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縱橫天下事 2：華語新聞教材(附作業本)

為了解決performing中文的問題，作者國立臺灣師範大學國語教學中心 這樣論述：

閱讀華語新聞最佳選文教材 華語教學最權威—國立臺灣師範大學國語教學中心　編寫開發   　　系列規劃 　　本套教材共 2 冊，教材範圍以臺灣國內外新聞為主，包括各類新聞，以新聞篇幅及內容深淺排序。   　　每冊有 8 個單元，每單元兩篇新聞（共 16 課），各單元設定不同的主題，以期讓使用者可以學習到不同主題的新聞常用詞語。第一冊主題包括氣象報導、物價上漲、喝酒開車、全球暖化、節慶活動、網際網路、疾病防治、經濟趨勢。第二冊主題有天然災害、招募人才、高壓工作與遺傳疾病、恐怖攻擊、網銀時代、貿易戰爭、表演藝術、兩岸關係等等。   　　每單元的編排首先說明「學習目標」。接著在課文前有「課前閱讀」，

透過閱讀新聞標題來掌握本則新聞重點。每單元的兩課課文各以一篇新聞為主。每篇新聞後有「生詞」（含書面語、專有名詞）和「句型」，以加強學生對詞語、句式的運用。另有針對課文內容提出的「理解與討論」，以及具任務性的「課堂活動」。每單元的最後附有兩篇新聞的簡體字版。   　　本套教材同時編寫了作業本，每課有三到四部分包括詞彙和句型的練習題，每單元之後另有一綜合練習，以閱讀與單元主題相關之新聞來提升閱讀及理解能力。   　　程度規劃 　　此系列教材的語言程度約在中心教材的第 5 級（CEFR B2），適合學完《當代中文課程 4》的學生學習，約 140-160 個學時可以學完一冊。   本書特色   　　●

以新聞報紙為版型，學習者可以熟悉中文報紙的編排方式。   　　●新聞標題多樣化，學習者可以從課前閱讀猜測新聞主要內容。   　　●內容包羅萬象，課本包括：兩篇新聞、生詞（含中英文解釋、例句）、書面語及專有名詞、句型、課文理解與討論、課堂活動等等。另有作業本，包括：填入適當的生詞、連連看、句型練習、選擇、根據圖文回答問題、克漏字、短文閱讀、綜合練習等等，方便學生課後練習。   　　●標音採注音符號、漢語拼音並列。

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會員制無人商店的精準行銷之研究

為了解決performing中文的問題，作者陳建仁 這樣論述：

科技的進步，並且網路的發展日漸與生活結合在一起，再加上行動裝置的普及等條件，促使人們在消費行為已陸續的將以往在實體營業據點且高度仰賴現金的模式開始移轉到無實體或無接觸的消費場域。2020起COVID-19疫情的肆虐下更加速改變人們的消費習慣，從禁止外出到能不外出就不外出，避免遭受疫情的感染，人們以減少對陌生人接觸的原則改變了原有的生活模式。因此推動了網路電商的第二次發展再起、以及外送平台的竄出。透過無實體或零接觸方式的消費比重在未來的消費比重可望持續提升，店家除了要把產品上架在上述通路外已是必然，但上架只是增加銷售的曝光度，真正的重點是如何主動出擊?讓消費者前來進行銷費。會員制的消費規則建立

目的起初除是為了能有較為穩定的會員消費者，如今可透過蒐集會員的消費紀錄，累積成有用的大數據，提供店家進行大數據的分析，讓其能夠善用執行行銷時的主要指引。透過分析資料，了解顧客的消費喜好、消費頻率、消費習慣，用於商家在進行行銷策略的主軸，以發現潛在的目標客戶，主動的提供/發送行銷資訊，將更有效率的達到提升營收的目的，以及避免過多無效的行銷成本的投放，減降營業費用以達到企業經營獲利目標。

中西比較戲劇：劇場、劇本與演出

為了解決performing中文的問題，作者魏淑珠 這樣論述：

　　本書以中西比較的視角研究戲劇，分成五個單元。   　　第一個單元是劇場與理論。一篇比較元雜劇跟英國文藝復興時期，因其開敞空曠的戲臺而施行的上戲方式。一篇以京劇為參照，討論已經失傳的英國文藝復興劇場的表演。第三篇研究李漁的戲曲「結搆」理論，輔以亞理斯多德《詩學》中的情節理論。   　　第二、三、四單元主要運用西方的分析方法研究中國劇本，從元雜劇到明清傳奇，包括元雜劇中「重複」的現象和技巧，鬼神戲中撲朔迷離的效果，王昭君在不同時代的戲劇呈現，《牡丹亭》劇中鬼神和還魂的場景，杜寳的重要性，以及《桃花扇》中的扇如何表徵明朝。另有兩篇文章討論元朝詩妓：一篇搜集分析向來被史家忽略的元朝樂妓（包括雜

劇演員）的詩作，一篇檢視元雜劇如何呈現詩妓。   　　第五個單元是當代劇評，介紹並評論六場改編或新編的好戲。最後附錄清朝才女吳藻的獨幕劇《喬影》及本書作者的英譯。

貝氏最佳化的小樣本採集函數學習

為了解決performing中文的問題，作者謝秉瑾 這樣論述：

貝氏最佳化 (Bayesian optimization, BO) 通常依賴於手工製作的採集函數 (acqui- sition function, AF) 來決定採集樣本點順序。然而已經廣泛觀察到，在不同類型的黑 盒函數 (black-box function) 下，在後悔 (regret) 方面表現最好的採集函數可能會有很 大差異。 設計一種能夠在各種黑盒函數中獲得最佳性能的採集函數仍然是一個挑戰。 本文目標在通過強化學習與少樣本學習來製作採集函數(few-shot acquisition function, FSAF)來應對這一挑戰。 具體來說，我們首先將採集函數的概念與 Q 函數 (Q

-function) 聯繫起來，並將深度 Q 網路 (DQN) 視為採集函數。 雖然將 DQN 和現有的小樣本 學習方法相結合是一個自然的想法，但我們發現這種直接組合由於嚴重的過度擬合(overfitting) 而表現不佳，這在 BO 中尤其重要，因為我們需要一個通用的採樣策略。 為了解決這個問題，我們提出了一個 DQN 的貝氏變體，它具有以下三個特徵: (i) 它 基於 Kullback-Leibler 正則化 (Kullback-Leibler regularization) 框架學習 Q 網絡的分佈(distribution) 作為採集函數這本質上提供了 BO 採樣所需的不確定性並減輕了

過度擬 合。 (ii) 對於貝氏 DQN 的先驗 (prior)，我們使用由現有被廣泛使用的採集函數誘導 學習的演示策略 (demonstration policy)，以獲得更好的訓練穩定性。 (iii) 在元 (meta) 級別，我們利用貝氏模型不可知元學習 (Bayesian model-agnostic meta-learning) 的元 損失 (meta loss) 作為 FSAF 的損失函數 (loss function)。 此外，通過適當設計 Q 網 路，FSAF 是通用的，因為它與輸入域的維度 (input dimension) 和基數 (cardinality) 無 關。通過廣

泛的實驗，我們驗證 FSAF 在各種合成和現實世界的測試函數上實現了與 最先進的基準相當或更好的表現。