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家鄉、歸鄉、溫柔鄉：洛杉基選集

為了解決大同電機評價的問題，作者馮忠鵬 這樣論述：

　　「科技與人文」，猶記得當時我是這樣說的：「科技可以將一個女孩變得更漂亮，但人文可以將人變得更美麗、更有厚度。」在本書的文章裡，看到了美麗所散發出來的氣韻。 　　作者是學電機工程的，學理工的人往往給人一種高冷不容易親近的刻板印象，說起話就像科技一樣的單調枯燥乏味。 　　這本書裡，他用至情寫父母、寫親人，用白話文說科技、論應用，用敏銳觀察力評時事、談美國，用情感看兩岸、舔鄉愁，用柔情寫散文、懷舊往，甚至用他的系統整合能力，將經歷所見以理性與感性編織成精彩的短篇小說。看完這本書的稿子時，感覺到這本書就是作者一生多采多姿的寫照，可以說是他的傳記、他的感慨、他一生的情懷。

　　作為一位科技或產業人用理性之筆來寫評論或談專業，是理所當然；但當那枝筆用來寫感情或情感，迸放出來的火花則是往往直接撞擊人心，令人為之震撼。作者成長於物資匱乏、局勢動盪不安的一代，對他寫的〈外省父親、本省母親〉、〈父親的背〉、〈母親的便當〉等，點點滴滴皆能感同身受，眼角不自覺爬上了洋蔥味。而讀到〈你所不知道的蔡衍明〉，描述馮父與蔡董之間的師生情誼，則讓人泫然欲涕，默默走到窗前，望著窗外在寒冬中盛開的蘭花，懷念起直到臨終前還要我前去見上最後一面的小學恩師。師生之間那種情同父子的情感是數千年中華文化裡不言不語的溫泉，有了這股源源不斷的水流匯入，中華文化得以更為璀璨。 　　除了小說、散文，最讓人

驚豔的則是眾多文章中夾帶的現代詩〈冰與火〉，赤裸裸的筆觸，談愛與情、命與運，如泣如訴，又似在撕肝裂肺的向生命吶喊，透露了科技人底層滾燙毫不掩飾的情感，讓人見識到渠不輕易示人的一面。 　　至於科技與產業，本書從談矽谷、台灣到兩岸合作，從電動車、電子商務、物聯網到聲控科技，從產業發展到變革，篇篇言之有物、鞭辟入裡，益見作者的涉獵廣泛、觀察入微。而其談美國，內容多所批判亦多省思，不禁想起陳之藩先生的《旅美小簡》、《在春風裡》。陳之藩先生亦是電機工程背景，專攻控制工程，其心裡同樣留著一片文學的園地，他的筆鋒處處帶著情感，流露出中國人的人文氣息，例如〈失根的蘭花〉、〈謝天〉、〈哲學家皇帝〉等，都是當年

學子耳熟能詳。作者與陳之藩先生相較，所學背景相近，但不同時代人寫不同文章，各具不同特色。 　　科技與人文，初看似本書裡的〈冰與火〉，彼此不相容。但最近半導體科技裡流行一個專有名詞「異質整合」，把不相干、性質互異的材料或元件整合在一起，大幅提升元件的性能與效益，促使下游產品創新突破應用領域。作為一位科技人，走進了人文的天地，期待繼續在文學創作方面將科技與人文深度融合，開創出另一嶄新的境界。      

丁石孫訪談錄

為了解決大同電機評價的問題，作者丁石孫,袁向東,郭金海 這樣論述：

　　丁石孫，一位自20世紀40年代步入中國數學界，後成為北京大學校長，投身政界的傳奇數學家。 　　他說：我這一輩子不曾有過一個長遠的奮鬥目標，因而對自己的評價是胸無大志，但追求一定要把今天的事情做得最好。 　　他曾因參與學生運動被國民黨特務抓進監獄。轉學到清華後，惡補數學，後因成績出眾，留校任教。   　　1957年後，他飽受政治運動衝擊，幾次被迫中止剛開始的研究工作。對此他痛心地說：我這一生很多事情都開了個頭，但不等到有結果就不得不放棄。   　　“文革”後，他走上北大數學系領導崗位，積極恢復教學和科研秩序。年過半百，赴美進修，學習新知識，他希望回國後推動中國數學的進步。   　　在校長

任上，他從抓食堂的改革入手，推動成立管理科學中心和北大方正，經歷了北大學生的四次學潮。季羨林稱他和蔡元培是北大歷史上值得記住的兩位校長。   　　凡此種種，本書娓娓道來。 　　本書是一位傳奇數學家的全景式傳記，反映了知識分子在政治運動和社會變遷中的成長、悲喜、沉浮和無奈。   好評推薦   　　北京大學的歷史上，有兩位校長值得記住，一位是被稱為「北大之父」的蔡元培，另一位就是丁石孫。——季羨林 　　作為校長，他讓人肅然起敬，作為民主黨派的領導人，他同樣深得人心。——原民盟中央第一副主席 張梅穎

應用機器學習模型於食物設計之色彩辨識預測消費者偏好實務研究

為了解決大同電機評價的問題，作者黃郁翔 這樣論述：

食物設計是自1997年開始自設計界萌芽的新興領域，米蘭工業設計學院(Scuola Politecnica di Design)在2015年正式推出食物設計碩士學位(Master in Food Design)。人類知覺體驗的相關探討涵蓋了視、嗅、聽、觸、味等知覺的體驗，長期以來一直受到各領域專家學者所關注，這當中又以視覺的色彩體驗引發最多的研究與探索。本研究使用網路爬蟲技術爬取Google Map上之台中美食圖片進行圖片色彩分析，並透過機器學習之K-means集群分析演算法來辨識每張圖片前三大比例之RGB色彩，透過RGB色彩來歸類劃分出10大HSV之色彩，並使用機器學習之邏輯斯迴歸(Logi

stic regression)、XGBoost、隨機森林(Random forest)、決策樹(Decision tree)、Lightgbm，來預測店家之Google Map上的評價為幾顆星，在測試資料集之準確分別為：邏輯迴歸：70.6%、決策樹：59.0%、隨機森林：69.6%、XGBoost：70.1%、LightGBM：70.1%，準確度最高之模型為邏輯迴歸，其準確度為70.6%，次高之模型為LightGBM與XGBoost，其準確度為70.1%。