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    《觀光地理(第三版)》

    人在地表從事觀光活動,所接觸到的空間環境,包括地形、氣候、水文、土壤、生物、經濟、交通、聚落、人口、宗教、國家等各因素。而研究這些要素在空間之相互關係,與其在各地所展現的區域差異,即是觀光地理所探索的範疇。

    本書在內容上共分五個部分,分別由觀光之觀念及觀光地理的範疇等,延伸及自然環境與觀光、人文環境與觀光、空間環境與行為等;另外,更針對各國之觀光環境及重要景點加以介紹、闡述,全書理論與實務並重,對從事觀光事業及教育深具參考價值。

    • 作者介紹

      李銘輝

      現職:
      醒吾科技大學講座教授
      台北大學企管研究所兼任教授
      福建師範大學客座教授
      行政院觀光推展委員會委員
      行政院經濟部會議展覽專案小組委員
      考選部導遊領隊人員考試典試委員、出 題委員、閱卷委員
      中華觀光管理學會理事長

      經歷:
      亞太觀光協會(APTA)副會長
      亞太觀光協會(APTA)理事兼中華民國國家代表
      亞太旅館餐飲教育協會(APac-CHRIE)理事兼國家代表
      台灣觀光學院校長
      中國文化大學觀光事業研究所所長兼系主任
      國立高雄餐旅大學旅運管理系教授兼研發處長
      中國福建華僑大學旅遊系客座教授
      高雄科技大學觀光管理研究所兼任教授

      作者相關著作:《

      觀光地理(第三版)-目錄導覽說明

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      • 揚智觀光叢書序i
        三版序iii

        第一篇緒論1

        第一章觀光地理的觀念與意義3
        第一節地理與觀光地理4
        第二節地理學與觀光地理5
        第三節觀光地理的範疇7

        第二章觀光與經緯度11
        第一節經緯度的認識12
        第二節經緯度與旅遊之關係15
        第三章觀光與地圖的應用21
        第一節地圖的功能與特性22
        第二節觀光地圖的分類24
        第三節地圖的基本功能與應用28

        第二篇自然環境與觀光37

        第四章氣候與觀光39
        第一節影響觀光的氣候因子40
        第二節氣候旅遊資源的種類52
        第三節氣候與觀光活動63

        第五章地理景觀與觀光67
        第一節地質觀光資源景觀68
        第二節地貌觀光資源景觀78
        第三節水文觀光資源景觀87
        第四節觀光對自然環境的影響99

        第六章生態環境與觀光103
        第一節動物與觀光資源104
        第二節植物與觀光資源110
        第三節觀光對生態環境的影響114

        第三篇人文環境與觀光121

        第七章歷史文化觀光資源123
        第一節種族與文化124
        第二節民俗與宗教131
        第三節工藝與藝術150

        第八章聚落建築與古蹟161
        第一節觀光與聚落162
        第二節古蹟與觀光182
        第三節建築與觀光194

        第九章交通運輸與觀光201
        第一節陸路交通與觀光202
        第二節水路與觀光215
        第三節航空與觀光227
        第四節觀光據點與交通的空間關係231

        第四篇空間環境與行為235

        第十章觀光地區的分類237
        第一節山岳觀光地238
        第二節海岸觀光地247
        第三節都市觀光地251
        第四節歷史文化觀光地270
        第五節宗教觀光地274
        第六節娛樂觀光地282

        第十一章觀光地區與環境保護287
        第一節環境保育與觀光之關係288
        第二節觀光景點的環境保護296
        第三節環境影響評估300

        第十二章觀光客需求與調查307
        第一節觀光需求之因素308
        第二節觀光需求調查方法311
        第三節旅客需求調查之項目317

        第十三章觀光資源分類與評估321
        第一節觀光資源之分類322
        第二節觀光資源之調查與資料應用324
        第三節觀光資源評估330

        第五篇世界各國觀光導遊337

        第十四章亞洲各國觀光環境339
        第一節亞洲地理概況340
        第二節東亞地區觀光景點概況344
        第三節西亞地區觀光景點概況364

        第十五章非洲各國觀光環境373
        第一節非洲地理概況374
        第二節非洲地區觀光景點概況377

        第十六章歐洲各國觀光391
        第一節歐洲地理概況392
        第二節歐洲地區觀光景點概況396

        第十七章北美洲各國觀光環境441
        第一節北美洲地理概況442
        第二節北美洲地區觀光景點概況446

        第十八章中南美洲各國觀光環境455
        第一節中南美洲地理概況456
        第二節中南美洲地區觀光景點概況459

        第十九章大洋洲各國觀光環境481
        第一節大洋洲地理概況482
        第二節大洋洲地區觀光景點概況486

        參考書目497

        下殺

      僅此一檔

      三版序

      觀光之形成有三個要素:第一是「人」,即觀光之主體;其次是空間,即觀光主體移動所及之處,包括各種實質的自然環境資源與人文環境資源;第三為時間,即觀光主體在空間移動所需的時日。人為觀光的主角,捨人即無觀光,但如果沒有時間因素,則觀光主角─人,在空間的移動就不能完成,觀光現象亦將無由發生,足見觀光必然涉及人、地(空間)、時等,三者缺一不可。

      人在空間移動距離,從事觀光活動,所接觸到的空間現象很多,包括地形、氣候、水文、土壤、生物、經濟、交通、聚落、人口、宗教、國家等各因素。而研究這些要素在空間之相互關係,與其在各地所展現的區域差異,即是觀光地理所探索的範疇,因此觀光地理在觀光學的領域中,是一門重要的學科。

      本書在內容上共分五個部分,共有十九章。導論部分主要說明觀光之觀念、觀光地理的範疇、研究課題及與其他相關科系之關係,以及世界地理分區、經緯度與時差、地圖功能、分類與使用;第二部分為自然環境與觀光,包含氣候、自然及生態與觀光的關係;第三部分為人文觀光環境,包括文化、種族、宗教、聚落、古蹟、交通與觀光之關係;第四部分是空間環境與行為,探討觀光地區的分類、觀光與環境保育、保護、評估的關係及觀光行為等;第五部分係各國觀光導論,分為亞洲、非洲、歐洲、北美、中美、大洋等洲,分別就各國之環境及重要景點加以介紹。

      本書從初版付梓後,這二十年來雖有五次局部性的修改版本,但因一直在學校擔任行政工作,歷經中國文化大學的所系主任、高雄餐旅大學的研發長、台灣觀光學院的校長等職務,雖多次想大幅改寫本書架構與內容,但心有餘力不足,一直無法得空靜心重新改寫。個人自去年卸下校長職務,來到醒吾科技大學擔任講座教授,才有時間可以重提禿筆重修本書。

      這些年來因公出國開會、拜會,或因私陪伴家人和親友旅行,行跡遍及五大洲與六、七十個國家,這次特利用觀光地理改寫時,將個人之經歷與所見所聞置入內文中,大部分的照片也是這二十幾年來的旅遊拍攝的紀錄照片,相信對讀者而言會有另一番彷如親臨其境的不同感受,也讓書中的理論與實務有更佳之融合。

      在此,個人要向醒吾科大的周天成校長,表達最誠摯的敬意與感謝,承蒙周校長的厚愛與提拔,讓我有機會到全國第一所成立觀光科的醒吾科大餐旅學院擔任講座教授,繼續從事教學與研究的工作;並且要向摯友高雄餐旅大學容繼業校長對其在往昔工作上的協助與關懷,表達最誠摯的謝意。最後,要向內人劉翠華女士表達最深的謝意,沒有她對家庭的付出,對子女無微不至的照顧,讓我完全沒有後顧之憂,就沒有本書順利的出爐。

      本書修訂過程,內容力求嚴謹,但疏漏之處,深恐難免,有些資料仍待加強與補充;尚祈博雅專家不吝賜正,使本書更為豐富充實。

      李銘輝謹識
      於醒吾科技大學

      達人

      語言:中文繁體
      規格:平裝
      分級:普級
      開數:16開19*26cm
      頁數:520

      出版地:台灣

    2016

    商品訊息特點

    • 作者:李銘輝

      追蹤

    • 出版社:揚智文化

      出版社追蹤

      功能說明

    • 出版日:2013/7/12
    • ISBN:9789862981016
    • 語言:中文繁體
    • 適讀年齡:全齡適讀

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    (中央社記者楊明珠東京24日專電)日本多家媒體報導,今天日本上空有寒流來襲,東日本到北日本嚴寒。關東甲信地區下雪,東京的市中心睽違54年觀測到11月雪。積雪是開始有統計的1875年以來首見。

    東京消防廳表示,受到東京市中心下雪的影響,截至今天晚間9時止,已有14人因跌倒受傷送醫治療。

    日本氣象廳表示,今天上午6時15分(台灣時間5時15分)東京的市中心觀測到初雪,比往年早40天觀測到初雪,比去年則早49天。水戶、宇都宮、前橋、埼玉縣熊谷、橫濱、甲府各市比往年早20至40天降初雪。

    多處地區刷新11月的最低氣溫紀錄,包括北海道的中標津町觀測到零下17.4度、東京都的江戶川區觀測到0.8度、靜岡縣東伊豆町觀測到2.8度等。

    日本氣象廳表示,今天上空1500公尺處,流入零下3度以下的寒流,關東甲信各地下雪,以山區為主的地區下大雪,平地也積雪。到了中午,長野縣輕井澤町積雪23公分、山梨縣富士河口湖町積雪21公分、櫪木縣奧日光積雪18公分、群馬縣草津町積雪12公分。

    東京八王子市與清瀨市積雪6公分、宇都宮市與前橋市、茨城縣筑波市、埼玉縣熊谷市積雪4公分、千葉縣積雪2公分、東京的江東區積雪1公分。

    東京市中心上午11時左右,觀測到薄薄積雪的情況,11月觀測到積雪,是開始實施積雪統計的1875年以來首見。

    有多條鐵路交通受到影響,多處傳出有人在雪地不慎滑倒受傷的消息。關東甲信地區幾乎雪已停,但到明天清晨為止,氣溫可能下降,地方氣象台呼籲民眾要注意路面凍結的情況。

    氣象人員預測,25日的最低氣溫,在飯田、河口湖是零下5度、大田原、秩負、松本是零下4度、水上、長野零下3度、宇都宮零下2度、水戶、前橋將觀測到零下1度。東京、橫濱、館山2度、千葉3度。1051124

    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:自然語言處理到貨付款

    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。

    下面附上一則新聞讓大家了解時事

    近年來,環島活動在台灣盛行,而在今年青年署推動青年志工自組團隊服務計畫中,青年署高澎青年志工中心所輔導的「環你一個夢Bike The Way」團隊,是由國立高雄大學同學所組成,這群結合單車環島的夢想以及對偏鄉弱勢族群關懷的服務團隊,在炎炎夏日下展開服務行動。

    「環你一個夢Bike The Way」團隊,一路騎行經過屏東、花蓮、桃園等地,前進各地的育幼院、兒童少年之家及老人長照中心,進行才藝教學、陪伴關懷等服務,在旅途過程中,團隊也會停下腳步進行環保淨灘服務。

    然而在18天單車環島旅途中,團隊也有遇到一些瓶頸,有青年志工在騎單車的過程中,遭後方來車逼車導致煞車不及而摔倒,造成膝蓋有些許擦傷,還有青年志工騎到水溝蓋因重心不穩而摔倒,但所幸這些青年志工都無大礙,依舊努力不懈地堅持完成服務。

    此次結合單車環島及偏鄉服務活動的團隊表示,深刻體會到美國藝術家安迪·沃荷 Andy Warhol的話:「走得多慢都無所謂,最重要的是絕不停下腳步。」抵達事先接洽的服務單位後,透過口琴吹奏,藉由音樂的力量吸引孩童,啟發他們對音樂的興趣,更拉近與孩童的距離,讓彼此有了情感上的連結,看著孩童聽到音樂露出愉悅的神情與笑容,讓團隊覺得這一切都很值得,未來他也希望能繼續在環島公益的夢想路能持續走下去。

    教育部青年發展署今年特別舉辦「青年志工績優團隊全國競賽」,即日起開放報名至105年12月26日截止,將選出60個得獎團隊,得獎團隊除了有機會獲得1萬元至6萬元不等的競賽獎金外,還有機會到國外參訪交流,歡迎熱心服務的青年志工團隊踴躍報名參加,詳細競賽簡章及報名相關資訊請上教育部青年發展署官網()或區域和平志工團網站()查詢下載。

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