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2023飲料實務完全攻略：圖像+表格系統歸納

為了解決龍舌蘭介紹的問題，作者畢瑩 這樣論述：

　　◎圖像+表格系統歸納，好讀易記快速搶分！  　　◎雙色編排，名師實務見解，有助職場運用！  　　◎單元彙整各類考題，統整攻略一本就GO！    　　四技二專統一入學測驗考試於民國91年新增餐旅群，全書之編寫係配合教育部公布之職業學校餐旅群108課程綱要「飲料實務」之架構，並參考國內外學者之著作、各項法令規章以及歷屆精華考題編輯而成，另外，在未來的出題方向，極有可能會朝向生活化之命題，建議各位能「多方閱讀生活中與飲料實務相關之文章」，以增加生活化、情境化之解題能力。    　　全書之編寫，旨在透過各類主題式的課文重點統整搭配小範圍的「小試身手」，讓你先從奠定基礎觀念開始，接著再輔以單元式

的「歷屆試題觀摩」來幫助你找到臨場的答題手感，當你在寫題目而感到困惑時，建議可以再翻到課文重點仔細研讀與複習，這樣才能有效幫助你釐清觀念、掌握考試脈絡。    　　108新課綱在「飲料實務」這項科目重視的是理論與實務結合，比方在本書的第三單元中提到了「飲料的調製」便整理了你在實際操作中常會運用到的要點，因應不同飲品原料的特質，而使用不同的工具與方法來製作，如此的內容編排，便是希望結合108課綱之特色，強化實務運用與系統思考，使未來在職場上更能靈活運用。編者結合豐富教學經驗，絕對能提供第一手的考試趨勢，讓你在考試中獲取高分之外，也為未來的職場生涯打下良好的基礎。    　　＊＊＊＊    　　有

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龍舌蘭介紹進入發燒排行的影片

YOLO模組進行咖啡樹感染葉銹病之辨識

為了解決龍舌蘭介紹的問題，作者賴鈺婷 這樣論述：

隨著台灣經濟成長，咖啡成為現代人們不可或缺的提神飲料，在2012年時，中美洲咖啡葉銹病成為了一種流行病，造成咖啡農損失慘重。咖啡葉銹病初期病徵會在葉片背面產生黃色斑點，若沒有即時發現，做適當處理，咖啡農們這些年的心血將付諸流水。因此，本研究將運用YOLO(You Only Look Once)模組進行咖啡葉是否感染咖啡葉銹病之辨識，YOLO模組為卷積神經網路類神經演算法之概念衍生。本研究將運用Anaconda中Spyder編譯器，撰寫OpenCV灰階及銳化程式碼，進行影像灰階化及銳化後，透過Google Colab平台，再將影像輸入YOLO模組進行訓練，本論文主要判定是否感染咖啡葉銹病，以下

將稱為健康葉片與不健康葉片，先將影像資料集運用翻轉的方法擴增，擴增後健康葉片及不健康葉片樣本數分別為1200張及960張，訓練實驗一，將未經前處理之影像進行訓練，先將迭代次數先設為50000進行訓練，查看準確率，以50000為一單位向上增加，訓練實驗顯示將迭代次數設為300000，訓練所得準確率較高，得到結果的健康葉片準確率83.4%，感染葉銹病葉片準確率高達89.7%；訓練實驗二為比較將影像如何前處理可以達到較高準確率，實驗A將圖片進行灰階化及銳化，樣本數新增為健康葉片及不健康葉片樣本數分別為2400張及1920張，所得到結果的健康葉片準確率62.4%，感染葉銹病葉片準確率63%；實驗B將圖

片僅進行銳化前處理，所得到結果的健康葉片準確率66%，感染葉銹病葉片準確率高達93.4%，得到了極高的準確率。

億萬負翁：亞當‧紐曼與共享辦公室帝國WeWork之暴起暴落

為了解決龍舌蘭介紹的問題，作者ReevesWiedeman 這樣論述：

比「惡血」療診公司（Theranos）伊莉莎白．霍姆斯更膽大妄為！ 僅僅為了換得他答應「走人」，金主軟體銀行同意支付十億美元離職金！ 美國商業史上最令人難以置信的「負面」傳奇事件！ ───||亞馬遜書店數千則讀者肯定，給予平均四星半超高好評||─── 　　＊＊＊＊＊ 　　不只旁人，連他自己都曾自視為「下一個賈伯斯」， 　　他還曾經揚言，要讓傑夫‧貝佐斯追著他的車尾燈， 　　甚至說過，也許哪一天他會想「坐以色列總理大位」…… 　　他如何強勢崛起？「國王的新衣」又如何遭到戳破？ 　　亞當・紐曼是大學中輟生，自以色列移民美國後，多次嘗試創業卻不甚順遂，險些被迫離開美國。2010年，

紐曼與友人米格爾・麥凱爾維創立WeWork，承租大樓閒置空間加以整修與裝潢後，轉租給自由工作者——自此找到了致富密碼。     2011年史蒂夫‧賈伯斯離世後，全世界開始追捧逐步嶄露頭角、猶如救世主的新世代創業家，亞當・紐曼便在此時引起眾人注意。相比其他創業家，紐曼更懂得如何結合「靈性」與「商業」兩大要素，他不滿足於傳統房地產業者的角色，反倒仿效那些宣稱要「改變世界」的矽谷獨角獸，承諾WeWork要「讓美國的工作場所變酷」，除了標榜社群的歸屬感，還宣稱公司使命是「提升全球覺知」——雖然就連員工也不知道這是什麼意思。   　　為了爭取科技創投業者的鉅額資金，紐曼夸夸其談稱房地產業具有網絡效應，

並表示WeWork會發展成第一個「實體社群網絡」，甚至要員工研究如何發行公司的加密貨幣。雖然最終他沒說服「科技」創投業者，但依然憑藉著獨特膽識與口才，說服數家知名創投公司與企業家投資WeWork，其中最重要的，便是「要五毛，給一塊」的軟體銀行創辦人——孫正義。孫正義投資WeWork時，已是該公司的「G輪」融資，但他不僅未質疑，反倒主動要紐曼拉高公司估值，做更大的夢。       紐曼拿到新資金後，變本加厲且毫無章法地繼續「閃電擴張」，從併購不同產業的公司、興建大樓，乃至創辦學校。他宣稱WeWork是個大家庭，以理念吸引員工拿低薪為他賣命，卻不斷增加自身持股的影響力，安插親人好友任職自家公司，不

避諱利益衝突、自購大樓出租給WeWork，生活之奢華更不在話下。     十年間募得一百一十億美元，理論估值曾衝上四百七十億美元的WeWork，很快便「再度」燒光了錢，由於潛在投資人疑慮漸增，紐曼為了繼續籌措資金，2019年時不得已決定讓公司上市。正是首次公開上市需揭露的訊息，揭開了這個共享辦公室帝國的繁榮假象。最終，WeWork爆發了美國商業史上最難堪的公開發行申報……     作者里夫斯‧威德曼採訪了兩百多位相關人士：WeWork高階主管、各層級員工、合作過的地主與投資人、參與IPO的銀行家與律師，以及紐曼的友人、顧問乃至競爭對手等等，也清楚爬梳了紐曼與投資人之間的關係，完整揭開WeW

ork內部運作的真相，帶我們見證這場足以警世的商界大案。（更詳盡介紹可參閱目錄引文） 　 各界好評   　　・《紐約時報》編輯精選好書 　　・《連線》雜誌秋季推薦好書 　　・《新聞週刊》秋季必讀非虛構作品 　　・《出版人週刊》十大商業與經濟好書 　　・《InsideHook》十月最佳選書 　　・彭博社非虛構作品推薦 　　 　　►「這是個節奏明快、悲喜交織的傳奇故事，涉及理想主義、貪婪、以及毫無節制的野心。書中闡述過去十年WeWork獲得創投融資後，如何變得膽大妄為，這也是深入了解品牌力量的絕佳案例研究。作者威德曼非常善於巧妙安排許多令人驚奇的細節，幾乎每一頁都有亮點。」——安娜・維納，《恐怖矽

谷：回憶錄》 　　►「日後，當歷史學家回顧銀行和創投業者投入矽谷的大量資金時，必定會以WeWork的毀滅性失敗作為警世故事。」——彭博社 　　►「別去管療診公司了，現在又有一家獨角獸企業跌落神壇。作者威德曼巧妙地讓我們看到媒體大肆炒作的WeWork、以及曾受到大力推崇的該公司創辦人的真實樣貌，讓我們真正了解到底哪裡出了差錯。」——《新聞週刊》   　　►「這本書生動地揭露一家高速成長的房地產租賃公司如何矇騙全世界，將它視為有價值、有能力改變社會的科技獨角獸。威德曼詳細描繪了這群狂妄自大的高階主管，私底下如何過著難以想像的奢華生活。」——《連線》雜誌 　　►「光是描述一個人的行為舉止如何浮

誇，這本書就足夠吸引人，但作者更想要論述的，是亞當・紐曼現象背後所代表的意義。」——珍妮佛・莎萊（Jennifer Szalai），《紐約時報》　　 　　►「本書報導了亞當・紐曼及難以成功的共享辦公室公司WeWork的故事，節奏緊湊、令人印象深刻，威德曼透露了許多怪異、荒誕的細節，讓讀者得以窺探紐曼生活圈的真實情況。」——《報告書》（Pitchbook）   　　►「生動而詳盡地報導各種戲劇性事件，讀來就像一口氣看完一部步調快速的小說，書中描述富有個人魅力的紐曼如何攀向高峰，而後跌落谷底，令讀者不禁懷疑他究竟是吹牛大王、堅定的信仰者？還是兩者皆是？另一方面讀者也想知道，當初盲目跟隨WeWor

k攀頂的那些人，究竟學到了什麼教訓？」——媒體評論家肯・奧萊塔（Ken Auletta）   　　►「本書的精彩之處，在於威德曼讓複雜的企業傳奇故事變得容易理解、充滿趣味，讀起來感覺似乎與紐曼及他的同事共處一室，共同經歷這輛企業列車失事的曲折過程。」——《出版人週刊》

卷積神經網路辨識茶葉損害程度

為了解決龍舌蘭介紹的問題，作者林顥虔 這樣論述：

茶葉為台灣重要出口產物之一，在出口量中佔有重要的一部分。由於特殊的地理位置與氣候，使得台灣茶葉品質優良，深受國內外人士的喜愛，使需求量上升。由於茶葉的種植對環境與氣候的要求苛刻，使得茶葉較容易感染疫病，若沒有及時做出防範措施，則會造成不可估量的損害。隨著科技不斷發展，深度學習已經成為圖像辨識的主流，透過圖像辨識來增加防疫效率，不僅可以提早發現病害並做治療，更可以避免巨大的經濟損失。因此，本研究運用YOLO模組，並結合Google Colab對茶葉是否染病進行辨識，利用圖像翻轉技術對資料進行擴增之後，在將資料放入YOLO模組，並結合Google Colab進行訓練與辨識。研究結果顯示，對健康茶

葉葉片辨識精確度達88.6%，染病茶葉葉片辨識精確度達85.4%。研究結果將有助於茶葉種植業者提早發現染病茶葉，並做出防範措施。此研究建議後續研究者，可以將此研究延伸至其他行業別進行研究，來增加研究的廣泛度與應用範圍。