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中國網路圈套：數位絲路如天羅地網控制全球未來，美國華府智庫專家的關鍵報告

為了解決汽車gps定位系統的問題，作者JonathanE.Hillman 這樣論述：

【台灣人必讀，也必須了解】 條條網路通北京？中國悄悄監視你？ 以美國為首的西方世界，會打贏這場戰爭嗎？ 華府智庫專家歷時五年，走訪美、歐、亞實地採訪 第一手揭露中國「數位絲路」真實面貌 　　美中貿易戰前，網路戰早已開打。 　　因為攻佔全球網路、蒐集全部數據正是中國的目標！ 　　中國透過監視器、衛星、海底電纜、雲端服務，打造「數位絲路」， 　　企圖成為不費一顆子彈就能控制全世界的數位霸權。 　　美國、歐洲乃至世界各國，該如何應對？ 　　不管是否警覺，全世界每一國，包括你和我，已經深陷中國的天羅地網之中。從太空到海底，聯網的5G設備（華為）、緊盯你的街角監視器（海康威視）、定位的

衛星系統（北斗）、傳輸資料的海底光纖電纜（亨通集團）……連成一條條布局縝密、由北京遠端操控的「數位絲路」。 　　「數位絲路」是「一帶一路」（習近平於2015年提出協助各國建設，描繪出中國重回世界「中心」的「中國夢」）的開路先鋒，瞄準各國亟欲補強的數位基礎建設，形塑以中國為中心的數位世界。拜中國政府大力扶植、模仿西方技術以及低成本之助，中國企業步步為營，以中國製監視器（華為、海康威視、大華科技、宇視科技）為例，它們已經進駐美國紐約、英國倫敦、烏克蘭基輔、阿富汗喀布爾……遍及澳洲和南極洲以外的每塊大陸，當然，也監視著新疆「再教育營」；悄悄收集全球的資料及通訊流向，跟蹤市場機密，人人的生活都在其掌

握之中。 　　當中國數位強權崛起，第一次網路世界大戰悄悄開打，美國赫然發現自己的科技領導地位、經濟競爭力與國家安全岌岌可危。美國華府智庫CSIS高級研究員強納生‧希爾曼，是中國數位絲路最專業的學者。他耗時五年，走訪美、歐、亞、非各地，第一手揭露中國不斷延伸的數位版圖，與美國的警覺及抵禦，內容包括： 　　●中國網路戰的戰場、戰略與戰術 　　中國以遍布全球的數位基建、網路營運、資訊蒐集為武器，企圖從地下、海底、空中的電波頻道，乃至「新的制高點」太空，全面制霸數位世界。 　　●「數位絲路」如何實現「一帶一路」中國夢 　　中國國營的三大電信公司，或受政府扶植的中企如華為、海康威視，以過往歐美國家

獨具的通訊技術，逐步攻克亞、非的科技落後國家及歐美有「數位落差」的鄉鎮，取代美國成為數位霸主，一舉實現「中國民族偉大復興」…… 　　●打造更甚《一九八四》的數位圓形監獄 　　中國對外擴張，對內則無視於人權，以「天網工程」及「雪亮工程」監控每一吋公共場所、每一張臉孔，打造一座量化所有個人特徵、訊息的中央資料庫。不只在新疆對維吾爾族「再教育」，還是所有中國人的「老大哥」，如同歐威爾《一九八四》小說場景…… 　　●這場網路大戰，美國如何回擊？ 　　美國開始制裁華為、中興等危及資安與國安的中企，並爭取歐盟、印太盟友聯手反制中國。 　　中國數位絲路逐步擴張，每一國、每個人都正在目睹，也深受影響。如

同《海權爭霸》作者史塔萊迪教授推薦文：「本書是了解我們此時代所面臨的最大地緣戰略挑戰的必讀之作：中國的科技崛起，以及它如何在全球推進，企圖宰制軍事、市場及現代社會倚賴的重要系統。」掌握它的來龍去脈、關切它的巨大影響，是當下最重要、也不能不了解的事。 本書特色 　　1.美中爭霸的戰場不只有貿易，還有網路 　　美中貿易戰之前，數位基礎設施戰已悄悄開打：一帶一路、金盾工程、中國製造2025、中國標準2035……包藏在路地上可視的巨大工程下，是透過地底、海底、空中傳遞數位資訊的野心，進而改寫地緣政治、科技版圖與經濟秩序的現狀。這是一場不用發射一顆子彈的戰爭。 　　2.中國研究專家尋訪美、歐、亞、

非洲與網路的第一手報導 　　作者不辭千里，追蹤中國的全球基礎建設行動，有實地走訪：中巴交界的新闢道路、衣索比亞到吉布地的中造鐵路；中國管理的希臘比雷埃夫斯港；也尋訪網路世界：註冊了兩門海康威視提供的監視系統線上培訓課程……，歷時五年，第一手挖掘隱藏的真相，盡在書中。 　　3.揭露中國數位極權主義的內幕 　　通訊科技是民主的象徵，在中國卻成了鞏固政權的工具：雪亮工程、新疆再教育營、杭州「城市大腦」……無處不在的監控，打造出囚犯無所隱藏的數位圓形監獄。 　　4.提出美國反制中國擴張的政策建議 　　面對中國的來勢洶洶，作者建議：除了美國已啟動的制裁、撤照、防盜竊智慧財產之外，更要積極與民主國家結

盟，共同擴大資訊取得與分享，鼓勵言論自由，保護使用者隱私及安全性……以創新、研究、開放的精神迎戰威權的中國。 重磅推薦 　　吳宗信（國家太空中心主任）、李忠憲（哲學型資安人、作者）、汪浩（作家、牛津大學國際關係博士）、沈旭暉（中山大學政治所副教授）、沈伯洋（台北大學犯罪學研究所助理教授）、沈榮欽（加拿大約克大學副教授）、蔡依橙（陪你看國際新聞創辦人） 　　（依姓名筆畫排列） 名人推薦 　　˙本書是了解中國網路發展的一本重要著作，讓我們得以一窺過去三十年來，中國如何發展網路產業並暗中在世界布局，這對理解中國的銳實力來源與預測中國對世界的影響至關重要。──沈榮欽／加拿大約克大學副教授 　

　˙若要洞察現況、把握未來，本書將能打開你看待國際發展的新角度。──沈旭暉／中山大學政治所副教授 　　˙本書分析了美中及各國在太空時代裡，如何在衛星及網路戰中洞燭先機。作者不只是透過本書對我們示警通訊科技如遭濫用會對民主社會造成不可逆的傷害，更是在促使台灣思考，政府及民間應該如何務實地攜手合作，才不會讓台灣在這波通訊及自由民主防衛戰中缺席。─—吳宗信／國家太空中心主任 　　˙本書追蹤中國數位強權的崛起，對美國的科技領導地位、經濟競爭力與國家安全提供了嚴肅、警醒的分析。作者剖析私人創業和政府扶植如何使科技落後的國家，取得長久以來被視為富有民主國家獨具的先進通訊技術與能力。這是一本重要且透徹精

闢的著作，是美國政策制定者及產業領袖必讀之作。――裴敏欣／美國加州克雷蒙麥‧肯納學院教授 　　˙這是一本應時且引人入勝的著作，分析中國正在如何形塑數位世界，重畫從海底延伸到外太空的資料傳輸線路，並企圖在決定性的世紀競賽中，控制在商業與戰爭中愈來愈被採用的工具與手段。――查琳‧白茜芙（Charlene Barshefsky）／前美國貿易代表 　　˙本書是了解我們此時代所面臨的最大地緣戰略挑戰的必讀之作：中國的科技崛起，以及它如何在全球推進，企圖宰制軍事、市場及現代社會倚賴的重要系統。――詹姆斯‧史塔萊迪（Admiral James Stavridis）／第十六任北大西洋公約組織盟軍歐洲最高統

帥退役美國海軍上將暨《2034全面開戰》及《海權爭霸》作者 　　˙本書急迫而引人入勝地剖析中國如何一步步、一個計畫接著一個計畫地推進，建立其數位影響力，企圖制霸全球。――洪博培（Jon M. Huntsman Jr.）／前美國駐新加坡、駐中國大使 　　˙本書深入探索中國如何追求稱霸科技領域……作者駁斥『網際網路連結會帶來更大的自由』論點……他極具說服力地警告，若要遏止中國在網路空間的擴張，西方國家必須盡快採取更多行動。――《科克斯書評》（Kirkus Reviews） 　　˙希爾曼警告，切莫志得意滿，低估中國的科技野心，他的分析透徹細膩，且呼籲美國必須警醒，這警告及時且令人信服。――《書

目》（Booklist）雜誌

汽車gps定位系統進入發燒排行的影片

新型冠狀病毒(COVID-19)疫情對公車空氣污染改善效益影響研究

為了解決汽車gps定位系統的問題，作者王勢雄 這樣論述：

公車為受民眾喜愛且經常搭乘的交通工具，推廣大眾運輸工具能夠產生顯著的環境品質改善效益，當搭乘公車的民眾愈多，每人平均的空氣污染排放量愈低，則環境效益愈高。然而，2019年底開始新型冠狀病毒 (COVID-19) 全球肆虐，此次疫情更使得世界各地的公共交通運輸受到了嚴重的影響，大眾運輸客流量的降低使大眾運輸工具所帶來的環境效益產生了一定的影響。為此，本研究檢視臺中市公車之民眾社會行為 (交通方式選擇) 及環境效益 (空氣污染排放)，透過研究結果掌握疫情期間所引起各種公車搭乘變化情況及對污染排放的影響，預做因應以作為未來調整營運模式或決策參考。本研究使用車載排放量測系統 (Potable Emi

ssions Measurement System, PEMS) 進行公車、汽車及機車排氣污染物檢測，建立空氣污染物的實車道路測試排放係數，並進一步計算人均排放係數，最後利用實測數據比較使用不同交通工具疫情前與疫情發生後空氣污染排放變化。研究結果顯示在疫情發生 (2019年12月) 之前，公車搭乘率介於12% ~ 25%之間，且每個月的公車搭乘率皆非常平均。而疫情影響最嚴重的時間分別為2020年3月與2021年5月，此期間公車搭乘率降至最低點，分別降至10%與5%以下，顯示公車搭乘率確實受到疫情影響。值得注意的是部分公車搭乘率在第一次疫情 (2020年3月) 緩解後並沒有明顯提升，推測可能原因

為疫情期間民眾可能減少了戶外的活動或原先搭乘公車外出的民眾轉向私人交通工具，藉以避免與他人接觸，民眾逐漸改變了原有的生活習慣。本研究針對公車、汽車與機車進行實車測試，並將CO、THC、NO、CO2之結果進一步透過假設三種車輛皆為正常載客量的情況下所估算之參考人均污染排放量，公車、汽車及機車CO參考人均排放係數計算之結果分別為24.9、270及143 mg/Pa-km，公車、汽車及機車THC參考人均排放係數分別為0.53、26.7及5.34 mg/Pa-km，公車、汽車及機車NO參考人均排放係數分別為201、27.4及11.6 mg/Pa-km，而公車、汽車及機車CO2參考人均排放係數分別為9,

096、97,605及23,445 mg/Pa-km。分析結果顯示在假設公車搭乘率為100%時，大部分的公車的人均排放係數會低於汽車與機車，而NO排放係數除外，NO的人均排放係數公車最高，其次是機車和汽車。值得一提的是，當公車搭乘率低於100%時，公車的人均污染物排放係數將可能比汽車與機車還要高。台灣受到新冠肺炎疫情的影響使公車搭乘率大幅下降，連帶使得公車人均空氣污染物排放量低於私人交通工具的環境效益降低。在疫情高峰期，本研究分析的公車人均污染排放係數大多高於汽車和機車。根據本研究的結果顯示，若僅考量空氣污染問題，相關單位可以考慮減少公車班次或改變公車路線設計，並採取措施提高公車的搭乘率，以確

保公共交通方式之人均空氣污染物排放量低於私人交通工具。在疫情尚未緩和的背景下，確保在疫情期間採取足夠的預防措施和保持社交距離可能有助於改善公車的搭乘率並減少公車的人均排放量。

解密相對論：說明時空之謎與重力現象的理論 人人伽利略29

為了解決汽車gps定位系統的問題，作者日本NewtonPress 這樣論述：

★日本牛頓獨家授權精美圖解 ★認識「廣義相對論」和「狹義相對論」的基礎概念 ★瞭解相對論對現代物理學和科技的應用   　　「如果與美女對坐一小時，可能只覺得過了一分鐘。但若坐在火爐上一分鐘，會覺得似乎過了一小時以上。」愛因斯坦在一篇實驗報告的摘要用了這段話，巧妙形容出相對論的奧妙之處。   　　相對論聽起來非常深奧遙遠，但它可以解釋太陽為何可以持續燃燒數十億年，還有鐵會被磁鐵吸引的原因，我們常用的GPS定位系統，也靠相對論的計算，才能減少傳遞資訊的時間差等等。不用多說，相對論是時間、空間相關的革命性理論，也是現代物理學的重要基礎。   　　根據相對論的說法，時間跟空間都會伸縮。那麼，我們是

否能夠回到過去或前往未來呢？真的有可能進行星際旅行嗎？相對論不僅為物理學帶來巨大貢獻，與生活還有什麼關聯性呢？本書還特別以電腦繪圖模擬相對論實際上看起來的樣子，如果過去對相對論不是非常瞭解，又或可能有些誤解，趕快透過本書的專業圖解，感受相對論的魅力之處吧！   本書特色   　　1. 本書系取得日本牛頓出版社的授權，以精美插圖、珍貴照片及電腦模擬圖像，深入淺出解說科學知識，淺顯易懂。 　　2. 以一書一主題的系統化，縱向深入閱讀，橫向觸類旁通，主題涵蓋天文、數學、物理、化學、生命科學等領域。 　　3. 以不同的角度提出各種科學疑問，啟發讀者對科學的探究興趣。

以人工神經網路方法推估車輛污染排放之系統構建

為了解決汽車gps定位系統的問題，作者蔡承都 這樣論述：

台灣現行的汽油車輛污染排放檢測大多仍是以定容採樣系統檢測車輛於底盤動力計上隨著固定行車型態行駛的污染排放，而以此檢測方法不僅會限制於只能在標準實驗室內進行，採樣所需的成本也較高，甚至沒有辦法正確的表達出車輛在真實路徑上的污染排放。儘管隨著全球調和輕型車輛測試程序WLTP被提出，但仍會因為各國各地區的道路差異造成排放檢測結果與真實結果有差異。在本研究中首先以機車行駛於台中市區中進行了三條路徑的速度採樣，包括短程市區路徑、標準市區路徑、郊區路徑。透過速度分析便可明顯的看出三條路徑與台灣法規標準行車型態NEDC皆有明顯差異，而我們亦將車輛架設於底盤動力計上重新模擬出此三條真實路徑並進行污染排放的採

樣，發現三條路徑排放的HC、CO、NO及油耗彼此皆有差異。而透過連續瞬時污染排放圖，我們發現HC、CO在加減速的時候有明顯的大幅上升，在等速行駛時會略高於怠速時的排放濃度，而NOx則會隨著速度上升而增加。由此可看出在不同的道路環境下，不管是道路上的速限、紅綠燈數量、駕駛本身的行駛習慣等因素都會影響車輛的污染排放，因此以移動式車輛污染檢測系統(Portable Emission Measurement System, PEMS)對車輛做真實路徑上的瞬時檢測是量測正確車輛污染排放的必要方法。 在柴油車輛的正式認證程序上，以PEMS進行污染量測已經成為程序中的一環，但此系統較為昂貴、並且具有一

定體積，必須占用車輛部分空間，因此仍無法普及做為大量使用的監測設備。本研究以Horiba-584L廢氣分析儀配合熱線式進氣流量計及熱電耦溫度計做採樣，將三樣設備的瞬時數據整合與筆記型電腦裡做瞬時監測與統計，建立了一套成本較低的隨車污染檢測系統，可以對車輛在真實路徑上行駛時採樣連續的O2、CO、CO2、THC、NO排放。 透過蒐集的數據可以探討出各種污染物對車輛、行駛特性、駕駛習慣等等之關係，但關係性並不到相當明確，很難以單純的計算做出正確的污染物排放推估，而隨著人工智慧的發展，AI方式便可解決此問題，以相關性高的參數當作輸入，以多次演算的數學方式找出輸入參數與真實結果的關係便可推估出相對

接近的預期結果。本研究透過PEMS數據推估出對各種污染物排放影響較高的參數為速度、流量、加速度、受力，並以這幾項參數當作輸入，透過人工神經網路模型進行演算與學習，成功的推估出與真實排放相近的預期排放。本研究在CO、CO2上的預測結果相當優異，而在NO上的預測結果仍有提升空間，證明透過人工神經網路對車輛污染排放進行推估是可行的。