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熱點新知搶先報
內容簡介
依最新初考命題大綱之安排，將法律、經濟、政治及生活時事各方面的基礎知識，濃縮必考精華，以表格化的方式呈現，並輔以試題演練，便於反覆練習，增進學習效益。在使用本書之餘，還需廣泛閱讀，各大報的社論以及考古題皆為最佳命題來源，若此想必可輕鬆作答，高分手到擒來。
◎心智圖擷取關鍵考點，強化記憶！
本書由千華名師親自整理條列精華重點、表格化呈現焦點來增進學習效益。另外，輔以關鍵字重點標示，並以「易混觀念辨正」解說專有名詞、釐清重要概念，得收融會貫通、打通任督二脈之效。
◎收錄歷屆試題，速成應考實力！
最後收錄103～108年歷年試題， 每一題皆由名師精編解析，包含書前「最新命題分析與準備方向」，都是為了做好最完善的考前準備。本書提供最精準的命題走向、最完備的應試對策，完全掌握歷屆題目的作答要領和命題趨勢，在最有短的準備時間內，達到最高的效益。
公民的學習從學生時代就開始，普遍被學生視為營養學分，甚至考前再看即可。但到了國家考試的領域中，其深度與廣度驟增，也因為選擇題型的固定配分，必須題題計較、分分不可失。從考選部所擬定之命題大綱來看，此科幾乎涵蓋了所有的社會人文議題－個人、人際、家庭、社會時事、政治、經濟、法律，甚至國際議題都是合理的命題範疇，使得考生在學習上淪為興之所至的閱讀或充滿無力感的海底撈針學習，無所適從地不斷調整學習步伐，很有可能導致坐困愁城。
本書的編輯有以下特色，為考生指出學習聚焦所在：
1. 命題焦點綜覽：考生可以先行閱讀每章前方之命題焦點，等同於每一議題的重點整理與摘要，讓自己在某些不熟悉的議題中，有一個概略的印象與思考指引，如此可以發揮學習過程中的坐標作用，讓人可以達成有效學習，不致於在書海中迷路。
2. 易混觀念辨正：每個章節中，考生容易犯錯或誤解的題型特別另外解說，學習時就及時矯正，避免失分的可能性。適合做為考前快速複習的必讀重點。
3. 表格式整理：大量運用表格化整理重點，並一次呈現其他近似概念的比較。考生在閱讀時可以再一次思考確認已知概念是否完整。
4. 仿真模擬題：本書從原有的考古題中，依循考選部公布之命題大綱，設計相關題目，特別將大量時事議題結合法制規範或新修法規重點，予以入題。讓考生得以透過閱讀本書之重點後，快速進行自我實力的檢測，有效率地拾遺補缺，為獲取高分進行最後一段衝刺。
目錄
最新命題分析與準備方向
2020年新制上路
第一部分 命題焦點
焦點一 個人、家庭與社會生活
焦點二 政治與法律生活
焦點三 經濟生活
焦點四 文化生活
焦點五 立足台灣、展望世界
第二部分 近年試題及解析
103年 初考(一般行政)
103年 初考(非一般行政)
103年 地特五等(一般行政)
103年 地特五等(非一般行政)
104年 初考(一般行政)
104年 初考(非一般行政)
104年 地特五等(一般行政)
104年 地特五等(非一般行政)
105年 初考(一般行政)
105年 初考(非一般行政)
105年 地特五等(一般行政)
105年 地特五等(非一般行政)
106年 初考(一般行政)
106年 初考(非一般行政)
107年 司法五等
107年 地特五等
108年 初考
108年 地特五等
109年 初考
序
各位應考公職的同學們大家好：
所謂工欲善其事，必先利其器，準備考試也是如此，要有這種正確認知和心態，公民這科亦是如此，在云云書海中選定一本教材，把書中不會的概念先讀懂，再勤做題庫和考古題，相信必然會有好的結果。古人說：「揮汗耕耘者，必先含笑收穫。」在有限的時間內，如何分配時間，就成了最後決勝的關鍵！
一、擬定讀書計畫
距離考試的時間，及應該讀的科目平均分攤到每月、週、日的讀書計畫表中，一方面可以掌握進度，一方面會更積極不敢懈怠。從考試前半年起，每日早上六點起床，唸到晚上十二點，中午晚上都休息一小時用餐梳洗。每週檢視讀書計畫是否落後，再行調整。基本上一週內各科都要接觸，以免生疏。期間若覺得壓力很大，尤其是唸公民時，一開始很多名詞都很陌生，常常覺得很挫折，此時可休息一下出門走走，再回來針對那些名詞上網找文獻或書籍閱讀，才能漸入佳境。
二、遠離非考科相關的網路活動
檢視自己未準備考試前，每日花費在網路瀏覽、購物、聊天、寫信、臉書等的時間，不知不覺佔據了一整晚的光陰，因此規定自己除了上網課業發問外，嚴禁使用電腦，並且每週只能上網找資料一次。
三、勤做題庫
廣做各種題庫本，基本上是先將自我選定的教材看完，就做題庫，再讀一次課本，再換不同題庫。若課本或題庫本不懂的地方先做註記，然後一定要找出關鍵的原因答案，並做成筆記。如此反覆，很多觀念都會越來越清晰。
四、考前複習筆記
平時就將各種容易混淆的觀念或重點記在筆記上，考前一兩週，再複習一遍加深印象。其過程十分地辛苦，古人云：「如人飲水，冷暖自知。」不努力，你的未來永遠都只是個夢，但堅持必定有收穫，期許所有有志報考的考生，都能美夢成真！
詳細資料
- ISBN：9789864879885
- 叢書系列：
- 規格：平裝 / 512頁 / 17.6 x 23.13 x 8 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：> > >
YouTube用戶每日觀看小時數高達10億小時，而每分鐘就有超過500小時的視頻被上傳到YouTube平臺中。其數據量之大，若真的要做到每位YouTube用戶的個性化推薦與設計，的確有一定的難度。 對此，YouTube工程研發副總裁克里斯多·古德羅（Cristos Goodrow）說明，YouTube的工作之一，就是幫助用戶在大量內容中主動提供他們想看的，從而改善他們的服務體驗、提高其滿意度，而至今全球YouTube用戶的觀看時間高達7成來自推薦視頻。 ... 而針對平臺服務方面，谷歌也分享了YouTube優化平臺服務的三大曆程： 第一階段（2011年-2012年）：「觀看時長」才是算法的重點 早在2011年，YouTube就留意到使用者的觀看次數並不能真實反應出推薦的內容是否符合用戶需求，因此這段時間，YouTube將重點放在「觀看時長」（Watchtime）。雖然這麼做導致了觀看次數在一天內下降20%，但觀看時間卻從平均120秒提高到140秒，而如今證實這個想法是正確的，在2017年，YouTube上用戶每日觀看視頻總時數已經達到10億小時。從觀看次數轉為觀看時數，代表YouTube更看重使用者的黏著度，也就是用戶可能感興趣的內容。 第二階段（2014年-2015年）：人工智慧讓個人化視頻推薦更精準 隨著移動用戶的急劇攀升，當時已有超過60%的YouTube觀看時間發生在智慧型手機和平板計算機上。為此，YouTube在這段時間針對移動裝置進行優化，比方說在移動版中加入「再看一次」（Watchit Again）的功能；同時調整了首頁頁面的排版方式；同時透過谷歌大腦（GoogleBrain）團隊導入人工智慧技術，強化了人工智慧推薦系統、提升視頻推薦機制的準確，使到推薦視頻更加個人化。 ... 第三階段（2016年-2017年）：用戶接口個人化 隨著機器學習技術的成熟發展，讓開發團隊可以作出更多事情，YouTube在2016年至2017年內推出了超過190個更新。為了維持使用者觀影新鮮感、提高滿意度，YouTube持續優化個人使用體驗，確保每個人都獲得最新、最熱門的內容推薦；同時，YouTube也將「個人化」的概念應用至使用者頁面，並於2016年推出更新的YouTube移動版首頁，接口設計比以往都更乾淨簡潔，也在首頁顯示與用戶更相關的YouTube個人化推薦視頻。 ... 針對YouTube優化方面，「YouTube搜尋與探索團隊」隨時在YouTube上準備高達100小時觀眾感興趣的視頻內容，並在YouTube首頁上每天推薦高達2億個不同類型的視頻，涵蓋了76種不同語言，讓所有用戶都感受到YouTube真的了解他們的喜好，其成果就是「超過七成的觀看時間是來自觀看YouTube自動推薦的視頻內容」。若與三年前相比，使用者在YouTube首頁點擊推薦視頻的觀看時間成長了20倍。 由於每分鐘有超過500小時的視頻被上傳到YouTube，因此推薦系統必須對最新上傳的視頻以及使用者最新行為擁有相當的反應能力。同時，從不斷為使用者開發多元內容的角度來看，推薦系統也希望能平衡新的視頻內容和現存的內容，作出更適合用戶的推薦。 為此，谷歌這兩年積極使用所謂TensorFlow的人工智慧系統，TensorFlow是谷歌於2015年研發的人工智慧學習系統，像是Gmail、谷歌相簿、谷歌翻譯等都有其影子。在YouTube用戶推薦系統當中，用戶喜歡及不喜歡的視頻都是訓練數據，包括：使用者直接在視頻下方點擊「我喜歡」或「我不喜歡」的按鈕，或其他隱性回饋訊號，例如用戶完整看完一段視頻等，都將會被TensorFlow基礎上的學習視頻推薦系統所讀取。 ... 古德羅指出，為了提供更好的用戶推薦，團隊搭建置了結合候選生成模型（Candidate Generation Model）與排名模型（Ranking Model）這兩個神經網絡的推薦系統。前者將數百萬個視頻數據縮小分成多個數百個與用戶相關視頻的數據子集，這些資料子集把許多變因都考慮進去，包括：瀏覽歷史、搜尋歷史以及人口變項信息（如年齡等）。而後者則會透過提名特徵（Nominating Features）來下評分訊號的權重（Scoring Signals），相關熱門推薦視頻評分結果判斷標準如下： ■人口統計信息（Demographic information），例如地理位置 ■最受歡迎的視頻（Most popular videos） ■用戶和視頻所使用的語言 ■近期觀看紀錄 ■使用者和該視頻頻道的過往連結 至於智能判斷視頻內容，並下架不雅內容這方面，主要來自YouTube認為「恐怖主義和暴力極端主義內容不應在網絡上散播」，因此2017年六月開始將人工智慧應用在辨識視頻內容上。 古德羅又指，過去團隊僅依賴YouTube用戶主動檢舉不當內容，再由YouTube小組依規定進行審核、移除違反社群規範的內容，或是加上年齡限制等設定。過往的做法實在太慢了，因此在去年六月起，團隊導入人工智慧技術去識別暴力極端主義相關內容，找出這些內容後，再交由系統進一步判別並審查。截至去年九月，所有因為含有暴力極端主義內容而遭強制下架的所有違規視頻中，有超過80%的視頻是在用戶還沒提出任何檢舉之前，就已經從YouTube上移除掉，相比前一個月，提升了8%。 谷歌表示，這仍是實行至今的初步成果，為了加強這個移除機制的準確度，以及減少誤判的情況發生，YouTube小組審核了超過100萬部的視頻，希望能夠通過為系統提供大量的訓練實例，讓機器學習的應用效益達到優化。 即便如此，開發團隊仍然認為機器識別技術和審查機制仍不夠完善，還需要持續進步以降低誤判，因此開發團隊開始讓人工智慧來「認識」視頻中人類的動作，為了提升機器學習認知視頻中人類動作的能力，開發團隊導入原子可視化動作數據學習模式（Atomic Visual Actions， AVA）。 直到去年11月，AVA已經分析了超過57萬組視頻片段、生成21萬個動作標籤，總計標註了9.6萬組人類的動作。不過目前AVA仍在研究的初步階段，谷歌承諾，未來希望有更多的研究投入，能夠加速AVA的發展，讓YouTube的視頻內容生態朝向正向發展。
文章來源取自於：
每日頭條 https://kknews.cc/media/m98lkb2.html
博客來 https://www.books.com.tw/exep/assp.php/888words/products/0010852320
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