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清點每一個人：分類、標籤與認同，人口普查如何定義國家與你我身分

為了解決旗鼓相當相似詞的問題，作者AndrewWhitby 這樣論述：

★《造局者》共同作者麥爾荀伯格、英國前財政部顧問黛安‧柯爾 好評推薦 ★《經濟學人》、《華爾街日報》、科技雜誌《連線》等重量級媒體 推薦必讀 一個民主與獨裁政府都想掌握的力量！ 「數人頭」的權力在誰手上？誰就能決定自己的身分與歸屬。 　　2021年5月，中國公布延宕已久的人口普查資料， 　　先撇開中國普查一直都將台灣人口納入統計資料不談， 　　在城市出生人口大幅度萎縮，生育下降的情況下，人口仍持續成長， 　　數據結果引來各界質疑，認為執政者不願面對國力萎縮，進而竄改數字。 　　而台灣也才於2020年底完成人口普查， 　　自2010年起，政府採取抽樣調查，輔以行政資料推估， 　

　使普查在多數人沒有察覺的情況下完成； 　　但在人口結構、就業轉型與區域均衡、土地住宅、跨國流動等議題日趨複雜下， 　　有學者倡議，應該恢復實質意義上的全面「普查」， 　　才能應對未來各領域政策，更龐大的資訊需求。 　　◤清點人口的體制如何隨社會演進，又如何回過頭來改變社會樣貌？◢ 　　「人口普查」的確不是一個令人感到興奮的主題，但其隱含的治理力量卻讓掌權者趨之若鶩。民主體制的執政黨與在野黨藉由人口普查資料布局選舉選票策略，而極權統治下的人口普查則企圖讓國家無所不知，達到特殊目的。另一方面，在大數據與數位監視時代下，我們更面臨超越國家政治力的統計力量。 　　本書作者惠特畢是牛津大學計量經

濟學博士，於世界銀行發展數據組擔任資料科學顧問，致力於研究全球經濟創新、成長與發展。惠特畢認為，儘管當前人們為大數據分析與這種新的統計視野感到興奮，但通過公部門的人口普查了解社會，仍是最關鍵與核心的方式。他希望《清點每一個人》能幫助讀者透過解讀特別的量化觀點，理解人口普查如何從滿足執政者的行政管理需求，最終發展成民主制度的重要支柱。 　　◤真正的國界不是地圖上的鋸齒線，而是人口普查的製表◢ 　　人口普查一直是一種政治性的行為，決定著誰屬於這個社會，誰不屬於。古代大部分人口普查只計算男性，美國的人口普查曾經將所有原住民排除在外。至今，人口的計量依然存在很高的政治意涵。 　　在任何一個時代，

進行人口普查都是件大工程，每項被記錄下來的事項都有其意義，你的性別、年齡、居住地、家庭成員、種族、職業、社會地位，乃至於你的健康、生活習慣、前科……等等。當進行所謂的人口普查，意味國家正準備定義你，你會被劃分在哪一個向度，甚至是，你，在這個國家算不算數？人口普查可以是民主的奇蹟、排除族群的手段，更可以是暴政和大屠殺的工具，而人口的計算一直深刻著影響著我們所建立的社會。 　　◤3000年的人口普查大歷史◢ 　　本書從美索不達米亞文明蘇美文化、古羅馬帝國談起，也介紹中國上古時期，大禹為了掌控治水所需要龐大土木工程，進行某種人數清點，也發現普查早就存在於儒家思想之中。本書也談及十六至十八世紀西歐

地區的重商主義如何看重人口統計，該主義認為，人口是市場成長的動力，也是建構強盛軍力的必備資源，可以保護貿易。人口普查甚至為美國帶來技術創新，科技巨頭IBM的前身就是靠打造普查記錄的機器起家，本書也討論中國的一胎化政策與新疆議題。 　　在《清點每一個人》這本書的描述裡，人口普查絕對不是枯燥且絕對理性的統計活動，它最終和人有關，是量化社會史的一種形式。 各界讚譽 　　「當聽到人口普查時，我們會想到數字和統計數據。但作者惠特畢表明，人口普查的歷史是一個引人入勝且具有啟發性的故事，而在《清點每一個人》中，他有說服力地講述了這個故事。」—— 麥爾荀伯格，《造局者》、《大數據》共同作者 　　「在《

清點每一個人》中，惠特畢講述了一個關於人性、文明和權力的扣人心弦的故事。如果你從未想過一本關於人口普查和執行人口普查的統計學家的書會有多好看，請再想一想，大數據浪潮中對人口普查需求受到挑戰的時候，這本書也是發人深省的讀物。」——黛安‧柯爾，英國前財政部顧問 　　「這是一本精彩的書。乍看之下，人口普查的歷史可能不是什麼特別熱門的話題，但惠特畢充滿活力的寫作風格，融合故事與知識，形成了引人入勝的敘述。誰能想到，簡單地統計人數可能是一個如此有爭議的問題？」——大衛．史匹格哈特，《統計的藝術》作者 　　「一部生動且饒富啟發的人口普查大歷史，《清點每一個人》描繪出人與國家之間不斷發展的關係。」——經

濟學人 　　「想要對人口普查的歷史有所了解，一定要看這本書。是兼具閱讀樂趣與高質量研究的罕見佳作。」——華爾街日報

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元學習於端對端語音辨識之探討

為了解決旗鼓相當相似詞的問題，作者徐瑞陽 這樣論述：

本論文探討在標註資料有限的前提下，不同轉移學習方法在不同情境下的自動語音辨識之成效。實現上以 2017 年以降，在少樣本影像識別與強化學習中取得初步成功的元學習方法 - 模型無關元學習與在語音領域已行之有年的多工學習作為探討主軸。本論文所檢視的情境為跨語言音素辨識、跨腔調端對端語音辨識、跨語言端對端語音辨識三種，從聲學模型的任務出發到端對端語音辨識、從較為單純的深層類神經網路到複雜的轉換器模型、從資料相似程度較高的跨腔調情境到跨語言情境，一步一步地拓展元學習在語音相關任務上的應用界限。並以不同的預訓練資料集合、驗證資料集合、微調迭代數、微調資料量多寡及在預訓練時的採樣策略，嘗試找出在什麼樣的

情境下，元學習能帶來更多表現的進步。實驗結果顯示，在極少資源的跨語言音素辨識、少資源但資料相似程度較高的跨腔調端對端語音辨識，元學習的方法都展露了較多工學習更為優秀的轉移成效；但在資料差異較大且不能以過少語料訓練的跨語言端對端語音辨識，其表現便與多工學習旗鼓相當。以此展現了適合應用元學習的語音任務情境需具備何種特性，作為學界後續研究的參考。

貨幣暗流之人民幣不一般!

為了解決旗鼓相當相似詞的問題，作者陳文正 這樣論述：

　　人類文明漫長的發展過程，人們常說有如「歷史的長河」。這麼說來，如果說歷史是一條河，那麼，貨幣就是河底下那股洶湧的暗流了。然而，不可諱言地，大多時候歷史是在緩慢的進程中，悄悄地變化著，特別是在貨幣暗流的演進。 　　話說「天下大勢，分久必合，合久必分」，這是三國演義一開場，第一回的第一句話，由此畫龍點睛的說出了人類歷史洪流的必然趨勢。「歷史總是驚人的相似」，中國歷史上曾經出現過唐宋元明的貨幣高度發達的朝代，貨幣暗流遍佈全球；之後清朝的由盛轉衰，國際貨幣金融史上，英鎊的黃金本位制與中國的白銀本位制曾經雙峰並峙；這時候，歐洲各國群雄並起，又演變成英鎊、美元雙雄爭霸；之後美元霸

權趁勢崛起，而如今信用本位制虛幻的美元也稱霸了70年之久，資本的流動（美元暗流）已經成為全球化唯一致命的弱點。它自己創造貨幣，更甚的是它自己又創造信用，美元信用貨幣成為致命的武器。從此，毀滅性的貨幣暗流危機蠢蠢欲動，不由得讓人捏把冷汗。 　　中國貨幣暗流不一般！對此，中國政府決定內練筋骨皮、外練一口氣，加快推進人民幣的全球化。人民幣國際化的戰略也愈發清晰地表露在台面上，並且逐漸顯露出成功的跡象了。