泥與火的藍調：從唐代藍彩瓷到元代青花瓷 (1版)

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【簡介】 《泥與火的藍調 － 從唐代藍彩瓷到元代青花瓷》 The Blues of Clayand Flame The Blue-and-white from the Tang Dynasty to Yuan Dynasty 以物讀史，博古通今，辨真識偽，鑑知中國古代青花瓷的誕生、成長與興盛。從歷史、工藝技術、材料與藝術風格等等角度，剖析其藝術風格與文化意涵。 作者以多年的鑑識與研究經驗，行旅中國各地古代窯場遺址以及海內外各地著名的博物館，蒐集了青花瓷樣本與圖文資料，也親自參訪了從事高仿青花瓷的工藝師們，更結合了目前最新的考古成果與知識，結合理論與實務經驗匯聚於本書，對提升欣賞的素養與收藏鑑識的眼光，有著一定的助益。 ◆提升欣賞的素養與收藏鑑識的眼光 本書的撰寫是作者在台灣師範大學藝術史研究所以及阿賴耶藝術講堂的「文物鑑定學」課程的教學講義為基礎，在出版社的邀請之下，加入了更多更新的資料使其內容更為豐富，同時加入許多圖片，並在文字上加以潤飾，捨棄一般冗長而晦澀的學術寫作方式，力求行文順暢，深入淺出。

OSCE在心理衡鑑初次晤談之應用：以憂鬱症個案為例 (1版)

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【簡介】 　　近年來，心理學界逐漸採用「客觀結構式臨床測驗」（OSCE）來評估臨床專業能力。對比醫學OSCE的蓬勃發展，OSCE在心理學的應用仍面臨題庫建置不易，尤其是標準化病人（SP）測驗站的開發，以及施測人力與經費不足等挑戰。為促進OSCE在心理學的應用，本書以「心理衡鑑—初次晤談OSCE」為主軸，分成「理論篇」與「應用篇」。「理論篇」從「能力本位」觀點，重新建構心理師核心能力評量的理論架構，並闡述OSCE用於心理衡鑑能力評量的現況和挑戰，以及科技應用的未來展望。應用篇則提供五個SP測驗站個案腳本、測驗實務規劃與示範影片。作者們期盼透過本書來拋磚引玉，為OSCE在心理衡鑑能力評量與教育訓練，貢獻心力。 【目錄】 第一章 從能力本位觀點反思OSCE在心理師專業能力評量之應用 第二章 OSCE在心理衡鑑能力評量與教育訓練之應用 第三章 跨域資源整合之初次晤談OSCE：SP題庫建置 第四章 具抗拒行為之男性憂鬱症個案（SP01B） 第五章 受照顧責任影響之男性憂鬱症個案（SP02B） 第六章 性別不平等影響之女性憂鬱症個案（SP03B） 第七章 受情緒勒索影響之女性憂鬱症個案（SP04B） 第八章 婚姻及多重家庭壓力之男性輕鬱症個案（SP05B） 第九章 OSCE在心理專業能力評量與教育訓練之展望 附錄

運用GPT-4與ChatGPT開發App: 智慧聊天機器人與內容生成工具開發指南 (1版)

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【簡介】 　　AI正在改變開發世界，準備好加入這場革新了嗎？ 　　本書帶你掌握ChatGPT與LLM的強大功能，從文字生成、智慧問答到提示工程、模型微調。 　　用Python就能讓AI成為你最棒的開發夥伴！ 　　本書提供： 　　從零開始：快速理解 LLM 原理，掌握 ChatGPT 應用開發核心技術 　　實戰導向：使用 OpenAI API，打造各種 AI 功能，包括智能助理與問答系統 　　進階技巧：提示工程、RAG、LangChain、LlamaIndex，優化AI效能 　　完整範例：GitHub 程式碼+逐步指引，動手實作 AI 應用 　　不論你是開發者、數據工程師，還是 AI 愛好者，本書都是你進入AI應用開發領域的最佳幫手！ 　　這本書是Python開發者的理想指南，可為學習如何使用大型語言模型來開發應用程式提供協助。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete詳細介紹了GPT-4和GPT-3.5模型的主要功能與優勢，並深入解釋這些模型的運作原理。此外，書中還提供了使用OpenAI的Python函式庫進行應用程式開發的步驟指南，包括文本生成、問答系統和智慧助裡等應用。 　　本書以清晰易懂的敘述方式撰寫，搭配簡單易學的範例，幫助讀者理解概念並將其應用於實際專案。書中提供的Python程式碼範例皆可在GitHub上取得，並附有關鍵術語的詞彙表。準備好在應用程式中釋放大型語言模型的威力了嗎？這本書是您的必備之選！ 　　您將於本書中學習到： 　　．GPT-4與GPT-3.5模型的基本概念、核心特性與運作方式。 　　．如何將這些模型整合至基於Python的應用程式中，並充分發揮自然語言處理能力，解決LLM相關的挑戰。 　　．在Python中使用OpenAI API進行文本生成、問答、內容摘要、分類等實作應用。 　　．進階的LLM主題，如提示工程、特定任務的模型微調、檢索強化生成（RAG）、插件、LangChain、LlamaIndex、GPTs和智慧助理。 好評推薦 　　來自Amazon讀者的好評 　　「這本書是LLM新手的理想入門書，簡單易懂的 Python範例，幫助我輕鬆學會在應用程式中運用GPT技術。」 　　「書中提供很多實用的OpenAI API使用建議，並包含清晰的範例和經驗分享。讓我節省了大量搜尋和試錯的時間，是學習GPT開發的絕佳資源。」 　　來自業界專家的推薦 　　「透過實用範例與逐步指南，作者為前沿應用開發鋪設了清晰的道路。」 ——Tom Taulli，《Generative AI》（Apress）作者 　　「完美結合理論與實作，讓GPT-4和ChatGPT的技術細節變得易於理解。」 ——Lucas Soares，Biometrid機器學習工程師  【目錄】 第一章 GPT-4 與 ChatGPT 的基礎知識 LLM（大語言模型）簡介 簡史：從 GPT-1 到 GPT-4 LLM 的使用情境和產品範例 謹防 AI 幻覺：限制和考量 透過進階功能釋放 GPT 潛力 第二章 深入探討 OpenAI API 基本概念 用 OpenAI Playground 來試玩 GPT 模型 入門：OpenAI Python 函式庫 使用聊天補全模型 使用其他文字補全模型 各方面的考量 其他的 OpenAI API 和功能 第三章 可支援 LLM 的應用程式：能力和挑戰 App 開發概要說明 軟體架構設計原則 把 LLM 的各種能力整合到你的專案中 範例專案 成本管理 支援 LLM 的 App 各種可能的漏洞 使用外部 API 第四章 OpenAI 的進階 LLM 整合策略 提示工程 微調 RAG（檢索增強生成） 在不同策略之間進行選擇 從標準的應用程式，到支援 LLM 的解決方案 第五章 利用框架、外掛等方式來提升 LLM 的能力 LangChain 框架 LlamaIndex 框架 GPT-4 外掛 GPT Assistant API 第六章 全部整合起來 重點回顧 全部整合起來：AI 助理的使用情境 所學習到的經驗教訓 關鍵術語詞彙表 附錄A 工具、函式庫與框架 索引

下半場人生幸福藍圖自我陪談12問 (1版)

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【簡介】 　　回首人生上半場，時間再也回不去；那麼，面對接下來至少30年的下半場，我們要如何把握主導權，是不是有人可以陪我們「下山」呢？ 　　這是一本自我陪談工具書，用來陪伴「準備進入」或「已經進入」下半場人生的讀者，透過自我陪談的方式，開啓屬於自己的下半場人生規劃。 　　本書由四位陪談者一起陪伴讀者「下山」。擔心孤獨、擔心不健康、擔心變成下流老人？光是擔心並不能帶來幸福，需要安排很多事情，也有許多值得盼望的願景。唯有盡早規劃，才能減輕擔憂，開創屬於自己的下半場幸福藍圖。   【目錄】 推薦序：打造優雅自得的下半場人生 彭思舟 推薦序：變老，是人生必考題 安 邦 推薦序：淡定畫人生 柯智珮 推薦序：好好吃飯，好好生活 陳建翰 推薦序：下半場需全面規劃黃于珊 前 言：有沒有人可以陪我們下山張嘉茹 尋找劇本的下半場 發揮自我陪談能力 願下半場人生精彩 生活重心篇 第1問：我要如何建立生活重心 下半場人生變化不算少 深入內心面對真實自我 築夢踏實追求理想生活 第2問：我要如何學習自我陪伴 整理內在與接納轉化 直覺繪畫與心靈書寫 靜態靜心與動態靜心 第3問：我要如何保持社交互動 多方嘗試且持續執行 認識自己也覺察自己 找到夥伴並接觸社會 健康維護篇 第4問：我要如何透過飲食打下健康基礎 慢性疾病大多是被吃出來的 多吃「食物」少吃「食品」 吃食是人們生存幸福感來源 第5問：我要如何透過運動保持身體活力 訓練柔軟度肌耐力與平衡感 加強心肺功能提升攝氧能力 運動後需補充高蛋白的迷思 第6問：我要如何透過睡眠恢復精神能量 睡眠品質比睡眠時間更重要 避免影響睡眠品質的四要點 提升睡眠品質的十個小建議 資產配置篇 第7問：我要如何評估財務狀況 開啟家人的財務對話 養成良好的記帳習慣 盤點財務存量與流量 第8問：我要如何準備養老資金 理想養老生活的三個層次 評估退休目標與現況差距 展開養老金差額行動計劃 第9問：我要如何規劃適當保險 所有人都要面對的四大風險 盤點自己和家人的保險內容 投保時不可不知的注意事項 終老傳承篇 第10問：我要如何面對人生終將會有盡頭 坦然面對終須一別 道謝道愛道歉道別 照護安寧不留怨憾 第11問：我要如何設立有效遺囑避免糾紛 預設遺囑避免爭產 依照順位分配遺產 有效遺囑成立要件 第12問：我要如何過好第三人生優雅道別 相互獨立的互助共生階段 生前筆記本與最後行李箱 預先準備才能優雅地道別   看更多

藍房子（散文） (1版)

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【簡介】 寫散文，有三條最重要。一是誠實。這寫作基石因普遍缺失而彌足珍貴。其實與誠實對應的不僅是謊言，也包括虛妄、矯情及逃避；二是沉默。與一個喧囂的時代抗衡的是沉默，使我們不致淪為同謀或被吞噬。沉默改變詞語的方式，深化孤獨的內省，延長冥想的回聲，給萬物重新命名的可能；三是警醒。在愛與恨、忠與逆、守成與超越之間，構成一個作家與母語之間的緊張關係。警醒則是必要的承諾與保證。