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人類的好奇無窮盡，除了展現在發明事物之外，對於未知的探索，更是因此開創了更廣大的世界與視野。
《世界十大探險家》便是以此為著眼點，列出世界十大探險家，帶領讀者重新認識過去在歷史課本中熟識的東西方探險家，以及從古時至現代，從陸路、海洋，以至於到太空的探索，讓大家認識這些愛好冒險的熱血探險家之生平，以及他們所探索到的新世界。張騫通西域娶妻生子，原來一開始是被軟禁；玄奘取經不只在西遊記，而是真正爬山涉水取回經典；明朝的鄭和沒有衛星導航，卻能用星座定位；馬可波羅真的發明了披薩嗎？哥倫布發現新大陸，卻深信自己到了印度；挑戰南極、環球飛行、探索外太空，這些人憑藉的勇氣與信念究竟從何而來？從本書中讀者可以體驗這些探險家的精神、小故事與內心的掙扎與思索。
《世界十大探險家》共分十大章，全書中英對照，每篇文章結束之後設計了與內文相關的閱讀測驗練習，以及10個重要單字解釋。另外，隨書並附贈全文朗讀MP3光碟2張，讓你輕鬆享受雙語學習的樂趣。
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內容來自YAHOO新聞
漢堡除了吃還可以拿來做什麼？
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紙牌屋影集的賣座配方北美最大的影音串流商Netflix一直在想辦法打敗HBO的自製影集，花了一億美金買下美國影集紙牌屋（House of Cards）的版權，還沒推出就知道會大紅大紫，到底Netflix哪裡來的自信？
他們從2900萬觀眾的歷史搜尋和觀看紀錄、評價、收看習慣，搭配地理位置、社群媒體分享數據…等進行分析和統計，發現喜歡舊版BBC的House of Cards的觀眾，也會喜歡大衛芬奇導演的電視劇，或者凱文史貝西主演的電視劇，所以，推出一部由大衛芬奇導演和凱文史貝西主演的House of Cards何樂而不為？另外，了解多數觀眾一次就看完影集的習慣，特地挑選在情人節將全部13集的House of Cards上線，讓單身的人有藉口待在家。
果然House of Cards推出後一砲而紅，Neflix的成功，吸引各大企業如Amazon也加入影集製作的戰局。
復仇者聯盟 11億人測試預告片精彩的電影預告片是上片前最有力的宣傳，也可以以觀眾反應預測電影是否會大賣。
電影復仇者聯盟的預告片一推出，隨即引發網友的討論。於是IBM使用語義分析系統，從FB、Twitter…等社群媒體蒐集有關復仇者聯盟的11億篇推文、570萬篇部落格和論壇文、350萬和電影相關的訊息、其他文章近10萬，挑選關鍵文字內容和表情符號，分析、歸類是否具有諷刺性、喜歡、厭惡…等，總結網友的反應和觀感。結果顯示，預告片的評價多屬於正面，而原本正向情緒只有18%的觀眾衝到35%，代表前期的宣傳效果大大成功。不出所料，電影正式上映第一個禮拜，美國的票房就已經有2億美金，下映前總票房更高達約15億1千多萬美金，成為世界第3賣座電影。
IBM的這種語義分析系統，不僅可以幫助製片廠商，根據觀眾對預告片的反應，有機會為電影修片或加強行銷手法，以保證電影品質，同時也可以為投資廠商省下荷包。
也有人持相反意見，紐約林肯中心電影協會的Eugene Hernandez認為，如果只根據資料統計的導向製作電影，可能會失去很多很棒的電影：
“If we can find a film that has tremendous artistic value but has tough subject matter, an analyst may say, it may be tough to get an audience.”
“We can take something that is challenging and show it to people. There is tension between what the data tells you and the heart tells you.”
“Sentiment is everything. It starts with sentiment. The heart leads, and we like to figure out how data can help us connect with our audience.”
小公司的回擊以前修理屋頂的師傅接到電話，要先過去看看屋頂的狀況，判斷能不能修，可能再回去多拿一些器具，現在師傅拿到地址後，先上Google Earth直接看屋頂俯瞰圖，還可以從社區的其他建築決定開價。
Big Data也可以是個人品牌與小公司的利器，沒有儲存龐大的技術和設備，也能善用海量資料掌握市場、提升效率和銷售。除了Google Earth，還有其他工具其實已經在手邊了：
Google分析可以看到顧客和會員從什麼地方、使用那些裝置連上你的品牌網站，幫助決定最好的品牌宣傳方式，例如要不要做行動版網站，要對使用iPad的客戶加強溝通，或是Galaxy，Roambi是一個資料管理app，可以蒐集管理各點的銷售、員工指標、財務數字，因此管理者能夠衡量各點員工的薪資和表現是否合理，及時掌握供需，微小的調整就能削減可觀的開銷。
新聞來源https://tw.news.yahoo.com/漢堡除了吃還可以拿來做什麼-013857525.html
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作者： 繁星多媒體
新功能介紹- 出版社：繁星多媒體
新功能介紹 - 出版日期：2010/07/19
- 語言：繁體中文
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作者： 繁星多媒體
新功能介紹- 出版社：繁星多媒體
新功能介紹 - 出版日期：2010/07/19
- 語言：繁體中文
世界十大探險家
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漢堡除了吃還可以拿來做什麼？
1986年經濟學人雜誌創造了「大麥克指數」，用各國麥當勞麥香堡換算為美元後的價格，來看各國的購買力(註)。現在，我們從漢堡的Big Data來推算地區人口的肥胖率。
註：購買力平價(purchasing power parity, PPP)
麻省理工起家的調查公司Locu 為了了解美國人的肥胖問題，決定從美國代表食物─漢堡進行研究，他們蒐集了176,356個漢堡的資訊，找到了意料之外的關係，從他們發表的研究結果Burgernomics101，也許我們可以找到排骨便當和台灣人健康之間的關係。
Step 1. 漢堡數量↓，肥胖率↑研究人員將肥胖程度分成四種─least obese、less obese、more obese、most obese，統計人口密集最高的前15州，依每州的平均肥胖程度分門別類，在這四個分類，各統計每1000人可以被分配到幾間餐廳和幾個漢堡。結果發現，有人口肥胖率較高的州，平均可享用餐廳和漢堡的數量也較低，反之亦然，顛覆大家的基本認知。IBM出智慧食譜IBM也跨足food Industry。他們蒐集了食譜和食材的資訊，進行精細地分析和分類，創造出電腦程式，只需要5個步驟，這個程式就可以設計出新的創意料理。
Step 2. 漢堡價格↑，肥胖率↓另外，研究員也歸納出價格和肥胖率的關係，發現漢堡價格較低的地區，肥胖率較高；漢堡價格較高的地區，肥胖率較低，所以「訂價」似乎也可以成為推動健康的方法唷！
Step 3. ?漢堡種類↓，肥胖率↑這時研究員又想到，漢堡百百款，是否也和肥胖率相關？再從Locu蒐集各州漢堡店的菜單，用關鍵字歸類出超過600種的漢堡，過程中發現人口肥胖率較高的地區，漢堡的種類也較少，人口肥胖率較低的地區，漢堡的種類較多。
Step 4. ?個人的漢堡分配量和價格變化 VS. 更多社會議題除了用漢堡探討美國的人口肥胖率，藉此改善美國人肥胖的問題，也可以用來推斷其他社會議題，例如：為什麼有較多便宜漢堡的地區，當地人的肥胖率較高？是否是第三個人為因素像是收入或者教育造成的？以此推敲出貧窮的議題。
Step1. 決定一種食材和哪種料理(如中式料理)；IBM的研究員表示，目前程式運作的結果都沒令他們失望，無論多奇怪的搭配，都驚奇地好吃。不過，程式只會列出材料清單，並沒有交代食材和調味料的配量、烹煮方式，像是該先醃漬或裹粉…，所以還是得靠自己親手試驗囉。
Step2. 電腦程式會以你選的食材，從數據中挑選適合搭配的食物，分析它們的化學和分子成分，再依照人的偏好味道，決定哪幾種食材；
Step3. 程式參考蒐集來的舊食譜，創造幾種新的版本；
Step4. 以創新和品質為前提，電腦程式選擇最棒的食譜；
Step5. 食譜完成後，就可以試煮看看囉！
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