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漂浪的小羊

為了解決最容易學的語言的問題，作者陳蕙貞 這樣論述：

二戰，在一個文學少女的心底，留下了什麼樣的印象與刻痕？ 　　《漂浪的小羊》是一位天才少女作家的「抗戰」書寫， 　　寫出了她自己，也寫出了她所置身的那個時代， 　　寫出了二十世紀臺灣╱中國╱東亞人民的一個特殊的生命類型。 　　被譽為臺灣光復初期天才少女作家的陳蕙貞，於一九三二年出生於日本東京，本書《漂浪的小羊》為其十四歲時的初試啼聲之作，是一部半自傳體小說。中日戰爭期間，她在日本完成小學教育，戰爭結束後隨家人返回臺灣，一九四九年後長期定居於中國大陸，二○○五年病逝北京。本書是作者於一九四六年全家返臺前，在等候船位的一個月內寫成的，而後獲得臺灣《中華日報》小說徵文首獎，驚艷文壇。 　　

然而時至今日，出版這部將近七十年前寫就的小說，其意義絕不止於再現一位天才少女的小說書寫而已。讀者可藉由本書一窺一九三六至一九四五年間，從中國對日抗戰前夕到日本戰敗期間，一家四口懷抱著回歸祖國的希望，在日本東京等地輾轉生活的經歷。陳蕙貞的故事可說是二十世紀臺灣╱中國╱東亞人民生命史的類型之一，小說中對於日本國家體制以及日本國民性的反思隨處可見，這些反思即使到了今天仍然有可供借鏡之處，具有明確的現實與歷史意義。 名人推薦 　　◎臺大中文系梅家玲教授、日本愛知大學黃英哲教授專文導讀

最容易學的語言進入發燒排行的影片

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決最容易學的語言的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。