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甚麽是親中？中國－馬來西亞關係近況發展的6M分析（2013年－2018年）

為了解決thesis statement top的問題，作者黃以樂 這樣論述：

2013年至2018年之間，中國與馬來西亞之關係可謂是達到了新高點。在此期間，中馬兩國在許多面向展開合作關係，包括軍事、經貿、教育及文化等等。雙方的合作關係甚至成為了馬來西亞2018年全國選舉的重點議題之一，當時執政者以首相納吉．拉薩（Najib Razak）為首，其發起或支持的許多中馬合作工程案備受質疑，被批評是「親中」的表現。其中一個大力批評納吉親中的群體為希望聯盟（Pakatan Harapan），而他們於2018年全國選舉中的勝利無意間也被刻畫成「反中派」的勝利。整起事件的過程中，「親中」的使用似乎是貶義用途。2019年「反對逃犯條例修訂草案運動」開始時，馬來西亞普遍華裔也高度關注此

事，而「親中」與「反中」逐漸成為了嘲諷意味極重的政治標籤。馬來西亞在2013年至2018年之間與中國的互動關係似乎也被貼上了一樣的標籤。甚麼是親中？本研究認為目前「親中」作為形容詞的用法帶有犧牲自主權，並妥協自身立場的含意。中馬關係中是否真的有如此現象？現今有關兩國互動關係的理論架構，主要以「遠近」為衡量單位，或是以國對國之反應來判斷其關係之本質，如：新現實主義中的「抗衡」（Balancing）、「扈從」（Bandwagoning）或「避險」（Hedging）。然而，由此角度並未能充分解釋「親中」，因為這些理論主要以國家行為者（state as actor）為衡量基準，缺乏了深入到社會層級互動

之考量。國家行為者制定決策的考量主要以可衡量之客觀元素，如：國家之硬實力（Hard power），但「親中」的表現似乎有意忽略此元素，以「偏好」（preference）作為制定決策之基本考量，社會行動者（societal actor）也因此是探討「親中」之定義重要的研究對象。本研究嘗試以Andrew Moravscik所提出的自由主義理論架構，結合Chia-Chien Chang及Alan H. Yang所提出的6M分析法，對中馬在2013年至2018年之間的互動過程進行分析，並以此探討「親中」之定義。馬國社會中第二大族群就是具有「中華情結」之華裔群體，馬國的「親中」表現極有可能由此開始。但本

研究發現馬國「親中」的表現除了源自於華裔社會行動者，也可能從處在執政層級之巫裔社會行動者。本研究以6M分析法歸納出2013年至2018年之間重要的「親中」事件，並總結出兩大「親中化」過程，即「由上至下」（國家行為者至社會行動者）以及「由下至上」（社會行動者至國家行為者）。

Vision Based Dirt Detection with Deep Learning for Floor Cleaning Robots

為了解決thesis statement top的問題，作者Shimaa Amin Ali Ahmed Bergies 這樣論述：

AbstractIndoor dirt area detection and localization based on modified yolov4 object detection algorithm and depth camera is the main goal of this research work. The empowerment of autonomous cleaning for the wide environment poses a challenge due to energy and time consumption. This work introduce

s a novel experimental vision strategy for cleaning robot to clean indoor dirt areas. A developed deep learning algorithm named YOLOv4-Dirt algorithm is utilized to classify if the floor is clean or not, and detects the position of the dirt areas. This system reduces the autonomous cleaning machine

energy consumption and minimize the time of the cleaning process which increases the life of the autonomous cleaning machine especially in wide buildings based on real-time object detection by deep learning YOLOv4 algorithm and RealSense depth camera. The YOLOv4 algorithm is modified by adding up sa

mpling layers to be able to detect the trash and wet areas successfully then the RealSense depth camera calculates the distance between the cleaning machine and dirt area based on the point cloud library using the robot operating system (ROS). Various classes of trash are utilized to emphasize the p

erformance of the developed cleaning system. The experiment confirms the effectiveness of the proposed autonomous cleaning system to handle the detected dirt areas with low effort and time consumption compared with other cleaning systems.