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全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決xl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  

xl進入發燒排行的影片

東勢的創新小農:高接梨社區的社會誌

為了解決xl的問題，作者林淳華 這樣論述：

關於小農的研究文獻中，缺乏創新能力似乎是小農的普遍特徵，但我們觀察到在東勢高接梨發展成重要經濟作物的過程中，具有創意的梨農開發的特用農具，是該產業興起、茁壯的重要條件。本文嘗試回答小農在高接梨的農具創新中所扮演的角色、創新的社會脈絡，以及這些創新與農業勞動力的交互作用。 本文發現：共同祭祀、崇尚讀書和勤儉原則等客家文化特色，以及隨著戰後工業化而興起的商業活動，都為小農的創新提供有利的條件。各種農具的開發不僅是解決了擴大生產規模和提升水果品質等經濟問題，同時是為了解決家庭關係、改善勞動條件等生活品質的問題。 此外，新農具的出現也對農業勞動力造成衝擊，而勞動力的改變也刺激農具

的創新：安全接刀發明之後，女工取代嫁接師傅；沾蠟機出現後，使得農業勞動可在夜間居家進行，進而形成以親屬網絡為基礎的勞動組織；套袋和噴槍的出現，則使得高齡人口重新納入農業勞動。 本文提出，東勢高接梨的創新受惠於三個歷史偶然性。第一個是1977年的戒嚴時期氛圍造就任務取向的果農研究班，該研究班的運作形式契合技術創新的重要條件；第二個是1980年代工廠外移，留鄉女工轉為梨園女工而成為產業因農具創新進入擴張期亟需的重要勞動力；第三個是本世紀初大量婚姻移民進入梨園工作，填補了本地農村女子外移都市所留下的農業勞動力缺口。這三個歷史偶然性，形塑了小農創新的特殊樣態。

Nabre XL, Catholic Edition, Leathersoft, Black, Comfort Print: Holy Bible

為了解決xl的問題，作者Catholic Bible Press 這樣論述：

使用預訓練語言模型進行法律案例檢索之研究

為了解決xl的問題，作者莊智翔 這樣論述：

法律判決運行了許多世紀，在當今社會所有的案例判決都會產生法律判決書，而其產生龐大的資料，使得法律從業人員在查閱上需要大量的時間，雖然現今都已將案例資料數位化，但在數位化後如何幫助法律從業人員快速地找到其想要查詢的案例，成為重要的議題。近年來，深度學習技術應用於法律領域方面，大部分都關注在案例分類以及判刑預測上，而在案例檢索多半使用傳統的檢索方法，本論文將自然語言處理技術應用在案例檢索上，我們分析法律案例並將它映射到向量空間中，並透過歷年的法律案例建立語義模型，找出與查詢案例相關的關聯案例，使法律從業人員能夠快速地掌握相關案例，針對法律案例檢索系統我們提出了兩種基於深度學習的自動化檢索方法，分

別是基於文件長度的模型與基於段落長度的模型，這兩種方法主要使用Transformer的變體模型，並且檢索流程都可以被分為兩個階段，分別是檢索和重新排名。本論文以COLIEE-2020競賽的任務1資料集進行研究及實驗，任務1的競賽目標是找到一個可靠且穩定的法律案例檢索系統，我們使用召回率及F1分數評估模型在COLIEE-2020競賽的效果，由於我們的兩種方法都被分為兩階段，在第一階段我們會以召回率當作評估方法，我們提出的基於段落長度的模型召回率達93.87%，相較於實驗中其他檢索方法，我們的基於段落長度模型具有最高的召回率；第二階段我們會使用F1分數來評估模型，我們提出的基於段落長度模型F1分數

達到61.2%，相比於其他常見的檢索方法，我們具有最好的效果。