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門牌下的真相：地址，能告訴你什麼?一場橫跨身分、種族、貧富和權力的反思

為了解決netflix評分最高的問題，作者迪兒德芮．麥斯葛 這樣論述：

《時代雜誌》2020年度百大必讀好書 《科克斯書評》2020年度好書 《出版者週刊》2020年度十大好書 《衛報》、《華盛頓郵報》、《紐約時報書評》等國外媒體齊聲讚譽 地址不僅標記你的地理位置，更定位了你的身分、財富、階級與自由！ 　　 　　你能想像現在的世界若沒有地址，外送或包裹如何送到我們手中？發生緊急事件又該如何趕往正確的地點？作者迪兒德芮‧麥斯葛要告訴你地址不僅僅是用來標示位置的工具，更成為權貴炫耀財富的方式、政府控制社會的利器、醫生追蹤傳染病的關鍵。她走訪加爾各答的貧民窟、曼哈頓的繁華街區，以及聖路易斯的金恩博士大道等地，揭露了地址被發明的歷史、造成的影響及其背後代表的

真相！ 本書特色 　　1.見微知著：透過隨處可見的地址，引領我們思考背後的身分、階級、種族等社會議題。 　　2.全球視野：橫跨美、歐、非、亞各洲不同國家的門牌號碼，展現各地的文化和風俗民情。 　　3.取材多元：從歷史資料到口述訪談，描繪出許多彷彿讓人身歷其境的故事。 好評推薦 　　洪廣冀  國立臺灣大學環境資源學系副教授 　　葉　浩  國立政治大學政治系副教授 　　蔡依橙　「陪你看國際新聞」創辦人 　　顏擇雅　作家／出版人 　　「本書對於世界各地街道名稱起源的研究令人印象深刻……是一個對地點、權力和身分之間交會點的嚴厲審視，透過作者引人入勝和發人深省的觀點，將三者聯繫在一起。」《時代

雜誌》2020年度百大必讀好書（Time, “100 Must-Read Books of 2020”） 　　「這是一場有趣的探索，旨在追訴我們所居住的道路名稱起源與涵義……作者那令人生畏的訪談中看到許多鼓舞人心的好管閒事者，他們的憤慨、好奇心和雄心壯志促使他們去面對那些被冷漠官僚機構所忽視的問題。」――《紐約時報書評》（The New York Times Book Review） 　　「作者的迷人研究充滿了對於地址如何影響全世界人們的洞察力。」――《衛報》（The Guardian） 　　「在一個過分強調不存在階級差異的國家所出版，一本批判階級差異的重要著作。」――《華盛頓郵報》（W

ashington Post） 　　「一本令人印象深刻的書，回答了我們當中很少有人考慮過的問題：『為什麼街道地址很重要？』在她的第一本書中，作者將深入的研究與巧妙的寫作、令人印象深刻的軼事相結合，闡明了街道地址的巨大影響，以及沒有地址帶來的負面效應……在這本讓人大開眼界的書中，作者清楚了表明投遞包裹只是地址的重要性中微不足道的一部分――不僅僅是今日，而是整個人類歷史上皆如是。」――《科克斯書評》（Kirkus Review） 　　「一本非常有趣、內容廣泛的出道作……作者流暢的敘述和令人印象深刻的研究，揭示了大多數人認為理所當然的日常生活其中一個面向的重要性。她介紹了一系列了不起的社會運動人

士、歷史學家和藝術家，這群人的工作與街道地址的演變和意義產生交集。這部令人回味的歷史用全新的視角展現其主題。」――《出版者週刊》（Publishers Weekly） 　　「迪兒德芮．麥斯葛的書就在我的大街、小巷、大道和林蔭大道上。一部經典的命名法歷史――內容豐富、錯綜複雜、引人入勝。」――賽門‧加菲爾（Simon Garfield），《地圖的歷史：從石刻地圖到Google Maps，重新看待世界的方式》（On the Map: A Mind Expanding Exploration of How the World Works）作者 　　「我曾希望這本書能改變我對日常生活中經常被忽視、

看似平淡無奇的事物的思考方式。我不知道它竟能如此改變我對生活本身的思考方式。」――湯姆‧范德比爾特（Tom Vanderbilt），《品味選擇題：隱藏在Netflix、Spotify播放列表、亞馬遜評分中，推薦「你可能也喜歡」的思維演算祕密》（You May Also Like: Taste in an Age of Endless Choice）作者

netflix評分最高進入發燒排行的影片

基於機器學習的模型做喜好推薦應用於W公司媒合平台研究

為了解決netflix評分最高的問題，作者陳建安 這樣論述：

現在是資訊爆炸的時代，在行動裝置與網頁端推出服務越來越多樣化，當我們瀏覽網頁時，輸入資訊搜尋相關資料，同時也會想知道有沒有相關的或是針對我們輸入的關鍵字做出的推薦，如果能利用使用者在網頁或是手機端中留下的資料，追蹤進行蒐集與處理，並以此基礎下做出進一步的喜好推薦。藉由科技發展與創新，有著越來越多的公司與政府單位開始重視數據的運用，政府企業對於數據的來源、收集與整理、以及對演算法模型的預測能力也越來越重視，正因為如此慢慢開始使用自動化機器取代傳統人工的操作去推薦，也期望達到精準的個人化喜好推薦，而加入機器學習的推薦系統，不論是公司或是使用者其實都得到很多好處。有許多人投入推薦的改善與研究，進一

步得到更準確且有效的預測，例如Google、Amazon、阿里巴巴等公司開發的推薦系統搭配雲端運算也能為他們帶來了非常巨大的收益。本研究針對W公司媒合網站後台資料進行資料蒐集、資料處理以及後續分析，運用監督式機器學習商家與網紅的資訊及喜好評分數據來訓練學習，並預測喜好與否，本研究運用多個分類模型做比較，像是支援向量機、隨機森林、邏輯迴歸、極限梯度提升模型與輕量化梯度提升模型，目的在比較和找到最合適的分類器，應用於W公司網站平台，並以此進行分類方法的相關探討與研究，研究結果顯示在我們第三章提到的輕量化梯度提升機準確率有 85.98% 相對第二章提到的其他模型來的更高，也做了交叉驗證平均準確率有

78.57% ，代表該模型具有穩定度對於我們的喜好推薦有良好預測效果。

大學全英語授課：900句課堂情境句型與應用(美式發音MP3免費下載)

為了解決netflix評分最高的問題，作者廖柏森,朱雯琪,李明哲,金瑄桓 這樣論述：

有了這本，大幅提升英語授課能力！ 完整收錄大學課堂中所有授課情境英語句型， 方便教師參考套用，打造師生互動流暢的課室環境！   　　根據政府最新提出的「2030雙語國家政策發展藍圖」，目標是將臺灣打造成一個中英雙語國家，其中大學全英語授課是非常重要的一環。然而大學全英語授課的難處，在於教師並非都俱備英語科系的專業背景，要以英語教授專業課程實非易事。   　　為了幫助大學教師迎接全英語授課的挑戰，由臺師大翻譯研究所廖柏森教授領軍的作者團隊，依照實際的課堂情境，將教師從開學第一天到期末最後一堂課的授課過程，整理出一套完整且容易套用的英語句型，教師或學生視個別情況修改即可應用上手。   　　50

種課堂情境句型＋10大功能性句型 = 完整授課、討論、互動句型 　　全書依大學授課實際進程，分為「學期初課堂介紹」、「學期中授課流程」、「教師辦公室時間」、「考試和報告」四大部分，共收錄「50種課堂情境句型」，從加退選說明、課程介紹，到點名、使用教材教具、問答討論、作業練習，以及說明考試和報告的格式、繳交方式期限和評量標準……完整涵蓋課堂上所有情境，教師可依據自己教學的內容和情境，利用句型替換合適字詞直接套用。   　　另外，為了讓師生間的課堂討論更流暢，本書的「10大功能性句型」單元，則針對表達同意、反對、強調、定義、解釋、比較、釐清、摘述、總結等提供通用句型，若能熟稔運用，將更能有效使用英

語表情達意，達成課堂上討論交流的目的。   　　美式發音MP3，完美示範上課情境 　　書中例句由美式發音的錄音員錄製，模擬教學現場實際語速，方便教師參考使用，更能有效幫助學生建立信心，達到全英語教學的成效！   　　任何需要用英語上課的師生，都應該有這一本 　　書中部分句型範例，同樣適合須以英語授課的國高中老師使用。此外，對於須接受英語教學的學生族群也大有幫助，如： 　　1. 出國留學、遊學或交換的學生 　　2. 就讀國內的國際學院、國際學位學程、美語∕雙語學校的學生 　　3. 在臺灣就讀大學，母語非英語的外籍學生 　　4. 對學習課堂英語有興趣的社會人士   　　50種課堂情境句型 　　學期

初的課程介紹 　　1. 開場白 class introductions 　　2. 課程目標與特色 course overview and features 　　3. 修課條件或限制 course prerequisites  　　4. 加退選與授權碼 adding & dropping courses and authorization codes 　　5. 旁聽規定 auditing regulations 　　6. 課程行事曆 course calendar 　　7. 課堂進行方式 course layout 　　8. 上課用書及建議書單 required textbooks an

d suggested readings 　　9. 網路學習平台 online learning platforms  　　10. 作業考試的占分比例 assignments and grading policy  　　11. 課程要求及課堂規定 requirements and rules  　　12. 聯絡方式 contact information 　　13. 教師期望 instructor’s expectations  　　 　　學期中的授課流程 　　14. 問候同學並閒話家常 greetings and informal remarks  　　15. 點名 attendance 

　　16. 說故事、趣聞和笑話 anecdotes and jokes  　　17. 課程回顧 lesson reviews  　　18. 進行課前暖身活動 warm-up activities  　　19. 切入教學主題和程序 broaching and overviewing topics  　　20. 找出問題並加以討論 identifying and discussing questions or problems 　　21. 舉例說明 explaining through examples  　　22. 使用圖表 figures, charts, and infographics 

　　23. 使用投影片 PowerPoint slides  　　24. 進行遠距教學 distance learning sessions  　　25. 向學生提問 asking students  　　26. 回應學生的問題、答案或想法 responding to students  　　27. 鼓勵學生提問 encouraging students to ask questions  　　28. 管理上課秩序 maintaining classroom discipline  　　29. 給予指示 giving directions  　　30. 邀請外來講者授課 inviting gu

est speakers  　　31. 說明課堂練習目的 facilitating in-class exercises  　　32. 說明課堂練習方式 practice objectives and goals  　　33. 確認練習進度 directions and guidelines  　　34. 作業要求和評分方式 assignment requirements and grading policy  　　35. 作業繳交方式和期限 submission rules and deadlines  　　36. 檢討作業 review and evaluation  　　37. 回顧課程

並作總結 review and recap  　　38. 預告下次上課內容 preview of next class  　　39. 宣布休息或下課 breaks and class dismissal  　　40. 學期最後一堂課 last day of class 　　 　　教師辦公室時間  　　41. 說明辦公室時間和規定 overviewing guidelines and rules for office hours 　　42. 告知如何準備口頭和書面報告 discussing oral presentations and written reports 　　43. 如何準備考試和改

善成績 exam preparation and study tips  　　44. 成績給分問題 course and exam grades  　　45. 告知如何補考與補救成績 making up exams and improving low grades 　　 　　考試和報告 　　46. 課堂考試說明 overview and guidelines  　　47. 考試結果的檢討回饋 feedback about exam results  　　48. 報告架構與格式 structure and format  　　49. 報告撰寫的注意事項 guidelines and instru

ctions 　　50. 報告繳交方式、期限與評量標準 submission rules, deadlines, and grading criteria    　　10大功能性句型 　　1. 同意或反對某觀點 agreeing and disagreeing  　　2. 強調或凸顯某觀點 highlighting and emphasizing  　　3. 定義、解釋和分類 defining, expounding, and classifying  　　4. 釐清和修正說明 clarifying and making corrections  　　5. 禮貌性插話 interrupting

politely 　　6. 關聯、比較和類比 correlating, comparing, and analogizing  　　7. 使用指標語引導教學主題 signposting  　　8. 提供額外資訊或說明 providing additional information or elaboration 　　9. 換個方式說明 paraphrasing  　　10. 摘述重點、總結歸納 summarizing and generalizing

差分隱私在金融視覺上的應用

為了解決netflix評分最高的問題，作者王怡人 這樣論述：

隨著技術的進步深度學習被大量應用在各個領域，但是深度學習需要大量的資料做訓練，這些資料中可能含有個人隱私或企業敏感相關資訊。在釋出深度學習模型相關服務或甚至僅釋出模型權重時都有資料洩漏的風險。K匿名法是最早被提出用來保護資料隱私的方法，但現在已經有許多研究透過比對公開資料集的方式破解K匿名加密過的資料。因此有許多保護資料隱私的方式被提出來，其中差分隱私是目前應用最廣的方法。另外為了解決資料孤島的問題，2016年Google提出的聯邦學習技術能在不交換原始資料的情況下達到資訊共享，透過聯邦學習在醫療研究中獲得了很大的進展。可是聯邦學習仍然存在有資料外洩的風險，因此聯邦學習的過程中，也會搭配差分

隱私機制。金融領域和醫療領域的資料都有含有大量個人隱私的特性，如果資料外洩可能會早成無法挽回的後果，造成跨機構合作不易。如果將差分隱私應用到金融領域中，增加機構間合作的意願，提供客戶更高價值的服務、建立跨機構信用評分和提高風險管理。可惜差分隱私在金融領域應用的研究很少，在參數設置上也沒有共識。本研究以金融視覺標記資料分類模型，比較加入差分隱私前後的資料安全性及了解是否能在隱私保護和模型準確度間達到平衡，並提供金融領域在設置參數上的參考。研究結果顯示，當隱私損失參數epsilon等於12.62和等於5.41時，隱私模型可以達到具有訓練集資料保護力，且正確率也沒有下降太多。