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和平正跨坐在我們的肩上

為了解決留下電話號碼英文的問題，作者潘朵拉 這樣論述：

　　《和平正跨坐在我們的肩上》為臺灣第一本中譯緬甸詩集，收錄了緬甸當代詩人潘朵拉(Pandora)的六十首詩作。潘朵拉為「二○一九年緬甸國家文學獎之詩歌獎」的得主，是緬甸當代詩壇極具代表性的後現代詩人，其詩風具對社會、政治、甚至是身分認同的濃烈批判性，詩人對國家、對世界的關懷也在詩作中體現。其中，《和平》所收錄的〈約翰  我隨著甜美的紅酒河漂泊了〉與〈和平正跨坐在你的肩上〉更展現出潘朵拉因應緬甸政治動盪而提出的對當局之譴責與對和平之希冀（抑或是絕望）。作為緬甸文學在臺灣的起步，《和平》也將來自緬甸、卻普世的難題與課題扛在肩上，緩步邁向福爾摩沙。

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通訊軟體端對端連線封包識別於犯罪偵查之應用

為了解決留下電話號碼英文的問題，作者曾信富 這樣論述：

自網路快速發展並普及至社會大眾，通訊軟體的出現逐漸翻轉過往需依靠電話號碼辨識通話雙方，成為現代人主要的聯絡管道。然而在帶來便利的同時，在犯罪實務上通訊軟體也同樣成為犯罪者聯繫犯罪資訊的媒介。由於通訊軟體通常強調用戶的隱私性及安全性，因此常常在網路封包傳遞的過程中進行加密，但此舉反而造成刑案偵查人員無法藉由瞭解封包內容進而獲得案件重要跡證。在偵辦實務上發現，犯罪者常常利用通訊軟體進行語音通話，便是利用語音通話封包會進行語音編碼難以辨識加上在行動裝置不會留下相關跡證的特性，盡可能隱蔽自身犯罪事實。基於此前提之下，要利用封包來直接取得犯罪跡證是相當困難的；但從通訊軟體利用VoIP的通訊原理會建立端

對端連線的特性，仍可以藉由語音封包協助刑事偵查人員鎖定犯罪者的身分。為提升刑案偵查效率，協助員警在大量繁瑣的語音通話封包中，迅速找出可識別犯罪者身分的封包，本研究以模擬通話利用Wireshark進行九種通訊軟體的語音通話封包截錄，並藉由機器學習自動辨識語音封包，以追查通話對象。實驗證實在適當參數下，測試集分類結果precision為96%、recall為66%、F1-Measure為78%。此外，本研究另模擬三種特殊通話情況，測試不同通話情況下，各通訊軟體是否建立端對端連線，並利用機器學習模型進行識別，結果發現端對端連線在不影響連線速度品質的通話下，本模型僅需些微調整參數便可適用。本研究證明當

選擇適當特徵下，確實可以藉由機器學習的方法建立一個較為準確的分類模型，期望能將實務偵查過程逐步自動化，以便在更快時效內打擊犯罪。

韓國人不想讓你知道的事：揭開65個韓國特有的「潛規則」，韓國社會文化觀察報告

為了解決留下電話號碼英文的問題，作者吳昌翼 這樣論述：

從搖籃到墳墓，都要靠裝錢的信封袋 不需要第二名，勝利者擁有一切 勸酒社會的特產，炸彈酒與代理駕駛 隱藏在光鮮亮麗的韓流風潮背後，究竟何謂「韓國人」？ 集韓國社會百態於一冊的觀察報告，透悉最現實的韓國人性 陳慶德│《他人即地獄》作者、逢甲大學通識中心兼任助理教授 喜娜│Youtuber 彭紹宇│作家 蔡增家│政治大學國際關係研究中心教授 一致讚聲推薦！ 一九八〇年代後的韓國歷經數起重大事件，光州民主化運動、亞洲金融風暴、陽光政策、燭光革命等，都對政經局勢影響深遠。諸如對共分室開始進行全面性的廢除、設置女性軍人保護制度等新措施，也讓韓國社會往民主與平權的方向逐步邁進。 然而，在韓國人權

運動者吳昌翼的觀察中，韓國社會根深蒂固的問題依舊難以撼動，充滿不公不義與荒謬虛偽，奇妙的是，廣大韓國人民卻視為理所當然地概括承受，像是把人僅僅視為勞動力的教育體制、以住居規模論階級、種族與性別歧視、整形風氣、瘋狂關注藝人私生活，以及政府助長監視風氣、財閥會長宛如皇帝、臂章文化等。藉由描繪韓國形形色色社會樣態，作者揭露這些荒謬現象的本質，可說是一本精準且獨到的「韓國人論」。 【好評推薦】 想知道韓國「獨步全球」的社會現象嗎？誓死終生的「英文宗教」？總統也倡打的「高爾夫球王國」？「勸酒又代駕」的文化？大賣場的「條碼人」等，透過圖文並茂大數據的此書，帶領您一窺深層韓國。 ──陳慶德│《他人即地獄》

作者、逢甲大學通識中心兼任助理教授 身為旅居韓國的外國人，這幾年觀察到的難以理解的現象，在本書中都一一浮現了！ ──喜娜│Youtuber 多面向理解社會環境，來自長時間的體驗與觀察，本書帶領你拋開濾鏡，以韓國人權運動者的視角，重新認識荒誕的韓國眾生相。 ──彭紹宇│作家 【本書特色】 ★重量收錄：3大主題，65則韓國獨特文化，道破韓國社會光怪陸離的諸多現象。 ★趣味插圖：圖文並茂，一針見血，原來韓國人腦中是這麼想的！

巨量資料分析於警政應用-以行動通訊核心網路使用者註冊資料為例

為了解決留下電話號碼英文的問題，作者顏弘晏 這樣論述：

隨著行動通訊科技日新月異的發展，現代人已無法擺脫對於行動通訊使用之依賴，而行動通訊的使用涉及與鄰近基地台保持通訊聯絡之基礎技術，故有著「凡走過必留下痕跡」之特性；現行犯罪偵查多依賴錄影監視系統做為主要偵查工具，不過錄影監視系統仍有其設置地點、數量、角度、解析度及建置成本等諸多問題，並非所有案件都能順利以調閱、查閱監錄系統的方式找出犯嫌。而在多數的犯罪是由少數族群犯下的現象之下以及行動通訊與地理關係之特性，本研究提出以巨量資料分析針對特定時間、空間之行動通訊資料庫進行資料探勘，以挖掘核心犯罪人口之群聚及關聯，並將分析結果之行動電話號碼存儲為資料庫，做為輔助犯罪偵查之工具，未來當刑事案件發生後，

在無線索或相關跡證之時，可供刑案偵查發源作為使用，成為輔助、增強傳統刑案偵查方式之工具。本研究以WEKA資料探勘軟體作為分析工具，以行動通訊使用者註冊資料庫為資料來源，經過資料預處理，以不同程度之資料量以Farthest first traversal演算法進行分群分析，找出行動通訊持機人之群聚現象，並比較分析在不同參數之下之實驗結果與群聚情形，並將分析結果運用於犯罪偵查及預防。