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金融科技2.0：數位金融與科技創新(二版)

為了解決南部科學園區的問題，作者翁禮祺 這樣論述：

　　本書是依據作者多年授課經驗，實際考量教師教學需求與學生學習效能的金融科技教科書。內容兼具理論與實務，依主題次序介紹基礎知識與應用，適合金融科技與數位金融相關的課程。內容與產業界關聯性高，可協助教師掌握最新金融科技脈動，培養學生進入金融科技就業市場能力。   　　一本【老師方便教學、學生容易學習、課後可以習作、掌握檢定趨勢】的金融科技學習書籍。   　　本書特色   　　完整學習面向：包括金融場域、科技創新、商業模式與風險監理四大面向。 　　實際授課教材：依教學邏輯次序設計章節、循序漸進闡述基礎理論與應用。 　　方便老師授課：每章適合單週課程，老師可依照不同

學分時數，規劃課綱。 　　圖文連結學習：各章精心挑選圖片，並且附加圖說，以加深讀者學習印象。 　　豐富即時案例：經典案例不僅符合時事性、更兼具全球視野與臺灣在地性。 　　標示混淆名詞：例如數位銀行與開放銀行的意涵差異，協助釐清模糊觀念。 　　分類列舉試題：檢定試題依照主題列於各章課後習題，節省搜尋試題時間。   　　適用課程   　　金融科技相關課程 　　例如：金融科技導論、金融科技概論、金融科技創新與應用、金融科技實務與應用、金融科技實務講座、金融科技專題企畫、金融科技與財富管理、金融科技工作坊、金融科技管理個案等。   　　數位金融相關課程 　　例如：

數位金融概論、數位金融科技概論，數位金融發展與應用、數位金融專題、數位金融設計與創新、財富管理－數位金融人才培育課程、數位金融與風險管理等。   　　適用對象︰技職專校及大學相關科系大學部及研究所學生，及對於金融科技有興趣之專業人士與社會大眾，皆可適用。

南部科學園區進入發燒排行的影片

安定區新吉聚落的地緣關係與發展

為了解決南部科學園區的問題，作者王秀卿 這樣論述：

臺南安定區「新吉聚落」位於安定區的西南端，也是安定區的極西界。西北方以曾文溪和西港區相隔，西邊與西港鄉的溪埔寮為界，北邊以國道八號與安定海寮里相隔，南邊與西南邊和安南區相鄰。聚落內地形平坦，屬於嘉南平原的一部份，境內無任何丘陵或湖泊，海拔約３－５公尺。除了居民居住聚落外，農田和工廠，為本區域另一重要特色。農田灌溉以河流和水圳為主。安定新吉聚落原居地為現址西方約三公里處之蘆竹崙。鄭成功領臺時蘆竹崙是臺江內海河埔沖積地。光緒13年(1887年)大雨，曾文溪暴漲改道，導致庄毀，庄民遷至蘆竹崙東方小高地，結居於此，由聚落公廟「保安宮」主祀神「文王」賜名新結、又名新庄，即今日的新吉。安定新吉聚落一百多

年來，人民生活樸實而勤儉。聚落內無重大建設，亦無觀光景點，受自然環境的變化，聚落的經濟活動於不同時期有不同發展。 清領時期，蘆竹崙為臺江內海浮升與灣裡溪氾濫沉積後形成的浮覆地，因土壤肥沃漢人的入墾達到高峰，主要姓氏為方姓，來自麻豆方厝寮，奠定了聚落開發的基礎。 日治時期，糖業政策下的土地拓殖，灣裡製糖所的興建，亦使本區成為重要的甘蔗原料區。嘉南大圳的建造，在水源灌溉上的穩定，三年輪作的方式，使得本區的稻作、甘蔗、蕃薯等作物產量大增，為本區的農業發展打下了良好的基礎。戰後初期，在政府農業政策的調整之下，農家逐漸擁有自己的耕地，擺脫了佃農的角色。配合稻作轉作國產雜糧政策，農家生活開始獲

得改善。民國70年代後，安定工業區與中崙工業區的設置，外來人口的遷居，使得本鄉開始有販厝的興建。民國80年代，安定交流道、國道八與南部科學園區、新吉工業區的設置，再次吸引南科的科技新貴前來定居。工業區的設立、居民增加、販厝的興建、耕地面積的減少，加上農業政策的改變，使得新吉聚落的產業走向「小角而多元化」的現象。 從清領時期、日治時期直到戰後階段，新吉聚落在民居生活、產業經濟、地方信仰、聚落空間等方面，都在逐步的調整，那是一種來自生活的適應力，也是為了生活所必需調整的妥協。

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為了解決南部科學園區的問題，作者周宇廷 這樣論述：

　　大輿編輯部特別企劃！將全台369個市區鄉鎮地圖、6個直轄市、3個省轄市、13個縣圖(含金門馬祖澎湖)完全蒐羅，堪稱市面上最齊全、最完整的地圖集，讓您一本在手，便能縱橫全台。無論業務推展、旅遊規劃都是最佳選擇。   　　最新資訊： 　　●台61線西濱快速公路交流道及休息站名稱標示 　　●國道1號銜接台74線及國道3號銜接台66線興建工程路線標示 　　●淡江大橋興建工程及淡海輕軌路線標示 　　●台76線芳苑埔鹽興建工程路線標示 　　●國道3號高原交流道標示 　　●國道4號豐原潭子段標示 　　●高雄環狀輕軌路線標示 　　●安坑輕軌路線標示   　　精彩內容： 　　●台北、新北

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基於改良之 Mask R-CNN 建立 植物葉片分割系統

為了解決南部科學園區的問題，作者林子翔 這樣論述：

近年來, 如何將電腦視覺技術應用於「植物表型分析」(plant phenotyping) 已成為極受重視的研究領域; 有鑑於植物表型分析技術的重要性，各國亦紛紛投入建置各種軟硬體設施，以建立自動化的表型分析平台。在本論文當中，我們提出適用於枯葉偵測的深度學習網路技術，其方法可以分為三個部分:(1) 修改 backbone;(2) 增強 mask head;(3)second chance for savingundetected objects. 在實作上，我們使用 Mask R-CNN 當作主要的實例分割架構進行修改。首先，我們修改了 backbone 以增強其提取 feature map

的效果，藉此增加偵測的準確度。接者，我們修改 Mask R-CNN 的 mask head 的部分，以增強分割mask 的能力，獲得更加強良好的結果圖。最後，我們提出一種新的方案嘗試解決沒有被偵測到的物件，方法是透過第一次的結果圖去影響第二次的執行。為了驗證我們的深度學習效能，我們使用了 Computer Vision Problems in Plant Phenotyping(CVPPP) 的 dataset 和中央研究院在南部科學園區 (AS-BCST) 所提供的 dataset 進行驗證。CVPPP dataset 中我們使用了 810 張進行訓練和測試集中的 A1 資料集 33 張進

行測試，而 AS-BCST dataset 我們使用了 625 張進行訓練和 175 張進行測試。結果方面在 CVPPP dataset 上獲得了 87.6 的 Best Dice 成果和在 AS-BCST dataset 上獲得了 87.4 的 Best Dice 成果。