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明天要去遠足

為了解決花蓮即時天氣的問題，作者武田美穂 這樣論述：

　　日本知名繪本作家‧武田美穗學齡成長繪本系列１ 　　《明天要去遠足》 　　今天放學回家後比平常都還要來得興奮，因為明天就要去遠足了！ 　　雖然很害怕早上會睡過頭趕不上遊覽車，好想一回到家馬上就去睡覺， 　　但媽媽說怎麼可以沒吃晚餐就去睡，而且我還有好多事要準備喔！ 　　要帶的東西都整理好了嗎？ 　　像是手帕、衛生紙、雨傘、點心、野餐墊、毛巾、暈車藥、便當和水壺， 　　千萬都要記得帶，全部都放進新買的後背包裡。 　　還有爸爸在生日時送給我的指南針， 　　萬一不小心迷路找不到大家時，就可以派得上用場。 　　然後雖然已經聽了五次天氣預報，還是想再聽一次比較保險。 　　太

棒了！明天依然會是個好天事！ 　　一切都準備完畢，總算可以關燈睡覺， 　　但是……我還是好興奮，好像忘記如何睡著的方法了。 　　夜晚的窗外，傳來了各種的聲音， 　　但為了明天可以盡情地玩耍， 　　今天，我要說聲晚安了。 　　【關於本書】 　　本書描繪剛上幼稚園或小學的孩童， 　　準備迎接隔天遠足時，既興奮又期待的心情。 　　害怕該帶的東西沒有帶齊，不時檢查有沒有遺漏、 　　擔心明天的天氣，重複查詢即時天氣預報、 　　幻想著隔天的行程，然後興奮到都睡不著。 　　一早精神奕奕地出門後，在前往目的地的遊覽車上打瞌睡， 　　等車子即將抵達目的地才被老師喚醒，愉快地享受一天的遠足行程吧！ 　　

大家小時候一定體驗過遠足或是校外教學前一日的緊張心情！ 　　想著明天要帶些什麼、要吃哪些零食、遊覽車上誰會坐在旁邊、 　　在抵達目的地之前要跟好朋友玩什麼遊戲、預想著明天的種種行程……等。 　　本書精準還原了小朋友第一次遭逢這種情境，心中期待又興奮的情感。 　　【關於作者】 　　武田美穗小姐為日本知名童書繪本作家， 　　曾獲「繪本日本大賞」「講談社出版繪本賞」， 　　作品也被選入「青少年讀書心得全國評選」指定書籍， 　　多次榮獲大獎，深受大小讀者喜愛。 　　本系列是作者針對學齡孩童推出的主題繪本， 　　系列站在學齡兒童的角度觀察生活中的經歷， 　　描寫小朋友的期待興奮、害怕恐懼、擔憂煩惱、

想像與好奇心......等情緒。 　　作品用色繽紛鮮豔，構圖簡潔生動。 　　她擅長以彩色筆、蠟筆等孩童也經常會使用的工具創作， 　　筆下充滿童趣感的線條與角色外型，拉近了書中角色與孩童的距離， 　　敏銳的觀察力，將小朋友的情感與心思精準還原。 　　透過主角第一人稱的簡白文句，讓小朋友也能輕鬆理解故事， 　　並從中學習到生活經驗。 　　《明天要去遠足》為武田美穗學齡成長繪本系列首作 　　續作《怕怕鬼》《螞蟻大軍要來了》《影子》（書名皆暫定）將陸續出版！ 名人推薦 　　蒲公英故事閱讀推廣協會總幹事│王怡鳳 　　花蓮新象繪本館館長│許慧貞 　　新樹幼兒圖書館館長│蔡幸珍 　　──成長推薦

花蓮即時天氣進入發燒排行的影片

多元化量測系統於大漢溪河谷之地形監測

為了解決花蓮即時天氣的問題，作者簡宏禧 這樣論述：

本研究利用三維光達雷射掃描技術(3 Dimensions Light Detection and Ranging)，套合電子化全球衛星即時動態定位系統(Electronic Global Navigation Satellite System)之數值資料，結合大氣水文、數值地形模型(Digital Terrain Model)資料等多元量測技術，比對谷歌地球影像資料，藉以長期監測大漢溪河谷之地形變遷。本研究之研究目的有四：一為多衛星資料套合e-GNSS觀測系統進行控制點位量測；二為3D LiDAR觀測資料對大漢溪河谷進行階段性地形監測；三為結合多元化觀測資料與點雲成果比對Google Ear

th之影像紀錄；四為建立大漢溪河谷動態之時序變化。 經本實驗數據分析，自106年至111年多次監測，布設之控制點平面位置較差在0.013~0.050公尺之間，全區點雲套合精度約在0.0030~0.0070公尺；從兩時期觀測資料相較，無論是點雲資料比對或是DTM模型相較，皆可得出河床逐漸左偏的證明。由本研究成果顯示大漢溪河谷地形變遷之事實存在，也提出多元化量測技術監測模式的可行性。

倫理的臉：當代藝術與華文小說中的動物符號

為了解決花蓮即時天氣的問題，作者黃宗潔 這樣論述：

本書特色 　　本書以動物倫理為核心，探討當代藝術與華文小說中動物符號之使用，涵蓋之藝術作品如霍夫曼（Florentijn Hofman）《黃色小鴨》、徐冰《一個轉換案例的研究》、李小鏡《十二生肖》、周慶輝《人的莊園》；小說則有韓麗珠、甘耀明、連明偉、葛亮等之作品。藉由其中彰顯的人與動物關係，思考藝術自由與動物倫理如何相容、人與自然之混種共生、以及動物寓言之在地轉向等面向，期能打開美學、倫理與文學之間，更豐富的對話空間與流動可能。

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決花蓮即時天氣的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。