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私密中的真相：從書信日記看近代中國政治

為了解決即時保的問題，作者馬忠文 這樣論述：

　　榮祿的書信，披露滿洲權貴在軍機處明爭暗鬥下，新貴袁世凱的艱難處境。 　　軍機大臣鹿傳霖及軍機章京許寶蘅日記表明，光緒帝應係病死，而非遭受謀害。 　　康同荷保存的康有為三封親筆信函，反映保皇會時期的康氏思想。   　　書信日記具高度私密性，是種「講私房話」的原始文獻，更是考訂歷史真相，挖掘歷史細節的絕佳史料。   　　爬梳大量書信、日記、年譜等「私密性」史料，細緻考訂清末袁世凱的政治處境、光緒及慈禧死因、慶王奕劻攬權納賄、保國會解散原因等近代中國重要政治事件，一本深度了解近代中國政治鬥爭、派系權力、社會動態的重要專著。   　　書信及日記類的史料，最本質的屬性是「私密性」，甚至多是坦露衷

腸之言，具高度的可信度。一部日記中某些零星記載，可能會不經意地解決長期懸而未決的歷史疑案。   　　本書爬梳大量的書信、日記、年譜，如汪康年師友書札、鄭孝胥日記、抑抑齋日記、張之洞電稿原件、惲毓鼎日記、許寶蘅日記、康有為家書、郭則澐自訂年譜稿本、葉德輝致易培基書信等私密性文獻，對戊戌政變、保國會解散原因、丁未政潮、清廷捉拿康黨與軍機四卿、處置戊戌六君子、光緒慈禧之死、袁世凱遭滿清權貴傾軋、慶王奕劻攬權納賄、辛亥革命等近代中國重要政治事件內幕做了細緻的考訂和分析，揭示了以往被重重迷霧遮蔽的細節和真相，是一本了解近代中國政治鬥爭、派系權力、社會動態的重要專著。   本書特色   　　爬梳大量書信、

日記、年譜等「私密性」史料，細緻考訂清末袁世凱的政治處境、光緒及慈禧死因、保國會解散原因等近代中國重要政治事件，一本深度了解近代中國政治鬥爭、派系權力、社會動態的重要專著。

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區塊鏈於交通事故數位證據保全之應用

為了解決即時保的問題，作者王逸嵐 這樣論述：

警察核心工作為治安與交通兩項，將資訊科技運用於交通事故，可有效提升警察工作效能，加速交通事故現場之偵查與重建。發生交通事故之機率，與車輛普及率提高有高度正相關，凸顯出交通事故數位證據保全之重要性提升，但目前卻甚少人著重於此。隨著時代技進步，Deepfake 技術可能被有心人士利用於交通事故之數位證據中，可能使證據喪失其證據能力，造成警方製作後續文件之不正確，嚴重影響民眾權益。依照錯誤的證據所製作的道路交通事故初步分析研判表，仍舊是不正確的，即使後續申請鑑定意見書，被隱藏的真相仍無法被發現。為了解決上述的困境，本研究將區塊鏈技術應用於交通事故數位證據之保全並結合雲端技術進行數位證據即時保存，開

發交通事故數位證據監管鏈，並藉由 RBAC 模型設定每一位使用者之權限。因交通事故處理涉及到警方、行車鑑定委員會以及法院等三方，故採聯盟鏈方式，提升警政合作效率，降低當相關交通事故報告之真實性出現爭議時，當事人、專業人員及警察須舟車往返法院當庭作證之法院程序成本。本研究使用區塊鏈技術來接收、儲存、維護和使用所收集的交通事故數位證據，能將每一個數位證據建造一個專屬的數位指紋，因此一個交通事故案件中具備多個數位指紋。透過比對即可了解何處被惡意更改，減少以大海撈針方式尋找，提升警方工作效率。

黃帝內經順時養生法(附VCD)

為了解決即時保的問題，作者宋為民 這樣論述：

一卷在手，終生享用，老幼皆宜，全家受益。 從生到死，均有論述，規律生活，康壽可期！   　　知道者，法於陰陽，和於術數，食飲有節，起居有常，不妄作勞，故能形與神俱，而盡終其天年，度百歲乃去。 —《黃帝內經》   　　每個人的健康與壽命 60%取決於自己，15%取決於遺傳因素，10%取決於社會因素，8%取決於醫療條件，7%取決於氣候環境影響。 —世界衛生組織（WHO）   　　「以自然之道，養自然之身」 —華佗   　　本書能助你健康、長壽和少生病或不生病；擇時服藥、擇時手術；科學用腦提高工效、提高學習效率；考試前幫孩子撥正生理時鐘；助你出好成績：競賽中奪冠軍、拿金牌，考試出好成績；生理時鐘

優生、優育—助你生個健康、聰明的寶寶；生理時鐘減肥—健康、有效、事半功倍；與人相處和諧；助你掌控科學的作息制度；助你洲際旅行、宇航安全；防止或減少交通事故等。   　　上述詳細內容本書均有闡述。

結合擴增實境的智慧製造執行系統之設計與實作

為了解決即時保的問題，作者曹天行 這樣論述：

由於資訊技術的快速演進，越來越多企業開始致力於將傳統工業自動化進一步改造成具有適應性和智慧決策能力的數位化智慧工廠。其中強調透過虛實整合的技術，讓管理者可透過資訊系統將生產流程中相關的機器、設備、作業人員、供給和出貨資訊等統整起來，再依賴人工智慧決策來快速地適應不同的客製化需求、或是自動優化調整整個生產流程。雲端系統與大數據分析技術的出現更進一步深化智慧製造的意涵與能力。雲端中心的大數據可以促進智慧工廠自主深度學習，隨著商用雲端計算服務的普及化，當今一般中小企業可用on-demand的方式和負擔得起的價格，隨時透過例如Amazon EC2 Cloud或Microsoft Azure等雲端平台

進行大規模平行計算。深度學習技術的演進使得在大數據上建立多層類神經網路進行基於電腦視覺的深度學習變得可行。然而對於許多傳統產業而言，製程大量依賴人力以及經驗判斷，許多現場的狀況都只存乎於工廠人員的經驗依不同狀況去做對應的處置，有些狀況如果不及時處理的話會危及該次製程的成果乃至於最後的成品質。目前只能依賴大量的人力去排班、輪巡每一個製程的狀況。在本研究中，我們研究如何整合擴增實境的技術，將現場流程的影像即時擷取以及進行自動記錄，並且將這些影像紀錄上傳至雲端系統後，透過人工智慧圖像識別技術，可以自動識別出需要特別處理的狀況，即時通知工廠人員進行處理記錄。本研究的貢獻在於我們設計與導入AR的機制，透

過在使用者端建置AR眼鏡上，不再倚賴傳統的紙本記錄模式，透過系統紀錄的所有資料皆會保存至伺服器，未來在查詢整理上會更加方便快速。系統主要功能包括 : 打卡功能、各站台的代辦清單、表單簽核、資料及圖片的即時保存至伺服器等等，使用者將利用AR眼鏡上的鏡頭掃描QR code識別特定機台後，會顯示該機台的今日工作事項，並建立簽到資訊上傳至伺服器，也可以將欲辨識的產品拍照上傳至後端進行影像辨識，在辨識完畢後會將結果顯示在使用者端。