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掛號10x10：文協百年紀念特刊

為了解決10x10台北的問題，作者 這樣論述：

　　2018 年臺灣新文化運動紀念館開館，為了讓社會大眾更了解紀念館的歷史意義，館方選在開館之際推出館刊《掛號》。   　　「掛號」對於當代社會的雙重意義，一是取其郵局掛號，接收資訊的意涵，一是醫院掛號，透過醫療恢復健康。由此可了解館刊與紀念館籌畫的各檔展覽與活動，都在引導民眾（讀者）理解和回應歷史、文化的重要議題。就如同當年臺灣文化協會的前輩們，透過不同形式的倡議、運動，希望能爭取權益，啟迪民智，讓臺灣人做這塊土地的主人──這樣的核心精神，也對應在紀念館的標誌上，取「咱」字，象徵「用我們的口，說自己的文化」，時至今日已於去年出版第三刊《掛號3》，《掛號2》也曾獲金鼎獎政府出版

品圖書獎。   　　《掛號 10X10：文協百年專刊》   　　2021年是文協百年，本期《掛號》以「文協百年專刊」方式製作，透過10篇臺灣1920年前後的日記文本解讀作為引言，並以10個多元面向的議題作為深入閱讀素材，呈現出 1920 年代的文化運動到 2021 年的新文化運動的演進與同異。本書共以文化協會的影響為核心，拓展至社會、文化、生活的發展，進而探討歷史、時代與人的連結、對話，作為 2021 年臺灣新文化運動紀念館對於文協百年的回應。

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首爾再發現200+：10大在地日常新玩法，新興熱點X 必吃美食X 私房景點X藝術巡禮X人氣購物，大滿足深度慢旅

為了解決10x10台北的問題，作者阿希 這樣論述：

♥一去再去，首爾，總有讓人驚艷的新景點！♥ 行前準備＋旅遊資訊＋交通搭乘＋QRCODE地圖＋人氣熱點＋私房景點＋ 一人食餐廳＋特色美食＋點餐攻略＋流行購物 通通為你齊備，假期說走就走，立刻出發！ ????韓國旅遊作家 愛旅遊的貓奴‧小梨 誠摯推薦???? ★跳出傳統框框，換個角度重新認識「新首爾」！ 不論你是新時代文青、流行潮人、吃貨、學生、藝術人，還是追星族、韓劇迷、購物狂，都能輕鬆跟著10種攻略玩法暢遊，享受在地深度漫遊旅行，即使再訪首爾也能玩出新樂趣！ ・文青最愛：去咖啡店、特色小店林立的北村、益善洞、延南洞散步，逛逛市集、二手書店，在舊巷壁畫自拍留影，在老屋、廢墟裡喝茶喝

咖啡玩手作，體驗一趟最夯的韓式慢活。 ・吃貨最愛：好吃的韓式烤肉、豬腳、醬蟹、韓牛、炒腸、年糕鍋、部隊鍋、咖啡、甜品店家及招牌菜色推薦；炸雞品牌、人蔘雞名店、在地小吃詳細介紹，讓你隨心挑選，保證不踩雷！ ・潮人最愛：最夯的商圈、服裝品牌，以及時下最流行的小物、最熱賣的化妝品牌推薦，跟著潮人的腳步，你也可以走在流行最前線！ ・追星族韓劇迷最愛：前進韓劇拍攝場地，讓你跟著歐巴邊吃邊玩邊回憶，來一場跨時空的相遇；韓飯最想知道的蹲點資訊，讓你可以跟心愛歐巴用最近距離接觸，還可以把心愛周邊商品一網打盡通通帶回家！ ★用最日常的在地視角，帶你玩出首爾10種新花樣！ 【吃貨的日常】——弘大、合井

在隱巷中的韓屋吃道地早餐、跟韓劇覓食辣年糕與魚板、人氣弘大甜品、咖啡控的一日散策、平價燒肉新村食堂、七百食堂瘋狂吃韓牛，還有豬腳小姐、米飯小偷醬蟹、炒腸……吃貨們，一起來去逛街大啖美食吧！ 【漢江的日常】——汝矣島、堂山、纛島 漢江公園野餐賞櫻吃炸雞、63大樓360度看漢江日夜美景…… 【新時代文青日常】——世界盃體育場、仁寺洞、三清洞、景福宮、弘大 穿梭古街仁寺洞之旅、益善洞一日小旅行、在庭園咖啡廳喫古早韓方茶、漫步北村韓屋、情侶約會新熱點天空公園…… 【大學生的日常】——梨大、新村、惠化、回基、建國大學 潛入學生食堂吃平價火鍋、一窺大學生最愛吃的早餐店、慶熙大學賞楓、最夯文創倉庫Co

mmon ground、學生最愛逛的化妝品店、梨大螢光保齡球、吃不膩的60年歐巴桑烤腸店、一起追那些年的雪冰…… 【潮人的日常】——新沙洞、江南、聖水洞、蠶室、明洞 新沙洞商圈潮人散策、品嚐滋味名物pro醬油蟹、去Coffee smith體驗首爾傳說、跟著新一代潮人走聖水洞、新潮倉庫的秘密Understand Avenue X大林倉庫…… 【迷妹的日常】——清潭洞、狎鷗亭、三成洞、弘大、仁寺洞、明洞 欲見偶像oppa必先做好功課！各家經紀公司介紹與粉絲蹲點；韓星到訪美食店朝聖之旅、重遊K-POP MV拍攝地…… 【藝術人的日常】——東大門 尋訪人氣網路漫畫MAJO and SADY Ca

fe、跟著綜藝吃遍廣藏市場、走入DDP化身藝術青年、夜遊東大門散策…… 【首爾人的日常】——永登浦、明洞、東大門 一日首爾人生活體驗：永登浦市場、EMART、地下街、time square逛街購物；住民宿自己動手做料理…… 【秋冬的日常】 秋冬景點散策：賞楓名所內藏山、南怡島一日小旅行、韓版紐約公園首爾林；秋冬美食推薦：溫暖補身人蔘湯、粥品、鍋物及街頭小食…… 【旅客的日常】 旅遊熱點專題介紹：明洞化妝品店巡禮、去東大門街巷吃盡一隻雞、超市必買伴手禮TOP20、親子同遊三成洞巨型商城水族館及圖書館……

以超參數調校優化卷積神經網路提升手寫數字辨識準確率之研究

為了解決10x10台北的問題，作者黃品禎 這樣論述：

自2016年AlphaGo擊敗頂尖職業棋士後，深度學習的技術引起全球大量關注，近年來深度學習的運用於各個領域快速發展，例如：語言分析、影像辨識、文字辨識、故障預測等，其中影像辨識為被運用最廣泛的一項功能。影像辨識的應用包括汽車車牌辨識、手寫數字辨識、產品檢測、醫療診斷等等。近年來手寫辨識被廣泛運用，例如：各類文件的簽署、圖片中的手寫字符轉換成文字等運用，手寫辨識的準確率也需要有所提升。在手寫數字辨識的研究中，MNIST手寫數字圖片數據集常被用於訓練各種圖像處理系統以及深度學習領域的訓練與測試。近幾年的文獻中，有許多學者使用MNIST進行辨識分析，其模型運作時間耗費兩小時至七天的時間，以及辨識

準確率大多落在92%至95%之間，少數準確率達到99%以上，但並不穩定，其中原因是學者們未對超參數做進一步的調校。因為MNIST數據集中均為二維單色的數字圖片，屬於複雜性較低的圖片庫，然而其準確率並無提升，本研究目的在於將辨識的常態準確率提升至99%以上，以利後續其他影像辨識準確率的相關研究做為參考。卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）是專門為處理二維圖像而設計的類神經網路類型，本研究透過建構CNN模型對MNIST數據集進行辨識和分類，並評估訓練模型的準確率，以達到提升手寫數字辨識的準確率的目的。MNIST數據集中共有60,000筆訓練資料與10

,000筆測試資料，本研究將60,000筆訓練資料投入CNN模型中訓練，透過田口方法調校超參數建構CNN模型，再利用10,000筆測試資料評估模型的準確率，並建立混淆矩陣（Confusion Matrix）觀察模型演算法的結果。本研究分別建構一次與二次卷積運算的網路架構，搭配不同的超參數配置，對MNIST數據集中的圖片進行辨識。研究結果顯示CNN模型於二次卷積計算的網路結構下能夠達到99%以上的辨識準確率，二次卷積計算的網路結構運算的時間大約花費30分鐘，為一次卷積計算網路結構的兩倍，但是與其他學者的研究相較之下，大幅縮短了模型運作的時間。