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SpaceX升空記：馬斯克移民火星‧回收火箭‧太空運輸‧星鏈計畫的起點

為了解決無障礙網站開發的問題，作者EricBerger 這樣論述：

【馬斯克獨家授權】第一手權威內幕，揭露SpaceX從未公開的故事—— 從岌岌可危的新創公司到成為世界頂尖的火箭巨擘！   要了解SpaceX公司，它渴望走向何方，它為什麼可能成功， 必須追溯挖掘「獵鷹1號」火箭的根源。   ★亞馬遜書店近3000則5顆星評分&編輯評選最佳傳記與回憶錄★   「內容多采多姿，讀來欲罷不能。」 ——《賈伯斯傳》作者華特・艾薩克森（Walter Isaacson），《紐約時報書評》   　　◆馬斯克獨家授權第一手內幕，完整揭露SpaceX從未公開的故事，太空規模的傳奇之作！   　　◆完全解析馬斯克和SpaceX的權威之作，深入掌握最新太空產業和航太科技

，作為台灣成功發射類衛星載具火箭，打造太空經濟成為新護國群山的借鏡參考。   　　◆作者追蹤報導SpaceX十餘年，對公司內部運作享有獨家接觸經驗，鉅細靡遺調查訪談馬斯克本人，以及數十名SpaceX關鍵人物，包括離職與現任工程師、設計師、技工及高階主管，內容專業精闢、觀點獨到，科學情節媲美《星際效應》引人入勝、紀實故事猶如《十月的天空》勵志熱血！   　　◆34幅精采珍貴彩照，記錄SpaceX研發火箭至成功發射「獵鷹1號」的重要時刻。 　 　　◆《紐約時報》、《金融時報》、《富比士》、《新科學人》雜誌等各大媒體絕讚好評推薦。   　　◆已售出台灣、中國、韓國、波蘭、俄羅斯、保加利亞、土耳其、烏

克蘭等國版權。   　　「SpaceX現今所成為的一切，種子是在馬斯克的獵鷹1號計畫初期就播下了。當年他想要建造世界第一具低成本的軌道火箭。如果SpaceX無法把獵鷹1號這種相對簡單的火箭射上軌道，開發火星的滿腔抱負都沒有意義。因此，他以燃燒的強度壓迫達成那個目標。SpaceX一開始只有一座空蕩工廠和幾名員工而已。這個小團體不到四年就發射了第一具火箭，六年後到達近地球軌道。SpaceX如何熬過苦哈哈草創時期的故事非常不同凡響。」──本書作者 艾瑞克˙伯格   　　馬斯克：「SpaceX不怕失敗，可說是擁抱失敗。 　　每一具火箭，每一次發射，都是改進的機會。」   　　第一家回收火箭、送人上軌道

、運送物資到國際太空站的民營航太企業 　　太空探索科技公司SpaceX由企業家伊隆‧馬斯克創立於2002年，不到四年就發射第一具火箭，六年後到達近地球軌道，享有奇蹟的十年。創立20年後的今天，它已擁有全球最龐大的低軌道商用衛星群「星鏈」，開創出可重複使用的火箭，在2020年成為第一家送人上軌道的民營航太公司。太空競賽半世紀後，SpaceX帶領的民營公司與NASA並肩作戰，持續向太空推進，奠定我們探索其他星球的基礎。   　　從岌岌可危的新創公司到世界頂尖的火箭巨擘 　　但在成為航太產業最有力的巨頭前，SpaceX是家搖搖欲墜的新創公司，極力在資金燒光前研發出可用的火箭。工程挑戰艱巨；許多民營公

司都在類似嘗試中失敗。即使SpaceX成功，還得與波音及洛克希德馬丁等大企業競爭政府合約，對手有幾萬名員工和每年幾百億美元收入。而SpaceX員工不到兩百人，營收只有相對微薄的一億美元。   　　揭露SpaceX從未公開的故事， 挖掘「獵鷹1號」火箭的歷史性發射 　　作者帶領我們深入形塑SpaceX的狂野草創期，聚焦在獵鷹1號火箭前四次發射，從洛杉磯艾爾塞貢多的公司總部，到測試引擎的孤立德州荒野，再到太平洋上發射獵鷹1號的渺小瓜加林環礁，精采體現從落水狗到航太先驅的越挫越勇過程。   　　馬斯克獨家授權第一手權威內幕，訪談數十名SpaceX關鍵人物 　　作者追蹤報導SpaceX十餘年，對公司內

部運作享有獨家接觸經驗，訪談數十位離職與現任工程師、設計師、技工及高階主管，包括馬斯克本人，呈現身處科學先鋒的心碎、幽默和人性，揭示馬斯克創立SpaceX的終極目標：以低成本太空運輸達成移民火星的夢想，以及推動未來太空旅行的大膽願景。   名家推薦   　　◆吳宗信│國家太空中心主任 　　◆陳宗麟│陽明交通大學前瞻火箭研究中心（ARRC）主任   　　◆華特・艾薩克森（Walter Isaacson）│《賈伯斯傳》作者 　　內容多采多姿，讀來欲罷不能。   　　◆荷馬˙希坎（ Homer Hickam）│《紐約時報》暢銷榜首《十月的天空》（ Rocket Boys）作者 　　史上撰寫關於太空最

重要的書，引人入勝，愛不釋手。本書讀起來就像科幻小說黃金時代的作品，但這不是羅伯˙海萊因或亞瑟˙克拉克的小說。這是把科幻夢想化為現實的男男女女真實又驚人的故事。   　　◆賽門˙溫契斯特（ Simon Winchester）│《紐約時報》暢銷書《精確的力量》（The Perfectionists）作者 　　工程學的優雅巧妙讓現今的太空火箭能自行直立著降落回到地球或海上，而且幾乎正中目標，全靠伊隆˙馬斯克召集的團隊的功勞——還有關於他如何做到，無論我們喜不喜歡，他一定會送我們上火星的故事，艾瑞克˙伯格在令我著迷的書中以宛如星辰編排的方式講述，在地球軌道上，從序幕到尾聲，從倒數發射到海上降落。  

　　◆查爾斯˙波登（Charles Bolden）│前NASA署長兼出過四次任務的太空人 　　艾瑞克˙伯格從最早期開始追蹤SpaceX與創辦人馬斯克的豐功偉業。在本書中，艾瑞克整理和馬斯克及許多關鍵幹部與同僚一對一訪談收集而來的眾人說法。他編撰獵鷹1號研發的狂熱步調及它對許多早期員工的影響。本書會讓你愉快地從頭到尾全神貫注閱讀。   　　◆凱倫˙奈柏格（Karen Nyberg）│NASA太空人 　　艾瑞克˙伯格生動呈現出早期SpaceX團隊的熱情與犧牲，克服無數障礙通往不可能的成功。巧妙描述的技術細節，加上敏銳洞察每個人的性格，讓本書成為無論太空迷或新手都必讀的書。   　　◆凱莉˙傑拉迪

（Kellie Gerardi）│《未必是火箭科學》（Not Necessarily Rocket Science）作者 　　這可能是我看過最棒的太空書籍。本書將證明是不只對商用太空產業，也對整個太空時代定調的故事，沒有比艾瑞克˙伯格更適合的敘述者了。   媒體讚譽   　　◆《紐約時報書評》 　　專注在SpaceX初期起伏跌宕的書，多采多姿，令人欲罷不能。   　　◆《富比士》雜誌 　　伯格以20年來鉅細靡遺報導商用太空產業得來，難能可貴的權威內幕撰寫而成，令人愛不釋手。   　　◆《金融時報》 　　講述SpaceX如何在2002年創立又好幾次差點倒閉的驚險刺激故事，非常精采。   　　◆《

書單》雜誌 　　伯格像驚悚小說般以快節奏描述與時間賽跑的危機，某些時刻令人想起《阿波羅十三號》或 《絕地救援》。精采刺激又深入人心。 　　 　　◆《新科學人》雜誌 　　欲罷不能的優良讀物，在太空飛行商業化的時代該做什麼（與別做什麼）很重要的非正式參考。十分迷人。   　　◆《理性》雜誌 　　萬分刺激，書中對敘事有股自信的動能，即使它描述的是令人生氣的挫折與不可思議的少許幸運。

無障礙網站開發進入發燒排行的影片

雲林地區大專院校無障礙網站設計好用性之研究

為了解決無障礙網站開發的問題，作者周逸婷 這樣論述：

本研究旨在探討雲林地區大專院校無障礙網站使用現況，藉由現況調查分析，來了解各種無障礙網站設置及使用情形，並提出相關的課題及建議。為了要讓無障礙網站達到資訊網路全方位可及性，讓身心障礙者在瀏覽全球資訊網的資訊時有無任何障礙，並可讓一般使用者在瀏覽網站時更加便利。因此，若有一個適合不同使用者瀏覽的網站，將可使此一網站達到可及性的目標。在無障礙網站設置過程中，為了使網站容易修改或偵錯，利用統一的版型介面與導覽列進行設計，使整個網站的各項功能都有相同的介面，使用瀏覽網站時，能快速上手，而不會在網站中迷失了方向，能正常的閱讀網站上的資料。本研究希望提供政府單位、教育單位、企業組織、和網站開發設計提供者

在建構無障礙網站上做參考，達到照顧弱勢族群，落實資訊教育的普及，來達到網站可及性的目標。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決無障礙網站開發的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律