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劉峯松全集 4：大人囝仔來聽古

為了解決陳時中判刑的問題，作者 這樣論述：

　　作者於政治冤獄期間結識李敖，在他的鼓勵下開始寫作，大部分稿件由其「特殊管道」送出牢外，大多以「金套房居士」為筆名，發表於他的《萬歲評論叢書》。 　　移監龜山後，雖然沒有李敖「特殊管道」的方便，還是持續寫作。這時寫的文稿都得考慮能不能通過獄方審查，沒辦法隨興發揮，大致就寫了幾類無傷大雅的，一類是台灣童話，一類是改寫的台灣民間故事，一類是同房難友告知的故事，一類是自己的故事。計算下來，總共159篇，幾經考慮排除一些，餘136篇都收入本書中。  

陳時中判刑進入發燒排行的影片

司法案件中居家保母與嬰幼兒事故傷害之分析

為了解決陳時中判刑的問題，作者施品竹 這樣論述：

社會變遷多數婦女走入職場，讓居家保母的需求增加，家長對於保母有更多的要求，但居家保母在家照顧過程中因疏忽或情緒不穩導致不當管教的意外事件，卻沒有因著居家保母系統管理與訓練而停止。因此本研究透過「司法院法學資料檢索系統」的判決書，針對民國100年1月1日至109年5月28日居家保母與嬰幼兒事故傷害之108筆案件進行分析，共有109位受害者與118位被告，其中被告有69位受傷、40位死亡。結果發現本研究受害者當中，男童多於女童；年齡為1歲(含)以下之嬰幼兒的比例最高；過程當中有哭泣的比例較多；案件中有七成是領有保母證照；高中以上的比例佔八成，學歷越高導致嬰幼兒死亡的比例越高；收托月費為2萬(含)

以下之案件最多；托育總時數長達24小時之案件比例最高，與受害者是否死亡存在顯著性關聯，托育時間越長意外傷害越容易發生；而被告照顧嬰幼兒1個月到6個月(含)導致受傷與死亡率較高；案件最多發生於早上9:00-11:59之間，且於室內的臥室的受傷與死亡案件比例較高，其中於睡眠中死亡之案件較多，更要多留意；發生現場有第三個人在場的案件較多；被告收托2位以下嬰幼兒發生事故的機率較高。判決結果118位被告當中共有64位(54.2%)被處有期徒刑，有40位被判刑11個月以下之有徒刑；有13人遭處拘役，遭處50天拘役的比例最多；有28人緩刑，予以緩刑之案件73.1%被判刑11個月以下有期徒刑；有13筆案件有支

付和解金，其最低一萬元，最高金額達四百五十萬元。

無底洞

為了解決陳時中判刑的問題，作者반시연 這樣論述：

《屍速列車》製片公司（Redpeter Films Co., Ltd）搶下電影版權   濕寒的地下室、木椅、束線帶、各種刃器…… 在那裡，一名戴著白色面具的男子會對你說： 「說出你的罪行。」 在這犯罪者未得到應有刑罰的社會裡， 作者所投出的一記冰冷又炙熱的直球！   　　讀者盛讚：韓國驚悚小說劃時代的作品！ 　　令人窒息的緊張感與縝密的大逆轉！   　　「我不是怪物，只是偶爾會變成怪物。」   　　盧男勇， 　　距離出獄只剩二十一天。 　　稀世殺人魔即將被釋放！   　　在一個沒有公正刑罰的社會裡， 　　我們是否 　　真能守護自身？   　　為了讓盧男勇重新入監服刑而做出縝密規劃的男子。

　　為了進入一間特殊公司而不得不殺死盧男勇的男子。 　　用藥物和瓦斯將四百九十一人安樂死，人稱「老師」的男子。 　　全書以犯罪者盧男勇為核心，從三種不同視角展開的強烈敘事！   　　盧男勇是我的目標， 　　這傢伙未能得到應有的刑罰，在漫長的犯罪歷史中從未有過這種特殊禮遇。 　　他總是利用顯赫的家世背景，最後只得到爪尖被河水浸濕程度的判刑而已， 　　他彷彿在看其他人的事情般，站在遠處觀望不幸； 　　但這樣是不對的，他應該付出代價，不可以重回社會。 　　「距離出獄僅剩二十一天。」 　　拜託讓他受盡痛苦折磨吧， 　　幻聽頻頻扯高嗓音。   韓國讀者★★★★★盛讚   　　─兼顧了故事大逆轉與趣味性的

作品，宛如難得遇見的珍寶！ 　　─是今年閱讀過的書當中，故事逆轉處理得最好的一本作品！為作者縝密鋪陳的出人意外結局起立鼓掌！ 　　─我敢斷言，這絕對是今年最好看的犯罪驚悚小說！故事、角色、結局逆轉，都安排得完美無瑕！ 　　─雖然是一本散發著濃濃血腥味的暴力小說，但這些血都是為正義而流，所以比起恐怖，反而是痛快感居多。

使用預訓練語言模型進行法律案例檢索之研究

為了解決陳時中判刑的問題，作者莊智翔 這樣論述：

法律判決運行了許多世紀，在當今社會所有的案例判決都會產生法律判決書，而其產生龐大的資料，使得法律從業人員在查閱上需要大量的時間，雖然現今都已將案例資料數位化，但在數位化後如何幫助法律從業人員快速地找到其想要查詢的案例，成為重要的議題。近年來，深度學習技術應用於法律領域方面，大部分都關注在案例分類以及判刑預測上，而在案例檢索多半使用傳統的檢索方法，本論文將自然語言處理技術應用在案例檢索上，我們分析法律案例並將它映射到向量空間中，並透過歷年的法律案例建立語義模型，找出與查詢案例相關的關聯案例，使法律從業人員能夠快速地掌握相關案例，針對法律案例檢索系統我們提出了兩種基於深度學習的自動化檢索方法，分

別是基於文件長度的模型與基於段落長度的模型，這兩種方法主要使用Transformer的變體模型，並且檢索流程都可以被分為兩個階段，分別是檢索和重新排名。本論文以COLIEE-2020競賽的任務1資料集進行研究及實驗，任務1的競賽目標是找到一個可靠且穩定的法律案例檢索系統，我們使用召回率及F1分數評估模型在COLIEE-2020競賽的效果，由於我們的兩種方法都被分為兩階段，在第一階段我們會以召回率當作評估方法，我們提出的基於段落長度的模型召回率達93.87%，相較於實驗中其他檢索方法，我們的基於段落長度模型具有最高的召回率；第二階段我們會使用F1分數來評估模型，我們提出的基於段落長度模型F1分數

達到61.2%，相比於其他常見的檢索方法，我們具有最好的效果。