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單兵作戰技能手冊

為了解決期刊網站的問題，作者unknow 這樣論述：

～煙硝瀰漫的戰場，一名合格士兵該如何倖存達成作戰目標？～ 取材自美國陸軍訓練條例，更結合陸軍步兵學校訓練手冊內容 從基礎戰鬥常識出發，深入反偵察、情報收集高層次技巧 職業士兵與小老百姓不可錯過的戰場存活指南！ 　　《單兵作戰技能手冊》的內容，源自美國陸軍部陸軍司令部（Headquarters Department Of The Army）頒布的作戰訓練條例，以及美國陸軍步兵學校（US Army Infantry School，又稱本寧堡步兵學校）的訓練手冊。 　　戰場環境下，暴露所在位置將直接招致敵方的攻擊。因此，一名士兵首先必須懂得基本的隱蔽偽裝原則，降低被敵軍發現的機率與被敵軍火力

傷害的程度。本書開章即以【掩體、隱蔽及偽裝】切入，繼而展開構築【陣地】的基本條件。 　　軍事行動中，首要目標是找到敵人，必然會派士兵偵查敵軍行蹤，因此其次便介紹【行進】的基本守則，以及【觀察】、【情報收集】、【追蹤】與【反偵察】的判斷準則。其餘有關戰場常見的攻擊手段，如【地雷】、【生化武器】、【城市戰】等，也同樣分門別類，解說其運用方法、應用場合，以及更為重要的自保手段。 　　本書系統化地講述在現代戰爭的背景下，一名合格士兵應該具備的戰鬥技能。讀者不僅能夠通過本書了解士兵在戰場上的智慧，也能找到防身抗暴、應對災害、野外生存的具體方法。 　　書中架構層次分明，鎖定核心概念描述清晰，並搭配超

過360幅戰鬥技能示意圖。絕對是軍事迷不可或缺的真實戰場求生指南。 本書特色 　　◎全書篇幅以18個章節組成，每個單元聚焦單一技能，由簡而繁傳授18項戰鬥技能。 　　◎收錄超過360幅戰鬥技能示意圖，圖文對照解析，有效掌握核心概念。 　　◎專章收錄，19招反制擊打、空手對武器等常用格鬥技巧皆以流程圖傳授。  

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中國一帶一路倡議對尼泊爾經濟之展望

為了解決期刊網站的問題，作者柳汯志 這樣論述：

作為兩個亞洲大國的交叉路口，互聯互通一直是尼泊爾發展最大的障礙。內陸的地位局勢是尼泊爾與世界第三國貿易最大的阻力，『一帶一路』(BRI)則為地緣政治上將尼泊爾從內陸到陸聯重新定位，提供了一個巨大的契機。然而宣佈這項政策後，世界各地的學者與媒體爭相猜測這項計劃背後的野心，儘管中國政府宣稱這是為了促進經濟繁榮和互聯互通的措施，但多數認為這是中國透過軟實力和債務陷阱達成其外交政策的計劃。本論文針對尼泊爾之經濟與地緣政治方面，探討及分析其參與一帶一路所面臨的機會、挑戰、可行性與持續性，同時結合了包含書籍、論文、期刊、網站與PESTEL和SWOT分析等定量統計，輔助作為參考依據並彙整分析研究結果。本研

究的結論，只要與倡議相關的問題得到妥善的解決，一帶一路將為尼泊爾的地緣政治影響力、區域連通潛力與基礎建設發展帶來龐大的利益。

單兵作戰技能手冊

為了解決期刊網站的問題，作者鄧敏 這樣論述：

《單兵作戰技能手冊》的內容源自美國陸軍部陸軍司令部（Headquarters Department Of The Army）頒布的作戰訓練條例和美國陸軍步兵學校（US Army Infantry School ，又稱本寧堡步兵學校）的訓練手冊。在經過精心地譯制、編輯后，本書更加系統地講述了現代戰爭的背景下，士兵應具備的諸如生存、潛伏、隱蔽、急救、反偵察、反裝甲、情報收集等戰鬥技能。讀者不僅能夠通過本書了解戰場上的士兵智慧，還能找到防身抗暴、應對災害、野外生存的具體方法。本書層次分明，描述清晰，並配有360余幅戰鬥技能示意圖。 鄧敏，愛好軍事多年，擅長軍事技術、部隊編製、戰術類作品的撰寫，

長期為國內外知名軍事期刊、網站供稿。

增強資料特徵之抽象文本分類技術研究

為了解決期刊網站的問題，作者劉曄珊 這樣論述：

Arxiv網站是一個集合了物理學、數學、計算機科學、生物學及數理經濟學的論文的網站，此網站是造就出版業中可以開放擷取論文的因素之一，此網站蒐集了數百萬篇學術及技術文章供使用者免費閱讀存取，Arxiv網站從1991年至2022年共收入超過1,987,800篇文章，在2020年的Sci-hub影響力分析中發現，在Sci-hub下載的文章是其他未提供自由下載期刊網站的的1.72倍，這顯示出版物的限制瀏覽也會限制某些科學研究無法充分發揮其影響力。為了快速及準確的在百萬篇文章中搜尋最貼近需求的文本，過去有學者透過摘要文本技術進行各項研究，例如:透過文本分類技術找出關鍵字詞或語句中的詞性來進行標籤分類。

也有學者透過類神經網路進行惡毒評論標籤辨識。然而常見的分類早已無法滿足使用者的需求，因此如何讓機器自動學習摘要文字且準確進行分類，已成為了現今重要的議題。基於上述文本分類的重要性，本研究運用AI CUP 2019:人工智慧論文機器閱讀競賽之論文分類競賽(https://tbrain.trendmicro.com.tw/Competitions/Details/9)所提供的Arxiv的論文摘要資料集，將摘要分成理論類、工程類、實證類及其它等四類。基於現今常見的機器學習分類之效能仍十分有限，因此本研究提出運用詞性還原及特徵增強兩種方法做資料預處理，資料預處理後產生三個資料集進行測試，再使用GloV

e及SCIBERT進行Pre-train後輸入至本研究的分類模型中。本研究使用機器學習及類神經網路模型進行測試，經比較後，選出SVM、GRU和BiGRU三種機器學習模型。實驗結果顯示資料增強的預處理方法適用於GloVe及SCIBERT模型。在GloVe模型中如沒有加強特徵之數據集其分類準確度可達到81.46%，但經過特徵加強後可提升至84.46%。而在SCIBERT模型下，未加強特徵之數據集的F1-score可達到73.11%，經過加強特徵後，數據集中而可提升至75.75%。由本研究之實驗可證明，本研究所提之資料增強方法，可提升文本摘要分類的準確率，而本研究所提的方法與實驗也較過往的AI CU

P比賽成果(F1-Score最高為75.15%)，有更好的效能。