整技的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決整技的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

整技進入發燒排行的影片

改質甜菜鹼界面活性劑之合成與性質研究

為了解決整技的問題，作者馬慧惠 這樣論述：

本研究以無水甜菜鹼和鹽酸進行酸化改質，再以改質後甜菜鹼和分散性良好之聚乙二醇(Polyethylene Glycol；PEG Mw：600,1000,2000,4000)作為親水基鏈段和辛酸進行酯化反應，製備出一系列改質甜菜鹼界面活性劑。合成後之產物，以表面張力儀測定表面張力，接觸角測定儀進行潤濕性測試，導電度計檢測其導電性，起泡儀測定其起泡高度及泡沫安定性，並以粒徑分析儀及顯微鏡檢測合成產物之乳化性能，藉此探討此改質甜菜鹼界面活性劑其基本性質。經實驗得知以合成產物RTP600 之CMC值最小，最具降低表面張力能力，並且潤濕效果及乳化安定性最佳，一系列合成產物均具有較低之起泡性。化學需氧量實

驗結果分析方面，除了RTP1000略高於陰離子界面活性劑SDS以外，其他均比市售界面活性劑低，又以RTP2000化學需氧量最低，表示產物對環境污染小，顯示具備綠色環保界面活性劑之條件。

如何讓人說實話—使他人還來不及對你說謊，就自然說出真話，而且他還會很喜歡你：源自美國FBI全新偵訊取話的技巧

為了解決整技的問題，作者傑克‧謝弗,馬文‧柯林斯 這樣論述：

本書幫助你勝過說謊的 Liar 騙子 成為一個很常聽見實話的人 能做出最正確的決策。   　　書中技巧依據人類自然行為而設計， 　　曾讓無數嫌犯、恐怖份子紛紛吐露實情。 　　不帶敵意，沒有攻擊性，對方不會意識到， 　　更容易運用在日常的人際、職場， 　　從家人、親友、同事、陌生人口中聽見真話。   　　本書首度以獨特的「如何讓對方說出實話」作為核心主題，完全不同於常見的「如何辨識對方是否說謊」類型作品。   　　作者擔任聯邦調查局國土安全部門的人類行為分析專家期間發現，人類的天性常使得我們不知不覺透露出自己知道的機敏資訊。他因此透過對心理學及人類行為的理解，設計出書中這一套完整技巧，使人像

呼吸一樣自然說出實話。   　　這套技巧非常簡單，是以人與人的正常對話為基礎，加上特殊的說話風格來鼓勵對方透露真相。對話結束後，對方還會很喜歡你。   　　使用書中介紹的方法，可以使得對方在還來不及騙你之前，就把實話告訴你。然後你就可以運用這些實話為自己創造優勢，做出最佳的決策。   　　■本書特點：源自於人類天性，使用起來非常真誠，沒有侵略性，包含：   　　【天性1】人天生就會想要糾正他人 　　 ‧推定陳述：給出一個正確或錯誤的陳述，對方出於本能會自動開口糾正、補充，或者給予肯定。   　　【天性2】人天生就喜愛談論他人 　　‧第3方觀點：談論第三人的時候會洩露自己真正的看法。例如人在回應

「我朋友艾爾莎最近工作好忙，結果她男友劈腿…」的時候，會不知不覺說出自己對於劈腿的真正看法。   　　【天性3】人有被肯定的需求，有些人特別渴望被肯定 　　‧同理心論述：把對話焦點持續關注在對方身上，肯定對方的感受和言論。許多醫生透過這種方法，探知了病人的真實病情；銷售員也常使用這個方法，使消費者放下戒心。   　　【天性4】人天生就有好奇心 　　‧範圍推定之術：用來取得數字或日期，通常用於商業交涉的場合。結合「好奇心之術」的時候更可引導對方談論你想探究的話題。例如「我最喜歡的演員，排名第二的是…」   　　【天性5】當人的信念和外在事實相反，會引發認知失調，帶來焦慮 　　‧捧高貶低之術：創造

一種地位或價值的落差，導致對方產生認知失調。為了消除焦慮，對方就會拼命解釋或證明，而這麼做的時候通常會透露許多敏感資訊。   　　【天性6】人有自我揭露的天性衝動，難以守密 　　‧信任之術：資訊就是力量，知道越多資訊的人等於掌握越多權力，但要展現這種權力，必須要把知道的資訊告訴他人，尤其是信任、喜歡的人。於是，對方就開始源源不絕的說話……   　　書中還有：引述事實、回聲之術、難以置信之術、錯誤的技能歸屬（例如「銀髮族非常擅長操作社群媒體」等）、主動無知、話說一半之術等等。只要多加練習，就可隨時組合出最適合當下、對手的取話技法，方便你獲得真話。   　　另外，本書依照源自榮格的MBTI分類指標

，介紹讀者如何依據對方的人格特質，採用最適合的對話方法，為自己創造優勢，做出最佳的決策。   　　作者所開發出來的這一套方式，已訓練許多不同背景、教育、年齡的商界及政府機關人員，都獲得極佳的效果。他也曾利用書中「好奇心」這個技巧，成功誘使北韓間諜主動打電話給他，最後對方終於做出作者希望他做的事，成為雙面間諜。   　　■ 本書功效 　　‧為你創造優勢：可以知道許多原本難以得知的真相，判斷誰才是真正的朋友，誰可能傷害你。   　　‧促進人際關係：不再傻傻直接問「你一個月薪水多少？」引發對方警戒，而是利用書中教導的「三明治夾層」、「推定提問」等方法順利取得事實。   　　‧保護自己：學會了這套技巧

，別人就無法拿來對付你，你也可以保護你所知道的重要訊息。   本書特色 　　 　　書中有許多功能強大的技巧，如「推定陳述」、「推定問句」、「緩衝器」、「附加問句」等等，幫助你揭露隱藏的資訊，使你知道家人、朋友、同事、甚至是陌生人當中，誰在對你說謊，誰才是你真正的朋友。   專業推薦   　　丁菱娟╱影響力品牌學院創辦人    洪仲清╱臨床心理師    鄭志豪╱秒殺課程「一談就贏」創辦人    各界佳評    　　◆篇幅短，內容優，書中的工具真好用，幫助讀者找到真相。Publishers Weekly 出版人週刊   　　◆幫助你勝過說謊的liar騙子，從他們口中聽見實話。William Ury

威廉‧伍瑞，《從說服自己開始的哈佛談判力》協同作者   　　◆這類書我讀過不下三十本，但這本書裡有些東西我從來沒在其他書看過。──Dallas CFO美國亞馬遜讀者   　　◆本書有用，而且很容易懂。它讓我警覺到：我們往往不知不覺在日常對話中透露了很多資訊！── 美國亞馬遜讀者   　　◆書中的工具可以在人際互動以及職場上，幫助我們從他人口中取得真實的訊息。── Dear C Alexander美國亞馬遜讀者   　　◆經過本書介紹的工具與技能，就可以獲得實話了。而且過程中還可以建立互信，讓對方覺得你是個可以信任的人。本書裡面有真金哪！── Alberto Restuccia美國亞馬遜讀者  

　　◆書中介紹了很多重要的技巧，包含推定陳述、同理陳述、主動無知、好奇心之技等等。而且每個技巧，都搭配真實場景的案例。讓你從此可以從對方口中盡情取話，而且對方渾然不知。── Talvi美國亞馬遜讀者   　　◆書中內容真的是超級有趣！書中提供許多技巧、故事和圖示，幫助你用好玩的方式理解。── abceasyas123美國亞馬遜讀者   　　◆身為創業者，本書讓我和客戶之間有更好的連結，也更有競爭力。── Janette H. Ghedotte美國亞馬遜讀者   　　◆雖說這本書是在教你技巧，但內容一點都不枯燥。無論你想交新朋友，或是想偵測敵人，這本書中的範例和圖示都絕對能幫到你。── Lov

eThatRonWhite   　　◆本書裡的技巧我使用過幾次之後，成果真是令人不敢置信。很棒的一本書，幾乎可以應用在任何地方。高度推薦！── lucy

基於色彩味覺之自動化深度調色研究

為了解決整技的問題，作者楊怡群 這樣論述：

色彩是影像敘事的關鍵要素之一，影視製作的色彩設計在前置階段就已開始；美術指導針對劇情調性做場景的色彩設計，妝髮會做測試，戲服會配合場景及劇情作色彩搭配，攝影指導決定畫面構圖、燈光呈現的方式等，這些都會對整部影視作品的色彩及質感產生影響。殺青後將設計好的色彩交由調光師將所有的色彩及質感設計做最完美的呈現，憑著豐富經驗所累積的美學藝術營造特定情緒氛圍，引導觀眾走入劇情裡。因此，調光師在影視的後期製作裡扮演著極其重要的角色。近年來，隨著OTT（over-the-top）與自媒體的盛行，各播映平台對於影像作品的需求量大增，但後期調色耗時、費工且費用昂貴，因此，若能設計自動化的調色方法必定能解決這些問

題。本研究將學術與實務結合，透過深度學習（Deep Learning）的方式，設計一套自動化的一級調色（Primary Color Grading）方法，以味覺中的酸、甜、苦、辣色調風格作為深度學習的目標。在客觀的效果評估方面，峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio, PSNR）的數值皆在20以上，另外，在結構相似性指標（Structural Similarity Index Measure, SSIM）方面，數值都接近1，足證用此方法能產製出優良的色調影像品質。在主觀評估上，受測者觀看自動化深度調色（Deep Color Grading）的動態影像後，因色彩共感覺（

Chromes Thesia）的作用而有高達82%的色彩味覺識別率，皆能指出該色調所要傳達的味道，這意味著此方法所產製出的色調風格受大眾認同。此外，相較於人工調色的動態影像，雖然總體分數深度調色只有32.81%的認同度，但其中苦味深度調色的認同度卻比人工調色高出26%，證明此方法有很大的進步空間與潛能。綜觀之，本研究所設計的自動化深度調色方法具有相當大的可行性，雖然目前無法直接應用於調色作業，但可以為非色彩專業者產出參考圖像。