天府四川精典小吃
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底下是 天府四川精典小吃 的內容簡介
成品精緻、味道講究、經典地方風味濃厚，讓人忍不住口水滴答的滋味！
206道小吃，讓您一覽天府四川充滿食趣的民間小吃、精緻典雅的筵席點心，領略天府四川愛吃、懂吃、能吃的獨特休閒飲食風貌，及衍生出以小吃烘托大菜，或是大菜帶小吃的天府四川飲食特點。
書中凝聚川菜紅、白案烹飪大師近五十年的席點、小吃經驗，讓人一探四川點心、小吃的美味秘密！
四川菜系包括小吃製作，在多次而漫長的移民歷史發展中，自然而然的學會博採眾長，產生「北菜川味，南菜川烹」，「洋為川用，西料川烹」的多元滋味與工藝。如四川燒賣類、抄手類都是源自北方「稍賣」、「餛飩」，經過移植轉變成川味十足的地方小吃，如「玻璃燒賣」、「龍抄手」等。另外像是聞名蓉城的「痣鬍子龍眼包子」，更是將江浙一帶的湯包移植演變而成。
川味小吃的最大特點就是「味道好」！因此四川人常說「味道出特色」、「小吃、小吃，就是吃味」，點出川味小吃「味」的重要性。因此川味小吃相較於其他菜系地區的滋味來說，其味道之厚薄濃淡分明而有序，不只用料精細考究，更是善於調味。
如成都名小吃「龍抄手」就分別有乾吃、帶湯吃兩種形式，滋味則有清鮮也有醇厚，清鮮的如「原湯抄手」、「清湯抄手」、「海味抄手」等，薄皮嫩餡，湯鮮味美；醇厚味濃的有「紅油抄手」、「酸辣抄手」等，卻辣而不烈，滋味鮮香。
又如「擔擔麵」、「紅油素麵」、「甜水麵」、「脆臊麵」、「宋嫂麵」、「豆花麵」等麵條小吃，都用了辣椒，但辣滋味可是各不相同，有微辣、香辣、酸辣、麻辣，有甜中帶辣、酸中帶辣、辣中帶酸等，從一個辣就能看出川味小吃味道之妙天下無雙啊！
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作者： 舒國重
新功能介紹- 出版社：賽尚圖文
新功能介紹 - 出版日期：2016/08/18
- 語言：繁體中文
商品網址: 天府四川精典小吃
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記者洪聖壹／台北報導
在前一篇報導當中，Google 用相當有趣的方式，讓民眾親身體驗什麼是「機器學習」，而在世界的另一個角落，其實 Google 早已將這項技術拓展到天文學領域，協助天文學家執行「克卜勒任務」；甚至拓展到醫學領域，協助醫生透過檢測 DNA 序列來尋找可能的疾病。
克卜勒任務(Kepler mission) 為 2009 年 5 月開始的計畫。相關統計數據指出，天文學家們透過克卜勒太空望遠鏡(Kepler space telescope)在4 年期間蒐集超過 20 萬顆恆星的亮度，以平均 30 分鐘記錄一次每顆恆星的亮度來計算，每顆恆星至今已記錄大約 7 萬次亮度，透過人工的方式篩選，這些天文學家至今已經篩選了超過 3 萬個透過克卜勒太空望遠鏡所偵測到的訊號，當中約有 2,500 個訊號被認定為行星，但由於耗時且許多較弱的訊號同時也有較多雜訊，以致於無法透過人工方式判別是否為行星。
一般來說，天文學家傳統在尋找行星的作法分為兩階段，第一階段是透過電腦演算法找出潛在行星訊號，接著進入第二階段，由天文學家判斷哪些訊號是來自真實的行星。
然而，不管是第一階段還是第二階段，人類在應付這些龐大資料，往往都是曠日費時、而且還有可能發生誤差，也因此產生了 Google 透過機器學習技術，將運算模型套運到探索行星的任務當中，在過程中建立一個神經網路來分類克卜勒的訊號。
談到機器學習，當然就要先看大數據，Google Brain研究團隊資深軟體工程師 Chris Shallue 表示，研究人員透過利用 15,000 個天文學家已人工標記的克卜勒訊號來訓練模型，當中Google採用卷積神經網路(convolutional neural network)來預測偵測到的訊號為行星的機率。在有了固定的訓練模組之後，緊接著再透過模型搜尋克卜勒資料庫中的 670 個恆星並藉此辨別新行星，辨別的方式有點像是 Google 相簿的圖像辨識，而這也是克卜勒-90 i 和克卜勒-80 g被發現的原因，在這當中，克卜勒-90 i 是克卜勒 90 星系中最小的一顆星球，而克卜勒-90 i 是距離其恆星第三靠近的行星。
Google 機器學習團隊下一個目標是運用模型運算整個克卜勒資料庫中超過 20 萬顆的恆星，而現在已在 20 萬顆恆星中探索 670 個。目前為止，尚未能解決的一個問題是假陽性預測(background falsepositives)。舉例來說，有可能偵測到一顆恆星的亮度其實是來自附近恆星的亮度，現階段來說，模型還無法辨別行星的訊號是來自哪一顆恆星。目前仍仰賴以人工的方式來確認模型偵測到的行星位置訊號，未來希望可以將位置資訊結合製模型當中，讓模型可以辨別這類的訊號。
除了透過機器學習協助人類發現行星，Google 還透過機器學習協助人類分析基因序列，近年來基因組測序幫助許多以前無法解決的病例。例如：幫助醫生決定癌症的標靶治療是否有效；當新生兒發現無法解釋的疾病時，醫院可使用基因組測序來尋找可能的病因。
透過Google Brain研究團隊資深軟體工程師張碧娟解釋，上述的方式稱為「變體識別(Variant Calling)」，因為每個人的基因和人類參考基因組不會完全一樣，研究人員藉此先找出「個體」和「參考基因組」之間的差異，而這也是許多醫療及藥物開發的第一步。在這邊需要說明的是，不是所有的變體都會產生疾病，變體識別只是找出差異性的第一步，並不包含預測一個變體是否會產生疾病。
變體識別的困難度來自於基因組序列的龐大資料量，以及儀器讀取特性。為了能精準的識別出這些變體，新一代測序儀「高通量測序技術 (High-throughput sequencing, HTS) 」開啟了基因測序革命。
然而新一代測序儀雖提供大量、快速且低成本的數據，但由於這些 DNA 讀序相當片段，加上測序儀的結果有許多錯誤，這些錯誤有可能是樣本 DNA 本身的品質，有可能是儀器本身的物理特性，有可能是儀器準備樣品的協議，也有可能是基因讀序的錯誤之間具有相關性，加上以現有普遍的變體識別工具依然維持傳統的統計技術，雖然合理，但通常需仰賴大量人工設計、手調參數，也需要花費專家多年的時間，而且很難快速推廣至新的測序技術。
對此，Google Brain 團隊與 Verily Life Sciences 合作花了兩年多時間開發了一套所謂「DeepVariant」技術，主要是為了提高基因組測序準確性所開發的工具，使用的資料來源是基因組測序技術，透過深度學習（Deep Learning）可以從數據中直接學習哪種參數最有用，而不需要人工手調參數，主要用來分析 DNA 序列，研究人員將測序儀所讀到的數據編碼成為圖像的格式，然後使用常見的圖像分類演算法，訓練出準確的「變體識別模型」。這項突破讓團隊在 2016 年及 2017 年贏得美國食品藥物管理局所分別舉辦的變體識別比賽。而這項技術於 2017年 12 月由 Google Brain 團隊正式開源。
此外，Google Brain 團隊與 Google Cloud 合作，在 Google Cloud Platform(GCP)上提供 DeepVariant 工作流程，幫助開發者與研究人員透過 GCP 上的技術用規模化的方式優化配置且降低成本、縮短週期。
在未來，Google 希望藉由結合基因組測序資料，以及實際的臨床結果與病史，進一步驗證 DeepVariant 的準確性以及對於衍生應用的幫助。此外，Google 初步發現，在其他動物 (例如老鼠) 以及植物 (例如米) 上的變體識別，也有很高的準確率。這表示 DeepVariant 可以應用在農業或甚至其他的生物研究上，而在這次的訪談當中，Google 也證實開發團隊確實要將這項成功經驗拓展至農業或其他生物研究領域當中。
＊相關圖片與資料來源：用機器學習發現新行星、DeepVariant
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