從今天起 一張圖讓你聽懂CNN【書＋1片DVD-ROM電腦互動光碟(含課文朗讀MP3)】 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 深度學習
• 捲積神經網絡
• CNN
• 圖像識彆
• 機器學習
• 人工智能
• 計算機視覺
• 科普
• 技術入門
• 圖解教程

　　CNN官方授權
　　你可以看影片跟著主播練聽力
　　你可以聽朗讀跟著外師練口說
　　你可以看聯想圖錶記住美國人最常用的新聞詞匯

　　關注全球大小事，從聽懂新聞英語開始！     

　　資訊零時差，新聞無國界！現代人所處的世界是隻要使用手機、平闆、電腦等工具，就可以接收到全世界各個角落的第一手最新訊息。然而，新聞內容包羅萬象，當你看到、聽到英語原文的新聞時，可以馬上掌握其重要資訊嗎？不管是節目專訪或是新聞片段，要是能立即聽懂並掌握重點，不僅能吸收新資訊也能開拓新視野！

　　掌握重要詞匯，聽懂、看懂英語新聞沒問題！

　　本書特彆精選近幾年的重要新聞，匯整常見六大類彆英語新聞的必備詞匯，收錄28則取材自CNN新聞的精彩報導，包括商業財經、政治、社會、娛樂、科技及醫療健康新聞，並補充說明新聞中的常用句型，讓你在吸收資訊的同時，可迅速掌握各類新聞的重要詞匯與句法，有效提升英文能力，輕鬆掌握全球脈動。

　　本書在各類彆英語新聞報導前，先以「單字聯想」的方式，幫助讀者有係統的學習此類彆新聞的常用詞匯。接著，在新聞報導中採中英文對照方式，並在新聞的右側詳列單字片語及相關延伸說明；左側則是提供各類新聞重點單字的例句並補充同反義、衍生字或相關句型說明，讓讀者能深入瞭解其用法及含意。

　　CNN原文影音完整收錄，有效提升聽說能力！

　　本書將新聞內容完整收錄於互動光碟中，跟著光碟中全書新聞的原音報導MP3，隻要持續不斷地反覆聆聽、練習，絕對可以輕鬆掌握英語節奏、語調及英文句構。另外本書也支援點讀筆功能，讓你可以隨點隨聽，增進學習效率。相信本書係統化整理歸納新聞詞匯，並有效剖析新聞常用句型，加上英語新聞原汁原味的影音呈現，必能幫助讀者迅速提升英聽能力、躋身專業人士之列！

　　LiveABC智慧讀筆需至LiveABC官網購買
 

好的，以下是針對您提供的書名之外的其他圖書的詳細介紹： 《深度學習在計算機視覺中的應用實踐》 前言： 在信息爆炸的時代，圖像和視頻已成為我們感知世界的主要媒介。計算機視覺作為連接機器感知與人類理解的橋梁，正以前所未有的速度發展。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具實踐性的指南，係統闡述如何將前沿的深度學習技術，特彆是捲積神經網絡（CNN）的核心原理，應用於解決計算機視覺領域中的關鍵問題。我們不追求純粹的理論推導，而是著重於將復雜的數學模型轉化為可操作的代碼和可解釋的結果，幫助讀者快速建立起從理論到實踐的轉化能力。 第一部分：基礎構建——深度學習與計算機視覺的基石 本部分將為沒有深厚背景的讀者打下堅實的基礎。我們首先迴顧傳統圖像處理方法（如邊緣檢測、特徵描述符）的局限性，引入深度學習的範式轉變——從手工特徵工程到自動特徵學習。 第1章：深度學習基礎迴顧 我們將簡要介紹神經網絡的基本結構、激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）的作用，以及核心的優化算法（梯度下降、Adam）。重點在於理解“深度”帶來的優勢——層次化的特徵提取能力。 第2章：捲積神經網絡（CNN）的核心機製詳解 這是本書的理論核心。我們將逐層剖析捲積層（Convolutional Layer）如何通過濾波器（Filter/Kernel）提取局部空間特徵，池化層（Pooling Layer）如何實現特徵降維和空間不變性。隨後，深入探討填充（Padding）與步長（Stride）對特徵圖尺寸的影響。我們將使用清晰的圖示和易於理解的類比，揭示捲積核是如何逐步從低級特徵（如綫條、角點）學習到高級語義特徵的。 第3章：經典CNN架構剖析 我們將詳細解讀奠定現代視覺革命的裏程碑式網絡結構： LeNet-5： 早期應用於手寫數字識彆的典範。 AlexNet： 首次大規模應用GPU訓練，標誌著深度學習時代的開啓。 VGGNet： 證明瞭增加網絡深度對性能提升的重要性，強調小尺寸捲積核堆疊的威力。 GoogLeNet (Inception)： 引入Inception模塊，通過並行多尺度捲積來優化計算效率和特徵捕獲能力。 ResNet (殘差網絡)： 解決深層網絡訓練中的梯度消失問題，通過引入“快捷連接”（Shortcut Connections）使得網絡深度可以達到數百層。我們將重點解析殘差塊（Residual Block）的設計哲學。 第二部分：核心應用領域——實戰演練 本部分聚焦於將前述網絡結構應用於計算機視覺的三大核心任務中，並提供完整的代碼示例和數據集操作指南。 第4章：圖像分類的精進之道 圖像分類是所有視覺任務的基礎。本章不僅覆蓋標準的ImageNet分類任務，還將深入探討： 遷移學習（Transfer Learning）： 如何利用預訓練模型（如在ImageNet上訓練的模型）解決小規模數據集問題，包括特徵提取器和微調（Fine-tuning）兩種策略。 數據增強（Data Augmentation）： 介紹更高級的增強技術，如CutMix、Mixup，以提高模型的泛化能力。 模型評估與選擇： 深入理解精度、召迴率、F1分數、ROC麯綫在分類任務中的意義。 第5章：目標檢測的演進與實戰 目標檢測要求模型不僅要識彆“是什麼”，還要知道“在哪裏”。本章將對比兩大主流技術路綫： 兩階段檢測器： 詳細解析R-CNN係列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）中區域提議網絡（RPN）的工作原理。 一階段檢測器： 重點講解YOLO（You Only Look Once）係列（從YOLOv3到現代版本）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）如何實現實時檢測。我們將指導讀者使用TensorFlow或PyTorch框架搭建和訓練一個自定義數據集上的檢測模型。 第6章：語義與實例分割 分割任務是對圖像理解的精細化要求。 語義分割： 講解FCN（全捲積網絡）如何將分類思想擴展到像素級彆。重點分析U-Net架構在生物醫學圖像分割中的成功應用，及其編碼器-解碼器結構。 實例分割： 區分語義分割與實例分割，深入剖析Mask R-CNN，闡述它如何在目標檢測的基礎上增加一個並行分支來預測高質量的像素級掩模。 第三部分：高級主題與未來展望 本部分探討瞭當前研究的熱點和更復雜的視覺挑戰。 第7章：視頻處理與時空信息捕獲 處理視頻序列需要考慮時間維度。本章將介紹如何將CNN擴展到3D捲積（C3D），以及如何結閤循環神經網絡（RNN/LSTM）來建模視頻中的運動信息，應用於動作識彆任務。 第8章：生成模型與圖像閤成 介紹近年來大放異彩的生成對抗網絡（GANs）在圖像生成中的應用。我們將解構生成器與判彆器的對抗訓練過程，並展示DCGAN、CycleGAN等模型在圖像風格遷移和無監督圖像翻譯中的強大能力。 第9章：模型的可解釋性（XAI） 隨著模型在關鍵領域的部署，理解“為什麼”網絡做齣某個決策變得至關重要。本章將介紹梯度加權類激活映射（Grad-CAM）等可視化技術，幫助讀者直觀地看到CNN關注圖像的哪些區域，從而進行有效的模型調試和信任建立。 結語： 本書力求成為讀者從“瞭解CNN”到“精通應用”的堅實橋梁。每一章節都配有豐富的代碼片段、清晰的算法流程圖和實際案例分析，確保讀者不僅能理解公式，更能親手構建齣解決實際問題的智能係統。掌握本書內容，您將擁有在計算機視覺領域進行創新和深入研究的工具箱。

作者簡介

LiveABC編輯群

　　LiveABC互動英語教學集團 數位語言學習第一品牌

　　LiveABC互動英語教學集團創立以來持續研發數位學習內容，纍積瞭豐富數位齣版經驗，並成為經濟部『中堅企業重點輔導對象』唯一數位齣版廠商，同時也是颱灣第一傢獲得『數位學習教材品質認證AAA級』最高榮譽的齣版廠商，LiveABC擁有先進的技術與多媒體製作團隊，搭配專業的國內外教材編輯團隊，精心研發互動式多媒體語言學習産品，為數位學習的領導品牌，讓學習者能夠體驗「Learning Is Very Easy with LiveABC」 。
 

Business & Economics 商業財經
Mind Map 單字聯想
UNIT 1  Taking the Plunge
美股泡沫危機再現 全球股市剉咧等！
UNIT 2  Salaryman 2.0
嚮矽榖取經 樂天的「英語化」經營學
UNIT 3  Megamall Dubai
嘆為觀止的購物天堂――杜拜購物中心
UNIT 4  Up, Up and Away
聳入天際――沙國吉達塔 將成世界第一高樓
Politics 政治焦點
Mind Map 單字聯想
UNIT 5  Tweeter-in-Chief
看川普如何靠社群媒體 當上總統
UNIT 6  Seoul Mates
兩韓領袖世紀峰會 朝鮮半島現和平曙光
UNIT 7  No Fire, No Fury
朝美關係曆史新章――川金會
UNIT 8  The Show Moscow On
俄國總統普丁順利連任 鐵腕掌權二十年
UNIT 9  Malaysia’s Change
馬來西亞首次政黨輪替 九十二歲馬哈迪復齣當選首相

Society社會關懷
Mind Map 單字聯想
UNIT 10  The Soul of Seoul
首爾城市新生 打造數位化的交通之都
UNIT 11  Guns: Made in the USA
在美國取得槍枝有多容易？！
UNIT 12  Dignity from Disaster
不一樣的震災臨時住宅 為災民找迴傢的感覺
UNIT 13  Green or Dirty?
綠能車的黑暗麵──鋰電池産業暗藏童工問題
UNIT 14  LUMOS!
哈利波特作者J.K. 羅琳 為全球八百萬收容孩童 帶來光明
UNIT 15  Being Equal in Egypt
男女享平權的前衛古埃及

Entertainment & the Arts 娛樂藝文
Mind Map 單字聯想
UNIT 16  Hollywood’s Greatest Showman
好萊塢的「大娛樂傢」──休．傑剋曼
UNIT 17  A MARVEL-LOUS Decade
漫威精彩十年 開創電影新視界
UNIT 18  An Unimagined Path
百老匯經典音樂劇 《獅子王》幕後直擊             
UNIT 19  Netflix Streaming Success
網路媒體的下一個主流 Netflix網路電視

Technology 現代科技
Mind Map 單字聯想
UNIT 20  iMilestone: A Decade Later
手機電腦化iPhone走過10年           
UNIT 21  Our Holographic Future
3D立體全像投影──免戴3D眼鏡就能看立體影像          
UNIT 22  The Sky’s No Longer the Limit
交通運輸大革新 杜拜飛天計程車來瞭！
UNIT 23  Inside the Valley of the Kings
3D科技全景重現古埃及法老墓室
UNIT 24  A Race against AI
人工智慧大挑戰 無人駕駛車對決人類駕駛           

Medication & Health 醫療健康
Mind Map 單字聯想
UNIT 25  Cyber Sickness
看不見的健康威脅──電磁波
UNIT 26  Ray of Hope
治癌新機──精確、少副作用的質子療法
UNIT 27  Risky Roast?
緻癌物之列 紅肉、加工肉吃不吃？
UNIT 28  The New Travel Norm
齣差健康也要顧 飯店業者推齣養生概念套房
 

评分☆☆☆☆☆

從讀者角度來說，我最看重的是一本書的“價值感”。這本書附帶瞭“1片DVD-ROM電腦互動光碟(含課文朗讀MP3)”，這讓我覺得它物超所值。僅僅是一本講解CNN的書，可能花費幾十元。但加上瞭互動光盤和MP3，這明顯是一個完整的學習解決方案。DVD-ROM的互動性，MP3的便攜性，以及書本本身的講解，這三者結閤起來，形成瞭一個立體的學習體係。我期待的是，通過這套組閤，我不僅能“聽懂”CNN，還能提升我的英語聽力，甚至對國際新聞的整體認知都有所提升。這種“一魚多吃”的學習體驗，對於我這樣追求效率和性價比的讀者來說，是極具吸引力的。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待，不僅僅在於它能讓我“聽懂”CNN，更在於它是否能培養我獨立分析新聞的能力。CNN作為一傢新聞機構，必然有其自身的立場和視角。如果這本書能夠在我提供“一張圖”的框架之外，還能引導我思考CNN報道的“言外之意”，或者說，它在強調什麼，又在迴避什麼，那就太有價值瞭。我希望它能教會我如何辨彆信息，如何進行批判性思考，而不是僅僅被動地接受CNN傳遞過來的信息。我期待它能夠教會我“聽懂”背後的邏輯，甚至“聽懂”其可能存在的偏見。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的第一印象。簡潔的標題“從今天起，一張圖讓你聽懂CNN”配以一張極具代錶性的CNN標誌性新聞畫麵，一下子就抓住瞭我的眼球。我一直以來都對國際新聞的傳播方式和深度報道很感興趣，特彆是CNN作為全球知名媒體，它的新聞解讀方式一直是我想要深入瞭解的。這本書的書名直接點明瞭它的核心賣點：通過“一張圖”來“聽懂CNN”，這讓我覺得它極具學習的實用性和效率。要知道，理解復雜的國際事件，尤其是CNN這樣專業化的報道，往往需要大量的時間去消化文字和背景信息，而如果能有一種更直觀、更概括的方式，那將是多麼高效的學習體驗。我非常期待這本書能夠提供這樣的“魔法”，讓我能夠快速掌握CNN新聞的精髓，理解其背後隱藏的邏輯和視角。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《從今天起，一張圖讓你聽懂CNN》後，我最先嘗試的就是它的DVD-ROM互動光碟。老實說，現代社會信息爆炸，各種學習資源層齣不窮，但真正能夠做到“互動”並帶來“聽懂”效果的卻不多。我迫不及待地插入瞭光盤，電腦屏幕上立刻呈現齣清晰的界麵，帶有動畫效果的菜單引導我進入學習模式。初次體驗，我選擇瞭其中一個案例，光碟的互動性體現在：它不僅僅是簡單的文字朗讀，而是將圖片、音頻、文本和簡單的交互式練習巧妙地結閤在一起。當我點擊圖片中的某個元素時，會彈齣相關的解釋，甚至可以聽到CNN記者或新聞片段的簡短錄音。這種多感官的學習方式，比純粹的閱讀要生動得多，也更容易在大腦中留下深刻的印象。感覺像是擁有瞭一個私人CNN新聞解說員，隨時隨地為我答疑解惑。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對“一張圖讓你聽懂CNN”這個概念，一開始是有些懷疑的。畢竟，新聞的背後是復雜的世界，用一張圖就能完全理解，這似乎有些過於簡化。然而，這本書的設計初衷，我認為並非是要用一張圖涵蓋所有細節，而是提供一個“入口”或者“鑰匙”。它可能像是一張思維導圖，將一個復雜的事件或議題的核心脈絡梳理齣來，讓你能夠迅速抓住重點，然後帶著這張圖的框架去深入閱讀或觀看相關的CNN報道。這種“提綱挈領”的學習方法，對於我這種容易被海量信息淹沒的人來說，非常有吸引力。我希望它能夠提供一些通用的模型，讓我能夠舉一反三，用同樣的思路去理解其他CNN的新聞。

评分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點，我想應該在於它“一張圖”的切入點。作為一名長期關注國際新聞的讀者，我深知新聞的復雜性。很多時候，一篇報道背後涉及大量的曆史背景、政治博弈、經濟因素，甚至文化差異。想要真正“聽懂”CNN，意味著需要理解這些層層疊加的信息。而這本書承諾用“一張圖”來概括，這簡直就像是給復雜事物提供瞭一個精煉的“骨架”。我很好奇它會采用什麼樣的圖示化語言，是流程圖、概念圖、還是某種示意圖？我猜測它可能是通過信息圖（infographic）的形式，將關鍵的人物、事件、時間綫、地緣政治關係等，用視覺化的方式呈現齣來。我特彆期待它能夠幫助我理解CNN在報道某個事件時，是如何選擇角度、突齣哪些信息、以及可能忽略哪些方麵。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習一門語言，尤其是與專業領域相關的語言，最有效的方式之一就是沉浸式學習，而通過理解某個領域的專業內容，可以極大地提升這種沉浸感。這本書以CNN為切入點，對我來說，這不僅僅是學習如何“聽懂”新聞，更是學習一種理解國際事務的方式。CNN作為一傢具有全球影響力的媒體，它的報道角度、敘事方式，以及其背後所代錶的文化和價值觀，都值得我們深入研究。這本書如果能幫助我理解CNN是如何構建其新聞敘事，如何吸引觀眾，以及如何在眾多的信息源中脫穎而齣，那將是非常寶貴的學習體驗。我期待它能讓我從一個被動接收信息者，轉變為一個能夠主動分析和解讀新聞的“聽懂者”。

评分☆☆☆☆☆

市麵上有很多關於學習英語、學習國際新聞的書籍，但我之所以被《從今天起，一張圖讓你聽懂CNN》吸引，是因為它抓住瞭“痛點”和“亮點”。“痛點”在於很多人覺得CNN難懂，信息量大，語速快；“亮點”在於它承諾用“一張圖”來解決這個問題，並且提供瞭多媒體的輔助。這是一種“小切口、大視角”的學習策略。我期待這本書能夠將復雜的國際事件，以一種用戶友好、易於理解的方式呈現齣來，並且通過生動的多媒體手段，將知識點“烙印”在我的腦海中。如果它真的能做到，那麼這本書將成為我學習國際新聞的“秘密武器”。

评分☆☆☆☆☆

在我過去的學習經曆中，總會遇到一些“卡點”，即某個知識點或者某個概念，無論怎麼看書，總感覺難以理解。這本書的DVD-ROM互動光碟，我非常看重它的“互動”二字。我期待它能夠提供一些“點撥式”的解釋，比如針對某個模糊的概念，通過交互式的動畫或簡短的視頻片段，將其清晰地展現齣來。我甚至希望它能提供一些簡單的測試或練習，讓我能夠即時檢驗自己的理解程度，並根據反饋進行調整。如果它能夠模擬CNN新聞節目的某個環節，讓我嘗試去“聽懂”並分析，然後再提供解析，那將是極大的提升。我希望它能真正解決我在理解CNN報道時遇到的“死角”。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的附帶MP3音頻文件，對於我這種習慣在通勤路上學習的人來說，簡直是福音。現代生活的節奏太快，很難抽齣大塊的時間專門坐下來學習。而這份MP3，我可以直接下載到手機裏，在擠地鐵、等公交，甚至做傢務的時候，都可以利用起來。我嘗試聽瞭其中一段課文朗讀，發音標準、語速適中，而且語調富有感情，不像有些機器朗讀那樣生硬。更重要的是，它與書中的內容是緊密結閤的，意味著我可以在聽的過程中，同步對照書本，加深理解。我非常期待它能夠涵蓋CNN新聞報道中的常用句式、高頻詞匯，甚至是一些地道的錶達方式，幫助我提升聽力水平，更好地理解CNN的新聞節目。