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疫世界：2020~2021臉書截句選

為了解決網頁前後端串接的問題，作者 這樣論述：

　　所謂「截句」，一至四行均可，可以是新作，也可以是從舊作截取，深入淺出最好，深入深出亦無妨。截句的提倡是為讓詩更多元化，小詩更簡潔、更新鮮，期盼透過這樣的提倡讓更多人有機會讀寫新詩。   　　自2020年2月起，COVID-19的恐慌感開始蔓延全球，隸屬臺灣詩學季刊社的「facebook詩論壇」網站開始出現大量表達詩人憂心疫情的截句詩作，兩年下來少說發表了好幾百首，而疫情以外的題材則超過七八千首。今年白靈第四度編選了《疫世界──2020～2021臉書截句選》，本冊為雙年份截句選，從2019年7月至2021年6月的作品中遴選了535首截句詩，關於疫情有39首，共分為四輯，後附作

者索引。   　　詩人因繭居而得以深度自我探索、深思人類與萬物的關聯，這場百年未曾有過的大疫，給予人類四個啟示──「疫／異／抑／殪」。奇「疫」流竄又詭「異」難測、如臨大戰般地空前壓「抑」世人且隨時可能令人肺「殪」。一路上「facebook詩論壇」的作者們緊盯著時代的齒輪紋路，用力擠著想像，搭起一條危危顫顫的橋，欲渡此險境，截句詩作顯然成了捷利的便橋。黑暗遼闊又怎樣？詩在哪裡，就亮到哪裡。   本書特色   　　★臺灣詩學．2021年截句詩系。   　　★詩人於此世紀大疫當下，用力擠著想像，搭起一條危危顫顫的橋，欲渡此險境，截句顯然成了捷利的便橋。從反送中的香港事件

到武漢肺炎病毒的吹哨人李文亮發現了大疫，一路上「facebook詩論壇」的截句作者們緊盯著時代的齒輪的紋路，沿路跟隨。   　　★本書選自「facebook詩論壇」2019年7月至2021年6月的作品，收錄535首截句詩，關於疫情有39首，共分為四輯，後附作者索引。詩人因繭居而得以深度自我探索、深思人類與萬物的關聯。黑暗遼闊又怎樣？詩在哪裡，就亮到哪裡。

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基於 Vue.js 漸進式框架之非同步 Web 應用系統設計

為了解決網頁前後端串接的問題，作者黃玉騰 這樣論述：

本篇研究是採用Vue.js漸進式框架加上MVC Design Pattern這兩者為基礎，利用軟體工程的系統分析、系統設計、系統開發及系統測試完成非同步Web應用系統設計。MVC Design Pattern用來建構前端、後端、資料庫的串接與整合。前端使用Vue.js漸進式框架旨在加快前端載入速度及利用框架自身提供的多種元件來改善使用者體驗。利用MVC Design Pattern來建立整體系統架構的優點在於能解決維護上的困難。藉由將系統分割成MVC三元件使得修改及擴充只需針對相應的部分更改，這讓系統開發及維護上的效能都能獲得改善。由於僅使用MVC Dwsign Pattern建構整

體架構使得前端網頁載入及執行速度有一定程度上的限制，因此在前端使用具有MVVM特性的Vue.js漸進式框架，其框架特性及功能可以解決網站換頁和網頁內容載入速度慢、資料顯示不及時及網頁執行效率低落等問題，基於以上問題分別使用了SPA、Lazy Loading、Two-Way-Data-Binding、Axios這些技術，並且實驗套用前後效果差距呈現改善了哪些使用者體驗。

徘徊於天人之際：海德格的哲學思路

為了解決網頁前後端串接的問題，作者關子尹 這樣論述：

然則蘋果樹不會議論蘋果，而只負載之， 待到秋熟，便讓它們墜下來。（GA-97: 222） 從形而上的角度看，思慮比哲學要簡單得多， 但正因為其簡單，故實行起來卻困難許多。（GA-16: 709） ——海德格 　　德國哲學家海德格對二十世紀思想界影響重大，在當代華語世界亦深受重視。但他也是位謎樣的哲人，用詞撲朔迷離，著述晦澀難解，學說跡近玄秘，而其納粹往跡，更曾引起過多番重大爭議。如何在他迷宮般的用語中，辨識出持續不變的核心關懷？又如何公允地理解他的思想，闡明其中對於現代文明危機的洞察？ 　　《徘徊於天人之際》是關子尹研究海德格哲學三十多年的集大成之作，精湛而深刻地詮釋這位謎樣哲人的思想

，並給予其批判性的定位，為海德格學說提供了清晰且獨到的見解。 　　書中除討論海德格的主要著作《存在與時間》之理論佈局、其「生命圖式」學說和「時間性」之關係，與歷史性概念對西方人文傳統定位的影響等問題外，亦涉及海德格後期的「同一性思維」，及與此相關的各種概念名相。此外，更論說海德格對西方近世主體性理論的批判、與西方哲學巨擘特別是康德和黑格爾學說的理論關係、和神學的轇轕、同道家哲學的比較，還有其所牽涉的反猶爭議等；最後還論及海德格對現代世界技術文化的批判等多種議題。  

兒童文本合適年段判定模型開發與自動分級系統建置

為了解決網頁前後端串接的問題，作者紀承瑋 這樣論述：

閱讀教育的課程近年來是各國強調的重點之一，藉由閱讀教育激發兒童對閱讀的興趣與習慣，進而培養兒童閱讀理解以及口語表達等閱讀相關能力，使兒童奠定應有的能力以面對未來社會的競爭。然而各年段兒童所適合閱讀的文本不盡相同，在課堂或家中，須由教師或家長協助判定兒童適讀的文本，其判定結果可能會因為教師或家長的主觀想法或閱讀能力的高低而有所不同，若造成適讀誤判，可能導致兒童抗拒閱讀或難以理解文本的內容等問題。因此，本研究擬採用Google的深度學習與人工智慧科研專案團隊Google Brain於2018年提出的自然語言處理模型Google BERT，進行兒童文本合適年段判定模型的開發，進而建置兒童文本自動分

級系統，以提供教師、家長或專家學者能夠更即時且準確的對兒童文本進行合適年段的判定。本研究採用中部某縣市所建置之閱讀線上認證系統（以下簡稱認證系統）的認證書籍中挑選三個年段（低年段、中年段、高年段）作為本研究的主要研究樣本，透過撰寫網路爬蟲蒐集書籍的年段類別與簡介內容做為樣本資料，將樣本資料的70%用於兒童文本合適年段判定模型的開發，使用Google BERT的微調方法，找出兒童文本合適年段判定模型的最佳參數，以進行模型訓練；剩餘30%用於驗證模型判定的年段與認證系統歸類的年段的一致性表現，並對其計算準確率及F1分數，以驗證模型的準確率與穩定性之成效。本研究開發之兒童文本合適年段判定模型判定的年

段與認證系統歸類的年段一致性之準確率為0.9818以及F1分數為0.9665。故本研究進而建置兒童文本自動分級系統，供使用者輸入兒童文本簡介內容進行兒童文本合適年段分析功能，系統會自動回饋各年段判定的機率值與適讀年段判定給使用者，以完成兒童文本自動分級系統之建置。