A...B...Sea

此套讀物是由上海外語教育出版社從牛津大學出版社引進出版的英語文學名著系列簡寫本，適合國內中學 生閱讀。整套書按閱讀詞匯量和語言難度分為A–F 6個級別，每級別2輯，每輯5冊，共60冊。 A級以寓言、童話和民間故事為主；B級至F級涉及更廣泛的故事類型，有探險、偵探、科幻、戲劇、浪漫 傳奇故事等。每冊書的故事前都有一篇介紹作為導入，包含故事背景和作者簡介。書中生詞和難詞的解釋放置 於頁腳，方便學生查詢。故事後提供了主要人物介紹和故事梗概，幫助學生厘清人物關係，提煉故事情節。每 個故事還配有閱讀理解練習以檢查閱讀效果，並提供練習參考答案。所有讀物均配有完整故事錄音，聽讀結 合，豐富體驗。

整合最熱門的 AI、物聯網與雲端運算 以 AWS 整合 ESP32-CAM 為例，進行車牌辨識實作！ 本書的內容主要結合了三大元素：人工智慧、物聯網設備與雲端運算。隨著人工智慧的爆發式成長，人工智慧的應用已經遍及影像、影片、聲音、對話、文章等領域，而公有雲已經將人工智慧的開發或是應用封裝成完善的服務，對於人工智慧的模型開發者或是應用開發者而言，只需要去熟悉、了解開發框架，就可以快速應用人工智慧的技術；不需要再花時間在購買GPU，安裝驅動、安裝開發框架等基礎環境搭建的無關事務上。 本書以 Python 為主要開發語言，ESP32-CAM 作為物聯網設備，接著介紹 AWS 雲端基礎建設與機器學習的相關服務，最後將 AWS 文字∕人臉辨識與 ESP32-CAM 進行整合，完成一個結合物聯網設備、雲端運算與人工智慧的應用系統。 本書可以學到哪些知識 。Python 基礎概念 。介紹單晶片 ESP32-CAM 。使用 MicroPython 開發 ESP32-CAM 。AWS 基礎設施服務 。Amazon API Gateway 。AWS Lambda 。Amazon DynamoDB 。Amazon S3 。Amazon Rekognition 。網際網路基礎 。HTTP Request/Response 本書適合的「讀者族群」 a.【自學者】適合用於自學 Python 程式語言。 b.【自學者】適合用於自學 AWS 雲端運算。 c.【自學者】適合用於自學 ESP32-CAM。 d.【自學者】適合用於在 AWS 雲端中探索職業生涯的人。 e.【自學者】適合用於在公司內部部署 IT 或雲端，但對 AWS 雲端不熟悉的人。 f.【自造者】適合想體驗自造精神或雲地與軟硬體結合。 g.【教育者】可以作為大專院校畢業專題的教學教材。 h.【教育者】可以作為大專院校雲端運算、物聯網與人工智慧實作的教學教材。 本書結合AI人工智慧、物聯網設備與雲端運算，以AWS整合ESP32-CAM為例，進行車牌辨識的應用實作。

本書共12章，以及3個附錄，系統地介紹了GD＆T圖紙的特點、基本術語和定義。本書詳細闡述了GD＆T的公差原則，24個公差修飾符號的使用，12個基本符號的定義、功能和檢測，復合公差的理解和應用。本書採用國際標準ASME Y14.5—2018作為依據，內容全面、文字簡明、圖表數據充實，採用了大量、詳細的應用圖例，力求增強可讀性、易懂性和實用性。本書不僅對第1版的第1～11章的內容進行了修改和增減，還增加了第12章“GD＆T和GPS主要差異分析”、附錄A“測量取點方案”和附錄B“擬合操作算法”等新內容。同時，對全書每章的習題內容也進行了補充，除了選擇題，還增加了判斷題和應用題，並附加了每章的習題答案（附錄C）。本書不僅適合製造企業，尤其是汽車、航空行業的機械設計工程師、質量工程師、工藝工程師和測量工程師學習，而且適合大學本專科院校機械類專業的學生學習。

本書作為“上海市建築標準設計”，根據上海市住房和城鄉建設管理委員會《關於印發的通知》要求，編制組在深入調研、認真總結實踐經驗、參考國內先進標準和廣泛徵求意見的基礎上編制而成。本書的主要內容有：設計說明，小箱梁設計依據及適用範圍、主要技術標準、材料、設計及計算要點、施工要求；計算結果，小箱梁驗算圖表；設計圖紙；附錄A-B。本書適用於上海地區新建、改建公路和城市橋樑上部結果的後張法簡支預應力混凝土小箱梁。

本書主要圍繞約翰·霍普金斯大學創立的醫學教育課程開發六步法，介紹課程開發的基本知識，以幫助讀者尋找改進現行課程或開發新課程的方法。內容主要包括課程開發的六大步驟，各步驟對應的具體課程開發活動，課程開發六步法對課程的維護和改進，大型項目的課程開發，以及課程中常見問題的解決方案。附錄A提供了課程示例，附錄B則為課程、師資培訓及基金贊助資源。第3版在前2版的基礎上更強調基於能力的教育、跨學科教育及教育技術。

自ChatGPT上市滿週年以來，其熱潮未見減弱，OpenAI官方更積極拓展其應用範圍，推出了Plugins與GPTs等服務，進一步豐富ChatGPT的使用場景。這些創新的大型語言模型（LLM）應用，正在逐步轉變我們的軟體操作方式，將自然語言作為輸入介面，以生成的內容作為輸出回應。舉例來說，僅需輸入「明天10點安排業務會議，並通知相關人員」，LLM應用即可自動完成會議的建立與相關通知。這種方式，無疑是人類溝通中最為自然的模式。面對如此劃時代的變革，我們迫切需要適當的開發指導與策略。 本書旨在提供此類指南，專門解析目前市場上兩大主流的LLM應用開發框架—LangChain與Semantic Kernel。無論您是Python或.NET的開發人員，都能從本書中獲得寶貴的知識與技能。除此之外，本書還特別介紹了當前最受企業青睞的知識庫應用架構—RAG實作，以及提示工程的視覺化工具，每個主題都配有專章詳細介紹與實作教學，旨在為讀者提供全面而深入的學習體驗。 本書特色 1.首本涵蓋LangChain與Semantic Kernel框架教學指南在人工智慧領域，ChatGPT已成為不可忽視的焦點。雖然市場上有許多書籍從探討Prompt提示的調用出發，但真正深入探討如何整合外部系統或進行複雜Prompt提示的資料卻寥寥無幾。本書將填補這一空白，專注於兩大主流開發框架：LangChain與Semantic Kernel，為讀者提供深入指南。 2.內容涵蓋向量資料庫、RAGRAG是目前企業打造知識庫LLM應用的首選架構，其技術層面涵蓋向量、詞嵌入、提示工程，本書一一拆解為讀者提供詳細的RAG設計過程與實作。 3.提示流程視覺化工具提示流程視覺化工具是一種開發工具，目的在簡化由大型語言模型（LLM）提供之 AI 應用程式的整個開發週期。可簡化原型設計、實驗、反覆運算和部署 AI 應用程式的程式。本書手把手教學，甚至可以實現零程式碼建造LLM應用。適合非專業開發者使用。 4.本書適合的「讀者族群」a.想瞭解如何使用LangChain與Semantic Kernel的開發者b.想瞭解向量資料庫與RAG架構的開發者c.想瞭解Prompt提示工程視覺化設計的使用者d.想瞭解在企業面如何整合ChatGPT導入應用的技術主管 專業推薦

A master of the wordless form imagines a futuristic Noah’s Ark in a luminous sci-fi parable for our changing world.The Earth has flooded. The only signs of humankind are the waterlogged structures they left behind. Peeking out from the deluge are the remnants of a zoo, home to rare and endangered animals, survivors of long neglect. Tender-hearted NOA is a construction robot who's found new purpose as the caretaker of the zoo’s beleaguered inhabitants. Bracing for the next storm, NOA builds an ark from the wreckage in search of new land, only to discover something even more profound. With boundless compassion and sweeping scenes of sea and sky punctuated by detailed wordless panels to pore over, Caldecott Honor–winning creator Aaron Becker delivers a timely and concrete message about the rewards of caring in even the most difficult of times that is sure to inspire the dreamers among us.