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數位教養：記者媽媽的聰明教養提案【附贈兒童專屬《數位小公民養成記》】

為了解決圖框下載的問題，作者曾多聞 這樣論述：

──寫給數位時代所有家長的教養提案── 記者媽媽全方位大膽摸索、細心研究數位時代的教養新課題 提供具有實證基礎的教育新知與實用策略 讓親子共同撐好「數位保護傘」！   　　數位科技帶來便利與機會，也在生活中埋下風險與危機。遇到孩子沉迷3C、遭遇網路霸凌、對網友缺乏戒心、誤信網路假消息……的情況，該如何陪伴他們面對網路時代的新課題？難道只能限制他上網、沒收他的手機嗎？   　　本書作者曾多聞，是主跑文教線的記者，也是兩個男孩的媽媽。出於保護孩子的天下父母心，她發揮記者的調查力，對於如何降低兒少上網的潛在危險進行長期而深入的探究，寫成本書，分享給所有擔心孩子過度上網又不懂得防範網路風險的家長。

  　　書中對於如何引導孩子掌握上網原則，提出具體可行的做法，也針對孩子在網路世界可能發生的各種危險，提出因應之道與預防對策。家有學齡兒到高中生的父母，都可在其中找到適合自家孩子的教養點子，幫助孩子無憂享受數位生活。   　　這是一本為所有家庭寫的「數位公民教育」之書，給家長最全面的數位教養攻略，並加贈兒童專屬小書《數位公民養成記》一冊（48頁，有注音），以六則圖文故事帶出兒少上網的正確態度與觀念，讓數位素養從小扎根。   　　#數位時代的教養攻略 　　#給孩子參與數位社會的完整裝備 　　#用數位教養為孩子撐起保護傘 　　#保持參與孩子的數位生活 　　#從小培養健康的3C使用習慣 　　#教出

不迷網的數位小公民   本書特色   　　★K～12分齡漸進的教養策略 　　從學前到國小低中高年級、國中、高中，分齡來談數位教養的六大重點議題，依據孩子在不同年齡的網路使用狀況，提出適齡的教養對策與解方。   　　★清楚條列學習重點 　　用條列方式整理出段落要點，幫助家長快速掌握孩子的學習進程，各個階段的重點觀念都不遺漏。   　　★切合108課綱推動核心素養與高中多元選修課的教學需求 　　全面性整合數位公民教育的基礎課題，提供豐富的討論問題與教案範例，是設計「科技資訊與媒體素養」與「媒體識讀」相關課程的好幫手。   鄭重推薦   　　常玉慧｜國立教育廣播電臺節目製作主持人 　　陳逸玲｜臺灣展

翅協會秘書長 　　程金蘭｜臺北廣播電臺節目主持人 　　黃兆徽｜臺灣事實查核教育基金會教育總監、媒體觀察教育基金會董事 　　黃哲斌｜新聞工作者 　　黃益豐｜iWIN網路內容防護機構執行長 　　楊惠君｜非營利媒體《報導者》分眾報總監 　　魏瑋志（澤爸）｜親職教育講師 　　（以上按姓名筆畫排序） 　 　　本書實用性高、面向多元，如同給了進入到茫茫網路新時代裡無法理出教育方向與座標的家長們，一個找到出口的指北針。──楊惠君（非營利媒體《報導者》分眾報總監）   　　你很煩惱如何讓孩子安全、聰明的使用網路嗎？本書會是您的好幫手！書中提供兒少數位教養新知及實用策略，引導孩子有能力因應數位世界中的機會與風險

。──陳逸玲（臺灣展翅協會祕書長）   　　趁早培養孩子的數位素養，否則就像讓他們在網路高速公路上無照駕駛，隨時可能造成難以預防的傷害。──常玉慧（國立教育廣播電臺節目製作主持人）

圖框下載進入發燒排行的影片

基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人

為了解決圖框下載的問題，作者吳子健 這樣論述：

根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農

場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決圖框下載的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

電商平台APP之服務品質、知覺價值、知覺風險對使用後的再購買意願與信任度的影響

為了解決圖框下載的問題，作者黃靖旻 這樣論述：

隨著科技不斷的進步，人們的手上至少會有一台行動裝置，行動APP的便利性、即時性及行動性，促使其蓬勃發展，加上疫情的影響，帶起宅經濟的發展，電商平台相準了政府防疫政策，使電商平台的商品及服務多元化，根據Sensor Tower資料顯示，2019年全球購物類APP下載量達到11億次，相關數據也顯示消費者對電商平台APP不僅使用頻率增加，對其的黏著度也提高。 本研究主要探討電商平台APP之服務品質、知覺價值與知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度的影響，探究這五個調節變相之間的關係，本研究透過發放問卷的方式，並以SPSS軟體進行數據分析。 結果顯示，（1）不同年齡層的消費者對再買購

意願達到顯著水準；（2）不同教育程度的消費者對電商平台APP之知覺價值與知覺風險達到顯著水準；（3）不同薪資所得的消費者對電商平台APP之知覺風險達到顯著水準；（4）電商平台APP之服務品質及知覺價值對使用者使用後的再買購意願及信任度呈正向的顯著影響；（5）而電商平台APP之知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度呈負向的顯著影響，意即電商平台APP之服務品質及知覺價值越正向，使用者使用後的再買購意願及信任度也會提升；而電商平台APP之知覺風險越低，使用者使用後的再買購意願及信任度反而會提高。