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戰雲密布!最強軍武百科：為何而戰?如何作戰?現代軍隊、武器、規則110則

為了解決vehicle字根的問題，作者坂本雅之 這樣論述：

好戰必亡，忘戰必危！ 軍事武器的研發是人類智慧的展現， 為善或作惡？端看人心如何運用！ 本書讓您知悉為何而戰、了解如何作戰？ 軍事迷深入掌握！創作者最佳參考！ 　　俄烏戰爭造成全世界的劇烈動盪，引發人道主義的危機，而大量投入的各式武器也吸引軍事研究者的高度關注。 　　在這場戰爭打前鋒的戰車，有多少種機型？分別有什麼特色？ 　　無人機和電子戰在戰爭中能發揮什麼作用？ 　　什麼是非正規戰和不對稱作戰？生化武器有哪些種類？ 　　軍隊的組織是怎麼建置？戰爭的費用如何計算？ 　　本書全面整理「軍事」的基礎知識，以百科全書的形式編排，讓您迅速掌握相關的關鍵字和主題，軍事迷可以系統式地吸收軍武知

識，而有志於書寫軍事背景的創作者，若能活用本書則有助於作品的真實性。 　　古往今來傳頌著許多保家衛國的英雄事蹟，但是，正所謂「一將功成萬骨枯」，戰爭帶來的破壞、殺戮和流離失所，實在令人不忍卒聞！唯有正確處理「慎戰」與「備戰」的關係，竭盡所能以「文明的外交」取代「殘酷的戰爭」，讓軍事武器備而不用，才能迎來和平盛世！ 　　【本書架構】 　　✪第1章　軍隊、軍人 　　在本章首先說明怎樣的人隸屬於軍隊。從各方面解說平民與軍人的差異、平民變成軍人的過程、軍人如何度過軍隊生活等。 　　另外，軍隊是何種組織、擔負何種任務、以及分成陸海空等的組織如何成為一體作戰，這些都一一整理。　 　　✪第2章　戰爭、

紛爭 　　在本章將說明戰爭與紛爭是什麼。或許故事角色為這種問題煩惱的情形並不多，不過作為故事背景的戰爭、紛爭和情勢是如何發生的，以及在思考今後會發生哪種戰爭、紛爭時，是非常重要的問題。尤其非正規戰和低強度紛爭是占了現代戰爭、紛爭極大部分的主題。 　　另外，現代關於戰爭、紛爭存在著各種規則。將會介紹防止戰爭、紛爭的機制，和戰鬥時必須遵守的國際法。 　　✪第3章　陸戰 　　在本章解說以陸軍為主的陸上戰鬥。敘述在陸上作戰的部隊具備什麼、它的角色為何等主題。並且，戰車部隊、步兵部隊、砲兵部隊等是何種單位、如何作戰也都整理出來。此外，關於戰車、槍、砲等陸上部隊使用的兵器也會介紹。 　　✪第4章　海戰

　　在本章解說以海軍為主的海上、海中的戰鬥。整理出各種船艦的不同與角色，以及艦艇使用的各種兵器。關於和海軍密切合作的登陸作戰也會在本章敘述。 　　✪第5章　空戰 　　在本章解說以空軍為主的空戰，以及航空部隊的支援任務。空軍的任務不只空戰，還有各種任務，這些都會陳述。另外，也會介紹航空器的相關技術，和近年重要性增加的彈道飛彈防禦。 　　✪第6章　特種部隊作戰 　　在本章把焦點放在特種部隊。特種部隊被投入近年逐漸增加的非正規戰和反恐作戰，可謂容易誕生全新故事的題材。說到特種部隊，雖然執行突擊作戰的印象很強烈，不過其實除此之外也參與各種任務。希望大家注意依照各個特種部隊，擅長的任務也有所不同。

　　✪第7章　電子戰 　　在本章解說支撐軍隊的各種電子技術。陳述現代各部隊網路化，從各種偵察手段獲得的情報與命令如何傳達，此外也介紹網路戰與密碼等，隱藏在戰爭、紛爭中的部分。另外，各種感應器、雷達和隱形技術等電子技術相關主題也會在本章提到。              　　【本書適讀】 　　★對軍事武器感興趣的愛好者 　　★想寫軍事風格故事的創作者 　　★想增加劇本真實性的編劇導演  

vehicle字根進入發燒排行的影片

基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人

為了解決vehicle字根的問題，作者吳子健 這樣論述：

根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農

場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。

無上菩提修行藍圖：《大乘莊嚴經論》解說(上)

為了解決vehicle字根的問題，作者金剛上師卓格多傑 這樣論述：

　　《大乘莊嚴經論》，是古印度瑜伽行唯識學派的僧人無著所撰（或說彌勒造頌，無著傳出，世親造釋），唐朝波羅頗迦羅蜜多羅漢譯。是唯識宗的「六經十一論」之一。現代另有經索達吉堪布比較藏文版本潤飾文字的漢譯本，另取漢譯名稱為《大乘經莊嚴論頌》：具足七大，稱為大乘，以圓滿所有大乘經藏之密意的五種無上義理而成為開顯莊嚴，所以此論名謂「經莊嚴」，因為它以偈頌闡釋，故謂「頌」（理由類似窺基大師）。 　　藏文本由吉祥積所譯出，藏傳佛教認為此書作者為無著菩薩於兜率天法宮中，直接受補處彌勒菩薩親傳《慈氏五論》之一。1907年，法國學者Sylvain Lévi在尼泊爾發現了此經的梵文寫本。 　

　此論的註釋有藏譯本的《世親釋》、《大乘莊嚴經論•無性釋》與《大乘莊嚴經論•安慧釋》。

考量評分與評論之以粒子群最佳化演算法為基礎之協同過濾推薦系統

為了解決vehicle字根的問題，作者李樹勳 這樣論述：

隨著資訊技術的發達與人們的生活習慣改變，為了滿足現代人便捷的需求，各式各樣的網路平台隨之興起，例如影視平台Netflix、Disney+，電商平台Amazon、PC Home、Shopee等。然而，隨著使用者人數與商品的多樣性，過於龐大的資訊量使得商家與消費者皆須付出過多的時間成本來做出選擇，因此，推薦系統幫助人們選出較適合的產品內容，平台也因此節省了行銷的成本達成精準行銷。推薦系統主要利用消費者與商品之間的評分或留言互動來進行預測，然而，現今的商品數量與消費者數量皆有著顯著的提升，間接造成了資料稀疏性的問題，此外，如何將不同型態的消費者行為資料進行結合也是必須解決的問題。為了解決上述問題，

本研究提出了以粒子群最佳化 (Particle Swarm Optimization, PSO) 演算法尋找最合適的消費者評分相似度，避免因為資料稀疏性而導致資料失真的問題，並且利用BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 萃取消費者留言特徵，最後再利用粒子群最佳化找出合適的權重矩陣，結合不同種資料型態之特徵。根據實驗結果證實，結合評分與留言資料有助於提升推薦系統的表現，接著與標竿方法在Amazon的六個資料集的比較中，其中四個資料集有較好的表現，最後找出最合適的特徵萃取演算法組合。