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世新大學 智慧財產暨傳播科技法律研究所(含碩專班) 王思原所指導 簡瑋志的 人工智慧生成著作之著作權歸屬──以運用生成對抗網路創作為例 （2020），提出v型皮帶多久換關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、人工智慧生成作品、電腦生成著作、著作權。
英語333超快速學習法：3個訣竅，3個階段, 3天說一口流利英語(附MP3)
為了解決v型皮帶多久換 的問題，作者全球通語研社 這樣論述：
魔速學習+雪球速記=英語會話很流利。 鬼速英語教學團隊，教你5分鐘「征服」英語。 So Easy、So Happy、So Quickly！ 3個訣竅--聰明學；快速說；超級好。 3個階段--好聽力；好流利；好通順。 3天說一口流利英語。 Good English in 3 Days. 人生逆轉勝! 【3個訣竅】 1. Smart聰明學：從最簡單、出現頻率高的開始，輕鬆學會英文，So Easy! 2. Speedy快速說：從最好用的例句開始說，快速掌握英語，So Quicky! 3. Superb高人一等：常用單字、生活
例句超連結，暢說英語，So Happy! 【3個階段】 1. 好聽力：打開耳朵，大量聽，自然而然，就熟悉老外的腔調 2. 好流利：打開嘴巴，多說常說，自然而然，就能脫口說出來 3. 好通順：提起筆來，把學會的單字和句子，寫成英文小日記 第一部份是英語情境會話：不是每個人都有機會可以生活在說英語的環境中，天天聽著、跟著美國人說美語，然後演練出一口流利的美語。本書給您一個全美語生活環境；您只要跟著本書的美語對話，就好像生活在美國家庭中，天天聽著美國人說美語一般，一句一句跟著唸，美語就會一點一滴的在你的腦中累積、生根、發展，自然成為你可以應用自如的語言。 內容全部是生
活在美國，一年到頭都會說到的英語，從生活起居開始、做家事、上美容院、逛街Shopping、娛樂、交通，到旅遊觀光…，全部都有。每一句都很簡單，每一句都能讓你流利脫口說。每個單字都很簡單；每個單字你都學過；每句美語都很實用。 第二部份是讓你能夠把英語說得很流利的2000個單字：「鬼速英語教學團隊」要教的是：應該怎樣背單字才能更省時、有效？注意：有三個簡單的原則，把這三個原則，就不會浪費時間。 1.講英語時能用得上的單字才記。 2.在講英語時，字該怎麼用，就直接怎麼記。 3.一個單字如果有很多解釋，只記最常用的字義。 除了可以使您的英語迅速流利的特色外，凡是重要的、易
混淆的字，還有詳細的使用解說，這些說英語時應注意的特別說明，會使您說起英語來，更純正、更有信心。 隨書附贈MP3： MP3特別敦請美國和英國語言教學專家精心錄製，再一次強調跟著MP3學習，事半功倍，請不要忽略了。最好是跟著老師複誦，一方面訓練聽力；一方面可達到英語自然學習法的最佳效果。 本書特色 英語贏在每天5分鐘， 每天聽一聽，嘴巴跟著唸，唸順了， 英語自然就是你的資產了。 1.要學好英語，不能把英語當一門學問來研究，重點是在如何流利說英語。從基礎學習，只要每天5分鐘，你一定可以征服英語。 2.只要想像你是怎麼學中文的，我想大家學中文都是一樣的，那就是每
天聽、每天看、每天說、學英語也應該是這樣。 3.記得，英語是一種語言，你是要用英語來跟別人溝通的，所以每天應該說幾句、聽幾句、累積到一定的程度，英語就會好像是你自己的語言，可以隨時輕鬆雙開口說，要重新拼英語，不需要從很高的Time或CNN新聞節目開始。 4學英語的重點，在於如何流利說英語。要注意我們一再強調：英語是一種語言，是用來「說」的！ 5.要學會說英語，先要聽聽看美國人怎麼說？我們就跟著怎樣說，你說出口的英語自然道地流利，我們每本書都有美國老師錄製的學習光碟，每天聽一聽，嘴巴跟著唸，唸順了，英語自然成為你能流利脫口說的第二種語言了。 6.從簡單的學起，才能循序漸進
嘛！你說是不是？所以我要教你的第一個學好英語的秘訣，就是從簡單的英語學起，打好基礎，英語自然學得好！ 5分鐘，你一定學得會！
人工智慧生成著作之著作權歸屬──以運用生成對抗網路創作為例
為了解決v型皮帶多久換 的問題，作者簡瑋志 這樣論述：
人工智慧科技日新月異，目前發展百家爭鳴，方法多樣，本文將專注探討生成對抗網路GAN之類型化運用探討。GAN是運用非監督式學習的一種方法，透過兩個神經網路相互博弈的方式進行訓練。在賽局中，雙方在未失誤情況下制定自己最佳策略，透過演算法使用遞迴演算法方式，把極大與極小值進行回溯，從中找出最失敗與最成功方式進行創作。本文舉出Edmond de Belamy肖像畫、風格演算法Cycle GAN、Deep Dream及自學跑酷智能體作為GAN運用個案進行分析。 Edmond de Belamy肖像畫所運用WikiArt圖庫是將幾百年歷史作品即於一身，透過擇數據集、設計網絡、訓練神經網路又
將他像工業化生產一樣釋放出來，本身就是一種具有原創性創作流動的過程。 Cycle GAN則是透過使用人運用圖像imgA手動映射到目標域某個圖像，以便新生成圖案共享各種特徵，而Cycle GAN可能繪有著作權法上侵權及合理是用上爭議探討。 Deep Dream通過數以百萬計的個訓練示例，人工智慧程式設計師逐步調整網絡參數，直到提供所需的分類與產出吻合來訓練人工神經網路，訓練後的神經網路，每一層都會逐步提取圖像的越來越高的特徵，使用人透過「指定標籤」方式，輸入所想要圖案，神經網路將會不斷深入學習，使得「指定標籤」越加清晰。 自學跑酷智能體則是透過給予任務，不斷試錯，提供給予智能體
「正確」的獎勵，人工智慧程式設計師目前仍需透過更細膩區分與時間對於智能體訓練，已達到完全「自我學習」目的。Deep Dream及自學跑酷智能體情況將產生究竟為人工智慧設計師擁有著作權，亦或是給予輸入指示的使用者有著作權，在此情況程式設計師及使用者對於人工智慧程式之產出都不具有著作權法上原創性。 GAN運用大略分為有人類創意表現之參與的「以人工智慧為工具的創作」、以及無人類參與或對於著作有所安排之「人工智慧獨立創作」模式，大多數國家在後者運用上仍主張以人類之創作具有原創性，賦予著作權保護。然而如果是Deep Dream及自學跑酷智能體模式，由於人工智慧程式設計師及使用者非為適格之「著作人」
而無法享有著作權保護，本文參考現行人工智慧法律研究發達國家如：美國、日本、歐盟及英國等國之現行法律、學說及實務以探討著作權歸屬及衍生之相關問題。