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    • 《從容的力量》Thrive



      每個人都告訴我們必須賺更多的錢、不斷往上爬,

      但你的人生,只能這樣嗎?




      榮登紐約時報、洛杉磯時報暢銷排行榜第一名!



      從容,不只是一種速度,更是一種態度。

      當我們不再把所有的時間投注在追逐金錢與權力上,

      而是學會灌溉我們自己生命的花園,

      才能活出真正有意義的人生。



      雅莉安娜?哈芬登是全美最大網路媒體《哈芬登郵報》的創辦人兼總編輯,曾入選《時代》雜誌全球百大人物、《富比士》雜誌當代媒體界最有影響力的女性,無論從任何標準來看,她都是一個成功的人,擁有無可挑剔的人生。然而,一次因工作過度疲勞在自家書房昏倒受傷的經驗,卻讓她開始思考,這真的是她想要的「成功」嗎?



      我們苦苦追求兩種傳統的成功指標──金錢與權力,導致身心俱疲,連帶造成生活品質的惡化。我們一天二十四小時、一週七天不停地和世界連線,卻與真正重要的東西失去連結。我們目前對成功所下的定義,事實上反而正在殘害我們,我們亟需一個新的指標,幫助我們重新找回生活的支點。



      雅莉安娜透過自己的親身例證,並援引最新研究,從心理、生理、運動、睡眠等各個角度,與大家分享她「重生」的體悟。她想要告訴所有讀者,比起急著賺更多的錢、佔用更大的辦公室,學習從容地面對我們的人生,花一些時間維持身心健康、謙遜接受智慧、對世界發出驚嘆、為他人做出奉獻,才是最重要的,而這也將使我們的生命欣欣向榮,讓我們不但成功,更超越成功,活出無悔的人生。















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        【NuSkin五百萬美元名人】王人美、【生意人?悅日人?漣漪人】朱平、【創新工場董事長、前谷歌副總裁】李開復、【特力集團董事長】李麗秋、【華人正念減壓中心創辦人】胡君梅、【美麗佳人雜誌社長】胡玲玲、【TED×Taipei創辦人】許毓仁、【北一女中校長】楊世瑞、【哈佛心理教育家】劉軒、【資深媒體人】陳安儀、【「更快樂營」創辦人】陳郁敏、【台灣正念工坊執行長】陳德中、【現代婦女基金會董事】賴芳玉、【魅麗雜誌發行人/作家】賴佩霞、【ELLE雜誌總編輯】盧淑芬、【上銀科技總經理】蔡惠卿

        ●按姓名筆劃序排列




        國外好評:



        在本書中,作者要求我們所有人和自己的真實自我連結,以活出自己的人生道路。從睡眠的重要,到傾聽內在聲音指導我們如何處理每天的時間壓力,本書為我們勾勒出一條內省的道路,讓我們的生活更加真實與圓滿。--Facebook首席營運長、《挺身而進》作者/雪柔?桑德柏格



        對於如何活出更有意義、更令人滿足的人生,提供了非常有吸引力的觀察。本書洋溢著熱情,提出了科學研究支持,並有實用的洞見加持,雅莉安娜這本好書將轉化我們的工作環境、學校,與家庭。--華頓商學院教授、《給予》作者/亞當?格蘭特



        既深入又迷人,本書是雅莉安娜?哈芬登最有說服力的作品。它是召喚,是冥想,是我們對「如何活著」這個問題的實用回覆。--《安靜,就是力量》作者/蘇珊?坎恩



        《從容的力量》是一本讓我想起來便忍不住微笑的書,它提供了見證、智慧與實用的建議,協助我們藉由改變價值觀來改變生活。畢竟,如果我們能夠活出幸福的人生,又何必僅僅滿足於活著?

        --普林斯頓大學教授/安妮-瑪麗.斯勞特



        本世紀最重要的書之一!交織著家庭智慧、科學、吸引人的生活故事,本書既激勵人心又實用,每個人都能從中獲益。任何想讓人生更加圓滿的人必讀!--威斯康辛大學「健康心理調查中心」創辦人/理查.戴維森



        這是一本慷慨、緊急、至關重要的書,一個在太遲之前重新定義人生得分方式的機會。雅莉安娜給了我們一個禮物,並以其獨特的風格送到我們手中。--《紫牛》作者/賽斯?高汀



        蘇格拉底、柏拉圖、亞里斯多德......雅莉安娜。她在政治以外的領域也有適用於眾人的智慧。本書大概讓我多活了十年,多出來的十年之中會有一部分時間用來重讀這本書。--馬赫脫口秀主持人/比爾?馬赫



        警告:本書內容相當危險,即使只是驚鴻一瞥,也可能使你踏上一條道路,通往更清晰的視野、劇烈的優先順序調整、深度的思索,以及,健康幸福。它也有可能融化你的心。--麻州大學醫學院教授、「正念減壓」創始人/喬.卡巴金



















      • 作者介紹







        雅莉安娜?哈芬登 Arianna Huffington



        《哈芬登郵報》創辦人兼總編輯,被譽為全世界最有影響力的女性之一。



        她在希臘出生長大,十六歲時移居英國,進入劍橋大學就讀,取得經濟學碩士學位,並成為劍橋大學史上首位當選學生會會長的外籍學生。



        2005年雅莉安娜在美國創立《哈芬登郵報》,初期以部落格形式為主,透過她豐沛的人脈,邀請了大量名人加入,蔚為話題;後轉型成網路媒體,2011年瀏覽人次即已超越《紐約時報》,成為全美線上新聞媒體的霸主;2012年,《哈芬登郵報》更獲頒新聞界最高桂冠「普立茲獎」,也是第一個獲得該獎的網路媒體。



        早在創辦《哈芬登郵報》之前,雅莉安娜就已經是一位暢銷作家,共出版了十多部作品,內容遍及女性議題、文藝、政治和自我成長。她在政壇也極為活躍,不但曾協助前夫邁可?哈芬登贏得美國眾議院議員席位,並曾在2003年以獨立候選人的身分和阿諾?史瓦辛格競選加州州長。



        雅莉安娜在2007年因過勞昏倒後,促使她開始思考人生的價值與成功的真義,並大力推廣睡眠的重要,她在TED的演講影片已吸引將近300萬人次點閱。







      • 譯者介紹





        林靜華生日禮物



        輔仁大學歷史系畢業,獲六十九年行政院新聞局「圖書著作金鼎獎」。曾任職聯合報系、歐洲日報編譯組副主任,現專事翻譯,譯著等身。













      好康偷偷說







      身心疲憊:我們的文明病



      比利時哲學家帕斯卡.夏波特(Pascal Chabot)稱身心疲憊是「文明病」。它是現代生活的一種徵兆。他寫道:「它不但是個人機能失調──這種人無法適應體制,或太投入,或不懂得為自己的職業生活設限──同時也像一面鏡子,反映出我們的社會有過度追求的價值觀。」



      瑞典斯德哥爾摩卡洛林斯卡研究所的瑪麗.亞斯柏格教授形容身心疲憊如同一個「疲憊漏斗」(exhaustion funnel),當我們放棄我們認為不重要的東西時,「我們放棄的往往是最能滋養我們但看似可有可無的東西。」馬克.威廉斯與丹尼.潘曼在兩人合著的《正念:八週靜心計畫,找回心的喜悅》這本書中寫道:「漸漸地,我們只剩下工作,或其他消耗我們的資源、增加我們的壓力、使我們得不到補充也得不到滋養的壓力源──最後的結果就是疲憊。」



      假如要我以作家與傳道者的雙重身分針對萬物的本質說幾句話,我會說:傾聽你的生命。把它看成深不可測的奧秘。在無聊與痛苦時,以及在興奮與快樂時:接觸它、品味它、嗅聞它,直達它隱藏在深處的神聖核心,因為當分析到最後時你會發現,所有的時刻都是重要的時刻,而生命本身就是一種恩澤。



      ──弗瑞德瑞克.布赫納(Frederick Buechner)



      現今有害的成功定義還有另一個後果,就是藥癮氾濫。美國有兩千兩百多萬人在非法吸毒;一千兩百多萬人在沒有病痛的情況下吃止痛劑;近九百萬人需要服用安眠藥才能入睡。自一九八八年迄今,成年人服用抗憂鬱藥物的比例也激增了百分之四百。



      身心疲憊、壓力、憂鬱已成為全球的流行病。二○一三年夏天我們在倫敦召開成功的第三種指標相關會議,同年秋天又在慕尼黑開會,結果發現,對成功重新下定義已是全球共同的需要。在英國,自一九九一年迄今,抗憂鬱處方藥已增加百分之四百九十五。在歐洲,自一九九五年至二○○九年,使用抗憂鬱藥劑的人數每年增加約百分之二十。世界各地也有愈來愈多文獻報告指出壓力會危害健康。根據丹麥的一項研究,自認工作壓力「有點大」的婦女罹患心臟病的風險增加了百分之二十五。英國心臟基金會的君.戴維森指出:「覺得工作壓力大的人有可能養成不健康的壞習慣,增加罹患心臟病的風險。」









      編/譯者:林靜華
      語言:中文繁體
      規格:平裝
      分級:普級
      開數:25開15*21cm
      頁數:320

      出版地:台灣







      居家商品





      商品訊息特點









      • 作者:雅莉安娜.哈芬登

        追蹤







      • 譯者:林靜華








      • 出版社:平安文化

        出版社追蹤

        功能說明





      • 出版日:2015/5/4








      • ISBN:9789578039568




      • 語言:中文繁體




      • 適讀年齡:全齡適讀








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      彰化縣從事電鍍業謝姓男子,屢次違法排放含有毒與重金屬廢水污染水資源,前四次都獲判易科罰金卻不知悔改,再度違法獲判三個月,雖罪責不重,彰化檢方昨〈二十三〉日認為易科罰金已無法教化、嚇阻,駁回受刑人易科罰金聲請,裁定發監執行。

      彰化地檢署屢次在溪湖鎮二溪路,破獲一家從事電鍍工業的「企業社」,違法將含有毒與重金屬的事業廢水偷排進入灌排系統,嚴重污染水資源、還可能污染農地,其中楊姓負責人四度獲判三個月有期徒刑,都聲請易科罰金、以每天折算壹仟元,頂多罰款九萬多就了事;不料去年底這家「企業社」再度犯案,經承辦檢察官蔡奇曉受理後,認為謝姓被告已五度違反水污染防治法,雖獲判三個月的刑責不重,但卻也認為易科罰金已無法收到教化、嚇阻的效果,為了不再縱容受刑人一再犯案,污染水資源與農地,在類似案件中,首度駁回受刑人易科罰金聲請,裁定發監執行。

      彰檢襄閱主任檢察官林漢強昨日強調,本案裁定發監執行,主要是考量受刑人漠視法令,污染地面水體與生態環境的惡性不能再輕縱,也希望以此案例,呼籲廠商在發展經濟之際,也要負起兼顧環境保育之責。

      【記者謝政儒台北報導】「台灣觀巴」業者相當重視的年度評比結果出爐了,交通部觀光局委請產官學專家多方面評鑑與遊客意見調查後,評選出今(105)年度台灣觀巴管理及服務品質優化的績優業者,前3名分別第1名屏東旅行社、第2名宏祥旅行社,第3名金建旅行社和鄉村旅行社,同時也評選出「服務品質提升獎」,得獎單位有東南旅行社、利代旅行社及明利旅行社,此外,為鼓勵第一線從業人員認真負責的態度,也遴選出3名優秀服務人員分別為屏東旅行社溫純華小姐、明利旅行社王旅成先生及翔麟旅行社王伯祥先生。前3名考評績優業者,交通部觀光局除頒獎外並提供臺灣至日本東京5日自由行之票券(含機票及住宿),前往日本東京考察Hato Bus。

      交通部觀光局蔡明玲主任秘書表示:「台灣觀巴每年都持續創新與突破,去年推出環島性質的多日旅遊路線,今年則落實導覽服務e化服務,隨車提供免費wifi與中英日韓導覽資訊系統,迎合國內外遊客的新型態旅遊習慣,也讓台灣觀光在國際旅遊市場中更具有競爭力」。未來將繼續打造台灣觀巴的優質服務的品牌形象,期望成為國內外旅客深度體驗台灣獨特魅力的旅行夥伴。

      交通部觀光局輔導26家旅行業者推出105條「台灣觀巴」套裝旅遊路線,以1-4人即可成行出遊、當地飯店、機場及車站接送、中、英、日文導覽解說和旅遊保險等貼心服務與優質多元行程,成為台灣對外秒殺推廣旅遊的重要品牌,而每年的服務評比也成為激勵與肯定「台灣觀巴」旅行業者的重要獎項。

      (自立晚報20161115)

      下面附上一則新聞讓大家了解時事



      人工智慧(Artificial Intelligence)的研究,過去60多年來從未停歇,而今總算有了不凡的突破,從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等,無疑捕捉了無數人們的注意力,宣告著劃時代的科技盛世已經到來。



      1950年,圖靈在他名為〈運算機器與智慧(Computing Machinery and Intelligence)〉的論文裡提問:「機器能思考嗎?(Can Machine Think?)」,挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義,卻沒有辦法很精確地討論問題核心:「機器會有智慧嗎?」

      由於機器智能難以確切定義,圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧,提出了著名的「圖靈測試」:如果機器與人類進行非面對面(例如在中間以布幕隔離)對話(例如使用文字訊息),人類卻無法辨認出對方是機器,那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代,對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案,後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試:如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫.維森鮑姆(Joseph Weizenbaum),以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA;或到2014年,英國雷丁大學(University of Reading)重磅宣布其所開發出的Eugene,已經通過測試,但後來被質疑標準有誤。

      其實,人工智慧一詞直到1956年,才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫(The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)」上,由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫(John McCarthy)正式定名。這場工作坊所討論的問題:「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域,而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。

      歷經了60年的發展,人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落,經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元,希望打造強人工智慧的人工神經網絡(Artificial Neuron Network),先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境,無法取得研究經費而停滯;同一時期另一脈絡的弱人工智慧,則發展出博聞強記、分辨率隨資料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如今,人與機器的對話,已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子,到底電腦科學家解決了些什麼問題呢?從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。

      關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡

      對於人工智慧,電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作,因此設計數學模型來模擬動物神經網絡的結構與功能。所謂人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數演算,能接受外界資訊輸入的刺激,且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應,或用以改變內部函數的權重結構,以適應不同環境的數學模型。

      1951年,科學家馬文.閔斯基(Marvin Minsky)第一次嘗試建造了世上第一個神經元模擬器:Snarc(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator),它能夠在其40個「代理人」和一個獎勵系統的幫助下穿越迷宮。六年後,康乃爾航空工程實驗室的法蘭克.羅森布拉特(Frank Rosenblatt)設計、發表神經網絡的感知器(Perceptron)實作後,人工神經網絡(或稱類神經網絡)學者曾經一度振奮,認為這個突破終將帶領人工智慧邁向新的發展階段。

      但,人工智慧領域的研究在1970年代因為缺乏大規模數據資料、計算複雜度無法提升,無法把小範圍的問題成功拓展為大範圍問題,導致計算機領域無法取得更多科學研究預算的投入而沉寂。到了1980年代,科學家首先透過思考上的突破,設計出新的演算方法來模擬人類神經元,迎來神經網絡發展的文藝復興時期。物理學家約翰.霍普費爾德(John Hopfield)在1982率先發表Hopfield神經網絡,開啟了神經網絡可以遞迴設計的思考。四年後,加州大學聖地牙哥分校教授大衛.魯梅爾哈特(David Rumelhart)提出了反向傳播法(Back Propagation),透過每次資料輸入(刺激)的變化,計算出需要修正的權重回饋給原有函數,進一步刷新了機器「學習」的意義。科學家更進一步把神經元延伸成為神經網,透過多層次的神經元締結而成的人工神經網絡,在函數表現上可以保有更多「被刺激」的「記憶」。

      目前多層次的人工神經網絡模型,主要包含輸入層(input layer)、隱層(hidden layer)與輸出層(output layer),另外根據資料輸入的流動方向,又分為單向流動或可以往回更新前一層權值的反向傳播法。由於神經網絡模型非常仰賴計算規模能力,為了增加高度抽象資料層次的彈性,電腦科學家將之複合為更複雜、多層結構的模型,並佐以多重的非線性轉換,將其稱之為深度學習(Deep Learning)。

      關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習

      科學家發現,要讓機器有智慧,並不一定要真正賦予它思辯能力,可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力,就足以幫助人類工作。1970年代,人工智慧學者從前一時期的研究發展,開始思辯在機器上顯現出人工智慧時,是否一定要讓機器真正具有思考能力?因此,人工智慧有了另一種劃分法:弱人工智慧(Weak AI)與強人工智慧(Strong AI)。弱人工智慧意指如果一台機器具有博聞、強記(可以快速掃描、儲存大量資料)與分辨的能力,它就具有表現出人工智慧的能力。強人工智慧則是希望建構出的系統架構可媲美人類,可以思考並做出適當反應,真正具有人工智慧。

      機器學習(Machine Learning)可以視為弱人工智慧的代表,只要定義出問題,蒐集了適當的資料(資料中通常需要包含原始數據與標準答案,例如人像圖片與該圖片內人像的性別、年齡),再將資料分做兩堆:訓練用與驗證用,以訓練用資料進行學習,透過特定的分類演算法抽取特徵值,建構出資料的數學模型,以該數學模型輸入驗證用資料,比對演算的分類結果是否與真實答案一樣,如果該數學模型能夠達到一定比例的答對率,則我們認為這個機器學習模型是有效的。這種具有標準答案,並以計算出的預期結果進行驗證的機器學習,通常被稱為監督式學習。 相對於監督式學習,非監督式學習則強調不知道資料該如何分類的機器學習,換句話說,我們提供電腦大量資料,但不告訴它(或許我們也真的不知道)這些資料該用什麼方式進行分類,然後電腦透過演算法將資料分類,人類只針對最終資料分類進行判別,在數據尋找規律就是機器學習的基礎。

      機器學習的發展方向,是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法,讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則,並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。過程中,時常運用統計學技巧,並轉化成電腦程式,進而計算出資料??的分界條件來做預測。 弱人工智慧作為人工智慧領域的發展途徑,無論是監督式學習或非監督式學習,隨著資料被大規模蒐集、經由網際網路被傳遞、輔以雲端架構支援的運算,用機器學習來解決人類基礎的問題變成一種可能。目前機器學習也是人工智慧商業應用最廣泛的一種技術。舉凡搜尋引擎、圖像辨識、生物特徵識別、語音與手寫識別與自然語言處理、甚至是檢測金融詐欺等等,都是常見的應用。

      關鍵技術三 人工智慧的重要應用:自然語言處理

      對人類來說,如何讓這些現代自己製造出來的機器們,可以聽懂人話,並與人類「合作」,絕對是可以推動我們面對未知宇宙的重要助手。

      自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的研究,是要讓機器「理解」人類的語言,是人工智慧領域裡的其中一項重要分支。英國雷丁大學的演化生物學家馬克.佩葛(Mark Pagel)認為,最早的一種「社會科技」是人類的「語言」,語言的發明讓早期人類部落透過新工具:「合作」在演化上占有優勢。自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種:其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式,其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

      無論是從人類到電腦,或從電腦到人類,語言處理通常都使用到我們一般學習外語所要具備的聽、說、讀、寫等技能。其中:聽與說主要使用到聽覺與發音,對電腦而言就是能夠透過麥克風「聽」到人類說話,把聽到的聲音轉成文字(這是語音辨識),或把電腦想要表達的意思轉成人類可以理解的詞句(這是自然語言生成),再用耳機或喇叭「唸」給人類聽(這是語音合成,功能通常稱作文本朗讀:text to speech)。科學家與工程師們也致力於影像文字辨識,影像來源可以是掃描完成的文件影像檔案、也可以是手機鏡頭的即時影像,目標的文字體則可以是一般鉛字印刷品或列印的文件,也可以是手寫文字(手寫文字辨識)。

      當計算機透過「聽」或「讀」,將人類的話語或文章轉成文字、語句進到處理層,還需要能夠自動分詞(word segmentation),也就是電腦必須拆解人類的語句來理解語意,才可以進而給出相應的答案。例如一般人對手機說:「今天香港會不會下雨」,手機必須錄下聲音、並且濾掉雜音、將這句話的聲音轉化為文字、將這句文字拆解成不同詞句,並標注上不同詞性(speech tagging)。

      「瞭解」使用者想要知道氣象資訊的命令後,手機必須對能提供「天氣」資訊的伺服器發出相應的(告訴伺服器要的地理資料是香港、並把今天轉換為實際的日期時間)資訊請求,包含未來數小時區間氣溫、氣象(是多雲、雨或晴天等)、風速、降雨機率、濕度、氣壓、空氣品質或紫外線指數等。

      當伺服器回應了前述的相應數據後,手機可以選擇用螢幕畫面來回應,但更貼心的作法是把這些資訊翻譯成「人話」,然後用聲音唸出來。這時的處理可以把「香港接下來八小時會是晴天,氣溫攝氏25度,降雨機率是10%,空氣品質良好」這個句子,透過合成不同語詞聲音後說出來。但是,使用者問的其實是「會不會」下雨,所以必須進一步把降雨機率10%、晴天等等資訊轉換成「會不會」的尺度,例如10%可以轉化為「不太會」或是「只有很小的機率」一詞。

      人類互動最重要的工具就是語言,無論是文字或語音,語音智慧助理讓人能和機器說話,無非是近年行動裝置普及後,最令人興奮的進展之一。

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