國際私法實用：案例研析與裁判評析 (2版)

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【簡介】 本書以「國際私法實用」為名，是要讓國際私法脫離艱難術語的雲端，精煉成為可驗證研析或評析的具體案例。作者萃取了涉外司法實務上的裁判菁華，或設計成案例並予以研析，或針對具體裁判的理由論點予以評析，或就待決的實務爭議提出法律適用的專家意見，再附上相關實務裁判的精選理由，成為這本學術與實務對話的活書（living textbook）。作者用言簡註少、淺顯易懂的體例，在法條為經、實務為緯的實用軸線上，對精雕細琢的案例研析與裁判評析，再予以適度剪裁改寫。 本書包含83篇案例研析與裁判的深刻評析，每篇都蘊藏作者對涉外司法實務的建議與期許，作者在論述中刻劃新、舊法條適用比較的路徑，沿途描繪立法和實務演變的場景，讓讀者看清學術思想和實務見解交會的軌跡，以及未來實務及立法的趨勢。本書對於國際私法的學習研究和涉外司法實務工作的參與精進，都將大有裨益。 【目錄】 第一部分　涉外民事訴訟與非訟程序 第一章　涉外因素與外國人 第二章　國際審判管轄權 第三章　外國法與國際公約 第二部分　涉外民事之法律適用：通則 第四章　法律適用之通則 第三部分　法律之適用：各種涉外民事 第五章　權利主體 第六章　法律行為及債之關係 第七章　物權 第八章　親屬 第九章　繼承 第四部分　外國法院裁判與外國仲裁判斷 第十章 外國法院判決與外國仲裁判斷的承認與執行

臺灣刑事法新世紀脈動: 何賴傑教授六秩晉五榮退祝賀論文集 (1版)

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【簡介】 2025年欣逢國立政治大學法律學系教授何賴傑榮退，為感謝何教授多年來對刑事訴訟法教學與研究的奉獻，政大法學院刑事法中心成立「何賴傑教授榮退論文集籌備委員會」，邀集國內刑事法界博學鴻儒共襄盛舉，撰文祝賀，集結成本書。全書收錄43篇著作，共50萬餘字，涵蓋當代刑事實體法、刑事程序法及刑事比較法熱門議題，以響應何教授長年之學術耕耘與研究貢獻，共同見證臺灣刑事法的新世紀脈動。 【目錄】 許序　i 郭序　v 編輯序　vii 刑事程序法（依姓氏筆畫排序） 國民法官案件的新聞報導與公平審判　王正嘉　003 「設備端通訊監察」法案芻議　王士帆　021 最高法院分案連身條款的合憲性問題──評憲法法庭112年憲判字第14號判決　李佳玟　041 Time to Say Goodbye !? 簡析自訴的存廢　李榮耕　057 一部上訴之闡明與辯護人之代理上訴權──評最高法院112年度台上字第3561號刑事判決　林鈺雄　075 國民法官與證明程度　林裕順　087 國民參審案件中被告之程序選擇權──以國民法官法第6條第1項第4款為中心　林永瀚　107 國民法官法下被告子女兒童最佳利益之調查必要性──臺灣彰化地方法院112年度國審交訴字第1號刑事裁定　林慈偉　125 虛擬資產之扣押、剝奪及執行程序競合　施育傑　143 搜索扣押律師事務所的界限──以憲法法庭112年憲判字第9號判決為中心　洪兆承　159 論國民法官與備位國民法官之資格　張明偉　177 繼續羈押之適用範圍──以最高法院110年度台抗字第951號裁定出發　許戎沂　193 主導審理程序的聲請調查權　許澤天　209 重新檢討被害人影響陳述制度　許恒達　227 我國量刑程序之架構──以我國新修訂刑事訴訟法第288條第4項之規範為中心　溫祖德　253 調取基地臺儲存資訊（cell tower dumps）之授權基礎　劉耀明　281 照片、錄影證據之驗真與文書原本法則　蔡蕙芳　299 交付審判法官之迴避──評最高法院111年度台上大字第1924號刑事裁定　薛智仁　327 監視接見交流內容之界限──兼評臺灣高等法院104年度抗字第1347號裁定　顏榕　347 區塊鏈證據的法理與司法運用　蘇凱平　367 刑事實體法（依姓氏筆畫排序） 臺灣營業秘密法之法律制度、現況與發展　王皇玉　393 預立醫療決定與客觀結果歸責　古承宗　411 因果歷程錯誤的刑法評價　李聖傑　427 論環境法益概念　周漾沂　443 銀行法特別背信罪──評析臺灣高等法院111年度金上重更一字第13號判決　林錦村　455 2024年國會改革法之違憲疑慮──以調查權與藐視國會為評析核心　林志潔、李宇雙　473 論故意概念的社會化──簡評最高法院112年度台上字第2240號刑事判決　陳俊偉　497 可歸責於國家的犯罪挑唆──可罰的教唆抽象危險犯？　馮聖晏　513 跟蹤騷擾行為的「心生畏怖」要件　黃士軒　539 刑之為刑──淺論刑法系統與其他部門法系統的區分　廖宜寧　555 刑事比較法（依姓氏筆畫排序） 起訴裁量權於德國與我國之運用現狀與比較　吳梓榕　577 從即時權利保護之必要性談辯護人在場權、筆記權限制之救濟──以德國法做比較　林麗瑩　611 論法國曝險未成年人保護制度　林士欽　637 量刑程序適用證據法之研究──以美國法為借鏡　金孟華　659 重定執行刑的可能性與限制──以日本法為借鏡　張永宏　675 談司法院釋字第805號解釋之被害人陳述意見權──從歐盟被害人聽審權保障之角度出發　連孟琦　693 最高法院統一法律見解任務之法制貫徹──借鏡德國法之刑事法律審上訴（Revision）改革芻議　陳重言　711 國家安全與自由民主憲政秩序的交錯與挑戰──初探美國國家安全資訊法制架構　陳柏良、力維佑　727 親屬間拒絕證言權暨其證據使用禁止之發展與評析──從德國聯邦最高法院近期觀點的翻轉談起　惲純良　749 受刑人的生命自主權──德國聯邦憲法法院「對在保安處分執行之收容人施加強制治療案」　楊雲驊　769 監獄作業是否為自由刑的刑罰內容──從日本刑法修正談起　謝如媛　789 檢察官最後論告之倫理規範與界線──以美國陪審程序結案辯論為鑒　簡士淳　805 論洗錢犯罪的搜索──兼論德國之「雙重初步懷疑」要件　魏國晉　827 何賴傑教授簡歷　843 何賴傑教授學術活動　847 指導博士、碩士論文學生名冊　857 本書作者群　863

AIGC大型語言模型：個人應用到企業實戰立刻上手 (1版)

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【簡介】 https://youtu.be/YZ3u4tg1n8g ★AIGC的技術躍遷與「奇點臨近」 ★大模型的「百模大戰」與競爭格局 ★多模態模型與AGI的可能性 ★AIGC在商業領域的應用爆發 ★AIGC對社會與個人的轉型影響 ★AIGC在電子商務與行業轉型中的應用 ★ChatGPT提示詞最佳化與垂直應用 ★AI繪圖/音效/視訊生成技術的實際應用 ★AIGC技術的核心原理與架構 ★LangChain框架與AI應用的開發實踐 ★AutoGPT與HuggingGPT的協作能力 ★文生視訊在企業級應用中的實踐 ★專屬ChatGPT的定制與本地部署 ★AIGC的風險管理與安全框架 這是一本深入探討AIGC（生成式人工智慧）技術與應用的全面指南，從技術原理到實際應用，從個人使用到企業實踐，為讀者提供了一個完整的視野。 透過詳細的案例和清晰的架構，帶領讀者了解AIGC如何從技術奇點發展到商業應用的浪潮，並揭示ChatGPT、大模型、多模態技術等核心概念的演變與突破。 本書強調AIGC在社會底層技術變革中的重要角色，並深入剖析其在電子商務、數位內容創造以及企業轉型中的價值，為讀者呈現了AIGC如何改變各行業的運作模式。 【章節概要】 第一篇： 新手入門，帶領讀者從AIGC的技術躍遷到多模態模型的興起，剖析ChatGPT如何引領生成式人工智慧熱潮，並闡述大模型的快速發展及其在商業應用中的創新實踐。 第二篇： 深入探討AIGC在個人應用上的多樣可能性，從AI聊天對話的提示詞最佳化到外掛程式的垂直應用，從Midjourney和Stable Diffusion的AI繪畫實踐到AI音訊與視訊生成的多場景操作，展現AIGC如何提升創造力與生產效率。 第三篇： 專注於技術原理和架構解析，涵蓋ChatGPT的核心技術、擴散模型的運作機制，以及LangChain框架在AI應用開發中的實際案例，進一步延伸到AutoGPT與HuggingGPT系統的協作能力。 第四篇： 企業應用實戰，從文生視訊的企業級實作到AI的軟體研發系統升級，並進一步探索定制專屬ChatGPT的實踐方案，為企業讀者提供實際的操作指南與解決方案。 最後是AIGC安全與風險治理，分析演算法、資料及應用層面的潛在風險，並提出完善的安全框架，為AIGC的可持續發展提供了切實可行的建議。 【專家推薦】 「ChatGPT 的發佈讓AI 技術的發展走到了「iPhone 時刻」。這項變革性的技術為人們帶來了前所未有的互動體驗和便利，之後又湧現了各種新的模型和技術。本書從多個方面介紹了AIGC 乃至AGI（人工通用智慧）的原理、應用場景，以及個人和企業的應用案例，值得大家閱讀。」 楊守斌 微軟社區區域技術總監 MSRD 「ChatGPT 的出現再次提醒我們，科技的突破是跳躍式的。AIGC 的發展關係著我們每個人。本書詳細介紹了AIGC 的發展脈絡和技術創新，更示範了使用AIGC 解決實際問題的方法，適合所有對AI 感興趣的讀者閱讀。」 曹冬磊博士 Kavout 首席科學家 「ChatGPT 的問世使得原本高端、神秘的AI 突然走進了大眾的工作與生活。AI 並不會直接搶走你的工作，但能用好AI 的人可能會。 本書是一本涵蓋原理、應用場景、應用案例的寶典。相信它可以幫你走出AI 焦慮，走進AI 世界。」 黃添來 高途集團高級技術總監 【目錄】 第 1 部分 AI 基礎概念 第 1 章 人工智慧基礎 1.1 探索 AI 的世界 1.1.1 人工智慧的範疇 1.1.2 何謂人工智慧？ 1.1.3 人工智慧的演進 1.1.4 人工智慧的分級 1.2 機器學習大補帖 1.2.1 何謂機器學習？ 1.2.2 機器如何學習？ 1.2.3 資料學三劍客 1.2.4 機器學習流程 1.2.5 學 AI 該用哪種程式語言？ 1.3 環境安裝指南 1.3.1 Anaconda 介紹與安裝 第 2 章 發現資料的秘密 2.1 資料的探索與準備 2.1.1 什麼是資料？ 2.2 探索式資料分析 2.2.1 EDA 必要的套件 2.2.2 第一支EDA 程式：資料集一覽 2.2.3 資料集描述 2.2.4 載入資料集 2.2.5 直方圖 2.2.6 核密度估計圖 2.2.7 相關性熱圖 2.2.8 散佈圖 2.2.9 盒鬚圖 2.3 離群值的檢查與處理方法 2.3.1 檢查異常值的方法 2.3.2 處理異常值的方法 2.4 資料清理和前處理 2.4.1 缺失值的處理 2.4.2 類別資料的處理 2.5 數據正規化與標準化 2.5.1 正規化 (Normalization) 2.5.2 標準化（Standardization） 2.5.3 為何需要特徵縮放與轉換？ 2.5.4 特徵縮放與轉換 第 2 部分 機器學習入門 第 3 章 非監督式學習：資料分群分類 3.1 何謂非監督式學習？ 3.2 K-means 簡介 3.2.1 K-means 如何分群？ 3.2.2 K-means 的最佳化目標 3.3 K-means 實務應用：群眾消費行為分群 3.3.1 資料集描述 3.3.2 載入資料集 3.3.3 建立K-means 模型 3.3.4 inertia 評估分群結果 3.3.5 視覺化分群結果 3.3.6 如何選擇最佳的K 值 3.4 降維技術在機器學習中的應用 3.4.1 降維的概念 3.4.2 主成分分析（PCA） 3.4.3 t- 隨機鄰近嵌入法（t-SNE） 3.5 降維實務應用：手寫數字降維視覺化 3.5.1 資料集描述 3.5.2 載入資料集 3.5.3 將資料切分成訓練集與測試集 3.5.4 建立PCA 模型 3.5.5 建立t-SNE 模型 第 4 章 線性模型 4.1 線性迴歸 4.1.1 線性迴歸簡介 4.1.2 線性迴歸的損失函數 4.1.3 線性模型求解方法：閉式解與梯度下降 4.2 線性迴歸實務應用：同步機勵磁電流預測 4.2.1 資料集描述 4.2.2 載入資料集 4.2.3 將資料切分成訓練集與測試集 4.2.4 特徵標準化 4.2.5 建立Linear Regression 模型 4.2.6 評估模型 4.2.7 迴歸係數分析 4.3 邏輯迴歸 4.3.1 邏輯迴歸簡介 4.3.2 邏輯迴歸學習機制 4.3.3 邏輯迴歸的損失函數 4.3.4 多分類邏輯迴歸 4.4 邏輯迴歸實務應用：鳶尾花朵分類 4.4.1 資料集描述 4.4.2 載入資料集 4.4.3 將資料切分成訓練集與測試集 4.4.4 建立Logistic regression 模型 4.4.5 評估模型 第 5 章 鄰近規則分析 5.1 k- 近鄰演算法 5.1.1 KNN 演算法原理 5.1.2 KNN 於分類和迴歸任務 5.1.3 KNN 度量距離的方法 5.1.4 比較KNN 與K-means 差異 5.2 KNN 實務應用：葡萄酒品種分類 5.2.1 資料集描述 5.2.2 載入資料集 5.2.3 將資料切分成訓練集與測試集 5.2.4 建立KNN 分類模型 5.2.5 評估模型 第 6 章 支援向量機 6.1 支援向量機簡介 6.1.1 支援向量機基本原理 6.1.2 超平面和支援向量 6.1.3 線性支援向量機 6.1.4 非線性支援向量機 6.2 支援向量機於分類和迴歸任務 6.2.1 SVM 分類器 6.2.2 SVM 迴歸器 6.2.3 參數調整技巧 6.3 SVM（分類）實務應用：手寫數字辨識 6.3.1 資料集描述 6.3.2 載入資料集 6.3.3 特徵前處理：t-SNE 降維 6.3.4 前置作業 6.3.5 建立SVM 分類模型 6.4 SVR（迴歸）實務應用：薪資預測 6.4.1 資料集描述 6.4.2 載入資料集 6.4.3 將資料切分成訓練集與測試集 6.4.4 建立SVR 迴歸模型 6.4.5 評估模型 6.4.6 視覺化預測：迴歸分析 第 7 章 決策樹 7.1 決策樹簡介 7.1.1 決策樹的基本概念 7.1.2 分類樹的生長過程 7.1.3 分類樹的評估指標 7.1.4 迴歸樹的生長過程 7.1.5 迴歸樹的評估指標 7.2 CART 決策樹 7.2.1 CART 演算法流程 7.2.2 決策樹剪枝 7.3 決策樹的可解釋性 7.3.1 決策樹的特徵重要性 7.4 決策樹（分類）實務應用：玻璃類型檢測 7.4.1 資料集描述 7.4.2 載入資料集 7.4.3 將資料切分成訓練集與測試集 7.4.4 建立分類決策樹模型 7.4.5 評估模型 7.4.6 模型的可解釋性 7.4.7 繪製決策邊界 7.5 決策樹（迴歸）實務應用：房價預測 7.5.1 資料集描述 7.5.2 載入資料集 7.5.3 特徵工程 7.5.4 將資料切分成訓練集與測試集 7.5.5 建立迴歸決策樹 7.5.6 評估模型 7.5.7 模型的可解釋性 第 8 章 整體學習 8.1 何謂整體學習？ 8.1.1 特徵面 8.1.2 資料面 8.2 隨機森林 8.2.1 隨機森林簡介 8.2.2 隨機森林的生成方法 8.3 隨機森林（分類）實務應用：糖尿病罹患預測 8.3.1 資料集描述 8.3.2 載入資料集 8.3.3 將資料切分成訓練集與測試集 8.3.4 建立隨機森林分類模型 8.3.5 評估模型 8.3.6 模型的可解釋性 8.4 隨機森林（迴歸）實務應用：帕金森氏症評估預測 8.4.1 資料集描述 8.4.2 載入資料集 8.4.3 將資料切分成訓練集與測試集 8.4.4 建立隨機森林分類模型 8.4.5 評估模型 8.4.6 模型的可解釋性 8.5 極限梯度提升（XGBoost） 8.5.1 極限梯度提升簡介 8.5.2 XGBoost 模型結構 8.6 XGBoost（分類）實務應用：銀行客戶定存申辦預測 8.6.1 資料集描述 8.6.2 載入資料集 8.6.3 資料清理 8.6.4 將資料切分成訓練集與測試集 8.6.5 建立XGBoost 分類模型 8.6.6 評估模型 8.6.7 模型的可解釋性 8.7 XGBoost（迴歸）實務應用：汽車燃油效率預測 8.7.1 資料集描述 8.7.2 載入資料集 8.7.3 將資料切分成訓練集與測試集 8.7.4 建立XGBoost 迴歸模型 8.7.5 評估模型 8.7.6 模型的可解釋性 第 3 部分 進階概念與應用 第 9 章 交叉驗證和錯誤修正 9.1 不能忽視的過擬合與欠擬合 9.1.1 如何選擇最佳的模型？ 9.1.2 過擬合 vs 欠擬合 9.1.3 偏差與方差的差權衡 9.1.4 如何避免欠擬合？ 9.1.5 如何避免過擬合？ 9.2 交叉驗證簡介 9.2.1 何謂交叉驗證？ 9.2.2 K-Fold 交叉驗證 9.3 機器學習常犯錯的十件事 9.3.1 資料收集與處理不當 9.3.2 訓練集與測試集的類別分佈不一致 9.3.3 沒有資料視覺化的習慣 9.3.4 使用錯誤方法為特徵編碼 9.3.5 資料處理不當導致資料洩漏 9.3.6 僅使用測試集評估模型好壞 9.3.7 在沒有交叉驗證的情況下判斷模型性能 9.3.8 分類問題僅使用準確率作為衡量模型的指標 9.3.9 迴歸問題僅使用 R2 分數評估模型好壞 9.3.10 任何事情別急著想用 AI 解決 第 10 章 模型落地實踐與整合應用 10.1 模型整合與部署 10.1.1 機器學習開發流程回顧 10.1.2 DevOps 與MLOps 概念簡介 10.1.3 如何將模型整合到實際應用中 10.2 儲存訓練好的模型 10.2.1 ONNX 簡介 10.2.2 將scikit-learn 模型輸出為ONNX 格式 10.3 使用ONNX Runtime 進行模型推論 10.3.1 ONNX Runtime 簡介 10.3.2 載入 ONNX 模型並進行推論 10.4 使用FastAPI 建立模型推論服務 10.4.1 FastAPI 框架介紹 10.4.2 Python 後端開發框架比較 10.4.3 撰寫第一個 FastAPI 應用 10.4.4 整合ONNX 模型於API 中 10.4.5 使用Postman 測試API 10.4.6 自動生成 AIP 文件 10.5 網頁推論與前後端整合 10.5.1 環境設定與準備 10.5.2 建立簡單的前端界面 10.5.3 前後端 API 串接

上學去 (1版)

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【簡介】 洪詠善（國家教育研究院課程及教學研究中心副研究員）：隨著書中的時間細流，走進過去的生活與文化空間，喚起每個人心中難忘的小學時光，串起世代間共同的童年記憶與情感。親子共讀的好書，衷心推薦。來！來！來！來學校！ 去！去！去！去上學！ 在阿公的年代，是怎麼上學的呢？ 爸爸媽媽以前上學時，又在學校裡做什麼呢？ 以最生動的對話、最精采的圖畫開啟三代間的交流 最適合三代共讀的繪本 原來時光的流變，悄悄藏在童年裡《上學去》帶領讀者穿越時空，認識自1950年代至今，臺灣不同世代兒童的校園生活，以及社會變遷帶來的環境改變，並讓孩子了解上學真正的意義。 臺灣在十九世紀末邁入近代西化的初等教育之路，由日治時期至今，社會政經嬗變，兒童在不同的年代裡，接受當時社會文化影響下的小學教育，不同的世代會有什麼樣的差異呢？ 本書以一個家族三代都上同一所小學的上學歷程，呈現臺灣小學教育的變化，同時也反映出社會的狀況和民眾的生活，在時光的流變中，尋找恆定不變的教育核心理念，那就是藉教育打開孩子的視野，讓每個人有能力追尋更好的自己。系列簡介 初期出版的三本書，以「兒童的文化生活史」為主軸，推出《上學去》、《放學後》、《放假了》共一套3冊，時間軸從1950年到現在，呈現這些年來生長在臺灣這塊土地上的孩子的日常生活情景。同時，也展現歷史與文化軌跡的改變、日常生活樣貌的更替、過去與現今學校生活的不同、每個時代孩子所熱衷的童玩遊戲、日常生活的飲食等，運用強而有力的圖像和故事，向當代的孩童介紹，不同時代的臺灣孩子不同的生活樣貌。