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隱性創傷的情緒地雷：找出人生痛點與過去和解，徹底脫離人際黑洞的無限循環，學會快樂地愛自己

為了解決文字轉換的問題，作者AnabelGonzalez 這樣論述：

情緒勒索、感情背叛、精神虐待、歧視排擠、童年傷痕…… 原以為都過去了，卻突然點燃引信，摧毀一切！ 「藏起來的情緒不會消亡，將會以更難堪的方式出現。」 ──心理大師 西格蒙德．佛洛伊德 　　「情緒治療」權威醫師，寫給心靈受傷的你 　　亞馬遜書店4.7星好評推薦！ 　　你是否有以下狀況： 　　►易怒、玻璃心？ 　　►經常會覺得自己不夠好、不被疼愛？ 　　►習慣靠暴飲暴食忘卻煩惱？ 　　其實，這些事的根本原因，都來自過往創傷，導致「情緒調節」出了問題！不是只有遭逢巨變才叫創傷，所有只要覺得不舒服，且對你有長遠負面影響的，無論大小，都可算是。因此，想擺脫創傷往事，重新活出自我，就必須先理解

創傷來由。俄羅斯文學巨擘亞歷山大．索忍尼辛（Aleksandr Solzhenitsyn）曾說：「一個人若不瞭解自己的過去，就只能不斷重複相同的錯誤、犧牲與荒唐。」 　　許多人的創傷經歷，都深深影響了他們與自己的關係、與他人的關係以及與世界的關係。自然災害或意外帶來的影響固然嚴重，但傷人最深，且會引發重大身分認同與信念障礙的創傷，非人際創傷莫屬。 　　★與自己作對，你只有輸的份 　　幼年時期與照顧者的關係，對自我認同與人格有非常大的影響，照顧者對我們的瞭解程度如果不夠深入，那我們看待自我的方式就會變得扭曲。不認同自我人格的人，特別容易產生與脆弱和憤怒相關的問題。 　　然而，跟自己過不去，

最後受傷的，還是自己。因此，不要排斥或壓抑自己的人格，應該坦然地全面接受，也不要刻意避免某種情緒。當做到這一點後，你會發現，許多問題都能迎刃而解。 　　★情緒不分好壞，關鍵在於如何處理 　　每種情緒都有其功能，排斥任何一種情緒都會影響情緒調節的運作。因此，當情緒產生時，雖無法決定自己的感受，但可以改變自己的反應，因為： 　　1.    情緒是人類用來瞭解世界與自己的偵測器 　　注意自己的情緒，就能做出更好的決策。想做到這一點，就必須學會與自己的情緒和感受連結，並信任它們，使它們自然流露。我們一定要重拾自我傾聽的能力。 　　2.    情緒會讓我們知道自己需要什麼，以及如何滿足自己的需求

　　舉例來說，憤怒會促使我們抗爭；悲傷會促使我們尋求慰藉；罪惡感會促使我們改善自己的表現。 　　3.    我們感受到什麼不重要，重要的是如何解讀並處理 　　假設在爬五十階樓梯的過程中，不斷告訴自己「好累，爬不動了」，抱持這種心態爬樓梯，就像一場酷刑。但如果將思緒放在爬到頂點，不去多想過程的艱辛，那麼累歸累，卻也不會撐不下去。時時注意自己的內心對話、改變對話的內容，就能有效調節情緒。 　　更多內容，請見本書…… 本書特色 　　1.    亞馬遜書店平均4.7星超高分評價，廣大讀者有感推薦。 　　2.    情緒治療權威醫師親授，教你如何有效調節情緒。 　　3.    從創傷中復原，讓受

傷的心獲得慰藉，是一生學習課題。 強力推薦 　　胡展誥　諮商心理師 　　陳志恆　諮商心理師、暢銷作家 　　劉仲彬　臨床心理師 　　蘇予昕　蘇予昕心理諮商所所長、暢銷作家

文字轉換進入發燒排行的影片

自動偵測機器所產生之文章

為了解決文字轉換的問題，作者陳玉芳 這樣論述：

近年來網路上出現了許多所謂的文章產生器軟體，讓使用者只要輸入主題或某些關鍵字，就可以自動產生一篇文章。這些文章產生器所生成的機器文章乍看之下就像人類所寫的真文章，甚至許多內容看似有憑有據且引經據典，但若仔細閱讀這些機器生成的假文章則很容易發現其內容缺乏邏輯性且無中心思想，甚至發生前後不連貫的情形。這往往浪費讀者的時間，尤其是學生可能以機器產生之文章蒙混繳交，投機取巧。有鑒於此，本論文嘗試以人工智慧的機器學習可否自動偵測這類的假文章，使用多種機器學習的方法來辨識機器所生成的假文章與學生所寫作的真文章兩者。實驗結果顯示，BayesNet分類正確率為100%；而NaiveBayes、Logisti

c、SMO、SGD、RandomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9) 則都有達到95%以上的分類正確率。再觀察機器學習相關的效能評估指標，前述所有分類模型的Kappa statistic和MCC除了BayesNet兩者值皆為1, 其餘分類模型的Kappa statistic和MCC皆有0.90以上；同時可見F-Measure也都高於0.95以上 (BayesNet F-Measure 值亦為1)，這些數據皆反映出前述的演算法分類模型都有極佳的真假文章辨識效能的表現。另外，又透過測試集的驗證實驗，NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD、R

andomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9)以及LogitBoost這些演算法分類模型的測試集驗證實驗結果顯示出分類模型在測試集的真假文章的分類準確率至少皆有95%或以上的分類成功辨識率，其中又以NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD這四種演算法分類模型在測試集的驗證實驗是達到百分百的正確分類辨識率。綜合以上各種實驗數據的分析結果，我們可以得知人工智慧機器學習是有極佳的辨識能力可以成功偵測並分類機器文章產生器所生成之機器文章。

日本經典文學：心(附紀念藏書票)

為了解決文字轉換的問題，作者夏目漱石 這樣論述：

「在純白的心上不分青紅皂白滴下一滴黑墨， 對我而言是極為痛苦的事，請你這麼解讀。」 「我為了不在未來遭受屈辱，現在不想受到尊敬， 與其以後忍受比現在更孤獨的自己，我選擇忍受現在孤獨的自己。」 ￭夏目漱石集人性大成之作￭ ￭窺探人性的陰暗面，剖析心靈的善惡與脆弱￭ ￭道德潔癖的人物塑造深具醒世意義￭ 　　《心》為夏目漱石的長篇小說代表作之一，自受神經衰弱之舊疾所苦，夏目漱石於47歲寫下飽受自我內心折磨的人物，內容極盡探究紛亂複雜的人心，刻劃人性的自私與良心的拉扯。 　　「老師總是很安靜，很沉穩，但有時會閃過一抹奇妙的陰鬱，就像烏雲投射到窗戶上，才覺得剛投射過來，卻馬上又消失了。」

　　那位被尊稱為「老師」的人，有著一個不為人知的祕密。父母的離去、叔叔的背叛、年少時的心動、朋友的死亡，一樁樁一件件，在老師的靈魂烙下層層暗影，老師看似不作為、拒人於千里之外的態度，正反映著內心多年的無助與痛苦。 　　「可是……可是你聽好了，戀愛是罪惡的喔，你懂嗎？」 　　被問到戀愛的老師，說著令人費解的話語。厭世的老師深愛著師母，但老師和師母中間隔著那個不忍宣之於口的祕密，表面上他說著他們的幸福，卻暗中獨自演奏著他的悲歌。 　　一個意外的消息，讓老師在心中藏了一輩子的秘密，最後化作一沓厚厚的手寫信，揭露著人性的黑暗面與複雜難解的人心，他希望自己的一生能供世人參考，也希望能死守他一生中最

孤寂的摯愛。他帶著解脫與必然，悄無聲息地踏上生命中最後的道路離去。  

基於對比表徵學習於文字轉換圖片之生成對抗模型研究

為了解決文字轉換的問題，作者古軒懿 這樣論述：

近年來，生成對抗網路(Generative Adversarial Network，GAN)在人工智慧(Artificial Intelligence，AI)領域中受到廣泛的關注。其中 Text-to-image 是生成對抗網路中常見的任務，屬於 conditional GAN 的一種。Text-to-image 是根據給定文本描述來生成一張清晰、連貫且逼真的圖像，與此同時，模型所產生的圖像，要與給定文本的描述語意相符，這是一件具有挑戰性的事情。在過去一、兩年內，不少研究人員提出 conditional GAN 相關模型，目的皆是為了生成更加精緻的圖像，但現有模型在精緻度上依然還有可以改善的

空間。而最近興起的對比表徵學習(Contrastive Representation Learning)，透過拉近正樣本(positive samples)和遠離負樣本(negative samples)之間的距離，進而提高表徵學習能力。在本研究中，我們提出了一個新的 GAN 模型，通過對比學習考量生成圖像與真實圖像以及生成圖像與真實圖像之文本描述之間的關係，不同與以往的模型，我們加入對比學習探討文本與文本相似度，藉由對比學習所學到較佳的表徵，進一步使 GAN 模型提升生成圖像的品質。本研究將在 CUB 及 MS-COCO 資料集進行評估。