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性的正義：誰決定你的性癖好、性對象?絕非你的自由意志，而是階級、權力，還有A片調教。怎麼從這些桎梏中解放?

為了解決資訊學系的問題，作者AmiaSrinivasan 這樣論述：

　　已授權英、美、荷、德、義、挪、葡、巴、西、瑞、俄、韓、泰，13國語言 　　《星期日泰晤士報》非文學暢銷榜   　　22歲男大生艾略特．羅傑，在宿舍持刀殺害三名華裔男室友後， 　　再開車前往姊妹會，在屋外槍殺三名女性， 　　之後沿路隨機掃射，造成14人受傷，一人死亡，最後他飲彈自盡。 　　他在預先上傳的YouTube影片中說：這是他──非自願守貞者──的復仇。   　　為什麼要復仇？因為他個頭矮小、不擅運動、個性害羞， 　　周圍沒有任何一個女生想要與他發生性關係。 　　他說：「就連那個又醜又低等的黑人都可以把到女生了，憑什麼我辦不到？」 　　於是他寫下：「那個金髮女人是賤貨，所有女人都是

瘟疫，必須永久隔離。」   　　我們必須說，殺人者羅傑的性觀念錯得厲害， 　　就連野生動物也未必單憑外在，就決定是否發生性行為。 　　 　　那麼，除了外表、個性之外， 　　到底是誰決定了你的性癖好、性對象？   　　本書作者阿米亞．斯里尼瓦桑，是牛津大學哲學碩士， 　　教授政治哲學與女性主義理論。 　　她認為，「性」不只是一種行為，更是一種思維， 　　性與不性，並非出於個人意識，更沒有公平或同意這件事， 　　而是由「性別、階級、種族與權力」決定， 　　 　　◎如果你沒有反抗，我就當作你同意   　　女大生控訴男同學性侵，但男方說：我從頭到尾都沒有強迫你呀！ 　　許多女性甚至被教導，如果讓對方感

到「性奮」，就必須有始有終的幫對方「解決」， 　　否則，就會淪為「挑起慾望又不讓人抒發」的綠茶婊。    　　◎A片讓男人以為，女人說「不」時，你要當成「好」   　　因為色情影片都這樣拍，導致男人把女人的反抗當成欲擒故縱、把扭捏當成邀請， 　　只要打開手機，上色情網站，就能一鍵搜尋出輪暴、MILF（辣媽）、繼女…… 　　你的性偏好，一大部分是色情影片「調教」出來的。   　　◎曖昧不清的仰慕關係：從師生戀、性騷擾看權力控制   　　為什麼有這麼多所大學（按：包括臺灣多間大學），都禁止師生戀？ 　　因為佛洛伊德曾說，學生對教授的愛，類似於病患與心理分析師， 　　但要是病患愛上你，你絕對不能以同

樣的情感回報。 　　但問題是，教授該如何面對或不面對這些學生（崇拜者）的身體？ 　　 　　誰決定你的性癖好、性對象？絕非自由意志， 　　而是社會階級、權力，還有A片調教。怎麼從這些桎梏中解放？   名人推薦   　　高雄醫學大學性別研究所退休教授／成令方 　　女性主義者／周芷萱 　　作家、編輯／趙又萱 Abby Ch. 　　真理大學人文與資訊學系副教授／劉亞蘭

資訊學系進入發燒排行的影片

移動平均線搭配馬丁停損利策略之績效研究

為了解決資訊學系的問題，作者嚴楦鈞 這樣論述：

智能自動交易系統，透過自定義的交易策略代替投資者在市場進行交易，在整個交易操作期間投資者無須介入交易，排除投資者情緒影響的交易操作，更能嚴守交易紀律，驗證單純以技術分析取得的績效成果。本研究針對使用技術指標-移動平均線為進場訊號，配合止盈與止損輔助做為出場方針，將其績效做為基本對照組，再與添加馬丁格爾做為進場資金的策略進行對比績效之差異。經研究結果發現添加馬丁格爾策略做為進場資金的投入後，有利提升獲利之穩定性，並降低面臨的虧損風險。

博物館數位轉型與智慧創新

為了解決資訊學系的問題，作者城菁汝,蔡遵弘,林靖于,黃凱祥,葉長庚,劉宜婷,汪筱薔,謝俊科,吳紹群,林詠能,宋祚忠,葉鎮源,陳君銘,劉杏津,蘇芳儀,施登騰, 這樣論述：

　　本專書邀請文化部及教育部轄下博物館專業人員及國內學者專家，共同探討博物館數位轉型到智慧創新議題，範圍廣納數位典藏與加值內容建構、數位資源全民近用與開放、融合線上與線下數位策展策略、新型態創新內容、服務與體驗、全方位智慧博物館發展模式，以及數位科技服務的觀眾研究與智慧行為探析等多元內容。希望本專書能提供國內外博物館、國內外大學相關系所師生、跨領域生態鏈產業及國內外博物館社群組織，在博物館數位轉型、數位博物館與智慧博物館創新發展議題，在實務建構及學術研究能有更多啟發與參考價值。   商品特色   　　我國博物館界泰斗——黃光男教授，集藝術家、教育家及博物館工作者於一身，曾任臺北市立美術館館

長、國立歷史博物館館長及國立臺灣藝術大學校長，開創臺灣的博物館特展風潮並作育英才無數。為祝賀黃光男教授八十歲大壽，表達對教授深厚貢獻之敬意，由主編們邀請博物館領域的專家、學者，撰寫學術研究及個案實踐的精彩文章，並彙整成六個主題成冊出版，延續教授致力推廣藝術人文教育的理想與精神。

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決資訊學系的問題，作者林怡均 這樣論述：

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名，其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞，使心肌無法獲得氧氣、營養，進而引起心臟壞死，其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面，急性冠心症的主要診斷工具為心電圖，心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖，醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型，進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器，在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷，在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷，這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成，效率較為低落，若使用科技輔助，將能大幅減少時間成本，達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來，由於深度學習方法迅速進展，特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題，因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果，然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下，分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現，包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像，最後再透過不同的CNN模型，判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中，我們僅使用602張圖片，分別在多個CNN模型中進行訓練、測試，包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率，證實影像前處理之重要性。