關係。 　　歐列格是冷戰時期最偉大的間諜，直到今天，俄羅斯仍維持這位傳奇間諜的死刑判決，他也仍在暗殺威脅下隱姓埋名，定居英國…… 　　➤冷戰時期的英美蘇三方對峙，同樣可以做為今日世界局勢的參照

　　冷戰年代，核彈隨時布局，雙方都不知道對手在想什麼，也不知道對方會不會先按下發射鈕。歐列格提供的情資，揭露了國安會高層的想法，西方靠著這些情報，得以剖析蘇聯的心思、破解心理戰，並做出最精準的應對。 　　本書不只重現了英美蘇三方的情報角力過程，也不只讓讀者享受一場痛快的雙面諜故事，更重要的是，本書描寫的情報作戰以及強權之間的心理博弈，也為今日的美中抗衡提供了足以借鏡的歷史洞見。 各界強力推薦 　　朱宥勳｜作家 　　余敏玲｜中央研究院近代史研究所研究員 　　沈旭暉｜國立中山大學政治所副教授 　　周雪舫｜輔仁大學歷史學系兼任教師 　　林宜敬｜科技公司執行長 　　施孝瑋｜軍情與航空網站主編

　　胡采蘋｜財經作家 　　楊斯棓｜年度暢銷書《人生路引》作者 　　詹正德｜有河書店店主 　　蔡依橙｜陪你看國際新聞創辦人 　　顏擇雅｜作家 　　（依姓氏筆畫排列） 媒體名人絕讚好評 　　這本書就跟我最喜歡的間諜小說一樣刺激！──比爾．蓋茲 　　我讀過最精采的真實間諜故事。──約翰．勒卡雷 　　就連不喜歡諜報故事的讀者，也很難放下這本書。──《外交雜誌》 　　《叛國英雄．雙面諜O.A.G.》是非虛構著作，但讀來一如最精采的驚悚小說……細緻描繪了一名KGB特務的欺瞞足以產生何其深遠的效果。在這個俄國干預美國選舉的時代裡，讀來更令人心驚。──《舊金山紀事報》 　　任選一部當前發行的真實犯

罪諜報著作，大概都會看到封面上寫著這句話：「前所未聞的偉大間諜故事。」它們絕大多數都達不到這句廣告的水準，然而，麥金泰爾這本最新著作達到了。──《書目雜誌》

照片還原進入發燒排行的影片

機器學習生成食譜文字之研究

為了解決照片還原的問題，作者楊守仁 這樣論述：

目錄指導教授推薦書口試委員會審定書致謝 iii摘要 ivAbstract vi目錄 vii圖目錄 x表目錄 xii第一章、緒論 11.1研究背景 11.2研究動機 21.3研究目的 32.1 網路爬蟲 52.2 中文分詞 62.2 詞向量(Word2Vec) 72.3 循環神經網絡(Recurrent Neural Network) 92.3.1 長短期記憶模型LSTM (Long Short Term Memory) 112.4 Sequence to Sequence模型 122.5 自然語言

生成(Natural-Language Generation) 142.5.1 Char-RNN生成自然語言 152.5.2 Seq2Seq生成自然語言 182.6 自然語言生成評估 192.6.1機器學習評估指標(Machine-learned metrics) 192.6.1.1 BLEU(Bilingual evaluation understudy) 202.6.1.2 Perplexity困惑度 212.6.2以人為中心的評估方法(Human-centric evaluation) 222.6.2.1 RankME –問卷評估方法

222.6 食物安全 24第三章、研究方法 253.1 研究工具 253.2資料收集 293.2.1 網路爬蟲收集資料 293.2.1.1 爬取所有食譜頁面連結 303.2.1.2 爬取食譜頁面資料 333.3資料前處理 343.3.1 原始資料 343.3.2 原始文字資料處理 353.3.3 中文分詞 393.3.4 對文字資料進行詞向量 413.4機器學習訓練 433.4.1 訓練環境 433.4.2 建構神經網路 433.6問卷設計 53第四章、實作結果 564.1 生成結果

564.2 問卷調查評估結果 584.3 專家評估 644.3.1專家簡歷 644.3.1專家評語 65第五章、結論與未來發展 715.1 結論 715.2 未來發展 72參考文獻 73圖目錄圖 1本文作者使用中分分詞套件-結巴(Jieba)作中分分詞示範 6圖 2 Word2vec論文中兩種算法Skip-gram和CBOW的結構[12] 8圖3 循環神經網絡結構 10圖4 循環神經網絡用於處理自然語言文本的作用機制 10圖5 LSTM為在循環神經網絡基礎加上Forget gate(遺忘門)改良的神經網絡 11圖6

傳統循環神經網絡於機器翻譯中可能造成的問題 12圖7 Seq2Seq結構及其用於機器翻譯的示意圖 13圖8 參考文獻[22]利用氣象資料關鍵字作自動生成氣象預報 14圖9 本文作者於前期研究時，建構LSTM神經網路生成食譜文字。 16圖10 使用LSTM生成食譜文字之結果，內容前文不對後語且不具參考價值。 16圖11 本文作者透過一些Rule-Based手段調整生成結果。 17圖12經調整後生成結果 17圖13參考文獻對菜餚照片還原獲得烹調食譜示意圖[21] 18圖14 RankMe作者利用文中提出的三個指標製作評估問卷[42] 23圖15

本研究之研究流程 25圖16 本文作者使用中分分詞套件-結巴(Jieba)作中文分詞示範 27圖17 本文作者透過Tensorflow快速搭建神經網路 28圖18 楊桃美食網食譜總覽頁面 30圖19 楊桃美食網翻頁需要滾動頁面到視窗底部才能觸發頁面更新 31圖20 透過selenium套件操作頁面自動滾動並抓取所有食譜頁面連結 31圖21抓取到所有食譜頁面連結(只列出其中五筆資料) 32圖22利用食譜頁面連結進行爬蟲，並將食譜資料儲存到.json檔 33圖23原始食譜資料 34圖24 本研究主要利用Python中的.str.replace

()將原始文字資料進行修正 35圖25 本研究透過結巴Jieba套件來進行中文分詞 40圖26 本研究之烹調步驟文字資料經中文分詞處理效果 40圖27 本研究透過Word2vec生成屬於食材資料的詞向量 42圖28 本研究透過詞向量模型查找與「洋蔥」詞向量的余弦夾角最相近的食材 42圖29 本研究之食材資料詞向量模型投射在二維空間 42圖30 本研究透過Seq2Seq結構訓練，因記憶體不足導致報錯 43圖31 本研究透過Google Colab免費運算資源訓練模型，但因用量過大遭封鎖 44圖32 本研究把烹調步驟資料切割成5步分批訓練 44

圖33 本研究之Seq2Seq串連結構 45圖34 本研究之Seq2Seq結構 46圖35 本研究Seq2Seq-Encoder程式碼 47圖36 本研究之Seq2Seq-Decoder程式碼 47圖37 本研究之Seq2Seq參數Summary 47圖38 本研究之文本生成流程 48圖39 本研究檢查食材是否具有食物安全風險之程式碼 49圖40 本研究之Seq2Seq串連結構 50圖41 在沒有使用困惑度調控輸出的情況下，會輸出不理想的結果 51圖42 本研究使用困惑度對生成文本評分之程式碼 51圖43 本研究透過困惑度分數決定是否

重新生成食譜之程式碼 52圖44 本研究控制文本生成流程之程式碼 52圖45本文為評估生成內容所設計之問卷 55圖46生成食譜文字結果(1) 56圖47生成食譜文字結果(2) 56圖48生成食譜文字結果(3) 57圖49生成食譜文字結果(4) 57圖50生成食譜文字結果(5) 57圖51生成食譜文字結果(3) 59圖52原始資料麵食類的烹調步驟 60圖53問卷調查食譜評分統計總表 61圖54問卷調查中食譜完整度評分統計圖 62圖55問卷調查中食譜寫作評分統計圖 62圖56問卷調查中食譜參考度評分統計圖 63圖5

7本研究專家顧問於2016年米其林飲食指南頒獎禮(第一排左起第三) 64圖58生成食譜文字結果(1) 65圖59生成食譜文字結果(2) 66圖60生成食譜文字結果(3) 67圖61生成食譜文字結果(4) 68圖62生成食譜文字結果(5) 69表目錄表1文本中的上下文決定cooking這個單詞的意義 8表2 本研究對食材資料欄位作前處理修改內容 36表3 本研究對烹調步驟欄位作前處理修改內容 38表4 本研究Seq2Seq串連結構之輸入及輸出訓練資料 46表5 本研究Seq2Seq串連生成結構之讀取及文字生成資料 50表6 本研究

評估問卷之簡介 53表7 告知受訪者食譜均由電腦自動生成，未經人手調整生成內容 54表8 問卷調查評分結果 58表9 問卷調查評分結果(續) 59

千燈閃耀：跨越三百年的珠寶珍藏（漢英對照）

為了解決照片還原的問題，作者（英）戴安娜·斯卡斯佈雷克 這樣論述：

本書圍繞世界級珠寶私人收藏——千燈室（Illuminata），對十八世紀中期至今的精美珠寶展開細緻並深入的研究。作者為英國珠寶史學家戴安娜·斯卡斯佈雷克，她開篇先介紹了歷史上的主要珠寶類別及歷史沿革，後以時代為序，分門別類地探索千燈室的藏品。書中每件藏品的介紹均配以精心拍攝的圖片，研究詳細，並結合歷史肖像畫及檔案照片，還原藏品的時代背景，展示珠寶原始佩戴方式。千燈室藏品以其品質之佳，範圍之廣，充分展示了十八世紀中期以來最為卓絕的珠寶佳作。

基隆顏家祖厝福隆居之基礎研究

為了解決照片還原的問題，作者顏大惟 這樣論述：

基隆顏家為臺灣五大家族之一，基隆顏家起源，與臺灣礦業的發展有深深的因緣，也是五大家族唯一是以產業發展而成名的家族，成為臺灣的「炭金霸王」之說。 基隆顏家入臺，始見明天啟元年（1621年），顏思齊率眾入墾雲林北港與嘉義新港一帶，但因生計難求而返回福建安溪（泉州市），再來為顏浩妥於清乾隆六十年（1795年），率子侄渡臺，是年也返回原鄉。直到嘉慶十二年（1807年），顏玉蘭、玉賜兄弟率子侄再次渡臺，先居臺灣中部發展。而後往北上發展定居暖暖碇內，後因分家以玉蘭二子斗猛與玉賜三子斗博轉往瑞芳斥資購於魚桀魚坑溪洲，共創祖厝「福隆居」於溪州，建田寮以居。而後因發現砂金，使顏家開始往炭金礦發展

。由此祖厝「福隆居」與基隆顏家的發展有密切的關係，以祖厝「福隆居」作為研究出發點，基於是基隆顏家的一份子，更因瞭解自家家族發展史，亦使國人瞭解基隆顏家如何開啟成為臺灣礦業史上第一家族。 承上述，本研究將以基隆顏家為主，針對重要遺留下來的建築，探討顏家遷移史與歷經清代、日治與戰後各時期的發展過程。本研究主要內容如下：1. 藉由各時期的史料文獻，了解基隆顏家在歷經清代、日治與戰後居住過哪些地方與家族產業經營發展過程。2. 顏家進入鑛業產業重要時期是在日治，而當時居住於瑞芳，在同治五年（1866年）顏正春建「福隆居」，此處成為顏家重要發跡地，經過田野調查與分析，了解出祖厝的規模與樣貌。希望

未來顏家祖厝在修復上及調查上，有基礎資料作為參考。3. 顏家因產業發展之關係，陸續離開祖厝遷移至其它地方居住，而在大正八年（1919年），木村久太郎將基隆的日式宅邸賣給顏雲年，後續陸續興建並將取名為「陋園」。藉由史料及舊照片還原出基隆顏家陋園的規模與變化。