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看不見的更關鍵：如何打通工作與生命的任督二脈

為了解決彎道英文的問題，作者孔毅 這樣論述：

在生命的重要時刻，你該怎麼辦？ 跨國總裁手把手的教戰秘笈： ◆ 在由內至外的超理性信念中，汲取源源不絕的力量 ◆ 超越表象找到異象，讓你脫框成長 本書以全新的觀點解決困境、走出人生低谷， 成就與眾不同、精彩非凡的工作與生命。 不論再努力，許多人工作仍遇到瓶頸，生命陷入低谷；再多的變革，許多企業仍停滯不前，組織形成內捲。若你對以上的敘述感同深受，本書希望幫助你以另外一種不同的觀點及做法解決目前的困境。 為什麼有些人及組織更能創新、更有影響力、更有成就？為什麼他們能從客戶或員工取得更高的忠誠度？即使在成功者當中，為什麼也只有極少數人能夠一再成功？而且能在不同領域中做成事情？快速變動的時

代，如何能迅速跳脫大腦的慣性束縛，開拓新的視野與境界？ 本書作者，一位載譽國際的跨國企業總裁，以40年的實戰經驗詳細闡述：如何從「慣性思維」切換到「超理性信念」。亦即：在表象中的生活面（what happened）、精神面（how to respond）、 生命面（why do I fight），明快地轉換到不同進路的異象中的生命面（why do I exist）、精神面（how to breakthrough）、生活面（what is the result）。「由外到內 的what→how→why」改變成「由內至外→why→how→what」的全新思路，將協助讀者「在工作中從庸碌一生到與眾

不同後認識自己」、「在生命中從盜版人生到正版的人生中找回自己」，活出想要的豐富生命。 書中精要地說明關鍵時刻能彎道超車不翻車，並走上「上行人生」需要的五種能力：面對不確定的「魄力」、找到問題關鍵的「眼力」、與人合作的「魅力」、完成計畫的「動力」、使人事業有成的「德力」 本書也是由無數個工作及生命的小故事組成的勵志案例，也是自我學習、自我操練的工具書，希望讀者在案例中設計的「情境體驗」看到自己、藉著「觀念更新」超越自己、藉著「反思學習」找回自己。 古代人習武，若想達到極致，就必須打通任督二脈。想活出美滿的生活及豐盛的靈命，現在需要打通的是「工作」與「生命」的任督二脈。最後兩章提供兩套操練工

具：「獨立思考——終身學習的法寶」和「靜的力量——聽懂內心的聲音」，幫助大家透過刻意練習，逐步穿越表象的限制、進入內心，領受個人專屬的美好異象。 每一位管理者都值得擁有這本書：讓工作成功更成就生命。本書也是每位身為主管的人，應該要送給部屬的成功心法——共同打造人人發揮所長、團結又美好的組織。  

彎道英文進入發燒排行的影片

中國大陸與美國的電動汽車產業發展比較之研究

為了解決彎道英文的問題，作者胡詠仁 這樣論述：

電動汽車產業在21世紀已逐漸成為各國的產業發展目標，而中國大陸與美國也開始要發展電動汽車產業，中美之間已把電動汽車產業視為一個未來兩國競爭的一個重要趨勢，本研究透過比較中美兩國在電動汽車的發展政策方面、全世界的石油議題方面、中美兩國各自的民間電動汽車公司的策略與佈局方面，相互比較這些要素從而得出有關於電動汽車產業發展的結論，中國大陸在現階段的電動汽車領域已領先美國，因為中國大陸較早發展也與中國大陸的特殊體制計畫經濟的運行方式才能如此發展迅速，美國雖然較晚起步但是民間的電動汽車公司卻在創新的層面領先於中國大陸，從電動汽車這一產業可以知道中美之間的政體不同形成的產業發展方式的差異。

西朝鮮：為奴之地

為了解決彎道英文的問題，作者余杰 這樣論述：

　　西朝鮮比中國更名副其實。 　　西朝鮮之名，不單單是地理位置上相對而言， 　　更是意識型態上的不言而喻、息息相通。 　　習近平的中國，是一個怎樣的社會？ 　　迄今為止，沒有人提出一整套認識和定義「何為中國」的概念及闡述體系， 　　這些概念和說法都有道理，卻不足以概括今日中國。 　　在這一高難度的工作完成之前，只好先使用形象的比喻。 　　西朝鮮就是中國的比喻， 　　在這本書中，西朝鮮與中國是通用名詞。 　　儘管所有的比喻都是有限的，都會存有引喻失義的問題──但對於習近平的中國而言，目前再也找不到比西朝鮮更好的比喻。 各界好評推薦 　　「我從余杰的著作中發現，中國夢是習

統治愚弄中國人的催眠方法。北韓和中國一樣是僵化的官臉，僵化的口號，僵化的笑容。金正恩跟習近平，統治手段接近，經濟雖有不同，但人民甘為奴隸，兩地是貨真價實的為奴之地。中國不只向朝鮮走，也向世界伸出魔掌。」──詩人　廖永來 　　「余杰聲明：不點名的批判不是批判，不點名的批判毫無意義，所以，余杰在本書中點出了幾十個名字。西朝鮮國歌第一句是『起來，不願做奴隸的人們』。唱了七十年，有幾個人起來呢？在古羅馬不願做奴隸的是斯巴達克和他的追隨者們；在西朝鮮從林昭到劉曉波，不願為奴，為此不惜付出生命代價，他們把打開黑暗閘門的鑰匙，交到我們手上。」──香港資深媒體人、政治評論家　金鐘

基於模型預測控制之自駕車車道維持系統之研究

為了解決彎道英文的問題，作者江建霖 這樣論述：

近幾年由於人工智慧技術快速發展，引發了一股科技浪潮。自駕車的實現在這股科技浪潮中扮演重要的角色，各大車廠無不投注大量成本研發自動駕駛技術，希望有朝一日能讓全自動駕駛汽車普及。在自動駕駛技術中，讓汽車辨識車道並置中行駛，是諸多核心技術中最重要的一環。方法上，有基於深度卷積神經網路的行為複製法、有基於強化學習的自我學習法、也有基於影像處理技術直接辨識出車道位置的方法。其中，基於影像處理的方法，具有強健性及處理速度快等優點，但是需要搭配一套好的控制器。傳統上，利用Proportion Integration Differentiation控制，對於單目標的控制系統是快速有效的；但是像自駕車這種同時

考慮縱向控制(車速保持)及橫向控制(車道維持)的系統，就不容易用Proportion Integration Differentiation控制器實現。本論文研究了基於模型預測控制之自駕車置中行駛方法。先利用影像處理技術偵測出車道線之後，就可得出車輛與目標位置與目標方向的偏移量，進一步可用模型預測控制方式達成控制目標。由於模型預測控制的機制實際上是考慮了所有限制條件之後所求出的最佳解，因此可以同時考慮橫向目標、縱向目標、以及控制變數的要求(如方向盤及油門操控之平順度)。為了實現本論文提出之方法的有效性，我們用機器人作業系統(Robot Operating System)進行實作。在Robot

Operating System的模擬器(Gazebo)中，我們製作了一輛與實車相仿、具有同樣運動特性的模型。車道是採用AWS Deep Racer的標準賽道。車子使用的唯一感測器，是置於車頭的RGB攝影機。實驗結果顯示，運用Model predictive control方式控制的車輛行駛行為，展現出類似駕駛高手才會呈現出的現象：不但方向盤抖動情況減少、車輛入彎道時會自動減速、出彎道時又再度加速以維持設定的巡航速度。雖然Model predictive control計算量較高，但是現在的電腦速度已經足以負荷這種計算量。從本研究結果，顯示Model predictive control是值得

自駕車研發人員關注的方法。