最近跟老公搬回鄉下老家~真的有點不習慣因為要

買些東西就需要開半個小時的車才能買的到

真的很不方便,而且也沒什麼優惠或折扣,加上來回

的油錢..算一算還真划不來,可是剛搬回老家有些東西又不能不買

像是跟著課本去旅行:給父母的校外教學提案 就非買不可,因為超實用的,還好我常逛的這間網站

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  • 《跟著課本去旅行:給父母的校外教學提案》



    學習不必刻苦抽象,玩樂也不一定要大腦放空。

    一本「走過就學到,看見就明白」的親子旅遊「互動小抄」,

    讓全家即使在最「芭樂」的景點,也能玩出最高「CP值」!



    用「課本」規劃島內旅行,以「深度」設計親子旅遊:帶著孩子到嘉義尋找百年前的台灣巴黎,到台中發現台灣小京都,到宜蘭當一日巡山員,到台南完成三個超時空任務,到彰化發現七個驚奇體驗......十段結合趣味知識的旅程,孩子會發現課本之外的世界,是如此真實而美好!



    《跟著課本去旅行》是一本給爸媽的「校外教學小抄」,要告訴爸媽如何在最「芭樂」的景點,也能玩出最新鮮的內容和最高的CP值。「按表操課」不是目的,重要的事在親子共遊的過程中,協助孩子融合課本知識與生活,找回旅行的意義與學習的樂趣。



    《跟著課本去旅行》更是一本幫助親子打開旅途話匣子的「互動撇步小抄」。能否在旅途中叫得出動物、植物的名字並不重要,更重要的是要開發孩子的觀察力與好奇心,讓孩子明白原來在課本之外,還有「隱藏版」的知識與趣味,在旅途中提高孩子對學習的熱誠。

    可刷卡

    本書特色

    聰明玩:爸媽帶著孩子出遊最擔心被嫌無聊,除了走走走、吃吃吃、不停地拍照之外,我們針對各個特色景點準備了幾招遊戲絕活,適合爸媽和小朋友在玩樂之餘,同時也吸收了知識。即便是再老梗的景點,也會因為爸媽的充分準備,而讓旅行變得寓教於樂、更有意義。

    冷 知識:書中每個景點的背後其實都大有來頭,爸媽希望小朋友到此一遊還能增長見識的話,不妨祭出幾招冷知識來考考小孩,就算當做打發旅程中漫長的通車時間也 好,只要能吸引孩子的注意力,就能讓他們多接觸新鮮事物、學到更多常識,還可以鼓勵孩子追根究底的精神。而且爸媽隨時撂幾個專有名詞,也可以贏得孩子崇拜 的眼光!

    學更多:網站、書籍、電影、影片等各種資料來源,都可以作為爸媽補充知識的寶庫,有效增添對小孩「老王賣瓜」的本領噢!至於年齡大一些的小朋友,則可以透過閱讀自習來增加自身的知識與常識。

    心情剪貼:爸媽可以找個閒適的時間跟著孩子一起塗塗寫寫,細數旅行中所見所聞的點點滴滴。剪下旅遊照片、彩繪旅遊心情,或者蓋上旅遊景點的到此一遊圖章打卡,透過創作與記錄,留給親子共遊一個美麗回憶!

    達人加持:本書網羅熟稔當地的國中、國小教師,地區文史工作者、專家達人,透過他們的在地解說,成為本書十段台灣之旅的最堅強的知識寶庫。





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      資深兒童文學家王文華

      七招,在旅遊中培養觀察力



















    • 作者介紹





      《親子天下》編輯部

      本書作者為《親子天下》雜誌編輯群,包括林韋萱、王韻齡、李佩芬、張益勤、施逸筠、林玉珮等資深文字記者團隊,以及楊煥世、黃建賓、鄒保祥等資深攝影團隊。
      《親子天下雜誌》於2008年創刊,為家有5~15歲小孩的家長、中小學相關的教育工作者,提供教育與教養的重要趨勢和實戰建議。創刊6來連續得到國內外大獎如金鼎獎、亞洲最佳雜誌SOPA等肯定。雜誌團隊不斷深入學校現場、放眼國外學習趨勢,除了「跟著課本去旅行」外,也持續透過「校園新視界」、「教改2.0」等欄目,探討教育與學習相關議題。

















    跟著課本去旅行:給父母的校外教學提案-目錄導覽說明





    • 【第一章】 北部遊蹤

      台北,到陽明山找地毯下的秘密 [小油坑、冷水坑與夢幻湖、中山樓、陽明書屋]

      桃園,見證近代本月折扣史軌跡 [大溪、石門水庫]

      新竹,乘風玩出客家味 [宗祠博物館、旱坑柿餅專業區、湖口老街、關西四寮溪]



      【第二章】 中部遊蹤

      彰化,發現七個驚奇體驗 [扇形車庫、王功、鹿港]

      台中,漫步台中,發現台灣小京都[台中舊城區、清水牛罵頭、]



      【第三章】 南部遊蹤

      嘉義,尋找百年前的「台灣巴黎」[烏山頭水庫、嘉義舊監獄、陳澄波、車庫園區]

      台南,完成三個超時空任務 [孔廟、神農街與水仙宮、菁寮、茄芷阿嬤工作坊]

      恆春,在國境之南哼一首〈思想起〉[恆春古城、社頂自然公園、出火特別景觀區]



      【第四章】 東部遊蹤

      台東,飽覽「原」味風光 [鸞山部落、池上米、太麻里]

      宜蘭,來當一日巡山員 [雪山隧道、行控中心與文物館、太平山、羅東林業文化園區]

















    語言:中文繁體
    規格:平裝
    分級:普級
    開數:17*21
    頁數:200

    出版地:台灣













商品訊息特點





  • 作者:林韋萱等《親子天下》編輯部




  • 繪者:洪千凡








  • 出版社:親子天下




  • 出版日:2014/7/4








  • ISBN:9789862419151




  • 語言:中文繁體




  • 適讀年齡:成人適讀






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(中央社記者韓婷婷台北21日電)華碩集團旗下專注於醫療用電腦的醫揚科技暫訂12月21日掛牌上櫃,此次是採競拍方式承銷,基準價預估在 200元以上,最後承銷價視競拍狀況訂定,主辦券商為台新綜合證券。

醫揚股權結構中泛華碩集團約近 70%股權,預計接近IPO時會降到約60%,醫揚科技創立於2010年,是集合研發、製造、行銷全方位醫療設備解決方案廠商,以「ONYX」品牌和ODM代工雙軌並行,貢獻比重各半,「ONYX」品牌在台灣和歐美市場已站穩腳步,在歐洲已成為專業醫療通路領導品牌。

醫揚科技主要產品依功能可分為:生理監測系統、行動護理系統、長照照護系統及行動醫療輔具等四大項目。

醫揚執行副總王鳳翔表示,行動護理系統實現護理服務不間斷、鋰離子電池設計減輕推車重量20KG,提高護理人員工作效率並降低體力負荷,搭配醫揚遠端管控軟體Orion,醫院IT人員可遠端監控電腦狀況,實現行動醫療雲端化,是目前醫揚成長最快速的產品之一,明年營運依舊看好。

王鳳翔表示,亞洲跟大洋本周折扣洲在今年有所斬獲,去年營收占比僅 2%,今年前3季拉高到8%,年成長數倍,未來持續成長。

醫揚今年前3季毛利率拉高到42%,王鳳翔表示,毛利率明顯拉高,除了不斷開發新產品外,既有產品也有黃金利潤期,另外,新市場開發也是其一,客制化客戶也是自有品牌之外,開發好的OEM、ODM客戶,從產品到軟體的整體服務是其二。

醫揚2015年營收9.36億元,年增20%,毛利率35.9%,每股盈餘(EPS)達8.32元,近年新高紀錄。2016年前3季營業收入為8.03億元,年增17%,營業毛利為3.36億元,稅前盈餘為1.14億元。毛利率從民國100年起呈現逐年成長的態勢,今年來到42%,明顯優於去年的36%。EPS為5.89元。

根據IEK預估2011年到2016年全球醫療電子產業的年複合成長率將達9%;2016年市場規模可達2432億美元,醫療電子產業占醫療器械產業比重已超過6成。1051121

工商時報【郭亞欣】

健椿工業股份有限公司(4561)今(29)日登錄興櫃,以電機機械類掛牌。經推薦證券商第一金證券、元大證券、元富證券及凱基證券與健椿共同議定認購價格為每股20元登錄興櫃。

健椿工業104年營收5.23億元,稅後淨利0.59億元,每股EPS為1.51元。105年自結至10月份營收為5.02億元,稅後淨利0.60億元,每股EPS為1.27元。健椿在董事長葉橫燦秉持「高品質、服務佳、價值共享」的經營理念,提供客戶優質品質與服務,致力於協助客戶解決生產技術問題,累積領先業界的厚實根基,為國內研發及製造各項工具機精密主軸之廠商。

該公司為國內少數擁有客製化精密主軸研發以及生產能力之團隊,並且致力於各項研發計畫,藉由高精密製程,嚴格檢驗測試過程,依照客戶需求設計出客製化的零組件,開箱提高產品附加價值,這正是健椿的優勢。

葉橫燦表示,員工是健椿最大的資產,健椿重視員工的自我能力提升,每年編列預算在員工教育訓練上,以激發員工潛能,提升員工工作技能,同時積極擴編研發與設計單位並網羅人才,精進研發團隊的實力,進而強化健椿的競爭實力。

健椿為落實企業社會責任,致力於培養電機機械技術方面人才,持續與中部大專院校洽談合作方式,為技術人才提供實務的訓練以及就業機會;為了迎接工業4.0的時代,健椿於彰濱工業區新建二廠已經落成啟用,除擴大原有精密主軸製程產線外,更跨足高速精密齒輪箱與超精密切削刀具耗材領域,健椿營運將朝向更多元的發展。

下面附上一則新聞讓大家了解時事



人工智慧(Artificial Intelligence)的研究,過去60多年來從未停歇,而今總算有了不凡的突破,從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等,無疑捕捉了無數人們的注意力,宣告著劃時代的科技盛世已經到來。



1950年,圖靈在他名為〈運算機器與智慧(Computing Machinery and Intelligence)〉的論文裡提問:「機器能思考嗎?(Can Machine Think?)」,挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義,卻沒有辦法很精確地討論問題核心:「機器會有智慧嗎?」

由於機器智能難以確切定義,圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧,提出了著名的「圖靈測試」:如果機器與人類進行非面對面(例如在中間以布幕隔離)對話(例如使用文字訊息),人類卻無法辨認出對方是機器,那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代,對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案,後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試:如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫.維森鮑姆(Joseph Weizenbaum),以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA;或到2014年,英國雷丁大學(University of Reading)重磅宣布其所開發出的Eugene,已經通過測試,但後來被質疑標準有誤。

其實,人工智慧一詞直到1956年,才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫(The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)」上,由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫(John McCarthy)正式定名。這場工作坊所討論的問題:「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域,而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。

歷經了60年的發展,人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落,經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元,希望打造強人工智慧的人工神經網絡(Artificial Neuron Network),先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境,無法取得研究經費而停滯;同一時期另一脈絡的弱人工智慧,則發展出博聞強記、分辨率隨資料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如今,人與機器的對話,已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子,到底電腦科學家解決了些什麼問題呢?從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。

關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡

對於人工智慧,電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作,因此設計數學模型來模擬動物神經網絡的結構與功能。所謂人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數演算,能接受外界資訊輸入的刺激,且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應,或用以改變內部函數的權重結構,以適應不同環境的數學模型。

1951年,科學家馬文.閔斯基(Marvin Minsky)第一次嘗試建造了世上第一個神經元模擬器:Snarc(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator),它能夠在其40個「代理人」和一個獎勵系統的幫助下穿越迷宮。六年後,康乃爾航空工程實驗室的法蘭克.羅森布拉特(Frank Rosenblatt)設計、發表神經網絡的感知器(Perceptron)實作後,人工神經網絡(或稱類神經網絡)學者曾經一度振奮,認為這個突破終將帶領人工智慧邁向新的發展階段。

但,人工智慧領域的研究在1970年代因為缺乏大規模數據資料、計算複雜度無法提升,無法把小範圍的問題成功拓展為大範圍問題,導致計算機領域無法取得更多科學研究預算的投入而沉寂。到了1980年代,科學家首先透過思考上的突破,設計出新的演算方法來模擬人類神經元,迎來神經網絡發展的文藝復興時期。物理學家約翰.霍普費爾德(John Hopfield)在1982率先發表Hopfield神經網絡,開啟了神經網絡可以遞迴設計的思考。四年後,加州大學聖地牙哥分校教授大衛.魯梅爾哈特(David Rumelhart)提出了反向傳播法(Back Propagation),透過每次資料輸入(刺激)的變化,計算出需要修正的權重回饋給原有函數,進一步刷新了機器「學習」的意義。科學家更進一步把神經元延伸成為神經網,透過多層次的神經元締結而成的人工神經網絡,在函數表現上可以保有更多「被刺激」的「記憶」。

目前多層次的人工神經網絡模型,主要包含輸入層(input layer)、隱層(hidden layer)與輸出層(output layer),另外根據資料輸入的流動方向,又分為單向流動或可以往回更新前一層權值的反向傳播法。由於神經網絡模型非常仰賴計算規模能力,為了增加高度抽象資料層次的彈性,電腦科學家將之複合為更複雜、多層結構的模型,並佐以多重的非線性特惠轉換,將其稱之為深度學習(Deep Learning)。

關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習

科學家發現,要讓機器有智慧,並不一定要真正賦予它思辯能力,可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力,就足以幫助人類工作。1970年代,人工智慧學者從前一時期的研究發展,開始思辯在機器上顯現出人工智慧時,是否一定要讓機器真正具有思考能力?因此,人工智慧有了另一種劃分法:弱人工智慧(Weak AI)與強人工智慧(Strong AI)。弱人工智慧意指如果一台機器具有博聞、強記(可以快速掃描、儲存大量資料)與分辨的能力,它就具有表現出人工智慧的能力。強人工智慧則是希望建構出的系統架構可媲美人類,可以思考並做出適當反應,真正具有人工智慧。

機器學習(Machine Learning)可以視為弱人工智慧的代表,只要定義出問題,蒐集了適當的資料(資料中通常需要包含原始數據與標準答案,例如人像圖片與該圖片內人像的性別、年齡),再將資料分做兩堆:訓練用與驗證用,以訓練用資料進行學習,透過特定的分類演算法抽取特徵值,建構出資料的數學模型,以該數學模型輸入驗證用資料,比對演算的分類結果是否與真實答案一樣,如果該數學模型能夠達到一定比例的答對率,則我們認為這個機器學習模型是有效的。這種具有標準答案,並以計算出的預期結果進行驗證的機器學習,通常被稱為監督式學習。 相對於監督式學習,非監督式學習則強調不知道資料該如何分類的機器學習,換句話說,我們提供電腦大量資料,但不告訴它(或許我們也真的不知道)這些資料該用什麼方式進行分類,然後電腦透過演算法將資料分類,人類只針對最終資料分類進行判別,在數據尋找規律就是機器學習的基礎。

機器學習的發展方向,是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法,讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則,並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。過程中,時常運用統計學技巧,並轉化成電腦程式,進而計算出資料??的分界條件來做預測。 弱人工智慧作為人工智慧領域的發展途徑,無論是監督式學習或非監督式學習,隨著資料被大規模蒐集、經由網際網路被傳遞、輔以雲端架構支援的運算,用機器學習來解決人類基礎的問題變成一種可能。目前機器學習也是人工智慧商業應用最廣泛的一種技術。舉凡搜尋引擎、圖像辨識、生物特徵識別、語音與手寫識別與自然語言處理、甚至是檢測金融詐欺等等,都是常見的應用。

關鍵技術三 人工智慧的重要應用:自然語言處理

對人類來說,如何讓這些現代自己製造出來的機器們,可以聽懂人話,並與人類「合作」,絕對是可以推動我們面對未知宇宙的重要助手。

自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的研究,是要讓機器「理解」人類的語言,是人工智慧領域裡的其中一項重要分支。英國雷丁大學的演化生物學家馬克.佩葛(Mark Pagel)認為,最早的一種「社會科技」是人類的「語言」,語言的發明讓早期人類部落透過新工具:「合作」在演化上占有優勢。自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種:其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式,其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

無論是從人類到電腦,或從電腦到人類,語言處理通常都使用到我們一般學習外語所要具備的聽、說、讀、寫等技能。其中:聽與說主要使用到聽覺與發音,對電腦而言就是能夠透過麥克風「聽」到人類說話,把聽到的聲音轉成文字(這是語音辨識),或把電腦想要表達的意思轉成人類可以理解的詞句(這是自然語言生成),再用耳機或喇叭「唸」給人類聽(這是語音合成,功能通常稱作文本朗讀:text to speech)。科學家與工程師們也致力於影像文字辨識,影像來源可以是掃描完成的文件影像檔案、也可以是手機鏡頭的即時影像,目標的文字體則可以是一般鉛字印刷品或列印的文件,也可以是手寫文字(手寫文字辨識)。

當計算機透過「聽」或「讀」,將人類的話語或文章轉成文字、語句進到處理層,還需要能夠自動分詞(word segmentation),也就是電腦必須拆解人類的語句來理解語意,才可以進而給出相應的答案。例如一般人對手機說:「今天香港會不會下雨」,手機必須錄下聲音、並且濾掉雜音、將這句話的聲音轉化為文字、將這句文字拆解成不同詞句,並標注上不同詞性(speech tagging)。

「瞭解」使用者想要知道氣象資訊的命令後,手機必須對能提供「天氣」資訊的伺服器發出相應的(告訴伺服器要的地理資料是香港、並把今天轉換為實際的日期時間)資訊請求,包含未來數小時區間氣溫、氣象(是多雲、雨或晴天等)、風速、降雨機率、濕度、氣壓、空氣品質或紫外線指數等。

當伺服器回應了前述的相應數據後,手機可以選擇用螢幕畫面來回應,但更貼心的作法是把這些資訊翻譯成「人話」,然後用聲音唸出來。這時的處理可以把「香港接下來八小時會是晴天,氣溫攝氏25度,降雨機率是10%,空氣品質良好」這個句子,透過合成不同語詞聲音後說出來。但是,使用者問的其實是「會不會」下雨,所以必須進一步把降雨機率10%、晴天等等資訊轉換成「會不會」的尺度,例如10%可以轉化為「不太會」或是「只有很小的機率」一詞。

人類互動最重要的工具就是語言,無論是文字或語音,語音智慧助理讓人能和機器說話,無非是近年行動裝置普及後,最令人興奮的進展之一。

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