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澤倫斯基-我們如此相信 In These, We Believe：烏克蘭為全世界捍衛的信念、勇氣和價值

為了解決月出時間計算的問題，作者VolodymyrZelenskyy 這樣論述：

我的一生都在盡我所能，為烏克蘭人民帶來歡笑，那曾經是我的使命。 如今我會盡我所能，至少讓烏克蘭人民不再哭泣。 ──澤倫斯基   　　1   　　2015年，當澤倫斯基還是一名演員的時候，他的團隊製作、播出的政治喜劇《人民公僕》在烏克蘭大受歡迎。   　　劇中描述澤倫斯基飾演的中學歷史教師誤打誤撞當選總統後，拒絕與寡頭、貪官合作，大力懲治貪腐以及其間發生的各種趣事。   　　其後，澤倫斯基的人氣和聲望越來越高，逐漸有聲音促使他從政，到2018年下半年出現高潮，當年 12月31日夜，澤倫斯基正式聲明參加選舉。   　　澤倫斯基在內政上，主張提高政治透明度、縮短任期限制、讓更多普通人參與政治；在

外交上，支持烏克蘭加入北約和歐盟，但表示這需要全民公投授權。   　　澤倫斯基還表示，將與俄羅斯總統普丁談判協商領土、地位等問題。他打算勸說俄羅斯將克里米亞歸還烏克蘭，結束烏克蘭東部的戰爭。   　　2019年4月，經過兩輪投票後，澤倫斯基當選烏克蘭總統，以73.22%的得票率刷新了烏克蘭總統選舉的紀錄。當年5月20日，澤倫斯基宣誓就任總統。   　　總統就職演說的最後結語，他說：「我一生都在竭盡全力讓烏克蘭人發笑。那是我的使命。現在我將盡我所能，讓烏克蘭人至少不再哭泣。」預言了他三年後會讓全世界人看到的事情。   　　2   　　2022年2月24日，俄羅斯入侵烏克蘭。普丁根本就沒把澤倫斯基

這個出身演員的貌似奶油小生放在眼裡，發動了戰爭。世界各國少有人看好澤倫斯基能挺得住風暴，美國也在第一時間提供他逃亡協助。   　但澤倫斯基實踐了他就任演說的承諾，率領烏克蘭人奮起，打出了讓全世界驚奇的衛土戰爭。   　　在戰火中，透過一次次演講，他讓世人看到：   　　他曾經被饑笑為演員嘩眾取寵的口號，如何轉化為激勵國人的嘹亮號角； 　　他機智風趣的對白，如何轉化為在國際上合縱連橫的謀略。 　　今天，全世界都在注視烏克蘭在發生的事。 　　有人看到烏克蘭在為自己的存亡而戰；有人看到烏克蘭在為整個西方的和平而戰。   　　然而，如果我們深入觀察，會發現：這場戰爭真正的戰場，不在陸地、海洋或天

空，而在人的心智和意識；真正的武器，不在飛彈或戰機，而是信心、勇氣，和智慧。   　　所以，烏克蘭一直是在為全世界的人而戰，在為全世界的人敲響警鐘，喚醒其他同樣也面對入侵威脅的國家奮起，幫助每一個人體認到世界一體，無人能在戰火中自保其身。   　　澤倫斯基不只是烏克蘭的總統，也是所有這些力量的代表，傳達所有這些訊息的焦點。而他的演講，也一直是焦點中的核心。   　　3.   　　2022年8月，隨著臺灣海峽風雲終於一如世界各國的預期，變得更加險惡，澤倫斯基親自也說：「臺灣即將是下一個」，大塊文化將在9月出版《澤倫斯基：我如此相信》。   　　這本書的構想，是由大塊文化發動，向烏克蘭總統府提出申

請，得到同意後由烏克蘭國營最大網路平台Yakaboo 共同策劃出版。   　　全書的特色如下：   　　1) 從烏克蘭戰爭爆發之前和之後，澤倫斯基超過180場演講中精選50場演講，包含對國內的、對國際的；對相隣國家的，對距離遙遠國家的；對西方社會的，對亞洲的；對國家領導人的、對企業領袖的、對學生的、對藝術與文化人的。   　　全面但精要地呈現澤倫斯基和烏克蘭堅強抵抗侵略的意志、謀略和方法。   　　2) 由哈佛政治學博士尹麗喬解讀澤倫斯基50篇演講的策略、關聯，以及對臺灣的參考意義。   　　此外，由大塊文化董事長郝明義說明出版的源起，訪問烏克蘭民間人士，整合澤倫斯基人格特質、崛起過程、戰爭爆

發後的影響力，以及烏克蘭抗敵過程中的借鏡。   　　3) 澤倫斯基50篇演講每篇也都有背景簡介。   　　我們希望這本書有助於每一個關心時勢與國家命運的人都能體會到如何整合彼此的信心、勇氣，和智慧的力量。   本書特色   　　● 在全球關切臺灣與烏克蘭聯同命運的焦點下，第一本由臺灣和烏克蘭共同企劃出版的澤倫斯基著作。   　　● 從澤倫斯基超過180篇演講中，精選50篇最具代表性的傳達烏克蘭人的英勇、戰略、團結，和信心。以導讀、各篇演講背景，解說臺灣讀者可以汲取的參考價值。   　　● 關心時勢與國家命運的人必讀！關心演講與說話的讀者也必讀！

月出時間計算進入發燒排行的影片

山域墜落事件之最適繩索救援技術評估 -以高雄市壽山蓮花洞為例

為了解決月出時間計算的問題，作者宋哲仲 這樣論述：

近年來，因新冠肺炎疫情關係，出國旅遊受限，導致大量民眾開始走入山林，亦因此各地山域事故案件快速增加，其中以迷途（含失聯）與受傷（含墜崖）事故類別最多。然而，墜崖事故之救援技術除具專業與挑戰性外，選擇適用之繩索救援技術，更攸關救援成功與否之關鍵作業程序。有鑑於此，本研究以高雄市壽山蓮花洞墜落事故為例，針對單主繩索（SRT）、單主繩單確保繩含雙受力繩索（DMDB including TTRS）及雙受力繩索（TTRS）等三種繩索救援系統，先經由成立技術評估小組，選定評估項目與因子，再利用權重尺度明細表法進行最適技術評估，期能提供其它山域墜落事故選用最適救援技術之參考依據。研究結果顯示：以「單主繩單

保護繩轉雙受力繩索系統」評分最高，因此，DMDB含TTRS繩索技術即可作為壽山蓮花洞地形之山域墜落事故救援系統。

7小時，統計學從天書變故事書： 平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算……統計這樣讀，輕鬆戰勝商學院大魔王。

為了解決月出時間計算的問題，作者本丸諒 這樣論述：

　　◎用哪個關鍵字當書名比較能賣，統計可以幫你找答案。 　　◎美國前總統歐巴馬2008年能勝選，就是將「隨機對照」搬到網路上測試。 　　◎美國沃爾瑪發現，把啤酒放在嬰兒紙尿布旁，銷量會提升，就是靠統計分析。 　　◎對全民進行PCR普篩，可以有效杜絕疫情嗎？統計學家算給你看。 　　 　　提到統計學，商學院學生馬上會告訴你，天呀，這根本是「大魔王」， 　　從各種分布、檢定開始，課本內容似乎變成天書，什麼虛無、對立假設…… 　　初級統計用到的數學不難呀，怎麼搞到二修都快過不了，幾乎要延畢。 　　 　　既然統計這麼難讀，為何還要學？因為： 　　開門做生意要靠因果分析，你才會找到賺錢與賠錢的關聯性。

　　統計就是一種邏輯，看穿怎麼用不同圖表呈現來唬人或防止被唬。 　　還有，這是一門預測的技術，還教你用機率來思考， 　　幫你八九不離十料中事情結果，就算只用在運彩也助你發財。   　　作者本丸諒，編輯超過30本以上的統計學暢銷書， 　　他透過各種案例與故事，教你用最快速度學會 　　平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算…… 　　只要花一個晚上時間，你的邏輯能力暴增、思考能力暴增， 　　初級統計學成了能幫你一輩子的最強武器。 　　 　　◎看穿數據偏差，避開統計上的地雷   　　．「倖存者偏差」──應該加厚戰鬥機哪個部位的裝甲？ 　　二戰期間，同盟國在那些平安完成任務的戰鬥機上，發現一個獨

特的模式， 　　就是機身彈孔大多集中在機體和機翼尖端， 　　因此軍方打算加厚這些部位的裝甲， 　　但有位統計學家卻認為，應該加厚未中彈部位的裝甲，為什麼？ 　　這就是倖存者偏差的故事由來。   　　◎圖表的強項在於「比較」，幫你一眼看出（穿）資料與真相   　　 1854年的野戰醫院十分髒亂，因感染疾病而死的士兵遠多於戰死人數， 　　 這時，南丁格爾就把死亡人數的統計，從直方圖換成圓餅圖， 　　 就成功說服國會議員願意提供經費，改善醫療環境， 　　 為什麼只是換個圖表呈現，說服力就大增？ 　　 南丁格爾不只是護士，更是運用統計學的行家！ 　　 　　◎這樣學統計，天書會變成故事書！   　　．問

我財產有多少？我和比爾‧蓋茲的財產平均超過450億美元！ 　　極端的離群值會讓平均失真，主計處公布勞工平均薪資數字，就是犯了這種錯， 　　這就像拿你的錢跟比爾‧蓋茲的錢一起平均，然後說你們很有錢。 　　這時要利用中位數──由大到小排列後，取最中間的數值， 　　薪資調查統計要揭露中位數，才知道自己在前段班或是後段班。   　　．尼可拉斯．凱吉每年演出的電影越多，溺死人數也越多？ 　　另一項數據顯示，冰淇淋賣得越好、當年泳池溺死人數也越多。 　　其實爛片王和冰淇淋與溺斃者並無直接因果關係。 　　隨便找1,000位演員演出的電影數量，都能找到與溺死人數變化有正相關， 　　只要蒐集夠大量資料，就能找出

相關性，但是否有「因果」就很難說。 　　這時你要怎麼找因果？統計有解。 　　　 　　統計就是一種歸納，可以用在收視率調查、民意調查、賣場銷售業績， 　　甚至傳染病大約幾月幾日達到高峰、企業該替員工準備多少快篩劑、 　　醫院該準備多少病床、「超額死亡數」與疫情發展態勢， 　　都可透過統計來分析預測。 　　描述事實、了解原因與預見未來，最快與最好的方法，就是根據統計。   本書特色   　　平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算……統計這樣讀， 　　輕鬆戰勝商學院大魔王。   好評推薦   　　贊贊小屋／李員興 　　「資料科學家的工作日常」粉專版主／張維元 　　政大統計系教授／鄭宗記　審定

運用LDA及深度學習進行新聞分類推薦之研究

為了解決月出時間計算的問題，作者鄭宜軒 這樣論述：

在現今的網路蓬勃發展及資訊爆炸的情況下，透過新聞來接收到許多國內外發生的大小事，閱讀新聞也已經成為我們人類每日都必須要做的事情，現今許多資訊皆以各種不同的形式出現，且不斷在更新，人們在面臨資訊爆炸的困境下，如何透過各種不同的管道獲取第一手且最即時的資訊是值得研究的課題。資訊系統不僅可以儲存及處理資訊，最重要的是讓人們用最有效率的方式獲取所需的資訊，目前的新聞媒體為了讓讀者更精準掌握新聞脈動且取得最正確的訊息，更是努力嘗試透過資訊系統做最有效的新聞文章內容分類，以及推薦最符合所需的新聞內容給讀者。本研究利用網路爬蟲程式來獲取大量新聞相關資料，從YAHOO!新聞的網站上，捉取大量的新聞資料，儲

存至資料庫，以便後續各階段能取得真正有用的資料。採用jieba斷詞套件並利用人工的方式有效的將各文句進行斷詞，在利用詞頻-逆向文件頻率(Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF)去計算各個字詞的權重數，每篇文章各字詞的權重數搭配隱含狄利克雷分佈(Latent Dirichlet Allocation，LDA) 分類模型的類別作配對，有效的將每篇新聞分類至各個類別中，研究中也使用深度學習DNN演算法的Tensorflow套件裡的Embedding來訓練讀者觀看新聞的歷史紀錄，並進行推薦，使讀者觀看新聞更加方便，且可隨時獲得自己最感興趣的新聞

內容。