惡毒女兒．聖潔母親
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最近家附近的書店不知為何，都關門了、不知是不是景氣的影響也不得而知了。
但是我和我的朋友家人們都有看書的好習慣，對於走慣了傳統書店的我有些麻煩就是了。
經由我的女兒向我說明博客來網路書站有多方便，又便利。但心中也有不少的疑問？？
如果家中沒人，沒人收貨怎麼辨？買錯了怎麼辨？退貨方便嗎？等等的問提在我的腦海中
生成？？
我的兒子也說，就試試看嗎？也沒什麼損失
就上博客來書店先訂了這本 惡毒女兒．聖潔母親看看了，因為家中沒人收貨。就選超商取貨付款
也很快今天訂~~明天下班就可以報超商取貨付款了。拿了書前後看來看去的。原來不用去書局
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我不是妳的奴隸！
博客來_漫畫入圍日本文壇最高榮譽「直木賞」！
湊佳苗回歸「黑湊」原點，
母女、姊妹、男女……非比尋常的關係、
精湛巧妙的反轉、出乎意料的結局，
交織成6篇最撼動人心的極上傑作！
我們所擁有的關係之中，
愛一個與你有血緣關係的人，
你需要負起責任。
也許正是因為如此，
恨一個與你有血緣關係的人，
你才會感到安心……
大學時唯一的好友理穗寄信來，邀請我回家鄉參加同學會。我好想見她，但回去，就勢必要見到「那個人」。「那個人」就是我的母親，從小，她對我的期待幾乎置我於死地。
她禁止我看漫畫，要求我閱讀父親留下來的文學經典；她禁止我和異性接觸，即使是女性朋友也要得到她的認可。我的人生受母親擺布，她不希望我成為「毒女」，但在我的眼中，她才是真正的「毒母」！
希望兒女幸福，是一件需要被人指責的事嗎？想要孩子不輸給其他人，難道不可以嗎？
弓香錯了，她的母親其實是最愛她的。她要求女兒閱讀文學經典，是不希望女兒長大後和自己一樣，沒有一技之長；她嚴格禁止女兒與異性接觸，是因為有人告訴她的母親，她在和一個輕浮的男生交往。弓香眼裡的「毒母」，其實是「聖母」，只有她不明白這件事，而我來不及阻止……
湊佳苗筆下的女人，總是讓人又愛又恨。熱愛幻想的獨身女、嫉妒別人才華的女作家、自我中心的女鄰居、善良老實的女殺人犯、渴望擺脫母親控制的女兒、愛女心切的母親……但在旁觀她們的愛恨嗔痴之時，你可曾想過，或許自己也是其中之一？
【我最親愛的】
你們要打聽有紗的事嗎？好，我知道了。
我和妹妹有紗雖然住在同一個屋簷下，但我與她沒有任何親密接觸的回憶。從我懂事開始，媽媽就會嚴厲管教我，我卻從來沒看過她對妹妹發脾氣。所以當鄰町發生那起孕婦遭毆事件時，媽媽就不准懷孕的有紗一個人出門。聽說是有人在夜晚的路上用棍棒痛毆孕婦，孕婦雖然撿回一命，但嬰兒卻不幸夭折，而我最親愛的有紗，就沒那麼幸運……
【最好的朋友】
博客來_商業理財大豆生田薰子？什麼奇怪的名字？還穿那什麼廉價的粉紅色套裝來參加頒獎典禮，有沒有搞錯啊？我投稿好幾次才終於得獎，竟然被一個鄉巴佬用一部名字看起來平淡無奇的作品奪走最優秀獎。
但是基於禮貌，我還是和大豆生田交換了聯絡方式。我很快就看完了她的得獎作，沒想到我會敗給這種作品！既然是寫作路上「最好的朋友」，那就讓我來給她一點建議……
【罪孽深重的女人】
商業理財_博客來無印上個月十九日，嫌犯黑田正幸在「未來電機」電器行前揮刀行兇，造成十五個人死傷。
正幸會犯下那起慘絕人寰的案件……全都是我的錯。正幸原本是住在我家樓上的鄰居，雖然是單親家庭，但他們母子的感情很好，正幸時常露出好像能帶來幸福的笑容。即使如此，我也早就預料到正幸會因為殺人事件登上新聞。全怪我，如果那天，我不要出手幫他就好了……我真是個罪孽深重的女人！
【善良老實人】
我成為殺人案的嫌犯接受審判時，媽媽流著淚在法庭上作證。她說不知道為什麼我會做出這麼可怕的事，她說她從來不曾要求我在班上要得第一名，只希望我是一個體貼善良的孩子，這是她唯一的心願。
媽媽的證詞一點也沒有錯，只是我們都不知道，善良的人也會忍無可忍，老實的人也能拿刀殺人……
【惡毒女兒】
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從小，我的母親就對我有許多「期待」。她要求我閱讀文學經典，督促我成為國文老師，禁止我跟她不喜歡的同學交朋友。她的期待總是讓我沒來由地頭痛，沒有完成她的期待，我就會下意識地向她道歉，而她會把這視為我的妥協、她的勝利。據說社會上有許多支配兒女的父母，尤其以支配女兒的母親居多，她們被稱為「毒母」。
是的，我的母親就是「毒母」。
【聖潔母親】
父母不能叫小孩子看書嗎？不能要求兒女去工作嗎？不能向兒女建議，以後可以從事某個職業嗎？不能期望兒女繼承父母的職業嗎？如果這就是支配、就是毒母，那麼，不這麼做的母親又是什麼？就是「聖母」嗎？呵，真不知道聖母的兒女都是多優秀、多出色的人哪！
書封設計的秘密：
封面採用240g進口凝雪映畫紙，特殊挖洞設計，透出血紅色的前扉頁。我們和母親、姊妹、情人、朋友之間的關係，是否也曾讓你心力交瘁、遍體鱗傷？就像胸口上那一道深深的、淌血的傷口，一直無法痊癒，也一直無法釋懷。連日文原版也無法實現的設計巧思，讓日本出版社的責任編輯也非常喜歡。而你是否能夠發現隱藏在封面文案裡，書中角色想要告訴你的秘密訊息？
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★日本網友一致讚嘆：「完全被捲進湊佳苗的世界裡」、「讀完後心中躁動不已」、「每篇既濃厚又沉重，卻又讓人覺得很有意思」！Bookmeter書評網壓倒性好評！
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商品訊息簡述:
作者： 湊佳苗
新功能介紹- 譯者： 王蘊潔
- 出版社：皇冠
新功能介紹 - 出版日期：2017/10/02
- 語言：繁體中文
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人工智慧（AI）有機會幫助醫師進行病理診斷！Google近年積極將AI導入醫療領域，嘗試利用AI檢測癌細胞轉移情況，也藉其診斷糖尿病視網膜病變，實驗結果發現準確度比人為更高，有機會幫助更多醫師進行繁複的影像判讀，甚至有助解決醫師人力短缺問題。Google舉辦記者會分享「訓練機器」協助醫療診斷的成果，由Google AI產品經理Daniel Tse進行分享。 記者羅真／攝影 分享 facebook Google分享「訓練機器」協助醫療診斷的成果。所謂訓練，簡單地說，是蒐集大量影像，並透過人工一一指認，機器就能慢慢從這些輸入的龐大資訊中「學習」辨識，待累積大量經驗、準確率高，最終就無須透過人工介入，讓機器能自行辨識。Google目前已初步應用於檢測淋巴結中的乳腺癌細胞轉移以及糖尿病視網膜病變等。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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.innity-apps-reset { padding: 20px 0 0 !important; margin: -20px auto -10px !important; } 在揪癌變方面，Google AI產品經理Daniel Tse說明，判斷癌症腫瘤的過程，包括取腫瘤樣本、放在玻片上、染色以及在顯微鏡下觀察細胞情形。每個玻片包含將近10億個像素（pixels）的資訊，因此透過顯微鏡檢查非常耗時且複雜，「每12人進行乳腺癌檢測，就有1人可能被誤診。」有鑑於此，Google團隊訓練機器學習檢測癌細胞的轉移情況，結果發現，演算法定位腫瘤的準確率達到89％，高於人類病理學家則是73%。在檢測糖尿病視網膜病變方面，Daniel表示，Google團隊先與美國掃描影像單位與印度醫學單位合作，獲得大量影響作為研究基礎。接著，建立影像標籤工具，並聘請54名眼科醫師辨識成像，再運用名為Google Net的神經網絡演算法辨識約13萬張成像以進行訓練，辨識結果。Daniel表示，這個數據目前被用來訓練深度神經網絡，協助醫師診斷糖尿病視網膜病變，實驗顯示，AI的判讀結果與一般眼科、視網膜專科醫師判讀高度相符。在印度亞拉文眼科醫院試行三個月發現，AI的判讀準確度比人為更高，目前正逐漸讓更多病患接受這項檢測�
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