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科學家(上下冊盒裝附贈精美序文海報)

為了解決bmw三缸的問題，作者陳柏煜 這樣論述：

　　★一次收齊新銳作家陳柏煜散文與評論合集 　　★隨書附贈字字珠璣美到不科學海報（尺寸50 X 43cm） 　　 　　備好你的文學顯微鏡 　　看抒情散文與評論訪談如何上下夾擊 　　陳柏煜玩心大發力作   　　每個人都有自己丈量世界的方式，丈量的刻度或許是情緒，或許是理性，陳柏煜以文字丈量世界的方式向來十分精準，從《弄泡泡的人》的懺情感傷，《mini me》的精巧奇趣，這回他更化身文壇小小科學家，同時推出兩冊文集，如同顯微鏡下的蓋玻片與載玻片，具體而微放大萬事萬物，展現似真似幻的不同姿態。   　　上卷「蓋玻片」以純粹的抒情散文寫童年與成長，也檢視了

作者的寫作起源。娓娓道來像似《追憶似水年華》，鉅細靡遺的描寫讓讀者幾乎產生錯覺讀到的是自己的童年，正如普魯斯特認爲人只有在回憶中才形成「真實的生活」，無可辯駁。文中他一邊對天賦、家庭關係、記憶進行考察，一邊也對寫作形式進行實驗。其中〈另一種語言〉曾獲得入選《九歌108年散文選》的肯定。   　　下卷「載玻片」不但回答了作者對自己童年志向的勘驗結果，確認了「寫作的天分」，並展示了非虛構創意寫作的另一面：亦即評論、訪談與其他介於其間的文體。在這些篇章中，作者的聲音與個人經驗並未隱沒於材料之下，反而與之討論、混音，形成某種開放的場域，介於評論人（採訪者）與作品（受訪者）之間。而下卷評論的

挑選與配置，也可看見對上卷內容的回聲與補充。   　　《科學家》套書同時端出散文集與評論、訪談文章集，丟給讀者另一個問題──創作與評論如何相互奪取或者縫合？陳柏煜以「佛蘭肯斯坦」為喻：由於翻譯與電影改編的挪用（以及誤導），人們常把瑪麗．雪萊的《科學怪人》（Frankenstein）的標題當作怪物的名字，而實際上那是屬於創造它的科學家維克多．佛蘭肯斯坦所有。維克多用四處收集的死人屍塊縫補起來施以電擊製造出一個人工的生命。同時，在故事外，科學家和怪物爭奪著一個名字（而且怪物似乎大獲全勝？）。這場精心設計的實驗既發生「化學反應」亦表現「獨立精神」，當散文的玻片與評論的玻片在《科學家》相互

乘載時。   名人推薦 　　 　　李桐豪、葉佳怡　專序推薦   　　藝術家　川貝母、阿力金吉兒、郭鑒予 　　作　家　王盛弘、伍軒宏、房慧真、凌性傑、馬翊航、孫梓評、陳柏言、陳栢青、黃崇凱、楊佳嫻、鍾旻瑞、顏訥 　　一致熱愛推薦（依姓氏筆劃序排列）   　　被低估的第一號創作《弄泡泡的人》寫民生社區男孩周旋在兩個男孩之間，兩個都愛，愛得振振有詞、愛得無賴無恥，卻又無比哀傷純情。他的文字精美，愛的矽砂鹼土在青春的烈焰熔焰中燒出一尊華美的琉璃，但他又把琉璃無情摔碎，通篇文章只寫那美麗的、殘缺的感情碎片，那樣冷而孤絕的修辭在《弄泡泡的人》原本只是劈瓦

、雙倍奉還的小招，但在《科學家》卻被他修練成真氣彈、爆裂拳的大絕招。──李桐豪 　　讀柏煜《科學家》，腦海中不斷浮現某個童年場景：我盯著一顆冰塊，試圖看見冰融化成水的那一刻。這本書從其令人驚喜的概念，便令我找回某種兒時的玩心。〈蓋玻片〉裡世界是如此嶄新，自我仍在發展流動，萬事萬物皆充滿奇觀。〈載玻片〉則透過作品與訪談，去剖析理解另一個體，他們內心的迷霧。兩種眼光都是某種微觀的凝視，而文字作為上下兩層玻片，夾在中間、那無比窄小的空間裡，便藏著超越物理、可無限探問的心智。──鍾旻瑞   　　小小科家學觀看之道是水族缸外的。儘管世界井然在玻璃另一頭佈置成無甚驚奇的秩序，微觀

的獸也會於科學家不可告人的天賦中悄悄走闖出來，曳著一條尾巴，在水缸裡攪動出只他見得到的風暴。 　　柏煜在《科學家》裡向我們展示的，是寫作者如何冷靜突刺，細密拆分恐懼，羞恥，權威，幸福，失敗，藝術，與觀看本身，直到知覺碎裂成零件一地。因著他獨特的看，樂於暗中撫觸「生在檯面下的小疙瘩」，創造出內向與外拓的多維度空間，存在的真實與虛幻昭然若揭。 　　讀著讀著才發現，科學家原來同時坐在水族缸裡，瞅著自己如同陌生人。會不會很寂寞呢？幸好我們有了《科學家》，幸好柏煜一直在讀，一直在寫。──顏訥   　　把所有事物夾在「蓋玻片」與「載玻片」之間，隱含著陳柏煜顯微一切的追問，

　　彷彿所有記憶、知識、生物、器具都可以縫補成一個小小佛蘭肯斯坦。 　　這些小小佛蘭肯斯坦自我裂解另外組隊，在他腦中不停修築著始終未完工的聖家堂，朝向不斷分岔的未來。──黃崇凱   　　從「弄泡泡的人」到「科學家」——陳柏煜看似透過職稱變換，昭示其寫作主題的更移，實則是一趟有關「裡面的裡面」導覽。我們看過「莖」的姿態，此書則展露男孩的根部，且招搖其枝葉。當萬物夾進玻片，同一雙聰穎透徹的眼瞳貼緊目鏡，以其獨有的倍數顯微，在模糊與清晰的拉鋸中，作者藉由高濃度文字，不斷遙控調整我們腦中物像與實物的關係。──孫梓評   　　讀《科學家》，使我想起相同的童

年志向，以及求之不得的童年小物：芭比屋、萬能麥斯、gameboy。記憶在「蓋玻片」被二度包圍，團團封鎖。缸、瓶、艙、室、腔、窗、管、罐、罈、櫥櫃、教堂、沙漏。它們自成一格，又難以完全密合。柏煜更像步登公寓裡的人類學家：生物與食物、節日與儀式、謊言、證詞、禮物、遠行、魔法、危險事物、死亡。是小人之家裡，躲進一個更小的人，那小人還要證明更小的心臟必須是更大的星球——核心家庭模範模型內部，似乎更緊實，又更空蕩，使人酸楚。但「載玻片」的書、人、寫作，不也是如此這般，應允後相互為難，在信服中用計用情？讀《科學家》，也像在讀《柏林童年》、《鱷魚街》，邊想像他的未來志向。即使那未來，時常以其幽深，聲東擊西、

攻其不備，他仍敢於對決眾多實情與虛想。──馬翊航   　　明朗輕快的敘述與觀察，如同在顯微鏡底下，那些被我遺忘的微小不可見的記憶，以及也曾好奇或無解的事物，都更清晰可見了。──阿力金吉兒（畫家）   　　科學家 　　這場實驗裡 　　沒有無關變數 　　全都是細心經營 　　 　　包含而不止於 　　玻片間刻意夾藏斑斕 　　細小的泡泡 　　都值得被觀察仔細 　　──郭鑒予（畫家）

bmw三缸進入發燒排行的影片

以機車文化意涵進行模型機車之研究與創作

為了解決bmw三缸的問題，作者張晉亦 這樣論述：

現今的模型機車，大多只是現有實車等比例縮小的仿真模型，價格昂貴、組裝困難以及需要具備一定的模型知識，此外，對於機車文化的考究不足，無法吸引車友們的關注。本研究與創作使用近代興起的DIY立體拼圖來設計模型機車透過雷切板材製作出零件，再經由榫卯結構完成組裝，最大的優點是價格低廉及組裝容易，此外，我們深究機車的文化意涵，帶入機車流行風格的各種文化精神(例如Bobber、Café racer、Naked等)。透過榫卯結構的組裝方式，要還原出符合實體機車的結構，是本研究與創作的一大挑戰，創作過程從草圖繪製開始、經由3D繪圖軟體繪製結構、再透過平面繪圖軟體進行編排整理出各式零件、接著使用雷雕機加工製作出

所需零件、組裝完成本創作，最後透過公開的展出，收集觀眾的回饋意見，作為改進及未來商品化的參考。

音樂，不只是音樂：認識古典音樂的40堂課

為了解決bmw三缸的問題，作者彭廣林 這樣論述：

音樂不是才藝， 也不是人生的目的， 而是一種媒介。 藉由這些音樂的人事物， 我們思考、直視生命的本質， 培養詮釋自我生命的能力。 　　你喜歡聽音樂，覺得古典音樂「有氣質」、「有水準」，但是「很難懂」、「遙不可及」？小提琴家、音樂教育工作者彭廣林告訴你： 　　．為了聽一場夢想中的音樂會，「音樂之父」巴哈可以請假一個月，從台灣頭走到台灣尾； 　　．根據文獻記載，莫札特當紅時，演出一場音樂會的酬勞，大概可購買五至六輛賓士汽車，而他一天要演出三場！ 　　．法拉利引擎裝配完成以後，是以小鎚子輕敲引擎汽缸，再根據敲出來的音高，決定是否達到製造標準。 　　看完這40堂彭廣林獨具個人特色的音樂課，你

會發現，你以為很有「氣質」、很難親近的古典音樂，其實很有趣！ 　　這是一本大人、小孩、青少年都適合閱讀的古典音樂入門書。雖然以介紹古典音樂的人事物為主，但這些音樂的人事物更像是一種媒介。藉由這些音樂的人事物，「音樂大夫」彭廣林提出一些對生命、生活的看法，透過閱讀這些看法的文字敘述，播下音樂的種子。 　　※2019年新版  

人工智慧應用於汽車行駛狀態之聲紋辨識

為了解決bmw三缸的問題，作者劉元恩 這樣論述：

本研究針對車輛聲紋故障提出一套早期預測系統，透過不同的機器學習方法實現故障特徵分類。現今5G世代的興起，車聯網的加速發展，自駕車將勢必成為未來趨勢。利用物聯網系統搭載即時故障診斷就能有效確保駕駛人安全，也能對鄰近車輛發出警訊。本論文的實驗數據是應用聲學感測器量測實際車輛常見的21種不同故障原因狀態，包含引擎系統、傳動系統及輪胎異常等故障類別。實驗分成兩大部分，第一部分針對15種引擎狀態，使用時域分析法中的階次分析(Order Analysis)以及頻域分析法線性預測編碼 (Linear Predictive Coding, LPC )進行濾波得出聲紋特徵，運用深度學習網絡辨識兩者濾波法的差異

。第二部分，針對車輛引擎及輪胎共16種聲音特徵的萃取，使用線性預測編碼 (Linear Predictive Coding, LPC )將連續時間信號轉換成頻譜後建立聲紋特徵數據集(Feature Dataset)。使用主成分分析方法(Principal Component Analysis, PCA)實現於聲紋特徵數據集，應用整合非監督式學習法將相似的特徵為各個主成分集，使故障分類辨識率再提升並縮減訓練時間。最後使用深度學習網絡(Deep Neural Networks, DNN)將聲紋特徵分類，應用兩種激活函數(Relu，Selu)並從中比較其差異。本研究採用主成分分析法結合深度學習演算法

等架構。進行交叉比對驗證，異常情況辨識效果可高達99%。