Surprisingly的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

The Princess and the Pup: Agents of H.E.A.R.T.

為了解決Surprisingly的問題，作者Hay, Sam 這樣論述：

A simple day at the beach for Evie and her friends quickly spirals into chaos, filled with ice cream, film crews, magical disguises, dogs of all shapes and sizes, and a surprisingly secretive fairy tale figure in The Princess and the Pup, Sam Hay’s third Agents of H.E.A.R.T. chapter book adventur

e, illustrated by Genevieve Kote. Evie’s happily ever after is almost here. Her parents are allowing her to help out around the diner, she’s made a couple of fantastic friends, and Fudge, the adorable stray puppy she found, only has a few days left in his trial period, before they can officially ado

pt him. Sure, there’s been a few crashes and mishaps along the way, but Evie the Wonder Waitress has become a pro at dealing with dog related chaos. Or so she thought...right up until Fudge crashes into a film set on the beach! Not only does he befriend Princess, the adorable puppy star of the show,

he also gains the attention of the show’s animal trainer, who is always looking for smart talented pups to train! If Evie can’t hide Fudge away, she could lose him forever... Fortunately, help is just a wish on a magical storybook away!

Surprisingly進入發燒排行的影片

自組裝超分子聚合物輔助二維奈米材料的可擴展液相剝離和分散

為了解決Surprisingly的問題，作者Ashenafi Zeleke Melaku 這樣論述：

近期，二維 (2D) 奈米材料在許多應用領域中展現出十足的潛力，如石墨烯、過渡金屬二硫屬化物 (TMDCs)、六方氮化硼 (h-BN) 等，已應用於各種光電元件、傳感器、電容器、太陽能電池等方面。此等材料雖只有單顆或數顆原子之厚，卻擁有在塊材型態不具備的優越特性，使其在未來廣泛的科技研究中展現出色前景。然而，材料性能固然出色，工業級大量生產高質量的二維奈米材料卻非易事，而液相脫層程序正是合適的因應之道，透過界面活性劑與溶劑的搭配，可以簡單、環保的方式有效地大規模產生薄層二維材料。在本文研究中，我們分別在石墨與二硫化鉬(MoS2)兩系統中加入超分子聚合物作為界面活性劑，經由超音波震盪的處理，將

兩材料由三維(3D)大型分子轉為二維形式並大量生產。在研究的第一部分，利用添加腺嘌呤功能化的生物可降解低聚物(3A-PCL)，將塊狀結晶的石墨脫層為具導電性、良好物理特性且高度有序結構的石墨烯奈米片，經檢驗後可證明，因3A-PCL對石墨表面具有高親和性，可於其表面自行組裝為層狀奈米結構，在有機溶劑裡脫層並形成穩定懸浮的石墨烯奈米片。而在移除溶劑後，此複合材料在黏性與彈性狀態間顯示出持久的熱可逆相變行為，並可透過調整複合材料內的聚合物比例，進而調控脫層石墨烯的厚度。此石墨烯複合材料最大的特色在於電阻率低，測得之數值為1.5 ± 0.7 mΩ·cm，比原始石墨烯低一個數量級以上。綜合第一實驗系統的

研究，選用液相脫層程序製備多功能超分子與石墨的奈米複合材料，因其生產過程簡單，製成之材料具有良好的物理特性與導電性，適合在導電元件領域發展應用。本研究的第二部分，我們以鄰二氯苯(ODCB)為溶劑，腺嘌呤功能化聚丙二醇(A-PPG)為界面活性劑，設計一種能將石墨脫層為厚度可控之高質量石墨烯的實驗系統。首先我們先在溶劑ODCB中，把天然石墨剝離為數層有序的脫層石墨(EG)奈米片，此視為一次脫層；而在二次脫層中，在EG溶液中加入A-PPG，此時具氫鍵官能基的腺嘌呤發揮關鍵作用，使A-PPG能在石墨烯奈米片表面自行組裝為長而有序的奈米結構，進而增加EG在ODCB中的長期分散穩定性，且透過調整複合材料中

A-PPG的含量，可製備出具特定結構特徵的石墨烯奈米片。此以超分子聚合物作非共價官能化的石墨烯表現非凡，經由簡單、有效的一次及二次脫層，可自由調控石墨烯的所需厚度，在各項潛在應用中發揮作用。最後一實驗系統，則是以水為溶劑，胞嘧啶功能化聚丙二醇(Cy-PPG)為界面活性劑，搭配二次脫層程序，將MoS2剝離為超薄層的奈米片。首先，利用水相環境將原始的MoS2初步分散為數層的奈米片，接著於二次脫層期間加入Cy-PPG，與數層MoS2的水溶液進行一小時以上的超音波震盪，此過程中，自組裝為有序層狀奈米結構的Cy-PPG會因強物理作用力而吸附在奈米片的表面，並形成可調節的超薄層MoS2，而透過仔細調整Cy

-PPG的用量，可以大幅改善MoS2在水溶液的長期穩定分散性，從而保持其固有的特性，最後利用光譜及顯微鏡分析脫層奈米片的形貌與物理性質，證明MoS2奈米片表面確實有Cy-PPG的存在，而在導電率測試中，測得之數值則較原始MoS2高出127 µS/cm。綜觀以上，此實驗系統能夠有效以環保方法生產超薄層MoS2奈米片，對於講求材料精準的研究領域至關重要。

The Diaries of Franz Kafka

為了解決Surprisingly的問題，作者Kafka, Franz 這樣論述：

An essential new translation of the author’s complete, uncensored diaries--a revelation of the idiosyncrasies and rough edges of one of the twentieth century’s most influential writers.Dating from 1909 to 1923, the handwritten diaries contain various kinds of writing: accounts of daily events, re

flections, observations, literary sketches, drafts of letters, accounts of dreams, as well as finished stories. This volume makes available for the first time in English a comprehensive reconstruction of the diary entries and provides substantial new content, including details, names, literary works

, and passages of a sexual nature that were omitted from previous publications. By faithfully reproducing the diaries’ distinctive--and often surprisingly unpolished--writing in Kafka’s notebooks, translator Ross Benjamin brings to light not only the author’s use of the diaries for literary experime

ntation and private self-expression, but also their value as a work of art in themselves.

域快速自適應之人臉偽造辨識模型

為了解決Surprisingly的問題，作者林君達 這樣論述：

雖然現有的人臉反欺騙(FAS)或深度造假(Deepfake)檢測方法在性能方面是有效的，但它們通常使用大量的參數，因此十分耗費硬體資源，不適合手持設備。除此之外，他們花了很多時間訓練因為他們以普通監督式學習(Supervised-Learning)來處理假臉辨識議題上的各種造假形式，但這往往需要大量的訓練資料以及時間來應付更多元的攻擊型態與不同的人像環境。綜上所述，為了克服人臉反欺騙或深度造假領域的挑戰，學習從預定義的演示攻擊中歸納出欺騙類型的鑑別特徵，同時賦予模型學習的能力，使模型不僅能學習一種造假特徵，還能快速適應其他類似的造假特徵也是一個重要的問題。我們提出了一種基於批量樣本間關係的嵌

入空間特徵損失策略，通過自訂一的損失函數鼓勵明確區分假臉和真臉樣本，使得類別間的邊界更為清晰來促使分類更加準確。同時，我們還將這種基於度量學習(Metric Learning)方法與一種基於少樣本學習(Few-shot Learning)的方法結合，更好地發揮兩種方法的優勢。並通過比較參數的數量、FLOPS和其他先進的方法的基線，進一步展示了我們的模型的可靠性。