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內容簡介
──── 羅蘭．巴特
林美香的《「身體的身體」：歐洲近代早期服飾觀念史》一書討論中古晚期至十七世紀，歐洲服飾文化中的重要觀念，包括文雅、中性之事、秩序、國族，並進一步探討這些觀念如何與文藝復興、宗教改革，以及國際貿易的發展交互作用，促使人們透過服飾重新思考自身形象的塑造，界定個人與教會、社會及國家的關係。
本書從亞當與夏娃為人類所穿上的第一件衣裳之案例，揭開服裝做為人類墮落與救贖之標記的歷程。之後透過伊拉斯摩斯換下奧斯丁修會會服的事件，討論人文學者個人身分認同、職涯變動與形象塑造的問題；卡爾斯達不穿天主教祭衣，改穿學院袍主持聖餐禮，以及霍普拒絕穿上英格蘭教會規定的祭衣，則可說明宗教改革後儀式與服裝的問題。而伊莉莎白女王的侍女霍爾德，因穿著過於華麗而被女王指責，代表服飾法與社會階層變動的關係。最後，想像的個體──「裸體英格蘭人」，因被多樣的異國服飾誘惑，無所適從以致裸露身軀，以此形象為基礎進一步呈現服飾與英格蘭國族認同的關聯。
《「身體的身體」》書中的歷史實例或想像，都代表歐洲近代早期各類劇烈的變動，包括一統教會的解體、國家內部與國際間的戰爭、財富的流動、社會身分的變化、印刷品的流通，以及人口的地理移動，都使得此時代瀰漫焦慮的氛圍。自古以來即與身分、社會秩序密不可分的服飾，在此時期也因各樣變動而逐漸喪失身分區隔的功能。不論是貴族或新興階級，皆致力以最新、最醒目的時尚，塑造個人新形象；時尚不但成為人們回應時代變動的手段，更成為經濟思想與政治論述的核心議題。
作者介紹
林美香
生於馬祖西莒。國立台灣大學歷史學學士、碩士，英國愛丁堡大學歷史學碩士、博士，曾任英國倫敦大學歷史研究所訪問學者、國立政治大學歷史系助理教授、副教授，現任國立政治大學歷史系教授。從大學時期即對歐洲史有濃厚興趣，後考取教育部公費留學英國。研究範疇以歐洲近代早期（1500-1700）為主，專長涵蓋文藝復興人文主義、英格蘭女性統治、性別論述、國族認同與服飾文化等，著有〈女性與政治：湯瑪斯艾列特的《為好女人辯護》與十六世紀人文學者的「女主寶鑑」〉、〈十六世紀英格蘭女性統治的建立〉、〈十六世紀英格蘭的服飾法〉、〈十六、十七世紀英格蘭的服飾論述與國族認同〉等十餘篇論文，及專書《女人可以治國嗎？十六世紀不列顛女性統治之辯》（2007）。
目錄
第一章 服裝、身體與思維
一、第一件衣裳
二、記號與記憶
三、時尚是新的魔鬼
四、服飾的思考
第二章 文雅
一、換衣
二、「文雅」
三、表象與內在
四、眼見為憑？
五、結語
第三章 中性之事
一、「新」教會與「舊」祭衣
二、英格蘭教會的祭衣
三、「中性之事」
四、「中性之事」與英格蘭祭衣之爭
五、國家與教會
六、祭衣與教會的形象
七、結語
第四章 秩序
一、穿錯衣服
二、都鐸服飾法頒布的原因
三、服飾與秩序
四、服飾與社會區隔
五、服飾法的成效與意義
六、結語
第五章 國族
一、裸體的英格蘭人
二、服飾與國族區隔
三、裸露的國體
四、混雜的國體
五、文雅的國體
六、結語
第六章 時代變遷下的服飾思維
參考書目
詳細資料
- ISBN：9789570848625
- 叢書系列：
- 規格：精裝 / 448頁 / 25k正 / 14.8 x 21 x 6.27 cm / 普通級 / 部份全彩 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：> >
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內容連載
時尚是新的魔鬼
在授職與制服所建構的歐洲傳統服飾文化下，服裝彰顯了兩種相應的力量，一方面它讓個人與其應歸屬的社群合為一體；另一方面它轉換個人的身分，使其擁有新的角色。然而，服裝本身原是不具備任何的力量，它的力量來自於權威者的賦予，通常是君王、主教、修道院長、家長與丈夫，決定了哪些衣服可以讓穿者被「納為一體」和「轉換」身分。也就是說，服裝的力量來自權力的實踐，我們與其說「服裝創造了人」，不如說「服裝昭告了人」（apparel proclaims the man）， 即透過實體的物件向社會昭告某人的新身分與角色，也昭告了君王、家長或丈夫等人的權力。服裝在昭告權力的同時，其實也昭告了「秩序」：在教會，從教宗、樞機主教、主教、牧師到執事，各有不同職級的穿著；在國家，從君王、貴族、官吏、議員、市民到農民，各按其身分穿著。在這兩個領域，華麗與莊嚴的衣飾歸於上層階級，儉樸與單調的穿著歸於中下階級。前者通常以金銀絲線、綾羅綢緞，以及珠寶實構而成，讓昂貴精美的物件，對應於身分的榮耀與才德的尊貴；後者多以當地所產的毛布、麻線所製，訴求簡單平實，對應於平民階級的謙卑與服從。在這樣的社會中，每個人不逾越其社會地位、身分、性別、年齡，穿上合適的衣服，讓社會秩序透過外在服飾而被「看得見」，服裝也因此具備社會識別功能，可以由衣服判斷個人的身分地位；每個人也以自己應穿著的服裝各安其位、各盡其份。
... 大數據文摘專欄作品 作者：Christopher Dossman 編譯：Luna、Joey、雲舟 嗚啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly欄目又和大家見面啦！ AI ScholarWeekly是AI領域的學術專欄，致力於為你帶來最新潮、最全面、最深度的AI學術概覽，一網打盡每周AI學術的前沿資訊。 每周更新，做AI科研，每周從這一篇開始就夠啦！ 本周關鍵詞：對象檢測、Deepfake 本周最火學術研究 機器人真的可以學會像動物一樣移動嗎？ 眾所周知，動物非常敏捷。機器人可以達到它的水平們嗎？開發具有複製這種敏捷度的機器人，有利於創造在現實世界中能處理各種複雜任務的機器人。 最新研究：Google AI研究人員討論了兩個最新項目，旨在應對當前機器人敏捷性方面的挑戰。首先，研究人員描述了機器人如何通過模仿真實動物的動作來學習敏捷行為，從而產生快速流暢的動作，例如小跑和跳躍。然後，他們討論了一種用於在現實世界中，自動進行運動技能訓練的系統。這個系統可使機器人在最少的人工幫助下，學習自我行走。 ... 研究結果：使用上述提出的方法，機器人學習並模仿了狗的各種運動技巧，包括不同的步行步態（例如踱步和小跑）以及敏捷的旋轉動作。 擴展閱讀： https://ai.googleblog.com/2020/04/exploring-nature-inspired-robot-agility.html 世界即是你的綠屏 – 一項背景遮罩生成（摳像）技術 你能想像，僅僅通過使用智慧型手機在日常環境中拍攝照片或視頻，就能輕鬆地為每個人的每個像素的顏色和不透明度創建遮罩嗎？ 這篇論文提出了一種背景遮罩生成方法，該方法可以在自然環境中隨意獲得高質量的前景+ alpha遮罩。這種方法避免了使用綠屏，也避免了為獲得高遮罩質量通常需要精心構造的詳細的trimap 圖。由於一個關鍵的難點是，缺少背景遮罩生成問題的真實數據，因此研究人員開發了一種在合成複合數據上訓練的深度學習框架，然後使用對抗網絡將其應用於真實數據。 ... 研究結果：在多種照片和視頻上比現有技術有了顯著改善。 擴展閱讀： 基於EfficientDet進行可擴展的高效對象檢測 近年來，各國研究員們在更精確的物體檢測方面取得了巨大的進步。同時，最新的物體檢測器，卻也變得越來越昂貴。 在本文中，Google Research Brain 組的研究人員，系統地研究了用於有效對象檢測的網絡體系結構設計選擇，並提出了加權雙向特徵網絡和定製的複合縮放方法，從而提高了準確性和效率。 ... 基於這些優化，他們開發了一個名為EfficientDet的新檢測器系列，在各種資源限制條件下，該檢測器比現有技術具有更高的準確性和效率。 研究結果：EfficientDet在COCO測試設備上以52M參數和325B FLOP，實現了最新的52.2 AP。這比現有檢測器小4到9倍，使用的FLOP減少了13到42倍。 原始碼已在Github開源：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet 擴展閱讀： https://arxiv.org/abs/1911.09070v3 改進科學出版物的建議 如果「決策樹森林」中的一個決策樹對它作出的判斷進行了一些細微的修改，但沒人在科學界發布它，那這真的是「最新技術」嗎？—喬治·伯克利 近日，一項研究表明，您可能不再需要遵循傳統的同行評議形式進行科學手稿評估。這群研究人員提出了一種高度可擴展、全自動的方法對論文進行審查，並從主要的計算機視覺和機器學習會議的最佳實踐中汲取了靈感。 ... 這些研究人員希望通過清晰易懂的審閱指標，來推動科學研究進入又一個黃金時代，因為科學家們都希望自己能夠做出既新穎又十分先進的研究成果。 擴展閱讀： https://arxiv.org/abs/2003.14415v1 如何用「白盒」和「黑盒攻擊」來迴避Deepfake圖像檢測器 合成高度逼真的「假人」圖像如今已經越來越容易，並且被很多人用於創建虛假的社交媒體信息來進行欺詐。 研究人員正在努力開發和部署檢測這一類合成內容的算法。 ... 雖然最流行的取證方法之一是訓練神經網絡以區分真實內容與合成內容，但Google Brain和加州大學伯克利分校的研究人員現在表明，取證分類器易受一系列攻擊的攻擊，這些攻擊將分類器的準確性降低至接近0％。 攻擊者們開發出一種黑盒攻擊，不用接觸目標分類器，就能將ROC曲線（AUC）下的面積從0.95降低到0.22。 擴展閱讀： https://arxiv.org/abs/2004.00622v1 其他爆款論文 讓我們仔細看看如何用很少量數據進行深度學習： 一個自動化的端到端Python系統，可通過資料庫支持進行異常檢測： 從單個圖像學習身體和衣服的形狀： 應用於醫藥學圖像的3D深度學習： AI大事件 為了應對冠狀病毒，我們將免費提供我們所有的數據科學課程： AI在COVID-19診斷中遇到了大數據問題： IBM將免費提供至少90天的Watson服務： 在Atari遊戲中，Alphabet的DeepMind AI玩得恐怕比你更好： ...專欄作者介紹 Christopher Dossman是Wonder Technologies的首席數據科學家，在北京生活5年。他是深度學習系統部署方面的專家，在開發新的AI產品方面擁有豐富的經驗。除了卓越的工程經驗，他還教授了1000名學生了解深度學習基礎。 LinkedIn： https：//www.linkedin.com/in/christopherdossman/ 志願者介紹 「志願者」加入我們 ... ......
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