瑜伽科學解析 - 從解剖學與生理學的角度深入學習 (1版)

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書名：瑜伽科學解析 - 從解剖學與生理學的角度深入學習 作者：安 史旺森 Ann Swanson著, 謝靜玫譯 出版社：旗標 出版日期：5/3/2019 條碼：9789863125938 內容簡介 以科學原理和證據揭開瑜伽的奧祕 大多數瑜伽解剖學書籍和課程都把焦點放在肌肉骨骼系統，然而練習瑜伽會影響到身體所有的系統。本書解析練習瑜伽對身體各系統的主要影響和好處。先從現代生物學的定義去研究了解人體的解剖系統，然後挑戰自己，轉而從瑜伽的觀點整合所有系統協同運作。當全身系統合而為一，就會感受到自己超凡的身體能力。 深入了解瑜伽在生理學上的意義，就越加感覺到神奇，也越想要進一步探索。本書透過具有代表性的體位法做深度解說，精緻的大幅解剖圖並以 3 種顏色標示，幫助您了解各部位肌肉的運作狀態。 科學或許能解釋許多事情的現象和原因，但是無論多麼嚴謹的研究，都比不上自己親身體驗到的療癒效果和心靈轉變，只有靠自己實際練習才能善用瑜伽的力量，進而擁有能夠完全掌握各個體位法的自信，並理解瑜伽對人體 11 大系統，包括皮膚系統、骨骼系統、肌肉系統、神經系統、內分泌系統、呼吸系統、心血管系統、淋巴系統、消化系統、泌尿系統、生殖系統的影響。 本書特色 1 精緻解剖圖，標示出肌肉與關節的作用，並將參與的肌群以三種不同顏色清楚標示。 2. 從生理學瞭解瑜伽對人體 11 種系統的益處。 3. 採用軟精裝裝訂方式，讓您可完全攤平閱讀。 作者介紹 作者簡介 安．史旺森（Ann Swanson） 安．史旺森（Ann Swanson）擁有 MS、C-IAYT、LMT、E-RYT 500 等瑜伽相關證照和資格，同時也是一位心身科學教育家。她擁有馬里蘭州綜合健康大學瑜伽療法科學碩士學位，畢業後在該校兼任教職工作。憑藉著在大學、按摩治療學校和瑜伽教師培訓課程中累積多年的解剖學和生理學的輔導和教學經驗，讓她訓練出讓複雜的科學概念變得簡單易懂的教學能力。 她將先進的科學研究實際應用在瑜伽上面，但又同時保有傳統的核心價值。在她私人經營的網站上，以線上形式提供便利的管道讓更多人能夠接觸到瑜伽療法、氣功和正念冥想，協助全世界的人有效地做好疼痛和壓力管理。 想了解更多有關安的資訊，請到 www.AnnSwansonWellness.com 查詢。 目錄 第 1 篇 人體解剖學 從細胞到系統／骨骼系統／肌肉系統／神經系統／內分泌系統／呼吸系統／心血管系統／淋巴系統／消化系統／泌尿系統／生殖系統 第 2 篇 坐姿體位法 聖人式 Siddhasana 束角式 Baddha Konasana 貓式 Marjaryasana 牛式 Bitilasana 牛面式 Gomukhasana 反轉頭碰膝式 Parivrtta Janu Sirsasana 半魚王式 Ardha Matsyendrasana 嬰兒式 Balasana 駱駝式 Ustrasana 鴿王式 Eka Pada Rajakapotasana 第 3 篇 站姿體位法 山式 Tadasana 站姿前彎式 Uttanasana 椅子式 Utkatasana 新月式 Anjaneyasana 戰士二式 Virabhadrasana II 戰士三式 Virabhadrasana III 樹式 Vrksasana 舞王式 Natarajasana 三角式 Trikonasana 第 4 篇 倒立體位法 下犬式 Adho Mukha Svanasana 頭倒立式 Sirsasana 半肩倒立式 Ardha Sarvangasana 橋式 Setu Bandhasana 輪式 Urdhva Dhanurasana 第 5 篇 地板體位法 烏鴉式 Bakasana 棒式 Kumbhakasana 側棒式 Vasisthasana 眼鏡蛇式 Bhujangasana 蝗蟲式 Salabhasana 仰臥手抓腳拇趾伸展式 Supta Padangusthasana 仰臥脊椎扭轉式 Supta Matsyendrasana 第 6 篇 常見問題與回答 關節與柔軟度 脊椎的照護 人生各個階段都可以練習瑜伽 冥想 攤屍式 壓力 大腦與心理幸福感 慢性疼痛 瑜伽療法 轉化 最新的科學研究 練習瑜伽應注意事項 重要名詞解釋 參考文獻 作者簡介

臺語拼音做伙學：深入解析臺語拼音和聲調，透過練習掌握技巧（隨書附贈聽力QR Code） (1版)

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簡介 自從教育部將本土語言納入108課綱，成為國高中必修課，臺語的學習就更重要了。 本書提供臺語全面而系統性的拼音學習，是一本針對對臺語有興趣的民眾、學生、教師所設計的實用教材。 隨書附贈聽力QRCODE (請放入QRCODE) 臺語是聲調語言，聲調的變化對於發音和語義的辨識非常重要。系統性和耐心是語言學習的關鍵，本書透過循序漸進的說明和音檔輔助，幫助初學者掌握聲調與變調。拼音是學習臺語的重要基礎，它幫助熟悉音韻體系並培養正確發音方式。並設計了一系列練習題目，透過字例、詞例和練習題目的反覆練習，鞏固拼音學習，提升能力。 本書分為十個單元，分別為： 第一講　韻母(一)：單元音韻母 第二講 聲調 第三講　聲母 第四講　韻母(二)：複韻母 第五講　韻母(三)：聲化韻母、鼻化元音韻母 第六講　鼻音韻尾、入聲韻尾 第七講　臺語的聲調變化 第八講　羅馬字書寫原則 第九講　拼音練習 第十講　閱讀篇章 目錄 目錄 推薦序一　 讀寫臺語上好的基礎工具冊／方耀乾 推薦序二　 Beh 教、beh 學，lóng 好用／ 何信翰 臺羅拼音方案介紹 臺語的語音系統 本書使用方式 一、學習規劃 二、實作練習 第一講 韻母(一)：單元音韻母 單韻母　字例與詞例 第二講 聲調 聲調符號說明 聲調　字例與詞例 聲調辨別 第三講 聲母 聲母　字例與詞例 第四講 韻母(二)：複韻母 複韻母　字例與詞例 第五講 韻母(三)：聲化韻母、鼻化元音韻母 聲化韻母 聲化韻母　字例與詞例 鼻化元音韻母 鼻化元音韻母　字例與詞例 語音聽辨練習 第六講 鼻音韻尾、入聲韻尾 鼻音韻尾 鼻音韻尾　字例與詞例 入聲韻尾 入聲韻尾　字例與詞例 第七講 臺語的聲調變化 一、一般變調 & 連續變調 (一) 什麼時候唸本調 (二) 變調 (三) 變調聽音練習 二、特殊變調 (一) 三疊形容詞變調 (二) 主謂複合詞的變調 (三) 輕聲變調—固定低調 (四) 輕聲變調—隨前變調 第八講 羅馬字書寫原則 第九講 拼音練習 第十講 閱讀篇章 參考資料

NEW TOPIK新韓檢中高級應考祕笈:聽力、寫作、閱讀一次準備!所有題型深入解析、必備單字文法整理、實戰練習、寫作考試得分祕訣【附考試專用作答紙、聽力測驗MP3】 (1版)

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【簡介】 【內容特點】 ★深度神經網路架構與演算法 ★卷積神經網路、循環神經網路實作解析 ★多頭注意力機制與Transformer原理 ★BERT、GPT系列模型結構與應用 ★預訓練語言模型任務與資料構建流程 ★自然語言處理：Word2Vec、GloVe、fastText ★訓練最佳化：Adam、AdaGrad、BatchNorm ★模型評估指標與過擬合正規化技術 ★文字分類、問答系統、命名實體辨識模型建構 ★端到端模型訓練與微調流程 ★多GPU訓練與參數共享技術 ★PyTorch框架與範例程式實作 ★深度學習開發環境與GPU部署教學 ★ChatGPT、InstructGPT、GPT-4使用與提示詞工程   【內容簡介】 本書針對自然語言處理與大語言模型的完整技術鏈條進行系統化整理，內容涵蓋文字表示、語言模型、詞向量、神經網路架構、預訓練模型、大語言模型訓練與應用等領域。相較於僅以應用為導向的實作教材，本書更注重方法論、模型結構與設計邏輯，透過引導方式逐步建構讀者對自然語言處理任務類型、演算法發展脈絡與各類模型原理的理解，並提供必要的數學符號與程式碼範例輔助說明，特別針對BERT、GPT等模型提供演化系譜與結構剖析，搭配模型調配、微調、部署與評估技術，兼顧訓練方法與應用實作需求，對希望掌握現代語言模型核心機制與架構實現的技術開發者與研究人員具實質參考價值。  【目錄】 第1 章 深度學習簡介 1.1 深度學習的發展階段 1.2 深度學習中的關鍵人物 1.3 深度學習框架介紹 1.4 本書的系統結構   第2 章 環境設定 2.1 系統結構介紹 2.2 深度學習環境安裝 2.3 開發環境安裝設定   第3 章 深度學習基礎 3.1 線性迴歸 3.2 線性迴歸的簡捷實現 3.3 梯度下降與反向傳播 3.4 從零實現迴歸模型 3.5 從邏輯迴歸到Softmax 迴歸 3.6 Softmax 迴歸的簡捷實現 3.7 從零實現分類模型 3.8 迴歸模型評估指標 3.9 分類模型評估指標 3.10 過擬合與正規化 3.11 超參數與交叉驗證 3.12 啟動函式 3.13 多標籤分類   第4 章 卷積神經網路 4.1 卷積的概念 4.2 卷積的計算過程 4.3 填充和池化 4.4 LeNet5 網路 4.5 AlexNet 網路 4.6 VGG 網路 4.7 NIN 網路 4.8 GoogLeNet 網路 4.9 ResNet 網路 4.10 DenseNet 網路   第5 章 模型訓練與重複使用 5.1 參數及日誌管理 5.2 TensorBoard 視覺化 5.3 模型的儲存與重複使用 5.4 模型的遷移學習 5.5 開放原始碼模型重複使用 5.6 多GPU 訓練 5.7 資料前置處理快取   第6 章 模型最佳化方法 6.1 學習率排程器 6.2 梯度裁剪 6.3 批歸一化 6.4 層歸一化 6.5 組歸一化 6.6 動量法 6.7 AdaGrad 演算法 6.8 AdaDelta 演算法 6.9 Adam 演算法 6.10 初始化方法   第7 章 循環神經網路 7.1 RNN 7.2 時序資料 7.3 LSTM 網路 7.4 GRU 網路 7.5 BiRNN 網路 7.6 CharRNN 網路   第8 章 時序與模型融合 8.1 TextCNN 8.2 TextRNN 8.3 CNN-RNN 8.4 ConvLSTM 網路 8.5 3DCNN 8.6 STResNet   第9 章 自然語言處理 9.1 自然語言處理介紹 9.2 Word2Vec 詞向量 9.3 Word2Vec 訓練與使用 9.4 GloVe 詞向量 9.5 詞向量的微調使用 9.6 fastText 網路 9.7 Seq2Seq 網路 9.8 序列模型評價指標 9.9 NMT 網路 9.10 注意力機制 9.11 含注意力的NMT 網路 9.12 含注意力的RNN   第10 章 現代神經網路 10.1 ELMo 網路 10.2 Transformer 網路 10.3 Transformer 結構 10.4 Transformer 實現 10.5 Transformer 對聯模型 10.6 BERT 網路 10.7 從零實現BERT 10.8 BERT 文字分類模型 10.9 BERT 問題選擇模型 10.10 BERT 問題回答模型 10.11 BERT 命名實體辨識模型 10.12 BERT 從零訓練 10.13 GPT-1 模型 10.14 GPT-2 與GPT-3 模型 10.15 基於GPT-2 的中文預訓練模型 10.16 InstructGPT 與ChatGPT 10.17 ChatGPT 與提示詞工程 10.18 百川大模型使用 10.19 百川大模型實現 10.20 GPT-4 與GPT 的使用