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刑法通則新論(五版)

為了解決兩張表格合併的問題，作者邱忠義 這樣論述：

　　刑法可謂實質之憲法，本書乃注入正當法律程序、雙重危險、比例原則等概念，並將刑法與刑事訴訟法相連結，使修習刑法者進一步了解刑法在實質及程序正義上之重要角色，俾助於「罪與罰」論證過程中之論證方向正確性。 　　又本書結合傳統教科書及坊間講義之優點，定位為實用的「工具書」，以圖文並茂方式提綱挈領地呈現關於罪與罰之各家學說、實務及立法之最新趨勢，同時亦針對新興議題加以介紹，去蕪存菁，並適時輔以表格、體系圖等以解析各項論點，且於各爭議問題後舉以實例，幫助讀者吸收且融會貫通，即使再複雜之爭議性問題，亦能一目瞭然，迎刃而解，並能有效節省讀者於時間、精力與勞費上不必要之虛耗。是一本極適

合入門導讀與進階深究之教科書，相當符合在學、準備國家考試或實際訴訟需求者所需。 　　研讀本書後，對於刑事實體法乃至於程序法的觀念，將有啟發性的全新思考。作者基於數十年擔任檢察官、法官及教學的經驗，也將實務操作的「know how」注入書中，提供了實際打官司時應如何主張及抗辯的關鍵性指引，即使讀者並非法律人，也能輕鬆瞭解並保護自己的權益，避免不必要的訴訟耽誤。

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應用數位設計與機械手臂銑削加工於集層曲木構築

為了解決兩張表格合併的問題，作者許維承 這樣論述：

木材有著快速生長、儲存碳元素以及能夠被生物降解等特性，在著重節能省碳與循環經濟的今日，歷久彌新的木材於21世紀再度成為眾所矚目的建築材料。透過今日木材材料科學與加工技術的進步，今日已經能夠建造高達18層樓的木構造建築物，是人類文明於建築領域中所能達到的高度成就。伴隨著工業革命的發展，為了能夠更加有效且便捷的進行加工生產與製造，工具的發展已經由手工、電動工具進入數位製造機具。電腦輔助設計（Computer-Aided Design，CAD）與電腦輔助製造（Computer-Aided Manufacturing，CAM）的結合，設計者能夠自定義不同的加工方式，整合設計到製造的流程。而機械手臂的

出現一部機器能夠進行多類型的加工方法，減少了許多木材加工上的限制，並且以更高維的自由度進行加工。本研究主要透過機械手臂製造搭配銑削加工，並以曲木為結構框架進行設計與製造之整合。曲木是一種多維度變化的木構造形態，以往的曲木加工必須仰賴精湛的木工工藝，以及工匠搭配手工或電動工具進行製作。本研究透過六軸機械手臂與電腦離線編程，並於機器手臂末端執行器安裝電主軸進行自定義的曲木銑削加工，透過調整參數化模型以及機械手臂與轉盤達到更簡潔、更多元、且更有效率的數位製造方式。本論文主要分為四個部分：一、透過兩種形態的曲木實驗（扭轉、彎曲），針對其特性進行格柵亭與曲木亭的設計，並將扭轉及彎曲的數據轉換為參數並置入

參數化模型，討論其構造與製造方式，並且產生三維的建築模型檢討施工時可能發生的問題並進行修正與改進。二、以曲木模具進行三維放樣集層膠合以生產曲木桿件，應用機械手臂離線編程與機械手臂銑削加工，建造出尺度為1：2的環形單點交叉結構曲木塔。三、將複層式的曲木結構桿件與結構節點相互結合，並透過機械手臂銑削加工所需的卡榫位置，最後進行組件的卡接定位，以及單元組件的組裝。四、記錄組裝與搭建曲木亭之過程。期待本研究的成果，能夠為本地的微型數位木工廠之規劃與機器手臂木材加工研究所參考。

引爆趨勢8大巨頭未來策略：從Apple Car、亞馬遜智慧工廠到微軟混合實境，提前掌握即將撼動所有產業的科技趨勢

為了解決兩張表格合併的問題，作者田中道昭 這樣論述：

深度剖析 8 家行業巨頭，一窺未來趨勢地圖！ 沃爾瑪如何成功數位轉型、絕處逢生？ 亞馬遜在「後貝佐斯時代」出現何種策略轉向？ 特斯拉在電動車背後，有何更遠大的生態系規劃？ 科技業 X 零售業 X 製造業 X 金融業 X 電商產業 X 汽車業…… 不可不知這 8 家企業的策略走向與未來布局！ ☑8家先行者的策略布局 作者田中道昭教授從多個領域中，精選出 8 家走在「最前端」的企業，探討它們的經營策略。這 8 家企業都能迅速因應政治、經濟、社會、科技或價值觀的變化，而做出調整： ▍Walmart 沃爾瑪：從「跟不上時代」，到成功整合線上、實體 ▍Tesla 特斯拉：打造「創能、儲能、

用能」一條龍的潔淨能源生態系 ▍Apple 蘋果：用自駕電動車 Apple Car 爭奪業界生態圈霸權 ▍Salesforce 賽富時：「使命、事業結構、營收結構」三位一體的 SaaS 巨擘 ▍Microsoft 微軟：搶占智慧型手機之後的關鍵平台——混合實境（MR） ▍Peloton 派樂騰：將健身飛輪車事業的本質徹底數位轉型 ▍DBS 星展銀行：開放 API，化身隱形銀行，改善客戶體驗 ▍Amazon 亞馬遜：以 AWS 跨足製造現場與健康照護產業 除了解析這 8 家領航者的核心價值觀與商業模式，作者針對每家企業都會製作表格，呈現「現狀課題」以及「理想的世界觀」的對照。「現狀課題」即該公

司目前的做法（以及傳統的產業實務）與困境，是從企業立場的 4P 來描述（產品、價格、通路、推廣），而「理想的世界觀」即該企業整體策略或願景，從顧客立場的 4C 來描述（顧客價值、顧客成本、方便性、溝通），極具參考價值。 本書最後，作者提供一章「熱血數位轉型教室」，內容來自於作者在「數位轉型學院」舉辦過的工作坊，這套方法已有 45 家日本指標型企業導入，能幫助讀者構思一套自己的數位轉型策略。 ☑數位 x 環保 x 公平 本書中所探討的 8 家企業──崇尚「顧客中心主義」的亞馬遜、追求「客戶成功」的賽富時、重視「成長心態」的微軟、「翻新企業文化」的沃爾瑪、「貫徹執著（顧客體驗）」的派樂騰、想

以「太空等級的浩瀚，物理等級的細膩」來拯救地球的特斯拉，以及因為「讓數位化深入公司核心」而成為全球最佳數位銀行的星展銀行，它們都可以說是嘗試從本質推動轉型，並已逐漸獲致成功的企業。 不過，由於過度追求便利所造成的弊病，甚至還影響到了「環保」和「公平」。這個教訓，讓企業在推動數位化之際，還需結合環保與公平，以期發揮綜效。我們已不能再個別看待「數位」、「環保」和「公平」的議題，而是要用三位一體的方式來思考。如此一來，人類與地球環境才能共創可永續發展的未來。 藉由本書，期望讀者能將這 8 家先行者所展現的創新意志，以及執行力，應用在自己企業的經營管理上。   專文推薦—— 詹文男／數位轉型學

院共同創辦人暨院長、台大商研所兼任教授 前瞻推薦—— Miula ／M 觀點平台創辦人 邱奕嘉／政大商學院副院長兼EMBA主任 游舒帆／商業思維學院院長 蘇書平／先行智庫執行長 （依姓名筆畫排序） 「本書內容除了具未來性，也有很接地氣的實務性，更難能可貴的是作者提供了操作性高的策略性思考架構，讓讀者可以探索己身企業如何從 4P 到 4C，以及如何思考數位轉型的旅程，很值得推薦給所有想做出改變的企業全體員工共讀！」 ——詹文男／數位轉型學院共同創辦人暨院長、台大商研所兼任教授  

基於深度學習之日夜移動車牌去模糊影像方法之研究

為了解決兩張表格合併的問題，作者郭益宏 這樣論述：

目錄摘要 IABSTRACT III致謝 V目錄 VI圖目錄 IX表目錄 XIV第一章、 緒論 11.1 研究動機 11.2 系統架構與流程 41.3 論文大綱 5第二章、 相關習知技術與知識 62.1 影像退化模型( Image Degradation Model) 62.2 深度學習( Deep Learning) 72.3 卷積神經網路( Convolutional Neural Network) 92.3.1. 卷積層( Convolutional Layer) 92.3.2. 池化層( Pooling Layer) 132.3.3

. 激勵函數( Activation Function) 142.3.4. 全連接層( Fully Connected Layer) 172.4 神經網路特徵傳遞方法 182.4.1 殘差網路( Residual Network) 192.4.2 密集連接網路( Densely Connected Networks) 212.4.3 特徵傳遞網路總結 232.5 CNN的注意力機制 242.5.1. 通道注意力( Channel Attention) 242.5.2. 空間注意力( Spatial Attention) 282.5.3. 混合注意力( Mi

xed Attention) 32第三章、 相關文獻探討與介紹 363.1 單張影像運動模糊復原相關文獻 363.1.1 直線運動模糊畫面之復原方法 383.1.2 Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 423.1.3 Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring 473.1.4 DeblurGAN-v2：Deblurring(Orders-of-Magnitude)F

aster and Better 533.2 視訊影像運動模糊復原相關文獻 563.2.1 Deep Video Deblurring for Hand-held Cameras 563.2.2 Triple-Adjacent-Frame Generative Network for Blind Video Motion Deblurring 60第四章、 本系統與方法 664.1 模糊影像合成資料集 684.2 資料前處理 724.2.1 影像角度旋轉 724.2.2 色彩變換 744.2.3 隨機亂數裁切 754.3 影像區域分割模組 764.

4 單張影像去模糊神經網路模組 784.4.1 殘差塊(ResBlock) 834.4.2 密集注意力(Dense Attention Block) 844.4.3 通道注意力(Channel Attention) 864.4.4 空間注意力(Spatial Attention) 904.4.5 損失函數(Loss Function) 94第五章、 實驗結果 965.1 實驗設備與環境 965.2 實驗結果與分析 975.2.1 主觀結果評估與比較 985.2.2 客觀結果評估與比較 1115.2.3 整體性比較 116第六章、 結論與未來方向

1186.1 結論 1186.2 未來方向 119參考文獻 120 圖目錄圖 1.1.1 日間快速移動車輛模糊影像復原:(A)模糊車輛影像(左大圖)、模糊車牌區域(右小圖);(B)復原車輛影像(左大圖)、復原車牌區域(右小圖) 2圖 1.1.2 夜間快速移動車輛模糊影像復原:(A)模糊車輛影像(左大圖)、模糊車牌區域(右小圖);(B)復原車輛影像(左大圖)、復原車牌區域(右小圖) 2圖 2.1.1 影像退化模型 6圖 2.2.1 淺層神經網路 7圖 2.2.2 深層神經網路 8圖 2.2.3 神經元 8圖 2.3.1 卷積神經網路 9圖 2.3.2 卷積運算過程

10圖 2.3.3 多個FILTER卷積示意圖 10圖 2.3.4 跨步卷積STRIDE=1 11圖 2.3.5 跨步卷積STRIDE=2 11圖 2.3.6 填充像素 12圖 2.3.7 最大值池化 13圖 2.3.8 平均值池化 14圖 2.3.9 SIGMOID函數 15圖 2.3.10 TANH函數 16圖 2.3.11 RELU函數 16圖 2.3.12 全連接層-二維向量轉換一維向量 17圖 2.4.1 模型退化問題 19圖 2.4.2 原始神經網路塊(A)殘差塊架構(B) 20圖 2.4.3 有無加入 RESNET 解決模型退化問題差異 20圖 2.4.

4 密集連接示意圖 21圖 2.4.5 RESNET與DENSENET測試比較結果 23圖 2.5.1 SENET 的通道注意力層架構 25圖 2.5.2 左邊為原始RESNET架構 右邊為加入SENET的RESNET架構 27圖 2.5.3 左邊為原始INCEPTION架構 右邊為加入SENET的INCEPTION架構 27圖 2.5.4 SENET 測試結果 28圖 2.5.5 SENET訓練曲線 28圖 2.5.6 DANET模型架構圖 29圖 2.5.7 位置注意力(POSITION ATTENTION)模型 30圖 2.5.8 通道注意力(CHANNEL ATTEN

TION)模型 31圖 2.5.9 CITYSCAPES測試集測試數據 32圖 2.5.10 CBAM架構 33圖 2.5.11 CBAM 通道注意力層 34圖 2.5.12 CBAM 的空間注意力層 34圖 2.5.13 文獻 [16]比較結果圖 35圖 3.1.1 等速模糊影像之倒頻譜 38圖 3.1.2 非等速模糊影像之倒頻譜 38圖 3.1.3 文獻 [24]方法流程圖 38圖 3.1.4 (A)等速運動模糊影像與其傅立葉轉換頻譜圖;(B)非等速運動模糊影像與其傅立葉轉換頻譜圖 39圖 3.1.5 軌跡偏移示意圖 40圖 3.1.6 PSF 估計流程圖 40圖

3.1.7 文獻 [24]等速運動模糊復原結果 41圖 3.1.8 文獻 [24]非等速運動模糊復原結果 41圖 3.1.9 文獻 [25]多尺度模型架構圖 42圖 3.1.10 文獻 [25](A)原始殘差塊、(B)改進後的殘差塊 44圖 3.1.11 文獻 [25]GOPRO資料集(A)真實世界清晰影像、(B)傳統方法BLUR KERNEL合成、(C)文獻 [25]通過平均清晰幀合成模糊影像 44圖 3.1.12 文獻 [18]比較數據 46圖 3.1.13 文獻 [26]與相關文獻比較 47圖 3.1.14 文獻 [26]網路架構圖 48圖 3.1.15 文獻 [26]編

/解碼器架構 49圖 3.1.16 文獻 [19]DMPHN不同層級輸出結果 51圖 3.1.17 文獻 [26]客觀評估結果比較 51圖 3.1.18 (A)文獻 [19]中所提到的網路架構、(B)實際上程式碼網路架構 52圖 3.1.19 文獻 [27]與相關文獻比較 53圖 3.1.20 文獻 [27]網路架構圖 54圖 3.1.21 合成的模糊圖像的視覺比較，無插值(A,C)和有插值(B,D) 55圖 3.1.22 文獻 [27]客觀評估結果比較 55圖 3.2.1 文獻 [31]提取相鄰幀之間特徵 57圖 3.2.2 文獻 [31]網路架構 58圖 3.2.3 文

獻 [31]DBN網路詳細規格 58圖 3.2.4 文獻 [31]與其他方法比較 59圖 3.2.5 文獻 [32]提出的架構 61圖 3.2.6 文獻 [32]粗糙去模糊網路架構 62圖 3.2.7 文獻 [32]合併子網路 62圖 3.2.8 文獻 [32]精細去模糊網路架構 63圖 3.2.9 文獻 [32]與其他相關文獻比較之數據 65圖 3.2.10 文獻 [32]與其他相關文獻方法去模糊結果 65圖4.1 系統流程圖 67圖 4.1.1 模糊影像合成方法示意圖(天橋-正面角度) 69圖 4.1.2 模糊影像合成方法示意圖(道路-側面角度) 69圖 4.1.3

不同張數模糊長度(天橋-正面角度) 70圖 4.1.4 不同張數模糊長度(道路-側面角度) 71圖 4.2.1 影像角度旋轉(正、側面角度) 73圖 4.2.2 影像RGB轉換成HSV(正、側面角度) 74圖 4.2.3 隨機亂數區域裁剪(正、測面角度) 75圖 4.3.1 影像區域分割(正、側面角度) 77圖 4.4.1 單張影像去模糊神經網路 79圖 4.4.2 RESBLOCK 83圖 4.4.3 DENSE ATTENTION BLOCK 84圖 4.4.4 通道注意力運算過程 87圖 4.4.5 最大值池化計算方式 87圖 4.4.6 平均值池化計算方式 88

圖 4.4.7 特徵權重計算方法 89圖 4.4.8 將兩種特徵圖進行通道串接 90圖 4.4.9 空間注意力運算過程 91 表目錄表格 1 單張影像去模糊神經網路詳細內容 79表格 2 DENSE ATTENTION BLOCK詳細內容(以下稱作DAB) 85表格 3 有無加入通道注意力和空間注意力比較結果(正面) 92表格 4 有無加入通道注意力和空間注意力比較結果(側面) 93表格 5 清晰影像合成模糊 99表格 6 真實模糊 99表格 7 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間雨天) 99表格 8 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間) 101表格

9 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(夜間) 102表格 10 路口一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間) 103表格 11 路口二所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(夜間) 104表格 12 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(日間雨天) 105表格 13 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(日間陰天) 106表格 14 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(夜間) 107表格 15 路口一所拍攝的真實模糊復原比較(日間) 108表格 16 路口一所拍攝的真實模糊復原比較(夜間雨天) 109表格 17 路口二所拍攝的真實模糊復原比較(夜間) 110表格 18 表格7測試影像之客觀

評估結果(天橋一日間雨天) 111表格 19 表格8測試影像之客觀評估結果(天橋一日間) 111表格 20 表格9測試影像之客觀評估結果(天橋一夜間) 112表格 21 表格10測試影像之客觀評估結果(路口一日間) 112表格 22 表格11測試影像之客觀評估結果(路口二夜間) 112表格 23 表格12測試影像之客觀評估結果(天橋一日間雨天) 113表格 24 表格13測試影像之客觀評估結果(天橋一日間陰天) 113表格 25 表格14測試影像之客觀評估結果(天橋一夜間) 114表格 26 表格15測試影像之客觀評估結果(路口一日間) 114表格 27 表格16測試影像之客

觀評估結果(路口一夜間雨天) 115表格 28 表格17測試影像之客觀評估結果(路口二夜間) 115表格 29 各個方法的處理方式與優缺點比較 117